Wejście w życie europejskiego AI Act to przełom, który nie tylko wyznacza kierunki rozwoju technologii, lecz także stawia pytanie o możliwość stworzenia globalnych ram współpracy w obszarze sztucznej inteligencji. Europa wybrała model regulacyjny – stawiający na przejrzystość, bezpieczeństwo i nadzór człowieka. Inne państwa, jak Chiny czy USA, idą własnymi ścieżkami, co rodzi napięcia, ale też okazje do dialogu.
Rynek pracy w cieniu automatyzacji
Jednym z kluczowych wyzwań jest wpływ GenAI na zatrudnienie. Badania NASK i ILO wskazują, że w Polsce ponad 30% miejsc pracy jest zagrożonych automatyzacją, przy czym najbardziej narażone są kobiety w zawodach biurowych. To nie problem lokalny, ale globalny – podobne trendy obserwuje się w całej OECD. Współpraca międzynarodowa mogłaby pomóc w tworzeniu wspólnych mechanizmów ochrony pracowników: programów przekwalifikowania, dochodu podstawowego czy kompaktów branżowych.
Inteligentne finansowanie zamiast wyścigu na dotacje
Rozwój AI wymaga nie tylko badań, ale i mądrego finansowania. Polska stawia na ulgi B+R i IP Box, lecz brakuje zachęt skierowanych bezpośrednio do firm wdrażających AI. Tymczasem Tajwan i Brazylia już wprowadziły preferencje podatkowe dla inwestycji w sztuczną inteligencję. Jeśli Unia Europejska i inne regiony nie zharmonizują podejścia do wsparcia podatkowego, grozi nam rozwarstwienie konkurencyjności. Współpraca międzynarodowa mogłaby polegać na ustaleniu minimalnych standardów ulg – analogicznie jak w przypadku globalnego podatku minimalnego.
Problemy prawne i etyczne
Kolejnym obszarem wymagającym międzynarodowej koordynacji są kwestie prawne. Halucynacje modeli językowych, które prowadzą do powoływania się na nieistniejące orzeczenia, czy zjawisko Shadow AI, czyli nieautoryzowanego używania narzędzi AI w organizacjach, stają się realnym zagrożeniem. Bez wspólnych regulacji dotyczących odpowiedzialności, ochrony danych i standardów bezpieczeństwa trudno będzie zbudować zaufanie transgraniczne.
Standardy techniczne i interoperacyjność
Inicjatywy takie jak Model Context Protocol pokazują, że współpraca może mieć wymiar techniczny. Jeśli uda się wypracować otwarte standardy interoperacyjności, możliwe stanie się łatwiejsze łączenie systemów AI różnych dostawców. To nie tylko kwestia wygody – wspólny język techniczny jest warunkiem dla globalnej wymiany danych, badań i innowacji.
Oznaczanie treści i walka z dezinformacją
Chiny od września 2025 wprowadzają obowiązek oznaczania treści generowanych przez AI, podczas gdy UE ogranicza się do częściowych regulacji i dobrowolnych zobowiązań (AI Pact). Ta rozbieżność pokazuje, jak trudno o konsensus. Jednak w obliczu narastającej dezinformacji współpraca międzynarodowa wydaje się nieunikniona – inaczej każdy region będzie stosował własne zasady, a globalny obieg treści cyfrowych stanie się jeszcze bardziej chaotyczny.
Nowe prawa człowieka w erze cyfrowej
Dania zaproponowała, aby obywatele mieli prawo autorskie do własnego ciała, twarzy i głosu. To krok w stronę redefinicji praw człowieka w epoce deepfake’ów. Jeśli podobne rozwiązania znajdą uznanie w UE i poza nią, mogą stać się podstawą globalnych standardów ochrony jednostki w świecie zdominowanym przez sztuczną inteligencję.
Społeczny wymiar AI
Badania pokazują, że praca z AI zwiększa efektywność, ale zmniejsza motywację i poczucie sprawczości. Międzynarodowa współpraca mogłaby dotyczyć także wymiany dobrych praktyk – np. stosowania strategii „kopilota”, szkoleń z AI literacy czy wprowadzania krótszego tygodnia pracy w sektorach zautomatyzowanych.
Czy współpraca międzynarodowa na podstawie AI jest możliwa? Tak, ale nie będzie to proste. Wymaga pogodzenia odmiennych interesów gospodarczych, kultur regulacyjnych i podejść etycznych. W praktyce możliwe są trzy scenariusze:
- fragmentacja – każdy region wprowadza własne regulacje, co pogłębia globalne podziały;
- koordynacja miękka – dobrowolne porozumienia sektorowe i branżowe standardy techniczne;
- globalna harmonizacja – powstanie wspólnych ram prawnych, analogicznych do Konwencji ONZ czy porozumień klimatycznych.
Najbardziej realistyczny wydaje się dziś drugi wariant. Jeśli jednak kryzysy społeczne i gospodarcze spowodowane AI się nasilą, presja na pełną harmonizację może wzrosnąć.
Czytaj dalej: