Marek Kracz: Sztuczna inteligencja – szansa rozwoju Polski13 min czytania


17.12.2023

Sztuczna Inteligencja (AI) w Polsce, mimo ambitnych planów i szeroko zakrojonych strategii, stawia wiele pytań dotyczących skuteczności jej wdrażania. Taką kompleksową strategią rozwoju została uznana „Polityka Rozwoju Sztucznej Inteligencji w Polsce”, przyjęta w grudniu 2020 roku przez ówczesną Radę Ministrów. Obejmuje ona różnorodne sektory, od edukacji po obronność, z nadzieją na zautomatyzowanie prawie połowy czasu pracy i znaczące wzrosty PKB do 2030 roku​​. Jednakże, pojawiają się wątpliwości co do realnego postępu i osiągnięć jej wprowadzania w życie.

W edukacji, mimo uruchomienia programów AI, brakuje na razie dowodów na ich efektywność. W sektorze zdrowia, niezależnie od globalnego trendu wykorzystania AI, konkretne informacje o postępach są nieuchwytne​​. W administracji publicznej, chociaż skoncentrowano się na etycznym wykorzystaniu AI, szczegółowe dane dotyczące realizacji celów są ograniczone​​. Podobnie, w obronności, konkretne informacje na temat zastosowań AI są niedostępne mimo, że globalne trendy wskazują na jej rosnące znaczenie​​.

Ten stan rzeczy wskazuje na pewien rozdźwięk między aspiracjami a rzeczywistością. Polska, będąca jednym z niewielu państw z kompleksową strategią AI, ma potencjał aby stać się liderem w regionie Europy Środkowo-Wschodniej, ale brak konkretnych efektów i przejrzystości w realizacji celów rodzi pytania o prawdziwą gotowość kraju do wykorzystania potencjału AI​​.

Wątpliwości nie wynikają z braku ambitnych planów. Jednak bez ewidentnych sukcesów w kluczowych sektorach, wizja przyszłości kształtowanej przez AI wydaje się odległa. Wobec tych wyzwań, istotne jest zastanowienie się, jakie kroki są niezbędne, aby zrealizować potencjał AI w Polsce. Czy wymaga to większego zaangażowania rządu, lepszej współpracy międzysektorowej, czy też przeformułowania istniejących planów?

Warto zastanowić się nad możliwościami, jakie AI może otworzyć dla Polski w nadchodzących latach.

Sztuczna Inteligencja (AI) to pojęcie opisujące zbiór zaawansowanych technologii komputerowych, które naśladują ludzkie procesy poznawcze, takie jak uczenie się, rozumowanie i samodoskonalenie, wykorzystując algorytmy i dane do wykonywania zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiego intelektu.

Large Language Models (LLM, ‘wielkie modele językowe’) to ogromne sieci neuronowe o miliardach, a nawet trylionach parametrów, które uczą się z ogromnych zbiorów tekstów, by lepiej rozumieć i komunikować się językiem naturalnym. LLM wykorzystują techniki uczenia głębokiego, takich jak transformery, do przetwarzania języka. W stosunku do AI, LLM mogą mieć umiejętności tzw. „emergentne”, tzn. potrafią wykonywać zadania, których opis nie był zawarty w danych wykorzystanych do nauki modelu.

W dalszej części tekstu przedstawiam możliwości wykorzystania Sztucznej Inteligencji (AI) oraz Large Language Models (LLM) w trzech sektorach życia społecznego – opiece zdrowotnej, administracji publicznej i obronności. Wskazane zastosowania tych narzędzi ilustrują ich możliwości w każdej innej dziedzinie aktywności ludzkiej.

Opieka zdrowotna

Sztuczna Inteligencja (AI) i Large Language Models (LLM) w ostatnich latach zrewolucjonizowały sektor ochrony zdrowia, oferując przełomowe rozwiązania w wielu kluczowych obszarach. Poniżej prezentuję szczegółowe omówienie wykorzystania tych technologii, uwzględniając różnorodne aspekty opieki zdrowotnej.

1. Analiza danych pacjentów

AI i LLM mają zdolność do analizy ogromnych zbiorów danych, co jest kluczowe w personalizowanej medycynie. Systemy te potrafią przetwarzać informacje z historii medycznych, badań laboratoryjnych i obrazowych, identyfikując wzorce, które mogą być przeoczone przez ludzkie oko. Takie analizy pozwalają na wczesne wykrywanie chorób, w tym nowotworów, i mogą prowadzić do lepszego zrozumienia chorób przewlekłych.

2. Wsparcie diagnostyczne

AI znacząco przyczynia się do polepszenia procesów diagnostycznych. Algorytmy potrafią analizować obrazy medyczne, takie jak rentgen, rezonans magnetyczny (MRI), czy tomografia komputerowa (CT), z dokładnością porównywalną lub nawet przewyższającą ludzkich specjalistów. Przykładem jest system opracowany przez Uniwersytet Medyczny w Gdańsku do wykrywania raka skóry.

3. Personalizacja leczenia

AI umożliwia tworzenie spersonalizowanych planów leczenia opartych na indywidualnych cechach pacjenta. Systemy AI potrafią analizować dane genetyczne, środowiskowe i kliniczne, co pozwala na dostosowanie terapii do konkretnego pacjenta, zwiększając tym samym efektywność leczenia.

4. Usprawnienia w administracji zdrowotnej

AI może automatyzować wiele procesów administracyjnych, redukując czas i koszty ich realizacji. Przykłady obejmują automatyczne umawianie wizyt, zarządzanie danymi pacjentów czy optymalizację zarządzania zasobami szpitala. Dzięki temu personel medyczny może skupić się na bezpośredniej opiece nad pacjentami, zamiast na zadaniach biurokratycznych.

5. Wsparcie decyzji klinicznych

AI wspomaga lekarzy w podejmowaniu decyzji klinicznych poprzez dostarczanie analiz i rekomendacji opartych na aktualnych danych i literaturze medycznej. Dzięki temu możliwe jest lepsze dostosowanie terapii do stanu zdrowia pacjenta i aktualnych standardów medycznych.

6. Zarządzanie przewlekłymi chorobami

AI może monitorować stan zdrowia pacjentów z przewlekłymi chorobami, analizując dane z czujników noszonych na ciele oraz aplikacji mobilnych. Umożliwia to wczesne wykrywanie niepokojących trendów i interwencję medyczną zanim stan zdrowia pacjenta ulegnie pogorszeniu.

7. Innowacje w leczeniu i badaniach

AI i LLM otwierają nowe możliwości w badaniach medycznych, od przyspieszenia odkryć leków po rozwój zaawansowanych metod leczenia, takich jak terapie genowe i komórkowe.

Korzyści:

  • Zwiększenie dokładności i szybkości diagnoz.
  • Personalizacja leczenia zwiększająca jego efektywność.
  • Zmniejszenie obciążenia administracyjnego w placówkach medycznych.
  • Poprawa zarządzania przewlekłymi chorobami.
  • Ułatwienie i przyspieszenie badań medycznych.

Wyzwania:

Pomimo licznych korzyści, wdrożenie AI w ochronie zdrowia wiąże się z wyzwaniami, takimi jak ochrona danych osobowych pacjentów, zapewnienie etycznych standardów wykorzystania AI oraz potrzeba ciągłego szkolenia personelu medycznego w zakresie nowych technologii.

Wielkie modele językowe mogą odmienić opiekę zdrowotną w Polsce, oferując lepszą jakość usług medycznych przy jednoczesnym obniżeniu kosztów. Kluczem do sukcesu jest jednak odpowiednie zastosowanie tych technologii, z uwzględnieniem aspektów etycznych i prawnych.

Administracja publiczna

Sztuczna Inteligencja (AI) i Large Language Models (LLM) znajdują coraz szersze zastosowanie w administracji publicznej i podatkowej, oferując możliwości zwiększenia efektywności, transparentności i dostosowania usług do potrzeb obywateli. Niżej szczegółowo omówiłem wykorzystanie tych technologii, wraz z konkretnymi przykładami i korzyściami.

1. Automatyczne przetwarzanie dokumentów

AI odgrywa kluczową rolę w automatyzacji przetwarzania dokumentów, co jest szczególnie przydatne w obszarze administracji publicznej i podatkowej. Systemy AI mogą szybko analizować, sortować i przetwarzać duże ilości dokumentacji, co znacząco skraca czas obsługi wniosków i zapytań. Przykładem jest wykorzystanie AI do efektywnego zarządzania zeznaniami podatkowymi i zapytaniami w urzędach skarbowych, co poprawia dokładność i skraca czas przetwarzania dokumentów podatkowych.

2. Wsparcie decyzyjne i analityka predykcyjna

AI i LLM mogą wspierać procesy decyzyjne w administracji, dostarczając analiz i prognoz na podstawie dostępnych danych. Na przykład, wykorzystanie AI do prognozowania przychodów podatkowych i identyfikowania potencjalnych obszarów niezgodności podatkowej może pomóc w strategicznym planowaniu i egzekwowaniu przepisów podatkowych.

3. Personalizacja usług dla obywateli

AI umożliwia personalizację usług publicznych, dostosowując je do indywidualnych potrzeb obywateli. Na przykład, systemy AI mogą analizować historię interakcji obywateli z różnymi urzędami, aby oferować spersonalizowane rekomendacje lub informacje dotyczące usług publicznych.

4. Wykrywanie oszustw i nadużyć finansowych

AI jest nieocenionym narzędziem w identyfikowaniu oszustw i nadużyć finansowych, zarówno w sektorze publicznym, jak i podatkowym. Algorytmy mogą analizować wzorce transakcji i zachowań, by wykrywać potencjalne oszustwa, co zwiększa odpowiedzialność i efektywność zarządzania publicznego.

5. Usprawnienie procesów administracyjnych

AI może usprawnić procesy administracyjne w urzędach, od umawiania spotkań po zarządzanie dokumentacją. Automatyzacja tych procesów pozwala na skoncentrowanie zasobów na bardziej skomplikowanych zadaniach wymagających ludzkiej interwencji.

6. Rozwój narzędzi prawnych i doradczych

AI i LLM mogą wspierać pracowników administracji publicznej w interpretacji skomplikowanych przepisów prawnych, oferując szybki dostęp do informacji i rekomendacji. Takie narzędzia mogą znacznie poprawić zrozumienie prawa i jakość podejmowanych decyzji.

7. Interakcje z obywatelami

Systemy oparte na AI mogą poprawić interakcje między obywatelami a administracją, oferując chatboty i asystentów wirtualnych, którzy udzielają informacji i pomagają w nawigowaniu po usługach publicznych.

Korzyści:

  • Zwiększenie efektywności i szybkości procesów administracyjnych.
  • Poprawa dokładności i zmniejszenie ryzyka błędów.
  • Lepsza identyfikacja i zapobieganie oszustwom finansowym.
  • Większa personalizacja i dostosowanie usług do potrzeb obywateli.
  • Poprawa jakości wsparcia prawnego i doradczego.

Wyzwania:

Wdrożenie AI w administracji publicznej i podatkowej wymaga jednak starannego planowania, uwzględniając ochronę danych osobowych, etykę stosowania AI oraz szkolenie personelu w zakresie nowych technologii.

AI i LLM mają potencjał aby zrewolucjonizować administrację publiczną i podatkową w Polsce, oferując nowe możliwości w zakresie efektywności, przejrzystości i dostosowania usług do potrzeb obywateli. Odpowiednie wykorzystanie tych technologii może znacząco przyczynić się do modernizacji i optymalizacji funkcjonowania sektora publicznego.

Obronność

Sztuczna Inteligencja (AI) i Large Language Models (LLM) coraz śmielej wkraczają w obszar obronności, oferując zaawansowane rozwiązania, które mogą zrewolucjonizować działania wojskowe, zarządzanie infrastrukturą i bezpieczeństwem państwa. Poniżej przedstawiam szczegółowe omówienie wykorzystania AI i LLM w obronności, uwzględniając różnorodne aspekty tego sektora.

1. Infrastruktura i sprzęt wojskowy

AI ma kluczowe znaczenie w rozwoju nowoczesnego sprzętu wojskowego, od bezzałogowych pojazdów lądowych, powietrznych i podwodnych, po zaawansowane systemy radarowe i obronne. Autonomiczne systemy mogą operować w środowiskach zbyt ryzykownych dla ludzi, dostarczając cenne informacje bez narażania życia człowieka. AI jest również używana w predykcyjnym utrzymaniu sprzętu wojskowego, analizując dane, aby przewidywać konieczność konserwacji i zapobiegać awariom.

2. Analiza danych i wywiad

Wykorzystanie AI do analizy wywiadowczej jest jednym z kluczowych aspektów współczesnej obronności. Algorytmy AI mogą przetwarzać ogromne ilości danych z systemów nadzoru, w tym obrazy satelitarne, sygnały elektroniczne i dane zwiadowcze, umożliwiając szybką i dokładną analizę sytuacji. Szybka analiza danych wywiadowczych może dostarczać informacji o ruchach przeciwnika, ocenie terenu i skuteczności zastosowanych taktyk.

3. Wsparcie decyzyjne i symulacje

AI zapewnia wsparcie decyzyjne na najwyższym poziomie, integrując dane z różnych źródeł i oferując analizy w czasie rzeczywistym. Możliwości te są nieocenione w planowaniu operacji wojskowych i scenariuszach kryzysowych. Symulacje oparte na AI pozwalają na modelowanie różnych sytuacji i strategii, zapewniając cenne wskazówki dla dowódców.

4. Cyberbezpieczeństwo

W erze cyfrowej, cyberbezpieczeństwo stało się nieodzownym elementem obronności. AI odgrywa kluczową rolę w wykrywaniu i zapobieganiu cyberataków, analizując wzorce ruchu w sieci i identyfikując potencjalne zagrożenia zanim dojdzie do naruszenia bezpieczeństwa.

5. Rozpoznawanie twarzy i analiza biometryczna

W sektorze obronnym AI jest wykorzystywana do rozpoznawania twarzy i analizy biometrycznej. Technologia ta ma zastosowanie w kontroli dostępu do strategicznych obiektów, weryfikacji tożsamości personelu oraz identyfikacji osób poszukiwanych w operacjach wywiadowczych.

6. Zarządzanie kryzysowe i reagowanie na zagrożenia

Systemy AI pozwalają na szybkie reagowanie na zagrożenia, od katastrof naturalnych po ataki terrorystyczne. Algorytmy mogą analizować dane z różnych źródeł, pomagając w szybkim identyfikowaniu zagrożeń i koordynacji działań ratunkowych.

7. Szkolenie i symulacje wojskowe

AI umożliwia tworzenie zaawansowanych symulacji i programów szkoleniowych dla żołnierzy, co jest szczególnie ważne w kontekście przygotowania operacji w złożonych i dynamicznie zmieniających się środowiskach.

Korzyści:

  • Zwiększenie efektywności i bezpieczeństwa działań wojskowych.
  • Szybsza i dokładniejsza analiza danych wywiadowczych.
  • Usprawnienie procesów decyzyjnych i planowania operacji.
  • Wzmocnienie cyberbezpieczeństwa.
  • Efektywne zarządzanie kryzysowe i reagowanie na zagrożenia.

Wyzwania:

Wdrożenie AI w sektorze obronności wiąże się z wyzwaniami etycznymi, technologicznymi i bezpieczeństwa informacji. Kluczowe jest zrównoważenie innowacji technologicznych z odpowiedzialnym i etycznym ich wykorzystaniem, szczególnie w kontekście operacji wojskowych.

AI i LLM dysponują potencjałem aby zrewolucjonizować sektor obronności, oferując nowe możliwości w zakresie efektywności, bezpieczeństwa i reagowania na zagrożenia. Odpowiednie wykorzystanie tych technologii może znacząco przyczynić się do modernizacji i optymalizacji funkcjonowania sił zbrojnych i infrastruktury obronnej.

Podsumowanie

Sztuczna Inteligencja (AI) i Large Language Models (LLM) otwierają przed Polską nowe horyzonty możliwości, które mogą przekształcić zarówno gospodarkę, jak i społeczeństwo. Rozwój tych technologii oferuje szansę na znaczące przyspieszenie innowacji oraz poprawę jakości i efektywności w kluczowych sektorach, od zdrowia, przez edukację, aż po obronność. AI może wprowadzić nowe modele biznesowe, usprawnić procesy produkcyjne i logistyczne oraz otworzyć drzwi do nowych rynków. Personalizacja usług i produktów, dostosowana do indywidualnych potrzeb obywateli, stanowi kolejny wymiar możliwości, jaki oferuje AI.

Large Language Models stanowią kluczowy element w analizie i przetwarzaniu języka naturalnego, co ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia i przetwarzania informacji w języku polskim. Rozwój narzędzi opartych na LLM może znacznie usprawnić interakcję między obywatelami a administracją, ułatwiając dostęp do informacji i usług publicznych. Wykorzystanie LLM w edukacji, badaniach naukowych i kulturze może również wzmocnić polską tożsamość narodową i promować język polski na świecie.

W obliczu „wybuchu” AI, od niedawno wybranych władz Polski należy oczekiwać, że wykorzystają te szanse do maksymalizacji korzyści dla kraju. Istotne jest stworzenie sprzyjającego środowiska dla rozwoju AI, w tym wsparcie badań, inwestycje w infrastrukturę technologiczną, oraz rozwijanie kompetencji cyfrowych w społeczeństwie. Ważne jest również podejmowanie działań na rzecz odpowiedzialnego i etycznego wykorzystania AI, z uwzględnieniem ochrony danych osobowych i prywatności.

Przy właściwym podejściu, Polska ma szansę stać się jednym z liderów w dziedzinie AI, wykorzystując swoje zasoby intelektualne i technologiczne do tworzenia innowacji i nowych możliwości. Przyszłość z AI w Polsce może być przyszłością pełną możliwości – od zwiększenia konkurencyjności na rynkach międzynarodowych, poprzez poprawę jakości życia obywateli, aż po umacnianie bezpieczeństwa narodowego. AI i LLM oferują Polsce szansę na znaczący postęp w wielu obszarach.

Aby te możliwości stały się rzeczywistością, kluczowe jest świadome i strategiczne podejście do rozwoju i implementacji tych technologii, z uwzględnieniem zarówno korzyści, jak i potencjalnych wyzwań. Wizja Polski jako innowacyjnego, dynamicznego i dobrze prosperującego kraju w erze AI jest w zasięgu ręki, pod warunkiem, że zostaną podjęte właściwe kroki w kierunku jej realizacji.

Marek Kracz

Marek Kracz, rocznik 1977 – manager, z wykształcenia informatyk z ponad 20-letnim doświadczeniem w branży informatycznej, bankowej oraz startupie medycznym. Koncentruje się na pragmatycznym wykorzystaniu AI i LLM do rozwiązywania problemów biznesowych, optymalizacji czasowej i kosztowej.

Print Friendly, PDF & Email
 

6 komentarzy

  1. slawek 17.12.2023
  2. narciarz2 17.12.2023
  3. Zbigniew 17.12.2023
  4. slawek 17.12.2023
  5. slawek 17.12.2023
  6. stg 17.12.2023