Spór o hamowanie AI toczy się bez nich. Reszta świata już przestawiła swoją pracę

W tym tygodniu trzej najbogatsi ludzie tej branży spierali się, czy sztuczna inteligencja rozwija się za szybko. W tym samym tygodniu wizażystka z Lagos prowadziła na darmowym czacie rozliczenia i rekrutację, a reżyserka z Zhengzhou kręciła serial za dziesiątą część dawnego budżetu. Żadna z nich nie czeka na rozstrzygnięcie tamtego sporu i żadna nie ma na to wpływu.

Poniżej sześć takich historii, potem dane, które je częściowo potwierdzają, a częściowo studzą. I jedna liczba o Polsce, która tłumaczy, dlaczego u nas tego zjawiska prawie nie widać w statystykach.

Serwis Rest of World opisał 14 września sześć osób z sześciu krajów. To reportaż, nie badanie, więc liczby poniżej są deklaracjami rozmówców, a nie pomiarem. Mimo to układają się w obraz, którego nie widać w żadnym zestawieniu.

• Nureeyah Ogunmuyiwa, Lagos, wizażystka. Darmowa wersja ChatGPT, czyli zero kosztów. Zarządzanie pracownikiem, teksty, przygotowanie do rozmów sprzedażowych, wycena usług. Podaje około 5 procent wzrostu obrotu.
• Chinmayee Mishra, Bengaluru, właścicielka kawiarni. Zestaw narzędzi za około 26 dolarów miesięcznie. Marketing, grafika, analiza sprzedaży, liczenie kosztu składników w recepturach.
• Trishika Udyawar, Mumbaj, nauczycielka tańca. Producent muzyczny chciał 629 dolarów za jedną piosenkę i trzy miesiące pracy. Zrobiła sześćdziesiąt piosenek na narzędziach za około 240 dolarów rocznie. Jej program działa w ponad sześćdziesięciu pięciu szkołach.
• Philip Yeh, Taoyuan, trener personalny. Za 20 dolarów miesięcznie zbudował sobie aplikację do śledzenia postępów klientów, nie będąc programistą. Obsługuje trzech klientów więcej.
• Wendi Ma, Zhengzhou, reżyserka seriali na telefon. Koszt produkcji spadł z około 200 do około 20 tysięcy dolarów, czas z dwóch miesięcy do niecałego, ekipa z pięćdziesięciu osób do dziesięciu.
• Shoumo Mitra, Singapur, naukowiec w korporacji. Ponad 200 dolarów miesięcznie. Oceny roczne pracowników zajmują mu tydzień zamiast trzech.

Ten ostatni przypadek jest jedynym, w którym widać wprost, czyim kosztem. Pięć pozostałych historii to ktoś, kto zrobił więcej za mniej. Szósta to ktoś, kto zrobił to samo z pięcioma osobami zamiast czterdziestu.

OpenAI opublikowało badanie oparte na własnych danych o używaniu ChatGPT i znalazło szybszy wzrost w krajach o niższych dochodach. Anthropic policzyło to samo dla swojego modelu i wyszło im coś przeciwnego: użycie jest prawie liniowo przywiązane do zamożności kraju, a dwadzieścia krajów o największym użyciu zwiększyło swój udział z 45 do 48 procent w pół roku.

To nie jest błąd żadnej ze stron. To dwa różne produkty i dwie różne miary. ChatGPT jest masowy i ma darmową wersję, Claude jest bardziej narzędziem programistów i firm. Do tego dane OpenAI kończą się w maju 2025, a dane Anthropic sięgają lutego 2026. Wniosek dla czytelnika jest taki, że zdanie „AI wyrównuje szanse na świecie" i zdanie „AI pogłębia różnice" mają dziś oba po jednym poważnym źródle.

Przy okazji jedna liczba do wyrzucenia. W mediach krąży zdanie, że ChatGPT rośnie cztery razy szybciej w krajach najbiedniejszych. W pełnym tekście badania OpenAI tej krotności nie ma. Jest zdanie o wyższym tempie wzrostu w krajach o niższych dochodach, bez żadnej liczby.

Co do samej skali zjawiska dane są za to zgodne. W badaniu Google i Ipsos na dwudziestu jeden krajach odsetek ludzi, którzy w ciągu roku skorzystali z czatu AI, wzrósł z 38 procent w 2023 przez 48 w 2024 do 62 procent w 2025. Polska w tym badaniu ma 56 procent osób raczej podekscytowanych niż zaniepokojonych, czyli powyżej Niemiec i znacznie powyżej Stanów Zjednoczonych.

Międzynarodowa Organizacja Pracy policzyła to dokładnie. Na świecie jest 441,8 miliona miejsc pracy, w których generatywna AI mogłaby realnie pomóc. Z tego 66,9 miliona, czyli 15,1 procent, nie ma dostępu do internetu. W Afryce Subsaharyjskiej około jedna trzecia wiejskich szkół nie ma niezawodnego prądu, a ponad dwie trzecie internetu.

Bank Światowy dokłada do tego rachunek, który tłumaczy entuzjazm z pierwszej sekcji. Ryzyko automatyzacji dotyczy 14,2 procent miejsc pracy w krajach bogatych i tylko 4,5 procent w krajach o niskim i średnim dochodzie. Potencjał wzrostu wydajności jest za to niemal wyrównany: 18,7 procent wobec 16,2. Kraje biedniejsze mają mniej do stracenia i prawie tyle samo do zyskania, i to widać w nastrojach.

To jest jedyne badanie w całym tym materiale, w którym ktoś porównał grupę używającą AI z grupą, która jej nie dostała. Sześciuset czterdziestu kenijskich przedsiębiorców dostało dostęp do doradcy biznesowego opartego na modelu AI, przez zwykły komunikator. Średni efekt wyniósł zero.

Powód, który podają badacze, jest niewygodny i wart zapamiętania: słabsi przedsiębiorcy pytali AI o problemy trudniejsze i gorzej zdefiniowane. Czyli narzędzie wzmacnia to, co ktoś już potrafi, zamiast nadrabiać to, czego nie potrafi. Kto ma poukładaną firmę, zyskuje. Kto ma bałagan, dostaje szybciej wygenerowany bałagan.

Eurostat podaje, że w 2025 roku 8,4 procent polskich firm używało sztucznej inteligencji, przy średniej unijnej 20 procent. Gorzej wypada tylko Rumunia. GUS podaje 8,7 procent. Ale badanie firmy hostingowej na blisko pięciu tysiącach decydentów w dziewięciu krajach Europy mówi, że 86 procent polskich małych i średnich firm przynajmniej raz użyło AI, a 26 procent używa jej kilka razy w tygodniu, co jest pierwszym miejscem w Europie.

Ta rozbieżność ma prostą przyczynę i warto ją znać, zanim ktoś pokaże Ci którąkolwiek z tych liczb jako dowód. Eurostat i GUS badają firmy dopiero od dziesięciu pracowników w górę. Czyli o mikrofirmach, które w Polsce stanowią zdecydowaną większość, oficjalna statystyka nie wie nic. A to właśnie mikrofirmy wyglądają dokładnie tak jak wizażystka z Lagos.

Druga przyczyna leży w samym pytaniu. Urząd pyta, czy przedsiębiorstwo wykorzystuje technologie AI, co brzmi jak wdrożony system. Właściciel jednoosobowej firmy, który codziennie pisze oferty w czacie, odpowie na takie pytanie „nie". Polski Instytut Ekonomiczny napisał to wprost: wdrożenia idą oddolnie, od pracowników, więc realne wykorzystanie może być wyższe, niż wynika ze statystyki.