Przeciwko nieuchronności technologicznej. Recenzja „Atlasu sztucznej inteligencji” Kate Crawford

„Zagrożenie nie polega jedynie na tym, iż niektóre technologie mogą być źle używane, ale na tym, iż paradygmat technokratyczny, w którym jesteśmy zanurzeni, wzmocniony przez rewolucję cyfrową i AI, sprawia, iż za słuszną i normalną zaczyna uchodzić wizja antyludzka, wedle której pełnia życia miałaby polegać na tym, by więcej posiadać, zmniejszać kruchość, eliminować to, co nieprzewidywalne, i wszystko kontrolować”[1].

Wbrew pozorom powyższy fragment nie pochodzi z pracy żadnego żarliwego lewicowca, który wzorując się na młodym Marksie z „Rękopisów ekonomiczno-filozoficznych”chciałby bronić ludzkiej kondycji w warunkach dehumanizacji, jakie niesie ze sobą współczesność. To passus z encykliki Leona XIV „Magnifica humanitas”, opublikowanej przez Watykan w maju bieżącego roku, w której autor wyraźnie nawiązuje do „Rerum Novarum”swojego patrona – Leona XIII. Rzeczy nowe, opisane przez tego drugiego, definiowały się przez rewolucję przemysłową, która postawiła na głowie obraz człowieka w świecie i zagroziła ludzkiej godności. Czy powinno nas dziwić, iż obecny zwierzchnik Kościoła z taką samą powagą traktuje wyzwania moralne, jakie stawia przed nami rozwój sztucznej inteligencji? Raczej nie – przecież już

widzimy, iż AI zaczęła radykalnie zmieniać świat pracy, relacje społeczne i środowisko naturalne, a to, co obserwujemy, to tylko wierzchołek góry lodowej i zaledwie początek głębokich przeobrażeń.

Jednym z kluczowych powodów, dla których kwestia ta budzi tak silny lęk i prowokuje tyle kontrowersji, jest fakt, iż

większość z nas nie ma pojęcia, o czym adekwatnie mówimy, gdy mówimy o „sztucznej inteligencji”.

Mówiąc najogólniej, w pracy zatytułowanej „Atlas sztucznej inteligencji” właśnie tym zagadnieniem zajmuje się Kate Crawford, australijska badaczka nowych technologii, na co dzień mieszkająca w Nowym Jorku i zatrudniona w Microsoft Research. Choć nie jest to pozycja, która dla osób dobrze zorientowanych w temacie mogłaby stanowić źródło nowych informacji, to posiada ona dużą wartość systematyzującą – porządkując dostępną wiedzę z krytycznym zacięciem, autorka wpisuje się w popularny nurt „demitologizujących” narracji na temat współczesnych dogmatów. Fenomen sztucznej inteligencji przedstawiony został tu takim, jaki jest w rzeczywistości – bez marketingowego spinu, który doskonale znamy z mediów, a który docelowo ma po prostu sterować zachowaniami inwestorów i sztucznie kreować sytuację giełdową.

Piszemy o Ludziach, a nie o władzy

Pokazujemy prawdę o przyczynach, nie o skutkach. Jesteśmy Twoim głosem. Wspieraj niezależność!

Przekaż darowiznę i stań się naszym współwydawcą

O algorytmach sztucznej inteligencji często mówi się, iż są zbyt trudne do zrozumienia choćby dla programistów, którzy je tworzą. Dużą zaletą „Atlasu…”jest to, iż Crawford niemal w ogóle nie próbuje wyjaśniać mechaniki stojącej za zaawansowanymi LLM (tzw. dużymi modelami językowymi), ale robi coś znacznie bardziej interesującego i pragmatycznego ze społecznego punktu widzenia – koncentruje się przede wszystkim na okolicznościach zewnętrznych, w jakich te modele powstają, a także na zewnętrznych konsekwencjach, jakie niesie ze sobą ich coraz powszechniejsze funkcjonowanie.

Słowem, to nie zawartość „czarnej skrzynki” jest tu na pierwszym planie, ale skutki środowiskowe, dewastacja świata pracy i polityki, a także obniżenie jakości relacji międzyludzkich.

Analiza podzielona została na rozdziały tematyczne, w których czytamy kolejno o ziemi, pracy, danych, klasyfikacjach, afektach, państwie i władzy. Nie wszystkim poświęcę tu tyle samo uwagi – postaram się skoncentrować przede wszystkim na trzech częściach, w których najwyraźniej dochodzą do głosu mocne i słabe strony propozycji Crawford.

Na początek zaznaczmy jednak, iż autorka, argumentując w bardzo przekonujący sposób, pokazuje nam fundamentalną prawdę o nowej technologii: sztuczna inteligencja nie jest ani sztuczna, ani inteligentna.

Najczystszy przemysł w historii

W części poświęconej ziemi badaczka kieruje uwagę czytelników na pojęcie „chmury” i przygląda się jego głębokiemu zideologizowaniu, wykazując krok po kroku, jak bardzo metafora ta nie przystaje do rzeczywistości. Za jej sprawą użytkownicy wykształcają podświadome przekonanie, iż ich dane przechowywane są w postaci niematerialnej, w abstrakcyjnej i efemerycznej przestrzeni cyfrowej, która – właśnie za sprawą swojej ulotności – musi być przyjazna środowisku, a może choćby stanowi jego integralną część. Crawford nie pozostawia żadnych złudzeń w tym zakresie:

skrzętnie ukryte przed oczami użytkowników serwerownie, nagrzane do piekielnych temperatur przez buzujące maszyny, umieszcza się w centrach danych, które wyglądać mogą jak nowoczesne magazyny.

W praktyce mają one jednak zaskakująco wiele wspólnego z dziewiętnastowiecznymi fabrykami, z których kominów permanentnie wydobywał się trujący, czarny dym. „[J]uż teraz ślad węglowy globalnej struktury obliczeniowej dorównuje śladowi węglowemu branży lotniczej w jej szczytowym punkcie, a rośnie coraz szybciej” (s. 50). Utrzymanie nieustannej pracy chmury obliczeniowej wymaga ogromnych ilości energii do pracy oraz wody do chłodzenia maszyn.

Crawford ujmuje to w sugestywny i obrazowy sposób, wykazując, iż do roku 2030 funkcjonowanie globalnej „sztucznej inteligencji” będzie wymagać mniej więcej takich samych zasobów energetycznych jak gospodarka Indii[2].

→ Centra danych i granice wzrostu • Tomasz Ciechomski

Zespół Emmy Strubell z Uniwersytetu Massachusetts w 2019 roku prowadził badania nad śladem węglowym, jaki wytwarza trenowanie dużych modeli językowych. Wynika z nich, iż „uczenie tylko jednego modelu NLP powoduje emisję ponad trzystu tysięcy kilogramów dwutlenku węgla, co odpowiada pięciu samochodom benzynowym w całym okresie ich eksploatacji (łącznie z ich wyprodukowaniem) lub stu dwudziestu pięciu lotom z Nowego Jorku do Pekinu i z powrotem”. Warto zwrócić uwagę na fakt, iż tego rodzaju kwestie w ogóle nie są podnoszone w najbardziej gorących dyskusjach na temat modeli językowych. Kilka tygodni temu ludzie kultury i literatury pokłócili się o wypowiedź polskiej noblistki Olgi Tokarczuk na temat wykorzystania chatbota w pracy twórczej. Zdanie: „Jak możemy to pięknie rozwinąć, kochana?”, wywołało burzę w środowisku artystycznym, które przez kilka dni spierało się wyłącznie o to, czy model językowy jest zwykłym narzędziem w rękach twórcy, czy może mechanicznym demonem, który zabija ludzką ekspresję. Choć oczywiście mam w tej kwestii wyrobione zdanie, to milcząco obserwując dyskusję w głównym nurcie, zastanawiałem się przede wszystkim nad tym, czy rzeczywiście chcemy, aby tworzenie literatury w przyszłości pozostawiało po sobie ogromny ślad węglowy i zużywało hektolitry wody. To pytanie wydaje mi się szczególnie zasadne w przypadku Tokarczuk, deklaratywnej enwironmentalistki i wielkiej zwolenniczki nadania rzece Odrze statusu osoby prawnej.

To tylko jeden z obecnych u Crawford wątków środowiskowych – z mojej perspektywy najciekawszy nie jest kontekst utrzymania infrastruktury obliczeniowej, ale jej wytworzenia. „Atlas…”rozpoczyna się od sprawozdania z podróży, którą autorka odbyła do Silver Peak w Nevadzie, gdzie znajduje się jedyna działająca kopalnia litu w Stanach Zjednoczonych[3]. Z tą kwestią ściśle wiąże się najodważniejsza być może

teza Crawford: rozwój sztucznej inteligencji jest branżą wydobywczą, to wcale nie chodzi tu o popularną metaforę informacji cyfrowych jako „nowej ropy”.

→ Cyfrowy ślad węglowy i wojna o metale ziem rzadkich • Guillaume Pitron, Sonia Priwieziencew

→ „Cyfrowe piekło – podróż do kresu like’a” – o materialnej wadze „niematerialnego” świata Internetu • Weronika Kursa

Owszem, ekstrakcja odbywa się również na poziomie zasobów informacyjnych użytkowników sieci, które dziś służą jako materiał do uczenia maszynowego (mamy tu osobne rozdziały o wydobyciu prywatnych danych i ich klasyfikacji), rzecz w tym jednak, iż zanim trenowanie algorytmów w ogóle będzie możliwe, konieczna jest ekstrakcja surowców w sensie jak najbardziej dosłownym i materialnym. Siedemnaście pierwiastków ziem rzadkich wykorzystuje się w produkcji laptopów, smartfonów, kolorowych wyświetlaczy, twardych dysków, akumulatorów, światłowodów czy wież satelitarnych, bez których nie działałyby choćby telefonia komórkowa i systemy GPS. Ich wydobycie sieje spustoszenie zarówno w środowisku naturalnym, jak i w lokalnych społecznościach, bo tereny bogate w rzadkie minerały gwałtownie stają się przedmiotem wojen handlowych i geopolitycznych konfliktów.

Na przykład zyski, które pochodzą z ekstrakcji złota, cyny, wolframu i tantalu w Demokratycznej Republice Konga, przeznacza się na finansowanie operacji wojskowych w regionie, tak by brutalny konflikt umożliwił dalszą ekstrakcję.

→ Eduardo Galeano: Otwarte żyły Ameryki Łacińskiej

Społeczeństwo postpracy

Drugi rozdział książki autorka poświęca kwestii pracy i choć w wyczerpujący sposób analizuje ona historię relacji między rozwojem technologicznym i dyscyplinowaniem siły roboczej, to jej rozpoznania wiele tracą, gdy Crawford świadomie rezygnuje z pogłębionej refleksji na temat bezrobocia technologicznego – o tym, dlaczego uważam to za najsłabszy element jej pracy, opowiem więcej za chwilę. Pominięcie tego wątku nie rzutuje jednak na wartość rozważań prezentowanych przez autorkę. W dużym stopniu podąża ona tropem wytyczonym przez Harry’ego Bravermana, ekonomistę marksistowskiego, który w latach 70. ubiegłego wieku opublikował przełomową pracę „Labor and Monopoly Capital: The Degradation of Work in the Twentieth Century”. Braverman w przenikliwy sposób opisał tu wpływ, jaki rozwój technologiczny w XX wieku miał na klasę robotniczą, szczególnie w zakresie podziału pracy i tego, co nazywa się deskillingiem – obniżania kompetencji pracowników najemnych, które realnie osłabia ich siłę przetargową w sporze z kapitałem[4]. Wieloletni redaktor „Monthly Review”przedstawił przekonującą analizę historyczną.

Wyłania się z niej obraz wytwórcy, który wraz z biegiem lat przekształca się z rzemieślnika w odpodmiotowiony trybik w maszynie generującej zyski

– i bynajmniej nie chodzi tu o jakiekolwiek problemy ideologiczne. Producent sprzed epoki przemysłowej musiał sam posiadać know-how, które pozwalało mu wymyślić, zaprojektować, a dopiero później wytworzyć towar. Wraz z postępującą automatyzacją i rozwojem fordowskich metod produkcji know-how nabywane jest w coraz większym stopniu przez klasę menedżerską, a pracownicy hali fabrycznej mają wykonywać jak najprostsze czynności związane z pojedynczymi elementami produktu końcowego. Taki proces nie tylko przyspiesza produkcję i poprawia wydajność przedsiębiorstwa, ale – co znacznie ważniejsze z perspektywy kapitału – osłabia pozycję najemnika, który z łatwością może zostać wymieniony na innego, jeżeli tylko zbuntuje się lub okaże niezdolny do pracy wskutek choroby[5].

Nie da się przeoczyć aktualności tez Bravermana w odniesieniu do rozwoju sztucznej inteligencji. Fakt, iż media ścigają się w opisywaniu zagrożeń związanych z kolejnymi, coraz bardziej precyzyjnymi wersjami dużych modeli językowych, w gruncie rzeczy wynika z prostego faktu – inaczej niż do tej pory deskilling dotyka teraz również przedstawicieli klasy kreatywnej, którzy przez cały ubiegły wiek nie musieli obawiać się o swoje stanowiska, bo ich wiedza i kompetencje pozostawały poza zasięgiem automatyzacji. Faktem jest jednak, iż proces, który obserwujemy w halach Amazona czy na platformach Ubera, nie jest czymś jakościowo nowym dla pracowników fizycznych – to po prostu udoskonalenie dawnych metod dyscyplinowania i kontrolowania, związanych z pomiarem czasu, wydajności i ogólnej efektywności pracownika.

O tym, jak bardzo żywotne są opisywane tu problemy, zaświadczyć może kolejny przykład z polskiego podwórka – niespełna dwa miesiące temu pracownicy Centralnego Ośrodka Informatyki zwrócili się z prośbą o interwencję do posłanki Pauliny Matysiak, gdy dowiedzieli się, iż w ich miejscu pracy wdrożone ma zostać oprogramowanie TimeCamp[6]. O sposobie działania tego software’u, miałem okazję przekonać się na własnej skórze, kiedy w trakcie wybuchu pandemii COVID-19 pracowałem dla dużego podwykonawcy sektora publicznego.

Za jego sprawą każdy brak aktywności na komputerze służbowym, który przekracza 3 minuty, a także aktywność na stronach nieuwzględnionych w ustalonym rejestrze pracodawcy, traktowane są jako nieobecność pracownika na stanowisku pracy.

W tym momencie zaczyna się odliczanie minut od przerwy przysługującej pracownikowi, a po upływie całego czasu przeznaczonego na przerwę wydłuża się dzień roboczy pracownika. Nie wspominam już choćby o monitorowaniu wszystkich aktywności, które spełnia „rygorystyczne standardy”, jak chwalą się twórcy oprogramowania. Poszczególne parametry systemu są prawdopodobnie ustalane przez głównego administratora firmy, faktem jednak pozostaje, iż taki rodzaj głębokiej inwigilacji bardzo negatywnie wpływa na dobrostan psychiczny pracownika, choćby jeżeli wzorowo wykonuje on swoje obowiązki służbowe.

Kiedy eksperci pytani są o zagrożenie bezrobociem technologicznym, bardzo często odpowiadają, iż zawody, na które popyt zmniejszy się w związku z AI, zostaną w przyszłości zastąpione nowymi zawodami, zatem społeczne obawy w tym zakresie są nieuzasadnione. Mam wrażenie, iż podobny mindset towarzyszy autorce „Atlasu…”: „Zamiast wdawać się w dyskusje nad tym, czy roboty zastąpią ludzi, w tym rozdziale skupiam się na zmianach w doświadczeniu pracy spowodowanych zwiększonym nadzorem, algorytmicznym ocenianiem i modulacją pracy” (s. 66). Warto jednak przyjrzeć się temu zagadnieniu z bliska.

→ AI i automatyzacja: zabezpieczyć interesy pracowników • Roman Rostek

Raport opublikowany przez Światowe Forum Ekonomiczne w styczniu roku 2025 zawiera dane na temat potencjalnych wzrostów liczbowych na konkretnych stanowiskach pracy, jakie przewidują ankietowani reprezentanci firm w najbliższych pięciu latach. Podaję w kolejności od najwyższego spodziewanego wzrostu: robotnicy rolni, kierowcy lekkich ciężarówek dostawczych, programiści, robotnicy budowlani, sprzedawcy w sklepach, pracownicy przetwórstwa spożywczego, kierowcy samochodów osobowych, pielęgniarki, pracownicy gastronomii, kierownicy ogólni i operacyjni, pracownicy socjalni i terapeuci, kierownicy projektów, nauczyciele, pracownicy opiekuńczy[7]. Z tych statystyk wynika dość jasno, iż

problem bezrobocia technologicznego nie zostanie wcale rozwiązany przez żadne „nowe zawody kreatywne”, które obiecuje nam Dolina Krzemowa – pracownicy korporacyjni średniego szczebla, którzy najbardziej podatni są na negatywne skutki wdrażania sztucznej inteligencji, będą po prostu rywalizować o pracę z tymi, których dziś uznaje się za pracowników niewykwalifikowanych,

w tym być może przede wszystkim ze słabiej opłacanymi migrantami. Szkoda, iż zagadnieniu temu Crawford nie poświęca wystarczająco dużo uwagi – faktem jest bowiem, iż eksperci, którzy z szyderczym uśmiechem zbywają pytania o bezrobocie technologiczne, po prostu nie chcą rozmawiać o masowej deklasacji i zbliżającej się wielkimi krokami pauperyzacji milionów pracowników.

→ Sztuczna inteligencja będzie odbierać ludziom pracę. To już się dzieje. I choćby jest widoczne w badaniach • Rafał Woś

Demokracja na sterydach

Przyznam, iż przeglądając spis treści „Atlasu…”najbardziej obawiałem się części skoncentrowanych na zagadnieniach państwa i władzy – mój wrodzony sceptycyzm kazał mi podejrzewać, iż Crawford będzie tu powtarzać typowe dla liberalno-lewicowych komentatorów formułki o tym, jak algorytmiczne zarządzanie wpływa na wyniki wyborów politycznych w krajach zachodnich. Tego rodzaju rozpoznania najczęściej mają na celu odsunięcie na drugi plan systemowych problemów kapitalizmu, które generują społeczne napięcia i autentyczny bunt mas, wyrażający się w rosnącym poparciu dla ruchów i partii antyestablishmentowych. Manipulacja dzięki platform cyfrowych byłaby w tym ujęciu kolejną opowieścią o społeczeństwie, które nie dorosło do demokracji. Na szczęście moje wątpliwości okazały się przedwczesne i zupełnie nieuzasadnione – nie znajdziemy tu rozważań o tym, jak fałszywa świadomość klas pracujących stymulowana jest przez Dolinę Krzemową, a słowo „populizm” nie pojawia się w książce ani razu.

Tym, co interesuje Crawford w zakresie polityki i władzy jest przede wszystkim silny związek korporacji technologicznych z państwowym sektorem wojskowym.

W niektórych passusach badaczka pisze o outsourcowaniu przemysłu militarnego przez państwa narodowe, w innych wręcz sugeruje, iż to przemysł militarny kontroluje międzynarodową politykę i wpływa na jej kształt.

→ Autonomiczne systemy broni na tapecie ONZ i niewygodne pytania • Marta Stępniak

Najciekawszym przykładem jest tu chyba Project Maven realizowany przez Amerykański Departament Obrony od 2017 roku. W jego ramach algorytmy uczenia maszynowego wykorzystywane były przez sektor publiczny do analizy nagrań z satelitów i dronów wojskowych, ale liczba materiałów wideo była tak ogromna, iż wymagała zastąpienia analityków rządowych infrastrukturą i kompetencjami sektora prywatnego. Z pomocą przyszły oczywiście korporacje technologiczne – pierwszym podwykonawcą był Google – które gwałtownie sprawiły, iż granica między sektorem cywilnym i wojskowym adekwatnie rozpłynęła się w powietrzu. Ci, którzy przedstawiają się dziś jako dostawcy neutralnych politycznie usług cyfrowych, są jednocześnie aktywnymi uczestnikami w procesie rozwoju infrastruktury militarnej. Inną ilustracją tej tezy może być coraz bardziej zaawansowana technologia identyfikacji biometrycznej, której prawdziwy skok rozwojowy obserwowaliśmy w czasach tzw. wojny z terroryzmem. Narzędzia, w jakie wówczas wyposażono wojsko i policję, z czasem rozrosły się do instrumentów bardzo ogólnie pojętej kontroli społecznej.

Choć w pozycji Crawford wyraźnie brakuje pogłębionego spojrzenia makroekonomicznego, które pozwoliłoby skrupulatniej opisać to, jak wdrażanie AI w kolejnych sektorach przemysłu wpływa – i będzie wpływać – na rynek pracy w skali globalnej, warto odnotować, iż główna teza badaczki jest postawiona przejrzyście i dobrze uargumentowana. Gdybyśmy chcieli zreferować ją jednym zdaniem, brzmiałaby mniej więcej tak:

to, co w dyskursie publicznym nazywa się „sztuczną inteligencją”, nie jest żadną autonomiczną formą inteligencji, która rozwija się w przestrzeni niematerialnej, ale jest w stu procentach materialnym i zorientowanym politycznie reżimem ekstrakcji zasobów – naturalnych, ludzkich i społecznych.

Nawet jeżeli obecny stan badań socjologów i ekonomistów każe nam uznać tego rodzaju rozpoznanie za oczywiste, stan debaty publicznej w Polsce sprawia, iż jest to oczywistość, którą wciąż powinniśmy powtarzać.

Kate Crawford, Atlas sztucznej inteligencji. Władza, pieniądze i środowisko naturalne, Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego, Kraków 2024, tłumaczenie Tadeusz Chawziuk

Przypisy:

[1] Encyklika Magnifica Humanitas Ojca Świętego Leona XIV o trosce o osobę ludzką w dobie sztucznej inteligencji [dostęp: 08.06.2026].

[2] Zob. https://www.youtube.com/embed/tuqEro3NPaI&t=2406s

[3] „Atlas sztucznej inteligencji”został wydany po raz pierwszy w 2021 roku, tymczasem dosłownie kilka dni temu media obiegła informacja o odnalezieniu gigantycznych złóż litu w Appalachach, na granicy stanów Nevada i Oregon.

[4] H. Braverman, „Labor and Monopoly Capital: The Degradation of Work in the Twentieth Century”, Monthly Review Press, New York 1974.

[5] Nie bez powodu wspomniałem wyżej o „trybiku w maszynie” – Crawford odnosi się w swojej pracy nie tylko do teoretyków marksizmu, ale też na przykład do dorobku brytyjskiego historyka i filozofa technologii, Lewisa Mumforda, który znany jest przede wszystkim z monumentalnej pracy „Mit maszyny”. Dzieło to zostało swego czasu spopularyzowane przez Gillesa Deleuze’a i Feliksa Guattariego, którzy w oparciu o pisma Mumforda ukuli pojęcie „maszynowego zniewolenia”, ściśle związane z zagadnieniami dywiduacji (podzielności) i społeczeństwa kontroli.

[6] Paulina Matysiak, Ministerstwo Cyfryzacji chce śledzić pracowników? [dostęp: 08.06.2026]

[7] World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025, [dostęp: 08.06.2026]. Na powyższy raport zwrócił moją uwagę Roman Rostek, który cytował wskazane tu statystyki podczas Festiwalu Nowego Obywatela 2026.