W kwietniu 2023 roku, kilka tygodni po premierze GPT-4, dwie głośne polskie rozmowy dały przeciwne odpowiedzi na pytanie, skąd przyjdzie zagrożenie ze strony AI: fizyk prof. Andrzej Dragan mówił, że hodujemy gatunek mądrzejszy od nas, a prawnik Filip Konopczyński, że bać się trzeba ludzi, którzy tę technologię kontrolują. Czy sztuczna inteligencja to zagrożenie, a jeśli tak, to czyje? Wracamy do nich po trzech i pół roku z danymi z 2026 roku i z drugą rozmową Dragana z listopada 2025. Dokładamy też komentarz z firmy, w której AI na co dzień przejmuje kolejne zadania.
Andrzej Dragan w 2023: hodujemy konkurenta w intelekcie
Prof. Andrzej Dragan jest fizykiem teoretykiem z Uniwersytetu Warszawskiego i fotografem. W rozmowie w Didaskaliach z 23 kwietnia 2023 roku mówi, że nie potrafi sobie wyobrazić wariantu, w którym AI skończy się dla nas dobrze. Zaraz dodaje, że to może być kwestia jego ograniczonej wyobraźni.
Argument wyprowadza z biologii. Gatunki wymierały, gdy pojawiał się konkurent sprawniejszy w zdobywaniu zasobów. “My sobie hodujemy taki gatunek, który będzie efektywniejszy od nas w jedynej rzeczy, która nam dała dominację na Ziemi, czyli intelekt” – mówi. Zwraca też uwagę, że nie rozumiemy, jak modele działają: “Myśmy nie wymyślili tych algorytmów, myśmy wymyślili sposób wymyślania tych algorytmów”.
Zastępowanie zawodów uważa za coś, co już trwa. Na pytanie, czy AI zastąpi artystów, odpowiada: “Nie wiem, czemu używasz czasu przyszłego, to się już zaczęło dziać”. Wymienia fotografów, dziennikarzy piszących proste teksty i programistów piszących prosty kod. Stawia też najczystszą prognozę całej rozmowy. Modele przekroczyły poziom ośmiolatków w zagadkach logicznych, a “za parę lat” przekroczą poziom mistrzów świata.
Łatwo przeoczyć, że masowego bezrobocia Dragan nie przewiduje. AI potrzebuje energii, za którą ktoś musi płacić, więc ludzie dalej będą pracować. Zmieni się tylko hierarchia: “przestaniemy być stroną dominującą”.
Zdjęcie na górze strony: prof. Andrzej Dragan na festiwalu Pol’and’Rock 2025, fot. Ralf Lotys, Wikimedia Commons, licencja CC BY 4.0, kadr przycięty.
Filip Konopczyński w 2023: boimy się ludzi, nie systemu
Filip Konopczyński jest prawnikiem i antropologiem kulturowym. W rozmowie z Karolem Paciorkiem z Imponderabiliów, nagranej pod koniec marca 2023 roku, występował jako analityk Fundacji Panoptykon. Czatbot był dla niego “rozwiniętym autouzupełnianiem”, a doszukiwanie się w nim nowego życia nazywał ludzką pychą.
Zagrożenie widzi gdzie indziej niż Dragan. “Boimy się ludzi, nie systemu” – mówi i podaje przykład dronów. Groźne jest według niego to, że legalne i opłacalne stanie się produkowanie maszyn do rozpędzania manifestacji. Bunt fabryki dronów go nie martwi. Dlatego jego odpowiedzią jest prawo: unijny AI Act z zakazami, obowiązkiem informowania i prawem do wyjaśnienia decyzji.
O pracy mówi ostrożniej, niż sugeruje tytuł odcinka. Przyznaje, że “nie wiemy, jaki będzie wpływ na rynek pracy”, i przypomina historyczny paradoks: “postęp technologiczny raczej sprawia, że mamy więcej pracy niż mniej”. Największej zmiany spodziewa się w nudnych procesach biurowych, takich jak analityka finansowa, a nie w samych czatbotach.
W jednym byli zgodni i to sprawdziło się najmocniej
Spierali się o to, czego się bać, ale w jednej sprawie mówili to samo. Konopczyński ujął to wprost: kreatywną, intelektualną pracę można zautomatyzować prościej niż pracę opiekuńczą czy fizyczną, bo robotyka jest droga i słabo się skaluje. Dragan wymieniał zawody wyłącznie z tej samej grupy: fotograf, dziennikarz, programista, a na końcu profesor fizyki.
Dane z lat 2025-2026 wskazują ten sam kierunek. Raport Międzynarodowej Organizacji Pracy z 2025 roku, którego Konopczyński jest współautorem, pokazuje, że generatywna AI najmocniej dotyka zawodów biurowych. Większość z nich raczej się przekształci, niż zniknie. Według polskiej wersji badania przygotowanej przez NASK na AI narażonych jest 30,3% miejsc pracy w Polsce, a mocno narażonych 4,9%.
Najwyraźniej widać to na początku kariery. Zespół ze Stanfordu wylicza, że zatrudnienie 22-25-latków w zawodach najbardziej narażonych na AI jest o około 19% niższe, niż wynikałoby z tempa zatrudnienia ich rówieśników. Autorzy zastrzegają, że to wzorzec w danych, a nie dowód przyczyny. W danych No Fluff Jobs za 2025 rok oferty dla juniorów stanowiły 5,3% ogłoszeń w polskim IT wobec 15% w 2022 roku. Zawody fizyczne i opiekuńcze są w tych zestawieniach wśród najmniej narażonych.
Rozliczenie prognoz po trzech latach
| Prognoza z 2023 roku | Kto | Co się stało (stan na listopad 2026) | Ocena |
|---|---|---|---|
| AI “za parę lat” przekroczy poziom mistrzów świata w zadaniach logicznych | Dragan | W 2025 roku Gemini Deep Think uzyskał wynik na poziomie złotego medalu Międzynarodowej Olimpiady Matematycznej (35 na 42 punkty), oficjalnie oceniony przez organizatorów. W 2026 roku dwa chińskie systemy dostały komplet punktów, tak jak siedmioro ludzi. W najtrudniejszym poziomie testu FrontierMath najlepszy model ma 100% (Epoch AI) | tempo trafione; czy to już “poziom mistrzów świata”, zależy od miary |
| Fotobanki przestaną być potrzebne | Dragan | Getty Images złożył 21 października 2026 roku wniosek o upadłość z ochroną przed wierzycielami (CNBC). Wśród przyczyn wymienia się dług i AI. Shutterstock stracił 17% przychodu rok do roku według wyników za II kwartał 2026 roku | kierunek trafiony, przyczyna niejednoznaczna |
| Globalnej pauzy w rozwoju AI nie będzie | Dragan | Nie było. Trwa wyścig USA i Chin | trafione |
| Technologia raczej daje więcej pracy niż mniej | Konopczyński | We wrześniu 2026 roku bezrobocie wynosiło 3,4% w Polsce i 6,2% w UE według Eurostatu oraz 4,2% w USA według BLS. Mniej jest za to wejść na rynek dla młodych | na razie się broni: nie ma masowego bezrobocia, ale same stopy nie dowodzą, że AI tworzy więcej pracy, niż odbiera |
| AI Act z zakazami, obowiązkiem informowania i oceną wpływu na prawa | Konopczyński | Obowiązuje od 1 sierpnia 2024 roku, ale w węższej wersji. Pakiet Digital Omnibus przesunął przepisy o systemach wysokiego ryzyka, w tym w zatrudnieniu, na 2 grudnia 2027 roku (przegląd zmian) | częściowo, później i słabiej |
Najciekawsza historia kryje się w pierwszym wierszu. Bartosz Naskręcki z UAM, który układał zadania do najtrudniejszej części FrontierMath, w sierpniu 2025 roku dawał temu testowi dwa, trzy lata, zanim AI go rozwiąże. Wystarczył mniej więcej rok. Jest też anegdota z samej rozmowy z 2023 roku. Dragan uznał się wtedy za pomylonego, bo twórcy AlphaFold dostali “tylko” Breakthrough Prize, a nie Nobla. Nobla z chemii odebrali półtora roku później.
Dragan po dwóch latach: sedno to samo, ton ostrożniejszy
W listopadzie 2025 roku Dragan wrócił do Didaskaliów z książką “Quo vAIdis”. Swoją prognozę z 2023 roku rozlicza jako trafną: “No i minęły trzy lata. Mamy modele, które są w stanie rozwiązać zadania z FrontierMath, z którymi większość matematyków sobie nie poradzi”. Dziś, rok później, ma jeszcze mocniejsze argumenty.
Zmieniła się za to forma. Słowa “gatunek” i “dominacja” z jego ust nie padają, a o rozmowie z 2023 roku mówi z autoironią: “to się skończyło tym, że ja straszyłem”. Scenariusze egzystencjalne oddaje autorytetom, takim jak Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio i Demis Hassabis, i dodaje, że jest “w dobrym towarzystwie”. Na pytanie, czy programiści stracą pracę, nie odpowiada. Woli powtórzyć: “Przewidywalna przyszłość się po prostu skończyła i tyle”.
W tym miejscu widać najsłabszy punkt jego wywodu. Własną prognozę liczy jako trafioną, a jednocześnie radzi, żeby “najlepiej nikogo nie słuchać”, bo przewidywanie przyszłości nikomu się nie udaje. Uczciwie trzeba dodać, że sam wylicza słabości modeli. Halucynują, nie uczą się po treningu, są “zabetonowane na amen”, a o sobie mówi: “Jest wielka szansa, że gadam bzdury”.
Mój komentarz: boję się ludzi, nie maszyn
W tym sporze jestem bliżej Konopczyńskiego. Bardziej niż samej AI boję się ludzi, którzy będą kontrolować coraz potężniejsze modele. Różni ludzie wykorzystają je do różnych celów, a historia uczy, że nie każdy ma dobre intencje. Maszyna nie musi się buntować, żeby komuś zaszkodzić. Wystarczy, że trafi w niewłaściwe ręce.
Z Draganem zgadzam się w jednym: przewidywalna przyszłość się skończyła. Nie wiem, co wydarzy się za rok czy dwa, i nie ufam nikomu, kto twierdzi, że wie. Pisałem o tym także przy sporze Eda Zitrona z Romanem Yampolskim.
Tezę, w której obaj byli zgodni, widzę u nas w Devstocku na co dzień. AI pomaga nam pisać kod i robić code review, przetwarza notatki ze spotkań i zakłada zadania na kanbanie. Wspiera też research, redakcję i weryfikację tekstów, a do tego grafiki, kampanie reklamowe i planowanie. Na tej liście jest wyłącznie praca umysłowa i twórcza. Ani jedna czynność nie wymaga rąk, czyli dokładnie tak, jak w 2023 roku mówili obaj rozmówcy.
FAQ
Czy sztuczna inteligencja jest zagrożeniem?
Eksperci różnią się w odpowiedzi na pytanie, skąd przyjdzie zagrożenie. Prof. Andrzej Dragan uważa, że groźna może być sama AI, bo przewyższy ludzi w myśleniu. Filip Konopczyński twierdzi, że zagrożeniem są ludzie i instytucje, które ją kontrolują i wykorzystują. Dane z 2026 roku nie pokazują masowego bezrobocia, pokazują za to mniej miejsc pracy dla osób na starcie kariery.
Jakie zawody są najbardziej narażone na zmiany przez AI?
Według badań MOP i NASK najmocniej narażone na zmiany są zawody biurowe oraz praca umysłowa i twórcza: proste teksty, grafika, prosty kod i analityka. Narażenie nie oznacza, że zawód zniknie. Częściej zmienia się zakres zadań. Praca fizyczna i opiekuńcza jest na razie znacznie bezpieczniejsza, bo roboty są drogie i trudno je wdrożyć na dużą skalę.
O czym jest książka “Quo vAIdis” Andrzeja Dragana?
To książka prof. Andrzeja Dragana o tym, jak działa i dokąd zmierza sztuczna inteligencja. Wydało ją Wydawnictwo Otwarte pod koniec października 2025 roku. Autor opisuje ją jako zbiór faktów, testów i eksperymentów myślowych, a nie opinii.
Podsumowanie
Polski spór z kwietnia 2023 roku dotyczył tego, skąd przyjdzie zagrożenie ze strony AI. Prof. Andrzej Dragan wskazywał samą maszynę, Filip Konopczyński ludzi, którzy ją kontrolują. Po trzech i pół roku Dragan wygrywa na polu prognoz o zdolnościach. AI osiągnęła poziom złotego medalu na olimpiadzie matematycznej i rozwiązuje najtrudniejsze testy szybciej, niż zakładali ich autorzy. Na razie nie widać masowego bezrobocia, ale dane nie rozstrzygają, czy AI tworzy więcej pracy, niż odbiera. Odpowiedź Konopczyńskiego, czyli prawo, przyszła później i w słabszej wersji. Najmocniej potwierdził się kierunek, w którym obaj byli zgodni: AI zmienia przede wszystkim zadania biurowe i twórcze, a osoby na początku kariery mierzą się z mniejszą liczbą ofert.
.jpg){kind=link}