Jarosław Królewski: Marzę, żeby być przy stoliku, który zmienia świat

Czy Jarosław Królewski jest najlepszym w Polsce ekspertem od sztucznej inteligencji? Być może, w końcu jego “Synerise” to krajowy i regionalny potentat na rynku AI. Właśnie dlatego przepytaliśmy właściciela Wisły Kraków z zagrożeń i możliwości dotyczących rozwoju tej dziedziny. Królewski opowiada szeroko o swoich ideach, marzeniach, o działaniach “Synerise”, a także o tym, jak AI może pomóc rozwinąć Wisłę Kraków i całą piłkę nożną.

Królewski: Moim marzeniem jest być przy stoliku, który zmienia świat [WYWIAD]

Jarosław Królewski, wizjoner. To jest dobry tytuł, czy zbyt pompatyczny?

Beznadziejny. Wykasować, usunąć jak najszybciej i nie powielać głupot. Daleko mi do jakiegokolwiek wizjonerstwa w pewnych dziedzinach. Trzeba być bardzo pokornym, w szczególności jeśli wywodzi się ze środowiska naukowego. Tam jest etos pracy bardziej u podstaw. Natomiast w kontekście samej sztucznej inteligencji “Synerise” świetnie przewiduje trendy, bo jesteśmy w tym momencie jedną z większych, bardziej ambitnych firm, które publikują cokolwiek sensownego w dziedzinie AI z tego kraju. Nie tylko taką, która wdraża rozwiązania innych, ale taka która realnie próbuje konkurować z największymi na świecie i jesteśmy doceniani. Mamy swoje programy incepcyjne. W 2017 roku organizowaliśmy pierwsze kursy dla przedszkolaków, jeśli chodzi o sztuczną inteligencję. Cieszy, że się w to inwestowało i rynek dowiedział się, czym jest AI, kilka lat przed obecnym hypem.

Na ten tytuł trafiłem na jednej ze stron. Był opakowany całą laurką i listą pańskich dokonań. W każdej dziedzinie ktoś, kto odnosi duże sukcesy, ma prawo do „dużych” tytułów.

Jasne, natomiast komercyjnie jesteśmy jeszcze przed największym sukcesem od strony projektowo-naukowej. Jeśli chodzi o pragmatyczne rozwiązania w naszej części świata, to nasza firma procesuje ogromne ilości danych, ma najwięcej doświadczenia w tym aspekcie. “Synerise” wdrożyła swoje rozwiązania na ogromną skalę — w tym momencie w 149 krajach i 183 językach na całym świecie. Takie firmy, jak “Dailymotion” czy „Zomato” korzystają z naszych algorytmów sztucznej inteligencji. Poza tym mamy dość dobrą kulturę: staramy się każde odkrycie sztucznej inteligencji publikować w postaci jakiegoś formalnego wytłumaczenia. Nie mówimy, tak jak większość firm, że robimy coś przełomowego, ale nie jesteśmy w stanie tego przedstawić. Każda innowacja jest u nas wyrażana w publikacji naukowej, który można znaleźć, przeczytać, ocenić, porównać rezultaty.

Reklama

To jest bardzo ważna rzecz, w szczególności dla młodych ludzi w Polsce, bo to nasza przewaga konkurencyjna. Nie wygramy, jeśli chodzi o ilość gotówki. Wiadomo, że wszystkie kraje zachodnie mają więcej zdolności finansowych, ale mając najlepsze rozwiązania, da się zrobić bardzo wiele. Jest taki trend “one man unicorn”. To znaczy, że możemy być tak pojętnym intelektualnie, tak świetnym jeśli chodzi o pewną dziedzinę, że możemy stworzyć w garażu jakieś dobre rozwiązanie i w pojedynkę zrobić coś na miarę całego świata. Największe firmy nam ufają. Jest duża szansa, że pana i wszystkich pana kolegów nasza sztuczna inteligencja w jakimś aspekcie dotknęła. Jestem wręcz pewny, że tak było.

Pan mówi nawet, że dziennikarzy sztuczna inteligencja może wygryźć. Nie wiem, czy cieszyć.

Zdecydowanie. Sztuczna inteligencja jest w stanie wygryźć mniej ambitnych. Natomiast jeszcze trochę pracy przed całą dziedziną wiedzy, żeby samoświadomość tych modeli, algorytmów, sieci neuronowych była, że tak powiem, aplikowalna. Jest dużo rzeczy do zrobienia i to będzie bardzo ciekawy czas. Jesteśmy w takim momencie historii, w którym powinniśmy mieć rumieńce na twarzy i się cieszyć, że w nim żyjemy.

Pan od początku zdawał sobie sprawę, że sztuczna inteligencja to coś, co będzie miało wielkie znaczenie w najbliższej przyszłości?

Nasz bet na to był ogromny. I to w momencie, kiedy w Polsce mało kto w ogóle do tego podchodził odważnie; mało było inwestycji w tym temacie. Dzisiaj mamy ogromne doświadczenie, dziesięcioletnie, w tego typu rzeczach, w pragmatycznych rozwiązaniach. Sztuczna inteligencja, którą robi się do szuflady, to jedno. Co innego, gdy trzeba w ciągu dnia podejmować miliard decyzji przy pomocy AI. To zupełnie inna skala, my w niej działamy. Mamy swoje zespoły badawcze, kierunki studiów, publikacje książkowe, publikacje na ważnych konferencjach naukowych, edukujemy rynek, szkolimy, wygrywamy konkursy międzynarodowe. Jesteśmy dość mocno szanowani w Stanach Zjednoczonych i to jest budujące. To znaczy, że mogą być tam polskie firmy, że niekoniecznie ilość gotówki decyduje o tym, gdzie jesteśmy.

Jak patrzy pan na zachwyt nad Chatem GPT, nad obrazami tworzonymi przez AI, to myśli pan: a, pięć lat temu to robiłem?

Reklama

Może nie aż tak, bo mamy dwie dziedziny sztucznej inteligencji, które są kluczowe. Pierwsza, ta generatywna, to są tzw. large language models. One tyczą się w dużej mierze jakiegoś kontentu, czy to jest wideo, tekst, czy zdjęcie — na tym operują. Druga część, którą my się zajmujemy, to część behawioralna. Nie jesteśmy konkurencją dla Chat GPT-4, czy do modeli językowych. Robimy dokładnie to samo jeśli chodzi o podejście do paradygmatu “foundation models”, tylko w tej części behawioralnej. Czyli odpowiadamy na pytanie, co się zdarzy w przyszłości, co kto będzie lubił, jak się będzie czuł. Brzydko mówiąc — bawimy się w Boga, żeby odgadnąć, jakie są trendy, jaka będzie przyszłość. Bierzemy wszystko, co jest związane z zachowaniem człowieka, maszyny, obiektu, samochodu i jesteśmy w stanie przewidywać przyszłość. Tego nie robią modele językowe, bo też nie mają takiego zastosowania sekwencyjnego. Modele mentalne pozwalają nam przewidywać, co uszczęśliwia innych ludzi, jakich zachowań najlepiej unikać, co jest zabawne, a co nudne. Co motywuje, inspiruje i powoduje nudę, dyskomfort lub ból?

Wiedza o tym, jak ktoś inny może zareagować, jest podstawą naszej cywilizacji. Jako ludzie robimy to w sposób naturalny, ale nasze zdolności nie ewoluowały na skalę większą niż kilkadziesiąt osób w naszych najbliższych społecznościach. Troska o miliony lub miliardy ludzi to nadludzkie zadanie, a my używamy sztucznej inteligencji, aby je rozwiązać. Analizując pełne spektrum obserwowalnych informacji o ludziach – ich historycznych interakcjach z treściami, działaniami, decyzjami i wyborami, budujemy fundamentalne modele AI do przewidywania indywidualnych przyszłych zachowań w rzeczywistych i hipotetycznych scenariuszach. Naszą misją jest jak najdokładniejsze zrozumienie każdej osoby na podstawie wszystkich dostępnych danych. Przewidywanie zachowań. Aby dokonywać właściwych wyborów

Natomiast w tym, co pan powiedział, jest prawda. Zawsze patrzymy na to, że np. został opublikowany jakiś tam modelik i nagle cały świat się tym bardzo mocno podnieca. Patrzymy i zastanawiamy się: mój boże, świat podnieca się czymś, co ma już koncepcyjnie dwa lata. Przeważnie, to co jest publiczne, dostępne dla wszystkich od strony naukowej ma kilka lub kilkanaście miesięcy – nie przekazuje aktualnego stopnia rozwoju dziedziny. Żeby pan wiedział: z punktu widzenia technicznego rozwiązania, np. GPT-4 nie są najładniejsze jeśli chodzi sposób zaprojektowania, czy tego, jak ten kod wygląda. Są ładniejsze rzeczy. Siłą OpenAI jest jednak to, że przez wiele lat równie ciężką pracę wykonano w porządkowaniu data setów. Zespoły, które przygotowywały dane, uporządkowały je, budowały metodologię; sprawiły, że model ma tak poukładane zbiory danych, że jest w stanie bardzo szybko i trafnie odpowiadać na zadane pytania.

Pracowała nad tym ogromna liczba ludzi i to jest przewaga, którą teraz ciężko będzie konkurentom Open AI nadrobić. Dziś spokojnie można sobie “pobrać internet na dyskietkę”, w wersji bez wideo kosztuje to, powiedzmy, 100 tysięcy euro. Można uczyć na tym swoje modele. Natomiast sposób poukładania tego i zrozumienia, co z czego wynika, jest równie istotny. To są fajne zabawy i świetny wyścig zbrojeń.

A czemu Elon Musk, kiedy pojawił się pomysł opublikowania Chatu GPT, uznał to za coś niebezpiecznego, nieodpowiedzialnego i wycofał się z tego projektu?

Myślę, że on się wycofał jeszcze przed pomysłem publikacji z tego projektu. Jestem przeciwny jakiejkolwiek regulacji tego typu rzeczy, w szczególności w technologiach, bo to niczemu nie służy. Wręcz pobudza pewne organizacje, żeby to robić w podziemiach. Ale zdania są podzielone. Szef AI Facebooka pewnie uważa podobnie jak ja, że to powinno być robione w sposób otwarty, ale wszędzie są interesy. Z perspektywy OpenAI wersja komercyjna, czy współpraca z Microsoftem bardzo dużo daje. Szybko uczą się jako organizacja, bo jedno to wykorzystanie modeli na cele Microsoftu, a co innego to pomysły na to, w jaki sposób sztuczna inteligencja może zarządzać dużo ważniejszymi sprawami. Są prace czy plany, które dotyczą “universal basic income”, czyli podstawowego dochodu dla każdego obywatela świata. OpenAI wspomina, że zastanawiają się, jak przełożyć to, czego nauczyli się od strony komercyjnej, na kształtowanie nowego, lepszego świata.

Elon trochę obawia się tego, czym jest “mokry sen” programistów czy data scientistów. Że mamy sztuczną inteligencję, której celem jest wymyślenie kolejnej sztucznej inteligencji, która będzie lepsza od poprzedniej i która w końcu doprowadzi do powstania sieci neuronowej, która osiągnie samoświadomość. A wtedy nie wiadomo, co się stanie. Jest trochę w tym prawdy. Gdybyśmy w całości oddali np. możliwość funkcjonowania np. na drogach sztucznej inteligencji, to można byłoby założyć, że w jakimś okresie różne ciekawe rzeczy mogłyby się zdarzyć. To tematy fajne, inspirujące.

Użył pan określenia “wyścig zbrojeń”. To brzmi groźnie, gdy się mówi o rozwoju sztucznej inteligencji w kontekście wyścigu zbrojeń.

To jest bardzo ważna rzecz, która będzie w przyszłości uregulowana organizacją typu NATO, czy ONZ, gdzie będzie ponadnarodowa dyskusja na ten temat. Ten wyścig trwa pomiędzy Chinami, Stanami Zjednoczonymi, Europą i jest bardzo istotny, bo sztuczna inteligencja będzie decydowała o ich sile. Załóżmy, że jakieś państwo ma np. lepszy model do predykcji cen walut. Ktoś może szybciej kupować i sprzedawać, decydować o tym, ile kupić złota, bo wie, co się stanie za chwilę. To ma znaczenie, bo programista mógłby zdecydować o tym, czy w budżecie państwa będzie kilka miliardów więcej, czy mniej. Trzeba więc ustalić limity i regulacje, choćby po to, żeby takich informacji nie pozyskiwać nielegalnie.

Dzisiaj na przykład rozmawia się o tym, jak podchodzić do kooperacji między sektorem prywatnym a publicznym w kontekście podawania wskaźników inflacji. Obecnie robi to GUS na podstawie badań jakościowych i ilościowych, paneli demograficznych. Teraz proszę sobie wyobrazić, że mając wszystkie dane z rynku, można podawać dokładny wskaźnik inflacji co sekundę. Jeśli wiemy, jaka jest cena produktów, jak się sprzedają, gdzie się sprzedają mobilnie, gdzie offline’owo, to jaki to problem? A to wpływa na wszystko: cenę walut, ceny na półkach, w sklepach, nastroje społeczne. To duże wyzwania, które przed nami stoją. Trzeba podchodzić do nich pokornie. Jako determinista technologiczny jestem podekscytowany tym pozytywnie.

Ludzie w ogóle boją się jeszcze sztucznej inteligencji, czy to mit? Albo czy powinni się bać?

Rzecz, na którą musimy uważać, to liczba „specjalistów” od sztucznej inteligencji, która teraz się pojawia. To są ludzie często niewykształceni i sprzedają wizje, które niekoniecznie będą poprawne. Nie widzę dziś wielkiego zagrożenia, że w najbliższych latach nagle stracimy swoją niezależność, o ile będziemy oczywiście AI kontrolować. Trochę jak z bronią biologiczną. Gdybyśmy jej nie kontrolowali, np. w kontekście badań, to wiadomo, że mielibyśmy problemy z tym związane.

Natomiast regulacje powinny moim zdaniem dotyczyć implementacji sztucznej inteligencji, a nie rozwoju naukowego. W Europie często stosuje się “explainable AI”, czyli odwrócone rozumienie algorytmów. Stara się ludziom wytłumaczyć, dlaczego ten model przyznał kredyt albo go nie przyznał, bo słabo byłoby nie wiedzieć, z jakiego powodu pewne rzeczy się dzieją. Z drugiej strony też te systemy scoringowe są jedną z ważniejszych wartości dla firm, więc jak zbyt dużo się zdradzi, to nagle ludzie zaczną to hakować, żeby model dał jak najlepszy ranking kredytu.

Znak czasów. Zawsze myśleliśmy, czy dojdzie do takiego orgazmu intelektualnego, że cała wiedza, którą zgromadziliśmy jako cywilizacja, będzie miała jakieś ujście. Teraz to ujście się pojawia. Są różne wizje tego, jak cywilizacja upadnie. Jedną z nich jest sytuacja, w której wszyscy będą mieli taką samą wiedzę. To bardzo hardkorowe, bo wyobraźmy sobie, że każdy ma taką samą wiedzę na temat wszystkiego. Pan ma całą Wikipedię w głowie, ja mam całą Wikipedię w głowie i siadamy pogadać. Tracimy jakąkolwiek unikalność, albo ta unikalność jest słabo dostrzegalna. Wtedy cały rynek pracy, struktury zawodów, hierarchii zawodów runie. Pojawi się kolejny problem, homogeniczności. Co się stanie, jeśli wszyscy będą umieć to samo, będą mieli takie same narzędzia, umiejętności, marzenia?

„Sztuczna inteligencja już teraz odgrywa kluczową rolę w wielu dziedzinach naszej codzienności”

Czyli zagrożenia dotyczą bardziej tego, jak rozwinie się ludzkość.

Korelowałbym w ogóle rozwój sztucznej inteligencji z tym, jak rozwija się cywilizacja. Gdzie chcemy być, co chcemy osiągnąć, czego się boimy? Wiązałbym to z problemami społecznymi czy projekcją nowych gospodarek, nowych społeczeństw.

W naszej rozmowie padają hasła: wyścig zbrojeń, broń biologiczna. Pan mówił, że model chiński pana równomiernie fascynuje i przeraża. Ja gdy czytam o Chinach i testach rozwoju mózgu nienarodzonego dziecka, czuję tylko przerażenie.

Jednym z problemów jest to, w jaki sposób będzie rozwijała się technologiczna eugenika, czyli jak będziemy w stanie manipulować procesem powstawania nowych, lepszych ludzi. Wiadomo, że niezależnie od tego jak mądrym człowiekiem się rodzimy, to w ramach socjalizacji pierwotnej możemy się popsuć i ogłupić przez to, z kim będziemy się spotykać na naszej drodze albo jak będziemy się zachowywać. Jest to jakiś problem, że na start IQ niektórych zaprojektowanych ludzi będzie wyższe niż innych. Wyobraźmy sobie, że mamy na świecie trochę więcej osób zbliżonych do tego naszego ulubionego typu człowieka – czyli piłkarza, na przykład w kontekście fizycznych możliwości. Manipulacja tymi cechami to duży problem, w szczególności po tym, co pokazał COVID i rozwój różnego rodzaju metod manipulacji DNA. Jeśli zestawimy to ze sztuczną inteligencją, to już w ogóle mamy ogromne wyzwanie.

Zastanawiam się, czy sztuczna inteligencja jest tematem, który potrafi się sprzedać, czy odwrotnie. Z jednej strony zyskuje popularność, jest fajnie, zachwycamy się Chatem GPT, z drugiej ktoś już majstruje przy mózgach nienarodzonych dzieci. Dobre rzeczy przykrywają złe, więc w teorii potrafi, ale też nie do końca, bo ciągle zwracamy uwagę na ten niebezpieczny kierunek.

W każdej dziedzinie znajdzie pan mroczne strony, do których można się przyczepić. I zdecydowanie jest tak, że musimy o nich rozmawiać, regulować je, musimy o nich myśleć. To wiąże się z generalną projekcją świata, nie tylko ze sztuczną inteligencją. To, co pan mówi, jest zasadne, bo manipulacja człowiekiem jest zagrożeniem. Szczególnie manipulacja przy pomocy algorytmów. Natomiast wierzę cały czas, może naiwnie, w człowieka. Że każda akcja powoduje reakcję i otrzeźwienie.

Jestem za tym, żeby nie traktować społeczeństwa jak idiotów, tylko je edukować. Spójrzmy na ostatnie miesiące, ile różnych eksperymentów powstało na Chacie GPT-4. To jest skala niewyobrażalna. Nigdy nie było tak szybkiego przyrostu użytkowników żadnej aplikacji na świecie i zgadzam się z porównaniem tego do wynalezienia pisma. Proces rozwoju sztucznej inteligencji miał w swojej historii momenty, w których w jej rozwój przestano wierzyć, potem znów wierzono. Dzisiaj ten postęp jest ogromny i będzie miał znaczący wpływ na społeczeństwo, pracę, na wszystko.

Ciekawe jest to, że znikną też zawody bardziej kreatywne. Zawsze mówiono, że roboty zastąpią pracę manualną, ale okazuje się, że copywriterzy, ludzie budujący wizualizacje, opisy, zdjęcia, też mogą zniknąć z rynku pracy.

Czy my w ogóle zdajemy sobie sprawę, jak bardzo sztuczna inteligencja otacza nas już dziś?

Nie do końca, bo ona jest wszędzie. Od telefonów po kamery w telefonach, komputery, samochody, systemy wczesnego ostrzegania. Jest tysiące miejsc, w których działa AI. Czasami na bardziej, czasami na mniej zaawansowanym poziomie, natomiast jest już wszędzie. Celem technologii powinno być to, żebyśmy jej na co dzień nie dostrzegali, żeby była nieinwazyjna i tak się dzieje. Ale w Chinach można też kupić zabawki typu partnerka życiowa napędzana przez AI. Może pan się z nią ożenić, pójść do łóżka, albo jeszcze coś innego.

Jak w Łowcy Androidów. Natomiast co do naszej rzeczywistości i codzienności. “Synerise” współpracuje z “Żabką”, pomaga w wybieraniu lokalizacji sklepów. To jest rzecz, która może zaskakiwać, gdy mówimy o zastosowaniu AI.

Mamy klientów z branży motoryzacyjnej, bankowej, z sektorów retailowych. Sztucznej inteligencji używa się do tego, żeby wiedzieć więcej i trafniej podejmować decyzje biznesowe. Nie jest sztuką budować rozwiązania w miejscach, gdzie wiemy, że ruchu nie będzie. Albo, przykładowo, gdybyśmy wyłączyli systemy personalizujące, ogłupielibyśmy w szumie informacji. Czasami ludzie mają pretensje o personalizację internetu, ale gdyby taki nie był, oszalelibyśmy, bo informacji jest tak wiele, że nie dałoby się nawet przescrollować Twittera. Nie dałoby się widzieć tego, co człowiek chciałby widzieć.

Mieliśmy tego przedsmak w pierwszych dniach funkcjonowania na Twitterze opcji “Dla Ciebie”.

To mogę skomentować, bo to fajna rzecz. Elon Musk upublicznił system rekomendacyjny Twittera, przyznając, że jest, jaki jest. Rok temu jako “Synerise” braliśmy udział w bardzo znanym konkursie – “RecSys by Twitter”. To jedna z najlepszych konferencji i konkurs na świecie dotycząca systemów rekomendacji. Największe firmy na świecie typu Microsoft, Google, Intel, Parc, Nvidia, Baidu biorą w nim udział. Wszyscy dostają zadania na wspólnym data secie do rozwiązania. Wygrywa ten, kto rozwiąże je najlepiej. W jednym z ostatnich zadań trzeba było gdzie należało przewidzieć reakcje użytkownika na konkretny tweet – dokładnie Na podstawie 1 miliarda historycznych tweetów przewidywało się 4 możliwe działania (polubienia, retweet, komentarz, retweet z komentarzem) następnego tweeta podanego losowo . “Synerise” zajęło drugie miejsce. Mogę szczerze powiedzieć, że algorytmy pokazane przez Muska, używane na Twitterze, to zespół jakichś hybrydowych, regułowych założeń, a nie sztuczna inteligencja wysokiego lotu. To bardzo ciekawe, bo ani to nowe, ani wyjątkowe. Jeśli chodzi o techniczne rozwiązania, ten algorytm ma pięć, sześć lat. Kod jest absurdalnie śmieszny, powstydziłby się go nawet jakiś marnej jakości programista.

Najciekawsze w tym odkryciu jest to, że to, co zostało wdrożone, nijak ma się do tego, co osiągnęli badacze Twittera. Ludzie, którzy tam pracowali, dysponowali lepszymi modelami sztucznej inteligencji, która mogła być wdrożona jako system rekomendacyjny i to jest udowodnione, bo oni publikowali papiery na ten temat, ale z jakiegoś powodu tego nie wdrażali. W tak ogromnej firmie zdecydowano, że lepsze są modele modułowe, trochę poprawiane przez człowieka, których jakość moim zdaniem jest dużo gorsza niż jakość modeli sztucznej inteligencji.

To jest właśnie ciekawe – jaka jest różnica pomiędzy tym, gdzie mamy faktycznie “state of the art” naszych rozwiązań, a ile z nich jest faktycznie wdrażanych. Czasami marzymy, bujamy w obłokach, a ostatecznie na produkcję wpada niewiele rzeczy. Przykładowo macie Weszło, taki serwis. Czasami nie podpisujecie artykułów.

Coraz rzadziej.

Ale taki prosty przykład. Zajęłoby maksymalnie tydzień, może nawet weekend, żeby programista crawlując całą stronę rozpoznał po stylu pisma, kto taki tekst stworzył i go podpisał. To nie jest wielka rzecz, nawet banalny, toporny model poradziłby sobie z takim wyzwaniem. Dałoby się odkryć, ile jest w tym tekście pana, ile kogoś innego, stworzyć kategorię. Kiedyś na pewno ktoś będzie robił takie reverse engineering, więc się przygotujcie!

Jeśli napisze pan określoną, dość dużą, liczbę tekstów, można wyobrazić sobie nawet sytuację, że w niedalekim czasie — kilku, kilkunastu miesięcy — będzie można napisać tekst stylem Szymona Janczyka. Albo Krzysztofa Stanowskiego. Wygenerować tekst od zera. To są naprawdę ciekawe rzeczy.

Pytanie, czy taki tekst będzie tak samo dobry?

Może być w nim mniej sarkazmu niż u was, może być mniej różnych innych rzeczy. Może tak być. Wiele osób nie umie korzystać z Chat GPT-4. Tam przed zadaniem pytania można się przedstawić, powiedzieć: jestem 20-letnim studentem politechniki. Napisz tekst odpowiadający stanowi intelektualnego, na którym aktualnie jestem, w sytuacji której jestem itd.. Albo jestem hydraulikiem, napisz tekst tak, jakbym napisał go ja. Chat rozumie kontekst poboczny, dlatego warto zadawać pytania, opisując, jako kto się je zadaje. Wtedy odpowiedź będzie bardziej trafna.

Pańska firma — tak w skrócie — zajmuje się tym, żeby zebrać jak najwięcej danych o konkretnym użytkowniku.

Mamy bardzo proste rozwiązanie. Sprzedajemy platformy dla firm czy organizacji, do których mogą wrzucić wszystkie swoje dane, najczęściej behawioralne. Na podstawie tego systemu decydują o cenach, predykcji zachowań, next best action, systemie rekomendacji i personalizacji preferencji. W “Synerise” mamy takie podejście, że skupiamy się na modelowaniu behawioralnym, chcemy znać przyszłośc, rozumieć i przewidywać co stanie się w przyszłości. Żeby cokolwiek zmienić, trzeba rozumieć, czego chcą ludzie, dlatego dostarczamy firmom tego typu rozwiązania, przy czym mamy też również inne produkty, bo w dziedzinie naukowej takiej jak AI, budując coś komercyjnego często tworzy się też “side effect”. Są nim np. algorytmy, które mogą być używane gdzie indziej.

W naszym przypadku jest nim “CLEORA”, model, biblioteka open source, którą każdy może sobie pobrać. Jest szybsza niż najfajniejsze modele Facebooka do analizy sieci społecznościowych. Może być używana do wymyślania zastępników leków np. na raka, bo proteiny mają podobne struktury jak grafy i z tego można sobie zrobić analizę wiele ciekawych przypadków, zbudować wiele rozwiązań. Jest dużo fajnych rozwiązań, ale generalnie też nigdy nie jesteśmy właścicielem danych, nie jesteśmy od tego, żeby je sprzedawać. Dajemy możliwość skorzystania z narzędzi, z platformy, żeby można było zadawać pytania o przyszłość i dostawać odpowiedzi na poziomie użytkownika.

AI a rynek pracy. „Odciąży nas w żmudnej robocie”, „trudniej będzie wejść do wielu branż”

Dlaczego miałbym się nie bać tego, że jakaś firma wie o mnie wszystko i przekazuje to dalej, czy po prostu jest w posiadaniu takiej wiedzy?

Po pierwsze jest to nielegalne, żeby przekazywać te informacje bez pana wiedzy. Jedna firma z drugą nie może się dzielić informacjami, jeśli wcześniej nie da panu o tym znać. To jest bardzo ważne, są za to duże kary już za pojedynczy przypadek współdzielenia danych. Druga sprawa: są prywatne modele, które służą przede wszystkim do tego, że z gąszczu informacji, otrzymuje pan to, co pana interesuje. Na przykład: jeśli w sklepie online jest 10000 produktów, zwariowałby pan, gdyby musiał przejrzeć wszystkie. Chodzi o to, żeby mógł pan szybciej wyszukiwać informacje zgodne z pana preferencjami. Tak jak na Spotify: dostaje pan muzykę, która jest panu najbliższa.

Idzie to w tę stronę, że cały świat będzie działał tak, że te systemy będą przedstawiały czego potrzebują transparentnie. Cześć, jestem sztuczną inteligencją, żeby zrobić to i to, muszę wziąć od ciebie to i to, dostaniesz to i to. Decyzja jest u ciebie — czy chcesz udostępnić lokalizację, żeby Uber przyjechał szybciej? Skończyły się czasy drapieżnych firm, które pobierały bazy użytkowników i je sprzedawały. Są też takie legendy i historie, które mnie osobiście śmieszą, naukowców zresztą też. Np. jedna z nich to: Cambridge Analytica — to nie była wielka firma od strony możliwości naukowych na tamten czas. Z punktu widzenia nauki robili totalne pierdoły. Pukali do drzwi, robili sondaż i mikrotargetowanie. Podstawowe rzeczy. Nic to wspólnego z AI to nie miało.

Pan jest zwolennikiem teorii o romantycznym podejściu informatyków. Nazywa pan programistów poetami, którzy chcą zmieniać świat. Ale tak się zastanawiam, czy na końcu łańcucha pokarmowego zbierania danych nie stoją ludzie, którzy mogą mieć nieco inne pobudki.

Trochę jak ze wszystkim. Zawsze można do tego w taki sposób podchodzić. Oczywiście, że tak jest, że można mieć pokusę, żeby takie rzeczy robić. Natomiast myślę, że to byłoby bardzo krótkowzroczne i ostatecznie zawsze drenowałoby taką organizację. Byłyby to sukcesy krótkoterminowe, nie długoterminowe strategie, bo ludzie się przecież uczą. Był kiedyś taki syndrom lub jest o nazwie “ślepota banerowa”. Ludzie zaczęli przestawiać się ewolucyjnie, mózg po prostu omija banery – reklamy kognitywnie są coraz mniej skuteczne. W badaniach trackingowych wychodziło, że patrzy pan na stronę i nie widzi banerów. Szuka pan treści.

Człowiek się uodparnia na pewne rzeczy. W dzisiejszych czasach wszystko musi być zresztą jeszcze bardziej przejrzyste, bo za rozwojem nauki idzie owa transparentność. Mamy regulacje jak np. GDPR, które są bardzo sensownie przygotowane, niezależnie od egzekucji czy innych tematów.

Mówiliśmy o romantyzmie, o elemencie boskości. Coś w tym musi być, skoro Pan naprawia świat w małym obszarze, tworząc system nauczenia dla szkół oparty na AI.

Mam prostą wizję. Uważam, że cyfryzacja i rozwój naukowy świata poprawiają jakość życia. Dzięki technologii jesteśmy bliżej humanizmu, niż byliśmy kiedyś, bo zniknęły zawody bardzo fizyczne, praca, która nas alienowała. Zniknęły problemy wielu chorób, które były nieuleczalne i ludzie umierali w wieku 40-50 lat. Jestem pronaukowy i wierzę, że edukacja naszej cywilizacji sprawi, że będziemy lepiej rozumieć to, kim jest człowiek. Będziemy po prostu mądrzejsi.

Chcielibyśmy przyczyniać się jako “Synerise” do tego, żeby nie tylko naśladować największych, ale też wdrażać rozwiązania. Moim marzeniem zawsze było to, żeby być przy stoliku, który decyduje o tym, jak zmienia się świat. Do tego dążę, tego się uczę.

Pana zdaniem najważniejszym aspektem sztucznej inteligencji jest to, żeby dostęp do edukacji był równy?

Uważam, że kluczowa w propagacji sztucznej inteligencji, w jej rozumieniu i poprawnym wdrożeniu, jest odpowiednia edukacja społeczeństwa, młodych ludzi, z zagrożeń i pozytywnych efektów. Bez tego będziemy mieć wiele różnych patologii.

To wynika też z tego, że pochodzi pan z mniejszej miejscowości?

Zdecydowanie, ale też z tego, że jestem, jakby nie było, akademikiem. Siedzę na uczelni już tyle lat i po prostu wierzę w to, jak ludzie zmieniają się pod wpływem wiedzy. To jest piękne. Pamiętam, że za moich czasów — za pana zresztą też — nie miało się dostępu do wszystkiego.

Akurat też pochodzę z małej miejscowości.

Proszę sobie wyobrazić, że cofa się pan do momentu, gdy ma pan 7-10 lat i ma pan dostęp do wszystkiego. Chce pan się czegoś dowiedzieć? Nauczyć się programowania? Ma pan to na YouTube. Kiedyś było trudniej. To coś pięknego, że można mieć problemy, być introwertykiem czy osobą chorą, a i tak można planować sobie życie, robić wszystkie rzeczy. To nieprawdopodobne, ale możliwe dzięki technologii i internetowi.

Ludzie oburzają się, że internet jest patologiczny, że tworzy pseudokontent. A jak to wyglądało wcześniej? Była jedna prawda, przychodził jakiś książę lub król Jarosław, dawał ogłoszenie na tablicy i wszyscy w to wierzyli. Ktoś miał swoją prawdę i głosił ją z ambony, czy skądkolwiek, ktoś był gate keeperem wiadomości i tego, jak wygląda świat. Teraz wszyscy mamy dostęp do świata. Dzięki niemu dowiadujemy się, że jednak nie wszyscy powinniśmy go mieć, ale mimo wszystko mamy wolność. Możemy decydować, filtrować, omijać i wyśmiewać content.

Jest szansa na to, że sztuczna inteligencja rozwiąże problem z dostępem do wiedzy globalnie? Nie tylko u mnie, czy u pana “na wiosce”, ale np. w krajach afrykańskich?

Uważam, że tak będzie. Dzięki “Starlinkom” i innym tego typu rzeczom, tak będzie. To sprawi, że te regiony zaczną uczestniczyć w globalnej gospodarce. Będzie to inaczej wyglądało i to już powoli się dzieje.

Co do bycia akademikiem – skąd ta pasja do uczenia, do bycia na uniwersytecie?

Widzę tych młodych ludzi i wiele się od nich uczę. To zawsze jest obopólna korzyść, widząc świat po ichniejszemu, muszę się stymulować, żeby coś im przekazać na konferencjach, pisząc książkę, czy w jakikolwiek inny sposób. To trwała stymulacja, podążanie za generacją, która jest młodsza i widzi świat inaczej. To ważne, jak oni myślą, jakich komponentów używają, nawet jak uczą się programować, jak uczą się inżynierii społecznej. To zupełnie inny sposób myślenia. Od tej strony jest to pasjonujące.

À propos pisania książek. “Algokracja”, o co w tym chodzi?

To przede wszystkim jest książka o sztucznej inteligencji. Co ciekawe, napisałem ją z Krzyśkiem praktycznie w całości w 2019 roku. Został jeden rozdział, nieduży, 30 stron. Nie było jednak czasu, żeby go skończyć. W sumie jednak cieszę się, że książka wychodzi teraz, bo to lepszy timing. Trzy, cztery lata temu pewnie nikt by jej nie zrozumiał. Jest przystępnym językiem, nie ma tam trudnych słów. To bardziej pokazanie tego jak działa sztuczna inteligencja, jaki ma wpływ na różne rzeczy – z takim ludzkim podejściem.

Algokracja łączy się z merytokracją?

Łączy się, natomiast parę subtelnych różnic jest, bo jednak merytokracja może zakładać poczucie doświadczenia, przy czym w algokracji nie mamy tej samoświadomości, więc jest parę różnic. To pokazanie, że dzisiaj algorytmy sobie radzą z problemami życia codziennego. Powinniśmy zdawać sobie z tego sprawę.

Mówi pan też o tym, że jest możliwa sytuacja, w której ludzki mózg, patrząc na coś, będzie miał wszystkie informacje o danym przedmiocie w głowie.

Pracuje nad tym m.in. Elon Musk. Nad połączeniem mózgu z zewnętrznymi zasobami wiedzy czy decyzyjności. To będzie przyszłość. Ciężko powiedzieć, kiedy się ona wydarzy, bo jednak jest parę ograniczeń, ale jeszcze chwilę temu wydawało się, że nie będziemy rozmawiać o możliwościach wylotu na Marsa czy generalnie o przemyśle kosmicznym. Kiedyś, w postaci zewnętrznej czy też wewnętrznej, każdy z nas będzie miał jakieś urządzenie, rozszerzenie naszego mózgu i po prostu zdobędziemy wiedzę tego świata, nawet w postaci wiedzy internetowej. Będzie pan patrzył na jakąś figurę czy na jakiś zabytek i będzie pan wiedział, co to jest, wcześniej nie wiedząc, co to było.

Rozmawiamy o rzeczach poważnych, ale w tym wszystkim jest także strona piłkarska. Jak to jest, że Wisła Kraków ma właściciela, który jest związany z bardzo dużą firmą z branży sztucznej inteligencji, a cały czas, jeśli myślimy o tym klubie i AI, to kojarzymy tylko Kasię z Marsa?

Popatrzcie, jacy byliśmy innowacyjni. Rok przed tym, jak wszyscy zaczęli mówić o awatarach i sztucznej inteligencji, my już mieliśmy Kasię z Marsa! Abstrahując od momentu i głupoty, że to zrobiliśmy wówczas i timing był beznadziejny, dziś Kasia występuje w BBC czy CNBC i cały świat się zachwyca. Niestety jest tak, że realnie wpływ na to mam od trzech miesięcy. Pewnie za kolejne trzy będzie można ocenić, co udało się wdrożyć. Wcześniej nawet nie tyle, że było trudno, że ktoś nie pozwalał mi tego robić, tylko po prostu inaczej się pracowało, bo inaczej jest, kiedy pan może coś kształtować, decydować o budżetach. Mam nadzieję, że w Wiśle Kraków będzie coraz więcej ciekawych rozwiązań. Pod koniec czerwca będziemy mogli się czymś pochwalić. Oby szło to razem w dobrym kierunku razem z wynikami sportowymi. Myślę, że bardzo dużo rzeczy od strony taktycznej będzie robiła sztuczna inteligencja — np. analizę formacji. Mamy większość narzędzi, które są dzisiaj popularne na świecie, mamy też jakieś swoje rozwiązania, więc będziemy cisnąć te tematy.

Może pan powiedzieć, co już teraz macie w klubie? Chodzi mi też o rzeczy totalnie z zaplecza.

Stosujemy różne produkty. Ostatnio też przeszliśmy na chmurę Microsoft i wszystkie usługi z tym związane. Jeśli chodzi na przykład o kwestię skautingu, to mamy dostęp do wszystkich najnowszych narzędzi, które są na rynku. Zdarzało nam się robić nasze własne analizy w języku R. Nawet kiedyś przed meczem z Cracovią — wygranym notabene — dostarczyliśmy insajdów na temat tego, jakie mogą być zdarzenia boiskowe. Trochę poza tymi programami statystycznymi, które pan zna. W akademii też mamy systemy do zarządzania, korzystamy z ujednolicenia informacji, jeśli chodzi o kontrakty, przepływ informacji. Zespół pracuje teraz nad aplikacją, która ma szkolić dzieci zdalnie, i tak dalej. W okresie COVID-u mieliśmy aplikacje dedykowane do tego, żeby śledzić, jak piłkarze się czują, jak się zachowują. Natomiast cały czas kluczem jest zbudowanie one-platform dla fanów i nad tym pracujemy. Będzie dużo zmian — nowa strona internetowa i parę innych rzeczy.

A jaką dotychczas dawało to wam przewagę?

Na tę chwilę nie możemy mówić jeszcze o wymiernych przewagach. Jeśli to się stanie procesem, który będzie powtarzalny i potrwa dłużej, to będziemy mogli mówić o różnicy między baselinem a tym, co się tak naprawdę poprawiło. Dotykamy różnych technologii, ale mieliśmy tylu trenerów, tyle różnych rzeczy jeśli chodzi np. o dane z trackerów piłkarzy, że to się musi wygładzić. To musi być dłuższy proces, więc raczej bym się dzisiaj nie pokusił o to, żeby powiedzieć, że AI czy big data dały Wiśle X, Y, Z.

Chodzi o to, żeby zrozumieć, dlaczego pan, mając takie zaplecze w postaci swojej firmy, nie zmienił Wisły w korporację, w algokrację, za dotknięciem różdżki.

Spokojnie, jestem w trakcie! Coraz lepiej to wychodzi. Ludzie w biurach widzą, jak te zmiany wyglądają. Jest dużo do poprawy, ale robimy wiele kroków naprzód i myślę, że zmiana będzie wkrótce widoczna. Zupełnie inaczej prowadzimy dziś projekty w Wiśle Kraków. Bardziej przypominają te informatyczne. Na razie wygląda na to, że pracujemy bardziej inteligentnie, szybciej podejmujemy decyzje. Zobaczymy, czy ludzie wytrzymają jeszcze chwilę. Drużyna też nie wygląda źle sportowo, oprócz tego meczu z Puszczą, który wszystkich zirytował.

Sztuczna inteligencja nie przewidziała kartofliska w Niepołomicach.

Zawsze są wyjątki od reguły, zdarzy się jakaś anomalia. Traktuję to jako anomalię, bo jednak nie będziemy zmieniać stylu gry dla jednego przeciwnika. Także, odpowiadając na pytanie, na razie jestem tu trzy miesiące. Zobaczymy, jak w czerwcu będzie wyglądała tabela i czy ta magiczna różdżka mogła zadziałać.

Jak daleko może zajść sztuczna inteligencja? Mówię o całej piłce, nie tylko o Wiśle Kraków.

Bardzo daleko, bo samo Computer Vision, czyli to wszystko, co jest odpowiedzialne za operacje wizualne, widok z kamer, triangulacja pozycji piłkarzy, to jest ogromne miejsce do analiz. Pamiętajmy, że ludzkie oko może widzieć pewną część boiska, ale w tej samej sekundzie nie widzi np. jak się zachowują obrońcy, czy jest rozbieżność formacji w przypadku kontrataku. W przeciągu kilku lat AI będzie dostarczała większość insightów na temat tego, co dzieje się na boisku, jeśli chodzi o formacje, przesuwanie się zawodników, trzymanie linii spalonego, błędów, zarządzanie przestrzenią. We Włoszech już chyba jest tak, że te informacje spływają na bieżąco, w trakcie meczów. U nas też spływają, ale jeszcze nie w taki sposób, w jaki mogą, bo trzeba to przetworzyć na jakąś akcję. W przyszłości sztuczna inteligencja będzie automatycznie sygnalizowała: tego piłkarza trzeba zmienić, formację trzeba przestawić w tę stronę czy inną.

Asystent trenera to będzie kolejny zawód, który zniknie.

Może nie zniknie, bo sztuczna inteligencja będzie przez pewien czas komplementarna. Natomiast siła AI będzie widoczna w ligach wyższych, bo w niższych ograniczają ją problemy typu liczba kamer i narzędzi. Tam nadal będzie musiała działać ludzka, organiczna inteligencja.

Rozwój którego kierunku będzie najmocniejszy? Medycznego, transferowego, skautingowego, boiskowego?

Każdego. Mielibyśmy w Wiśle takie marzenie, że oprócz kwestii dotyczących transferów i szkolenia, mieć własne rozwiązania technologiczne np. w temacie zapobiegania urazom. Mamy uniwersytety, akademie w Krakowie, więc możemy spokojnie pracować nad tym, żeby mieć swoje modele, które będą analizowały dane fizyczne organizmu i będą przeciwdziałały kontuzjom, wdrażały nową suplementację, dietę. FC Barcelona ma np. swoje własne trackery na rynku, jest ich producentem i ma z tego przychód pasywny w wysokości kilkunastu, kilkudziesięciu milionów dolarów. To jest do zrobienia w kilka dni, sensowny gość z uniwersytetu ogarnie to bardzo szybko. Borussia Dortmund też ma swoje urządzenie.

Futbonautę.

To też jest przecież współpraca uniwersytetu z drużyną piłkarską. Fajnie byłoby iść w tę stronę, bo w Lidze Mistrzów rokrocznie grać nie będziemy, więc jako kraj musimy skupiać się na tym, żeby sprawić, że będziemy bardziej konkurencyjni dzięki wiedzy.

„Nie wiem czy odpowiednik Marka Papszuna z przyszłości będzie słuchał AI”

Jest pan zdania, że będzie się dało robić transfery za pomocą sztucznej inteligencji, albo przy pomocy sztucznej inteligencji?

Zdecydowanie. Problem polskich skautów jest taki, że może dwie, trzy osoby znają programy statystyczne w sposób zaawansowany. W pozostałych przypadkach znajomość tych programów jest minimalna. Patrzą na jakiś wykresik, intuicyjnie coś powiedzą, ale gdyby przyszło im rekrutować się np. do “Synerise” na poziomie data scientist, nikt nie dałby rady. To są analitycy, powiedziałbym, ludowi, którzy nauczyli się czegoś z życia. Oczywiście taka wiedza też jest ważna, ale to nie tak, jak w Liverpoolu, gdzie są goście po CERN-ie, mają twardą wiedzę i normalne pozycje typu: lead data scientist, który zna wszystkie popularne modele i wzorce. U nas nikt się takiej pracy nie uczył. W przyszłości te role będą hybrydowe, będąc skautem będzie się otrzymywało informacje przygotowane przez sztuczną inteligencję, która podpowie, na co zwrócić uwagę. Bo na przykład z danych wynika, że ten chłopak po 60. minucie zaczyna się bardzo mocno męczyć i wynika z tego, że podania są mniej dokładne, ale to nie jest efekt braku talentu.

Jeśli ktoś się męczy po 60. minucie, to jesteśmy w stanie sprawić, żeby się nie męczył. Braku talentu nie naprawimy.

Analityk nie jest w stanie obejrzeć całego meczu z perspektywy każdego zawodnika. Musiałby oglądać mecz kilka razy z perspektywy każdego zawodnika, do tego zrobić analizę. To niemożliwe do zrobienia w tygodniu między meczami, a nie ma sensu robić tego zbytnio naprzód, bo forma tak się zmienia, że mogłyby z tego wyniknąć błędne wnioski. FC Barcelona publikuje badania naukowe na temat tego, jak zmienia się szkoła futbolu. Często matematyczne, totalnie liczbowe. Np. wśród jednych analiz zauważyłem jedną badany niuans, która była do poprawy przez wiele akademii zachodnich w ostatnich latach. Kamery analizowały sposób przyjęcia piłki i okazywało się, że gdy zawodnicy przyjmują ją do przodu, otwierają się do gry, to determinuje wyniki meczów, ma wpływ na zwycięstwo, szybkość ataku, generowanie sytuacji, płynność gry. To są fajne, drobne rzeczy, które mogą zmieniać postrzeganie piłki.

Jest coś, czego sztuczna inteligencja nie będzie potrafiła?

Jest parę takich dziedzin, które są dość ciekawe, np. czytałem w książce o sytuacji, w której w drużynie jest zawodnik absolutnie najgorszy, notujący fatalne liczby, ale też taki, bez którego w składzie drużyna przegrywa. Nie ma to żadnego podparcia statystycznego, według analizy trzeba byłoby go zmienić. Ale gdy tak się dzieje, jego nieobecność sprawia, że zespół przegrywa. Rodzi się pytanie: jak połączyć cechy fizyczne, jakościowe, techniczne z tym, że jest też mental, wpływ na zespół, charyzma, inne. To są rzeczy, o których rozmawiamy jako firma. Jak modelować bardziej “ludzkie” postawy.