Wkraczamy w okres, w którym fascynacja samymi możliwościami technologii ustępuje miejsca chłodnej kalkulacji jej przydatności. Po latach gwałtownej ekspansji i miliardowych inwestycji, rok 2026 ma przynieść otrzeźwienie. Naukowcy z instytutu HAI (Human-Centered Artificial Intelligence) przy Uniwersytecie Stanforda są zgodni: sztuczna inteligencja jako narzędzie musi udowodnić swoją wartość. Era „AI ewangelizmu” kończy się, ustępując miejsca erze ewaluacji.
Eksperci przewidują, że najbliższe lata zdefiniują na nowo nasze podejście do algorytmów. Zamiast pytać „czy AI potrafi to zrobić?”, zaczniemy pytać „jak dobrze, za jaką cenę i z jakim ryzykiem to robi?”.
Suwerenność AI i geopolityczna szachownica
James Landay, współdyrektor HAI, stawia sprawę jasno: nie zobaczymy AGI (ogólnej sztucznej inteligencji) w 2026 roku. Zamiast tego czeka nas wzrost znaczenia tzw. suwerenności AI. Państwa, dążąc do niezależności od gigantów technologicznych i polityki USA, będą inwestować we własne modele językowe oraz infrastrukturę obliczeniową. To nie tylko kwestia prestiżu, ale przede wszystkim bezpieczeństwa danych i autonomii cyfrowej.
Jednak ten wyścig zbrojeń cyfrowych ma swoją cenę. Landay ostrzega przed bańką spekulacyjną wokół centrów danych. Wiele firm może wkrótce ogłosić, że wdrażana u nich automatyzacja i AI nie przyniosły oczekiwanego wzrostu produktywności. To wymusi weryfikację strategii i skupienie się na tych obszarach, gdzie algorytmy faktycznie przynoszą zysk, jak programowanie czy obsługa klienta.
Moment dla medycyny
Podczas gdy biznes będzie liczył koszty, w medycynie może nastąpić prawdziwy przełom. Curtis Langlotz, profesor radiologii, przewiduje nadejście momentu, który dla opieki zdrowotnej będzie tym, czym dla internautów była premiera ChatGPT. Do tej pory trenowanie modeli medycznych wymagało kosztownego etykietowania danych przez ekspertów. Nowe metody uczenia samonadzorowanego (self-supervised learning) pozwalają algorytmom uczyć się na surowych danych, co drastycznie obniża bariery wejścia.
Dzięki temu generatywna AI w służbie zdrowia może wreszcie wyjść poza fazę eksperymentów. Modele trenowane na ogromnych zbiorach danych medycznych, rywalizujących skalą z tymi używanymi przez chatboty, pozwolą na tworzenie narzędzi diagnostycznych o niespotykanej precyzji, szczególnie w przypadku rzadkich chorób, gdzie danych jest niewiele.
Koniec „czarnej skrzynki” w nauce
Russ Altman zwraca uwagę na fundamentalną zmianę w badaniach naukowych. W nauce sama predykcja to za mało. Musimy bowiem rozumieć, dlaczego model podjął taką, a nie inną decyzję. W 2026 roku nastąpi odwrót od traktowania sieci neuronowych jak „czarnych skrzynek”. Badacze skupią się na „archeologii” sieci neuronowych, analizując ich wewnętrzne struktury, aby zrozumieć mechanizmy stojące za wynikami.
Jest to kluczowe nie tylko dla wiarygodności odkryć, ale także dla bezpieczeństwa. Zrozumienie, na jakich cechach danych skupia się algorytm, pozwoli uniknąć błędów poznawczych i fałszywych korelacji, które w nauce mogą prowadzić do ślepych zaułków.
Czas na rygor
Sektor prawny również przejdzie transformację. Julian Nyarko przewiduje, że kancelarie przestaną pytać, czy AI potrafi napisać pismo, a zaczną wymagać dowodów na to, jak rzetelnie to robi. Nadchodzą regulacje prawne AI i standardy oceny, które będą wiązać wydajność modeli z konkretnymi wynikami prawnymi, takimi jak poprawność cytowań czy ochrona tajemnicy adwokackiej.
„Firmy i sądy zaczną pytać: jak dobrze, na jakiej podstawie i przy jakim ryzyku?” – zauważa Nyarko. To oznacza koniec ery wdrażania narzędzi AI „na oko”. Odpowiedzialność i weryfikowalność staną się walutą równie cenną, co sama moc obliczeniowa.
Ekonomia w czasie rzeczywistym
Erik Brynjolfsson prognozuje koniec teoretycznych debat o wpływie AI na gospodarkę. Zastąpią je twarde dane. W 2026 roku pojawią się „ekonomiczne pulpity nawigacyjne AI”, które będą śledzić wpływ technologii na rynek pracy w czasie rzeczywistym. Zamiast czekać lata na rządowe raporty, decydenci będą widzieć na bieżąco, które zawody zyskują na produktywności, a gdzie następuje wypieranie pracowników.
Taka transparentność pozwoli na szybsze reagowanie: dostosowywanie programów szkoleniowych i polityki socjalnej, zanim negatywne skutki transformacji staną się nieodwracalne. To kluczowe, by wpływ AI na rynek pracy przekuł się w powszechny dobrobyt, a nie tylko zyski dla nielicznych.
Dezinformacja i zaufanie
Nie można ignorować ciemniejszej strony postępu. Wraz z rozwojem narzędzi wideo i audio, rok 2026 przyniesie nasilenie problemów z prawami autorskimi oraz dezinformacją. James Landay wskazuje, że narzędzia do generowania wideo stały się na tyle dobre, że zobaczymy ich masowe, komercyjne wykorzystanie. To jednak rodzi pytania o to, co jest prawdą w sieci.
Rosnące zagrożenia związane z materiałami deepfake wymuszą wdrożenie nowych mechanizmów weryfikacji treści. Społeczeństwo będzie musiało nauczyć się funkcjonować w świecie, w którym „zobaczyć” niekoniecznie znaczy „uwierzyć”.
Podsumowując, rok 2026 według ekspertów z Uniwersytetu Stanforda nie będzie rokiem science-fiction, ale rokiem inżynierii, prawa i ekonomii.
Sztuczna inteligencja dojrzewa, a wraz z nią dojrzewają nasze wymagania wobec niej.
