Uchwała nr 196 Rady Ministrów z dnia 28 grudnia 2020 r. w sprawie ustanowienia "Polityki dla rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce od roku 2020"

§ 1. Ustanawia się „Politykę dla rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce od roku 2020”, zwaną dalej „Polityką AI”,

stanowiącą załącznik do uchwały.

Załącznik nr 1: Definicja AI..................................................................................................................... 65

Załącznik nr 2: Polski ekosystem AI ....................................................................................................... 68

Streszczenie

„Polityka dla rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce od roku 2020” opisuje działania, które Polska

powinna wdrożyć i cele, które powinna osiągnąć w perspektywie krótkoterminowej (do 2023 r.),

średnioterminowej (do 2027 r.) i długoterminowej (po 2027 r.), mające służyć rozwojowi polskiego

społeczeństwa, polskiej gospodarki i polskiej nauki w obszarze sztucznej inteligencji (ang. Artificial

Intelligence, „AI”).

Wszystkie cele i narzędzia są podzielone na sześć obszarów

1. AI i społeczeństwo – działania, które mają uczynić z Polski jednego z większych

beneficjentów gospodarki opartej na danych, a z Polaków – społeczeństwo świadome

konieczności ciągłego podnoszenia wiedzy i umiejętności, w tym kompetencji cyfrowych.

2. AI i innowacyjne firmy – działania, których celem jest wspieranie polskich przedsiębiorstw

AI, tworzenie mechanizmów finansowania ich rozwoju, zwiększanie ilości zamówień,

współpraca start-upów z rządem i wdrażanie nowych, prorozwojowych regulacji (piaskownic

cyfrowych).

3. AI i nauka – działania wspierające polskie środowisko naukowe i badawcze w projektowaniu

interdyscyplinarnych wyzwań lub rozwiązań w obszarze AI, z uwzględnieniem nauk

humanistycznych i społecznych, a także tworzenie katedr AI, kształcenie doktorantów,

przyznawanie grantów dla badaczy oraz inne działania mające na celu przygotowanie kadry

ekspertów zdolnych do wytworzenia rozwiązań AI z uwzględnieniem ram etycznego i

bezpiecznego wykorzystania tej technologii, z pożytkiem dla gospodarki i dobrobytu

obywateli.

4. AI i edukacja – działania podejmowane od kształcenia podstawowego przez poziom

ponadpodstawowy aż do poziomu uczelni – programy kursów dla osób zagrożonych utratą

pracy w wyniku postępującej automatyzacji i wdrażania nowych technologii, granty

edukacyjne, które mają pomóc w przygotowaniu najlepszych kadr dla polskiej gospodarki

związanej z AI.

5. AI i współpraca międzynarodowa – działania na arenie międzynarodowej, które wesprą

promocję polskiego biznesu w zakresie AI oraz rozwój technologii AI z poszanowaniem

godności człowieka i jego praw podstawowych, zgodnie ze standardami UE i OECD, a także

działania dyplomacji cyfrowej w obszarze polityk lub regulacji dotyczących sztucznej

inteligencji.

6. AI i sektor publiczny – działania, które mają wesprzeć sektor publiczny w realizacji zamówień

na rzecz AI, lepszej koordynacji działań oraz w dalszym rozwoju takich programów jak

GovTech Polska oraz zapewnieniu ochrony ludności adekwatnej do zagrożenia. Kolejnymi

narzędziami będą tzw. wirtualne składnice danych lub data trust (czyli inicjatywy w postaci

zaufanych przestrzeni danych), Rządowa Chmura Obliczeniowa12) oraz otwieranie i

udostępnianie do wykorzystania dla obywateli i firm jak największej ilości danych

publicznych.

12)

https://chmura.gov.pl/informacje/rzadowa-chmura-obliczeniowa/

Celem Polityki AI jest wsparcie społeczeństwa, firm, przedstawicieli nauki oraz administracji

publicznej w wykorzystaniu szans związanych z rozwojem AI, przy równoczesnym zapewnieniu

ochrony godności człowieka oraz warunków do uczciwej konkurencji w globalnej rywalizacji.

Niniejsza Polityka AI uwzględnia wymiar międzynarodowy, prawny, etyczny i wymiar standardów

techniczno-organizacyjnych, kształtujące wymagania oraz warunki, by osiągać korzyści związane z

zastosowaniami AI w całym jej cyklu życia, obejmującym projektowanie, badanie, rozwój, wdrażanie,

stosowanie, używanie, wyłączanie z obrotu i utylizowanie.

Polska posiada potencjał dynamicznego przejścia z roli

pretendenta

do

rozpoznawalnego

na

rynkach

międzynarodowych lidera w obszarze AI13). Wykorzystanie

tego potencjału zależy od nas wszystkich oraz od tego, jak

dobrze uda nam się skoordynować działania wszystkich

uczestników polskiego ekosystemu AI.

13)

Digital McKinsey, Polska jako cyfrowy challenger. Cyfryzacja nowym motorem wzrostu dla kraju i regionu,

2018, także The Rise of Digital Challengers. How digitization can become the next growth engine for Central

and Eastern Europe. Perspective on Poland, 2018.

Wprowadzenie

Dlaczego AI jest ważna?

Proces transformacji cyfrowej społeczeństwa oraz gospodarka z udziałem algorytmów są wielkim

wyzwaniem rozwojowym XXI wieku. Usługi publiczne i komercyjne oraz przemysł muszą być głęboko

nasycone danymi, aby wejść w erę sztucznej inteligencji. W ciągu ostatnich lat dane stały się jednym z

najważniejszych czynników produkcji. Pozyskiwanie, gromadzenie, analiza, przetwarzanie i świadome

wykorzystywanie danych oraz stały rozwój algorytmów AI stają się fundamentalną kompetencją

gospodarek i państw. Kompetencja ta przesądza o ich miejscu w globalnym łańcuchu dostaw i

wartości dodanej związanej z przetwarzaniem danych w dziedzinach zastosowań sztucznej

inteligencji.

Gospodarka oparta na danych zmienia dotychczasowe zasady rozwoju. Jest to wielka szansa dla

polskich firm i polskiej gospodarki, ponieważ te nowe rozwiązania i usługi są opracowywane oraz

wdrażane od niedawna. Znacząco łatwiej jest budować swoją pozycję w nowej, dopiero co rodzącej

się branży. Oznacza to, że polskie społeczeństwo może w tej nowej dziedzinie przestać być jedynie

konsumentem tego, co wymyślają inni, a Polska stać się państwem twórców i kreatorów nowych

rozwiązań.

Jest to również okazja na kolejny skok rozwojowy i przesunięcie Polski z grupy krajów o średnich

dochodach do tych o najwyższych. Jeśli Polacy mają stać się społeczeństwem zamożnym, muszą

wykorzystać wszystkie szanse i korzyści związane z rozwojem AI, a równocześnie mieć wpływ na

tworzenie regulacji i prawa dotyczących działania robotów i systemów samouczących się. Te ostatnie

będą miały coraz większe znaczenie w naszym życiu, pracy, uczeniu się i spędzaniu wolnego czasu.

Również globalne trendy i zagrożenia, takie jak pandemia wirusa SARS-CoV-2, w znacznym stopniu

wpływają na przyspieszenie cyfryzacji wielu obszarów naszego życia. Sposób i zakres wykorzystania

technologii opartych na AI wymaga dalszej pogłębionej refleksji, której podstawą jest merytoryczna

debata z udziałem zarówno ekspertów od nowych technologii, jak i specjalistów z zakresu etyki oraz

nauk humanistycznych i społecznych.

AI będzie mieć kluczowy wpływ także na energetykę, klimat i środowisko. Rozwiązania AI w

inteligentnych sieciach pozwolą m.in. na integrację i stabilizację pracy generacji rozproszonej oraz

odnawialnych źródeł energii, efektywne zarządzanie poborem energii elektrycznej, a przez

zwiększenie elastyczności i sterowalności systemu elektroenergetycznego na wprowadzenie

dynamicznych formuł cenowych oraz wzrost poziomu niezawodności dostaw i jakości energii

elektrycznej dostarczanej do odbiorców.

W gospodarce algorytmicznej najistotniejsze jest to, że duża część prac będzie w przyszłości

wykonywana przez roboty lub systemy wielofunkcyjne przy minimalnym udziale człowieka. Przewaga

Polski ze względu na konkurencyjność płacową wobec krajów wysokorozwiniętych przestanie być

ważna. Jeśli Polska i polskie firmy nie będą inwestować i rozwijać rozwiązań z zakresu AI, robotyki,

tworzenia nowoczesnego hardware’u i software’u, to zrobią to w tym czasie inne państwa. Skutkiem

będzie to, że przestaniemy być konkurencyjni na rynku nie tylko europejskim, lecz również na

światowym. Dla przykładu: fabryka, która kiedyś zatrudniała 500 osób, będzie mogła produkować to

samo, chociaż będzie obsługiwana tylko przez 5 osób. Usługi typu telefoniczne centra obsługi,

księgowość, biura turystyczne, laboratoria diagnostyczne oraz doradztwo finansowe są już teraz w

coraz większym stopniu wspierane rozwiązaniami opartymi na sztucznej inteligencji, a co za tym idzie

– tradycyjne miejsca pracy sukcesywnie są zastępowane przez inteligentne oprogramowanie.

Niezbędne jest zatem zapewnienie warunków do konwersji zawodowej społeczeństwa w celu

przeciwdziałania bezrobociu technologicznemu.

Rozwój nowych technologii komunikacyjnych, takich jak 5G, jeszcze bardziej zdynamizuje proces

automatyzacji i robotyzacji. Przez ostatnie lata taką rewolucyjną przemianę przeszła komunikacja.

Współczesny telefon jest zupełnie innym urządzeniem niż jeszcze 15 lat temu. Taka sama skala

transformacji czeka nie tylko takie urządzenia jak licznik energii elektrycznej czy samochody, lecz

także całe gałęzie gospodarki, jak energetyka, transport, edukacja, obronność i rolnictwo. W

inteligentnych sieciach energetycznych, logistyce i transporcie, produkcji żywności, autonomicznych

samochodach i inteligentnych miastach rozwiązania AI będą odgrywały centralną rolę, a ich

znaczenie będzie stale wzrastać.

Społeczeństwa, które będą wytwarzać i skutecznie wdrażać nowe rozwiązania, zwłaszcza w obszarze

sztucznej inteligencji, będą cieszyć się wyższym poziomem rozwoju od tych, które będą je jedynie

wykorzystywać na zasadach odtwórczych. Kluczowe jest również to, żeby tworzone rozwiązania AI

zawsze służyły człowiekowi, na pierwszym miejscu stawiając jego godność i prawa. Dlatego tak ważne

jest, żeby polski głos nadal był słyszany w światowej debacie na temat etyki sztucznej inteligencji i

sposobu działania inteligentnych lub autonomicznych agentów (np. algorytmów selekcjonujących

dostęp do usług publicznych, robotów dozorujących lub autonomicznych samochodów).

W najbliższym czasie czeka nas radykalny wzrost zastosowań rozwiązań AI właściwie we wszystkich

dziedzinach życia i gospodarki. Jest to równocześnie pierwsza rewolucja przemysłowa, w której

możemy wziąć udział jako suwerenne państwo i wolni obywatele. To od nas wszystkich zależy, w

jakim stopniu skorzystamy z szans związanych z obecną rewolucją przemysłową, aby zwiększyć

zasobność Polaków i ich rolę w gospodarce światowej.

Osiągnięcia Polski

Mamy już pierwsze światowe sukcesy, które mogą sprawić, że sztuczna inteligencja stanie się

lokomotywą rozwojową polskiej gospodarki. Dotychczasowy potencjał intelektualny Polaków i ich

osiągnięcia są fundamentem, na którym powinniśmy budować dalszy rozwój technologii.

AI jest dziedziną, w której Polska ma realne szanse stać się jednym z wiodących krajów na arenie

międzynarodowej, z wkładem większym niż mógłby wynikać z wielkości polskiego PKB lub liczby

ludności w stosunku do całej gospodarki i ludności światowej. Jest to rynek, na którym głównym

zasobem są know-how, własność intelektualna i umiejętności twórcze. To zasoby, które nasz kraj

posiada.

Polska ma jedne z najlepszych wyników w Programie Międzynarodowej Oceny Umiejętności Uczniów

(Programme for International Student Assessment – PISA koordynowanym przez OECD). W dziedzinie

rozumowania matematycznego w wynikach za 2018 rok polscy piętnastolatkowie i polskie

piętnastolatki uzyskali 516 punktów, co daje przewagę o 27 punktów więcej od średniej dla krajów

OECD (w roku 2015 były to 504 punkty). Oprócz krajów azjatyckich rezultat wyższy od Polski uzyskały

tylko dwa państwa europejskie: Estonia i Holandia.

Rysunek 1. Wyniki uczniów z matematyki w badaniu PISA 2018

Źródło: Michał Sitek (red.), „Program Międzynarodowej Oceny Umiejętności Uczniów PISA – Wyniki badania

PISA 2018 w Polsce”, Instytut Badań Edukacyjnych, Warszawa 2019, https://pisa.ibe.edu.pl, s. 13

Polska jest jednym z uznanych liderów tworzenia gier komputerowych – dziedziny nowych

technologii wykorzystującej wiele spośród kompetencji służących rozwojowi AI. W obu obszarach

kluczowe są umiejętności programistyczne, dynamicznie zmieniające się standardy i kreatywność

pracowników, a także współpraca osób z wielu różnych dziedzin. Bardzo dobrym przykładem może

być gra „Wiedźmin”. Jest ona znana na całym świecie: zyskała ponad 250 nagród dla najlepszej gry

roku. Stała się też narzędziem polskiej dyplomacji. Ponad 150 milionów osób grało w gry, czytało

książki lub oglądało serial osadzony w świecie „Wiedźmina”.

Polacy są również współautorami prac stanowiących kluczowe osiągnięcia i postępy w dziedzinie

sztucznej inteligencji. Poniżej podano przykłady rozwiązań AI, które są znane przez wszystkich

specjalistów AI na świecie, a były tworzone lub współtworzone przez Polaków

14)

15)



OpenAI14) – jedna z najważniejszych na świecie organizacji zajmujących się rozwojem

sztucznej inteligencji,



PyTorch15) – biblioteka do sztucznych sieci neuronowych i obliczeń numerycznych w języku

Python (druga pod względem popularności w zastosowaniach aplikacyjnych, pierwsza – w

badawczych),

https://openai.com/blog/authors/wojciech/

Adam Paszke et al., PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library, 33rd Conference

on

Neural

Information

Processing

Systems

(NeurIPS

2019),

Vancouver

2019,

https://arxiv.org/abs/1912.01703.



FastText16) – algorytm pozwalający maszynom zrozumieć znaczenie słów, jest on jednym z

algorytmów stworzonych z myślą o językach fleksyjnych (jak np. język polski),



Flo17) – aplikacja wykrywająca za pomocą zaawansowanych algorytmów obecność chorób

ginekologicznych,



Inception-v318) – architektura głębokiej sieci neuronowej, najlepsza sieć do rozpoznawania

obrazu w roku 2016,



AlphaStar19) – samoucząca się sieć, która gra w grę strategiczną StarCraft II na poziomie

arcymistrzów.

Reasumując, Polska ma duży potencjał w dziedzinie sztucznej inteligencji dzięki



wysokim wynikom edukacyjnym z matematyki i nauk przyrodniczych polskich uczniów;



wprowadzeniu nauki programowania dla wszystkich uczniów i na wszystkich etapach

edukacji szkolnej oraz ukierunkowaniu edukacji na rozwiązywanie problemów i rozwijanie

myślenia komputacyjnego;



międzynarodowemu sukcesowi dziedziny

współczesnych gier komputerowych;



tworzeniu przez Polaków rozpoznawanych i wykorzystywanych na arenie międzynarodowej

rozwiązań, które wnoszą kluczowy wkład w rozwój AI na świecie;



dużej liczbie firm i zespołów, które już podjęły działania w obszarze AI.

16)

do AI

pokrewnej, jaką

jest

tworzenie

Piotr Bojanowski et al., Enriching Word Vectors with Subword Information, Transactions of the Association

for Computational Linguistics, vol. 5, 2017,, https://arxiv.org/abs/1607.04606.

17)

Zob. https://www.innovatorsunder35.com/the-list/kamila-staryga/.

18)

Christian Szegedy, [...], Zbigniew Wojna, Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision, 2016

IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Las Vegas 2016,

https://arxiv.org/abs/1512.00567.

19)

Oriol Vinyals, Igor Babuschkin, Wojciech M. Czarnecki et al., Grandmaster level in StarCraft II using multiagent reinforcement learning, Nature 575, (2019), https://doi.org/10.1038/s41586-019-1724-z.

Potencjał AI

Obecnie na świecie trwa wyścig związany z AI. Konkurencyjność gospodarek przodujących w budowie

rozwiązań zaawansowanych technologicznie, w tym AI, ściśle koreluje z poziomem ich

innowacyjności.

W ciągu kilku ostatnich dekad w błyskawicznym tempie rozwinęła się nowa rzeczywistość

gospodarcza, w której kluczową rolę odgrywają już nie surowce, wielkość siły roboczej czy nawet

kapitał finansowy, ale wiedza i wartości niematerialne. W tej nowej gospodarce zasadniczej zmianie

uległa natura inwestycji w aktywa niematerialne, czyli zdigitalizowane informacje i modele ich

przetwarzania (dane i algorytmy), własność intelektualna (badania, rozwój, projektowanie) czy

kompetencje gospodarcze (budowanie relacji sieciowych i kooperacji, rozumienie rynku, szkolenie

czy reinżynieria procesów biznesowych). Wiodące gospodarki regionu transatlantyckiego, jak USA,

Kanada czy Szwecja, Wielka Brytania, Finlandia, Francja i Holandia, inwestują już więcej w kapitał

niematerialny niż fizyczne aktywa; a nakłady te oscylują średnio wokół 10% PKB rocznie20). Dzięki

sztucznej inteligencji możliwe będzie także zapewnienie radykalnie nowego dostępu do dziedzictwa

kulturowego i nowej jakości kształcenia.

Sztuczna inteligencja coraz intensywniej będzie wykorzystywać dane i angażować ludzkie talenty, a w

coraz mniejszym stopniu czynniki produkcji znane dotychczas z epoki przemysłowej.

Korzyści odnoszone przez Polskę z rozwoju AI zależą jednak nie tylko od zdolności firm i specjalistów

do dostarczania rozwiązań. Dobrze funkcjonujący rynek potrzebuje także licznych i świadomych

klientów zgłaszających popyt na dane produkty, co jest szczególnie ważne w momencie, gdy lista

zastosowań AI rośnie z każdym miesiącem. A już dzisiaj trudno jest wskazać branżę, na którą nie

wpływa sztuczna inteligencja.

Jesteśmy jako kraj w dogodnej sytuacji, ponieważ nasza gospodarka oparta jest na gałęziach, które są

bardzo podatne na korzyści wynikające z wdrażania sztucznej inteligencji. Do priorytetowych

sektorów trzeba zaliczyć



administrację publiczną,



budownictwo (w szczególności inteligentne budownictwo, ang. smart building),



cyberbezpieczeństwo,



energetykę,



handel i marketing,



medycynę,



przemysł,



rolnictwo,



transport i logistykę.

Dla priorytetowych sektorów gospodarki i wskazanych dla zastosowań AI korzyści z wdrażania AI to

około 2,65% PKB.

20)

Por: J.J. Zygmuntowski, Kapitalizm sieci, Wydawnictwo RozRuch, Warszawa 2020.

Rysunek 2. Potencjalny uzysk dla polskiego PKB z wdrożenia AI

Źródło: Grupa 2 przy MC, Finansowanie badań i rozwoju, Założenia strategii AI w Polsce, Warszawa, 2018

Sztuczna inteligencja połączona z automatyką będzie miała duży wpływ również na rynek pracy



szacuje się, że za 100 dotychczasowych miejsc pracy pojawi się 130 nowych21);



do 2030 r. aż 49% czasu pracy w Polsce może zostać zautomatyzowane przy wykorzystaniu już

istniejących technologii. Z jednej strony oznacza to szansę na wzrost produktywności, z drugiej

zaś stawia, szczególnie przed systemem edukacji młodzieży i dorosłych, wyzwania związane z

dostosowaniem pracowników i ich kompetencji do nowego rynku pracy oraz ze stworzeniem

adekwatnych narzędzi przeciwdziałania bezrobociu technologicznemu22);



w perspektywie krótkoterminowej zastosowanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji

może doprowadzić do spadku zatrudnienia w niektórych sektorach, a w perspektywie

długoterminowej – do wzrostu zatrudnienia ogółem i zwiększenia jego jakości (tj. tworzenia

miejsc pracy wyższej jakości)23).

21)

Gartner Research, Predicts 2018: AI and the future of work, November 2017,

https://www.gartner.com/en/documents/3833572/predicts-2018-ai-and-the-future-of-work.

22)

Ibidem.

23)

Raport Komisji Europejskiej, Michel Servoz, Future of Work? Work of the Future, April2019

https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/future-work-work-future.

Spośród istotnych czynników wpływających na potencjał naszego kraju w kontekście tworzenia

rozwiązań AI można wskazać m.in. na następujące okoliczności sprzyjające Polsce



polska gospodarka jest silnie uzależniona od przepływu danych elektronicznych (46% PKB)24).

Sprzyja to tworzeniu algorytmów przetwarzających dane i generujących wartość dodaną dla

międzynarodowych łańcuchów wartości związanych z przetwarzaniem danych;



według Global Creativity Index25) Polska ma ponad 33-procentowy udział populacji klasyfikowany

jako creative class. To więcej niż USA, Hiszpania, a nawet Japonia i porównywalnie z Włochami

czy Izraelem. Ten potencjał jest do wykorzystania w niszach możliwych badań i zastosowań AI;



wysoka jakość edukacji szkolnej – wyniki badań PISA plasują Polskę na poziomie krajów Europy

Północnej. Mamy rocznie ponad 110 tys. absolwentów kierunków naukowo-technicznych, co

daje 4. miejsce w UE – na poziomie krajów Europy Północnej26).

Źródła finansowania AI

Światowymi liderami wydatków na rozwiązania AI są Stany Zjednoczone, Chiny, Francja i Wielka

Brytania. Chiny – jako jeden z pierwszych krajów na świecie – już w lipcu 2017 roku ogłosiły swoją

strategię AI pod nazwą Next Generation Artificial Intelligence Development Plan. Istotnym

elementem chińskiego planu były inwestycje w rodzime start-upy – w ciągu dwóch lat przeznaczono

na ten cel ponad 1 miliard dolarów, skupiając się na rozwiązaniach z zakresu opieki zdrowotnej27).

Francja ogłosiła swoją strategię w marcu 2018 roku pod nazwą AI for Humanity. Jej celem – na

którego realizację przeznaczono 1,5 miliarda euro – jest uczynienie z Francji światowego lidera w

dziedzinie sztucznej inteligencji. Francuska strategia zakłada skupienia się na czterech obszarach

opieka zdrowotna, ochrona środowiska, transport i obronność. W Stanach Zjednoczonych i Wielkiej

Brytanii głównymi inwestorami w rozwiązania AI są firmy prywatne.

W Polsce, z powodu małej liczby dużych firm prywatnych, w finansowanie projektów AI konieczne

jest zaangażowanie sektora publicznego i największych spółek Skarbu Państwa. Tabela 1. poniżej

przedstawia główne programy publiczne wspierające rozwój innowacji i innowacyjnych firm. W ich

ramach możliwe jest finansowanie również projektów związanych z rozwojem i wdrażaniem

rozwiązań AI.

24)

Raport opracowany dla Ministerstwa Cyfryzacji: Grzegorz Koloch i in., Intensywność wykorzystania danych

w gospodarce a jej rozwój – analiza diagnostyczna, Warszawa 2017.

25)

Tabela

Creative

Class

Share

2015

(poz.33);

http://creativeclassgroup.com/_wp/wpcontent/uploads/2019/11/Global-Creativity-Index-2015.pdf.

26)

https://www.oecd.org/pisa/publications/pisa-2018-results.htm

27)

https://www.arp.pl/__data/assets/pdf_file/0008/89918/_Raport_ARP_druk_po_stronie_calosc.pdf

Tabela 1. Wykaz programów finansujących wdrożenia i rozwój innowacji w Polsce

Nazwa

instytucji

finansującej

Nazwa

programu/

projektu/

inicjatywy

Krótki opis programu/

projektu/inicjatywy

Adresaci programu/

Narodowy

Fundusz

Ochrony

Środowiska

i Gospodarki

Wodnej

Nowa Energia

Program ma służyć wsparciu

przedsiębiorców i jednostek

samorządu terytorialnego we

wdrożeniu innowacyjnych

technologii z sektora energii,

m.in. w obszarach

„Inteligentne miasta rozwoju”

oraz „Samowystarczalne

klastry energetyczne”.

Przedsiębiorcy/ jednostki

samorządu terytorialnego/

podmioty świadczące usługi

publiczne w ramach

realizacji zadań własnych

jednostek samorządu

terytorialnego.

2 50028)

Narodowe

Centrum Badań

i Rozwoju

Szybka Ścieżka

1/1.1.1/2020

Konkurs jest ukierunkowany

na badania przemysłowe i/lub

eksperymentalne prace

rozwojowe, których efektem

jest opracowanie

innowacyjnego rozwiązania

możliwego do wdrożenia w

działalności gospodarcze.

Przedsiębiorcy, konsorcja

przedsiębiorstw, konsorcja

naukowo-przemysłowe.

1 200

Narodowe

Centrum Badań

i Rozwoju

Program

INFOSTRATEG

Celem programu

INFOSTRATEG jest rozwijanie

polskiego potencjału

badawczego przy

rozwiązywaniu wybranych

problemów uczenia

maszynowego, które dają

możliwości rozwoju na szerszą

skalę.

Podmioty gospodarcze,

jednostki naukowe,

jednostki administracji

publicznej.

840

Narodowe

Centrum Badań

i Rozwoju

BRIdge Alfa (1.3.1

POIR)

Program wspiera realizację

pomysłów znajdujących się w

fazie seed, w której ryzyko

niepowodzenia

inwestycyjnego jest

największe, ale można je

zweryfikować relatywnie

niedużym kosztem.

Zespoły projektowe lub/i

młode spółki

technologiczne, które mają

innowacyjny pomysł i

potrzebują środków na jego

sfinansowanie.

400

28)

projektu/inicjatywy

Dostępne

środki

(w milionach

złotych)

W tym budżet obszarów „Inteligentne miasta rozwoju” oraz „Samowystarczalne klastry energetyczne” –

600 (program w przygotowaniu).

Młode spółki

technologiczne.

110

Narodowe

Centrum Badań

i Rozwoju

BRIdge VC: PFR

NCBR CVC.

Fundusze

SpeedUp Energy

Innovation oraz

EEC Magenta

Fundusze uruchomione przez

Fundusz Funduszy PFR NCBR

CVC inwestują w spółki

technologiczne w fazie

wzrostu i/lub ekspansji.

Narodowe

Centrum Badań

i Rozwoju

LIDER

Głównym celem programu jest Młodzi naukowcy.

poszerzenie kompetencji

młodych naukowców

samodzielnego planowania,

zarządzania oraz kierowania,

podczas realizacji projektów

naukowych, których wyniki

mogą być wdrożone w

gospodarce.

100

Narodowe

Centrum Badań

i Rozwoju

Działania 4.1 PO

IR „Badania

naukowe i prace

rozwojowe”

Projekty

Aplikacyjne

2/4.1.4/2020

Konkurs jest ukierunkowany

Przedsiębiorstwa, konsorcja

na badania przemysłowe i/lub naukowo-przemysłowe.

eksperymentalne prace

rozwojowe, których efektem

jest opracowanie

innowacyjnego rozwiązania. W

ramach KIS (dla AI jest to KIS

10).

150

Narodowe

Centrum Badań

i Rozwoju

BRIdge VC –

fundusz TDJ

Pitango Ventures

Startupy.

Polsko-izraelski fundusz

Venture Capital jest

skoncentrowany na

inwestycjach w technologiczne

startupy.

40

Polska Agencja

Rozwoju

POPW1.1.2

Rozwój startupów

w Polsce

Wschodniej

Celem programu jest

dofinansowanie rozwoju

start-upów w początkowej

fazie działalności, a także

wprowadzenie produktu na

rynek krajowy lub zagraniczny

oraz systematyczne

zwiększanie jego sprzedaży.

Przedsiębiorczości

17

Małe przedsiębiorstwa,

które zakończyły proces

akceleracji i otrzymały

rekomendację dalszego

rozwoju.

Polska Agencja

Rozwoju

Przedsiębiorczości

Polska Agencja

Rozwoju

Przedsiębiorczości

Polska Agencja

Rozwoju

Przedsiębiorczości

Polska Agencja

Rozwoju

Przedsiębiorczości

Urząd

obsługujący

ministra

– 19 –

Poz. 23

POIR Działanie 2.5 Celem działania jest wzrost

Programy

zaangażowania dużych i

akceleracyjne

średnich przedsiębiorstw w

rozwój startupów przez

skierowanie własnych

zasobów finansowych,

osobowych i technicznych w

proces akceleracji,

umożliwienie im zdobycia

doświadczenia i stworzenie

ram prawnych takiej

współpracy.

Akceleratory

technologiczne.

133

POIR Działanie

2.4.1 Pilotaż

Poland Prize

Celem konkursu jest

zachęcenie zagranicznych

start-upów do prowadzenia

biznesu w Polsce.

Start-upy z zagranicy.

30

POIR działanie

2.4.1 Pilotaż

GovTech

inno_LAB

Celem pilotażu jest

podniesienie kompetencji

jednostek samorządu

terytorialnego w zakresie

wdrażania innowacji, w

szczególności stosowania

przez nie dialogu technicznego

oraz trybu konkursowego

określonych w Prawie

zamówień publicznych.

Przedsiębiorcy i jednostki

samorządu terytorialnego.

5

Norweski

Mechanizm

Finansowy 2014–

2021, Schemat

technologie

poprawiające

jakość życia –

Welfare

technology;

Celem programu jest

opracowanie i wprowadzenie

na rynek nowych lub znacząco

ulepszonych produktów lub

usług opartych na

nowoczesnych technologiach,

które poprawią jakość życia

najbardziej wrażliwych grup

społeczeństwa, w

szczególności będą

odpowiadać na potrzeby osób

starszych i poprawiać jakość

życia.

Mikroprzedsiębiorstwa,

małe i średnie

przedsiębiorstwa

79

Akademia

Innowacyjnych

Zastosowań

Projekt Akademii

Innowacyjnych Zastosowań

Technologii Cyfrowych składa

Studenci kierunków

związanych z AI, uczelnie.

właściwego

do spraw

informatyzacji

Technologii

Cyfrowych (AI

Tech)

się z szeregu działań, które

mają wesprzeć proces

kształcenia II stopnia i

najwyższej klasy specjalistów

w zakresie sztucznej

inteligencji, uczenia

maszynowego i

cyberbezpieczeństwa. Projekt

zgłoszony do dofinansowania

w ramach POPC działanie 3.2.

Ministerstwo

Edukacji i Nauki

Doktorat

wdrożeniowy II –

Sztuczna

Inteligencja

W ramach programu

wspierana jest działalność

naukowa w zakresie

wykorzystania sztucznej

inteligencji w procesach

technologicznych lub

społecznych, w tym

związanych z

cyberbezpieczeństwem.

Przedsiębiorcy i doktoranci.

47

Polski Fundusz

Rozwoju

PFR Starter FIZ,

PFR Biznes FIZ,

PFR Otwarte

Innowacje FIZ,

PFR KOFFI FIZ,

PFR NCBR CVC

Program obejmuje wsparcie

funduszy venture capital

inwestujących w nowoczesne

technologie zarówno na

wczesnym jak i na późniejszym

etapie.

Przedsiębiorstwa, na etapie

zarówno start-upu jak i

późniejszym.

Około

2500

GovTech Polska

Konkursy

GovTech Polska

Konkursy organizowane w

ramach Programu GovTech

Polska łączą najbardziej

innowacyjne firmy prywatne z

sektorem publicznym.

Zaprezentowane rozwiązania,

sfinansowane ze środków

przeznaczonych na konkursy,

pomagają unowocześnić

administrację publiczną przy

wykorzystaniu najnowszych

technologii.

Przedsiębiorstwa.

145 na

całość

programu

Przedsiębiorstwa.

2029)

Fundacja

Platforma

Przemysłu

Przyszłości

-

Celem Fundacji Platforma

Przemysłu Przyszłości jest

działanie na rzecz wzrostu

konkurencyjności

przedsiębiorców i ich rozwoju

w kierunku przemysłu 4.0. To

m.in. wsparcie ich

transformacji cyfrowej w

zakresie procesów, produktów

i modeli biznesowych,

wykorzystujących najnowsze

osiągnięcia z dziedziny

automatyzacji, sztucznej

inteligencji, technologii

teleinformatycznych oraz

komunikacji między

maszynami oraz człowiekiem a

maszynami.

Huby Innowacji

Cyfrowych (DIH)

w Polsce

Program Ministra

Rozwoju na lata

2019–2021 pn.

„Przemysł 4.0”

Przedsiębiorstwa i

Celem programu jest

wyłonienie, rozbudowa i

administracja publiczna.

uzupełnienie potencjału

ośrodków, które posiadają

zdolność do pełnienia roli

Hubów Innowacji Cyfrowych

(ang. Digital Innovation Hubs),

wypracowanie dobrych

praktyk i standaryzacja

świadczonych przez nie usług,

oraz wsparcie przedsiębiorców

w zakresie produktowej,

usługowej oraz organizacyjnej

transformacji, przy

wykorzystaniu

najnowocześniejszych

rozwiązań technologicznych.

3030)

Sieć Europejskich

Hubów Innowacji

Cyfrowych

Celem ustanowionego przez

Unię Europejską na lata 2021–

2027 programu Cyfrowa

Europa (Digital Europe

Programme) jest rozbudowa

cyfrowej infrastruktury

technicznej, jak również

47031)

Ministerstwo

Rozwoju, Pracy

i Technologii

Europejskie

Huby Innowacji

Cyfrowych (DIH)

Komisja

Europejska/

Ministerstwo

29)

Roczny budżet FPPP na działalność.

Budżet programu na lata 2019–2020.

31)

Przewidywany budżet na lata 2021–2027 (środki KE i wkład Polski).

30)

Przedsiębiorstwa i

administracja publiczna.

Rozwoju, Pracy

i Technologii

– 22 –

zwiększenie w państwach

członkowskich poziomu

wykorzystania cyfrowych

technologii przez

administrację publiczną oraz

sektor prywatny, a w

szczególności przez małe i

średnie przedsiębiorstwa

(MŚP). Ma temu służyć

utworzenie sieci Europejskich

Hubów Innowacji Cyfrowych

(ang. European Digital

Innovation Hubs – EDIHs),

których zadaniem będzie

wspieranie cyfrowej

transformacji administracji

publicznej oraz

przedsiębiorstw.

Powyższe narzędzia, choć już teraz służą rozwojowi AI w Polsce, będą cyklicznie ewaluowane przez

instytucję finansującą oraz Zespół Zadaniowy Polityki AI działający przy Komitecie Rady Ministrów ds.

Cyfryzacji pod kątem koordynacji z Polityką AI, w tym dopasowania do specyfiki polskiego rynku AI

oraz wystarczającego uwzględnienia inwestycji w sztuczną inteligencję w ich przyznawaniu. W

dialogu z rynkiem i organizacjami społecznymi, niektóre z nich mogą być przeprojektowane by lepiej

wspierać m. in.

1) inwestycje w kapitał ludzki – kompetencje kadry zarządzającej, specjalistów i pozostałych

pracowników mających styczność z rozwiązaniami wykorzystującymi AI, a także zapobieganie

odpływowi z kraju tegoż kapitału ludzkiego oraz wytwarzanych dzięki niemu innowacji;

2) pozyskiwanie odpowiedniego sprzętu oraz oprogramowania, w tym służącego do cyfryzacji

procesów produkcyjnych i biznesowych;

3) inwestycje w badania i rozwój;

4) transfer wyników badań do środowisk produkcyjnych;

5) inwestycje w strategiczne projekty infrastrukturalne;

6) tworzenie i udostępnianie danych oraz oprogramowania na otwartych licencjach, a także

darmowe udostępnianie produktów na potrzeby rozwoju AI w Polsce;

7) utrzymanie polskich talentów w dziedzinie AI w polskim ekosystemie AI.

Poza środkami krajowymi Polska zamierza zabiegać na arenie międzynarodowej o ambitne podejście

do finansowania rozwoju sztucznej inteligencji.

To podejście będzie się objawiać m. in. aktywnym domaganiem się przez Polskę szczególnego

uwzględnienia finansowania AI w konstrukcji wieloletniej perspektywy finansowej Unii Europejskiej

(Multiannual Financial Framework) na lata 2021–2027. W tym celu Polska będzie postulować

uwzględnienie wyodrębnionych instrumentów wspierających działania w obszarze zarówno badań,

jak i wdrożeń AI w ramach



Funduszu Spójności,



Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego,



Europejskiego Funduszu Społecznego Plus,

oraz programów



Cyfrowa Europa (Digital Europe Programme – DEP),



Horyzont Europa (Horizon Europe),



Łącząc Europę (Connecting Europe Facility) w obszarze telekomunikacji (CEF Telecom).

Polska popiera również tworzenie osobnych, dedykowanych mechanizmów finansowego wsparcia

rozwoju AI w krajach członkowskich. Opowiada się jednocześnie za tym, by w ich ramach środki były

rozdzielane proporcjonalnie do wielkości gospodarki danego państwa, co pozwoli zmaksymalizować

liczbę beneficjentów i zapewnić zrównoważony rozwój w UE.

Zanim czegoś dokonamy,

zawsze wydaje się to czymś niemożliwym.

Nelson Mandela

1. AI i społeczeństwo

Sztuczna inteligencja redefiniuje wiele zawodów przez automatyzację oraz optymalizację procesów, a

co się z tym wiąże powoduje, że maszyny zastępują rutynową i powtarzalną pracę na niespotykaną

wcześniej skalę. Skutkuje to ryzykiem pogłębienia problemów w regionach wykluczonych społecznie i

ekonomicznie, zwiększenia bezrobocia lub pogłębienia różnych form nierówności i dyskryminacji.

Skutki automatyzacji lub optymalizacji będą prawdopodobnie różne dla różnych grup społecznych.

Oddziaływania będą mieć charakter nie tylko gospodarczy, lecz także społeczny i polityczny.

Jedną z cech robotyzacji jest wyręczenie ludzi w pracach żmudnych, powtarzalnych i ciężkich. Jest też

ona sposobem na zrekompensowanie braku siły roboczej z powodu niekorzystnego rozwoju

demograficznego w krajach rozwiniętych. W związku z tym należy wspomóc rozwój ludzkich

możliwości w kierunku bardziej kreatywnej pracy i przygotować pracowników zagrożonych zawodów

na nowe wyzwania.

Zachodzące zmiany społeczne powinny być analizowane z wykorzystaniem potencjału naukowych

metod modelowania procesów społecznych.

Aby włączyć całe społeczeństwo w tworzenie nowych zawodów gospodarki opartej na danych,

zadaniem państwa jest stworzenie osobom zagrożonym utratą pracy w związku z wdrażaniem AI

warunków do podnoszenia kompetencji w dziedzinach kompatybilnych z trendami rynkowymi.

Przygotowanie się na te zmiany będzie również wymagać zmian w prawie. Kwestie dotyczące

rozwoju umiejętności, związanych z AI oraz wykorzystaniem narzędzi opartych na AI w procesach

edukacyjnych, są przedmiotem powstającej w Polsce Zintegrowanej Strategii Umiejętności 2030.

W celu rozwinięcia i pełnego wykorzystywania potencjału sztucznej inteligencji należy przede

wszystkim elastycznie i stale reagować na rozwój technologii przez ustanowienie przyjaznego

prawodawstwa w zakresie badań i rozwoju, tworzenie nowych modeli ekonomicznych, usuwanie

przeszkód i wzmacnianie gotowości prawnej do zmian rynkowych. Polska musi również zadbać o

swoją zdolność do zachowywania wysoko wyspecjalizowanej kadry z obszaru AI oraz przyciągania

specjalistów z zagranicy – przedsiębiorców, badaczy i pracowników, przy jednoczesnym utrzymaniu

wysokiego poziomu ochrony praw podstawowych człowieka. Dlatego też należy te zmiany

wprowadzać zgodnie z europejskim podejściem do godnej zaufania sztucznej inteligencji (ang.

Trustworthy AI) ukierunkowanej na człowieka, które umożliwia jak najszersze wykorzystanie i dostęp

do rozwiązań AI i korzyści płynących z nich korzyści. Wszystko to oczywiście przy jednoczesnym

utrzymaniu wysokiego poziomu ochrony praw człowieka. Dlatego też należy te zmiany wprowadzać

zgodnie z europejskim podejściem do godnej zaufania sztucznej inteligencji ukierunkowanej na

człowieka, które polega na stworzeniu ram etycznych oraz rekomendacji dotyczących polityki i

inwestycji w obszarze AI, co pozwala, w warunkach rywalizacji globalnej, na jak najszersze

wykorzystanie szans, jakie niesie AI oraz zmitygowanie ryzyk społecznych, politycznych i

gospodarczych, jakie potencjalnie ujawniają się przy zastosowaniach AI. Jednym z elementów tego

podejścia jest zapewnienie dostępu do rozwiązań AI, w tym bibliotek algorytmów, ale też dostępu do

korzyści płynących z zastosowań tej technologii. Organizacje międzynarodowe, takie jak UE czy ONZ,

pracują nad ramami etyki i regulacjami dotyczącymi AI. Dokumenty te także mówią o zapewnieniu

braku wyłączenia społecznego oraz unikaniu przypadkowej dyskryminacji. Polscy przedstawiciele

powinni kontynuować swój udział w pracach tych organizacji, a nawet go zintensyfikować, zwracając

uwagę na godność człowieka i jego prawa, a także praktyczne sposoby implementowania tej

naczelnej wartości w ramy technicznych i nietechnicznych reguł etycznych dedykowanych dla oceny

AI pod kątem spełniania wymogów godnej zaufania sztucznej inteligencji i odpowiedzialności

przypisanej człowiekowi lub jego organizacjom, którym przypisana może być zdolność prawna i do

czynności prawnych.32)

Strategiczni partnerzy realizacji celów w obszarze AI i społeczeństwo

1) Komitet Rady Ministrów ds. Cyfryzacji;

2) Urząd obsługujący ministra właściwego do spraw informatyzacji;

3) Ministerstwo Edukacji i Nauki;

4) Ministerstwo Funduszy i Polityki Regionalnej;

5) Ministerstwo Obrony Narodowej;

6) Ministerstwo Rodziny i Polityki Społecznej;

7) Ministerstwo Rolnictwa i Rozwoju Wsi;

8) Ministerstwo Klimatu i Środowiska;

9) Ministerstwo Kultury i Dziedzictwa Narodowego;

10) Ministerstwo Aktywów Państwowych;

11) Główny Urząd Statystyczny;

12) Zakład Ubezpieczeń Społecznych;

13) urzędy wojewódzkie;

14) urzędy marszałkowskie;

15) organizacje pozarządowe (NGO).

Cele krótkoterminowe (do 2023 r.)

1. Skuteczna prewencja i przeciwdziałanie negatywnym konsekwencjom rozwoju sztucznej

inteligencji dla rynku pracy. Wdrożenie w dialogu z rynkiem działań osłonowych dla rynku

pracy, poprzedzonych analizą społeczno-ekonomiczną. Narzędzia

1) określenie, które zawody są potencjalnie zagrożone zniknięciem w najbliższym czasie i

przygotowanie programów rekwalifikacyjnych dla osób wykonujących te zawody;

2) regularne przygotowywanie i udoskonalanie prognoz sektorowych i tematycznych w

celu oszacowania potencjalnych zagrożeń i możliwości tworzenia nowych miejsc

pracy;

3) systematycznie aktualizowana analiza ryzyka dla rynku pracy związanego z

inteligentną automatyzacją;

32)

Jednym z przykładów testowania wymogów godnej zaufania sztucznej inteligencji jest ALTAI

https://futurium.ec.europa.eu/en/european-ai-alliance/pages/altai-assessment-list-trustworthy-artificialintelligence.

4) metodyczne podejście do monitorowania wpływu zmian technologicznych na rynek

pracy przez tworzenie raportów i publikowanie wyników;

5) promowanie świadomych wyborów kariery przystosowanych do warunków

gospodarki przyszłości;

6) skuteczne doradztwo zawodowe, coaching, edukacja, ukierunkowane dotacje,

pożyczki uprzywilejowane lub amortyzacja podatkowa;

7) przygotowanie kadr do nowych zawodów związanych z zastosowaniem rozwiązań

opartych na sztucznej inteligencji;

8) przygotowanie prawa pod kątem elastycznych form pracy i wirtualizacji środowiska

pracy (praca zdalna).

2. Analiza etycznych skutków implementacji AI oraz oddziaływania systemów AI na sferę praw

człowieka. Narzędzia

1) wspieranie badań nad etyką AI w dzięki grantom, konkursom i innym formom

finansowania;

2) dokonywanie, w uprzednio ustalonym trybie i zakresie, oceny społecznego

oddziaływania systemów, które wykorzystują AI (w szczególności wpływu na prawa i

wolności ludzi) oraz wypracowanie metod ich niezależnego audytowania;

3) wspieranie, przygotowanie i konsultowanie przyszłych regulacji związanych z tym

zakresem – krajowych oraz (tam gdzie to możliwe) tworzonych na poziomie UE oraz w

ramach innych ciał międzynarodowych, a także monitorowanie pojawiających się

rekomendacji i regulacji OECD, ONZ, UE i Rady Europy w zakresie etyki AI;

4) wspieranie, w ramach prac nad regulacją AI, zasad przetwarzania danych osobowych

wynikających z RODO33) (w szczególności zasady minimalizacji danych), rzetelnej oceny

ryzyka dla systemów wykorzystujących AI i przeciwdziałania błędom w ich

projektowaniu (np. algorytmicznego skrzywienia), przejrzystości, rozliczalności i

wyjaśnialności systemów wykorzystujących AI, w szczególności tych, które realizują

zadania w sferze publicznej lub mają wpływ na sferę praw i wolności człowieka;

5) monitorowanie i moderowanie pojawiających się rekomendacji lub regulacji OECD,

ONZ, UE i Rady Europy w zakresie etyki AI i odpowiedzialności w cyklu życia AI;

6) zainicjowanie ścieżki grantów badawczych na badania z zakresu przejrzystości i

rozliczalności zastosowań algorytmów AI, w szczególności do zadań publicznych oraz

komercyjnych celów, które wiążą się z istotnym oddziaływaniem na człowieka.

3. Zapewnienie bezpieczeństwa oraz zbudowanie zaufania społecznego i gotowości do

wykorzystywania rozwiązań AI w połączeniu z demokratyzacją dostępu do AI.

Narzędzia

33)

Lub przyszłych regulacji w zakresie ochrony danych osobowych, które staną się częścią porządku prawnego

w Polsce.

1) promowanie wiedzy o sztucznej inteligencji i jej wpływie na społeczeństwo przez

media, w tym media internetowe;

2) walka z dezinformacją oraz nieprawdziwymi informacjami

funkcjonowania AI oraz szans i zagrożeń wynikających z automatyzacji;

dotyczącymi

3) kampanie podnoszące świadomość społeczeństwa oraz firm na temat algorytmów (w

szczególności złożonych i uczących się) ich zasad działania, modelowych zastosowań,

ryzyk związanych z algorytmicznym podejmowaniem decyzji opartym na

przewidywaniu ludzkich zachowań;

4) wspieranie niezależnych narzędzi do oceny ryzyka dla systemów wykorzystujących AI,

m.in. poprzez kampanie skierowane do przedsiębiorców, systemy zachęt i granty na

cele badawcze;

5) wspieranie edukacji konsumentów (użytkowników) systemów wykorzystujących AI,

nakierowanej na zrozumienie zasad ich działania, krytyczną ocenę możliwych

konsekwencji oraz umiejętność szacowania indywidualnego ryzyka;

6) podnoszenie kompetencji urzędników w zakresie wykorzystywania narzędzi AI w

relacjach państwo-obywatel, w tym przeciwdziałających ryzyku dyskryminacji;

7) stworzenie w Polsce warunków sprzyjających ściąganiu wysoko wykwalifikowanych

kadr z obszaru AI;

8) przedstawianie rolnikom korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji, w tym przez

stworzenie w Polsce modelowych gospodarstw rolnych wykorzystujących rozwiązania

AI przy udziale jednostek doradztwa rolniczego;

9) programy i systemy zachęt przeciwdziałające odpływowi wykwalifikowanych

specjalistów AI z Polski.

4. Uruchomienie kampanii przygotowujących społeczeństwo na zmiany związane z

przyjmowaniem modelu gospodarki opartej na danych (gospodarki algorytmicznej).

Narzędzia

1) kampanie informacyjne o możliwościach, które niesie ze sobą sztuczna inteligencja i

o tym, jak radzić sobie w sytuacji powstawania nowych zawodów i zmiany sposobu

wykonywania pracy (np. zdalnie);

2) kampanie informacyjne o możliwościach, które niesie ze sobą sztuczna inteligencja

dla administracji państwowej i spółek z udziałem Skarbu Państwa;

3) kampanie promujące interdyscyplinarne kierunki studiów, kursy internetowe i

indywidualne zdobywanie wiedzy.

5. Uczynienie z Polski kraju atrakcyjnego dla wysoko wykwalifikowanej siły roboczej z obszaru

AI. Narzędzia

1) ułatwienia prawne, technologiczne i informacyjne dla rodzimych firm oraz

mieszkańców państw trzecich chcących prowadzić w Polsce działalność gospodarczą

z obszaru AI;

2) współpraca z wiodącymi ośrodkami akademickimi na świecie i promowanie Polski

jako miejsca realizacji zawodowej w obszarze AI;

3) bezpośrednia współpraca ze środowiskiem biznesowym nad okresowym przeglądem

istniejącego systemu ułatwień i zachęt w celu ściągania do Polski wysoko

wykwalifikowanych pracowników z obszaru AI.

Cele średniookresowe (do 2027 r.)

1. Analiza i eliminacja barier legislacyjnych i obciążeń administracyjnych dla nowych

przedsiębiorstw zajmujących się sztuczną inteligencją. Narzędzia

1) tworzenie warunków do zwiększenia elastyczności rynku pracy przez odpowiednie

zmiany w prawodawstwie i konsultacje z pracodawcami oraz związkami zawodowymi

w tym zakresie;

2) przygotowanie nowych typów licencji dla algorytmów oraz rozwiązań

teleinformatycznych umożliwiających otwarte wykorzystywanie technologii AI

(wytworzonych ze środków publicznych) przez sektor publiczny;

3) aktualizacja prawa w zakresie zapewnienia dostępu do danych, w tym danych

wrażliwych (np. danych medycznych) oraz warunków funkcjonowania zaufanych

przestrzeni do dzielenia się tymi danymi z uwzględnieniem ochrony prywatności i

danych osobowych;

4) przygotowanie i aktualizowanie systemu prawnego pod kątem możliwości

praktycznych wdrożeń sztucznej inteligencji, które dotyczą nie tylko algorytmów, lecz

także przetwarzania danych w chmurze obliczeniowej z wykorzystaniem

komputerów brzegowych (EDGE), wykorzystania rozwiązań Internetu rzeczy (ang.

Internet of Things – IoT) w kontekście przemysłu, gromadzenia danych publicznych,

a także bezpieczeństwa danych obywateli i dzielenia się danymi przemysłowymi;

5) przygotowanie i aktualizowanie prawa pod kątem praktycznych wdrożeń dronów

autonomicznych wykorzystujących sztuczną inteligencję, które będą używane w

rolnictwie do inspekcji upraw oraz infrastruktury chronionych obiektów;

6) konsultacje ze środowiskiem akademickim, społecznym i biznesowym w celu

wypracowania i regularnej aktualizacji kierunków promocji, zmian prawa i działań

mających na celu likwidację barier legislacyjnych i obciążeń administracyjnych w

dynamicznie zmieniającym się środowisku.

2. Podejmowanie działań w określonych obszarach związanych z rozwojem sztucznej

inteligencji, w szczególności w celu wydajnego i szybkiego dostępu do danych i ich

wykorzystywania przez wszystkich uczestników życia gospodarczego, bez względu na

wielkość instytucji. Narzędzia

1) promowanie rozwiązań związanych z otwartością danych, m. in. przez rozwój

Cyfrowej Piaskownicy Administracji34), portalu Otwarte Dane35), repozytoriów

cyfrowych tworzonych w sektorze kultury oraz rozwiązań komercyjnych i

akademickich opartych na otwartych danych, jak również pilotażowych sektorowych

zaufanych przestrzeni danych;

2) umożliwienie dostępu do rozwiązań szybkiej infrastruktury – m. in. centrów

obliczeniowych (w tym GPU) i łączy szerokopasmowych (w tym opartych na sieci 5G

lub nowszej), na której mogą być wykonywane obliczenia.

3. Wsparcie programów przygotowujących społeczeństwo do zmian wywołanych rozwojem

gospodarki algorytmicznej w Polsce. Narzędzia

1) stworzenie nowych i agregacja istniejących baz wiedzy i materiałów edukacyjnych w

ramach jednego punktu kontaktowego dla osób przekwalifikowujących się w

kierunku branży nowoczesnych technologii;

2) kontynuacja rozbudowy oferty kursów, kierunków studiów oraz interdyscyplinarnych

programów naukowo-badawczych (w tym online oraz hybrydowych, czyli takich,

które łączą edukację stacjonarną z edukacją online) organizowanych we współpracy z

przedstawicielami środowiska biznesowego i połączonych z elementami doradztwa

zawodowego i budowy sieci kontaktów branżowych.

4. Zapobieganie bezrobociu i elastyczne tworzenie nowych miejsc pracy na rynku pracy dla

grup w niekorzystnej sytuacji. Narzędzia

1) programy informacyjne, edukacyjne i przekwalifikowujące ukierunkowane na

przeciwdziałanie powstawaniu bezrobocia;

2) kursy doszkalające i przekwalifikowujące dla reprezentantów najbardziej

zagrożonych zawodów, w tym zachęcające do zdobywania kwalifikacji i rozwoju

umiejętności z dziedziny nowoczesnych technologii m.in. przez rozwój kwalifikacji

rynkowych ujętych w Zintegrowanym Systemie Kwalifikacji.

5. Zdefiniowanie stałych programów wspierania działalności artystycznej i kreatywnej w

obszarze AI. Narzędzia

1) współorganizowanie wystaw działających w trybie ciągłym z dzieł tworzonych i

współtworzonych przy pomocy AI;

2) uregulowanie kwestii własności intelektualnej utworów powstałych przy użyciu AI;

3) organizacja międzynarodowych konkursów na dzieła tworzone przy pomocy AI oraz

wsparcie polskich artystów zwyciężających w konkursach organizowanych za granicą.

34)

35)

https://cpa.gov.pl/store/

http://dane.gov.pl/

Cele długoterminowe

1. Polska jest jednym z większych beneficjentów gospodarki opartej na danych (gospodarki

algorytmicznej).

2. Polacy są świadomi szans i zagrożeń wywołanych przez rozwój nowoczesnych technologii

oraz dokonują na ich podstawie wyborów kariery, korzystając z bogatej oferty materiałów

edukacyjnych i dedykowanych programów nauczania.

3. Polska znajduje się w pierwszej dziesiątce krajów najbardziej gotowych do wdrożenia AI (AI

Readiness Index)36).

4. Polacy mają kulturę uczenia się przez całe życie oraz zdolności do szybkiej zmiany kwalifikacji,

a polityka państwa amortyzuje bezrobocie technologiczne.

5. Polacy, jako użytkownicy komercyjnych rozwiązań, są przygotowani do świadomego i

krytycznego korzystania z systemów wykorzystujących AI.

6. Polacy poddani działaniu systemów wykorzystujących AI, szczególnie w sferze publicznej, są

świadomi swoich praw, mają też dostęp do mechanizmów chroniących ich przed błędami

systemów lub innymi naruszeniami ich praw i wolności.

36)

Zob. https://www.oxfordinsights.com/ai-readiness2019

Nie tworzy się nic bardziej wartościowego bez większego wysiłku.

Unikanie wysiłków to spadanie w dół w życiu cywilizacyjnym.

Władysław Grabski w książce „Dwa lata pracy u podstaw państwowości naszej (1924–25)”

2. AI i innowacyjne firmy

Zamożność Polski zależy od rozwoju polskiej gospodarki i sukcesów polskich firm. Rozwiązania oparte

na sztucznej inteligencji są szansą, którą należy wykorzystać, aby dołączyć do grupy

najzamożniejszych państw na świecie. W tym celu należy wesprzeć proces tworzenia polskich firm AI,

wykorzystywać rozwiązania AI w życiu codziennym oraz promować współdziałanie firm prywatnych i

sektora publicznego w obszarze badań i wdrożeń pilotażowych. Kluczowe jest również wzmocnienie

strony popytowej (liczba zamówień i projektów) na rozwiązania AI w sektorze publicznym, spółkach

Skarbu Państwa i Siłach Zbrojnych Rzeczypospolitej Polskiej.

Obecnie systemy oparte na AI można znaleźć w wielu różnych aplikacjach – od smartfonów przez

systemy CRM (ang. Customer Relationship Management) aż do giełdy papierów wartościowych.

Szeroki zakres wykorzystania aplikacji biznesowych opartych na AI obejmuje m.in. ocenę ryzyka

finansowego, optymalizację cen, ukierunkowanie na klienta i personalizację usług, diagnostykę

medyczną, systemy rekomendacji i wirtualnych asystentów.

Aby móc stawić czoła szybkiemu rozwojowi tej technologii, przez określenie, jak najlepiej

wykorzystać jej potencjał i uniknąć ryzyka, powinniśmy przygotować się do wykonania konkretnych

działań z wyprzedzeniem.

Dobrym przykładem połączenia w jednym produkcie wielu rozwiązań AI są pojazdy autonomiczne

(samochody samobieżne). Takie pojazdy łączą w sobie różne czujniki odbierające sygnały z otoczenia,

jak skanowanie laserowe, sonar, radar, GPS, drogomierz i inercyjne jednostki pomiarowe. Ponadto są

one wyposażone w widzenie maszynowe (ang. machine vision), które jest obecnie jedną z najbardziej

znanych i powszechnych technologii AI. Z kolei w rolnictwie precyzyjnym już są wykorzystywane

algorytmy podejmowania decyzji. Systemy Digital Farming, teledetekcji, precyzyjnego aplikowanie

nawozów na podstawie analiz gleby i wielkości plonów, śledzenia w czasie rzeczywistym plonu i

oceny efektu nawożenia sprawiają, że rolnictwo 5.0, umożliwiające dbanie o kondycję pojedynczych

roślin, staje się faktem.

Sztuczna inteligencja ma także ogromny potencjał wykorzystania w kinematografii – przy

rekonstrukcji cyfrowej, pracach z zakresu automatycznego tłumaczenia filmów, przygotowania

dubbingu czy też w dobieraniu muzyki do scen filmowych, jak i kontroli jakości czy montażu filmów.

Pozwala również na ponowne włączenie w społeczny obieg materiałów filmowych z ubiegłego wieku

w celu uatrakcyjnienia ich dla odbiorców. Jej zastosowanie zwiększa się równocześnie w łańcuchu

produkcji audiowizualnej i audialnej różnych typów mediów lub dziennikarstwa.

Istotną korzyścią związaną z AI jest to, że systemy oparte na sztucznej inteligencji wykorzystywane w

transporcie autonomicznym mogą znacznie zmniejszyć liczbę wypadków, a w konsekwencji

ograniczyć liczbę ofiar śmiertelnych. Z kolei w opiece zdrowotnej systemy AI mogą przyczynić się do

wysokiej jakości usług medycznych oraz optymalizacji czasu, kosztów i skuteczności leczenia. AI w

opiece zdrowotnej to również możliwość korzystania z narzędzi przewidujących rozwój sytuacji

epidemiologicznej czy wykrywających nadużycia. Wdrożenie prostej robotyki w przedsiębiorstwach

może prowadzić do zauważalnych oszczędności i efektywności produkcji. Dzięki temu praca ludzi

może być delegowana zadaniom wymagającym umiejętności, których systemy AI nie mają lub do

tych, w których systemy te mogą służyć jedynie wsparciu pracy człowieka. Sama gospodarka oparta

na danych powoduje zatem powstawanie nowych produktów, usług i w konsekwencji firm oraz

rozwijanie nowych kompetencji pracowników.

Jest to szansa dla polskiej gospodarki i polskich firm, dużo prościej konkuruje się bowiem z innymi w

dziedzinach i obszarach stosunkowo nowych. Z powodów historycznych w Polsce nie ma zbyt wielu

firm o globalnym zasięgu, dlatego AI jest szansą dla wszystkich małych i średnich firm, które dopiero

chcą się stać dużymi. Dla innowacyjnych firm kluczowe jest, żeby Polska była najbardziej możliwie

otwartym krajem na wdrażanie i wykorzystywanie rozwiązań AI.

Polska ze względu na szerokie spektrum możliwości zastosowania AI – w energetyce, ochronie

granicy zewnętrznej UE, ochronie środowiska naturalnego, retencji wody, rolnictwie, opiece

zdrowotnej i senioralnej oraz infrastrukturze komunikacyjnej i mieszkaniowej – jest doskonałym

miejscem na różnego rodzaju programy pilotażowe i testy nowych rozwiązań, modeli organizacyjnych

i form współpracy. Zwiększenie liczby takich projektów pilotażowych oraz zwiększenie strony

popytowej dla rozwiązań AI jest jednym z głównych celów Polityki AI w tym obszarze.

Strategiczni partnerzy realizacji celów w obszarze AI i innowacyjne firmy

1) Komitet Rady Ministrów ds. Cyfryzacji;

2) Ministerstwo Aktywów Państwowych;

3) Urząd obsługujący ministra właściwego do spraw informatyzacji;

4) Ministerstwo Finansów;

5) Ministerstwo Funduszy i Polityki Regionalnej;

6) Ministerstwo Klimatu i Środowiska;

7) Ministerstwo Obrony Narodowej;

8) Ministerstwo Rolnictwa i Rozwoju Wsi;

9) Ministerstwo Rozwoju, Pracy i Technologii;

10) Ministerstwo Edukacji i Nauki;

11) Ministerstwo Zdrowia;

12) Centrum e-Zdrowia;

13) Zespół ds. Programu GovTech Polska;

14) organizacje branżowe przedsiębiorców;

15) Główny Urząd Statystyczny;

16) Narodowe Centrum Badań i Rozwoju,

17) Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości;

18) Polska Agencja Inwestycji i Handlu;

19) Platforma Przemysłu Przyszłości;

20) Polski Fundusz Rozwoju;

21) Zakład Ubezpieczeń Społecznych.

Cele krótkoterminowe (do 2023 r.)

1. Zwiększenie popytu na rozwiązania AI. Narzędzia

1) umieszczanie wymogu rozwiązań AI w specyfikacjach innych strategicznych

inwestycji (lub w ich szeroko rozumianym otoczeniu) finansowanych ze środków

publicznych (np. program przywracania komunikacji autobusowej na terenie całej

Polski, program „Czyste Powietrze”, Via Carpathia i Via Baltica, rozbudowa sieci

gazowej i inne);

2) wzmocnienie procesu otwierania danych administracji publicznej, które mogą być

wykorzystywane do testowania algorytmów37), wsparcie tworzenia aplikacji

otwartoźródłowych (ang. open-source), udostępniania interfejsów użytkownika (np.

API) oraz dzielenia się posiadanymi rozwiązaniami przez jednostki publiczne (usługi

wspólne);

3) tworzenie zachęt do udostępniania danych przez podmioty niepubliczne i instytucje

kultury w zaufanych przestrzeniach danych, jak np. data trusty, wirtualne składnice

danych czy wspólnice danych, w tym zachęt do udostępnienia bibliotek algorytmów

do wytwarzania AI;

4) tworzenie zachęt do współdzielenia dostępu do danych na zasadzie wzajemności

przez podmioty gromadzące znaczne ilości danych różnego typu;

5) wykorzystywanie rozwiązań AI do stałego monitorowania i poprawy środowiska

naturalnego Polski.

2. Zwiększenie podaży rozwiązań AI wytworzonych w Polsce. Narzędzia

1) uruchomienie nowych i rozwój istniejących mechanizmów finansowania np. w formie

kredytów i pożyczek z gwarancjami publicznymi na budowę innowacyjnych

rozwiązań AI zwłaszcza w rolnictwie (rozwiązania Smart Farming), w miastach

(rozwiązania Smart City), na obszarach wiejskich (rozwiązania Smart Villages), w

energetyce (rozwiązania Smart Grid), przemyśle (m.in. inteligentne fabryki),

transporcie (m.in. rozwiązania dla programu Centralny Port Komunikacyjny) i dla

spółdzielni energetycznych;

2) dostosowanie

obecnie

stosowanych

mechanizmów

podatkowych

dla

przedsiębiorstw inwestujących w rozwiązania innowacyjne do potrzeb wytwórców

technologii sztucznej inteligencji;

3) stworzenie możliwości testowania naziemnych, wodnych i powietrznych pojazdów i

statków autonomicznych w wyznaczonych do tego strefach (odcinki dróg, akweny

publiczne, mniejsze miejscowości, dzielnice większych miast) i na określonych

warunkach. Testy te mają pomóc określić granice prawnej odpowiedzialności twórcy

algorytmu, pojazdu i osoby nim sterującej;

37)

https://dane.gov.pl

4) ciągła analiza stosowanych za granicą rozwiązań wspierających zakładanie

nowoczesnych firm technologicznych pod kątem możliwości wprowadzenia ich w

Polsce.

3. Zwiększenie liczby polskich spółek Skarbu Państwa realizujących projekty z obszaru AI.

Narzędzia

1) uczestnictwo Ministerstwa Aktywów Państwowych w zidentyfikowaniu spółek, w

których potencjał AI mógłby być rozwijany;

2) uwzględnianie w dokumentach biznesowych zidentyfikowanych spółek (np.

strategiach przedsiębiorstw) rozwoju sztucznej inteligencji oraz wdrażanie

technologii opartej na AI w działalności tych spółek;

3) uwzględnianie w strukturach organizacyjnych zidentyfikowanych spółek z udziałem

Skarbu Państwa lub w strukturach grup kapitałowych wyspecjalizowanych stanowisk,

komórek, zespołów czy jednostek, zajmujących się wykorzystaniem i wdrażaniem AI

w działalności spółek, tworzących docelowo sieć wymiany wiedzy i kompetencji w

ramach spółek Skarbu Państwa;

4) wypracowanie mechanizmów promowania i nagradzania postaw oraz działań

służących tworzeniu i wdrażaniu rozwiązań AI w działalności spółek z udziałem

Skarbu Państwa.

4. Zwiększenie wykorzystania nowoczesnych technologii z obszaru sztucznej inteligencji przez

przedsiębiorstwa działające w Polsce. Narzędzia

1) wytworzone dla instytucji komercyjnych standardy i zachęty do otwierania danych

szanujące zasady tajemnicy przedsiębiorstwa;

2) szczególne uwzględnienie, na przejrzystych zasadach, AI przy naliczaniu ulgi

badawczo-rozwojowej, ulgi Innowacyjnej, IP Box i innych instrumentów wsparcia

przedsiębiorców;

3) wsparcie popytu po stronie przedsiębiorców przez zachęty w programach wsparcia

dla wykorzystywania technologii AI;

4) stworzenie systemu do efektywnego wykorzystania środków z uwzględnieniem czasu

i mechanizmów podejmowania decyzji zapewniających komercjalizację technologii AI

w Polsce.

5. Wyłanianie talentów, a zwłaszcza zespołów, które tworzą innowacyjne rozwiązania AI.

Narzędzia

1) organizacja konkursów promujących pracę zespołową (np. hackathony, service jamy,

game jamy) przez podmioty sektora publicznego w ramach Programu GovTech

Polska lub na podstawie o wypracowanych przez program standardów;

2) zwiększenie wydatków sektora obronności i bezpieczeństwa na AI, zapewnienie

start-upom, firmom z sektora MŚP oraz zespołom uczelnianym większej możliwości

uczestnictwa w zamówieniach publicznych;

3) programy grantów finansowych i gwarancji bankowych dla zespołów inżynierskich,

które wygrywają międzynarodowe konkursy, chcą rozwijać prace nad nowymi

produktami lub systemami oraz charakteryzują się dużym potencjałem wdrażania

rozwiązań innowacyjnych;

4) ułatwienia w zakładaniu i prowadzeniu firmy („wirtualizacja pracy”), np. na wzór

Estonii. Wprowadzenie zachęt dla zakładania w Polsce innowacyjnych firm przez

podmioty zagraniczne oraz przenoszenia działalności do naszego kraju;

5) promowanie wykorzystania AI w dyscyplinach kreatywnych, w tym tworzonych przy

pomocy AI gier komputerowych, rozwiązań architektonicznych, produkcji

audiowizualnej i rozrywkowej etc.

6. Tworzenie baz wiedzy i dobrych praktyk wdrażania i wykorzystywania rozwiązań AI.

Narzędzia

1) zapewnienie polskiej kadrze zarządczej źródła rzetelnej wiedzy na temat sposobów

przystosowania firmy do wymogów gospodarki opartej na danych;

2) uruchomienie mechanizmów finansowej gratyfikacji dla firm, które dzielą się wiedzą i

doświadczeniem z Platformą Przemysłu Przyszłości oraz innymi publicznymi

podmiotami.

Cele średnioterminowe (do 2027 r.)

1. Zwiększenie liczby firm dostarczających rozwiązania AI, w tym notowanych na Giełdzie

Papierów Wartościowych w Warszawie. Narzędzia

1) eliminowanie barier prawnych rozwoju AI przez regularne monitorowanie

istniejących rozwiązań prawnych dotyczących wspierania inwestycji w spółki

technologiczne oraz dotyczących funduszy wspierających inwestycje w spółki

technologiczne pod kątem przydatności dla przedsiębiorstw z branży AI;

2) kontynuowanie programów tworzenia funduszy inwestycyjnych i dalszy rozwój

polskiego ekosystemu venture capital;

3) promocja zmian technologicznych przedsiębiorstw na oparte na danych (ang. data –

driven enterprise). Opracowanie mechanizmów wdrażania strategii danych w

przedsiębiorstwach oraz promocja tych rozwiązań;

4) zabieganie o budowę międzynarodowych projektów poświęconych rozwojowi

produktów opartych na AI w celu wymiany doświadczeń z firmami zagranicznymi;

5) tworzenie laboratoriów badawczych i poligonów testowych – zarówno jednostek

istniejących fizycznie, jak i laboratoriów w chmurze – odzwierciedlających wirtualnie

rzeczywiste obiekty, w ramach których mogłyby być przygotowywane i testowane na

odwzorowanych realnych danych rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję,

które następnie mogłyby być implementowane w realnym środowisku;

6) wypracowanie uproszczonego mechanizmu stałego lub czasowego (np. udział w

konferencjach) ściągania do Polski zagranicznych talentów w celach naukowych lub

komercyjnych związanych z AI;

7) promowanie polskiego ekosystemu AI za granicą w celu zwiększenia możliwości

eksportowych polskich przedsiębiorstw.

2. Postrzeganie Polski jako lidera w prowadzeniu projektów wdrożeniowych i badań naukowych

w rolnictwie i sektorze spożywczym. Narzędzia

1) bieżące mapowanie wpływu i sposobu wykorzystywania nowoczesnych technologii

na rolnictwo i sektor spożywczy;

2) wspieranie projektów związanych ze zbieraniem danych i ich wykorzystaniem w celu

zwiększenia wydajności działalności rolniczej.

3. Postrzeganie Polski jako wytwórcy systemów AI poza granicami kraju. Narzędzia

1) zwiększenie skuteczności promocji polskich firm AI przez polskie placówki

dyplomatyczne oraz Polską Agencję Inwestycji i Handlu;

2) zwiększenie udziału polskich specjalistów z sektora AI w spotkaniach eksperckich,

przynajmniej tych najważniejszych, na których wypracowuje się strategię i

rozwiązania przyszłości;

3) udział przedstawicieli polskich przedsiębiorstw AI w składzie delegacji rządowych,

zwłaszcza do krajów, w których sektor publiczny jest dominujący (większość krajów

Bliskiego Wschodu, Afryki i Azji) w celu promowania rozwiązań wypracowanych przez

te przedsiębiorstwa oraz rozbudowywania współpracy międzynarodowej w zakresie

sztucznej inteligencji.

4. Podniesienie kompetencji polskiej kadry menadżerskiej w obszarze AI. Narzędzia

1) nowe mechanizmy umożliwiające finansowanie szkoleń dla kadry zarządczej w

najlepszych polskich i światowych ośrodkach AI ukierunkowanych na zarządzanie

zmianą, adaptację nowych technologii oraz wsparcie pracowników w

przekwalifikowywaniu się;

2) program szkoleń dla członków zarządów spółek, spółdzielni i innych podmiotów

uczestniczących w obrocie gospodarczym, utworzony w sposób analogiczny do

istniejących programów rządowych i unijnych, którego celem jest wsparcie

finansowe udziału w targach lub ekspansja zagraniczna.

Cele długoterminowe

1. Polska posiada co najmniej jedną firmę rozpoznawaną międzynarodowo, która działa w

obszarze AI i ma swoją siedzibę w kraju.

2. Istnieją polskie spółki technologiczne notowane równocześnie na GPW i jednym z

największych światowych indeksów giełdowych.

3. Polska gospodarka ma znaczący poziom inwestycji venture capital w Polsce zarówno ze

środków prywatnych, jak i ze środków publicznych, obejmujących wszystkie stadia

rozwojowe małych przedsiębiorstw.

4. Polska znajduje się w czołówce pierwszych 25% gospodarek wytwarzających innowacyjne

rozwiązania AI.

Nauka leży u podstaw każdego postępu,

który ułatwia życie ludzkie i zmniejsza cierpienie.

Maria Skłodowska-Curie

3. AI i nauka

AI – tak jak inne technologie przyszłości – jest nierozerwalnie połączona z nauką, która cały czas

odkrywa nowe zastosowania tej technologii, oraz intensywnie pracuje nad wpisaniem jej w ramy

etyczne, socjologiczne czy kulturowe. W przyszłości zdolność zapewnienia wystarczająco

kompetentnych kadr dla polskiej nauki określi w dużej mierze polską pozycję w globalnym wyścigu

technologicznym. W ostatnich latach odnotowuje się wyraźny wzrost zainteresowania tematyką AI

wśród studentów, co widać w ich udziale w licznych konkursach poświęconych tematyce algorytmów

i AI. Jednocześnie wzrost zainteresowania nastąpił wśród kadry naukowej, co przejawia się większą

liczbą publikacji i dedykowanych programów badawczych. Corocznie organizowana olimpiada

informatyczna również uwzględnia tematykę sztucznej inteligencji. Niemniej jednak wszystkie polskie

uczelnie plasują się daleko poza czołówką w rankingach w dowolnych kryteriach badawczych38). W

przypadku AI zarówno Polska jako kraj, jak i polskie uczelnie oraz firmy znajdują się daleko za krajami

rozwiniętymi39). Jest to rozbieżność typowa dla rejonu Europy Środkowo-Wschodniej40).

Celem działania w zakresie sztucznej inteligencji i nauki jest



popularyzacja wykorzystania AI jako narzędzia wspierającego pracę badawczą we wszystkich

dziedzinach nauki;



zapewnienie adekwatnego wsparcia studentom (w tym doktorantom) zainteresowanym

zgłębianiem tematyki AI np. przez stypendia, refundację kosztów nauki, pomoc w

publikacjach osiągnięć naukowych oraz inne środki, które podmioty ekosystemu AI w Polsce

uznają za stosowne;



stworzenie z Polski ośrodka przyciągającego wyspecjalizowaną kadrę naukową oraz

studentów z innych państw;



dostosowanie akademickich metod nauczania do potrzeb związanych z rozwojem AI;



zwiększenie stopnia komercjalizacji wyników badań z obszaru AI i rozwój współpracy nauki z

biznesem.

Kluczowe dla realizacji Polityki AI jest traktowanie tej dyscypliny jako przekrojowej – uwzględniającej,

poza naukami technicznymi i ścisłymi, także nauki humanistyczne i społeczne, istotne do określenia

późniejszych ram wykorzystania AI w życiu społecznym i gospodarczym, a w szczególności ram

etycznych. Tylko w ten sposób uda się zapewnić wykorzystanie AI mające przełożenie na wzrost

jakości życia zgodny z interesem publicznym i dobrem społeczeństwa. Jednocześnie jednak

największy nacisk należy położyć na praktyczne zastosowania wyników badań, transfer technologii

38)

Światowy ranking uniwersytetów

https://perspektywy.pl/portal/index.php?option=com_content&view=article&id=13:swiatowy-rankinguniwersytetow&catid=9&Itemid=119.

39)

Gleb Chuvpilo, AI Research Rankings 2019: Insights from NeurIPS and ICML, Leading AI Conferences, 2019,

40)

https://medium.com/@chuvpilo/ai-research-rankings-2019-insights-from-neurips-and-icmlleading-ai-conferences-ee6953152c1a.

Razvan Pascanu, Viorica Patraucean, Doina Precup, Eastern European Machine Learning Summer School

2019 – Summary, https://www.eeml.eu/resources.

oraz komercjalizację technologii. Tylko dzięki zapewnieniu sprawnej współpracy środowiska

akademickiego z biznesem możliwa będzie realizacja Polityki AI.

Strategiczni partnerzy realizacji celów w obszarze AI i nauka

1) Komitet Rady Ministrów ds. Cyfryzacji;

2) Urząd obsługujący ministra właściwego do spraw informatyzacji;

3) Ministerstwo Edukacji i Nauki;

4) Ministerstwo Finansów;

5) Ministerstwo Funduszy i Polityki Regionalnej;

6) Ministerstwo Obrony Narodowej;

7) Ministerstwo Rodziny i Polityki Społecznej;

8) Ministerstwo Zdrowia;

9) Agencja Badań Medycznych;

10) Narodowe Centrum Nauki;

11) Zakład Ubezpieczeń Społecznych;

12) Fundacja na rzecz Nauki Polskiej;

13) Naukowa i Akademicka Sieć Komputerowa;

14) Uczelnie, instytuty i inne jednostki naukowe prowadzące badania w obszarze AI;

15) Centrum Nauki Kopernik.

Cele krótkoterminowe (do 2023 r.)

1. Upowszechnienie praktycznej wiedzy o sztucznej inteligencji na etapie licencjatu i studiów

wyższych, w dydaktyce i nauce.

Narzędzia

1) wprowadzenie w nauczaniu zajęć zwiększających świadomość zastosowań, zagrożeń i

możliwości wykorzystywania nowych technologii, w tym sztucznej inteligencji w życiu

codziennym;

2) kształcenie podejścia kognitywnego, myślenia matematycznego oraz kreatywne

rozwiązywanie problemów z różnych dziedzin ze świadomym wykorzystaniem metod

i narzędzi wywodzących się z informatyki i dorobkiem naukowym dziedzin

zastosowań AI. Należy wspierać uwzględnianie w programach nauczania tematyki AI,

w tym praktycznych warsztatów budowania modeli AI i dokonywania analizy danych,

a także tematyki oceny wpływu AI na człowieka, społeczeństwo, gospodarkę,

środowisko oraz relacje międzynarodowe;

3) wprowadzenie mechanizmów zachęcających dydaktyków do współpracy z

ekspertami z sektora prywatnego celem uzyskania wsparcia specjalistycznego w

przygotowaniu materiałów dydaktycznych i realizacji procesu nauczania, w tym przez

wsparcie w prowadzeniu zajęć (po spełnieniu wymogów określonych w przepisach

prawa). Prowadzenie na studiach różnych kierunków przedmiotów związanych z

aspektami praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji (w tym na kierunkach

humanistycznych, społecznych i artystycznych, gdzie sztuczna inteligencja staje się

narzędziem do analizy oraz tworzenia, również na kierunkach technicznych należy

wskazywać korzyści z wykorzystania narzędzi AI, tworząc bazę dla generowania w

przyszłości popytu na produkty i rozwiązania wykorzystujące AI);

4) wsparcie

tworzenia

na

uczelniach

kierunków

interdyscyplinarnych,

odzwierciedlających całe spektrum wiedzy niezbędnej do osiągnięcia sukcesu w

dziedzinie nowoczesnych technologii oraz wprowadzenie przez rektorów

elastyczniejszych kryteriów przyjęć, uwzględniających katalog umiejętności

adekwatny do potrzeb nowoczesnego społeczeństwa i gospodarki opartej na wiedzy;

5) promocja prowadzenia studiów w indywidualnym toku nauczania lub elastycznej

struktury kierunków z dyscyplin STEAM (ang. science, technology, engineering, art,

mathematics) na uczelniach.

2. Rozwój projektów dostosowanych do polskich problemów i wyzwań, jak np. maszynowe

przetwarzanie języka polskiego i jego tłumaczenia na języki obce, m. in. przez współpracę

badawczą krajów języków słowiańskich oraz angażowanie osób władających językiem

polskim na uczelniach zagranicznych. Narzędzia

1) granty i stypendia Fundacji na rzecz Nauki Polskiej, Narodowego Centrum Nauki i

Narodowego Centrum Badań i Rozwoju na projekty związane z przetwarzaniem

języka polskiego opartego na wiodących na świecie algorytmach;

2) eliminacja barier prawnych eksploracji korpusów tekstów w języku polskim objętych

ochroną prawno-autorską;

3) premiowanie projektów udostępniających architektury i wytrenowane modele oraz

zbiory danych treningowych do powszechnego użycia.

Cele średnioterminowe (do 2027 r.)

1. Powiązanie nauki z biznesem. Narzędzia

1) ułatwienie przedsiębiorcom finansowania działań uczelni i instytutów badawczych w

zakresie AI i innych nowych technologii przez wsparcie zmian legislacyjnych i

wprowadzenie ulg podatkowych;

2) zwiększenie liczby doktoratów wdrożeniowych w obszarze zastosowań AI41);

3) tworzenie dogodnych warunków pracy dla wykładowców, którzy mają aktualne

rynkowe doświadczenie praktyczne z dziedziny sztucznej inteligencji.

41)

https://www.gov.pl/web/nauka/doktoraty-wdrozeniowe

2. Podniesienie atrakcyjności polskich uczelni dla najzdolniejszych studentów i kadry

akademickiej między innymi przez elastyczniejszy plan studiów otwarty na interdyscyplinarne

zajęcia z AI oraz najnowsze technologie. Narzędzia

1) zwiększenie zajęć praktycznych w formie warsztatów z nowych technologii;

2) stworzenie programów wspierających łączenie działalności dydaktyczno-badawczej z

pracą redaktorską dla redaktorów biuletynów i pism naukowych z obszaru AI;

3) utworzenie systemu grantów na projekty dydaktyczne, zakładające, że całość

materiałów służących do nauczania będzie udostępniana na podstawie otwartej

licencji.

3. Umiędzynarodowienie studiów wyższych i kształcenia doktorantów z obustronnym

przepływem doktorantów między krajami. Narzędzia

1) finansowanie studiów wyższych i szkół doktorskich (z aktywnością konferencyjnobadawczą) na konkurencyjnym poziomie, przyciągające najbardziej utalentowane

osoby;

2) finansowanie studiów wyższych i szkół doktorskich dotyczących rozwoju metodyk

nauczania o nowych technologiach, w tym AI;

3) granty na projekty open-source z AI (badawcze i praktyczne), zwiększające

widoczność Polski jako miejsca rozwoju AI na świecie.

4. Zwiększenie rozpoznawalności badawczej na rynkach międzynarodowych. Narzędzia

1) zwiększenie wymogu liczby publikacji i udziału w konferencjach w zespołach

międzynarodowych;

2) zachęcanie uczelni do tworzenia specjalnych komórek (katedr, wydziałów etc.) dla

sztucznej inteligencji i dyscyplin pokrewnych;

3) wspieranie

i

promowanie

badań

interdyscyplinarnych

interdyscyplinarnego w zakresie sztucznej inteligencji.

i

kształcenia

Cele długoterminowe

1. Polskie uczelnie są konkurencyjne międzynarodowo pod względem oferty programowej z AI.

2. Polscy naukowcy nominowani są często do najważniejszych branżowych nagród, w tym do

Nagrody Turinga. Liczba publikacji w wiodących czasopismach i konferencjach (np. Conference

on Neural Information Processing Systems, Conference on Computer Vision and Pattern

Recognition, konferencje Association for Computational Linguistics) z dziedziny AI przekracza

średnią OECD.

3. Liczba patentów z zakresu sztucznej inteligencji uzyskiwanych przez polskich wynalazców

przekracza średnią OECD.

Nie ulega wątpliwości, że znajomość logiki ma

duże znaczenie praktycznie dla każdego, kto

pragnie prawidłowo myśleć i wnioskować.

Alfred Tarski

4. AI i edukacja

Najważniejszym zasobem, który ma znaczący wpływ na rozwój sztucznej inteligencji, jest kapitał

ludzki w postaci wyedukowanego społeczeństwa, zwłaszcza pod kątem matematyki, logiki, nauk

technicznych i przyrodniczych, a także zdolności kreatywnego myślenia i pracy zespołowej. Polska ma

jedne z najlepszych w Europie i plasujące się w czołówce światowej wyniki oceny wiedzy uczniów na

poziomie licealnym (PISA 2018). Równocześnie polscy uczniowie i studenci regularnie wygrywają

międzynarodowe konkursy programistyczne, a absolwenci najlepszych kierunków matematycznych i

informatycznych znajdują zatrudnienie w najbardziej innowacyjnych firmach międzynarodowych. Jest

to nasz atut, który chcemy jeszcze bardziej wzmocnić. Celem działania w zakresie sztucznej

inteligencji i edukacji jest



wzmocnienie wysokiej

ponadpodstawowych,



tworzenie programów nauczania na wszystkich etapach edukacyjnych z uwzględnieniem

dodatkowych możliwości AI, innych nowych technologii w procesie nauczania i związanych z

nimi wyzwań; niezbędny jest też przegląd podstawy programowej i jej ewentualna korekta w

perspektywie średnioterminowej,



dysponowanie przez szkoły i placówki oświatowe na wszystkich etapach edukacyjnych

nowoczesnymi programami nauczania w zakresie sztucznej inteligencji,



wyrównywanie szans edukacyjnych w obszarze AI i nowych technologii oraz zapewnienie

uczniom wysokiego poziomu nauczania niezależnie od miejsca zamieszkania,



wysoka dostępność w Polsce narzędzi edukacyjnych, w tym online, pozwalających wszystkim

chcącym kształcić się w obszarze AI zdobywać wiedzę, zarówno teoretyczną, jak i praktyczną.

pozycji

Polski

na

poziomie

osiągnięć

uczniów

szkół

Jeśli chcemy stworzyć odpowiednie warunki do rozwoju Polski z użyciem na dużą skalę rozwiązań

wykorzystujących sztuczną inteligencję, kluczowe jest zatrzymywanie talentów w kraju. W globalnym

i otwartym świecie jedynym sposobem, aby to uzyskać, jest tworzenie atrakcyjnych, ambitnych i

dobrze płatnych miejsc pracy. Talenty w Polsce zostaną, jeśli Polska będzie konkurencyjna, a stanie

się tak jedynie w przypadku inwestowania odpowiednich zasobów w rozwój nowych technologii.

Celem Polityki AI jest sprawienie, żeby najzdolniejsi ludzie zostawali w kraju, a najzdolniejsi

obywatele innych państw uważali, że praca w Polsce jest atrakcyjna i rozwijająca.

Strategiczni partnerzy realizacji celów w obszarze AI i edukacja

1) Komitet Rady Ministrów ds. Cyfryzacji;

2) Urząd obsługujący ministra właściwego do spraw informatyzacji;

3) Ministerstwo Edukacji i Nauki;

4) Ministerstwo Finansów;

5) Ministerstwo Obrony Narodowej;

6) Ministerstwo Rodziny i Polityki Społecznej;

7) uczelnie, instytuty i inne jednostki naukowe prowadzące badania w obszarze AI;

8) Zakład Ubezpieczeń Społecznych;

9) Polski Fundusz Rozwoju (Centralny Dom Technologii).

Cele krótkoterminowe (do 2023 r.)

2. Upowszechnienie praktycznej wiedzy o sztucznej inteligencji na wszystkich etapach edukacji.

Narzędzia

1) wprowadzenie do systemu nauczania wczesnoszkolnego zajęć zwiększających

świadomość zastosowań, zagrożeń i możliwości wykorzystywania sztucznej

inteligencji w życiu codziennym, zastosowanie w szkołach podstawowych narzędzi i

rozwiązań AI w procesie dydaktycznym;

2) wpracowanie strategii cyfrowej edukacji uwzględniającej zastosowanie narzędzi i

rozwiązań AI w procesie nauczania, przy zachowaniu troski o zasady etyki AI;

3) rozwijanie metod kształtowania umiejętności i kompetencji w zakresie myślenia

algorytmicznego i komputacyjnego;

4) wzmocnienie na wszystkich etapach kształcenia roli statystyki oraz innych dziedzin

wykorzystywanych przy tworzeniu rozwiązań AI w ramach nauczania matematyki;

5) wprowadzenie mechanizmów zachęcających nauczycieli do współpracy z ekspertami

z sektora prywatnego celem uzyskania specjalistycznego wsparcia w przygotowaniu

materiałów dydaktycznych i realizacji procesu nauczania, w tym przez pomoc w

prowadzeniu zajęć (po spełnieniu wymogów określonych w przepisach prawa);

6) intensyfikacja wykorzystania w procesie kształcenia narzędzi systemów

wbudowanych (ang. embedded systems) oraz kształcenie nauczycieli w zakresie ich

wykorzystania w procesie dydaktycznym;

7) pilotażowe wprowadzenie w wybranych placówkach edukacyjnych języka Python42)

na lekcjach informatyki, z interaktywnym środowiskiem, takim jak Jupyter Notebook,

z powodu walorów zarówno dydaktycznych, jak i użytkowych, częste aktualizowanie

katalogu używanych języków i narzędzi pod kątem przydatności rynkowej;

8) wprowadzenie do szkół podstawowych i ponadpodstawowych powszechnie

stosowanych i używanych w praktyce pakietów do uczenia maszynowego i sieci

neuronowych, takich jak Scikit-learn, PyTorch lub TensorFlow z interfacem Keras43);

9) opracowanie mechanizmów wspierania nauczycieli i pracowników oświaty w

podnoszeniu kwalifikacji i rozwijaniu umiejętności w obszarze AI i nowoczesnych

42)

43)

Zob. https://pl.wikipedia.org/wiki/Python

Piotr Migdal, Rafał Jakubanis, „Keras or PyTorch as your first deep learning framework”,

https://deepsense.ai/keras-or-pytorch/.

technologii oraz mechanizmów nagradzania uczniów i ich nauczycieli za wybitne

osiągnięcia w tych obszarach;

10) opracowanie standardów i dobrych praktyk dotyczących wykorzystania rozwiązań AI

i systemów wbudowanych w edukacji, tak by były one zgodne z etyką AI oraz

chroniły prawa uczestników systemu edukacji.

3. Wsparcie rozwoju najzdolniejszych uczniów i studentów z całej Polski. Narzędzia

1) uruchomienie i rozwijanie projektów wspierających identyfikowanie i rozwój

młodych talentów informatycznych i programistycznych w Polsce, w tym

programowania kwantowego (ang. Quantum Computing Language – QCL), jak

również uzdolnionych osób z dyscyplin przydatnych w budowie rozwiązań AI (np.

matematyka, logika, filozofia);

2) fundowanie stypendiów i wspieranie ze środków publicznych podmiotów

działających na rzecz umożliwienia uczniom i studentom z całej Polski uczestnictwa

w pracach badawczych na uczelniach44);

3) wsparcie obejmowania patronatami szkół ponadpodstawowych lub pojedynczych

klas przez instytucje naukowo-badawcze oraz innowacyjne przedsiębiorstwa i

zapewniania przez nie dodatkowych narzędzi dydaktycznych lub innych środków

wspierających proces kształcenia, stworzenie atrakcyjniejszych warunków pracy dla

nauczycieli akademickich, w szczególności młodych naukowców;

4) wspieranie finansowe uczniów i studentów uczestniczących w międzynarodowych

konkursach z dziedziny AI i innych nowych technologii.

4. Rozwój materiałów edukacyjnych o AI dla różnych grup wiekowych i zawodowych.

Narzędzia

1) mikrogranty w celu ogólnodostępnych materiałów

udostępnianych na podstawie otwartej licencji;

dydaktycznych

z

AI

2) konkursy, service jamy i hackathony z tworzenia materiałów możliwych do

wykorzystania w dydaktyce i przykładów zastosowania AI.

5. Wykorzystanie Ogólnopolskiej Sieci Edukacyjnej (OSE)45) w interaktywnej edukacji z

rozwiązań i technik AI.

Narzędzia

1) promowanie nowych sposobów kształcenia oraz programów nauczania

uwzględniających rozwijanie umiejętności, w tym cyfrowych, zwłaszcza w zakresie

nauki algorytmiki i programowania;

44)

45)

https://fundusz.org

Zob. https://ose.gov.pl

2) umożliwienie uczniom na wszystkich etapach edukacji korzystania z

zaawansowanych narzędzi software służących rozwojowi kompetencji kreatywnych

m.in. przez wykorzystanie technologii pulpitów zdalnych;

3) wsparcie transferu wiedzy i doświadczeń między jednostkami edukacyjnymi z

wykorzystaniem nowoczesnych technologii m.in. przez promocję dobrych praktyk na

przeznaczonych do tego platformach e-learningowych (np. w formule Massive Open

Online Courses);

4) dostarczanie szkołom treści edukacyjnych i wsparcie ich w procesie kształcenia

umiejętności cyfrowych, w tym umiejętności związanych z AI.

Cele średnioterminowe (do 2027 r.)

1. Wdrożenie kompleksowego sposobu nauczania o sztucznej inteligencji w szkołach

podstawowych i ponadpodstawowych oraz wsparcie indywidualizacji kształcenia.

Narzędzia

1) zadbanie o prawidłową i efektywną realizację podstawy programowej informatyki, a

także jej przegląd, w zakresie zapisów dotyczących rozwoju myślenia

komputacyjnego, algorytmiki i nauki programowania;

2) przygotowanie

programów

nauczania

uwzględniających

korelację

międzyprzedmiotową dotyczącą zagadnień związanych z przetwarzaniem danych, w

tym w ujęciu praktycznym;

3) wspieranie wykorzystywania powszechnie stosowanych na rynku języków

programistycznych i bibliotek w szkołach podstawowych i ponadpodstawowych;

4) przygotowanie nauczycieli do wprowadzania zagadnień związanych ze sztuczną

inteligencją w danym przedmiocie lub danej dziedzinie.

2. Ugruntowanie wizerunku Polski jako atrakcyjnego miejsca do zdobywania kwalifikacji i

rozwijania umiejętności w obszarze AI dzięki konkursom na poziomie krajowym i

międzynarodowym. Narzędzia

1) organizacja lub współorganizacja (np. w ramach Grupy Wyszehradzkiej [V4] lub

Trójmorza) międzynarodowej olimpiady AI na poziomie szkół ponadpodstawowych i

uczelni;

2) wsparcie uczniów i studentów w zgłoszeniach do istniejących konkursów.

Cele długoterminowe

1. Polska jest liderem europejskim w edukacji z AI i innych technologii cyfrowych na poziomie

szkół ponadpodstawowych.

2. Polscy uczniowie są w ścisłej czołówce badań edukacyjnych w Europie (np. PISA).

3. Polska jest współorganizatorem konkursów przedmiotowych z matematyki i obszaru AI na

poziomie europejskim i światowym.

Europa nie powstanie od razu ani w całości

będzie powstawała przez konkretne realizacje,

tworząc najpierw rzeczywistą solidarność.

Robert Schuman – Deklaracja z 9 maja 1950 roku

5. AI i współpraca międzynarodowa

Sztuczna inteligencja pojawia się coraz częściej w wielu debatach o rozwoju gospodarczym na

szczeblu tak krajowym, jak i międzynarodowym. W nadchodzących latach dyskusja na temat

międzynarodowych zasad rozwoju tej technologii będzie toczyć się na forum różnych instytucji

międzynarodowych, między państwami i organizacjami. Konieczne jest, aby Polska była aktywnym i

silnym graczem na scenie międzynarodowej, z jasnym stanowiskiem i wyraźnymi priorytetami.

Z uwagi na wymagane zaplecze technologiczne – liczbę innowacyjnych firm, liczbę ekspertów,

potrzebną infrastrukturę z dostępem do różnych baz danych – znaczący rozwój AI nie jest możliwy w

ramach jednego kraju działającego osobno. Aby Polska stała się konkurencyjna w wymiarze

globalnym, powinna współpracować w jak najszerszym stopniu z innymi państwami, a przede

wszystkim z krajami UE, Stanami Zjednoczonymi i Japonią oraz krajami NATO. Efekty działań

międzynarodowych powinny być następujące



umocnienie Polski na arenie globalnej i europejskiej,



wzrost produktywności polskich przedsiębiorstw,



przyciągnięcie do kraju międzynarodowych talentów i innowacyjnych firm,



umiejscowienie w kraju międzynarodowych ośrodków rozwoju AI, w tym hub-ów innowacji

cyfrowych (ang. Digital Innovation Hub – DIHs) czy ośrodków testowania AI

współfinansowanych przez UE,



lepszy przepływ wiedzy i innowacji,



zapewnienie interoperacyjności wytwarzanych w Polsce rozwiązań z zakresu AI z

powszechnie przyjętymi standardami, normami i rozwiązaniami.

Transformacyjny charakter sztucznej inteligencji, który wiąże się z dużymi zmianami gospodarczymi i

społecznymi na całym świecie, to szansa dla Polski, polskich firm i polskiej nauki na zaznaczenie

swojego miejsca i zbudowanie trwałej pozycji w nowym, szybko zmieniającym się świecie.

Strategiczni partnerzy krajowi realizacji celów w obszarze AI i współpraca

międzynarodowa

1) Komitet Rady Ministrów ds. Cyfryzacji;

2) Urząd obsługujący ministra właściwego do spraw informatyzacji;

3) Ministerstwo Edukacji i Nauki;

4) Ministerstwo Finansów;

5) Ministerstwo Funduszy i Polityki Regionalnej;

6) Ministerstwo Klimatu i Środowiska;

7) Ministerstwo Obrony Narodowej;

8) Ministerstwo Rodziny i Polityki Społecznej;

9) Ministerstwo Rolnictwa i Rozwoju Wsi;

10) Ministerstwo Rozwoju, Pracy i Technologii;

11) Ministerstwo Spraw Zagranicznych;

12) Ministerstwo Zdrowia;

13) Centrum e-Zdrowia;

14) Zespół ds. Programu GovTech Polska;

15) Polska Agencja Inwestycji i Handlu;

16) Business & Science Poland;

17) Narodowe Centrum Badań i Rozwoju;

18) Zakład Ubezpieczeń Społecznych;

19) organizacje branżowe przedsiębiorców cyfrowych oraz innych sektorów;

20) thinktanki uczestniczące w konsultacjach i pracach międzynarodowych;

21) uczelnie i podmioty prowadzące działalność naukowo-badawczą prowadzące badania w

obszarze AI.

Cele krótkoterminowe (do 2023 r.)

1. Stworzenie środowiska, które będzie sprzyjające dla inwestycji zagranicznych w innowacyjne

przedsięwzięcia realizowane w Polsce. Narzędzia

1) wprowadzenie ulg oraz przyjaznej obsługi zobowiązań podatkowych dla

przedsiębiorców, w tym zagranicznych, budujących centra badawcze w Polsce i

zatrudniających wysoko wykwalifikowanych pracowników;

2) dalsze uproszczenie procedury zakładania i procedur związanych z prowadzeniem

działalności gospodarczej przez Internet dla każdego obywatela UE (na wzór Estonii),

niezależnie od narodowości i miejsca pobytu (wirtualizacja miejsca pracy);

3) wypracowanie odpowiedniego katalogu zachęt i uproszczeń proceduralnych,

finansowych i prawnych w celu ułatwienia wdrożenia innowacyjnych rozwiązań w

Polsce oraz inwestycji w polski ekosystem AI;

4) udział Polski w nowym partnerstwie publiczno-prywatnym na rzecz AI, danych i

robotyki powołanym przez UE na podstawie nowego programu Horyzont Europa;

5) utworzenie w Polce Hubu Innowacji Cyfrowych (ang. Digital Innovation Hub – DIH)

wyspecjalizowanego w godnej zaufania AI, który będzie współpracować w

europejskiej sieci DIH, z ambicjami, aby stał się on DIH na poziomie europejskim,

który odpowiada na potrzeby naszego regionu Europy.

2. Zacieśnienie współpracy w ramach UE, Sojuszu Północnoatlantyckiego, krajów Trójmorza,

Grupy Wyszehradzkiej, Trójkąta Weimarskiego oraz Wielkiej Brytanii, Szwajcarii i Norwegii.

Narzędzia

1) uruchomienie we współpracy z partnerami zagranicznymi inicjatyw zaufanych

przestrzeni danych (data trust-ów), gdzie byłyby dostępne dane z europejskich

instytucji publicznych bądź sektora prywatnego, w sposób równy i wzajemny dla

każdego podmiotu europejskiego, działanie w formie programów i projektów

pilotażowych;

2) pilotażowe wdrożenie w Polsce modelowych ocen ryzyka dla systemów

wykorzystujących AI oraz modelowych wyjaśnień, skierowanych do odbiorców tych

systemów, aby inspirować prace nad podobnymi standardami na poziomie UE;

3) stworzenie dwustronnych bądź wielostronnych programów wymiany naukowców i

ekspertów zajmujących się tematyką sztucznej inteligencji w obrębie wymienionych

krajów oraz innych państw, tam gdzie będzie to zasadne;

4) rozwijanie współpracy dwustronnej i budowanie koalicji krajów o podobnych

poglądach i agendzie działania w celu projektowania ustawodawstwa przyjaznego

innowacjom oraz mechanizmów wspólnego finansowania projektów;

5) zacieśnianie

współpracy

między

krajowymi

organami

regulacyjnymi

odpowiadającymi za rozwój AI oraz wymiana dobrych praktyk, identyfikacja trendów,

współpraca w dziedzinie standardów i certyfikacji, aktywny udział w pracach

organizacji międzynarodowych związanych z wypracowaniem konsensusu wokół

etycznego wykorzystania AI do celów cywilnych oraz związanych z bezpieczeństwem.

3. Zwiększenie rozpoznawalności polskich zespołów badawczych na arenie międzynarodowej.

Narzędzia

1) wprowadzenie wymogu elementu transnarodowego do wybranych projektów

badawczych finansowanych ze środków publicznych;

2) zachęty do podejmowania współpracy międzynarodowej przez polskie zespoły

badawcze.

4. Zidentyfikowanie obszarów priorytetowych, w których Polska ma szansę na konkurencyjność

międzynarodową. Narzędzia

1) konsultacje z polskim środowiskiem biznesowym w celu zrozumienia potrzeb rynku

pracy i potencjału zastosowania sztucznej inteligencji;

2) wsparcie Polski w stworzeniu i popularyzowaniu ujednoliconej metodologii oceny

postępów we wdrażaniu rozwiązań AI w krajach członkowskich UE;

3) powołanie w formie grupy roboczej platformy skupiającej zainteresowaną

społeczność do bieżącej współpracy transgranicznej w zakresie AI oraz ciągłych

konsultacji planowanych regulacji.

Cele średniookresowe (do 2027 r.)

1. Aktywna współpraca z innymi krajami w zakresie innowacji, rozwoju nowych technologii i

sztucznej inteligencji. Narzędzia

1) spotkania w ramach Grupy Wyszehradzkiej i Trójkąta Weimarskiego w celu

wypracowania wspólnej agendy działania w gospodarce cyfrowej;

2) rozwijanie inicjatywy Trójmorza Cyfrowego w obszarze badań i wdrożeń AI dla

infrastruktury, energetyki i cyberbezpieczeństwa, a także usług opartych na

przetwarzaniu i analizie danych, jak autostrady cyfrowe, IoT czy wspólne przestrzenie

danych;

3) rozwijanie współpracy dwustronnej i budowanie koalicji krajów o podobnych poglądach i

agendzie działania;

4) ustanowienie działań i projektów dotyczących tematyki sztucznej inteligencji jako

przedmiotu partnerstw, wspólnych agend działania i promocji na poziomie współpracy

międzynarodowej;

5) konsultacje z zagranicznymi ekspertami w zakresie działań biznesowych, naukowych i

prawnych, by rozwijać polską gospodarkę i konkurencyjność na rynkach światowych;

6) zbudowanie stałej współpracy w obszarze AI ze Stanami Zjednoczonymi Ameryki

Północnej, Kanadą, Izraelem, Japonią, Koreą Północną, Indiami, Singapurem, Australią,

Niemcami, Francją i Wielką Brytanią, dołączenie Polski do grona krajów zrzeszonych w

społeczności Digital Nations.

2. Skoordynowanie planu działania

międzynarodowych. Narzędzia

w

ramach

szerszych

inicjatyw

europejskich

i

1) zapewnienie jak najwyższego udziału podmiotów z Polski w programach

międzynarodowych w ramach UE (m.in. programach Cyfrowa Europa i Horyzont

Europa, inicjatywie Innovation Council, a także w programach unijnych

odpowiadających na problemy związane z kompetencjami cyfrowymi czy edukacją);

2) aktywny udział we wdrażaniu oraz kolejnych aktualizacjach skoordynowanego planu

w zakresie sztucznej inteligencji i innych inicjatyw UE, a także w grupach

międzynarodowych.

3. Promowanie międzynarodowych programów finansowych UE w celu rozwoju AI. Narzędzia

1) wsparcie podmiotów gospodarczych w kraju w celu wykorzystania środków UE;

2) wykorzystanie doświadczenia polskiej administracji publicznej i wyspecjalizowanych

instytucji wspierających absorpcję środków zagranicznych z poprzedniej perspektywy

finansowej w procesie pozyskiwania informacji o konkursach, przygotowania aplikacji

oraz promocji istniejących narzędzi wsparcia;

3) docieranie do uczniów, studentów, doktorantów, stażystów, nauczycieli, osób

prowadzących szkolenia i pracujących z młodzieżą, osób uczących się w ramach

kształcenia i szkolenia zawodowego oraz personelu prowadzącego kształcenie

dorosłych z ofertą programów edukacyjnych związanych z rozwojem nowych

technologii, jak np. nowa edycja programu ERASMUS.

4. Budowanie wizerunku Polski za granicą jako kraju innowacyjnego, otwartego na nowe

technologie. Narzędzia

1) regularna komunikacja z innymi państwami i promocja działań Polski w zakresie

sztucznej inteligencji na arenie międzynarodowej;

2) organizowanie międzynarodowych konferencji o sztucznej inteligencji;

3) uwzględnianie wątku rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce podczas rządowych

cyklicznych konsultacji dwu- i wielostronnych z zainteresowanymi państwami;

4) tematyczne publikacje polskich thinktanków i instytutów badawczych w prasie

zagranicznej w celu promocji polskich osiągnięć w dziedzinie badań i rozwoju

sztucznej inteligencji.

Cele długoterminowe

1. Polska ma pozycję kraju o znaczącej roli w obszarze tworzenia i szerokiego zastosowania

rozwiązań AI na arenie międzynarodowej.

2. Polska posiada innowacyjne ośrodki doskonalenia i testowania AI, które współpracują z

zagranicznym sektorem publicznym i prywatnym.

3. Polska posiada długoterminową strategię rozwoju AI, uwzględniającą sytuację oraz regulacje

europejskie i światowe w tym zakresie.

Racją bytu wszelkiej polityki jest służba człowiekowi.

Jan Paweł II w czasie przemówienia na forum ONZ w 1979 roku

6. AI i sektor publiczny

Sektor publiczny ma do odegrania kluczową rolę w rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce. Bez jego

świadomej i skoordynowanej działalności sukces polskich firm, gospodarki i nauki będzie dużo

trudniejszy do osiągnięcia.

Po pierwsze w Polsce utrzymuje się największy zakres państwowej własności przedsiębiorstw wśród

wszystkich krajów OECD46). Poza tym sektor publiczny ma bezpośredni znaczący wpływ na działanie

największych polskich firm strategicznych.

Po drugie, jak pokazują przykłady z takich krajów jak Stany Zjednoczone, Francja czy Izrael,

prowadzenie właściwej polityki rozwojowej i naukowej ma decydujące znaczenie dla powstawania

innowacyjnych rozwiązań i firm.

Po trzecie o rozwoju AI decyduje dostęp do danych wysokiej jakości, bez nich nie jest możliwe

prawidłowe testowanie wytworzonych algorytmów.

Rolą sektora publicznego jest zapewnienie, aby dostęp do danych publicznych był jak największy,

dane były jak najlepszej jakości, a dostęp do nich był jak najprostszy dla tych podmiotów, które

tworzą produkty i usługi zgodne z interesem publicznym. To pozwoli polskim firmom na budowanie

nowych rozwiązań, projektowanie lepszych algorytmów samouczących się, znajdowanie ich nowych

zastosowań i świadczenie nowych usług.

Rozwiązania AI mogą usprawnić efektywność działania samej administracji rządowej i samorządowej.

Ciągły wzrost możliwości technicznych sprawia, że automatyzacja procesów staje się coraz

atrakcyjniejsza dla administracji publicznej. Dzięki postępowi w dziedzinie sztucznej inteligencji

procesy, które jeszcze kilka lat temu musiały być realizowane przez wielu urzędników, dziś już mogą

być częściowo zautomatyzowane. Jednocześnie zadaniem administracji publicznej powinno być

wyznaczanie standardów wdrożeń rozwiązań AI, w szczególności zapewniających poszanowanie etyki

AI, ochronę praw obywateli i podnoszenie jakości oferowanych usług publicznych.

Potrzebny jest dalszy rozwój programów wspierających administrację i sektor publiczny we

wdrażaniu AI, takich jak Program GovTech Polska, czy projekty tworzenia zaufanych repozytoriów

danych publicznych, udostępnianych w ramach programu Otwarte Dane na stronie internetowej

dane.gov.pl.

Dalsze wsparcie konieczne jest także w takich obszarach jak tworzenie decentralizowanego

repozytorium danych przemysłowych i surowych (wirtualne składnice danych, data trusty lub

wspólnice danych) oraz program zbudowania zaufanej publicznej chmury informatycznej dla sektora

publicznego do trzymania i obróbki danych polskich obywateli także z wykorzystaniem komputerów

brzegowych (EDGE).

46)

https://www.oecd.org/daf/ca/corporategovernanceofstate-ownedenterprises/35678920.pdf

Strategiczni partnerzy realizacji celów w obszarze AI i sektor publiczny

1) Komitet Rady Ministrów ds. Cyfryzacji;

2) Urząd obsługujący ministra właściwego do spraw informatyzacji;

3) Zespół ds. Programu GovTech Polska;

4) Ministerstwo Edukacji i Nauki;

5) Ministerstwo Finansów;

6) Ministerstwo Funduszy i Polityki Regionalnej;

7) Ministerstwo Infrastruktury;

8) Ministerstwo Obrony Narodowej;

9) Ministerstwo Rolnictwa i Rozwoju Wsi;

10) Ministerstwo Rozwoju, Pracy i Technologii;

11) Ministerstwo Sprawiedliwości;

12) Ministerstwo Spraw Wewnętrznych i Administracji;

13) Ministerstwo Zdrowia;

14) Centrum e-Zdrowia;

15) Polski Fundusz Rozwoju;

16) Główny Urząd Statystyczny;

17) Zakład Ubezpieczeń Społecznych;

18) urzędy wojewódzkie;

19) urzędy marszałkowskie;

20) prezydenci, burmistrzowie, starostowie i wójtowie;

21) thinktanki ekonomiczne i polityk publicznych.

Cele krótkoterminowe (do 2023 r.)

1. Efektywne koordynowanie wszystkich prac i działań związanych z rozwojem polskiego

ekosystemu AI. Narzędzia

1) centralizacja strategicznego planowania rozwoju AI w Polsce w ramach Komitetu Rady

Ministrów ds. Cyfryzacji;

2) włączenie organizacji pozarządowych, w tym organizacji przedsiębiorców, w proces

tworzenia ram rozwoju polskiego ekosystemu AI;

3) określenie Polityki AI jako dokumentu żywego i wprowadzanie w nim bieżących zmian

w procesie regularnych przeglądów dokonywanych przez Radę Ministrów, zwłaszcza

w części dotyczącej narzędzi realizujących cele dokumentu, jak również

podejmowanie działań wspierających rozwój AI a wykraczających poza spektrum

Polityki AI;

4) interdyscyplinarne zespoły pracujące w podziale na ścieżki tematyczne, opracowujące

w procesie ciągłym takie zagadnienia jak: AI i społeczeństwo, AI i gospodarka, AI i

polityka badań naukowych czy AI opieka zdrowotna i senioralna oraz godna zaufania

AI i praktyczne wyzwania.

2. Wypracowanie reguł przejrzystości, audytowania i odpowiedzialności za wykorzystanie

algorytmów przez administrację publiczną. Narzędzia

1) wprowadzenie obowiązkowej samooceny ex-ante, określającej problem, rozkład

odpowiedzialności za działanie systemu, potencjalne błędy (w tym algorytmiczną

stronniczość) oraz podejmowane środki zaradcze;

2) wypracowanie modelowego wyjaśnienia decyzji podejmowanej przy wsparciu AI oraz

możliwości odwołania od takich decyzji, w szczególności jeśli mają one bezpośredni

wpływ na prawa i wolności obywatelskie.

3. Otwieranie danych publicznych. Narzędzia

1) zwiększenie wsparcia Programu Otwierania Danych Publicznych i zakresu danych

udostępnianych za pośrednictwem portalu Otwarte Dane; udostępnienie danych

publicznych następuje z poszanowaniem przepisów prawa w zakresie ochrony

informacji niejawnych, tajemnicy przedsiębiorstwa, tajemnicy statystycznej i innych

tajemnic prawnie chronionych, ochrony danych osobowych oraz swobodnego

przepływu danych nieosobowych i dostępu do nich;

2) wprowadzenie w programach operacyjnych wymogu wspierania rozbudowy/budowy

cyfrowych repozytoriów, obowiązku tworzenia API (ang. Application Programming

Interface) i udostępniania utworzonych przez nie baz danych zgodnie z wymogami

dyrektywy o otwartych danych;

3) organizowanie konkursów i hackathonów z wykorzystaniem otwartych danych, które

będą premiować wykorzystanie i tworzenie rozwiązań open-source;

4) wykorzystywanie istniejących danych do tworzenia złożonych usług informacyjnych

opartych na przetworzonych danych (dla danych niedostępnych w postaci

nieprzetworzonej np. ze względu na ograniczenia prawne).

4. Stworzenie regulacji, których celem będzie możliwość pozyskania od przedsiębiorców

publicznych i komunalnych publicznych API z dostępem do możliwie najszerszego katalogu

aktualnych danych, z poszanowaniem zasad ochrony danych osobowych i priorytetu

podnoszenia jakości usług publicznych. Narzędzia

1) rozwój programu Otwarte Dane oraz projektu Centralna Piaskownica Administracji w

tym zakresie pod kątem wsparcia techniczno-merytorycznego tych jednostek;

2) wdrożenie stosownych zmian legislacyjnych w regulacjach prawnych.

5. Zwiększenie zdolności państwa do wykorzystania AI w sytuacjach kryzysowych w celu

prognozowania zagrożeń i wspierania decyzyjności, a także w sytuacjach wymagających

interwencji lub wsparcia ze strony administracji różnego szczebla.

6. Wykorzystywanie rozwiązań AI do stałego monitorowania i poprawy środowiska naturalnego

Polski.

7. Wykorzystanie potencjału badawczego danych medycznych w celu poprawy zdrowia

obywateli, z uwzględnieniem ochrony prywatności i danych osobowych przy wykorzystaniu

technik tej ochrony (np. anonimizacji lub pseudonimizacji) albo bez wykorzystania tych

technik w przypadkach wyraźnej zgody osoby uprawnionej. Narzędzia

1) pilotażowe programy składowania zanonimizowanych danych medycznych;

2) wsparcie rozwoju narzędzi i rozwiązań wykorzystujących dane medyczne, w tym

szczególnie rozwiązań z zakresu telemedycyny i e-zdrowia;

3) analiza danych dotyczących zdarzeń medycznych (usług medycznych), która może

przyczynić się do skuteczności działań profilaktycznych;

4) działania optymalizacyjne w sektorze ochrony zdrowia na podstawie analizy danych

takich jak m.in. mapy potrzeb, podaż i popyt na świadczenia, wykorzystanie zasobów,

dane z usług cyfrowych;

5) udostępnianie danych medycznych służące tworzeniu bardziej skutecznych leków i

metod leczenia.

8. Zwiększenie liczby zamówień na AI w sektorze publicznym, w tym administracji rządowej,

samorządowej oraz w spółkach Skarbu Państwa i spółkach komunalnych jednostek

samorządu terytorialnego, dzięki rozwojowi narzędzi opracowanych przez Program GovTech

Polska. Narzędzia

1) promocja podejścia learning by doing – organizowanie pilotażowych projektów i

programów wdrożeniowych z zakresu AI w instytucjach publicznych, z

wykorzystaniem doświadczenia zdobytego podczas organizacji konkursów GovTech

Polska47);

2) organizacja pilotażowych projektów i programów wdrożeniowych z zakresu ocen

ryzyka oraz modelowych wyjaśnień dla obywateli poddanych działaniu systemów

wykorzystujących AI;

3) promowanie

wśród

jednostek

sektora

publicznego

wykorzystywania

niekonwencjonalnych (innych niż przetarg) trybów zamówień publicznych, bardziej

sprzyjających zamawianiu rozwiązań innowacyjnych;

4) przeszkolenie pracowników jednostek administracji publicznej ze stosowania trybów

udzielania zamówień publicznych pozwalających osiągać najlepsze efekty przy

zamawianiu rozwiązań innowacyjnych oraz z przeciwdziałania dyskryminacji;

5) przygotowanie i częsta aktualizacja katalogu dobrych praktyk dla zamawiających,

obejmujących m.in. redukcję formalności i warunków wstępnych, metody

niezależnego audytowania i cyklicznej oceny ryzyka, nowoczesne, zwinne (ang. agile)

metody wdrożeń, udostępnianie danych, popularyzację usług wspólnych oraz

nowoczesne zarządzanie własnością intelektualną;

47)

https://konkursy.govtech.gov.pl

6) regularne przeprowadzanie warsztatów i konferencji poświęconym zamówieniom

publicznym dotyczącym rozwiązań AI;

7) tworzenie zestawu narzędzi sieciowych ułatwiających podmiotom prywatnym, w

szczególności z sektora MŚP, udział w zamówieniach publicznych na nowoczesne

technologie.

9. Wykorzystanie pełnienia przez Polskę w 2020 roku funkcji państwa gospodarza Internet

Governance Forum pod auspicjami ONZ organizowanego w Katowicach do wymiany

doświadczeń i promocji Polski w obszarze nowoczesnych technologii i sztucznej inteligencji.

Narzędzia

1) istotne uwzględnienie tematyki AI podczas „dnia zero” organizowanego dzień przed

rozpoczęciem głównych uroczystości;

2) organizacja paneli dyskusyjnych poświęconych tematyce AI;

3) przygotowanie i uruchomienie towarzyszących kampanii promocyjnych

podkreślających potencjał Polski jako kraju, gdzie nowoczesne rozwiązania

technologiczne, w tym AI, tworzone są przez sektor zarówno publiczny, jak i prywatny.

Cele średnioterminowe (do 2027 r.)

1. Publiczne dane są dostępne i powszechnie wykorzystywane. Narzędzia

1) wszystkie dane, które są otwarte na mocy ustawy o informacji publicznej, są

bezpośrednio dostępne (ściągalne jako plik lub API), udostępnianie danych

publicznych następuje z poszanowaniem przepisów prawa w zakresie ochrony

informacji niejawnych, tajemnicy przedsiębiorstwa, ochrony danych osobowych oraz

swobodnego przepływu danych nieosobowych i dostępu do nich;

2) wdrożenie w instytucjach publicznych systemów elektronicznego zarządzania

dokumentacją wykorzystujących komponenty AI, udostępnienie publicznie, z

poszanowaniem przepisów o ochronie informacji niejawnych, wybranych informacji

opartych na zbiory danych wrażliwych o posiadane przez administrację;

3) wzmocnienie kompetencji, w tym cyfrowych, osób zatrudnionych w sektorze

publicznym, w tym upowszechnienie nowoczesnych, zwinnych (ang. agile), metodyk i

narzędzi pracy;

4) wzmocnienie roli Głównego Urzędu Statystycznego jako agregatora danych

statystycznych czasu rzeczywistego oraz dostarczyciela kompetencji statystycznych

jednostkom sektora publicznego.

2. Polska jest jednym z najbardziej aktywnych krajów w rozwijaniu etycznego wykorzystywania

danych według koncepcji godnej zaufania AI48) (ang. Trustworthy AI). Narzędzia

1) wypracowanie dynamicznego etycznego kodeksu AI przez polski rząd, Wirtualny

Instytut Badawczy i ekspertów AI, uwzględniającego art. 30 Konstytucji RP oraz

48)

https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ethics-guidelines-trustworthy-ai

Kartę Praw Podstawowych UE, zasady, takie jak zorientowanie na potrzeby ludzi

(ang. human-centric AI), niezawodność (zakładająca m.in. przeciwdziałanie

błędom takim jak algorithmic bias) przejrzystość i wyjaśnialność;

2) aktywność Polski na forum UNESCO w inicjatywie Global Ethics Code for AI49);

3) kontynuowanie przez Polskę aktywności w OECD w inicjatywie Stewardship of

Trustworthy AI50);

4) kontynuowanie przez Polskę aktywności w Radzie Europy w inicjatywie

wypracowania zaleceń dla AI wobec ochrony praw człowieka, praworządności i

demokracji.

Cele długoterminowe

1. Polskie dane publiczne są dostępne dla obywateli, badaczy oraz przemysłu i łatwe do użycia.

Są przystosowane do maszynowej analizy informacji i dostępne przez nowoczesne interfejsy

API. Udostępnianie danych publicznych następuje z poszanowaniem przepisów prawa w

zakresie ochrony informacji niejawnych, tajemnicy przedsiębiorstwa, ochrony danych

osobowych oraz swobodnego przepływu danych nieosobowych i dostępu do nich.

2. Prawa i interesy polskich obywateli, których dane mogą być wykorzystywane przez badaczy

lub przemysł, zostały zabezpieczone odpowiednimi gwarancjami (m. in. w sferze ochrony ich

prywatności – ale nie tylko).

3. Wypracowane są przejrzyste mechanizmy udostępniania danych niepublicznych.

4. Polska dyplomacja jest promotorem polskiego biznesu i nauki AI.

5. Dzięki pracy polskich specjalistów i działalności Polski na forum międzynarodowym Polacy

należą do czołówki autorów cytowanych w publikacjach dotyczących AI.

49)

50)

https://en.unesco.org/courier/2018-3/towards-global-code-ethics-artificial-intelligence-research

https://www.oecd.org/going-digital/ai/principles/

Wnioski i dalsze działania

Misją strategicznej polityki Polski w obszarze sztucznej inteligencji jest wykorzystanie badań i rozwoju

AI do wzrostu innowacyjności i produktywności gospodarki budowanej na danych, a także wsparcie

obywateli w procesach transformacji środowiska pracy oraz doskonalenia kompetencji przy

uwzględnieniu ochrony godności człowieka oraz zapewnieniu warunków uczciwej konkurencji.

Polska posiada potencjał dynamicznego przejścia z roli challengera51) do rozpoznawalnego na rynkach

międzynarodowych lidera w obszarze sztucznej inteligencji z marką Invented in Poland.

Tylko dzięki skoordynowaniu działań wszystkich uczestników polskiego ekosystemu AI polskie

społeczeństwo i polska gospodarka wykorzystają szanse obecnej rewolucji technologicznej związane

ze sztuczną inteligencją. Mając na uwadze powyższe, konieczne jest współdziałanie w następujących

zakresach

1) stworzenie kultury współpracy między sektorem publicznym i prywatnym w obszarze

innowacji;

2) zapewnienie warunków do rozwoju kreatywności obywateli przez wzmacnianie rynku pracy;

3) wspieranie i promocja rozwiązań AI tworzonych przez polskich przedsiębiorców;

4) stworzenie skutecznego i zwinnego centralnego mechanizmu koordynacji inicjatyw

publicznych w zakresie sztucznej inteligencji i nowoczesnych technologii;

5) wspieranie współpracy ośrodków akademickich i podmiotów gospodarczych;

6) rozwój umiejętności analitycznych i cyfrowych, w tym programistycznych, na wszystkich

etapach kształcenia, ustalenie zasad organizacji zajęć i praktyk zawodowych adekwatnych do

danego etapu edukacji;

7) rozwój uczenia się przez całe życie, stworzenie programu rozwoju/przekwalifikowania się

pracowników oraz zachęcanie do świadomych wyborów karierowych, m.in. zgodnie z

Zintegrowanym Systemem Kwalifikacji;

8) wspieranie możliwości współpracy uczestników polskiego ekosystemu AI (np. wspólne

prowadzenie działalności badawczo-rozwojowej, wymiana doświadczeń, rozwiązania

klastrowe);

9) promocja najnowszych rozwiązań technologicznych wśród przedsiębiorców w celu

podniesienia poziomu rozwoju i nawiązania dialogu z innymi gospodarkami UE;

10) aktywna współpraca na polu europejskim w tworzeniu godnej zaufania sztucznej inteligencji;

11) budowanie zaufania do AI, przez wspieranie praktycznych rozwiązań zwiększających

rozliczalność i przejrzystość tych systemów (np. dzięki dedykowanym grantom badawczym,

pilotażowym wdrożeniom i rozwijaniu miękkich standardów);

12) wdrażanie w sektorze publicznym praktycznych mechanizmów chroniących osoby fizyczne

przed naruszeniem ich praw i wolności (np. modelowe wdrożenie prawa do wyjaśnienia) oraz

wspieranie analogicznych wdrożeń w sektorze prywatnym;

51)

Zob. https://www.mckinsey.com/pl/our-insights/polska-jako-cyfrowy-challenger

13) wspieranie projektów w dziedzinie e-zdrowia, w tym działań mających na celu

interoperacyjność istniejących systemów, ze szczególnym uwzględnieniem projektów

skierowanych na opiekę nad osobami starszymi oraz projektów ukierunkowanych na

przeciwdziałanie epidemiom i zwalczanie ich skutków;

14) wspieranie projektów edukacyjno-kulturalnych, ze szczególnym

problematyki rzetelności źródeł, krytycznego stosunku do nich,

rozpowszechnianiu przemocy, itp.;

uwzględnieniem

przeciwdziałania

15) wspieranie projektów z dziedziny cyberbezpieczeństwa i zwalczania dezinformacji, w tym

tworzenia kultury opierającej się na rozliczalności oraz możliwości wyjaśnienia wykorzystania

algorytmów;

16) wspieranie tworzenia standardu API w zakresie dostępu do danych publicznych i standardu

dzielenia się danymi niepublicznymi;

17) wspieranie otwartych standardów interoperacyjności, w tym wzajemności uznawania

certyfikatów i protokołów zgodności.

Niniejsza Polityka AI jest z założenia dokumentem, który będzie musiał podlegać ewaluacji, co ma

odzwierciedlać ciągle zmieniający się charakter sektora nowoczesnych technologii, a w szczególności

AI. W związku z tym regularne opracowywanie nowych celów, doprecyzowywanie działań, ewaluacja

i wymiana narzędzi oraz poszerzanie katalogu partnerów będą integralnymi elementami wdrożenia

Polityki AI. Taki sposób działania jest zbieżny zarówno z dobrymi praktykami biznesowymi, jak i z

interesem państwa w sytuacji, gdy regulowany sektor zmienia się bezustannie. Określanie celów,

mierników, dodatkowych działań do podjęcia lub zakresu dostosowania obecnie ujętych w

dokumencie do zmieniających się realiów, a także innych bieżących korekt w obszarze realizacji

Polityki AI będzie zadaniem funkcjonującego przy Komitecie Rady Ministrów do spraw Cyfryzacji

(zwanego dalej „KRMC”) Zespołu Zadaniowego Polityki AI i rekomendowanych przez niego planów

działania, projektów priorytetowych i harmonogramów.

Koordynacja opracowywania tych zmian oraz ogół wdrażania działań opisanych w tym dokumencie

będą realizowane przez ministra właściwego do spraw informatyzacji. Planowane jest wsparcie w

tym zakresie w przyszłości KRMC , którego zadania, jak jest planowane , zostaną rozszerzone przez

Prezesa Rady Ministrów poprzez zmianę lub wydanie nowego Zarządzenia w sprawie Komitetu Rady

Ministrów do spraw Cyfryzacji, w szczególności rozszerzonego o nowe kompetencje wynikające z

niniejszej Polityki AI.

Analogicznie, jeżeli dla realizacji celów wynikających z Polityki AI konieczne będzie rozszerzenie lub

zmiana kompetencji innych instytucji i organów, lub inne rozwiązania natury legislacyjnej, zostaną

one dokonane poprzez stosowne korekty aktualnie obowiązujących aktów prawnych lub

dokumentów programowych.

Za operacyjne aspekty wdrażania Polityki AI odpowiedzialny będzie Zespół Zadaniowy Polityki AI,

którego powstanie planowane jest przy KRMC stosowanie do § 17 zarządzenia nr 48 Prezesa Rady

Ministrów z dnia 12 kwietnia 2016 r. w sprawie Komitetu Rady Ministrów do spraw cyfryzacji (M.P. z

2018 r. poz. 705 oraz z 2020 r. poz. 226). Zapewni to jednocześnie spójność działań całego sektora

publicznego oraz ciągłość działań wdrożeniowych. Planowanie w ramach Polityki AI oparte będzie na

planach wykonawczych corocznie przedstawianych ministrowi właściwemu do spraw informatyzacji

przez każdego z ministrów. Będą one zawierały m. in. wykaz działań, celów oraz planowanych

kosztów wraz ze źródłem finansowania. Plany te będą analizowane przez Zespół zadaniowy Polityki

AI. W planach ministrowie uwzględnią również szczegółowe działania, jakie podejmą, aby

prowadzone przez nich programy pomocowe, grantowe i dotacyjne, zamówienia publiczne oraz inne

narzędzia finansowania premiowały wykorzystanie AI przez beneficjentów i wykonawców.

Przedstawiając plany, ministrowie uwzględniają zarówno działania obsługujących ich urzędów, jak i

instytucji podległych i nadzorowanych.

Należy podkreślić, że wszyscy obywatele, wszystkie firmy, publiczne i prywatne szkoły i uczelnie,

instytucje pozarządowe oraz wszyscy inni uczestnicy życia publicznego będą również na co dzień

swoimi działaniami wyznaczać kierunki rozwoju polskiego AI, a rolą instytucji publicznych jest

wspieranie ich w tym rozwoju. Nie może to odbyć się w inny sposób niż poprzez ciągłe konsultacje z

krajowymi i zagranicznymi podmiotami oraz włączanie ich w nieustanny proces doskonalenia

polskiego ekosystemu AI, którego są częścią.

Załącznik nr 1: Definicja AI

Dotychczas nie wypracowano legalnej definicji sztucznej inteligencji w ustawodawstwach krajowych i

konwencjach międzynarodowych. Podejmowane są próby opisowego podejścia do fenomenu i

konglomeratu technik sztucznej inteligencji

Sztuczną inteligencję (ang. Artificial Intelligence – AI)52) próbuje się definiować jako dziedzinę wiedzy

obejmującą m.in. sieci neuronowe, robotykę i tworzenie modeli zachowań inteligentnych oraz

programów komputerowych symulujących te zachowania, włączając w to również uczenie

maszynowe (ang. machine learning), głębokie uczenie (ang. deep learning) oraz uczenie wzmocnione

(ang. enforsement learning).

Dzięki modelowaniu wiedzy, danych i rozwijaniu systemów algorytmów oraz mocy obliczeniowych,

co w obecnym stanie techniki pozwala na uzyskanie względnie zautomatyzowanego systemu

pozyskiwania, przetwarzania i analizy danych, który daje możliwość samoistnego (autonomicznego)

ulepszania systemu lub przewidywania zachowań i działań na podstawie analizy zebranych danych i

korelacji między nimi, z możliwością wpływu na środowisko zewnętrzne oraz pozostające z nim w

interakcji za pomocą sensorów i siłowników. Interakcje te mogą zachodzić mechanicznie lub z

udziałem człowieka w cyklu życia sztucznej inteligencji począwszy od etapu kreacji, rozwoju,

wdrożenia, stosowania, aż po etap decyzji o wyłączeniu z pracy i utylizacji.

Konsensus w obszarze definicji AI

Istnieje jednak konsensus międzynarodowy w zakresie ujęcia definicji sztucznej inteligencji od strony

modelu systemowego, opartego na technicznym nurcie rozwoju modelu inteligentnego agenta.

Podejście to sprowadza się do opisu sztucznej inteligencji jako Systemu AI. Niniejsza Polityka AI

opiera się na przyjęciu Systemu AI centralnego pojęcia dla technologicznego ujęcia sztucznej

inteligencji. Tym samym Polityka AI przyjmuje za własną definicję Systemu AI wypracowaną w

ramach OECD przez grupę niezależnych ekspertów AIGO (OECD).

System AI według OECD53) to system oparty na koncepcji maszyny, która może wpływać na

środowisko, formułując zalecenia, przewidywania lub decyzje dotyczące zadanego zestawu celów.

Czyni to, wykorzystując dane wejściowe, dane maszynowe lub ludzkie do



postrzegania rzeczywistych lub wirtualnych środowisk,



streszczania takiego postrzegania w modele ręcznie lub automatycznie,



wykorzystywania interpretacji modeli do formułowania opcji wyników.

W schemacie system sztucznej inteligencji składa się z trzech głównych elementów



czujników (sensorów),



logiki operacyjnej (modeli algorytmów),



siłowników (aparatu wykonawczego).

52)

Bartłomiej Michałowski, Internet of Things (IoT) i Artificial Intelligence (AI) w Polsce. Jak wykorzystać

rewolucję technologiczną Internetu rzeczy i sztucznej inteligencji w rozwoju Polski, Instytut Sobieskiego,

Warszawa 2018.

53)

http://www.oecd.org/going-digital/ai/

Czujniki zbierają nieprzetworzone dane ze środowiska, a siłowniki podejmują działania w celu zmiany

stanu środowiska. Kluczowa siła systemu sztucznej inteligencji znajduje się w jego logice operacyjnej

(modelach algorytmów), która dla danego zestawu celów i na podstawie danych wejściowych z

czujników zapewnia ekstrakcje (wynik) dla siłowników – jako zalecenia, przewidywania lub decyzje,

które mogą wpłynąć na stan środowiska.

Rysunek 3. System AI według OECD. Źródło: opracowanie grupy ekspertów AIGO (OECD) OECD Digital Economy

54)

Papers November 2019 No. 291

System AI powinien być zgodny z zasadami etycznymi, zawartymi wytycznych dla godnej zaufania AI,

takimi jak55)



nadzorcza rola człowieka,



solidność techniczna i bezpieczeństwo,

54)

Scoping the OECD AI Principles Deliberations of the Expert Group on artificial Intelligence at the OECD

(AIGO) https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/d62f618a-en.pdf?expires=1603987342&id=id&accname=

guest&checksum=28E90DC24CF15EF5DCB93E1076E7ED08.

55)

Wytyczne w zakresie etyki dotyczące godnej zaufania Sztucznej Inteligencji utworzone przez niezależną Grupę

Ekspertów wysokiego szczebla ds. Sztucznej Inteligencji powołanej przez Komisję Europejską w czerwcu

2018 r.: https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/high-level-expert-group-artificial-intelligence.



ochrona prywatności i zarządzanie danymi,



różnorodność, niedyskryminacja i sprawiedliwość,



dobrostan społeczny i środowiskowy,



transparentność,



rozliczalność i odpowiedzialność.

§ 2. Wykonawcą Polityki AI jest minister właściwy do spraw informatyzacji.

Załącznik nr 2: Polski ekosystem AI

Ekosystem AI stanowi horyzontalne środowisko przeznaczone do inicjowania i wspierania działań

podejmowanych przez szerokie grono interesariuszy na rzecz rozwoju polskiej innowacyjności w

obszarze AI i pozycjonowania polskiej własności intelektualnej na możliwie wysokich poziomach

globalnego łańcucha wartości związanego z przetwarzaniem danych, a także w celu zminimalizowania

ewentualnych ryzyk związanych z trwającą na świecie rywalizacją w obszarze sztucznej inteligencji i

dokonującą się transformacją gospodarki i społeczeństwa.

Ekosystem AI będzie angażował obywateli, przedsiębiorców, ośrodki naukowe, instytucje kultury i

archiwa oraz administrację państwową, zapewniając podstawy do systematycznego wzrostu

innowacyjności w obszarze AI, z dbałością o bezpieczeństwo cybernetyczne, uczciwą konkurencję

oraz zasady etyki i paradygmat suwerenności jednostki ludzkiej wobec AI w poszanowaniu

solidarności społecznej i zrównoważonego rozwoju.

Działania podejmowane w ramach ekosystemu AI mają



wspierać powstawanie polskich podmiotów gospodarczych budujących rozwiązania AI,



promować wykorzystywanie rozwiązań AI w całej polskiej gospodarce,



wspierać eksport polskich firm AI,



sprzyjać kształceniu, zdobywaniu kwalifikacji i rozwijaniu kompetencji i umiejętności w

obszarze AI,



wspierać badania, w szczególności badania interdyscyplinarne w obszarze AI,



promować udział polskich naukowców i przedsiębiorców w gremiach międzynarodowych

dyskutujących o AI i jej rozwoju.

Aby było to możliwe, konieczne jest zapewnienie skoordynowanej polityki państwa w obszarze AI i

zoganizowanie ośrodka zarządzania polskim ekosystemem AI.

Polski ekosystem AI działa również w wymiarze międzynarodowym, prawnym oraz w wymiarze

kszłtujących się standardów technicznych i organizacyjnych, a przede wszystkim określa działania

człowieka funkcjonującego w społeczeństwie i środowisku na podstawie zasad etycznych dla godnej

zaufania sztucznej inteligencji. Wspomniane wymiary stanowią razem dynamiczne ramy ekosystemu,

z jednej strony rolę stabilizatora, z drugiej zaś uwzględniają potrzebę ciągłego jego kształtowania,

gdyż wyzwanie, jakim jest AI, jest procesem ledwo rozpoczętym – tak w badaniach społecznopolitycznych, jak w rozwiązaniach zawartych w politykach czy regulacjach negocjowanych na świecie.

Strategicznymi czynnikami budowania potencjału polskiej AI są



dane,



wiedza, kompetencje, umiejętności i kwalifikacje,



finansowanie,



infrastruktura.

Wymienione czynniki reprezentują niezbędne obszary działania, w których zorganizowane i

skoordynowane zarządzanie doprowadzi do osiągnięcia celów Polityki AI.

Koordynacja Polityki AI

Za koordynację wdrażania Polityki AI odpowiedzialny jest minister właściwy do spraw informatyzacji.

Kluczową rolę w monitorowaniu i wspieraniu koordynacji postępów prac nad wdrażaniem Polityki AI

odgrywać będzie Zespoł Zadaniowy Polityki AI, którego powstanie planowane jest przy KRMC. Zespół

zadaniowy zostanie powołany przez KRMC na wniosek ministra właściwego do spraw informatyzacji.

Zespół Zadaniowy Polityki AI będzie przedstawiał KRMC projekt informacji o realizacji działań w

ramach Polityki AI za dany rok. Projekt ten, po rozpatrzeniu przez KRMC, będzie przedstawiany

Radzie Ministrów przez ministra właściwego do spraw informatyzacji.

Rysunek 4. Polski ekosystem AI. Źródło: opracowanie własne

W celu skutecznego monitorowania, realizowania i koordynowania Polityki AI planowane jest

powołanie



Zespołu Zadaniowego Polityki AI – działającego przy KRMC, przewodniczył mu będzie

Pełnomocnik Prezesa Rady Ministrów do spraw GovTech. Zadaniem Zespołu będzie

monitorowanie i operacyjne koordynowanie działań instytucji publicznych w zakresie

wdrożenia Polityki AI, przy współdziałaniu poniżej określonych jednostek



Punktu Kontaktowego AI – powoływanego przez ministra właściwego do spraw

informatyzacji przy jednostce Centrum Programu Operacyjnego Polska Cyfrowa w celu

wsparcia interesariuszy i koordynacji interesariuszy programów pomocy finansowej z

centralnego budżetu UE, takich jak Cyfrowa Europa czy Horyzont Europa,



Obserwatorium AI dla Rynku Pracy – powoływanego przez ministra właściwego do spraw

informatyzacji w celu monitorowania i badań wpływu AI na rynek pracy, przy współdziałaniu

z ministrem właściwym do spraw pracy,



Obserwatorium Międzynarodowej Polityki Sztucznej Inteligencji i Transformacji Cyfrowej –

powoływana przez ministra właściwego do spraw informatyzacji w celu monitorowania

polityk i regulacji AI innych krajów, formułowania rekomendacji dla inicjatyw

międzynarodowych w obszarze AI, monitorowania światowych trendów w rozwoju AI, przy

współdziałaniu z MSZ,



Rady AI – powoływanej ad hoc, przez ministra właściwego do spraw informatyzacji, do

wsparcia w określaniu wyzwań dla badań naukowych i projektów flagowych, określaniu

standardów stosowania AI w Polsce oraz koordynacji uzgodnień programów pomocy

publicznej, określonych przez NCBiR, NCN, Horyzont Europa oraz w innych dostępnych

źródłach, a także do alokacji środków budżetu państwa lub rekomendacji dla budżetu

samorządu terytorialnego. Skład rady AI będzie zbalansowany sektorowo i będą do niej

powoływani przedstawiciele nauki, biznesu, środowisk organizacji pozarządowych oraz

administracji publicznej. Rada AI będzie konsultować swoje rekomendacje z Radą

Innowacyjności i Radą ds. Cyfryzacji,

Zespołu legislacyjnego AI – powoływany przez ministra właściwego do spraw informatyzacji do

adresowania wyzwań prawnych oraz etycznych wspierających wdrożenie Polityki AI.

Skład wskazanych powyżej jednostek, tryb funkcjonowania, kompetencje oraz źródła finansowania

zaproponuje ministrowi właściwemu do spraw informatyzacji Zespół Zadaniowy Polityki AI,

dokonując w miarę potrzeb propozycji niezbędnych zmian, w tym zmian w składzie osobowym lub

doprecyzowań zakresu działalności każdej jednostki oraz planu jej działania w zakresie wyznaczonym

Polityką AI.

W ramach Polityki AI położony będzie nacisk na rozwój ekosystemu AI, mający na względzie

następujące kierunki działań każdego z czterech wymiarów ram polskiego ekosystemu AI

Tabela 2. Ramy polskiego ekosystemu AI

Ramy polskiego ekosystemu AI

Wymiar

międzynarodowy

Kierunki działań politycznych

 współpraca europejska i pozaeuropejska

 wirtualizacja pracy i mobilność

 wirtualizacja terytorialna i uczciwa konkurencja

 przeciwdziałanie monopolizacji dostępu do danych i

zamykaniu łańcuchów wartości

 wspieranie równoprawnej i zdecentralizowanej

współpracy ośrodków badawczo-naukowych

 ochrona talentów

 eksport usług AI

 organizacja transgranicznych przestrzeni testowych AI



etyczny

prawny





















standardów technicznych i

organizacyjnych









koordynacja programów pomocy publicznej i

inwestycji zagranicznych

godność ludzka i wsparcie autonomia człowieka

wobec automatyki maszyn cyfrowych

globalny kodeks etyczny AI

godna zaufania AI

definicja legalna AI

przeciwdziałanie nadaniu osobowości prawnej AI

własność danych osobowych i ich przenaszalności

ochrona tajemnic przedsiębiorstwa i brak własności

danych przemysłowych

własność intelektualna

odpowiedzialność za szkody wytwórców AI na

zasadzie staranności, a operatorów AI na zasadzie

ryzyka, a także rozróżnienie odpowiedzialności

użytkowników końcowych od odpowiedzialności

operatorów AI

wsparcie specyfikacji zamówień publicznych na

rozwiązań AI oraz ułatwienie procesu zamawiania

normy techniczne

wzajemne uznawanie certyfikatów i protokołów

zgodności

reguły interoperacyjności

standardy zarządzania danymi

§ 3. 1. Minister właściwy do spraw informatyzacji przedstawia Radzie Ministrów, w terminie do dnia 1 września danego

roku, informację o realizacji działań w ramach Polityki AI za rok poprzedni.

2. Pierwszą informację o realizacji działań w ramach Polityki AI minister właściwy do spraw informatyzacji przedstawi

Radzie Ministrów do dnia 1 września 2021 r.

§ 4. Uchwała wchodzi w życie z dniem następującym po dniu ogłoszenia.

Prezes Rady Ministrów: M. Morawiecki

DZIENNIK URZĘDOWY RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ

Warszawa, dnia 12 stycznia 2021 r.

Poz. 23

UCHWAŁA NR 196

RADY MINISTRÓW

z dnia 28 grudnia 2020 r.

w sprawie ustanowienia „Polityki dla rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce od roku 2020”

Rada Ministrów uchwala, co następuje

Załącznik do uchwały nr 196 Rady Ministrów

z dnia 28 grudnia 2020 r. (poz. 23)

Załącznik

do uchwały nr 196

Rady Ministrów

z dnia 28 grudnia 2020 r.

(poz. )

Polityka dla rozwoju

sztucznej inteligencji

w Polsce

od roku 2020

Wstęp

Polityka AI w Polsce w relacjach do dokumentów strategicznych

Niniejsza „Polityka dla rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce od 2020 roku”, zwana dalej „Polityką

AI”, jest zaprojektowana w spójności z kierunkowymi działaniami państwa, Unii Europejskiej (UE),

a także w konsekwencji przyjęcia dokumentów strategicznych organizacji międzynarodowych,

których Polska jest członkiem, takich jak Organizacja Współpracy Gospodarczej i Rozwoju (OECD).

W szczególności Polityka AI uwzględnia cele zdefiniowane w następujących dokumentach

strategicznych

„Programie otwierania danych publicznych”1), Strategii na rzecz Odpowiedzialnego Rozwoju2),

Programie „Od papierowej do cyfrowej Polski”3), Strategii Innowacyjności i Efektywności Gospodarki

„Dynamiczna Polska 2020”4), komunikacie Komisji Europejskiej (KE) „Skoordynowany plan w sprawie

sztucznej inteligencji”5), stanowisku Grupy Wyszehradzkiej dotyczącym sztucznej inteligencji6),

rekomendacjach grupy eksperckiej wysokiego szczebla ds. sztucznej inteligencji (HLEG AI) dla Komisji

Europejskiej w formie „Przewodnika etycznego dla godnej zaufania AI7) oraz zaleceniach dla „Polityki i

inwestycji w godną zaufania sztuczną inteligencję8), a także rekomendacjach9) dotyczących

zarządzania godną zaufania sztuczną inteligencją, w Strategii Polskiej Polityki Zagranicznej10) oraz

„Memorandum na rzecz rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce11)”.

W przyszłości spodziewane są dodatkowo rekomendacje Rady Europy oraz UNESCO, aktualnie

projektowane w gronie państw członkowskich, a których wyniki mogą być podstawą do przyszłych

traktatów i umów międzynarodowych dotyczących sztucznej inteligencji. Nadto oczekiwane są

aktualizacja przez KE „Skoordynowanego planu w sprawie sztucznej inteligencji”, jak również

inicjatywy dotyczące ram prawnych dla Artificial Intelligence (AI).

Polityka AI bezpośrednio stanowi część projektowanej nowej polskiej Strategii Produktywności oraz

strategii „Sprawne i Nowoczesne Państwo 2030”.

Niniejsza Polityka AI nie obejmuje działań państwa w obszarze bezpieczeństwa i obrony narodowej.

Zakłada jednak współpracę sektora cywilnego z sektorem wojskowym, w obszarach użytecznych dla

potrzeb obronności państwa zgodnie z priorytetami określonymi w „Strategii Bezpieczeństwa

1)

https://mc.bip.gov.pl/programy-realizowane-w-mc/programu-otwierania-danych-publicznych.html

https://www.gov.pl/web/inwestycje-rozwoj/informacje-o-strategii-na-rzecz-odpowiedzialnego-rozwoju

3)

https://www.gov.pl/web/cyfryzacja/od-papierowej-do-cyfrowej-polski

4)

http://kigeit.org.pl/FTP/PRCIP/Literatura/006_1_Strategia_Innowacyjnosci_i_Efektywnosci_Gospodarki_2020.pdf

5)

https://eur-lex.europa.eu/resource.html?uri=cellar:22ee84bb-fa04-11e8-a96d01aa75ed71a1.0016.02/DOC_1&format=PDF

6)

https://www.gov.pl/web/cyfryzacja/stanowisko-grupy-wyszehradzkiej-dotyczace-sztucznej-inteligencji

7)

https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ethics-guidelines-trustworthy-ai

8)

https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/policy-and-investment-recommendations-trustworthyartificial-intelligence

9)

http://www.oecd.org/going-digital/ai/

10)

https://www.gov.pl/attachment/8196524f-687b-40e6-aca8-82c53ff8e6db

11)

https://www.gov.pl/documents/31305/436699/DEKLARACJA_26022019.pdf/f0d107c8-5935-ca86-da8b9290e3c3dc26?download=true

2)

Narodowego Rzeczypospolitej Polskiej”, zatwierdzonej postanowieniem Prezydenta Rzeczypospolitej

Polskiej z dnia 12 maja 2020 roku (M.P. poz. 413).

Spis treści

Streszczenie ............................................................................................................................................. 6

Wprowadzenie ........................................................................................................................................ 9

Dlaczego AI jest ważna? ...................................................................................................................... 9

Osiągnięcia Polski .............................................................................................................................. 10

Potencjał AI........................................................................................................................................ 13

Źródła finansowania AI ...................................................................................................................... 15

1.

AI i społeczeństwo ......................................................................................................................... 24

Strategiczni partnerzy realizacji celów w obszarze AI i społeczeństwo: ........................................... 25

Cele krótkoterminowe (do 2023 r.) ................................................................................................... 25

Cele średniookresowe (do 2027 r.) ................................................................................................... 28

Cele długoterminowe ........................................................................................................................ 30

2.

AI i innowacyjne firmy ................................................................................................................... 32

Strategiczni partnerzy realizacji celów w obszarze AI i innowacyjne firmy: ..................................... 33

Cele krótkoterminowe (do 2023 r.) ................................................................................................... 34

Cele średnioterminowe (do 2027 r.) ................................................................................................. 36

Cele długoterminowe ........................................................................................................................ 37

3. AI i nauka ........................................................................................................................................... 40

Strategiczni partnerzy realizacji celów w obszarze AI i nauka: ......................................................... 41

Cele krótkoterminowe (do 2023 r.) ................................................................................................... 41

Cele średnioterminowe (do 2027 r.) ................................................................................................. 42

Cele długoterminowe ........................................................................................................................ 43

4. AI i edukacja ...................................................................................................................................... 45

Strategiczni partnerzy realizacji celów w obszarze AI i edukacja: ..................................................... 45

Cele krótkoterminowe (do 2023 r.) ................................................................................................... 46

Cele średnioterminowe (do 2027 r.) ................................................................................................. 48

Cele długoterminowe ........................................................................................................................ 48

5. AI i współpraca międzynarodowa ..................................................................................................... 50

Strategiczni partnerzy krajowi realizacji celów w obszarze AI i współpraca międzynarodowa ........ 50

Cele krótkoterminowe (do 2023 r.) ................................................................................................... 51

Cele średniookresowe (do 2027 r.) ................................................................................................... 52

Cele długoterminowe ........................................................................................................................ 54

6. AI i sektor publiczny........................................................................................................................... 56

Strategiczni partnerzy realizacji celów w obszarze AI i sektor publiczny .......................................... 57

Cele krótkoterminowe (do 2023 r.) ................................................................................................... 57

Cele średnioterminowe (do 2027 r.) ................................................................................................. 60

Cele długoterminowe ........................................................................................................................ 61

Wnioski i dalsze działania ...................................................................................................................... 62