{"id":6884,"date":"2024-12-17T18:30:00","date_gmt":"2024-12-17T17:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/haimagazine.com\/?p=6884"},"modified":"2025-06-26T10:20:31","modified_gmt":"2025-06-26T08:20:31","slug":"sluszne-podejscie-w-slusznej-sprawie-czyli-odpowiedzialne-projektowanie-ai-dla-realnych-zmian","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/hai-magazine\/sluszne-podejscie-w-slusznej-sprawie-czyli-odpowiedzialne-projektowanie-ai-dla-realnych-zmian\/","title":{"rendered":"\ud83d\udd12 S\u0142uszne podej\u015bcie w s\u0142usznej sprawie, czyli odpowiedzialne projektowanie AI dla realnych zmian"},"content":{"rendered":"

Inez Okulska: Kierujesz w zasadzie jedynym departamentem zajmuj\u0105cym si\u0119 AI i nowymi technologiami w Ministerstwie Cyfryzacji. Czym z twojej perspektywy istnieje \u201eAI w s\u0142usznej sprawie\u201d?<\/strong><\/p>

Pamela Krzypkowska: <\/strong>No na pewno to nie tylko spektakularne projekty, walcz\u0105ce ze zmianami klimatycznymi czy te rewolucjonizuj\u0105ce medycyn\u0119, lecz tak\u017ce codzienne usprawnienia, kt\u00f3re sprawiaj\u0105, \u017ce \u017cycie obywateli i obywatelek staje si\u0119 prostsze. Na przyk\u0142ad poprzez wsparcie urz\u0119dnik\u00f3w \u2013 kt\u00f3rzy przecie\u017c s\u0105 cz\u0119\u015bci\u0105 \u201es\u0142u\u017cby cywilnej\u201d, czyli im \u0142atwiej i lepiej im b\u0119dzie, tym lepiej b\u0119d\u0105 \u201es\u0142u\u017cy\u0107\u201d spo\u0142ecze\u0144stwu. Ale to tak\u017ce edukacja spo\u0142ecze\u0144stwa, na przyk\u0142ad poprzez kampanie o deepfake\u2019ach czy tworzenie dost\u0119pnych narz\u0119dzi AI, kt\u00f3re ka\u017cdy mo\u017ce wykorzysta\u0107 na w\u0142asne potrzeby.<\/p>

IO: Czyli dedykowane konkretnym obszarom i tematom. Ale cz\u0119sto podkre\u015blasz te\u017c rol\u0119 odpowiedzialnego projektowania system\u00f3w sztucznej inteligencji, niezale\u017cnie od ich zastosowania.<\/strong><\/p>

PK: <\/strong>Bo dobre intencje nie wystarcz\u0105. Mo\u017cemy budowa\u0107 technologie z my\u015bl\u0105 o poprawie \u017cycia, ale je\u015bli nie uwzgl\u0119dnimy etyki, r\u00f3\u017cnorodno\u015bci danych i przejrzysto\u015bci proces\u00f3w, mo\u017cemy nie\u015bwiadomie pog\u0142\u0119bia\u0107 istniej\u0105ce nier\u00f3wno\u015bci, a technologia nie powinna tego robi\u0107. AI powinna by\u0107 \u201er\u00f3wnych szans\u201d i obejmowa\u0107 ka\u017cdego \u2013 dlatego anga\u017cujemy obywateli w konsultacje spo\u0142eczne i chcemy dzia\u0142a\u0107 r\u00f3wnie\u017c na rzecz ochrony najbardziej wra\u017cliwych grup. Ka\u017cda decyzja, nawet ta pozornie techniczna czy administracyjna, ma wymiar etyczny. I to w\u0142a\u015bnie \u015bwiadomo\u015b\u0107 tej odpowiedzialno\u015bci powinna kszta\u0142towa\u0107 nasze podej\u015bcie do rozwoju AI w s\u0142u\u017cbie publicznej.<\/p>

IO: A co jest najwi\u0119kszym wyzwaniem w budowaniu tak rozumianego etycznego ekosystemu AI?<\/strong><\/p>

PK:<\/strong> Spo\u0142eczna \u015bwiadomo\u015b\u0107. Dla wielu os\u00f3b AI nadal jest technologi\u0105, kt\u00f3rej si\u0119 boj\u0105 \u2013 my\u015bl\u0105 o niej w kontek\u015bcie utraty pracy czy narz\u0119dzi kontroli. Musimy nie tylko rozwija\u0107 technologi\u0119, ale te\u017c budowa\u0107 zaufanie i edukowa\u0107. To trudne, ale niezb\u0119dne, by AI mog\u0142a rzeczywi\u015bcie s\u0142u\u017cy\u0107 spo\u0142ecze\u0144stwu w spos\u00f3b odpowiedzialny i sprawiedliwy.<\/p>

S\u0142uszna sprawa: AI for Good<\/h4>

Ulubione powiedzenie ekspert\u00f3w od technologii brzmi: technologia jest jak n\u00f3\u017c. Mo\u017cesz nim posmarowa\u0107 mas\u0142em kromk\u0119 \u015bwie\u017cego chleba, ale mo\u017cesz r\u00f3wnie\u017c zrobi\u0107 krzywd\u0119. Naturalnie pojawi\u0142 si\u0119 zatem ruch AI for Good, kt\u00f3ry propaguje u\u017cywanie sztucznej inteligencji w s\u0142usznej sprawie i d\u0105\u017cy do tego, \u017ceby sztuczna inteligencja mog\u0142a odgrywa\u0107 rol\u0119 rycerza na bia\u0142ym koniu, a nie z\u0142oczy\u0144cy. I chocia\u017c technologia AI jest ju\u017c z nami od prawie stu lat, szeroka popularyzacja ruchu AI for<\/p>

Good rozpocz\u0119\u0142a si\u0119 dopiero w czerwcu 2017 roku, kiedy Mi\u0119dzynarodowy Zwi\u0105zek Telekomunikacyjny (International Telecommunication Union, ITU), czyli agencja specjalizuj\u0105ca si\u0119 w telekomunikacji w ramach ONZ, zorganizowa\u0142 pierwsz\u0105 konferencj\u0119 AI for Good Global Summit.<\/p>

By\u0142o to forum, na kt\u00f3rym eksperci z r\u00f3\u017cnych dziedzin (naukowcy, politycy, przedstawiciele biznesu) zabierali g\u0142os, aby om\u00f3wi\u0107 sposoby, w jakie AI mo\u017ce wspiera\u0107 cele zr\u00f3wnowa\u017conego rozwoju. Forum, na kt\u00f3rym dyskutowano o tym, gdzie mo\u017cemy u\u017cy\u0107 technologii AI, by walczy\u0107 z bied\u0105, nier\u00f3wno\u015bciami p\u0142ci oraz g\u0142odem.<\/p>

Okaza\u0142o si\u0119, \u017ce prawie wsz\u0119dzie. Od czasu pierwszej konferencji ITU co roku wydaje raport, kt\u00f3ry ocenia stan technologii AI oraz wskazuje istotne use-case\u2019y, w kt\u00f3rych AI ju\u017c zosta\u0142o wykorzystane albo jeszcze mo\u017ce zosta\u0107 u\u017cyte do poprawienia sytuacji na \u015bwiecie.<\/p>

W raporcie z 2017 roku pokazano wiele organizacji korzystaj\u0105cych z rozwi\u0105za\u0144, w kt\u00f3rych modele uczenia maszynowego odgrywaj\u0105 rol\u0119 \u201efor Good\u201d:<\/p>

  1. Global Fishing Watch <\/strong>\u2013 NGO koncentruj\u0105ca si\u0119 na promowaniu zr\u00f3wnowa\u017conych praktyk rybackich i ochronie ekosystem\u00f3w morskich. U\u017cywane przez ni\u0105 modele korzystaj\u0105 z publicznie dost\u0119pnych danych na temat po\u0142o\u017cenia statk\u00f3w oraz ich aktywno\u015bci i pomagaj\u0105 organizacji oflagowa\u0107 anomalne zachowania i potencjalne nadu\u017cycia.
    <\/li>\n\n
  2. UNICEF <\/strong>\u2013 agencja ONZ, kt\u00f3ra dzia\u0142a na rzecz ochrony praw dzieci i ich dobrostanu na ca\u0142ym \u015bwiecie, stosuje proste algorytmy predykcyjne na danych takich jak mid-upper arm circumference (MUAC), kt\u00f3re s\u0142u\u017c\u0105 do monitorowania stanu od\u017cywienia dzieci w miejscach dotkni\u0119tych g\u0142odem. Zosta\u0142 te\u017c opisany potencja\u0142 u\u017cycia bardziej skomplikowanych technologii, takich jak rozpoznawanie i analiza twarzy.
    <\/li>\n\n
  3. Uniwersytet Montrealski<\/strong> \u2013 badane przez UM algorytmy, kt\u00f3re zosta\u0142y stworzone do identyfikacji kom\u00f3rek rakowych w jelicie grubym, potrafi\u0105 by\u0107 tak samo efektywne jak lekarze. To odkrycie by\u0142o szczeg\u00f3lnie wa\u017cne, poniewa\u017c specjali\u015bci z tej dziedziny s\u0105 bardzo trudno dost\u0119pni, a cz\u0119\u015b\u0107 ich b\u0142\u0119d\u00f3w mo\u017ce wynika\u0107 z przepracowania i za du\u017cej liczby analiz do przeprowadzenia. Przedstawione badania dodatkowo pokazuj\u0105, \u017ce najlepsi lekarze z tej dziedziny pope\u0142niaj\u0105 b\u0142\u0119dy w 3,5% przypadk\u00f3w, podczas gdy najlepsze technologie AI maj\u0105 wska\u017anik b\u0142\u0119d\u00f3w na poziomie 7,5%. Jednak po\u0142\u0105czenie kompetencji ludzkich i algorytm\u00f3w AI mo\u017ce obni\u017cy\u0107 wska\u017anik b\u0142\u0119d\u00f3w do zaledwie 0,5%.<\/li><\/ol>

    Nie trzeba by\u0142o czeka\u0107 d\u0142ugo, aby temat AI for Good zosta\u0142 sta\u0142ym bywalcem \u015brodowisk konferencyjnych i wydarze\u0144 rz\u0105dowych czy komercyjnych. Ka\u017cdy chcia\u0142 pokaza\u0107, \u017ce nie tylko korzysta z najbardziej innowacyjnej technologii, ale jeszcze robi to w s\u0142usznym celu.<\/p>

    W raporcie ITU z 2024 roku mo\u017cemy przeczyta\u0107 o inicjatywach takich podmiot\u00f3w:<\/p>

    Zindi Africa<\/strong>
    Platforma, pozwalaj\u0105ca na skupianie i sieciowanie spo\u0142eczno\u015bci data scientist\u00f3w w Afryce, kt\u00f3rych celem jest rozwi\u0105zywanie problem\u00f3w spo\u0142ecznych zwi\u0105zanych z AI, przedstawi\u0142a prototyp chatbota przeznaczonego dla administracji publicznej, kt\u00f3ry oparty jest na modelach open-source, dostosowanych do potrzeb kraj\u00f3w afryka\u0144skich.

    CropX<\/strong>
    Firma technologiczna, kt\u00f3ra zajmuje si\u0119 rolnictwem precyzyjnym i dostarcza rozwi\u0105zania do monitorowania p\u00f3l poprzez analiz\u0119 warunk\u00f3w glebowych w czasie rzeczywistym. AI ma pom\u00f3c u\u017cytkownikom w analizie i por\u00f3wnywa\u0107 kluczowe parametry w kontek\u015bcie wydajno\u015bci upraw. Firma raportuje, \u017ce u\u017cycie sztucznej inteligencji przyczyni\u0142o si\u0119 do 57% redukcji zu\u017cycia wody, 15% zmniejszenia stosowania nawoz\u00f3w oraz nawet 70% wzrostu plon\u00f3w.

    Esper Bionics<\/strong>
    Firma, kt\u00f3ra zajmuje si\u0119 tworzeniem zaawansowanych protez. Ich rozwi\u0105zania, takie jak Esper Hand \u2013 r\u0119ka wyposa\u017cona w sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 \u2013 dostosowuj\u0105 si\u0119 do u\u017cytkownika, analizuj\u0105 jego ruchy i nawyki, co pozwala na bardziej naturalne i precyzyjne poruszanie protez\u0105.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>

    Przyk\u0142ad\u00f3w z kolejnych raport\u00f3w i bada\u0144 przybywa\u0142o. U\u017cyciem AI we wsparciu spo\u0142ecznie warto\u015bciowych projekt\u00f3w zainteresowa\u0142o si\u0119 tak\u017ce miasto Reading w Pensylwanii, kt\u00f3re mia\u0142o problem z niewystarczaj\u0105c\u0105 liczb\u0105 funkcjonariuszy policji. Aby zwi\u0119kszy\u0107 bezpiecze\u0144stwo, miasto zainwestowa\u0142o w software predykcyjny, kt\u00f3ry analizuje dane dotycz\u0105ce przest\u0119pstw z przesz\u0142o\u015bci i identyfikuje istniej\u0105ce wzorce oraz przewiduje miejsca, gdzie interwencje policji s\u0105 najbardziej potrzebne. Celem projektu by\u0142o oczywi\u015bcie zmniejszenie przest\u0119pczo\u015bci i wsparcie przepracowanych funkcjonariuszy. <\/p>

    Zwi\u0119kszenie bezpiecze\u0144stwa spo\u0142ecze\u0144stwa obywatelskiego brzmi jak u\u017cywanie AI w s\u0142usznej sprawie. Okazuje si\u0119 jednak, \u017ce stosowany w Pensylwanii system pog\u0142\u0119bia\u0142 istniej\u0105ce problemy z nadmiernym nadzorem marginalizowanych spo\u0142eczno\u015bci, co prowadzi\u0142o do nieproporcjonalnego ukierunkowania dzia\u0142a\u0144 policji na osoby z mniejszo\u015bci etnicznych i ubogich dzielnic. Dane, na kt\u00f3rych wytrenowano model, by\u0142y ze wzgl\u0119d\u00f3w historycznych rasistowskie, niepe\u0142ne i skupia\u0142y si\u0119 bardziej na przest\u0119pstwach wyst\u0119puj\u0105cych w biedniejszych warstwach spo\u0142ecznych (takich jak drobne kradzie\u017ce) ni\u017c na tych pope\u0142nianych przez warstwy zamo\u017cniejsze (przest\u0119pstwa podatkowe). Jak to si\u0119 sta\u0142o, \u017ce chc\u0105c czyni\u0107 dobro i korzystaj\u0105c z takiego systemu, potwierdzamy jego b\u0142\u0119dny bias i betonujemy zastane nier\u00f3wno\u015bci spo\u0142eczne?<\/p>

    Dzieje si\u0119 tak dlatego, \u017ce pojawiaj\u0105 si\u0119 systemy AI, kt\u00f3re wiecznie dobra pragn\u0105c, wiecznie z\u0142o czyni\u0105. Cathy O\u2019Neil nazwa\u0142a je broni\u0105 matematycznej zag\u0142ady<\/strong> \u2013 systemami, kt\u00f3re zagra\u017caj\u0105 naszej demokracji, r\u00f3wno\u015bci i dobrostanowi spo\u0142ecznemu. Opisywane przez ni\u0105 systemy cz\u0119sto maj\u0105 szlachetne cele: s\u0142u\u017c\u0105 do poprawy bezpiecze\u0144stwa obywatelskiego czy wynik\u00f3w nauczania w szko\u0142ach. S\u0105 stosowane na wielk\u0105 skal\u0119, cz\u0119sto niezbyt transparentne (na pewno nie dla u\u017cytkownik\u00f3w, a czasem nawet dla tw\u00f3rc\u00f3w), a tak\u017ce budowane na stronniczych danych. <\/p>

    I tak samo jak w przypadku systemu u\u017cywanego w Pensylwanii, problemem nie jest to, \u017ce s\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0105. Problemem nie jest te\u017c cel, w kt\u00f3rym zosta\u0142y stworzone. Ich problemem jest to, JAK zosta\u0142y stworzone.<\/p>

    S\u0142uszne podej\u015bcie: Good AI<\/h4>

    ITU od pocz\u0105tku swojej misji AI for Good wiedzia\u0142o, \u017ce samo okre\u015blenie celu nie jest wystarczaj\u0105ce. Ju\u017c w raporcie z 2017 roku pojawiaj\u0105 si\u0119 pytania o bias, o dane treningowe, zespo\u0142y projektowe i transparentno\u015b\u0107 dost\u0119pnych modeli. Sam raport jednak nie podaje przepisu na etyczne i odpowiedzialne projektowanie AI. <\/p>

    Takie rekomendacje znajdziemy w pionierskim raporcie IEEE z 2016 roku zatytu\u0142owanym Ethically Aligned Design<\/em>.
    <\/mark>
    ZORIENTOWANIE NA LUDZKIE DOBRO
    Technologie powinny by\u0107 projektowane z my\u015bl\u0105 o maksymalizacji dobrostanu cz\u0142owieka, uwzgl\u0119dnia\u0107 prawa cz\u0142owieka, autonomi\u0119 oraz poszanowanie godno\u015bci.
    <\/mark>
    ODPOWIEDZIALNO\u015a\u0106
    Projektanci oraz tw\u00f3rcy technologii musz\u0105 wzi\u0105\u0107 odpowiedzialno\u015b\u0107 za dzia\u0142ania i potencjalne skutki system\u00f3w AI oraz upewni\u0107 si\u0119, \u017ce technologia b\u0119dzie dzia\u0142a\u0107 w spos\u00f3b bezpieczny oraz etyczny.
    <\/mark>
    PRZEJRZYSTO\u015a\u0106
    Systemy autonomiczne powinny by\u0107 projektowane w taki spos\u00f3b, by umo\u017cliwia\u0107 u\u017cytkownikom zrozumienie, w jaki spos\u00f3b podejmowane s\u0105 decyzje i na czym opiera si\u0119 ich dzia\u0142anie.
    <\/mark>
    SPRAWIEDLIWO\u015a\u0106 I BRAK UPRZEDZE\u0143
    AI powinna by\u0107 wolna od uprzedze\u0144 i dyskryminacji, a dane, na kt\u00f3rych si\u0119 opiera, powinny by\u0107 sprawiedliwie reprezentatywne, aby unikn\u0105\u0107 stronniczo\u015bci.
    <\/mark>
    OCHRONA PRYWATNO\u015aCI
    Systemy powinny szanowa\u0107 i chroni\u0107 prywatno\u015b\u0107 u\u017cytkownik\u00f3w, minimalizowa\u0107 zbieranie danych osobowych i zapewni\u0107 ich bezpieczne przetwarzanie.
    <\/mark>
    ODPORNO\u015a\u0106 NA B\u0141\u0118DY
    Technologie AI powinny by\u0107 zaprojektowane tak, aby by\u0142y odporne na awarie oraz cyberataki.
    <\/mark>
    W\u0141\u0104CZANIE INTERESARIUSZY
    Proces projektowania powinien obejmowa\u0107 szerokie grono interesariuszy, w tym u\u017cytkownik\u00f3w, regulator\u00f3w oraz ekspert\u00f3w etycznych, co umo\u017cliwi lepsze zrozumienie wp\u0142ywu systemu na spo\u0142ecze\u0144stwo.<\/mark><\/strong><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>

    Przy tak postawionych wymaganiach wiele opisanych przez Cathy O\u2019Neil system\u00f3w nie przesz\u0142oby nawet fazy test\u00f3w, gdy\u017c \u2013 tak jak system z Pensylwanii \u2013 nie s\u0105 one dostosowane do powy\u017cszych wytycznych. <\/p>

    My\u015bl\u0119, \u017ce wielu z nas wydaje si\u0119, \u017ce mamy podstawowe warto\u015bci wpisane w nasze DNA. Nie potrzebujemy, aby przypomina\u0107 nam, jak wa\u017cna jest etyka. I r\u00f3wnie\u017c w trakcie budowy kolejnego, podobnego do poprzednich systemu przyjmujemy, \u017ce mo\u017ce niepotrzebny jest nam proces jego oceny pod wzgl\u0119dem etyki i \u201edobrego projektowania\u201d. Etyka jest wa\u017cna \u2013 my\u015blimy \u2013 ale czy naprawd\u0119 musimy dodawa\u0107 sobie kolejny proces na g\u0142ow\u0119? Przecie\u017c budujemy AI w s\u0142usznej sprawie!<\/p>

    Odpowied\u017a brzmi: Owszem, musimy. Jednym z moich ulubionych przyk\u0142ad\u00f3w podczas rozm\u00f3w o potrzebie formalnego procesu oceny poziomu odpowiedzialno\u015bci system\u00f3w przy projektowaniu s\u0105 no\u017cyczki dla lewor\u0119cznych.<\/p>

    No\u017cyczki, kt\u00f3re wi\u0119kszo\u015b\u0107 z nas zna, wydaj\u0105 si\u0119 niesamowicie prostym narz\u0119dziem, a ich bazowy design na pierwszy rzut oka generalnie jest dostosowany do ka\u017cdego. Ja (i pewnie wi\u0119kszo\u015b\u0107 z was) jako osoba prawor\u0119czna (kt\u00f3ra uwa\u017ca si\u0119 r\u00f3wnie\u017c za czempionk\u0119 r\u00f3wno\u015bci, transparentno\u015bci i w\u0142\u0105czania wszystkich grup spo\u0142ecznych w dyskusje) nigdy nie pomy\u015bla\u0142abym o tym, \u017ce tak proste narz\u0119dzie mo\u017cna zaprojektowa\u0107 w spos\u00f3b u\u0142atwiaj\u0105cy korzystanie z niego osobom lewor\u0119cznym. Ba, chyba nigdy nawet nie dzieli\u0142am \u015bwiata na \u015bwiat prawo- i lewor\u0119cznych. Dlaczego? Jako osobie z uprzywilejowanej wi\u0119kszo\u015bci nie-ma\u0144kut\u00f3w trudno mi by\u0142o w og\u00f3le zauwa\u017cy\u0107, \u017ce mo\u017ce istnie\u0107 inna perspektywa. <\/p>

    Oczywi\u015bcie mamy wiele wi\u0119cej \u017cyciowych przyk\u0142ad\u00f3w w temacie braku danych i niew\u0142\u0105czania odpowiednich interesariuszy w proces projektowania. Jednym z nich jest prowadzony przez Joy Buolamwini od 2017 roku projekt Gender Shades, kt\u00f3ry pokaza\u0142, \u017ce komercyjne algorytmy rozpoznawania twarzy znacznie lepiej identyfikowa\u0142y osoby o jasnej sk\u00f3rze oraz m\u0119\u017cczyzn. Najwi\u0119ksze trudno\u015bci mia\u0142y z dok\u0142adnym rozpoznawaniem kobiet o ciemnym kolorze sk\u00f3ry. Wska\u017anik b\u0142\u0119du dla tej grupy si\u0119ga\u0142 nawet 34%, podczas gdy dla m\u0119\u017cczyzn o jasnym kolorze sk\u00f3ry wynosi\u0142 0,5%.<\/p>

    Ale ten przyk\u0142ad wszyscy znamy i ju\u017c o nim pami\u0119tamy. S\u0142yszymy o nim na ka\u017cdym kursie data science. O no\u017cyczkach dla lewor\u0119cznych wie niewiele os\u00f3b. Jednak projekt Gender Shades by\u0142 kiedy\u015b no\u017cyczkami dla lewor\u0119cznych \u2013 w\u0142a\u015bciwie nie istnia\u0142 w \u015bwiadomo\u015bci spo\u0142ecznej. Ci\u0119\u017cko jest nam stwierdzi\u0107, ile jeszcze \u201eno\u017cyczek dla lewor\u0119cznych\u201d mamy na swojej drodze do prawdziwie odpowiedzialnego AI, szczeg\u00f3lnie tego \u201efor Good\u201d. Pracujmy wi\u0119c aktywnie nad tym, \u017ceby nasze projekty by\u0142y budowane w s\u0142usznych celach, w s\u0142uszny spos\u00f3b i tak samo jak u\u0142atwia\u0142y smarowanie kromek mas\u0142em, utrudnia\u0142y wyrz\u0105dzanie krzywdy.<\/p>

    <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Pamela Krzypkowska w wywiadzie podkre\u015bla kluczow\u0105 rol\u0119 odpowiedzialnego projektowania i wdra\u017cania sztucznej AI w s\u0142u\u017cbie publicznej, k\u0142ad\u0105c nacisk na etyk\u0119, przejrzysto\u015b\u0107 i inkluzywno\u015b\u0107. Wskazuje, \u017ce AI \u201ew s\u0142usznej sprawie\u201d to nie tylko spektakularne projekty, ale r\u00f3wnie\u017c usprawnienia, kt\u00f3re u\u0142atwiaj\u0105 \u017cycie obywatelom i wspieraj\u0105 urz\u0119dnik\u00f3w. <\/p>\n","protected":false},"author":38,"featured_media":7141,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"rank_math_lock_modified_date":false,"footnotes":""},"categories":[402,756,754,405,761],"tags":[83,216,417,416,415],"popular":[],"difficulty-level":[36],"ppma_author":[356,343],"class_list":["post-6884","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-hai-magazine","category-ai_branza","category-hai_premium","category-hai-magazine-3","category-prawo_etyka","tag-ai","tag-ai-ethics","tag-ministerstwo-cyfryzacji","tag-odpowiedzialne-projektowanie-ai","tag-zmiany","difficulty-level-easy"],"acf":[],"authors":[{"term_id":356,"user_id":38,"is_guest":0,"slug":"pamela-krzypkowska","display_name":"Pamela Krzypkowska","avatar_url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/c5adbbdec67afcf35ec54cd4dc12c21bc71c002627b8ca93134b45d5f1abd364?s=96&d=mm&r=g","first_name":"Pamela","last_name":"Krzypkowska","user_url":"","job_title":"","description":"Dyrektorka Departamentu Bada\u0144 i Innowacji w Ministerstwie Cyfryzacji, specjalistka w zakresie architektur chmurowych i budowania modeli AI w zastosowaniach biznesowych"},{"term_id":343,"user_id":5,"is_guest":0,"slug":"inez-okulska","display_name":"dr Inez Okulska","avatar_url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/479f0f5551a6bf974825e84cfe39166b785e5cd476e583be6a22279c2c379917?s=96&d=mm&r=g","first_name":"dr Inez","last_name":"Okulska","user_url":"","job_title":"","description":"Redaktor naczelna hAI Magazine, badaczka i wsp\u00f3\u0142autorka modeli AI (StyloMetrix, PLLuM), wyk\u0142adowczyni, Top100 Woman in AI in PL"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6884","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/38"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6884"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6884\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7527,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6884\/revisions\/7527"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7141"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6884"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6884"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6884"},{"taxonomy":"popular","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/popular?post=6884"},{"taxonomy":"difficulty-level","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/difficulty-level?post=6884"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/ppma_author?post=6884"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}