Warszawa stawia na przejrzystą AI. Powstało centrum, które zmieni oblicze sztucznej inteligencji

Politechnika Warszawska otwiera Centrum Wiarygodnej Sztucznej Inteligencji – pierwszy w Polsce ośrodek badawczy, który ma sprawić, że algorytmy staną się zrozumiałe, bezpieczne i godne zaufania. Z budżetem 30 milionów złotych i partnerem z Berlina centrum zmierzy się z największym problemem współczesnej AI: czarną skrzynką.

Moment prawdy dla sztucznej inteligencji

Wyobraź sobie, że lekarz stawia diagnozę na podstawie sztucznej inteligencji, ale nie potrafi wyjaśnić dlaczego. Albo że bank odmawia ci kredytu, a algorytm nie ujawnia przyczyny. To nie science fiction - to codzienność, w której żyjemy.

7 października 2025 roku na Politechnice Warszawskiej oficjalnie zainaugurowano działalność Centrum Wiarygodnej Sztucznej Inteligencji, które ma zmienić tę sytuację. Centrum powstało dzięki prawie 30 milionom złotych z programu Fundusze Europejskie dla Nowoczesnej Gospodarki, przyznanych przez Fundację na rzecz Nauki Polskiej. To nie tylko kolejna instytucja naukowa – to odpowiedź na narastający kryzys zaufania wobec algorytmów, które coraz częściej podejmują za nas kluczowe decyzje.

Problem jest realny i rośnie w geometrycznym tempie. Globalne zaufanie konsumentów do AI spadło z 61% do 53% w ciągu ostatnich pięciu lat, a 60% firm korzystających z AI przyznaje problemy z zaufaniem do swoich modeli algorytmicznych. W Polsce sytuacja wygląda podobnie - choć według raportu KPMG 84% Polaków korzysta z AI, niewiele osób rozumie jak ona działa.

Czarna skrzynka, która decyduje o twoim życiu

Sztuczna inteligencja jest wszędzie. Kiedy scrollujesz po mediach społecznościowych, algorytm decyduje, co zobaczysz. Gdy ubiegasz się o kredyt, AI ocenia twoją wiarygodność. Podczas wizyty u lekarza, może być wykorzystana do analizy twoich badań. Problem w tym, że nawet jej twórcy często nie potrafią wytłumaczyć, dlaczego podjęła konkretną decyzję.

To zjawisko nazywane jest "czarną skrzynką" - modele AI, szczególnie oparte na deep learningu, działają w sposób nieprzejrzysty nawet dla ekspertów. Prezes Fundacji na rzecz Nauki Polskiej Krzysztof Pyrć podkreślił, że niewiarygodna AI wykorzystywana na przykład w medycynie albo wojskowości, jest poważnym zagrożeniem.

Według prof. Przemysława Biecka, dyrektora Centrum, trenowanie modeli AI jest relatywnie proste - trzeba po prostu mieć dużo danych i mocy obliczeniowej. Ale okazuje się, że wiele z tych modeli uczy się niepoprawnych zachowań. Szukanie zachowań poprawnych to prawdziwa intelektualna zagadka.

Przykład z życia wzięty: Amazon musiał porzucić swój system rekrutacyjny oparty na AI, ponieważ dyskryminował kobiety. Algorytm nauczył się wzorców z historycznych danych, w których większość zatrudnionych stanowili mężczyźni - i uznał płeć męską za preferowaną cechę kandydata. Firma nie wiedziała o tym problemie, dopóki nie przeprowadziła szczegółowej analizy.

Explainable AI – rewolucja w przejrzystości

Odpowiedzią na problem czarnej skrzynki jest Explainable AI (XAI) - zbiór technik i metodologii, które pozwalają ludziom zrozumieć, interpretować i ufać decyzjom podejmowanym przez systemy AI. Centrum koncentruje się na rozwoju wyjaśnialnej sztucznej inteligencji, której celem jest budowanie AI, którą można zrozumieć dzięki technikom interpretowalności, zweryfikować poprzez formalne testy i ocenę ryzyka oraz kontrolować w zgodzie z wartościami społecznymi i etycznymi.

XAI wyjaśnia, jak modele dochodzą do konkretnych wniosków oraz jakie są mocne i słabe strony algorytmu. To nie tylko ułatwia wykrywanie błędów - buduje też fundamentalne zaufanie między człowiekiem a maszyną.

Jak to działa w praktyce?

Wyobraź sobie, że AI analizuje zdjęcie rentgenowskie i wykrywa podejrzenie nowotworu. Zamiast po prostu wyświetlić wynik "wysokie ryzyko", XAI pokazuje, które obszary na zdjęciu wpłynęły na tę diagnozę. Lekarz widzi dokładnie, na co zwrócił uwagę algorytm - może to potwierdzić lub zakwestionować.

W finansach XAI może wyjaśnić, dlaczego klient otrzymał lub nie otrzymał kredytu - wskazując konkretne czynniki jak historia płatności, stabilność zatrudnienia czy wskaźnik zadłużenia. To nie tylko zwiększa transparentność, ale też spełnia wymogi prawne.

Nie tylko teoria - konkretne zastosowania

W Centrum działać będą cztery grupy badawcze, które skupią łącznie ponad 20 naukowców z Polski i z zagranicy. Każda z nich zajmie się innym aspektem wiarygodnej AI:

Zespół analiz technicznych pod kierunkiem prof. Przemysława Biecka będzie rozwijać zaawansowane metody walidacji i interpretacji modeli. To oni tworzą narzędzia, które pozwolą "zajrzeć do środka" algorytmów.

Grupa analizy modeli złożonych prowadzona przez prof. Janusza Hołysta z Wydziału Fizyki zajmie się badaniem algorytmów w mediach społecznościowych. Jedna z grup będzie badała działanie algorytmów w mediach społecznościowych, które bardzo często prowadzą do polaryzacji. To szczególnie ważne w czasach, gdy algorytmy decydują, co widzimy online - i jak to kształtuje nasze przekonania.

Zespół analizy społecznej pod nadzorem prof. Katarzyny Budzyńskiej skupi się na ludzkim aspekcie bezpieczeństwa AI. Nie wystarczy, że algorytm działa technicznie poprawnie - musi też być akceptowalny społecznie i etycznie.

Grupa bioinformatyki kierowana przez prof. Dariusza Plewczyńskiego wykorzysta XAI do odkrywania nowych możliwości w naukach biologicznych. Kolejne dwa zespoły skupią się na wykorzystaniu wyjaśnialnej sztucznej inteligencji, by odkrywać nowe możliwości zarówno w fizyce, jak i w naukach biologicznych.

Berlińskie wsparcie i międzynarodowa współpraca

Centrum nie działa w próżni. Strategicznym partnerem ośrodka jest Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut z Berlina - jeden z najbardziej prestiżowych ośrodków badawczych w Europie, specjalizujący się w telekomunikacji, przetwarzaniu sygnałów, wizji komputerowej i sztucznej inteligencji.

Fraunhofer HHI to potęga w świecie wyjaśnialnej AI. W 2015 roku naukowcy z Technical University of Berlin/BIFOLD i Fraunhofer Heinrich Hertz Institute opracowali metodę Layer-wise Relevance Propagation (LRP), pierwszy systematyczny sposób wyjaśniania decyzji sieci neuronowych. Ich doświadczenie jest bezcenne dla polskiego centrum.

Prof. Wojciech Samek, kierownik działu AI w Fraunhofer HHI, przez ostatnią dekadę ustanowił instytut jako globalnego lidera w wyjaśnialnej sztucznej inteligencji. Współpraca z berlińskim zespołem daje polskim naukowcom dostęp do najnowszej wiedzy i metodologii.

Regulacje przyśpieszają zmiany

Timing nie jest przypadkowy. Przepisy AI Act dotyczące modeli sztucznej inteligencji ogólnego przeznaczenia stały się obowiązujące w sierpniu 2025 roku. Unia Europejska stawia na transparentność i odpowiedzialność w AI - a Centrum jest idealnie wpisane w tę strategię.

AI Act to pierwsze w skali świata kompleksowe prawo regulujące sztuczną inteligencję. Rozporządzenie klasyfikuje systemy AI według ryzyka, które stwarzają dla użytkowników. Systemy wysokiego ryzyka - używane w medycynie, rekrutacji, edukacji czy wymiarze sprawiedliwości - muszą spełniać surowe wymogi dotyczące przejrzystości.

Dla firm oznacza to konieczność dostosowania się do nowych standardów. Podmioty oferujące rozwiązania z zakresu modeli ogólnego przeznaczenia będą zobowiązane do oceny wpływu tych modeli na prawa podstawowe, publikowania streszczeń z danych treningowych, a także zapewniania nadzoru nad ich dalszym wykorzystywaniem przez użytkowników.

Dla biznesu to nie tylko obowiązek - to szansa. Firmy, które wcześnie zaadoptują XAI, zdobędą przewagę konkurencyjną. Klienci chcą rozumieć, jak algorytmy wpływają na ich życie. Przejrzystość buduje zaufanie, a zaufanie przekłada się na lojalność.

Od medycyny po kosmonautykę

Praktyczne zastosowania prac Centrum są fascynujące. Wyniki prac Centrum będzie można zastosować w kluczowych obszarach dla społeczeństwa, takich jak medycyna, bioinformatyka czy edukacja, gdzie samo przewidywanie nie wystarcza - konieczne jest zrozumienie procesów decyzyjnych, podejmowanych przez AI.

Medycyna: AI może pomóc w diagnostyce nowotworów czy chorób neurodegeneracyjnych. Ale lekarze muszą rozumieć, dlaczego algorytm podjął konkretną decyzję. XAI pozwala im walidować wyniki i łączyć moc obliczeniową AI z ludzkim doświadczeniem klinicznym.

Odkrywanie leków: Algorytmy AI mogą przewidywać, jak nowe cząsteczki będą wchodzić w interakcje z organizmem. Prof. Biecek podkreśla, że Nagroda Nobla z fizyki i chemii z poprzedniego roku jest przykładem, jak wiele nowych rzeczy możemy się dowiedzieć dzięki algorytmowi AI, możemy odkrywać nowe cząsteczki. XAI pomaga naukowcom zrozumieć te przewidywania i kierować dalszymi badaniami.

Kosmonautyka: Zespół MI2.AI z Politechniki Warszawskiej uczestniczy w projekcie PINEBERRY realizowanym z Europejską Agencją Kosmiczną, którego celem jest opracowanie procedur zabezpieczających oraz wyjaśniających modele AI wykorzystywane w misjach kosmicznych. Od przewidywania zapotrzebowania na energię dla łazika marsjańskiego po wykrywanie śmieci kosmicznych - XAI jest kluczowe w ekstremalnych warunkach, gdzie błąd może kosztować miliony.

Finanse: Banki wykorzystują AI do oceny ryzyka kredytowego. XAI pozwala nie tylko spełnić wymogi regulacyjne, ale też wyjaśnić klientom decyzje - zmniejszając frustrację i zwiększając satysfakcję.

Wyzwania na horyzoncie

Mimo entuzjazmu ekspertów, droga przed Centrum nie jest usłana różami. Implementacja XAI w złożonych modelach deep learningowych pozostaje wyzwaniem technicznym. Czasami zwiększenie interpretowalności wiąże się z obniżeniem wydajności modelu.

Jest też kwestia edukacji. Zgodnie z artykułem 4 AI Act, pracodawcy muszą zapewnić swoim pracownikom odpowiedni poziom wiedzy i umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji. Oznacza to masową potrzebę szkoleń i budowania kompetencji w całym społeczeństwie.

Wreszcie, komercjalizacja wyników badań. Centrum musi znaleźć równowagę między rozwojem naukowym a praktycznymi zastosowaniami, które przemysł może adoptować. W pierwszej kolejności powstaną nowe wyniki badawcze, takie jak nowe metody, algorytmy, publikacje, oprogramowanie. W dalszej kolejności liczymy na dużą adaptację tych rozwiązań w przemyśle, sektorze medycznym i finansowym.

Polska szansa na bycie liderem

Prof. Biecek zapowiada: "Chcemy, aby w perspektywie pięciu lat nasze Centrum stało się europejskim punktem odniesienia w zakresie wyjaśnialnej, wiarygodnej i przejrzystej sztucznej inteligencji". To ambitny cel, ale osiągalny.

Polska ma tradycje w matematyce i informatyce. Mamy doskonale wykształconych specjalistów. Teraz mamy też centrum badawcze z budżetem pozwalającym konkurować z najlepszymi ośrodkami w Europie.

Rynek wyjaśnialnej AI ma wzrosnąć z 6,2 miliarda dolarów w 2023 roku do 16,2 miliarda dolarów do 2028 roku, z rocznym wskaźnikiem wzrostu na poziomie 20,9%. To ogromna szansa biznesowa. Firmy, które wcześnie opanują XAI, zdominują rynek w najbliższych latach.

Co to oznacza dla ciebie?

Jeśli jesteś przedsiębiorcą, to sygnał, że warto inwestować w przejrzystość swoich systemów AI. Klienci i regulatorzy będą tego wymagać. Konkurencja już to robi.

Jeśli pracujesz w branży technologicznej, to informacja, że kompetencje z zakresu XAI staną się jednym z najbardziej poszukiwanych skillów na rynku. Warto się dokształcać.

Jeśli jesteś zwykłym użytkownikiem, to dobra wiadomość. Za kilka lat algorytmy, które wpływają na twoje życie, będą musiały być zrozumiałe. Będziesz mógł kwestionować ich decyzje i żądać wyjaśnień.

Przyszłość, która jest blisko

Centrum Wiarygodnej Sztucznej Inteligencji to więcej niż akademicki projekt. To odpowiedź na fundamentalne pytanie naszych czasów: czy możemy zaufać technologii, która coraz częściej myśli za nas?

Dyrektor Centrum Współpracy Międzynarodowej Politechniki Warszawskiej Grzegorz Robak powiedział, że centrum zostało utworzone, ponieważ szybki rozwój technik sztucznej inteligencji nie szedł dotąd w parze z rozwojem technologii związanych z jej bezpieczeństwem.

Teraz to się zmienia. W Warszawie powstał ośrodek, który ma szansę realnie wpłynąć na to, jak sztuczna inteligencja będzie służyć ludzkości. Nie jako nieprzenikniona czarna skrzynka, ale jako przejrzyste narzędzie, które możemy zrozumieć, kontrolować i któremu możemy ufać.

Rewolucja w AI nie polega już tylko na tym, aby algorytmy były coraz potężniejsze. Polega na tym, aby były coraz bardziej ludzkie – zrozumiałe, odpowiedzialne i godne zaufania.

Kluczowe wnioski

✓ Centrum ma realny budżet i wsparcie międzynarodowe – 30 milionów złotych i partnerstwo z Fraunhofer HHI to solidne podstawy

✓ Wyjaśnialna AI to nie fanaberia, ale konieczność – wymuszana przez regulacje, oczekiwania społeczne i potrzeby biznesowe

✓ Zastosowania są wszędzie – od medycyny przez finanse po eksplorację kosmosu

✓ To szansa dla Polski – możemy być liderem w kluczowej technologii przyszłości

✓ Każdy jest beneficjentem – przejrzysta AI to bezpieczniejsze, sprawiedliwsze i bardziej zaufane technologie

Źródła

1. Nauka w Polsce (2025). "Centrum Wiarygodnej Sztucznej Inteligencji rusza w Warszawie"
2. Politechnika Warszawska (2025). "Oficjalna inauguracja Centrum Wiarygodnej Sztucznej Inteligencji PW"
3. HPE (2025). "What is explainable AI, or XAI?"
4. Parlament Europejski (2025). "Akt ws. sztucznej inteligencji: pierwsze przepisy regulujące AI"
5. Ministerstwo Cyfryzacji (2025). "Kolejne przepisy Rozporządzenia o Sztucznej Inteligencji (AI Act) już obowiązują"
6. Fraunhofer HHI (2025). "Artificial Intelligence - Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut"
7. BIFOLD Berlin (2025). "Horses, airplanes, and the question of what explainable AI actually explains"