Polskie uczelnie znalazły się w punkcie zwrotnym. Demograficzne tąpnięcie, presja finansowa i galopująca technologia tworzą mieszankę, z którą system szkolnictwa wyższego musi się zmierzyć tu i teraz. O tym, jak AI zmienia kształcenie, rolę wykładowcy i oczekiwania pracodawców, dyskutowano podczas panelu „Uczelnia 2035” na Europejskim Kongresie Gospodarczym w Katowicach.
Kluczowe fakty:
- W Polsce działa ponad 400 uczelni publicznych i niepublicznych, w których w roku akademickim 2023/2024 kształciło się łącznie ponad 1,28 mln studentów.
- Odsetek polskich firm wdrażających AI wzrósł w ciągu roku trzykrotnie z 28 do 82 proc., ale wskaźnik strategii cyfryzacji wynosi zaledwie 2,9 na 10 punktów.
- Do 2030 roku AI może zwiększyć polskie PKB o 8 proc., a na świecie technologia stworzy 170 mln nowych miejsc pracy, eliminując 92 mln.
Znajdź dostawcę, partnera lub narzędzie dla swojego biznesu, a jeśli prowadzisz firmę, która w swoim DNA ma AI, skorzystaj z możliwości bezpłatnego dodania swojej firmy.
Ponad 400 uczelni, jeden wielki problem
W Polsce działa ponad 400 uczelni publicznych i niepublicznych. W roku akademickim 2023/2024 kształciło się w nich łącznie ponad 1,28 mln studentów. Liczby wyglądają stabilnie, ale pod powierzchnią narasta kilka poważnych napięć jednocześnie.
Rektor Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie, prof. Piotr Wachowiak, wymienił je wprost:
- malejąca liczba studentów wskutek niżu demograficznego,
- kurczący się rynek pracownika,
- chroniczne problemy finansowe uczelni,
- rosnące oczekiwania studentów i biznesu,
- coraz ostrzejsza konkurencja między uczelniami,
- zmienne otoczenie prawne i geopolityczne.
Do tej listy doszedł jeszcze jeden czynnik. Sztuczna inteligencja przestała być tematem przyszłości i weszła do sal wykładowych na dobre.
AI: z egzotyki do narzędzia codziennego
Wiceminister Nauki i Szkolnictwa Wyższego prof. Andrzej Szeptycki powiedział wprost, że jeszcze trzy, cztery lata temu AI była egzotyką. Dziś używamy jej przy zakupach online, analizie zachowań w mediach społecznościowych i w pracy naukowej. Staje się narzędziem nie tyle opcjonalnym, co niezbędnym.
Rektor Politechniki Śląskiej prof. Marek Pawełczyk ujął to bez owijania w bawełnę: „Niewykorzystywanie AI to dziś strata czasu, pieniędzy i możliwości. Jej potencjał trzeba oswoić i korzystać z niego z pełną świadomością.”
Jednocześnie prof. Pawełczyk zaznaczył wyraźnie, że AI nie wejdzie do laboratorium za naukowca i nie wykona pomiarów. Pomaga za to w interpretacji danych, przygotowaniu prezentacji, przeszukiwaniu baz. Warunek jest jeden: użytkownik musi mieć wiedzę, by zweryfikować to, co model podpowiada. Modele się mylą. Notorycznie.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Komentarz redaktora
To, co mówił podczas debaty prof. Ryszard Koziołek z Uniwersytetu Śląskiego, zasługuje na osobne zatrzymanie. Porównanie roku 2022 i premiery ChatGPT do projektu Manhattan nie jest przesadą dla efektu. To próba uchwycenia skali zjawiska, którego konsekwencji jeszcze nie rozumiemy. I właśnie to mnie niepokoi najbardziej w całej dyskusji o AI na uczelniach: mówimy o wdrożeniu, politykach, gigafabrykach i lukach kompetencyjnych, ale rzadko zatrzymujemy się na pytaniu fundamentalnym: co tak naprawdę produkujemy, kiedy kształcimy kogoś przy pomocy narzędzi, których sami nie do końca rozumiemy? Z drugiej strony alternatywa, czyli odwrócenie się od AI, jest po prostu niepoważna. Uczelnie, które tego nie zrobią, wyślą swoich absolwentów w świat bez mapy. Pytanie, czy mapa, którą dajemy dziś, jest właściwa.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Polska wdraża AI bez planu
Dane przedstawione przez Dorotę Zarembę, partnerkę i szefową zespołu SAP w KPMG w Polsce, brzmią zachęcająco i niepokojąco jednocześnie. Odsetek polskich firm wdrażających AI wzrósł w ciągu roku trzykrotnie: z 28 do 82 proc. Ale wskaźnik strategii cyfryzacji? Zaledwie 2,9 na 10 punktów. Wdrażamy, ale bez planu.
Zaremba zwróciła też uwagę na rozziew czasowy, który nikogo nie powinien uspokajać. Cykl życia technologii AI wynosi od 6 do 12 miesięcy. Cykl życia programu studiów: 3 do 5 lat. To przepaść, nie luka.
Zgodnie z danymi Polskiego Funduszu Rozwoju do 2030 roku AI może zwiększyć polskie PKB o 8 proc. Do tego samego roku technologia stworzy 170 mln nowych miejsc pracy na świecie, eliminując 92 mln. Netto zysk to 78 mln stanowisk. Pytanie, jakich? I czy polskie uczelnie kształcą pod nie właściwych ludzi?
Suwerenność cyfrowa: gigafabryki i koniec uzależnienia od big techów
Wiceminister Szeptycki wrócił do wątku, który w polskiej debacie pojawia się coraz częściej: własnej infrastruktury AI. Polska nie chce zdawać się wyłącznie na łaskę amerykańskich gigantów technologicznych. Stąd nacisk na krajowe i europejskie fabryki AI, w których trenowane będą modele kontrolowane przez lokalne instytucje.
Prorektor Akademii WSB prof. Marcin Lis, członek Rady ds. Cyfryzacji, rozwinął tę myśl w kontekście unijnym. Komisja Europejska wpisała tworzenie „kontynentu AI” w swoją strategię. Polska Strategia Cyfryzacji do 2035 roku wyznacza pięć kierunków działania:
- budowa infrastruktury danych i obliczeń (w tym gigafabryki),
- zwiększenie dostępu do wysokiej jakości danych poprzez datalabs,
- rozwój algorytmów i ich wdrażanie w sektorach strategicznych,
- wzmacnianie kompetencji i przyciąganie talentów do kraju,
- AI Act Service Desk, czyli wsparcie dla firm w zakresie zgodności z unijnym rozporządzeniem AI Act.
Prof. Lis dodał, że piaskownice regulacyjne mogą być realną szansą dla małych i średnich przedsiębiorstw, które chcą trenować własne modele bez wchodzenia od razu w pełną regulacyjną machinę.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Frankenstein, Oppenheimer i ChatGPT
Rektor Uniwersytetu Śląskiego prof. Ryszard Koziołek zabrał głos w sposób, który wybija się ponad standardowy dyskurs o kompetencjach i wdrożeniach. Przywołał „Frankensteina” Mary Shelley, który jest lekturą obowiązkową dla studentów inżynierii na MIT, i nakreślił paralele z projektem Manhattan. Sam Sam Altman, szef OpenAI, lubi porównywać się do Roberta Oppenheimera.
Prof. Koziołek zaproponował dwie perspektywy patrzenia na AI: głębokiego niepokoju i naukowego optymizmu. Ta pierwsza wynika z faktu, że nikt tak naprawdę nie kontroluje tego, co już zostało uruchomione. Ta druga bierze się z nadziei: jeśli kiedykolwiek znajdziemy szczepionkę na raka, to prawdopodobnie właśnie przy pomocy tych narzędzi.
Uczelnie stoją w samym środku tego napięcia. Mają uczyć z narzędzi, których skutków nikt nie potrafi precyzyjnie przewidzieć. To nie jest akademicki problem. To jest pytanie o to, co wyślemy w świat.
