9 artykułów
Systemy AI klasyfikują ludzi według wskaźników godności i wartości społecznej — od scoringu kredytowego po ocenę opiekunów i kandydatów do pracy. Gdzie kończy się pomiar, a zaczyna redukcjonizm?
Generatywna sztuczna inteligencja masowo produkuje pseudonaukowe treści antyszczepionkowe. Fałszywe historie pacjentów, symulowane badania naukowe i wywiady z nieistniejącymi lekarzem — AI staje się wydajną fabryką dezinformacji zdrowotnej, która zagraża powrotem chorób wcześniej wyeliminowanych.
Autonomiczne systemy AI w służbie wojskowej podejmują coraz szybciej decyzje o życiu i śmierci. Gdzie leży granica między wspomaganiem a pełną delegacją decyzji i kto za nią odpowiada?
Benchmarki modeli AI rzekomo mierzą ich zdolności, ale coraz częściej traktowane są instrument marketingu. Wyniki ulegają manipulacji, a ich realna użyteczność dla użytkowników maleje.
Algorytmy AI nie są neutralne — często reprodukują lub wręcz potęgują dyskryminację. Instancje od kredytów po rekrutację ujawniają, jak systematyczne błędy AI uderzają w najsłabsze grupy.
Systemy AI uczą się na danych historycznych, które odzwierciedlają dawne uprzedzenia. Algorytmy nie tylko je reprodukują, ale mogą potęgować, blokując naprawę niesprawiedliwości.
Algorytmy sztucznej inteligencji decydują, co możemy powiedzieć w internecie. Ktoś uważa, że to ochrona. Ktoś inny, że to cenzura. Coraz trudniej odróżnić jedno od drugiego.
Wybory 2026 będą pierwszymi, w których AI generuje kampanię, treść, kontakty i nieistniejących kandydatów. Demokracja spotyka sztuczną inteligencję. Nie wiadomo, kto wygra.
Sztuczna inteligencja wymaga olbrzymiej przepustowości. Kto zapłaci za fast-lane? I co się stanie z resztą treści, które będą musiały podzielić się powolnym pasem?