AI ACT
Rozpoczęły się konsultacje publiczne nowego projektu ustawy o systemach sztucznej inteligencji, jest to propozycja Ministra Cyfryzacji dot. regulacji unijnych wynikających z tzw. AI Act.
Jego kluczowym elementem są tzw. piaskownice regulacyjne – kontrolowane środowiska, w których firmy mogą testować swoje innowacyjne rozwiązania AI bez natychmiastowego ryzyka sankcji.
Dlaczego piaskownice regulacyjne mogą nie wystarczyć
Czy piaskownice są rzeczywiście najlepszym sposobem na wspieranie startupów AI, czy raczej są to martwe przepisy, które grożą drenowaniem budżetu?
Zgodnie z założeniami ustawy, piaskownice regulacyjne mają być bezpiecznym środowiskiem, w którym firmy z sektora AI mogą testować nowe technologie sztucznej inteligencji pod okiem regulatora. Teoretycznie, taki model pozwala startupom unikać ryzyka kar za potencjalne naruszenia regulacji, jednocześnie oferując im możliwość eksperymentowania z innowacjami w kontrolowanych warunkach.
Jednak w praktyce piaskownice mogą napotkać poważne ograniczenia, głównie związane z infrastrukturą technologiczną. W sektorze AI kluczowe są zasoby obliczeniowe – potężne karty GPU, chmura obliczeniowa oraz zaawansowane narzędzia do trenowania modeli.
Obecnie na rynku panuje niedobór mocy obliczeniowych, zwłaszcza kart graficznych, które są niezbędne do pracy nad złożonymi algorytmami AI. Tymczasem piaskownice regulacyjne, bez wsparcia z zewnątrz, nie będą w stanie zaoferować zasobów obliczeniowych na poziomie wiodących dostawców, takich jak Microsoft (Azure) czy Amazon (AWS).
Problem z budową infrastruktury
Budowa piaskownic regulacyjnych wymaga ogromnych inwestycji. Tworzenie i utrzymywanie infrastruktury opartej na zaawansowanych technologiach obliczeniowych, takich jak GPU, serwery chmurowe i systemy bezpieczeństwa, jest kosztowne. Państwo musiałoby ponieść znaczne wydatki, aby zapewnić firmom środowisko technologiczne zbliżone do tego, co oferują komercyjni dostawcy usług chmurowych. To rodzi pytanie, czy taka inwestycja jest opłacalna, zwłaszcza w obliczu ograniczonych zasobów budżetowych i innych priorytetów.
Dla startupów AI, które potrzebują skalowalnych, zaawansowanych narzędzi obliczeniowych, piaskownice regulacyjne mogą okazać się niewystarczające. Firmy korzystające z rozwiązań OpenAI, AWS czy Azure mogą preferować te platformy ze względu na ich skalowalność, niezawodność i dostęp do globalnych zasobów technicznych. Dla polskiego regulatora stworzenie podobnie zaawansowanej infrastruktury wydaje się praktycznie niemożliwe – przynajmniej bez kolosalnych nakładów finansowych.
A może Rządowa Chmura Obliczeniowa?
Niestety startupy i przedsiębiorstwa prywatne, w tym te z sektora AI, nie będą miały bezpośredniego dostępu do Rządowej Chmury Obliczeniowej, ponieważ zgodnie z przepisami usługi RCO są zarezerwowane wyłącznie dla podmiotów administracji publicznej oraz jednostek powiązanych z rządem
Alternatywa, czyli wsparcie merytoryczne i akceleracja
Zamiast skupiać się na budowie własnej infrastruktury piaskownic regulacyjnych, ustawodawca mógłby lepiej wspierać firmy poprzez akcelerację innowacji oraz zapewnienie dostępu do tanich zasobów obliczeniowych, które są kluczowe dla tworzenia nowych modeli u dostawców już operujących na rynku. Oto kilka sposobów, w jaki można to zrealizować:
Subwencje i granty na dostęp do chmury obliczeniowej
Państwo mogłoby udzielać firmom dotacji lub subwencji na korzystanie z już istniejących platform, bez zbędnej formalizacji procesu, dla rozwiązań chmurowych takich jak AWS, Azure, Google Cloud czy OpenAI API itp. Dzięki temu startupy mogłyby trenować swoje modele AI przy użyciu najlepszych dostępnych narzędzi, jednocześnie minimalizując koszty po stronie budżetu państwa.
Przykład: Startup opracowujący system rozpoznawania obrazów może otrzymać dofinansowanie na korzystanie z zasobów obliczeniowych w chmurze Amazon Web Services, zamiast ograniczać się do zasobów oferowanych przez piaskownice regulacyjne, które mogłyby nie spełniać jego wymagań lub ograniczać możliwości.
Partnerstwo z globalnymi dostawcami
Państwo mogłoby nawiązać współpracę z komercyjnymi gigantami technologicznymi, takimi jak Microsoft, Amazon czy Google, aby zaoferować firmom zniżki lub preferencyjne warunki korzystania z ich usług chmurowych. Tego typu partnerstwa mogłyby zapewnić startupom dostęp do zaawansowanych narzędzi do nauki maszynowej, przez określony okres czasu, jednocześnie nie obciążając budżetu państwa kosztami budowy infrastruktury.
Przykład: Firma pracująca nad chatbotami AI mogłaby otrzymać zniżkę na korzystanie z Microsoft Azure, gdzie mogłaby trenować modele AI na globalnie skalowalnej infrastrukturze.
Akceleratory i rozwój współpracy ze środowiskiem naukowym
Państwo mogłoby zainwestować w programy akceleracyjne, które oprócz wsparcia finansowego oferowałyby także szkolenia i mentoring w zakresie AI, pomagając startupom nie tylko budować technologię, ale także łączyć z uczelniami i wspierać w dostosowaniu się do wymogów regulacyjnych. Rząd mógłby również w ramach piaskownic wspierać współpracę z uczelniami oraz innymi podmiotami technologicznymi, które mogą dostarczyć wiedzę, rekomendacje i wesprzeć firmy w szybszym dostarczeniu bezpiecznego produktu na rynek.
Czy piaskownice faktycznie pomogą startupom i konsumentom?
W obecnie proponowanym modelu żaden przedsiębiorca nie skorzysta z piaskownic dobrowolnie, chyba że nie będzie miał innego wyjścia. Lepiej aby zamiast tego pomysłu zaoferować wsparcie prawne, konsultacje oraz zasoby do testowania produktów pod kątem zgodności z utworzonymi regulacjami, a zasoby obliczeniowe zapewnianiać przez komercyjnych dostawców.