Start z polskim AI. Od pomysłu do wdrożenia #ObywatelBielik

Start z polskim AI to cykl rozmów, którego celem jest przedstawienie doświadczeń związanych z polskimi modelami językowymi AI oraz praktykami firm i instytucji we wdrażaniu tych rozwiązań. Zapraszamy do rozmowy z Marcinem Dąbrowskim, współtwórcą i liderem projektu Obywatel Bielik.

Czym jest projekt Obywatel Bielik i jakie wyzwania ma pomóc rozwiązać?

Obywatel Bielik to projekt społeczny, którego celem jest zaangażowanie obywateli w rozwój polskiej sztucznej inteligencji. Każdy, niezależnie od tego, czy jest studentem, przedsiębiorcą, pracownikiem czy po prostu zainteresowanym użytkownikiem nowych technologii - może w prosty sposób włączyć się w budowę tego rozwiązania. Wystarczy korzystać z aplikacji mobilnej dostępnej na systemy Android i iOS, aby dodawać zdjęcia i ich opisy.

Działania te służą stworzeniu wysokiej jakości zbioru danych, który pozwoli wytrenować pierwszy polski model multimodalny. Obecnie Bielik jest modelem tekstowym, czyli przetwarza i rozumie wyłącznie tekst. Rozwój wersji multimodalnej umożliwi mu również analizowanie i rozpoznawanie obrazów, co znacząco poszerzy jego możliwości.

Projekt ma odpowiadać na dwa istotne wyzwania. Pierwszym jest stworzenie polskiego modelu multimodalnego, rozwijanego na danych odzwierciedlających lokalny kontekst kulturowy i społeczny. Drugim - i być może ważniejszym - jest rozwiązanie problemu, z którym często mierzą się globalne modele sztucznej inteligencji. Choć świetnie radzą sobie z rozpoznawaniem popularnych obiektów czy treści obecnych w międzynarodowych zbiorach danych, nierzadko mają trudności z właściwą interpretacją elementów charakterystycznych dla Polski.

Przykładem mogą być tradycyjne kluski śląskie, które bywają błędnie rozpoznawane jako ciasteczka lub nieusmażone pączki. Zdarzają się jednak również pomyłki o bardziej symbolicznym znaczeniu. Jeden z popularnych modeli po analizie symbolu Polski Walczącej błędnie zidentyfikował go jako logo internetowego twórcy. Takie sytuacje pokazują, że globalne modele są trenowane głównie na anglojęzycznych i międzynarodowych danych, przez co nie zawsze poprawnie rozumieją lokalne odniesienia, symbole czy elementy kultury.

Właśnie dlatego Obywatel Bielik ma pomóc stworzyć sztuczną inteligencję, która będzie lepiej rozumiała polski język, kulturę, historię i codzienny kontekst, a tym samym dostarczała bardziej trafnych i wiarygodnych odpowiedzi dla użytkowników w Polsce.

Skąd wziął się pomysł, aby rozwijać Bielika we współpracy ze społecznością?

Myślę, że wynika to przede wszystkim z naszego DNA. Warto pamiętać, że tekstowy model Bielik również powstał dzięki zaangażowaniu społeczności skupionej wokół Fundacji SpeakLeash. Od samego początku rozwój tego projektu opierał się na współpracy, otwartości i idei open science, dlatego naturalnym krokiem było przeniesienie tego podejścia także na rozwój modelu multimodalnego.

Jednocześnie mamy świadomość, że jeśli chcemy stworzyć sztuczną inteligencję, która naprawdę rozumie polski kontekst, potrzebujemy różnorodnych danych pokazujących naszą codzienność, kulturę i otoczenie. Takich danych nie da się w pełni pozyskać wyłącznie z internetu. Potrzebne są zdjęcia przedstawiające miejsca, przedmioty, symbole czy sytuacje, z którymi Polacy spotykają się na co dzień. 

Dlatego postanowiliśmy zaprosić obywateli do współtworzenia tego projektu. Fotografując i opisując otaczający ich świat, pomagają budować zbiór danych, dzięki któremu powstanie model lepiej rozumiejący polskie realia. To jednak nie tylko kwestia technologii. Równie ważne jest budowanie poczucia współodpowiedzialności i współwłasności polskiej sztucznej inteligencji.

Chcemy, aby rozwój AI nie był postrzegany jako działalność dostępna wyłącznie dla wąskiego grona specjalistów. Oczywiście nie oznacza to, że każdy obywatel musi zostać naukowcem czy inżynierem danych. Jednak nawet dodanie kilku zdjęć wraz z opisami stanowi realny wkład w rozwój projektu. To właśnie z takich pojedynczych „cegiełek” powstaje coś większego - zarówno sam model, jak i świadomość, że polska sztuczna inteligencja jest tworzona wspólnie, przez społeczność i dla społeczności. 

Dlaczego do rozwoju modelu Bielik tak istotne są dane pokazujące polskie miejsca, historię, kulturę i tradycje?

Większość współczesnych modeli sztucznej inteligencji jest trenowana przede wszystkim na danych anglojęzycznych i globalnych zasobach internetu. Dzięki temu dobrze radzą sobie z rozpoznawaniem powszechnych obiektów i uniwersalnych pojęć, ale często mają trudność ze zrozumieniem lokalnych kontekstów kulturowych, historycznych czy społecznych. A to właśnie te niuanse decydują o tym, czy model rzeczywiście rozumie rzeczywistość, w której funkcjonują jego użytkownicy.

Dlatego tak ważne są dane pokazujące polskie miejsca, symbole, tradycje, zwyczaje czy elementy codziennego życia. Dzięki nim model może nauczyć się rozpoznawać to, co jest charakterystyczne dla Polski, a nie jedynie interpretować świat przez pryzmat globalnych, najczęściej anglojęzycznych wzorców.

Jest jeszcze jeden ważny aspekt. Wiedza o lokalnych tradycjach, historii i kulturze nie jest dana raz na zawsze. W dużej mierze jest przekazywana z pokolenia na pokolenie, a wraz z odejściem osób, które ją pielęgnują i pamiętają, część tego dziedzictwa może zostać zapomniana. Chcemy wykorzystać technologię w pozytywny sposób - nie tylko do budowy nowoczesnego modelu AI, lecz także do zachowania i utrwalenia tej wiedzy dla przyszłych pokoleń.

W pewnym sensie tworzymy cyfrowy zapis naszej kultury, historii i codzienności, dzięki któremu sztuczna inteligencja będzie mogła lepiej rozumieć polski kontekst oraz pomagać użytkownikom także w odkrywaniu i pielęgnowaniu lokalnego dziedzictwa.

A materiału do tego z pewnością nie zabraknie. Polska ma niezwykle bogatą historię, różnorodną kulturę i unikalne tradycje regionalne. Od zabytków, przez lokalną architekturę i kuchnię, po symbole ważne dla naszej tożsamości – to wszystko stanowi cenne źródło wiedzy, które warto zachować i wykorzystać do budowy sztucznej inteligencji lepiej rozumiejącej Polskę i Polaków.

Czy podczas tworzenia aplikacji oraz budowania zaangażowanej społeczności napotkaliście jakieś wyzwania?

Wyzwań było kilka, ale dwa z nich okazały się szczególnie istotne.

Pierwszym było zaprojektowanie aplikacji w taki sposób, aby była intuicyjna i dostępna dla jak najszerszego grona użytkowników. Zależało nam na tym, by korzystanie z niej było maksymalnie proste - zarówno dodawanie zdjęć z galerii telefonu, wykonywanie fotografii bezpośrednio w aplikacji, jak i ich opisywanie czy korzystanie z funkcji dyktowania. Szczególnie ważne było dla nas uwzględnienie potrzeb seniorów, którzy dysponują ogromną wiedzą o lokalnej historii, tradycjach i kulturze, ale nie zawsze na co dzień korzystają z nowoczesnych technologii. Jednocześnie aplikacja nie mogła być projektowana wyłącznie z myślą o jednej grupie użytkowników. Znalezienie równowagi pomiędzy prostotą obsługi a uniwersalnością rozwiązania było jednym z największych wyzwań na etapie tworzenia produktu.

Drugie wyzwanie dotyczyło samej formuły projektu, która od początku opiera się na zaangażowaniu społeczności. Takie podejście daje ogromne możliwości, ale wiąże się również ze specyficznymi wyzwaniami organizacyjnymi. Zespół rozwijający projekt składa się z osób zaangażowanych społecznie, których sytuacja zawodowa i prywatna naturalnie się zmienia. Pojawiają się nowi współpracownicy, inni ograniczają swoje zaangażowanie lub kończą udział w projekcie. W efekcie planowanie kolejnych etapów rozwoju aplikacji czy terminów wdrażania nowych funkcjonalności bywa bardziej wymagające niż w przypadku klasycznej organizacji komercyjnej. Z drugiej strony taki model daje coś niezwykle cennego - poczucie wspólnej misji i świadomość, że tworzymy rozwiązanie służące nie tylko rozwojowi technologii, ale również społeczności.

Jeśli chodzi o zaangażowanie użytkowników, od początku wiedzieliśmy, że będzie to proces wymagający ciągłej pracy. To wyzwanie, które w praktyce nigdy się nie kończy. Dlatego już od pierwszych wersji aplikacji wprowadziliśmy elementy grywalizacji, mające zachęcać użytkowników do regularnego udziału w projekcie. Każdy może śledzić własne statystyki i liczbę wykonanych działań, ale stworzyliśmy również możliwość działania zespołowego. Użytkownicy mogą dołączać do grup i wspólnie budować dorobek swojej społeczności poprzez dodawanie oraz opisywanie zdjęć.

To dopiero początek. Obecne funkcjonalności stanowią fundament, na którym chcemy dalej rozwijać aplikację. W przyszłości planujemy wprowadzać kolejne rozwiązania zwiększające zaangażowanie użytkowników i wzmacniające poczucie, że każdy uczestnik ma realny wpływ na rozwój polskiej sztucznej inteligencji.

Czy w trakcie tworzenia i rozwijania projektu coś szczególnie Was zaskoczyło - zarówno od strony technologicznej, jak i społecznej?

Jeśli chodzi o kwestie technologiczne, nie powiedziałbym, że coś nas szczególnie zaskoczyło, ale z pewnością odczuliśmy dużą ulgę po premierze aplikacji. Już w pierwszych godzinach od uruchomienia zainteresowanie projektem było bardzo duże, a mimo wzmożonego ruchu aplikacja działała stabilnie. To był dla nas ważny moment, ponieważ trudno było wcześniej oszacować skalę zainteresowania i przygotować się na liczbę użytkowników, którzy zdecydują się dołączyć do projektu od samego początku.

Natomiast od strony społecznej i projektowej pozytywnie zaskoczyły nas przede wszystkim dwie rzeczy.

Pierwszą było ogromne zainteresowanie ze strony mediów oraz instytucji publicznych. Od początku otrzymywaliśmy liczne zaproszenia do rozmów, wywiadów i programów radiowych, a sam projekt spotkał się z bardzo życzliwym odbiorem. Co ważne, przełożyło się to również na konkretne efekty. Już kilka dni po starcie otrzymaliśmy pierwsze patronaty honorowe, między innymi od Ministerstwa Cyfryzacji, Marszałka Województwa Łódzkiego oraz Prezydenta Miasta Kielce. Był to dla nas wyraźny sygnał, że projekt odpowiada na realną potrzebę społeczną i że jego znaczenie dostrzegają również samorządy.

Drugim pozytywnym zaskoczeniem było tempo zaangażowania użytkowników. Pierwszy tysiąc zdjęć został opisany w mniej niż 48 godzin od uruchomienia aplikacji. To pokazuje, jak duży potencjał tkwi w społeczności i jak chętnie użytkownicy angażują się w tworzenie polskiej sztucznej inteligencji.

Oczywiście już wcześniej, jeszcze przed uruchomieniem aplikacji mobilnej, udało nam się zgromadzić ponad 16 tysięcy zdjęć dzięki oddolnym działaniom społeczności. Był to jednak proces rozłożony na wiele miesięcy. Tymczasem po uruchomieniu aplikacji, bez szeroko zakrojonej kampanii promocyjnej, udało się zebrać pierwsze tysiące materiałów w bardzo krótkim czasie. Dla nas jest to nie tylko sukces projektu, ale również potwierdzenie, że istnieje realna potrzeba angażowania obywateli w rozwój technologii tworzonych z myślą o Polsce i jej specyfice.

To właśnie takie reakcje - zarówno ze strony użytkowników, jak i instytucji - pokazują, że projekt ma potencjał, by stać się czymś więcej niż tylko inicjatywą technologiczną. Może stać się wspólnym przedsięwzięciem budowanym przez społeczność i dla społeczności.

Jak zapewniacie wysoką jakość danych zbieranych przez społeczność i dlaczego jest to tak istotne w procesie trenowania modelu AI?

Zacznę od drugiej części pytania. Jakość danych jest dla nas absolutnie kluczowa i można powiedzieć, że stanowi jeden z fundamentów projektu - zaraz obok społecznościowego modelu jego rozwoju. W przypadku sztucznej inteligencji obowiązuje prosta zasada: jakość modelu w dużej mierze zależy od jakości danych, na których został wytrenowany. Jeśli dane wejściowe są rzetelne, dobrze opisane i odpowiednio zweryfikowane, rośnie również jakość efektów, jakie generuje model.

Takie podejście od początku przyświecało rozwojowi tekstowego Bielika. Zespół zawsze przykładał ogromną wagę do jakości danych tekstowych, ponieważ to właśnie one stanowią fundament skutecznego modelu językowego. W przypadku modelu multimodalnego, który ma rozumieć zarówno tekst, jak i obrazy, znaczenie jakości danych jest równie duże.

Dbamy o nią na kilku poziomach. Pierwszy dotyczy samych opisów tworzonych przez użytkowników. W aplikacji został zintegrowany model Bielik, który dla osób chcących skorzystać z tej funkcji - pomaga redagować opisy zdjęć. Nie chodzi o zmianę ich treści, lecz o poprawę jakości językowej, interpunkcji czy stylistyki, tak aby opisy były bardziej spójne i czytelne.

Kolejnym etapem jest automatyczna weryfikacja przesłanych materiałów. W tym procesie wykorzystujemy między innymi model Bielik oraz inne rozwiązania z zakresu rozpoznawania obrazów. Ich zadaniem jest wykrywanie treści niezgodnych z regulaminem, identyfikowanie nieodpowiednich zdjęć lub opisów, a także wychwytywanie sytuacji, w których opis i fotografia wyraźnie do siebie nie pasują. Pozwala to szybko oznaczać potencjalne problemy i kierować je do dalszej weryfikacji.

Ostatnim, niezwykle ważnym elementem jest udział człowieka w całym procesie. Chcemy, aby zgromadzone materiały były dodatkowo przeglądane przez moderatorów - wolontariuszy zaangażowanych w projekt. To właśnie oni oceniają jakość zdjęć i opisów oraz sprawdzają, czy dane rzeczywiście spełniają wymagane standardy. Dzięki temu łączymy zalety automatycznych mechanizmów sztucznej inteligencji z ludzką wiedzą, doświadczeniem i oceną sytuacji.

Naszym celem jest stworzenie zbioru danych o możliwie najwyższej jakości. Dlatego stawiamy zarówno na nowoczesne narzędzia automatycznej kontroli, jak i na zasadę human in the loop, czyli aktywne zaangażowanie człowieka w proces weryfikacji. Wierzymy, że właśnie takie połączenie pozwoli zbudować model, który będzie nie tylko skuteczny technologicznie, ale także wiarygodny i użyteczny dla użytkowników.

Które funkcjonalności i kompetencje modelu Bielik mogą mieć największą wartość dla biznesu i instytucji publicznych?

Zanim przejdę do konkretnych zastosowań, chciałbym zwrócić uwagę na cechę, która z mojej perspektywy stanowi jedną z największych przewag Bielika. Jest nią możliwość wdrażania modelu w środowisku lokalnym (on-premise), czyli bez konieczności przesyłania danych poza infrastrukturę organizacji.

To podejście niesie za sobą szereg istotnych korzyści. Przede wszystkim zapewnia większą suwerenność danych, ponieważ informacje przetwarzane przez model pozostają w organizacji. Ułatwia również spełnianie wymagań związanych z ochroną danych, zgodnością z regulacjami oraz zachowaniem pełnej kontroli nad sposobem ich przetwarzania. Niezależnie od konkretnego obszaru zastosowania, możliwość lokalnego wykorzystania modelu znacząco zwiększa bezpieczeństwo i zaufanie do rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.

To właśnie dlatego tak duże znaczenie mają modele otwarte, takie jak Bielik. Organizacje mogą je pobrać i rozwijać we własnym środowisku, budując narzędzia dopasowane do swoich potrzeb, bez konieczności uzależniania się od zewnętrznych usług chmurowych. Ta cecha stanowi podstawę dla wielu praktycznych zastosowań w biznesie i administracji publicznej.

Jednym z najbardziej oczywistych przykładów jest analiza dokumentów. Bielik może wspierać porządkowanie i kategoryzowanie dużych zbiorów nieustrukturyzowanych informacji, analizować ich treść, identyfikować kluczowe zagadnienia, określać priorytety czy poziom skomplikowania. Dzięki temu dokumenty, które dotychczas wymagały ręcznej analizy, mogą zostać przekształcone w uporządkowaną i łatwą do wykorzystania wiedzę.

Kolejnym zastosowaniem są tzw. konwersacyjne interfejsy do dokumentów. Zamiast przeszukiwać dziesiątki stron raportów, procedur czy regulaminów, użytkownik może po prostu zadawać pytania w języku naturalnym i otrzymywać odpowiedzi na podstawie zgromadzonych dokumentów. To znacząco przyspiesza dostęp do informacji oraz usprawnia codzienną pracę zarówno urzędników, jak i pracowników firm.

Duży potencjał widzę również w obszarze redakcji i upraszczania treści. Model może wspierać korektę językową, stylistyczną i interpunkcyjną dokumentów, ale także pomagać w ich upraszczaniu. Jest to szczególnie istotne w administracji publicznej, gdzie jednym z wyzwań pozostaje tworzenie pism i komunikatów w sposób zrozumiały dla obywateli. Bielik może pomóc ocenić, czy przygotowany tekst jest jasny i czytelny, a następnie zaproponować jego uproszczenie.

Warto również podkreślić możliwości wielojęzyczne modelu. Choć Bielik został zaprojektowany przede wszystkim z myślą o języku polskim, obsługuje również wiele innych języków europejskich. Dzięki temu może wspierać tłumaczenie dokumentów, korespondencji czy materiałów roboczych, przy zachowaniu pełnej kontroli nad danymi i bez konieczności korzystania z zewnętrznych narzędzi.

Bardzo interesującym zastosowaniem jest także anonimizacja dokumentów. W praktyce oznacza to automatyczne wykrywanie danych osobowych, takich jak imiona i nazwiska, numery PESEL, adresy czy inne informacje wrażliwe, a następnie ich ukrywanie lub zastępowanie odpowiednimi oznaczeniami. Dzięki temu organizacje mogą bezpieczniej udostępniać i przetwarzać dokumenty, ograniczając ryzyko związane z ochroną danych.

To oczywiście tylko kilka przykładów. Możliwości wykorzystania takich modeli są znacznie szersze i obejmują zarówno automatyzację procesów, wsparcie pracy z wiedzą, jak i rozwój nowych usług dla obywateli czy klientów. Mam wrażenie, że dziś ogranicza nas przede wszystkim wyobraźnia i umiejętność identyfikowania problemów, które sztuczna inteligencja może pomóc rozwiązać, a nie same możliwości technologii.

Czy Bielik ma potencjał, aby skutecznie konkurować z globalnymi modelami sztucznej inteligencji? Jeśli tak, to w jakich obszarach dostrzega Pan jego największe przewagi?

Patrzę na to przede wszystkim przez pryzmat komplementarności różnych rozwiązań. Globalne modele sztucznej inteligencji mają swoje bardzo mocne strony i doskonale sprawdzają się w wielu zaawansowanych zastosowaniach. Jednocześnie istnieje szereg obszarów, w których modele lokalne, takie jak Bielik, mogą wnosić unikalną wartość i oferować przewagi trudne do osiągnięcia w przypadku rozwiązań działających wyłącznie w chmurze.

Najważniejszą z nich jest możliwość przetwarzania danych wewnątrz organizacji. W praktyce oznacza to większe bezpieczeństwo informacji, ochronę know-how oraz pełną kontrolę nad tym, gdzie i w jaki sposób dane są wykorzystywane. Dla wielu firm i instytucji publicznych jest to kluczowy argument przy wyborze technologii AI.

Istotną przewagą jest również możliwość dostosowania modelu do specyfiki konkretnej organizacji. Bielika można rozwijać w oparciu o własne procesy, słownictwo branżowe, dokumentację, procedury czy wiedzę zgromadzoną przez lata działalności. Dzięki temu model nie jest wyłącznie uniwersalnym narzędziem, ale staje się rozwiązaniem odzwierciedlającym sposób działania danej firmy lub instytucji.

W dłuższej perspektywie taki model może wręcz stać się strategicznym aktywem organizacji. O ile z globalnych rozwiązań korzystają tysiące podmiotów na całym świecie, o tyle lokalnie rozwijany i dostrajany model zawiera wiedzę, doświadczenia oraz kontekst charakterystyczny dla konkretnej organizacji. To pozwala budować przewagę konkurencyjną i zwiększać wartość posiadanych zasobów wiedzy.

Dodatkowo Bielik wyróżnia się bardzo dobrą znajomością języka polskiego oraz lokalnego kontekstu kulturowego i administracyjnego. W wielu zastosowaniach biznesowych i publicznych ma to ogromne znaczenie, ponieważ pozwala lepiej rozumieć dokumenty, komunikację czy specyficzne realia funkcjonowania polskich organizacji.

Dlatego nie postrzegałbym tego w kategoriach bezpośredniej rywalizacji z globalnymi modelami. Znacznie bardziej przekonuje mnie wizja ekosystemu, w którym różne rozwiązania wzajemnie się uzupełniają. Tam, gdzie potrzebne są najwyższe standardy bezpieczeństwa, pełna kontrola nad danymi oraz głębokie dopasowanie do specyfiki organizacji, lokalne modele takie jak Bielik mogą stanowić niezwykle wartościowe i często bardziej efektywne rozwiązanie.

Jakie są najbliższe cele rozwoju projektu Obywatel Bielik i czego możemy spodziewać się w nadchodzących miesiącach?

W perspektywie najbliższych tygodni koncentrujemy się przede wszystkim na wdrażaniu drobnych usprawnień i nowych funkcjonalności wynikających z opinii użytkowników. Pierwsze dni po premierze aplikacji dostarczyły nam bardzo cennych informacji zwrotnych, dlatego naszym najbardziej krótkoterminowym celem jest dalsze doskonalenie doświadczenia użytkownika i wprowadzanie zmian, które uczynią korzystanie z aplikacji jeszcze prostszym i wygodniejszym.

Patrząc nieco dalej, rozwój projektu opieramy na kilku kluczowych filarach.

Pierwszym z nich jest grywalizacja. Chcemy, aby udział w projekcie był nie tylko wartościowym wkładem w rozwój polskiej sztucznej inteligencji, ale również angażującym doświadczeniem. Dlatego planujemy rozwijać mechanizmy motywujące użytkowników do regularnego dodawania i opisywania zdjęć. Naszym celem jest zwiększenie zaangażowania społeczności oraz utrzymanie jej aktywności poprzez rozwiązania, które będą łączyły użyteczność z elementami pozytywnej rywalizacji i współpracy.

Drugim filarem są ukierunkowane akcje związane z pozyskiwaniem konkretnych kategorii danych. W miarę rozwoju projektu będziemy analizować, jakich zdjęć i jakich obszarów wiedzy brakuje w tworzonym zbiorze danych. Jeśli okaże się na przykład, że potrzebujemy większej liczby fotografii związanych z określonym regionem, zabytkami, obiektami kultury, lokalnymi tradycjami, przestrzenią miejską czy codziennymi elementami życia, będziemy uruchamiać dedykowane akcje angażujące społeczność właśnie wokół tych tematów. Dzięki temu będziemy mogli systematycznie uzupełniać luki w zbiorze danych i tworzyć jeszcze bardziej kompletną reprezentację polskiego kontekstu.

Trzecim obszarem rozwoju jest wsparcie użytkownika w procesie opisywania zdjęć. Docelowo chcielibyśmy stworzyć inteligentnego asystenta, który będzie pomagał ocenić, czy przygotowany opis jest wystarczająco szczegółowy i kompletny. Tego typu funkcjonalność mogłaby podpowiadać użytkownikowi, jakie informacje warto doprecyzować lub uzupełnić, co przełoży się na jeszcze wyższą jakość gromadzonych danych.

Rozwój samej aplikacji to jednak tylko jeden z kierunków naszych działań. Równie ważnym celem jest rozbudowa partnerstw i współpracy z instytucjami posiadającymi wartościowe zbiory danych i fotografii. Szczególnie zależy nam na współpracy z instytucjami kultury, organizacjami zajmującymi się historią i dziedzictwem narodowym, archiwami, muzeami oraz innymi podmiotami, które chciałyby wesprzeć rozwój polskiej sztucznej inteligencji poprzez udostępnienie swoich zasobów.

Przy tej okazji chciałbym również zaprosić do współpracy instytucje samorządowe, organizacje społeczne oraz partnerów zainteresowanych zaangażowaniem się w projekt. Wierzymy, że budowa modelu rozumiejącego polską kulturę, historię i codzienność wymaga współpracy wielu środowisk, dlatego rozwijanie sieci partnerstw będzie jednym z naszych najważniejszych priorytetów w nadchodzących miesiącach.

Co powiedziałby Pan osobom, które zastanawiają się, czy warto włączyć się w rozwój polskiej sztucznej inteligencji?

Osobom, które zastanawiają się nad zaangażowaniem w rozwój polskiej sztucznej inteligencji, powiedziałbym przede wszystkim jedno - naprawdę każdy może mieć w tym swój udział. Nie potrzeba specjalistycznej wiedzy, doświadczenia w programowaniu ani kompetencji związanych z tworzeniem modeli AI. To jedna z najważniejszych idei stojących za projektem Obywatel Bielik.

Często spotykamy się z pytaniami: „Czy moje zdjęcia są wystarczająco dobre?” albo „Czy mam odpowiednie umiejętności, żeby pomóc w rozwoju sztucznej inteligencji?”. Są to całkowicie zrozumiałe obawy, ale w praktyce nie powinny one nikogo powstrzymywać przed udziałem w projekcie.

W przypadku Obywatela Bielika nie szukamy wyłącznie perfekcyjnych, profesjonalnych fotografii. Wręcz przeciwnie - zależy nam na różnorodności. Wartościowe mogą być zarówno zdjęcia wykonane idealnie, jak i te mniej doskonałe technicznie, lekko poruszone czy wykonane w trudniejszych warunkach. Jeśli chcemy nauczyć model rozpoznawania rzeczywistego świata, musi on poznawać go w całej jego różnorodności, a nie tylko przez pryzmat idealnych fotografii.

Oczywiście obowiązują jasne zasady dotyczące bezpieczeństwa i rodzaju publikowanych materiałów, ale poza tym niemal każde zdjęcie przedstawiające otaczającą nas rzeczywistość może mieć wartość dla rozwoju modelu. Kluczowe jest również jego opisanie, ponieważ to właśnie połączenie obrazu i opisu pozwala sztucznej inteligencji lepiej zrozumieć kontekst oraz znaczenie przedstawionych treści.

To sprawia, że próg wejścia jest niezwykle niski. W praktyce wystarczy smartfon i kilka minut wolnego czasu, aby realnie przyczynić się do rozwoju polskiej sztucznej inteligencji. Każde zdjęcie i każdy opis stają się kolejnym elementem budującym model, który będzie lepiej rozumiał polski język, kulturę, historię i codzienność.

Myślę też, że jest w tym pewien wyjątkowy wymiar. Na co dzień często słyszymy o sztucznej inteligencji jako technologii tworzonej przez wielkie firmy i światowe korporacje. Tymczasem tutaj każdy może stać się częścią procesu budowania rozwiązania rozwijanego z myślą o Polsce i jej mieszkańcach. To pokazuje, że nowoczesne technologie mogą być tworzone wspólnie - przez społeczność i dla społeczności.

Dlatego zachęcałbym, aby nie zastanawiać się zbyt długo. Nawet niewielki wkład pojedynczej osoby ma znaczenie, a tysiące takich małych działań pozwalają stworzyć coś, co w przyszłości może służyć obywatelom, przedsiębiorstwom, instytucjom publicznym, organizacjom kultury i środowisku naukowemu. To nie tylko udział w projekcie technologicznym, ale także współtworzenie rozwiązania, które może stać się częścią polskiego cyfrowego dziedzictwa i przykładem nowoczesnej współpracy obywatelskiej.

Co, Pana zdaniem, mogłoby najbardziej przyspieszyć wdrażanie polskich modeli językowych w biznesie?

Z moich doświadczeń i rozmów z przedstawicielami polskiego biznesu wynika, że są dwa obszary, które mogłyby w największym stopniu przyspieszyć adopcję polskich modeli językowych.

Pierwszym jest edukacja i budowanie świadomości. Dla osób na co dzień związanych ze sztuczną inteligencją wiele zagadnień wydaje się oczywistych, jednak w świecie biznesu wciąż nie wszyscy mają świadomość, że istnieją otwarte modele językowe, które można wdrażać lokalnie, we własnej infrastrukturze. Nadal wiele organizacji nie wie, że dostępne są rozwiązania pozwalające korzystać z zaawansowanej sztucznej inteligencji bez konieczności przesyłania danych do zewnętrznych usług chmurowych.

Równie ważna jest wiedza o tym, że powstają polskie modele językowe, takie jak Bielik, które zostały stworzone z myślą o języku polskim i lokalnym kontekście kulturowym. Te rozwiązania oferują nie tylko wysoką jakość działania, ale również możliwość zachowania pełnej kontroli nad danymi oraz dostosowania modelu do potrzeb konkretnej organizacji. Dlatego zwiększanie świadomości na temat dostępnych technologii i ich możliwości postrzegam jako jeden z kluczowych warunków dalszego rozwoju tego rynku.

Drugim istotnym czynnikiem są konkretne przykłady wdrożeń i mierzalne efekty biznesowe. Przedsiębiorcy najłatwiej przekonują się do nowych technologii wtedy, gdy widzą, jak sprawdzają się one w praktyce. Potrzebujemy więc coraz większej liczby historii pokazujących, w jaki sposób polskie modele językowe usprawniają procesy biznesowe, wspierają obsługę klienta, automatyzują pracę z dokumentami, przyspieszają wyszukiwanie informacji czy pomagają pracownikom w codziennych zadaniach.

Im więcej będzie rzeczywistych przykładów zastosowań i organizacji gotowych dzielić się swoimi doświadczeniami, tym szybciej kolejne firmy będą dostrzegały potencjał takich rozwiązań. Każde udane wdrożenie buduje zaufanie do technologii i pokazuje, że sztuczna inteligencja nie jest wyłącznie koncepcją przyszłości, ale realnym narzędziem wspierającym działalność przedsiębiorstw już dziś.

Warto również podkreślić znaczenie inicjatyw popularyzujących wiedzę o polskich rozwiązaniach AI. Rozmowy z ekspertami, publikacje, studia przypadków czy cykle wywiadów prezentujące praktyczne doświadczenia użytkowników sprawiają, że przedsiębiorcy mogą lepiej zrozumieć zarówno możliwości technologii, jak i korzyści wynikające z jej wdrożenia. To właśnie dzięki takim działaniom rośnie świadomość istnienia modeli takich jak Bielik oraz wiedza o tym, jak mogą one wspierać rozwój organizacji.

Na koniec chciałbym zaprosić wszystkich zainteresowanych do odwiedzenia strony obywatel.bielik.ai, gdzie można dowiedzieć się więcej o projekcie oraz możliwościach zaangażowania się w rozwój polskiej sztucznej inteligencji. Zachęcam również do pobrania aplikacji Obywatel Bielik z App Store lub Google Play. Wystarczy zainstalować ją na swoim smartfonie, aby już dziś w prosty sposób stać się częścią projektu i współtworzyć rozwiązanie rozwijane z myślą o Polsce oraz jej przyszłości.

Dziękujemy za rozmowę!

Cykl rozmów „Start z polskim AI - od pomysłu do wdrożenia” jest realizowany w ramach programu Centrum Kompetencji AI.