Sztuczna inteligencja, która funkcjonuje w formie „syreniego śpiewu”, może również działać jako „cyfrowy anioł” – w obu tych modelach realizowane są prace implementujące technologię blockchain.
Jeśli kobieta zawsze ma rację, a mężczyzna nie, to jeśli mężczyzna powie, że kobieta ma rację, to ma rację, czy nie?” – szukając odpowiedzi na to pytanie, należy uwzględnić szerszy wymiar. Ten rodzaj sprzeczności był przedmiotem logiki matematycznej, na bazie której powstało twierdzenie Gödla zaliczane do największych osiągnięć podstaw matematyki w historii. Austriacki uczony udowodnił m.in., że jeśli system jest niesprzeczny, to w ramach tego systemu nie można tej niesprzeczności udowodnić. Jest to wykonalne w systemie obszerniejszym – pod warunkiem, że jest on niesprzeczny.
Podobną zagadkę możemy odnaleźć w słynnym paradoksie kłamcy sformułowanym mniej więcej 2400 lat temu przez Eubulidesa. Zasadnicza koncepcja dowodu polega na zmianie „dowodliwości” i „niedowodliwości” (które występowały w twierdzeniu Gödla) na „prawdziwość” i „fałszywość”. Paradoks kłamcy mówi o niemożliwości zdefiniowania pojęcia prawdy w obrębie języka, do którego to pojęcie się odnosi. „Zdanie, które teraz wypowiadam, jest fałszywe” – każda próba analizy prowadzi do nieuchronnego wniosku, że prawdziwość tego zdania jest równoważna jego fałszywości. Źródło paradoksu stanowi więc fakt, że kłamca usiłuje wypowiedzieć zdanie na temat języka, w którym to zdanie wypowiada. Dopiero podział na język przedmiotowy i metajęzyk umożliwia uniknięcie owego paradoksu.
Powyższe sprzeczności wymuszają niejako wielowymiarowość w formułowaniu twierdzeń i ich aksjomatów. Gdy w połowie XIX w. odkryto geometrie nieeuklidesowe, zainteresowanie matematyków zaczęło się zwracać w stronę podstaw matematyki. Na jakich fundamentach można lub należy oprzeć matematykę? Geometria nieeuklidesowa, np. hiperboliczna, znakomicie odwzorowuje zmiany współczesnej gospodarki. Aby wyjaśnić oraz przewidzieć rozwój kluczowych technologii je tworzących, należy cofnąć się do fundamentalnego pytania: na jakich podstawach należy je oprzeć?
Gospodarka cyfrowa stwarza kolejne wymiary, które pozornie równoległe linie zdarzeń potrafią zespolić w jednym punkcie. Powstaje zakrzywienie na skutek nakładania się na siebie równoległych procesów. Zakrzywienie sprawia, że zarówno makro-, jak i mikroprzestrzeń przestają być płaskie. W pobliżu punktu zagnieżdżonej równoległości procesy nie zachowują się już jak niezależne byty, ale zaczynają być splątane jako całość. Na jego styku dochodzi do powstania ogromnej interakcji wzajemnych powiązań. W tym kontekście również należy analizować technologię blockchain.
Postrzeganie łańcucha bloków w oderwaniu od analizy skutków procesów równoległych jest błędne, gdyż nie uwzględnia efektu krzywizny. Model Poincarego geometrii hiperbolicznej (powierzchnia ma krzywiznę ujemną) jasno pokazuje, że:
- działania równoległe mogą na siebie wpływać oraz
- działania równoległe mogą tworzyć nowy wymiar. W ujęciu makro geometria zakrzywionej powierzchni wykazuje, że zwykłe odwzorowanie – poprzez zamianę procesów na technologię blockchain – nadaje działaniom różne i często sprzeczne wyniki.
Koncepcja zdecentralizowanej i rozproszonej bazy danych utożsamiana jest z systemem o dużym potencjale w zakresie wartości społecznych – tworzenia lepszego społeczeństwa cyfrowego. Ma być panaceum na sprawiedliwszą – bo zdecentralizowaną – metodę monetyzacji wartości tworzącej się w świecie wirtualnym oraz ma zwiększać zakres transparentności i wolności (brak pośredników). Tymczasem kilka tygodni temu przewodniczący Chińskiej Republiki Ludowej Xi Jinping zaskoczył świat, nazywając blockchain ważnym przełomem i ogłaszając dodatkowe finansowanie tej technologii. W planach rządu Chin jest stworzenie systemu kredytu społecznego. System reprezentuje ogólnokrajowy program inwigilacyjny, który śledzi zachowania obywateli, ocenia ich, a także przyznaje nagrody i kary w zależności od wyników oceny. Ideały stojące u podstaw technologii blockchain nie mają nic wspólnego z ostatecznym wynikiem jej działania, co więcej – stają się pretekstem do zwiększania totalitaryzmu. Zamiast zmarginalizowania roli aparatu państwowego prowadzą do uściślenia kontroli nad obywatelami.
Blockchain – po co jest ten „miś”?
O technologii blockchain mówi się dużo i głośno, ale wiedza na jej temat jest powierzchowna. Idea stworzenia lepszej gospodarki cyfrowej oraz skupienie się na narzędziach, a nie na konkretnych problemach systemowych prowadzi do paradoksów inwestycyjnych zbieżnych z lekcją inwestowania z filmu Miś.
„Nikt nie wie, po co, więc nie musisz się obawiać, że ktoś zapyta: »Wiesz, co robi ten miś? On odpowiada żywotnym potrzebom całego społeczeństwa. To jest miś na skalę naszych możliwości. Ty wiesz, co my robimy tym misiem? My otwieramy oczy niedowiarkom! Patrzcie, mówimy, to nasze, przez nas wykonane i to nie jest nasze ostatnie słowwo, i nikt nie ma prawa się przyczepić, bo to jest miś społeczny!«”.
Kolejną sprzecznością w technologii łańcucha bloków jest bezpieczeństwo i prywatność. Rząd w Indiach uważa kryptowaluty za oszustwo i proceduje prawo pozwalające skazywać na dziesięć lat więzienia za korzystanie z nich. W tym samym czasie Facebook zapowiada, że za rok wdroży w swoim serwisie kryptowalutę Libra, również FED i inne banki centralne rozważają powołanie własnej kryptowaluty.
W związku z rozwijającym się rynkiem obrotu danymi i w związku z kradzieżą tożsamości powstaje trend wzmacniający anonimowość. W warunkach rozwijającej się e-tożsamości w podejściu SSI (self-sovereign identity) kryptowaluty wydają się idealnym narzędziem wspomagającym bezpieczeństwo przekazywania danych (np. przez anonimizowanie płatności). Równolegle powodują one nowe możliwości w zakresie prania pieniędzy czy oszustw podatkowych i destabilizacji systemu finansowego.
Co jest zatem źródłem tych przykładowych paradoksów? Wracając do historii matematyki, wydaje się, że jest nim jednowymiarowość w badaniu zjawiska – traktowanie nowych technologii jedynie jako rodzaju konwertera AD/DA, który zmienia napięcie analogowe na cyfrowe. Kiedyś radykalna zmiana w działaniach biznesowych odbywała się na poziomie technologii wytwarzania produktów i usług (świat pojedynczych produktów). W warunkach gospodarki cyfrowej transformacja odbywa się na poziomie ekosystemów biznesowych. Model „1 n” (jeden do wielu) ustępuje miejsce modelowi „n n” (wielu do wielu – wpływ mają inne komponenty ekosystemu). Efekt synergii powstaje przez współpracę uczestników ekosystemu, do których często należą nie tylko kooperanci, ale i potencjalni konkurenci. Wszystko się zatem komplikuje, gdyż liczba wymiarów wzrasta. Zgodnie z paradoksem kłamcy i twierdzeniem Gödla aby wybrnąć z tych sprzeczności, należy znaleźć szerszy system, „metajęzyk”.
Sens procesów równoległych w gospodarce cyfrowej musi leżeć poza nimi, gdyż źródło wartości znajduje się poza wszystkim, co się w nich dzieje i faktycznie istnieje. Albowiem wszystko, co się dzieje i faktycznie istnieje, jest przypadkowe. To, co czyni rzeczy nieprzypadkowymi, nie może znajdować się w tym samym wymiarze, gdyż wtedy byłyby znowu przypadkowe. Musi znajdować się poza tym wymiarem.
Przykład wielowymiarowości znajduje się w modelu biznesowym Facebooka. Miliony osób z własnej woli upubliczniają szczegółowe dane o sobie, swoich upodobaniach, zajęciach, dokumentując je zdjęciami, filmami, postami. Robią to, realizując „linie równoległe” – np. komunikując się ze swoimi znajomymi poprzez aplikację Messenger. Powyższe działania nie „przecinają się”, gdyż nie mają nic wspólnego ze sobą. Tworzący się inny wymiar stojący u podstaw wartości danych wynika ze scalenia na pozór chaotycznych procesów w precyzyjne spersonalizowane reklamy. Przypomina on „czarną dziurę” – mało widoczną, ale bardzo zyskowną (przychody Facebooka to 55,8 mld dolarów w 2018 r., o 38% więcej niż w 2017 r.). Zachowuje się ona jak materia skondensowana, wchłania wszystkie działania znajdujące się w jej najbliższym otoczeniu.
Wiedza, którą firma może dzięki temu zdobyć ułatwia odkrywanie rynkowych zależności, podejmowanie decyzji, optymalizację procesów biznesowych i kosztów, określenie zapotrzebowania na dany produkt lub usługę i analizowanie efektywności działań marketingowych.
Rozwój sztucznej inteligencji przypomina sytuację podobną do początków II rewolucji przemysłowej – dziki kapitalizm. Dominujący model monetyzowania danych i obrotu danymi z pominięciem twórcy danych w coraz większym stopniu prowadzi do patologii. Generuje rozwarstwienie społeczne oraz niesprawiedliwą redystrybucję wartości z digitalizacji biznesu, co z kolei przekłada się na zahamowanie zrównoważonego rozwoju gospodarczego.
W gospodarce opartej na informacji twórcy danych powinni bezpośrednio zarabiać na ich wartości – być podmiotem, a nie przedmiotem tego rynku. Nie wynika to tylko z ciągotek socjalistycznych, ale z poważnego zagrożenia systemowego. Efektem szkodliwym jest manipulacja z inteligencją nastawioną przeciwko użytkownikowi internetu (dbająca o interesy tylko podmiotów zewnętrznych). Zachęty i korzyści mogą zatem być jedynie elementem służącym do pozyskania danych i rozwijania modelu opartego odgórnie na idei wywierania wpływu na nieświadomych internautów. Taka praktyka tworzy nadużycia i władzę kontrolującą zarówno produkcję, jak i konsumpcję.
Sztuczna inteligencja, która działa w formie „syreniego śpiewu”, generuje społeczeństwo cyfrowych niewolników. Użytkownicy internetu muszą narażać swoją prywatności płacić swoimi danymi w zamian za uzyskanie „bezpłatnych usług”. To jest fałszywy wybór. W rzeczywistości ekosystem BigTech to tylko pierwszy rozdział w życiu internetu. Istniejący model ma zbyt wiele wad, aby zachować rentowność. Powstające siły zbiegają się, aby zdecentralizować internet oraz przepływ wartości, uwalniając go od uzależnienia od technologicznych gigantów. Kiedy się zbiegną, odwrócą obecny model B2C, w którym prywatność i personalizacja wzajemnie się wykluczają.
Żyjemy w erze hiperłączności, w której rozmaite cyfrowe usługi przenikają do naszej codzienności. Coraz częściej to różne urządzenia komunikują się w naszym imieniu, ale nie koniecznie w naszym interesie. Wykorzystanie śladów cyfrowych do bezpiecznego korzystania z udogodnień związanych z personalizacją i automatyzacją, powinno być budowane na fundamencie zaufania. W takich okolicznościach z pomocą przychodzi koncepcja „cyfrowego anioła”. Sztuczną inteligencję można również zaprogramować tak, aby dbała o interesy twórcy danych, przewidując jego intencje i automatycznie dobierając najlepszą (dla niego) ofertę na rynku. W obu tych przypadkach ma też zastosowanie technologia blockchain, gdyż może być użyta do odmiennych systemów tworzenia wartości. Metajęzykiem jest zatem model biznesowy (Me2B) oraz jego fundamenty – np. ekonomia zaufania (Economy of Trust).
Technologia nie jest tym „czego szukamy”, ale „jak szukamy”, podobnie jak produkt bankowy – pełni funkcję pomocniczą w realizowaniu celu. Ludzie nie marzą o kredycie, ale o rozwiązaniu pierwotnego problemu – marzą o samochodach, mieszkaniach itp. Błędne jest zatem przesadne koncentrowanie się na narzędziach zamiast na potrzebie, tego typu strategie są źródłem wielu porażek biznesowych. Nowe technologie jeszcze nigdy same nie przeobraziły żadnej branży. Systemowe zmiany wynikają z propozycji wartości – połączenia technologii z nowymi potrzebami rynkowymi. Tylko takie rozwiązania mają szansę na przekucie pięknej idei w realną wartość. Niestety wśród projektów blockchainowych ciągle jeszcze dominuje podejście narzędziowe. Paradoksalnie bliskie jest ono przedsięwzięciu z kultowego filmu Miś w reżyserii Stanisława Barei (1981 r.) i potwierdza tezę, że „prawdziwe pieniądze zarabia się na drogich słomianych inwestycjach”. W nadchodzącym roku rynek powinien w większym stopniu zweryfikować tego typu inwestycje, odpowiedzieć na pytanie, po co jest ten „miś”, w wielu przypadkach sporządzić protokół zniszczenia.
DR WOJCIECH KUROWSKI – Doktor nauk ekonomicznych, adiunkt w Instytucie Zarządzania Wartością SGH, ekspert zewnętrzny NCBiR w programie Inteligentny Rozwój. W przeszłości pracował m.in. w Komisji Papierów Wartościowych i Giełd (Departament Nadzoru Rynku) oraz pełnił funkcję członka zarządu w spółce informatycznej. Jest także współtwórcą kilku star-upów technologicznych zajmujących się m.in. komercjalizacją big data. Obecnie na stanowisku adiunkta prowadzi badania naukowe dotyczące kreowania wartości w erze cyfrowej, w szczególności dotyczą one automatyzacji oraz decentralizacji przepływu wartości (autor książki Mafia 2.0. Jak organizacje przestępcze kreują wartość w erze cyfrowej). W Szkole Głównej Handlowej prowadzi wykłady z big data, blockchainu oraz startupu technologicznego. Sprawuje opiekę naukową nad organizacją akademicką SGH Data Science Management oraz Blockchain Society.
