Humanistyczne prowokacje wobec AI

W opowieściach o sztucznej inteligencji, kultura i dziedzictwo to jednorodny, zamknięty, stabilny i darmowy zasób, czekający na przetworzenie tak jak ropa naftowa albo węgiel. Te błędne wizje łatwo kwestionować za pomocą zestawu prowokacji, inspirowanych krytyką jednego z wcześniejszych przełomów technologicznych, jakim miało być Big Data.

Provocations from the Humanities for Generative AI Research (DOI: 10.48550/arXiv.2502.19190, 2026) to dobre wprowadzenie do metod rozbijania technocentrycznych opowieści o przełomach społecznych, przemianach pracy twórczej czy automatyzacji badań humanistycznych. Autorzy i autorki omawianego poniżej artykułu to osoby doświadczone w badaniach humanistycznych z wykorzystaniem metod cyfrowych. Wspólnie chcą współtworzyć i wzmacniać

alternatywny ekosystem badań nad generatywną sztuczną inteligencją, aktywnie rozwijany na konferencji FAccT oraz pokrewnych wydarzeniach

Chociaż ich propozycja ma głęboki wymiar akademicki, o czym przekonamy się jeszcze za chwilę, jestem przekonany, że da się jej użyć bezpośrednio w dyskusjach o “sztucznej inteligencji”. Szczególnie wobec tych głosów, które niebezpiecznie, bo z ogromną ignorancją, podejmują tematy związane z kulturą czy jednoznacznie interpretują funkcjonowanie społeczeństwa. Daleki jestem od zachwytu nad interpretacjami w stylu co Lacan napisał o Marksie albo wymyślania kolejnego zwrotu w badaniach, przyjmuję jednak, że dzielenie włosa na czworo albo wymyślanie nowych pojęć może być zasadne, jeśli tylko nie służy retorycznemu pozycjonowaniu się jako ekspert albo głęboki wrażliwiec, a pozwala skuteczniej opisać istotne problemy.

Sześć pytań o Big Data

metody wspólne dla nauk humanistycznych obejmują interpretację, kontekstualizację i teoretyzowanie

piszą autorzy i autorki tekstu, co przypomina nam, że w humanistyce raczej nie da się w inny sposób przyjmować technologii. Nie ma dla niej neutralnych narzędzi, prostych danych, jednoznacznych interpretacji. Problem w tym, że przemysł IT, w którym wytwarzana jest większość narzędzi, jakie dziś chcielibyśmy użyć nie tylko w badaniach, ale nawet w pisaniu o badaniach czy upowszechnianiu ich wyników, doskonale radzi sobie, nie wypełniając żadnego z tych trzech obowiązków. Tego typu wątki znajdziemy jeszcze w oryginalnych opracowaniach naukowych, opisujących koncepcję i konstrukcję oprogramowania, użyte dane treningowe czy ograniczenia metod, zabraknie ich jednak w szerokiej marketingowo-szkoleniowej narracji wokół tych narzędzi. W taki właśnie sposób rozwijać się mogą interpretacje o rychłym zastępowaniu określonych zawodów przez “AI” czy nawet inspirowanej technicznie przebudowie kultury i społeczeństwa. Perspektywa humanistyczna pozwala zejść na ziemię.

Oczywiście nie jest też tak, że taka humanistyczna interwencja mogła mieć miejsce dopiero wobec “rewolucji AI”. Ważnym wątkiem omawianego tekstu jest humanistyczna krytyka Big Data. W 2012 roku danah boyd i Kate Crawford opublikowały artykuł Critical Questions for Big Data (DOI: 10.1080/1369118X.2012.678878), w którym analizowały Big Data jako socjo-kulturowe zjawisko, w którym da się wyróżnić warstwy mitologii, specyficzne epistemologie (“na czym ma polegać wiedza”?), zagrożenia wynikające z absolutyzowania danych ilościowych czy nawet ślad tęsknoty badaczy i badaczek humanistycznych za pełną obiektywizacją ich badań:

Big Data oferuje dyscyplinom humanistycznym nowe sposoby na uzyskanie statusu nauki ilościowej i obiektywne metody.

Ostatecznie, Critical Questions for Big Data to sześć głównych wątków:

1. Big Data zmienia definicję wiedzy
2. Twierdzenia o obiektywności i dokładności danych są mylące
3. Większe zbiory danych nie zawsze oznaczają lepsze dane
4. Wyjęte z kontekstu, dane Big Data tracą swoje znaczenie
5. Fakt, że dane są dostępne, nie czyni ich etycznymi
6. Ograniczony dostęp do Big Data tworzy nowe cyfrowe podziały

Jest w pełni zrozumiałe, że 2026 rok to już najwyższa pora na zadanie podobnych pytań wobec “sztucznej inteligencji”.

Archiwa wzorem dla branży AI

Autorzy i autorki badania określają te pytania mianem “prowokacji” (tak stoi w tytule artykułu), jednak zależy im, żeby odpowiednio zrozumieć to pojęcie:

rozumiemy nasze prowokacje jako mosty, a nie mury. Wierzymy, że tak samo jak potrzebujemy kolektywnego i świadomego zrozumienia tego, co jest możliwe (a także, co istotne, niemożliwe) w kontekście generatywnej AI, tak samo potrzebujemy bardziej świadomego zrozumienia kultur, które umożliwiły jej rozwój, grup, które mogą skorzystać z jej przyszłych zastosowań, oraz tych, które obecnie ponoszą koszty jej rozwoju.

Celem zebranych pytań/prowokacji nie jest zatem odrzucenie AI, zakwestionowanie jej możliwości czy dyskredytacja jej twórców i pasjonatów. Że stawianie takich - ostatecznie pozytywnych - propozycji ma sens, dowodzi sukces artykułu Lessons from Archives: Strategies for Collecting Sociocultural Data in Machine Learning (DOI: 10.1145/3351095.3372829, 2019) Euny Seo Jo i Timnity Gebru. Autorkom udało się skutecznie umieścić w centrum dyskusji branżowej o danych treningowych fundamentalne wątki wynikające wprost z perspektyw nauk humanistycznych i społecznych - sam tekst ma w Google Scholar ponad 500 cytowań. Inspiracją dla branży AI mają być… klasyczne archiwa:

Archiwa są najdłużej funkcjonującym wspólnym wysiłkiem gromadzenia informacji o człowieku, a badacze archiwalni opracowali już język i procedury, które pozwalają rozwiązywać i omawiać wyzwania związane z gromadzeniem danych, takie jak zgoda, władza, inkluzywność, przejrzystość oraz etyka i prywatność.

Sześć humanistycznych prowokacji wobec AI

Wiemy już, że “prowokacje” autorów i autorek omawianego opracowania mają nie tyle zdyskredytować przemysł AI, co raczej dać inspirację dla rozwiązania niektórych problemów wynikających ze stosowania wytworzonych przez niego metod i narzędzi. Pokazują przy tym też potencjał humanistyki jako propozycji mogącej mieć bezpośrednie przełożenie na rzeczywistość, nawet techniczną.

Zaproponowane “prowokacje” wobec systemów sztucznej inteligencji podsumowano w tabelce, którą rozwinąłem, dodając kolumnę z własnym komentarzem:

Uff 😮‍💨. Korzystając z tych “prowokacji” w dyskusjach o AI, nie możemy jednak zapominać, że perspektywa humanistyczna nie wystarczy do budowania krytycznej opowieści o sztucznej inteligencji. Konieczne jest także sięgnięcie po wątki związane z ekologią, ekonomią polityczną czy też alternatywne tematy techniczne, poruszane przez ruch open source / copyleft / podmiotowości cyfrowej.

Grafika: Dysputa i uwięzienie św. Katarzyny, XIII w., Wikimedia Commons, domena publiczna

Autor: redakcja