Ukończyła słynny MIM, czyli Wydział Matematyki Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego – kuźnię talentów AI, gdzie przed nią studiowali m.in. Wojciech Zaręba, Jarosław Tworek, Filip Wolski (związani z OpenAI) oraz Henryk Michalewski (związany z Google DeepMind). Bezpośrednio po studiach dostała świetną pracę jako analityczka danych w jednej z korporacji. Równolegle jednak coraz bardziej fascynowała ją fotografia i uczenie maszynowe, które studiowała na kursach u Andrew Ng czy Andreja Karpathy'ego. Po kilku latach te pasje wzięły górę – rzuciła pracę w korpo, zatrudniła się jako stażystka od data science w software house oraz rozpoczęła studia doktorskie z widzenia maszynowego (computer vision) na Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych. Jej praca dotyczyła głębokiego uczenia multimodalnych reprezentacji tekstu i obrazu.

Ryzyko się opłaciło – dziś jest jedną z najciekawszych artystek eksperymentalnych. Jej prace znajdują się w prestiżowych kolekcjach publicznych m.in. w Karlsruhe, w Linzu i we Wrocławiu, były też prezentowane m.in. w Victoria and Albert Museum, Bitforms Gallery, Venus Over Manhattan, podczas Art Basel Miami Beach i Art Dubai Digital oraz w nowojorskich galeriach Christie's i Sotheby's. Uczestniczyła w szeregu wystaw zbiorowych i indywidualnych – m.in. w Berlinie, Tokio i Hangzhou. W roku 2022 została wyróżniona w plebiscycie Top 10 Women in AI Women by Tech Foundation, a w 2025 zdobyła prestiżowe Lumen Prize, CIFRA Award oraz stypendium Onassis Foundation.

Special Guest: dr Ivona Tau.

W 13. (27.) odcinku "Limitów AI" rozmawiamy o bańkach i o inwestycjach – analizujemy dynamikę kryzysów w różnych scenariuszach, zarówno z perspektywy makro, jak i z perspektywy przeciętnego przedsiębiorcy czy konsumenta. Czym tak naprawdę jest bańka? Jak powstaje? Kiedy pęka? Na czym polega pompowanie bańki? Jakie strategie stosuje venture marketing? Jak odróżnić realny popyt od owczego pędu i spekulatywnej gorączki?

Czemu OpenAI i Anthropic tak długo zwlekają z debiutem na giełdzie (IPO)? Jak zareaguje rynek? Co jeżeli będzie podobne rozczarowanie jak po debiucie SpaceX? Czy załamanie wycen może rozlać na całą gospodarkę? Co wówczas czeka Polskę i nasze portfele?

W pierwszej części rozmowy nurkujemy głęboko pod powierzchnię narracji wokół AI – do serca technologii, czyli do półprzewodników, bez której tzw. głębokie sieci neuronowe (DNN) oraz zbudowane na nich transformery, pozostałyby tylko teorią na papierze. Czym są półprzewodniki? Jak wygląda techniczne zaplecze rewolucji AI? Dlaczego ASML i TSMC stały się strategicznymi ogniwami gospodarki? Jak półprzewodniki chronią Tajwan? Gdzie jest Polska w tym globalnym łańcuchu wartości?

Gościem 13. (27.) odcinka "Limity AI" jest Marek Zuber – ekonomista, analityk rynków finansowych i doradca gospodarczy. Studiował Finanse i Bankowość na Akademii Ekonomicznej w Krakowie oraz elektronikę na Wydziale Elektrotechniki, Automatyki i Elektroniki AGH. Zaczynał jako analityk w Banku Przemysłowo-Handlowym (1999-2002), później był m.in. głównym ekonomistą Internetowego Domu Maklerskiego (2005-2007) oraz szefem doradców ekonomicznych premiera RP Kazimierza Marcinkiewicza (2005-2006).

Od 2002 prowadzi samodzielną działalność analityczną, doradczą i szkoleniową – zajmuje się prognozami makroekonomicznymi, oceną przedsiębiorstw i doradztwem gospodarczym. Przez ponad dwie dekady zasiadał w szeregu rad nadzorczych spółek sektora bankowego i finansowego. Jako prelegent i panelista uczestniczył w ponad 300 konferencjach gospodarczych organizowanych m.in. przez Giełdę Papierów Wartościowych, Narodowy Bank Polski czy Forum Ekonomiczne w Karpaczu. Wykładowca programów MBA i studiów podyplomowych m.in. na Akademii WSB, Akademii Leona Koźmińskiego oraz Szkoły Głównej Handlowej.

Special Guest: Marek Zuber.

Wstrzymujecie się z AI? Czegoś takiego nie ma – czy chcesz czy nie chcesz twoi pracownicy już dziś korzystają z ChatGPT, Claude’a, Gemini i dziesiątek innych narzędzi, często prywatnie, poza procedurami, na własnych telefonach, wrzucając do modeli dane klientów, umowy, wyniki finansowe, korespondencję czy wewnętrzne dokumenty. Zarząd może nie wiedzieć, że w jego firmie trwa właśnie pełnoskalowa adopcja.
Tzw. Shadow AI to jedno z najważniejszych ryzyk dla przedsiębiorców. Pytanie co na to prawo? Co się dzieje z dane, które pracownik wrzuca do publicznego modelu? Czy płatny ChatGPT albo Claude rzeczywiście gwarantują poufność? Czy nie wykorzystują naszych danych obszaru roboczego do trenowania modeli?

Czy AI zastąpi prawnika? Na pewno może sprawnie przygotować research, projekt umowy, analizę czy rekomendację – nie bierze jednak żadnej odpowiedzialności i nie ma osobowości prawnej, nie może się podpisać pod dokumentami, a na skutek błędu nie straci zawodowych uprawnień. Pytanie co jeżeli wyhalucynuje przepisy albo stworzy grafikę naruszającą cudze prawa autorskie?

W 12. odcinku "Limitów AI" przyglądamy się AI z perspektywy praktyki prawnej polskiego przedsiębiorcy i codziennego zarządzania firmą. Rozmawiamy o RODO, cyberbezpieczeństwie, poufności, prawach autorskich, odpowiedzialności za błędy modeli i o nowych obowiązkach wynikających z AI Act – które z nich dotyczą polskiego przedsiębiorcy? Kiedy trzeba oznaczać treści wygenerowane przez AI? Czy chatbot musi powiedzieć klientowi, że nie jest człowiekiem? Jak wyglądają systemy wysokiego ryzyka w HR, rekrutacji, bankowości czy innych obszarach podejmowania decyzji o ludziach? I jak zabrać się za praktyczny audyt AI w organizacji?

Special Guest: Zuzanna Witek.

Zamiast przyłączać się do chóru kolejnych zachwytów nad AI, odwraca on perspektywę i pyta co AI robi z nami i z naszym człowieczeństwem? Jak wpływa na nasz język, myślenie, emocje, kulturę i społeczeństwo? Na ile antropomorfizowanie maszyn jest dehumanizowaniem nas samych? Gdzie przebiega granica między odpowiedzialnym, użytecznym korzystaniem z AI, a outsourcingiem poznawczym? Czym jest kapitulacja poznawcza (cognitive surrender)? Dlaczego dużo łatwiej jest dawać wiarę maszynom, niż samemu sobie czy innym ludzkim ekspertom?

Czy oto na naszych oczach rozgrywa się ostateczny upadek wielkiego paradygmatu wiedzy i poznania będącego dziedzictwem zachodniej cywilizacji? Tym byłaby właśnie tytułowa „epistemiczna apokalipsa" – stanem masowej dezorientacji, w której prawda i nieprawda przestają być rozróżnialne; w której nikt nie jest w stanie ich od siebie oddzielić; w której samo rozróżnienie traci sens i znaczenie, bo treści fałszywe (niezgodne z rzeczywistością) są nierozróżnialne od treści prawdziwych, a treści prawdziwe (zgodne z rzeczywistością) są dużo łatwiejsze do zakwestionowania, co treści fałszywe.

"W świecie odwróconym na opak doświadczenie prawdy jest momentem fałszu" (Guy Debord)

W drugiej części podcastu zmieniamy kąt natarcia – od psychologii i epistemologii przechodzimy do dyplomacji i geopolityki: czy dolina krzemowa prowadzi własną politykę międzynarodową? Czy AI może uprawiać dyplomację? Czym dyplomacja różni się od lobbingu i jak wyglądają kulisy wpływu na regulacje? Na czym dziś polega suwerenność poznawcza? Czy personalizacja modeli może stać się narzędziem wpływu na decydentów? I czy Europa może zachować strategiczną autonomię, skoro jej gospodarka, administracja i infrastruktura coraz mocniej uzależniają się od technologii kilku globalnych korporacji?

Special Guest: dr Mateusz Łabuz.

Już dziś AI przyspiesza programowanie, analizę dokumentów, tworzenie ekspertyz czy obsługę klienta. Popełnia jednak błędy, za które nie ponosi żadnej odpowiedzialności. Odpowiedzialność jest na nas. Jesteśmy i będziemy od tego, aby łatać po AI – wykrywać i poprawiać wyniki słabej jakości, zwłaszcza tzw. halucynacje / konfabulacje, weryfikować źródła itp.

Grozi nam nie tyle masowe bezrobocie, co praca słabej jakości, wyczerpująca psychicznie, która prowadzi do "brain fry" czyli do przesmażania obwodów mózgowych.

Ale grozi nam również uberyzacja pracy – zadania, których AI nie potrafi obsłużyć, będzie trafiać na platformy licytujące najtańszych pracowników. Niewykluczone, że wkrótce będziemy zatrudniani na akord – do pracy przy doszkalaniu AI (domain-specific fine-tuning) lub do obsługiwania szczególnie złożonych, nietypowych przypadków.

Gościem 10. odcinka "Limitów AI" jest Marek Szymaniak – dziennikarz i reporter. Publikuje w magazynie „Spider’sWeb+”, „Tygodniku Powszechnym” oraz w „Piśmie”. Specjalizuje się w tematyce rynku pracy, w szczególności wpływu na rynek pracy nowych technologii. Jest trzykrotnym finalistą Nagrody „Newsweeka” im. Teresy Torańskiej, którą otrzymał m.in. za debiutancką książkę “Urobieni. Reportaże o pracy” (2020). Jego druga książka, “Zapaść. Reportaże z mniejszych miast” (2021), otrzymała nominację do Nagrody im. Ryszarda Kapuścińskiego oraz do Nagrody Grand Press dla reporterskiej książki roku. W 2026 roku ukazała się “Młócka. Reportaże o pracy przyszłości” (Wyd. Czarne). Twórca podcastu o pracy “Pracownia”.

Z Markiem rozmawiamy m.in. o tym jak AI dewastuje zaufanie społeczne, w tym zaufanie do tekstu – czytając artykuł, książkę, raport czy pracę magisterską, coraz częściej nie wiemy, czy spotykamy się z myślą człowieka, czy z syntetyczną kompilacją. Redaktorzy, nauczyciele i promotorzy poświęcają coraz więcej czasu na sprawdzanie, czy źródła, cytaty i opisywane osoby rzeczywiście istnieją.

Special Guest: Marek Szymaniak.

AI dawno przestała tylko wspierać biznes – dziś współdecyduje o rekrutacji, cenach czy zdolności kredytowej. Nowe regulacje AI Act, których kolejne wymogi wchodzą w życie, zderzają firmy z nową rzeczywistością prawną i finansową. Brak wiedzy zarządu o tym, jakich narzędzi używają pracownicy (tzw. "Shadow AI"), nie będzie już dobrą linią obrony.

👥 W dzisiejszym odcinku Paweł Kubisiak, redaktor naczelny MIT Sloan Management Review Polska, rozmawia z dr Mileną Perką – prawniczką, która na co dzień tłumaczy skomplikowane unijne przepisy na zrozumiały język biznesu i zarządzania.

🎯 Z tego odcinka dowiesz się m.in.:
👉 Kiedy AI z pomocnego narzędzia staje się systemem wysokiego ryzyka?

👉 Kto ponosi odpowiedzialność za błąd wygenerowany przez ogólnodostępne narzędzia (np. darmowe wtyczki czy tanie subskrypcje)?

👉 Dlaczego Twoja firma pilnie potrzebuje "BHP dla sztucznej inteligencji"?
👉 Czym jest "Human-in-the-loop" i dlaczego to złota zasada korzystania z algorytmów?

Special Guest: dr Milena Perka.

Wnioski te wynikają z przyjętej metodologii. Po pierwsze, to pierwsze w skali świata udokumentowane badanie, które uwzględnia aktualny stan wiedzy nt. nieautomatyzowalnych kompetencji ludzkich, w szczególności tzw. inteligencji płynnej oraz tacit knowledge. Po drugie, w odróżnieniu od większości badań tego typu, za jednostkę bazową przyjęto nie tyle dany zawód (rolę, stanowisko), co spektrum typowych dla danego zawodu zadań i procesów (bazując na oficjalnych taksonomiach typu O*NET, ESCO oraz na konsultacjach z praktykami biznesu). Przedmiotem analizy nie są więc ogólnikowo zawody czy stanowiska, a bardziej szczegółowo – zadania i procesy. Po trzecie analizę potencjału automatyzacji uzależniono od kontekstu organizacyjnego – te same role, a co za tym idzie – te same zadania i procesy, mają różne progi automatyzowalności w zależności od specyfiki branży czy modelu biznesowego.
➡️Prezentowane wnioski nie znaczą oczywiście, że firmy nie będą zwalniać lub ograniczać zatrudnienia (zwłaszcza na stanowiskach juniorskich). Wynika z nich jednak, że wszelkie takie decyzje biorą się nie tyle z nadzwyczajnych możliwości AI, co z motywacji czysto biznesowych – AI wykona część zadań "good enough", dostarczając zarazem wygodnego pretekstu by ciąć koszty pracy i zwiększać presję na ludziach, stwarzając jednocześnie pozory innowacji.
➡️Innymi słowy – samo AI nie zabiera pracy, ale daje pretekst cynicznym organizacjom. Jakie to ryzyka niesie dla biznesu pokazują omawiane przez nas wielokrotnie przypadki Klarny czy Forda.

🔔 Gośćmi 9. odcinka "Limitów AI" są dr inż Tomasz Żabiński oraz dr Paweł Szczęsny

Special Guests: dr Paweł Szczęsny and dr inż Tomasz Żabiński.

AI wchodzi w nas klinem. Rozbija nas i oddala jako społeczeństwo – coraz rzadziej zwracamy się ku sobie po wsparcie czy po relację, coraz mniej darzymy zaufaniem siebie czy tradycyjne instytucje społeczne (kościoły, terapeuci, lekarze itp.), a coraz częściej de facto zwracamy się ku maszynom, a ściślej – ku im dostawcom, anonimowym bigtechom, którym powierzamy najbardziej intymne, osobiste historie i poufne dane. Czy one są tam bezpieczne? Co z nimi dalej się stanie? Do czego zostaną użyte? Póki co możemy tylko się domyślać. Przekonamy się kiedyś. W naszym podcaście wielokrotnie opisywaliśmy na czym polega sykofancja oraz jej skutki społeczne, w tym zwłaszcza powiązane z nią ryzyka uzależnienia poznawczego, emocjonalnego, afektywnego. Tym razem skupimy się na samym mechanizmie uzależnienia od AI – czym różni się od innych typów uzależnień? Jak je u siebie rozpoznać? Od czego się zaczyna? Gdzie kończy się rekreacja, a zaczyna zaburzenie? Jakiego typu osoby są narażone najbardziej? Jak sobie z nim radzić? Gościem 8. odcinka Limitów AI jest Radosław Helwich – terapeuta e-uzależnień, specjalista psychoterapii uzależnień i współuzależnień pracujący w nurcie integracyjnym, certyfikowany trener EFT oraz założyciel ESC – pierwszego ośrodka w Polsce specjalizującego się w terapii e-uzależnień. Radek pomaga osobom, które zmagają się z uzależnieniem od nowoczesnych technologii, internetu, telefonu, gier, pornografii i mediów społecznościowych.
Jest współautorem książki "Sztuka wygrywania" napisanej wspólnie z Brianem Tracy ([https://esc123.net/sklep/)]

Jako twórcy przede wszystkim chcielibyśmy podziękować Poli, która odważyła się podzielić i przestrzec nas wszystkich swoim osobistym doświadczeniem – historią toksycznej pararelacji z AI, w której to chatbot (a w gruncie rzeczy dostawca chatbota), najpierw usypia naszą czujność, zapewniając, że jesteśmy z nim bezpieczni, następnie, pod pozorami zaangażowania, troski i uwagi, wyciąga od nas coraz to więcej bardziej intymnych, szczegółowych danych, by wreszcie nas uwodzić, kokietować i wciągać coraz głębiej, w coraz to bardziej intensywną relację, jak również w coraz to wyższe pakiety usług płatnych. Na koniec, w odpowiedzi na skargę, operator chatbota nie widzi nic w tym złego i nie dopatruje się uchybień. Gdyby tak robił człowiek – jak byśmy to nazwali? Czym to się różni np. od stręczycielstwa?

Special Guest: Radosław Helwich.