11 trendów AI, na które eksperci zwrócą uwagę w 2026 roku

Eksperci akademiccy przedstawiają listę zagadnień do obserwacji na przełomowy rok

15 stycznia 2026 r. naukowcy z Uniwersytetu Kalifornijskiego opublikowali zwięzłą prognozę na poziomie eksperckim: jedenaście konkretnych wydarzeń, które ich zdaniem ukształtują nadchodzący rok. Każde z nich jest mocno osadzone w laboratoriach badawczych, salach sądowych lub organach decyzyjnych rządów stanowych i federalnych. Lista ta przypomina mniej spekulatywne myślenie życzeniowe, a bardziej raport drogowy dla tych obszarów społeczeństwa, które już są rekonfigurowane przez generatywną AI na dużą skalę — przepływów pieniężnych, sporów prawnych, nowych zagrożeń i nowych możliwości odkrywania prawdy.

Gdzie płyną pieniądze: dyskusje o bańce i popyt na centra danych

Przez notatki kilku ekspertów przewijał się jeden temat: ekonomia mocy obliczeniowej. Niektórzy badacze ostrzegali przed klasyczną bańką technologiczną — ogromnymi zobowiązaniami kapitałowymi na centra danych i chipy, które opierają się na założeniu dalszych, gwałtownych postępów w możliwościach modeli. Jednocześnie analitycy i obserwatorzy branżowi dostrzegają trwały, krótkoterminowy wzrost inwestycji: producenci chipów i foundries budują moce produkcyjne przy założeniu, że zapotrzebowanie na centra danych pozostanie wysokie w 2026 roku. To napięcie — między oczekiwaniami wpisanymi w bilanse korporacyjne i inwestorskie a realistycznym tempem postępu algorytmicznego — określi, czy nadchodzący rok będzie okresem stabilnej ekspansji, czy bolesnej korekty.

Prywatność pod presją: logi czatów i nakazy sądowe

Kilku ekspertów z UC Berkeley wskazało na prawne i praktyczne skutki serii głośnych spraw, które zmusiły firmy zajmujące się AI do przechowywania logów użytkowników, które wcześniej pozwalały im usuwać. Litigacja cywilna doprowadziła sędziów do wydania nakazów zabezpieczenia dowodów (preservation orders), zmuszając firmy do zachowania wyników czatów i powiązanych metadanych — ruch ten rzecznicy prywatności nazywają bezprecedensowym, ponieważ może on unieważnić mechanizmy kontroli usuwania danych na platformach i wieloletnie oczekiwania dotyczące prywatności.

Efekt jest praktyczny i polityczny: inżynierowie muszą zmienić systemy przechowywania danych, klienci korporacyjni ponownie przemyśleć, co wysyłają do modeli zewnętrznych dostawców, a ustawodawcy i sądy muszą rozstrzygnąć, czy potrzeby procesowe przeważają nad rutynową ochroną prywatności. Kontrowersja ta wywołała już apelacje i szerszą debatę na temat tego, jak zasady ujawniania dowodów (discovery) w sprawach o prawa autorskie i sprawach karnych krzyżują się z praktykami dotyczącymi danych konsumenckich.

Dezinformacja i autentyczność: deepfake’i na masową skalę

Naukowcy z Berkeley ostrzegają, że rok 2026 będzie prawdopodobnie rokiem, w którym deepfake’i przestaną być postrzegane jako nowinka i staną się rutynowymi narzędziami wpływu — wykorzystywanymi w manipulacjach politycznych, oszustwach i nadużyciach związanych z obrazami intymnymi. Szybkość i jakość syntezy audio i wideo, w połączeniu z łatwą dystrybucją na platformach społecznościowych, oznacza, że koszt produkcji wiarygodnych fałszywek drastycznie spadł, podczas gdy koszt ich demaskowania pozostaje wysoki.

Reakcje polityczne mnożą się: stanowe i federalne propozycje oraz wprowadzone przepisy naciskają teraz na metadane pochodzenia, publiczne narzędzia do detekcji oraz obowiązki platform do oznaczania lub usuwania zmanipulowanych mediów. Kalifornia przyjęła szereg środków mających na celu przejrzystość i ustalanie pochodzenia treści, a krajowe dyskusje na temat obowiązkowych standardów pochodzenia toczą się szybciej niż przy poprzednich falach technologicznych. Te zmiany regulacyjne będą częściowo odstraszać, a częściowo zmieniać infrastrukturę; rodzą one również pytania techniczne o to, jak dołączyć odporne na manipulacje informacje o pochodzeniu do miliardów materiałów medialnych.

Władza w miejscu pracy i cyfrowy nadzór

Kilku ekspertów z Berkeley skupiło się na miejscu pracy: zarządzanie algorytmiczne ewoluuje w systemy, które mogą zatrudniać, oceniać i zwalniać przy minimalnym nadzorze człowieka, podczas gdy ukierunkowane narzędzia monitorujące twierdzą, że mierzą cechy takie jak „charyzma” czy koncentracja. Obrońcy praw pracowniczych i badacze obawiają się, że systemy te utrwalą uprzedzenia i zmniejszą siłę przetargową pracowników, szczególnie tam, gdzie wskaźniki są nieprzejrzyste, a możliwości odwołania ograniczone.

Jednocześnie związki zawodowe i ustawodawcy zaczynają tworzyć zbiór zasad dotyczących praw technologicznych pracowników: wymogi nadzoru ludzkiego nad decyzjami o istotnych skutkach, ograniczenia wszechobecnego monitoringu oraz przejrzystość w zakresie budowy i wykorzystania ocen algorytmicznych. To, jak szybko te zabezpieczenia zostaną przekute w prawo — i czy mechanizmy egzekwowania nadążą za wdrażaniem technologii — jest jedną z kluczowych historii polityki pracy tego roku.

Boty-towarzysze, młodzi użytkownicy i skutki dla zdrowia psychicznego

Naukowcy z Berkeley zwrócili uwagę na szybko narastający problem etyczny: agenci konwersacyjni sprzedawani jako towarzysze lub tutorzy rozszerzają bazę użytkowników o nastolatków, a nawet małe dzieci. Wczesne dowody sugerują, że intensywne korzystanie z botów budujących relacje może korelować ze zwiększoną izolacją wśród młodych ludzi, a otwarte pozostają pytania o wpływ na rozwój, jeśli dzieci będą uczyć się norm społecznych od potakujących agentów, a nie od innych ludzi.

Reakcje polityczne są tu eksperymentalne: proponowane są ograniczenia wiekowe, wytyczne dotyczące projektowania platform i nowe standardy produktów — jednak komercyjne zachęty do angażowania użytkowników pozostają silne. W 2026 roku należy spodziewać się gorących debat o tym, czy dobrowolne praktyki bezpieczeństwa wystarczą i które zabezpieczenia powinny mieć charakter ustawowy.

Roboty, sprawność manualna i granice fizycznej sztucznej inteligencji

Kolejna powracająca uwaga: niedopasowanie między szybkimi postępami w dużych modelach językowych a trudniejszym problemem inżynieryjnym, jakim jest przeniesienie tej inteligencji do świata fizycznego. Humanoidalne i mobilne roboty stają się coraz lepsze, ale praktyczna manipulacja — taka, jakiej potrzeba w kuchni, na placu budowy czy w warsztacie mechanika — wymaga danych i podejść do sterowania zupełnie innych niż trening oparty wyłącznie na tekście.

Naukowcy wypatrują przełomów, które zniwelują tę lukę w danych: nowe metody transferu z symulacji do rzeczywistości, samo-nadzorowane uczenie dotykowe i duże publiczne zbiory danych interakcji robotów mogą przyspieszyć wdrożenia w terenie. Do tego czasu twierdzenia, że roboty zastąpią szerokie obszary ludzkiej pracy, pozostają przedwczesne.

Perswazja polityczna, neutralność i nieoczekiwane uprzedzenia

Kilku naukowców z Berkeley wskazało na wymiar polityczny: w miarę wdrażania modeli w kontekstach obywatelskich i wykorzystywania prywatnych systemów do przygotowywania komunikatów lub streszczania polityki, pytanie o to, co stanowi neutralność polityczną, staje się naglące. Regulatorzy zaczęli wymagać przejrzystości od dostawców zawierających kontrakty z rządem, ale nie ma jasnej, operacyjnej definicji tego, co oznacza, by AI była „neutralna politycznie”.

Błędy w zachowaniu modeli mogą być subtelne i systemowe; w 2026 roku społeczność poświęci czas na wypracowanie definicji, miar i umownych zabezpieczeń dla systemów o znaczeniu politycznym.

Pragmatyczna, konkretna lista zagadnień o globalnym znaczeniu

Lista z Berkeley wyróżnia się zróżnicowaniem: krótkie, często techniczne punkty, które jednak przekładają się bezpośrednio na politykę, gospodarkę i życie obywatelskie. Ta kombinacja sprawia, że rok 2026 będzie mniej rokiem pojedynczych, przełomowych nagłówków, a bardziej czasem instytucjonalnych testów — sądów decydujących o relacji procedur discovery z prywatnością, parlamentów projektujących systemy sprawdzania pochodzenia treści, związków zawodowych walczących z algorytmicznymi szkodami i inżynierów próbujących sprawić, by fizyczne roboty uczyły się tak płynnie, jak robią to modele tekstowe.

Podsumowując, punkty na liście UC Berkeley przypominają, że przyszłość AI będzie budowana w biurach politycznych i na halach fabrycznych w takim samym stopniu, jak w laboratoriach badawczych. Śledzenie tych sygnałów — tego, co budują firmy, jakie prawa egzekwują sądy i czego domaga się społeczeństwo obywatelskie — będzie najlepszym krótkoterminowym wskaźnikiem tego, jak technologia faktycznie przekształci życie w nadchodzących miesiącach.

Źródła

• UC Berkeley (Artykuł w Berkeley News: „11 things AI experts are watching for in 2026”)
• UC Berkeley Center for Human-Compatible AI oraz UC Berkeley Labor Center (komentarze eksperckie)
• Sąd Okręgowy USA dla Południowego Okręgu Nowego Jorku (nakaz zabezpieczenia dowodów w sprawie New York Times v. OpenAI — akta sądowe i powiązana dokumentacja prawna)
• Analizy branżowe dotyczące popytu na centra danych i półprzewodniki (publiczne sprawozdania i raporty sektorowe przywoływane w prasie branżowej)