MIT Technology Review w materiale opublikowanym 5 października 2026 roku zestawia dwa pozornie sprzeczne trendy. Coraz więcej osób obawia się wpływu sztucznej inteligencji, a jednocześnie szybko rośnie liczba użytkowników ChatGPT, Gemini i innych chatbotów. Ta rozbieżność ma znaczenie dla firm, ponieważ wysoki poziom wykorzystania narzędzi AI nie musi oznaczać społecznej akceptacji sposobu, w jaki dostawcy je rozwijają i wprowadzają na rynek.
Niechęć do AI rośnie w badaniach opinii
Według Pew Research Center więcej dorosłych mieszkańców Stanów Zjednoczonych przewiduje, że AI wpłynie negatywnie na nich osobiście oraz na społeczeństwo, niż oczekuje pozytywnych skutków. Najsilniejszy pesymizm występuje wśród młodych osób. Inne badania przywołane przez MIT Technology Review pokazują obawy związane z produktami AI i infrastrukturą potrzebną do ich działania.
- Ponad połowa respondentów na świecie deklaruje, że produkty i usługi wykorzystujące AI wywołują u nich zdenerwowanie, wynika z raportu Stanford University.
- W majowym badaniu Gallupa 71% dorosłych Amerykanów sprzeciwiło się budowie nowego centrum danych AI w swojej okolicy.
- Dla porównania, 53% uczestników tego samego badania sprzeciwiłoby się budowie w pobliżu nowej elektrowni jądrowej.
- W marcowym badaniu NBC sztuczna inteligencja uzyskała niższy poziom popularności niż ICE.
- Pew podaje, że pesymistyczne oceny wpływu AI są szczególnie częste w młodszych grupach wiekowych.
Badania dotyczą różnych zjawisk: osobistego wpływu AI, skutków społecznych, zdenerwowania oraz akceptacji lokalnej infrastruktury. Nie tworzą więc jednego wskaźnika niechęci. Razem pokazują jednak, że obawy nie ograniczają się do jakości odpowiedzi chatbotów, lecz obejmują szersze konsekwencje rozwoju technologii.
Liczba użytkowników chatbotów nadal szybko rośnie
Negatywnym ocenom towarzyszy wzrost wykorzystania generatywnej AI. Według firmy analitycznej Sensor Tower ChatGPT osiągnął w maju miliard użytkowników miesięcznie. Gemini, usługa rozwijana przez Google DeepMind, odnotowała w lipcu 950 milionów użytkowników.
Dane Pew pokazują także zmianę częstotliwości korzystania z chatbotów w Stanach Zjednoczonych. Połowa dorosłych Amerykanów deklaruje, że używa takiego narzędzia. To ponad dwa razy więcej niż w 2023 roku, a jedna na cztery osoby korzysta z chatbota codziennie.
Zjawisko nie ogranicza się do rynku amerykańskiego. Ponad jedna trzecia dorosłych mieszkańców 38 państw OECD deklaruje, że używała narzędzi generatywnej AI w ciągu ostatnich trzech miesięcy. Dane obejmują grupę najzamożniejszych demokracji, w których dostęp do cyfrowych usług i nowych technologii jest szeroki.
Przywołane liczby nie mierzą jednak tego samego. Sensor Tower podaje miesięczną liczbę użytkowników konkretnych produktów, a Pew i OECD opierają się na deklaracjach respondentów. Wszystkie źródła wskazują mimo to ten sam kierunek: kontakt z generatywną AI staje się powszechny, nawet jeśli ogólna ocena tej technologii się pogarsza.
Użytkownicy mogą jednocześnie korzystać i krytykować
Jednym z możliwych wyjaśnień jest istnienie dwóch odrębnych grup: entuzjastów używających AI i sceptyków unikających tych narzędzi. MIT Technology Review uznaje jednak, że skala wykorzystania i skala niechęci wskazują na znaczne nakładanie się obu grup. Część osób prawdopodobnie regularnie używa chatbotów, choć krytycznie ocenia ich wpływ.
Druga hipoteza zakłada, że większe doświadczenie z AI prowadzi do bardziej negatywnych opinii. Publikacja wskazuje korelację geograficzną. Globalna Północ, gdzie poziom wykorzystania AI jest wyższy, wykazuje większy pesymizm, natomiast na Globalnym Południu niższej adopcji towarzyszy bardziej optymistyczne nastawienie.
Sama korelacja nie wyjaśnia przyczyny różnicy. Przywołany materiał nie przedstawia dowodu, że częstsze używanie narzędzi bezpośrednio pogarsza opinię o AI. Możliwe, że znaczenie mają również większa widoczność skutków technologii, debata publiczna albo działania firm, ale źródło nie rozstrzyga między tymi wyjaśnieniami.
Rozbieżność między zachowaniem a deklarowaną oceną nie jest wyjątkowa dla AI. Użytkownik może uznawać chatbot za praktyczny w konkretnym zadaniu, a zarazem sprzeciwiać się kierunkowi rozwoju rynku, sposobowi przetwarzania danych lub presji na stosowanie takich systemów. Materiał nie podaje jednak wyników, które oddzielałyby te motywacje.
Sprzeciw może dotyczyć strategii firm technologicznych
Główna interpretacja przedstawiona przez MIT Technology Review dotyczy działań dostawców. Niechęć może być skierowana nie przeciw samej technologii, lecz przeciw ciągłemu wprowadzaniu AI do kolejnych produktów i usług. Firmy zapowiadają jednocześnie duże zmiany społeczne i gospodarcze, co może wzmacniać poczucie braku kontroli.
Sprzeciw wobec lokalnych centrów danych pokazuje, że debata obejmuje również fizyczną infrastrukturę AI. W badaniu Gallupa opór wobec takiej inwestycji był wyraźnie większy niż wobec nowej elektrowni jądrowej. Wyciąg źródłowy nie podaje powodów wskazywanych przez respondentów, dlatego nie można ustalić, czy decydowały kwestie środowiskowe, ekonomiczne, społeczne czy inne obawy.
Autor publikacji porównuje obecną sytuację do rozwoju mediów społecznościowych w ostatnich 20 latach. Miliardy osób korzystały z Facebooka i Twittera mimo narastającej krytyki firm prowadzących te platformy. Podobną rozbieżność między użyciem a oceną można było obserwować w przypadku wyszukiwarki Google.
Media społecznościowe tworzyły silną zależność od platformy. Rezygnacja oznaczała utratę treści i kontaktów albo konieczność budowania ich od początku w innym miejscu. Według MIT Technology Review na rynku AI użytkownicy nadal mają większą szansę wpływać na wybór narzędzi, choć największe firmy dysponują zasobami utrudniającymi zmianę układu sił.
Regulacje i otwarte modele pozostawiają pole wyboru
W Stanach Zjednoczonych rośnie polityczna gotowość do regulowania sztucznej inteligencji. Wszystkie 50 stanów przyjęło albo zaproponowało przepisy dotyczące rozwoju i stosowania AI. Łącznie powstało ponad 2100 inicjatyw ustawodawczych, co oznacza dziesięciokrotny wzrost w ciągu trzech lat.
Skutkiem jest rozdrobniony system przepisów stanowych, ale sama liczba projektów pokazuje skalę zainteresowania ustawodawców. Materiał nie opisuje zakresu poszczególnych regulacji ani tego, ile z nich faktycznie weszło w życie. Nie pozwala więc ocenić, jak mocno nowe przepisy ograniczają dostawców i użytkowników systemów AI.
Drugim źródłem presji mogą być dostępne już alternatywy open source dla rozwiązań Google, OpenAI i Anthropic. Większy wybór daje użytkownikom możliwość sięgania po modele rozwijane według innych założeń. Publikacja zastrzega jednak, że duże firmy o bilionowej wycenie trudno skłonić do zmiany strategii.
Przykładem próby zbudowania innego podejścia jest Springboards. Startup pracuje nad dużym modelem językowym, który ma tworzyć bardziej zróżnicowane odpowiedzi niż popularni konkurenci. Jego CEO, którego nazwiska nie podano w źródle, uważa, że nie da się już wycofać z rozwoju dużych modeli językowych, ale nadal można projektować je w inny sposób.
Publikacja wskazuje przede wszystkim na potrzebę systemów, które jasno komunikują swoje możliwości i ograniczenia oraz nie przedstawiają się jako rozwiązania zdolne zastąpić wszystko. Dla firm w Polsce oznacza to, że popularności narzędzia nie należy utożsamiać z zaufaniem pracowników lub klientów. Przy wdrożeniu warto osobno badać wykorzystanie, akceptację i obawy użytkowników oraz jasno wyjaśniać granice działania systemu.
