Categories
Blog

Demo Day Akceleratora Innovatorium 2023 za nami

W czwartek 14 grudnia odbył się DemoDay kończący cykl edukacyjny Akceleratora Innovatorium. Spotkanie odbywało się w formie hybrydowej (offline i online) a swoje pitch decki zaprezentowało 16 z 48 zespołów i projektów biorących udział w cyklu edukacyjnym z udziałem wykładowców renomowanych uczelni oraz ekspertów branżowych i doświadczonych przedsiębiorców. Finał odbył się w obecności i z aktywnym udziałem przedstawicieli funduszy VC, mentorów i przedstawicieli organizatorów, czyli Think Tanku Innovatorium.eu. Demo Day otworzył i poprowadził Paweł Nowacki, przewodniczący Rady Fundacji Think Thank Innovatorium.eu.

Po przywitaniu uczestników i przedstawieniu zasad Demo Day oraz programu ostatecznie 16 z 17 zgłoszonych zespołów zmierzyło się z opiniami i pytaniami specjalistów z funduszy VC, a w tym roku byli to: Przemysław Jurgiel-Żyła, investment director / board member Movens Capital, Tomasz Goliński, Partner Zarządzający Cofounder Zone, Katarzyna Kowalczyk, Investment Manager Satus.vc, która obecna była zdalnie oraz Konrad Sowa, ​​Senior Analyst Smok.vc także zadający pytanie przez połączenie zdalne.

Zespoły miały 5 minut na prezentację pitch decka i wystąpiły w kolejności:

IDEA+ – Jan Brykczyński, Julia Łuczyńska, Radosław Jakubczak
Atmosphere
– Mateusz Kisiel, Kamil Aleksandrowicz
IronCraft3D
– Filip Kackieło-Wargulewski, Krystian Waszczuk,
Ai4growth
– Kamil Nawirski (projekt został zaprezentowany zdalnie)
ReGen – Michał Pawłowski, Konrad Kacperowski (projekt zostal zaprezentowany zdalnie)
Willway.live – Dariusz Tarasek (projekt był prezentowany zdalnie)
CodeSense
– Paweł Łoś, Marek Hać, Piotr Źrołka (projekt był prezentowany hybrydowo)
ClubsMania – Klaudia Bartkowiak, Jakub Bednarczuk
Upmedic.io – Paweł Paczuski
LifeChoice VR
– Maciej Frasunkiewicz, Małgorzata Steciak
Live.market
– Krzysztof Nowicki
Typebalance
– Paweł Wyparło, Alicja Brajner
Zakupsy.pl – Jarosław Skrypak, Przemek Ożarek
Błyskawiczne porównanie
– Mariusz Doleszczak
Getvision.pl – Daniel Wielechowski
Automateusz
– Adam Kamiński, Tomasz Buczkowicz

To była już druga edycja Akceleratora Innovatorium, projektu edukacyjno-mentoringowego skierowanego do zespołów tworzących rozwiązania oparte na wykorzystaniu big data, sztucznej inteligencji i Blockchain. W ramach projektu Fundacja Innovatorium przygotowała i przeprowadziła dla ponad 100 uczestników, zgłoszonych do programu startupów, cykl seminariów i webinarów z udziałem wykładowców renomowanych uczelni, takich jak: Oxford, Stanford, Cambridge, Uniwersytet Savoie Mont Blanc czy IESE Business School oraz ekspertów branżowych i przedsiębiorców. Z kolei w roli mentorów dla zespołów wystąpili doświadczeni przedsiębiorcy i eksperci różnych branż.

Zajęcia z obszaru zarządzania strategicznego i modeli biznesowych opartych na wykorzystaniu sztucznej inteligencji były uzupełniane o tematykę prawną związaną z ochroną własności intelektualnej oraz uwarunkowania prawne internacjonalizacji/globalizacji biznesu. Startupy biorące udział w programie pracowały wspólnie z mentorami nad rozwojem swoich produktów i pomysłów, uczestnicy otrzymali także porady w zakresie finansowania startupów oraz zasad współpracy z funduszami Venture Capital.

Demo Day odbył się w sali konferencyjnej na XIV piętrze biurowca Q22, przy al. Jana Pawła 22 w Warszawie.

Projekt był finansowany z grantu przyznanego przez Ministra Edukacji i Nauki w ramach programu Społeczna Odpowiedzialność Nauki.

***

Innovatorium jest think tankiem skoncentrowanym na innowacyjności, rozwoju technologii i nowych mediach. Prowadzi badania i analizy w ważnych obszarach dla rozwoju polskiej i europejskiej gospodarki takich jak rozwój startupów, fundusze Venture Capital, współpraca nauki z biznesem, transformacja cyfrowa i zarządzanie innowacją. Dostarcza wiedzę poprzez raporty i publikacje oraz uczestniczy w debacie publicznej poprzez organizację wydarzeń oraz współpracę z mediami.

Categories
Zespoły

Projekt Cowboy Life Simulator

Cowboy Life Simulator to gra o prowadzeniu farmy, hodowli zwierząt na dzikim zachodzie, ale wychodząca poza ramy gatunku, ponieważ wyróżniać się będzie historią, w której uważny gracz dostrzeże metaforę współczesnego, spolaryzowanego świata.

Inspiracją dla niej stały się tytuły Stardew Valley czy Medieval Dynasty.

Life-Sim, w którym utrzymana będzie gra, to gatunek, który w tym roku stał się bardzo popularny. Kierowany jest do graczy typu casual, czyli tych, którzy zamiast wymagającej rozgrywki, wolą spokojną grę. Ich liczba rośnie najszybciej z wszystkich grup graczy.

Zespół Studia OddQubit pracuje nad Cowboy Life Simulator od grudnia 2022 roku a na jej premierę czeka już 70 tysięcy użytkowników jednej z platform sprzedażowych. Wydawcą gry jest Rock Game z grupy PlayWay, wyspecjalizowanej między innymi w podobnych do CLS symulatorach.

Pracujący przy grze zespół, przejął projekt po poprzednim developerze, a pierwszym krokiem było przeniesienie go na silnik Unreal Engine 5, który obecnie jest topowym narzędziem do produkcji gier. Jak zaznaczają, nie chcą skupiać się jedynie na tworzeniu gier na zlecenie, ale planują strategicznie tworzyć dwa tytuły jednocześnie: grę główną, opartą na IP studia oraz mniejszego tytułu work4hire dla zleceniodawcy. Głównym celem jest tworzenie własnych gier wydawanych w oparciu o współpracę z renomowani wydawcami.

W planach jest też realizacja zaangażowanej społecznie i klimatycznie gry typu life sim – Brave New Eden. Obecnie jest ona w fazie prototypu https://www.youtube.com/watch?v=QaWzSigbo2Q.

Zespół realizuje też misję edukacyjną i integrującą środowisko twórców gier. Organizują comiesięczne spotkania branży w formule okrągłego stołu – “Gamedevowe Pogaduchy”, współpracują z Mazowieckim Klastrem ICT i będą tworzyć prowadzoną przez nich sekcję GameDev w ramach klastra, do której zaproszą firmy związane z grami (nie tylko studia, ale też firmy serwisowe!).

Studio OddQubit założyli w drugiej połowie 2021 roku: Przemysław Stański, były CEO agencji Film Wagon sp. z o.o., reżyser i storyteller, bizdev oraz Jimmy Black, game i level designer, który pracował przy wielu projektach AAA i AA w firmach takich jak CI Games, Ovid Works i Awaken Realms.

Obecnie zespół składa się z ośmiu seniorów, midów i juniorów.

Strona internetowa: https://oddqubit.com/

Categories
Blog

Mike Rosenberg: Geopolityka a sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja ma służyć ludzkości w różnych sferach życia. Pytanie, czy na pewno wyłącznie w tym celu zostanie wykorzystana, jest niestety retoryczne. O tym jakie konsekwencje może mieć niekontrolowany wpływ sztucznej inteligencji na geopolitykę, mówił prof. Mike Rosenberg z IESE Business School.

Głównym celem technologii jest zmieniać świat, niezależnie od tego, czy przywołuje się czasy rewolucji przemysłowej, czy obserwuje współczesną ekspansję sztucznej inteligencji. W błyskawicznym tempie AI wchodzi do wielu różnych aspektów naszego życia i właśnie to jest niepokojące w wielu wymiarach. Na nieodwracalne konsekwencje wpływu sztucznej inteligencji na geopolitykę zwraca uwagę prof. Mike Rosenberg, przypominając, że choćby wojna pomiędzy firmami amerykańskimi i chińskimi o dominację w branży technologicznej to tylko jedna strona medalu. Jest i druga – walka o wpływy polityczne, a nawet geopolityczne.

Świat coraz bardziej skomplikowany

Prof. Rosenberg niezmiennie podkreśla: sytuacja polityczna na świecie ma swoje korzenie w przeszłości. Dlatego podczas wykładu w krótkim rysie historycznym przypominał wydarzenia z przeszłości (Zimna wojna, upadek ZSRR, protesty w Polsce lat 80. XX wieku czy upadek Muru Berlińskiego), nie pomijając obecnych punktów zapalnych na świecie. Ponad półtora roku toczy się wojna w Ukrainie, od kilku tygodni jesteśmy obserwatorami wydarzeń w strefie Gazy. Takich przykładów na świecie jest znacznie więcej.

Sytuacja polityczna zmienia się bardzo szybko, a świat staje się jeszcze bardziej skomplikowany – mówił prof. Rosenberg. Coraz bardziej aktywne w świecie stają się Chiny, także jeśli chodzi o technologie. Na tym podłożu powstają przeróżne egzotyczne sojusze, wypychające USA z orbity, jak choćby ostatni, będący próbą poszerzenia grupy BRICS. Blok, w którym obecnie są Brazylia, Rosja, Indie, RPA i Chiny, zaprosił sześć kolejnych państw. Dołączą do niego: Argentyna, Egipt, Iran, Etiopia, Arabia Saudyjska i Zjednoczone Emiraty Arabskie. Takiego przetasowania na mapie świata dawno nie było.

Sporo miejsca podczas wykładu prof. Mike Rosenberg poświecił właśnie pozycji Chin, które realizują swój strategiczny projekt ekonomiczny i polityczny w skali globalnej – Inicjatywa pasa i szlaku (Belt and Road Initiative) – będący w zamierzeniu reaktywacją Jedwabnego Szlaku. – Chiny pożyczają krajom pieniądze na budowę portów, linii kolejowych i autostrad, wszystkiego czego potrzebują do budowy infrastruktury – zwraca uwagę Rosenberg, pokazując, że ten „koń trojański” chińskiej polityki intensyfikuje rozwój gospodarki Państwa Środka i rozszerza wpływy polityczne. Wszystko to finansowane przez chińskie banki, zgodnie z chińskimi standardami, dalekimi od amerykańskich czy europejskich.

Czy Chiny zrezygnują z walki o Tajwan? Raczej nie – przekonywał Rosenberg. Bo w tym sporze nie chodzi wyłącznie o terytorium, ale o terytorium, w którym produkuje się ultranowoczesne 3-nanometrowe chipy. Około 55 proc. chipów na świecie produkowanych jest przez tajwańską korporację.

Stop killer robots?

Gwałtowny rozwój technologii opartych o AI jest już faktem – mówi Mike Rosenberg. Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe czy rozwijanie sieci neuronowych w kontekście geopolitycznym będą wykorzystywane do zdobywania, gromadzenia i przetwarzania danych, rozwoju wielkich  platform biznesowych, hardware’u (sprzęt komputerowy) czy soft power (oprogramowania). Oraz do prowadzenia wojen – mówi Rosenberg. Rozwiązania sztucznej inteligencji już wykorzystywane są w konfliktach i wojnach, a to niestety prawdopodobnie dopiero początek. Sztuczna inteligencja zdominuje obszar działań wojennych. Niestety. – Mówimy o danych, o platformach, sprzęcie wojskowym i o tym jak jest on zależny od systemów informatycznych – mówi prof. Rosenberg. I zwraca uwagę, że w świcie, w którym pociski hipersoniczne poruszają się szybciej niż dźwięk, potrzebne są systemy komputerowe, które wiedzą co się dzieje, potrafią rozpoznać zagrożenia i zastosować środki zaradcze. Nowoczesne maszyny, wspomagające prowadzenie działań wojennych są wyposażane w inteligentne systemy coraz powszechniej. Czy jednak – pyta prof. Rosenberg – tego typu broń nie powinna być zakazana? Można podać przykłady kampanii mających na celu ograniczenie technologii (Stop killer robots), ale niestety międzynarodowy sprzeciw jest niewielki. – Nieokiełznane rozbudowywanie systemów wojskowych prowadzi ludzkość w ślepą ulicę, w krąg wojen robotów, choćby brzmiało to jak SF – podkreślił Rosenberg. – Kiedy już będziemy mieć systemy broni automatycznej bez pilota czy kierowcy, kto będzie celem i kto będzie o nim decydować. Algorytm?  – pyta ekspert. I przestrzega: -To może się wymknąć spod kontroli.

Czat GPT o … wpływie AI na politykę

Czy sztuczna inteligencja będzie wpływać na geopolitykę? O polityczne implikacje AI prof. Mike Rosenberg spytał … czat GPT. „Będą dalekosiężne i mogą zmienić równowagę sił, wpływać na ekonomikę i bezpieczeństwo” – odpowiedział czat.

W jakich obszarach wpływy będą szczególnie widoczne? Sztuczna inteligencja – wg czata GPT – może wpływać na: 

  • bezpieczeństwo narodowe (cyberataki, szpiegostwo, broń autonomiczna)
  • globalne zmiany władzy
  • naruszenie ram etycznych i prawnych
  • bezpieczeństwo danych i prywatność
  • geopolityczne sojusze
  • walki o zasoby
  • umacnianie przepaści cyfrowej
  • AI w ochronie zdrowia
  • zmiany klimatu

Mike Rosenberg przyznaje, że trudno nie zgodzić się z tą odpowiedzią.

Wykład zamknął prof. Rosenberg refleksją: – Zanim coś zrobisz, zastanów się nad konsekwencjami i nie rób tylko dlatego, że inni mogą to zrobić. Tak jak kilku chłopaków z Kalifornii, którzy uznali, że jeśli nie oni, to ktoś inny wdroży pomysł i zarobi na nim. To nie jest argument, jak można budować biznes.

Mike Rosenberg – profesor zarządzania strategicznego w IESE Business School

Categories
Blog

Michał Kibil: Prawne aspekty wykorzystywania sztucznej inteligencji

– Jeżeli przedsiębiorca decyduje się wdrażać model biznesowy oparty na sztucznej inteligencji, to śledzenie przepisów, odnoszących się do jego obszaru zainteresowań, jest obowiązkiem. Przepisy będą się zmieniać bardzo szybko i będą coraz mniej kompatybilne do obowiązujących – mówi mecenas Michał Kibil.

– Nasza rzeczywistość zmienia się drastycznie w obszarze sztucznej inteligencji. AI zdominowała technologie innowacyjne. W ciągu półtora roku z typowo hype’owej konstrukcji (krzywa hype’u Gaertnera – wykres obrazujący kolejne cykle zainteresowania i wykorzystywania nowych technologii przez poszczególne branże – red. ) stała się rozwiązaniem wykorzystywanym biznesowo – zwraca uwagę Michał Kibil.

Jak to może wyglądać pokazał nam w ostatnich miesiącach czat GPT, który wywrócił stolik i zmusił do zmiany dopiero co wypracowanych regulacji AI ACT. Nikt nie spodziewał się bowiem, że powstanie system przyuczony na tak dużej bazie danych i tak komunikatywny dla użytkowników. Sztuczna inteligencja będzie nas zaskakiwać coraz szybciej i częściej, a prawo może za nią nie nadążyć.

– Nowe technologie rozwijają się wykładniczo – tłumaczy Michał Kibil. – Z każdym kolejnym rokiem wzrasta zarówno moc obliczeniowa, jak i pamięć komputerów; takie jest też tempo rozwoju wszystkich biznesów, również tych opartych na technologiach. I tego nie jesteśmy w stanie nadgonić, bo regulacje prawne rozwijają się liniowo – mówi ekspert.

Co to oznacza? Konserwatywny świat regulacji zderza się na naszych oczach z technologiami, które będą się rozwijać, a ludzie będą w nie inwestować, bo dzięki nim są w stanie eliminować błędy, przyspieszać procesy w przedsiębiorstwach, zabezpieczać organizacje na różnych poziomach, ograniczać koszty, poprawić komunikację. – Tyle że AI jest przy tym wszystkim nadal tylko technologią. Jako technologia może popełniać błędy, o czym przedsiębiorcy muszą pamiętać – przypomina mec. Kibil. I dodaje: – Z mojego punktu widzenia największym wyzwaniem jest aspekt prawny, bo prawo nie nadąża za rozwojem technologii, nie ma jednego unormowanego kodeksu, który dotyczyłby AI, czy w ogóle technologii.

Po pierwsze przepisy

Michał Kibil przypomina, że tworzenie prawa wymaga czasem kilku lat, podczas gdy rozwiązania oparte na AI mogą ewoluować w tym czasie na wiele sposobów, co pokazał wspomniany czat GPT.

– Jeżeli przedsiębiorca decyduje się wdrażać model biznesowy oparty na sztucznej inteligencji to bieżące śledzenie przepisów odnoszących się do obszaru jego zainteresowań jest obowiązkiem. Przepisy będą się zmieniać bardzo szybko i będą coraz mniej kompatybilne do obowiązujących – mówi ekspert.

Decyzja w jakim celu chce się tworzyć i stosować AI, jaki ma być role model narzędzia będzie determinować użycie określonych regulacji prawnych. Dlatego warto odpowiedzieć sobie na kilka pytań – sugeruje prawnik:

  • W jakim modelu powstanie narzędzie (Saas czy on-premises) – w zależności od tego definiowane będą zarówno zapisy umów, które są elementem systemu prawnego, do którego trzeba się odnosić, jak i istotnych regulacji, innych w przypadku danych osobowych w modelach chmurowych, a innych w modelach on-promises i instalacji oprogramowania na serwerach klienta.
  • Jakie funkcjonalności mają one zapewniać – finansowe, HR-owe, inne. 
  • Do jakich danych system będzie mieć dostęp – czy będzie przetwarzać dane osobowe (wtedy RODO), czy będzie przetwarzać dane objęte prawem autorskim, a może dane publiczne, które zostały udostępnione do przyuczenia modelu.
  • Kto będzie klientem docelowym i gdzie będzie rozwijane oprogramowanie – na rynku europejskim, czy w USA lub Azji.
  • Jak chcemy zaadresować prawa autorskie – zarówno przy przyuczaniu modelu, jak i przy wykorzystywaniu narzędzia.

RODO to podstawa

W większości przypadków regulacją, do której powinni dostosować się przedsiębiorcy jest RODO. – To pierwsza regulacja w UE, stworzona tak, by podążać za rozwojem technologii. Ma odniesienie do wszystkich, którzy przetwarzają jakiekolwiek dane osobowe i każdego kto buduje system oparty na sztucznej inteligencji, mający na celu przetwarzanie danych osobowych – wyjaśnia mec. Kibil. – Dotyczy też zarówno administratorów danych osobowych, jak i tych, którzy są podwykonawcami. Mitem jest, że nie trzeba dostosować się do RODO, jeśli jest się tylko dostawcą narzędzia, które te dane przetwarza. Za niezabezpieczenie danych grozi odpowiedzialność i wobec Prezesa UODO, i wobec klienta za ich ujawnienie, przetwarzanie niezgodne z wiedzą, niepoinformowanie użytkowników o sposobie przetwarzania  – przestrzega Kibil.

RODO będzie mieć szerokie zastosowanie, bo kwestią podstawową jest zabezpieczenie danych przed ich utratą albo ujawnieniem. W przypadku oparcia się na systemach sztucznej inteligencji będzie to naprawdę wyzwanie, bo choćby dane wykorzystywane do przyuczenia algorytmu i do wytrenowania sieci neuronowych nie muszą być przetrzymywane w modelu, w którym ich bezpieczeństwo na serwerze będzie pewne. Także podczas przesyłania na inny serwer trzeba dane szczególnie zabezpieczyć, bo jesteśmy za nie odpowiedzialni. – Zawsze musimy mieć podstawę do przetwarzania danych osobowych, a osoby których dane przetwarzamy, muszą być poinformowane w jakim celu się to odbywa i jak mogą się odwołać od decyzji algorytmów do człowieka (choćby przy procesie rekrutacji prowadzonym z wykorzystaniem AI) – przypomina Michał Kibil.

Przy stosowaniu RODO w AI konieczna jest też wiedza: czy przetwarzanie danych odbywa się w ramach systemu RPA (zrobotyzowana automatyzacja procesów), kogo terytorialnie dotyczy regulacja (nie tylko osób, których dane są umiejscowione na serwerach UE, ale wszystkich usług świadczonych na terytorium UE lub z terytorium UE), kto jest administratorem danych (pierwotny podmiot) a kto procesorem (podwykonawcy z dostępem do danych), jak realizowane jest bezpieczeństwo danych na poziomie privacy by design ( tworząc architekturę systemu należy mieć świadomość jak dane będą przetwarzane) i w privacy by default (w samym procesie przetwarzania). Ponadto nieustannie towarzyszącym pytaniem powinno być to, czy wszystkie dane na pewno są niezbędne do przetwarzania. – Jeśli myślicie na serio o dostarczaniu jakiegokolwiek narzędzia, dzięki któremu dane będą przetwarzane, zróbcie to wszystko – mówi Michał Kibil. Wdrożenie RODO, audyt, analiza ryzyka DPIA, przygotowanie dokumentacji – to podstawa. Nie można też pominąć kwestiipseudonimizacji i anonimizacji danych (to nie są synonimy!). Jeśli pracujemy na zanonimizowanych danych, wtedy nie przetwarzamy danych osobowych, bo nie potrafimy przypisać ich do konkretnych osób – przypomina Kibil.

Dobrym nawykiem jest też przygotowanie short checkboxa, który pozwoli opracować bazę danych ze szczegółami dotyczącymi ich przetwarzania: gdzie dane są przechowywane, jakie są okresy retencji, które dane musimy przetwarzać, czy baza użyta do przyuczania jest nam konieczna czy można ją usunąć i uniknąć narażenia się na zarzut przetrzymywania danych, jak odpowiednio zaprojektować infrastrukturę oprogramowania, by móc udowodnić, że zabezpiecza ona dane czy wreszcie na jakich danych będzie przyuczana AI, jakie inne dane mogą zidentyfikować osoby i jakie inne dane mogą być zapisane na serwerach.

Prawa autorskie

Czy szympans bonobo, który sam zrobił sobie zdjęcie ma coś wspólnego ze sztuczną inteligencją? W kontekście AI i prawa okazuje się, że tak, odkąd sąd orzekł, że szympans nie może być twórcą, bo nie jest człowiekiem, podczas gdy utworem jest tylko wytwór człowieka. Zdjęcie zrobione przez małpę pozostaje w domenie publicznej, nikt nie ma do niego ani majątkowych, ani osobistych praw autorskich. Podobnie jest w przypadku sztucznej inteligencji, a to oznacza, że na tym co wytworzy AI ciężko będzie zarabiać. – Nie zarobicie na przenoszeniu praw do utworów, a jedynie na usługach – uprzedza ekspert.

Ale kwestia praw autorskich jest znacznie szersza w kontekście sztucznej inteligencji. Kto ma na przykład prawo do oprogramowania? – Sam algorytm i sieć neuronowa nie są objęte prawami autorskimi, ale już zamknięte oprogramowanie, wykorzystujące tę sieć neuronową owszem – zwraca uwagę mec. Kibil. Wg prawnika algorytm może być chroniony jako know how, ale nie na gruncie praw autorskich, lecz ustawy o przeciwdziałaniu nieuczciwej konkurencji. A jak prawo chroni IP w AI? Michał Kibil przypomina, że w przypadku gdy nie chodzi o oprogramowanie, przysługuje nam prawo do żądania zaprzestania naruszeń a nawet odszkodowania. W przypadku oprogramowania roszczenie o jego ochronę. – Pamiętajcie, by przyuczając AI nie naruszać praw innych podmiotów – przypomina ekspert. – Wykorzystując do uczenia dzieła, do których wykorzystania nie mamy uprawnień ryzykujemy odpowiedzialnością odszkodowawczą a nawet koniecznością zwrócenia zysków, które osiągnęliśmy z naruszania praw autorskich.

Inne regulacje mające zastosowanie do AI

Michał Kibil wymienia kilka: Data Governance Act (rozporządzenie w sprawie zarzadzania danymi), który może pomoc w rozwijaniu algorytmów sztucznej inteligencji, Kodeks pracy – bo dotyka kwestii podnoszonych także w kontekście AI i zakazu dyskryminacji, DORA (bezpieczeństwo finansowe), NIS/NIS2 – (cyberbezpieczeństwo), AI ACT, który stanie się regulacją przełomową, wprowadzając nową definicję sztucznej inteligencji.

Umowa niemniej ważna niż przepisy

Ustalenie warunków umowy jest kluczowe – przekonuje mec. Michał Kibil. Jej kształt będzie zależeć od tego w jakim modelu wdrażane będzie AI, jaki będzie model licencjonowania oprogramowania, jak będzie się wdrażać prawa autorskie, jaka będzie odpowiedzialność stron, jakie będą elementy poufności dotyczące algorytmu, czas dostępności systemu, zasady przetwarzania danych, odpowiedzialność stron za przyuczenie algorytmu, czy czas trwania umowy.

Categories
Blog

Program Akcelerator 2023: webinar 30 listopada. Czekamy na zgłoszenia na Demo Day 14 grudnia

Zapraszamy na czwartek 30 listopada na kolejny webinar, który rozpocznie się o godz. 10.00. Program:

10.00 – 11.00 profesor David Stillwell z Uniwersytetu Cambridge będzie mówił o potencjale wykorzystania danych i sztucznej inteligencji w biznesie
11.00 – 12.00 dr Jan Zając prezes Sotrendera, opowie o zarządzaniu startupem w praktyce
12.00 – 13.00 Tomasz Goliński Partner Zarządzający CofounderZone będzie wyjaśniał zasady współpracy z funduszem venture capital

Program akceleracyjny Innovatorium zbliża się do finalnej fazy, a zwieńczy go 14 grudnia Demo Day zaczynający się o godz. 12.00 dający uczestnikom możliwość skonfrontowania swoich projektów z funduszami Venture Capital. Demo Day przeprowadzony będzie w formie hybrydowej (wieżowiec Q22, sala na XIV piętrze, al. Jana Pawła 22). Zachęcamy wszystkie zespoły do skorzystania z tej możliwości – informacja zwrotna od przedstawiciela funduszu pozwala spojrzeć na projekt z perspektywy inwestora i pomaga podjąć optymalne decyzje w kontekście modelu biznesowego przedsięwzięcia.

Prezentacja powinna zająć ok 5 minut i objąć takie elementy jak:  
·      Definicja problemu, który startup rozwiązuje
·      Zarys rozwiązania
·      Wielkość rynku
·      Model biznesowy – jak firma będzie zarabiać pieniądze
·      Konkurencja
·      Zespół
·      Kamienie milowe projektu, kluczowe wskaźniki

Jeżeli potrzebujecie Państwo pomocy w przygotowaniu się do Demo Day prosimy o kontakt z przydzielonym mentorem lub bezpośrednio z zespołem Akceleratora pisząc na adres akcelerator@innovatorium.eu. Prezentacja projektu będzie możliwa zarówno na miejscu, jak i zdanie poprzez internet – tu prosimy jednak o wcześniejszą informację.

Czekamy na potwierdzenie obecności na Demo Day do dn. 11 grudnia (poniedziałek).

UWAGA. Zespoły powinny nadesłać pitch deck w formacie PDF najpóźniej do dn. 12 grudnia (wtorek) maks. do godz. 10.00 na adres akcelerator@innovatorium.eu.

Categories
Blog

Maciej Kraus: O przychodach w start-upie i strategii zarządzania ceną

Finalnie większość startup-ów nie odnosi sukcesów, bo nie potrafi zmonetyzować swoich innowacji – mówi dr Maciej Kraus, partner w funduszu inwestycyjnym Movens Capital. Czy można odczarować i zmienić ten stan rzeczy? O czym powinni pamiętać przedsiębiorcy? Dlaczego w prowadzeniu firmy tak ważna jest strategia cenowa czyli tzw. pricing?

To pieniądze od klientów – przekonuje dr Kraus – pozwalają naprawdę zweryfikować, czy dany start-up ma sens. Dlatego strategię pricingu trzeba wykuwać od samego początku prowadzenia biznesu, pamiętając o podstawowych działaniach, np. o zasileniu treścią podstrony z cennikiem, bo czy nam się to podoba, czy nie – badania wskazują, że to druga, po stronie głównej, najczęściej odwiedzana. – Jeśli klient chce poznać ceny, to należy mu tę informację dać – mówi Kraus. I dodaje, że nie zawsze chodzi o ujawnienie wszystkich szczegółów, ale choćby o umieszczenie ogólnych informacji. A to się opłaci. – Pricing pozwoli szybko zrozumieć, kim są klienci zainteresowani kupnem konkretnego produktu czy usług, jak bardzo są gotowi, by je mieć, jaką wartość ma dla nich konkretny produkt i które kanały są najlepsze, by przyciągać klientów – tłumaczy dr Kraus.

Myśl jak Edison, nie jak Tesla

Jak mówi ekspert, wielu założycieli start-upów posiada dobre zaplecze technologiczne czy inżynierskie, ale jednocześnie uznaje skupianie się na monetyzacji za sprzeczne z ideą budowy przełomowych innowacji. – Często słyszę, gdy pytam o role model dla start-upu, że takim wzorcem jest dla przedsiębiorców Nicola Tesla. – Pamiętajcie, że zmarł bez grosza przy duszy – przypomina Kraus. – Może gdyby miał podejście takie jak Thomas Edison, to nie musielibyśmy czekać 100 lat od jego śmierci na elektryczne samochody, ponieważ Edison podkreślał, że jego głównym celem jest zarabianie, by tworzyć więcej innowacji – dodaje ekspert. – Pieniądze od klientów to najtańsze źródło waszego kapitału. Możecie dzięki nim rozwijać biznes.

Oczywiście zawsze warto rozważyć fundusze VC, ale – przekonywał Kraus – także podejmując współpracę z nimi, start-upy nie uciekną od pytań o strategie cenowe. – By odpowiedzieć na pytania inwestorów należy mieć dobrze zbudowany system pricingowy.

Przede wszystkim myśląc o kształtowaniu cen trzeba mieć na uwadze dobro swojej firmy. To jest zasadniczy cel strategii cenowej. Dobra analiza daje pewność, że produkt czy usługa znajdą klientów.  Ankietowe pytanie o zainteresowanie produktem może być niemiarodajne, dlatego lepiej badać konkretne sytuacje, np. czy za produkt X ktoś gotów byłby zapłacić 10? 20? A może 30 dolarów? – Jeśli tego nie przemyślicie, to skończycie tworząc innowacje, o których ludzie nie wiedzą jaki problem rozwiązują – przestrzega Kraus.

Dlaczego pierwszy pricing jest jak pierwsza pizza. Czyli do niczego

I dlaczego jest to całkowicie normalne? – Tak ma być, bo to wy macie się nauczyć, jakie ceny są dla was najlepsze – przekonuje Kraus.

Pricing jest procesem. Nie tylko nie trzeba ustalać wszystkich cen za jednym razem, ale wręcz nie powinno się tego robić, bo i produkt, i klient stale się zmieniają. Lepiej więc przygotować się na ciągłą optymalizację cen i zmieniać je co sześć do dziewięciu miesięcy. Kraus opiera się na badaniach: w 98 proc. wpływ zmian cen na przychody jest pozytywny. Jeśli się ich nie zmienia, traci się szansę, a ryzyko błędu to tylko 2 proc.

– Czy twój produkt jest naprawdę dobry, skoro uważasz, że ludzie nie zapłacą za niego więcej? Naprawdę nie trzeba rozdawać swojego produktu za darmo, żeby odnieść sukces – mówi dr Kraus.

Zysk – rozwój – zysk

Każdy właściciel firmy chciałby sprzedać produkt czy usługę za kwotę większą niż wynoszą koszty. Jak przekonuje dr Maciej Kraus, lepiej jednak nie myśleć o kosztach, obmyślając strategię cenową,  lecz skupić się na tym, co widzą klienci w ofercie. Jeśli uznają ją za wartościową, to ile są w stanie za tę wartość zapłacić. Klient kupi produkt lub usługę tylko wtedy, twierdzi Kraus, gdy ich cena będzie niższa niż postrzegana przez klienta wartość. Tę wiedzę przedsiębiorca musi posiadać.  Wartość trzeba zbudować, a jeśli to konieczne, wytłumaczyć klientowi, na czym ona polega.

– Im bardziej się rozwijacie, tym trudniej jest podnosić cenę  – przekonuje Maciej Kraus. – Na poziomie prostego produktu ludzie kupują i rozumieją, że cena nie jest taka ważna. Ale gdy zaczynacie wchodzić w etap ekspansji, cena staje się coraz bardziej istotnym kryterium decyzyjnym. Kraus jak przykład podaje Netflix, który wprowadził plan z reklamami, bo nie znajdował już klientów, którzy byliby gotowi płacić 45 zł za abonament. Musiał zaatakować inne segmenty klientów, choć nowa oferta jest właściwie sprzeczna z DNA spółki, deklarującej, że reklam proponować nie będzie.

Pricing jest narzędziem, które pozwala osiągnąć cele strategiczne. Jakie są te najważniejsze?

Zysk albo rozwój, nie da się postawić na jedno i drugie – twierdzi Kraus. I dodaje, że finalnie i tak w każdej firmie liczy się zysk, a żeby go optymalizować można zrobić jedną z czterech rzeczy: zwiększać wolumen czyli sprzedawać coraz więcej, zmieniać cenę, optymalizować koszty zmienne (np. produkcji, akwizycji itp.) lub optymalizować koszty stałe (np. na biuro, ludzi itp.).

Okazuje się, że przedsiębiorcy najrzadziej wybierają opcję zmiany cen na wyższe. Tymczasem podniesienie cen o 10 proc daje największy wzrost efektywności. Cena zawsze będzie mieć największy wpływ na rentowność waszej firmy – przekonuje Kraus. – Kwota, którą ktoś zapłaci, jest pochodną wartości, którą widzi w waszym produkcie.

A jeśli przedsiębiorca obawia się konsekwencji zbyt wysokiej ceny? I tu Maciej Kraus uspokaja: – Nie bójcie się, tylko poszukajcie analogicznych przypadków w historii. Choćby firmy Apple, która wprowadzała w 2007 roku swojego pierwszego iPhona. Jak przypomina Kraus, miał on dwie opcje: 4 GB i 8 GB pamięci. Ten z pierwszą opcją kosztował 499 dolarów, z drugą 599 dolarów. Co zrobił Apple dwa miesiące później?  Zrezygnował ze sprzedaży iPhona z pamięcią 4 GB, bo była za mała, a cenę iPhona z pamięcią 8 GB obniżył o 1/3 do 399 dolarów. – Ceny łatwo jest opuścić  – zwraca uwagę Kraus – trudniej podnieść, więc warto zaryzykować wyższą cenę.

Jak zarabiać pieniądze na innowacjach? – Zanim zbudujecie wielką firmę, upewnijcie się, że macie na nią pomysł – podsumowuje dr Maciej Kraus. – Jeśli podniesiecie cenę o 10 proc. i stracicie wszystkich klientów to znaczy, że produkt był zły. Nie można być firmą, z którą klienci są związani  tylko dlatego, że oferuje coś co jest tanie. Bądźcie jak Coca-Cola, z którą użytkownicy zawsze zostaną – mówił Kraus. – Pieniądze od klientów potwierdzają popyt, jeśli jest popyt, to wtedy można rozwijać firmę. Dr Maciej Kraus, partner w funduszu inwestycyjnym Movens Capital. Swoją ponad 15-letnią karierę zawodową poświęcił marketingowi i sprzedaży, ze szczególnym uwzględnieniem strategii cenowych. Studiował na Stanford i Harvard. Prowadzi zajęcia na prestiżowych uczelniach, jest autorem książek na temat strategii sprzedaży i zarządzania cenami.

Categories
Blog

Prof. Émilie Ruiz: Creativity in Business

– Kreatywność daje przewagę konkurencyjną w biznesie. Ale to nie jest wcale tak łatwe do osiągnięcia, jak mogłoby się wydawać  – mówi prof. Émilie Ruiz.

Kreatywność jest kluczem w profesjonalnej zawodowej aktywności – przekonywała podczas wykładu prof. Émilie Ruiz. Kreatywność może być pewnym konceptem, ale może być też odkrywaniem konkretnych metod, które pozwolą przedsiębiorcy być bardziej twórczym. Zwłaszcza, gdy jego konkurencją nie będzie już tylko inny przedsiębiorca, ale sztuczna inteligencja.

Kreatywność: słowo-klucz w biznesie?

– Przede wszystkim trzeba pamiętać, że nie można mieć wszystkiego – przestrzega prof. Ruiz. Nie da się wdrożyć każdej innowacji pożądanej przez przedsiębiorcę, nawet jeśli wykorzysta się kreatywność lidera, zespołu i firmy. Jest kilka metod, które mogą się przydać w rozwijaniu kreatywności i ułatwić wprowadzenie zmian, ale to nie jest łatwy proces. Wymaga umiejętności i kompetencji, czasu do namysłu, refleksji nad sposobem wdrażania innowacji, znalezienia właściwych metod, a wreszcie doprowadzenia do samego fizycznego wcielenia w życie. Jak przypomina prof. Ruiz – kreatywność to wymyślanie nowych, użytecznych, nadających się do wdrożenia idei i rozwiązań.  – Jeśli to potrafisz, odniesiesz korzyści jako menedżer, będziesz mieć przewagę nad konkurencją – przekonuje ekspertka. To właśnie przynoszenie świeżych pomysłów jest kluczem do rozwoju biznesu. Przy czym nie należy zapomnieć, że tak samo wartościowa jest kreatywność lidera, jak i zespołu, z którym pracuje. Wszyscy jesteśmy kreatywni jako jednostki. Jako kolektyw możemy – wymieniając się pomysłami – zdziałać więcej. Kreatywność organizacyjna to już wyższy poziom pozwalający osiągać sukces dzięki współpracy całej grupy ludzi z tej samej organizacji. – Kultura organizacyjna opiera się na zasobach – podkreśla Émilie Ruiz – a zespołowa kreatywność jest sumą indywidualnych. To różnorodność ludzi i ich osobowości daje szeroki zakres pomysłów.

Myślenie szablonowe, czyli fiksacja funkcjonalna

Przykład ze świecą, który wykorzystała podczas webinaru prof. Ruiz warto obejrzeć. Bardzo dobrze pokazuje jak łatwo utkwić w szablonie. Co powoduje, że tak ciężko jest przełamać schematy myślowe? Co zachęca do bazowania na znanych narzędziach? Rutyna, wygoda, potrzeba bezpieczeństwa są kuszące, ale jednocześnie zamykają drogę do rozwoju. O jednej z psychologicznych przeszkód – błędzie poznawczym zwanym fiksacją funkcjonalną, mówiła prof. Ruiz. Wpływa on negatywnie na zdolność rozwiązywania problemów i sprawia, że patrzymy na nie w jeden określony sposób. Brak alternatywnych propozycji ogranicza kreatywność. Jak ją rozbudzać?

Modele kreatywności

Jak wdrażać nowe rozwiązania z sukcesem? Co zachęca współpracowników do włączenia się w rytm zmian? Émilie Ruiz wylicza: styl zarzadzania lidera, który potrafi prowokować do nieszablonowego myślenia, dobra atmosfera pracy i przestrzeń dostosowana do potrzeb ludzi, umiejętność komunikacji, gotowość do podejmowania ryzyka przy jednoczesnym zapewnieniu współpracownikom (i sobie!) poczucia bezpieczeństwa.

Kreatywność często utożsamiana jest jedynie z innowacją i np. wprowadzeniem jakiegoś wynalazku na rynek – przypomina prof. Ruiz. Ale celem kreatywności jest też ulepszanie, poprawianie wyników, zwiększenie szans biznesowych. Umiejętność generowania i selekcji nowych pomysłów, użytecznych i wykonalnych, pozwala także odnawiać procesy zachodzące w organizacji.

Na drodze ku kreatywności czekają też na innowatorów pewne pułapki, które jednak – jak twierdzi Émilie Ruiz można przewidzieć. Będą one konsekwencją tzw. dynamiki społecznej, która powoduje, że niektórzy ludzie po prostu kreatywni nie są i nie będą; z różnych powodów. Warto, by lider miał to na uwadze i by pamiętał o odpowiednim wykorzystaniu cech osobowościowych swoich współpracowników. Druga pułapka wynika z kolei z dynamiki poznawczej. Nawet najbardziej twórcza osoba może spotkać się czasem z blokadą, brakiem pomysłów. Czy można coś z tym zrobić? Prof. Ruiz twierdzi, że tak i podaje kilka metod.

Metody kreatywności

Stosowanie wybranych metod wspierających kreatywne myślenie ma kilka celów. 

Przede wszystkim ułatwia proces twórczy. Prof. Ruiz podkreśla: kreatywność jest czymś konkretnym. Oczywiście można stworzyć całą listę pomysłów, ale by przenieść je na poziom realizacji, a finalnie zrobić dzięki nim dobry biznes, trzeba postępować zgodnie z zasadami, posiłkując się odpowiednimi metodami.

Drugim celem jest zwiększenie wydajności. – Zawsze powtarzam, że kreatywność to koszty: czasu, pieniędzy, energii w firmie wdrażającej te nowe rozwiązania, ale nie tylko. Ważni są też ludzie – mówi Émilie Ruiz. Naturalnie zawsze będą tacy, którzy do propozycji zmian nie odniosą się pozytywnie, ale warto postarać się przekonać do działania, sugeruje ekspertka, bo przekonani o słuszności idei są bardziej efektywni. Oczywiście można oceniać poziom kreatywności przez KPI, ale można też przez liczbę rozwijanych pomysłów.

By realizować cel drugi, niezbędne jest też osiągnięcie trzeciego celu czyli umiejętność zarzadzania ludźmi. Kreatywność pomaga być dobrym menedżerem, ale może też pomoc wyzwalać z ludzi ciekawe pomysły.

Jakie konkretne metody wpływające na kreatywność proponuje prof. Ruiz?

1: Burza mózgów

– Zawsze pomoże – mówi ekspertka. Ma wygenerować jak najwięcej rozwiązań, a lider ma je zebrać w logiczną całość. To łatwa i wszystkim dobrze znana metoda, cechująca się wysoką wydajnością i niegenerująca kosztów.

2: Myślenie projektowe

Innowacyjna metoda przekształcania pomysłów i projektów w rzeczywistych działaniach. Opiera się na informacji zwrotnej od użytkowników, ale ważne jest, zwraca uwagę Ruiz, by także przedsiębiorca spróbował myśleć jak użytkownik. Jej niekwestionowaną zaletą jest to, że zwiększa współpracę pomiędzy różnymi działami w firmie.

Prof. Ruiz wymienia trzy zasady obowiązujące w tej metodzie: obserwowanie i współtworzenie z użytkownikami, zrozumiałe dla wszystkich wyjaśnienia, praca z różnymi ludźmi – w kontekście wiedzy, kompetencji, interesów, ale dla wspólnego celu.

3: Elevator pich

To ciekawa, choć niezbyt łatwa dla przedsiębiorców metoda. Elevator pitch jest formą zwięzłej, kilkudziesięciosekundowej zaledwie prezentacji idei, produktu, usługi lub osoby.  W jej przypadku zapomnieć nie można o jasnym koncepcie oraz prezentacji pomysłu w taki sposób, by chwytliwa historia zachęciła słuchacza do dowiedzenia się więcej.

Kreatywność musi mieć warunki

Choć często wydaje się, że kreatywność opiera się głównie na wyobraźni, prof. Ruiz przypomina: kreatywność rodzi się w sprzyjających warunkach, a logiczne i uporządkowane podejście bardzo pomaga. To dlatego warto pamiętać, że realizując wybraną metodę wspierającą kreatywność przydatne będą:

– brief – punkt startowy każdej metody, zawierający powszechnie znane terminy. Jego forma zależy od problemu, a pamiętajmy, kreatywne rozwiązanie zawsze odpowiada na jakiś problem.

– przygotowanie poznawcze – pozwalające właściwie zabezpieczyć narzędzia pracy, przestrzeń, czas itp.

– przygotowanie społeczne – mające na celu dobrą organizację grupy przez lidera, który powinien pamiętać o indywidualnych cechach jej uczestników. To jego rolą jest budowanie klimatu, zarządzanie emocjami czy zagwarantowanie bezpieczeństwa. Jeśli te wszystkie elementy przełożą się na flow, będące stanem mentalnym, w którym osoba wykonująca jakąś czynność jest całkowicie zanurzona w niej, w pełnym skupieniu, zaangażowaniu i doświadczaniu przyjemności z wykonywanej czynności, można mówić o sukcesie.

– animacja – jedna z najbardziej pożądanych umiejętności lidera, który prowadzi zespół do celu. Lider energetyczny, wspierający a nie narzucający swoje pomysły, uruchamiający wyobraźnię, pilnujący czasu i otwarty na feedback jest gwarantem sukcesu.

Kreatywność w dobie sztucznej inteligencji

Jakie będą konsekwencje wejścia sztucznej inteligencji do obszaru kreatywności? Czy będzie to poważny rywal dla przedsiębiorców? Czy więcej tu efektów pozytywnych czy negatywnych?

Prof. Émilie Ruiz do pozytywów zalicza współpracę człowieka z maszyną, rozszerzanie przestrzeni dla sztuki czy możliwość doskonalenia umiejętności twórczych. Ale dostrzega też negatywne konsekwencje, takie jak dehumanizację oraz kwestie związane z etyką i odpowiedzialnością za działania.

Czy czat GPT z AI będą kreatywne bardziej niż człowiek? Émilie Ruiz mówi: Nie.

Émilie Ruiz jest profesorem nadzwyczajnym zarządzania innowacjami i kreatywnością na Uniwersytecie Savoie Mont Blanc we Francji oraz członkiem laboratorium IREGE. Jej badania, publikowane w R&D Management, Technovation czy European Management Journal, dotyczą otwartej innowacji i kreatywności, ze szczególnym uwzględnieniem społeczności użytkowników, kreatywności organizacyjnej oraz przemysłów kultury i kreatywnych.

Categories
Blog

Prof. Michał Kosiński: Making Sense of modern AI

– Sztuczna inteligencja to najpotężniejsza technologia jaką wymyślono. Jest tak projektowana, że staje się bytem autonomicznym. Oczywiście wiele problemów rozwiąże, oszczędzi ludziom dużo czasu, ale być może przeznaczymy go na próby jej okiełznania – mówił prof. Michał Kosiński.

„Making Sense of modern AI”

Czy nowoczesna sztuczna inteligencja różni się od „starej”, która dwadzieścia siedem lat temu wygrała jeden z pięciu meczów szachowych z Garrim Kasparowem? Zdecydowanie tak.

Czy jesteśmy w stanie przewidzieć wszystko, co sztuczna inteligencja będzie mogła zrobić w najbliższych latach? Zdecydowanie nie.

Czy da się zrozumieć nowoczesną sztuczną inteligencję? Raczej da się zrozumieć tryb zmian AI, co może ułatwić ludziom odnalezienie się w nowych realiach.

Temu właśnie poświęcił swój wykład prof. Michał Kosiński. Rysując drogę rozwoju sztucznej inteligencji od 1996 roku do czasów współczesnych, starał się zwrócić uwagę na skok, jaki w tym czasie dokonał się w jej doskonaleniu. A to przecież dopiero początek. Należy liczyć się z tym, że przyspieszenie będzie jeszcze większe.

Przełom 1996

To wtedy „stara” sztuczna inteligencja wygrała partię szachów z mistrzem świata Garrim Kasparowem. Mimo że Kasparow wygrał trzy kolejne mecze a dwa zremisował, można ten moment uznać za przełom. Rok później IBM zwiększyło moc obliczeniową swojego komputera i Deep Blue wygrał już dwie z pięciu rund. Co zdecydowało o jego sukcesie? Potrafił przewidzieć 200 mln pozycji na sekundę, posiadał ogromną bazę danych wszystkich archiwalnych gier mistrzów szachów, pamięć i moc obliczeniową. Odpowiedź na pytanie: czy potrafił grać w szachy czy też był szybkim, ale głupim kalkulatorem – Kosiński daje posługując się metaforą chińskiego pokoju, eksperymentu amerykańskiego filozofa Johna Searle’a.

Alpha Zero jak ludzki umysł

W 2017 roku naukowcy z Deep Mine (obecnie część Google) postanowili podejść do uczenia maszyn gry w szachy w inny sposób. Zamiast tłumaczyć siatce neuronów jak grać, dając jej dostępy do gier archiwalnych, postawili sieci naprzeciwko siebie i polecili im grać. Po kilku milionach dość naiwnych pojedynków i po kilku godzinach treningu program Alpha Zero pokonał nie tylko najlepszego szachistę, ale wszystkie dostępne programy szachowe, rozwijane przez dziesiątki lat.

Kosiński zwraca uwagę, że zamiast trenować AI tradycyjnie, wywodząc rozwiązanie z historii myśli inżynierskiej, wytrenowano ją wg modelu, dzięki któremu uczą się ludzie. Czy Alpha Zero wiedziała jak grać w szachy, czy była nadal tylko kalkulatorem?  Jak mówił prof. Kosiński, metafora chińskiego pokoju jest nadal aktualna, ale tylko na poziomie indywidualnych neuronów w sieciach neuronowych. – To neurony przyjmują sygnały ze środowiska, przerabiają je, korzystając z instrukcji i przekazują sygnał dalej – tłumaczył. – Sieć prostych maszyn ma właściwości, których nie można przypisać żadnemu z indywidualnych neuronów. Jednak jako całość jest w stanie grać w szachy, poradzić sobie z sytuacjami, których nie otrzymała w danych treningowych, uczyć się przez doświadczenie, a nie dzięki instrukcjom – mówił.

Dzięki doświadczeniu AI staje się coraz lepsza. – Sieci neuronowe w swoich cechach nie są inne niż ludzki mózg – tłumaczył prof. Kosiński. – Każdy neuron w naszym mózgu jest relatywnie prostą biologiczną maszyną, skomplikowaną oczywiście bardziej niż w sztucznych sieciach. Są to zero-jedynkowe maszyny, które przyjmują wkład z niższych regionów środowiska, przerabiają go i przekazują dalej.

Jak mówił ekspert, jednemu neuronowi w głowie nie przypisuje się cech typowych dla ludzi. Neurony nie rozumieją, ale 85 mld neuronów w ludzkim mózgu czuje, nienawidzi, kocha itd. Alpha Zero miał ok 800 tys. neuronów, pszczoła ma ok 1 mln, a ludzki mózg ma ich 85 miliardów, a jednak Alpha wygrał z człowiekiem.

Porównując „starą” AI z „nową” trudno nie zauważyć kluczowej różnicy. Wiele kalkulacji wykonanych w ciągu sekundy, wspaniała logika, brak intuicji i doskonale opisane zastosowania to domena starej AI. Ta „nowa” została przygotowana oryginalnie i po 4 godzinach nauczyła się grać dzięki otwartym zastosowaniom.  Wydajność „starego” AI zależała od tego ile procesorów posiadała maszyna. „Nowe” AI też potrzebuje mocy obliczeniowej, ale jego jakość nie tyle zależy od prędkości, co od treningu.

 – Cechy nowego AI opisują cechy ludzkiego umysłu. Pytając, co może zrobić AI, pomyślcie, co może zrobić człowiek – mówił Kosiński. – Człowiek popełnia błędy, ludzkie błędy, a jego umiejętności zależą od doświadczenia. Uzmysłowienie sobie tego pozwala lepiej zrozumieć nowoczesne AI.

Jak czat GPT pisał limeryki

Historia prac naukowców z Google, którzy wzięli siatkę bardzo podobnych neuronów i przygotowali ją tak, by potrafiła przewidzieć brakujące słowo w akapicie tekstu, dała bazę do dalszego rozwoju sztucznej inteligencji. Po wielu miliardach operacji siatka neuronów potrafiła generować język podobny do ludzkiego. Wtedy pałeczkę przejęło GPT – opowiadał Kosiński – i tak w 2018 roku pojawił się czat GPT-1 z mózgiem złożonym ze 110 tys. neuronów czyli porównywalnym z mózgiem pająka. Śledząc, jak kolejne wersje czatu radzą sobie z napisaniem limeryku, Michał Kosiński wyjaśniał w jaki sposób dokonywał się postęp w rozwoju sztucznej inteligencji. Kolejne wersje czatu GPT posiadały mózgi porównywalne do mózgu mrówki, następnie pszczoły, a w 2022 roku GPT-3 davinci do mózgu gekona z 4 mln neuronów. Ale to właśnie ta maszyna, która wcale nie była trenowana do pisania limeryków, po 4 latach napisała wiersz, a w kolejnym roku jeszcze go udoskonaliła. Miała mózg zbudowany z 10 mln neuronów.

Jakie wnioski płyną z tej historii? – Następne GPT mogą mieć więcej neuronów – mówił Kosiński. – A kiedyś być może więcej niż jest ich w ludzkim mózgu. Sieci będą trenować się lepiej i szybciej. Jak mówił, pierwsze wersje czatów były prymitywne, ale GPT 4 pokazał umiejętności językowe, które mogą być porównywalne z umiejętnościami człowieka. – Wniosek jest taki, że pomimo iż nie dostrzegamy progresu pomiędzy 2018 a 2022 rokiem, to postęp idzie do przodu. Niesamowitą cechą postępu wykładniczego jest to, że w następnej jego turze, czyli za ok 12-18 miesięcy będzie taki jego przyrost jaki miał miejsce od początku historii rozwoju tych modeli. Czat GPT 5 będzie od GPT 4 tyle razy lepszy ile GPT 4 od GPT 1, bo są to systemy dynamiczne, które rozwijają się w interakcji ze środowiskiem – podsumował ekspert.

Co to oznacza? Jedną z konsekwencji dynamicznego charakteru AI jest to, że siatki neuronowe nie tylko zmieniają swoje zachowanie, ale zachowują się w sposób, który trudno przewidzieć, patrząc na ich projekty. Uczą się np. niepożądanych zachowań i uprzedzeń. – W filozofii nazywa się to: spontanicznie wyłaniające się właściwości – tłumaczył Kosiński. – Nie jesteśmy w stanie ich przewidzieć bez studiowania samych neuronów. Znając jednak działanie pojedynczego neuronu nadal nie sposób sobie wyobrazić, że 85 miliardów upchniętych w naszej głowie będzie mieć cechy takie jak ludzki umysł. Kosiński zwracał uwagę na jeszcze jedną kwestię. Oto zarezerwowana dla myślącego gatunku teoria umysłu pojawiła się u innego „myślącego gatunku”. Sztuczna inteligencja zdobywa umiejętności, do których wcale nie była trenowana. Uczona, by przewidzieć słowo brakujące w zdaniu, zaczyna nabywać umiejętności, które były tylko domeną człowieka.

Michał Kosiński, prof. Uniwersytetu Stanforda, doktorat uzyskał z psychologii na Uniwersytecie Cambridge. Zajmuje się badaniem ludzi w środowisku cyfrowym przy użyciu najnowocześniejszych metod obliczeniowych, sztucznej inteligencji i Big Data. Jest współautorem podręcznika Modern Psychometrics; opublikował ponad 90 artykułów m.in. w Nature Scientific Reports, Proceedings of the National Academy of Sciences, Psychological Science, Journal of Personality and Social Psychology oraz Machine Learning. Stał za pierwszym artykułem prasowym ostrzegającym przed Cambridge Analytica.

Categories
Blog

W czwartek 28 września webinar w programie Akceleratora

Już w czwartek 28 września odbędzie się pierwsza po wakacjach z sesji szkoleniowych Akceleratora Innovatorium. Webinar rozpocznie się wyjątkowo już o godz. 9.00 i potrwa do 12.00. Zajęcia poprowadzą:

9.00 – 10.00 profesor Michał Kosiński, z Uniwersytetu Stanforda, który stał za pierwszym artykułem prasowym ostrzegającym przed Cambridge Analytica opowie o wpływie rewolucji sztucznej inteligencji na organizacje, społeczeństwa i jednostki. Etyczne, ekonomiczne i społeczne aspekty LLM i sztucznej inteligencji, wpływ na siłę roboczą, prywatność, odpowiedzialność i przyszłość interakcji między człowiekiem a sztuczną inteligencją.


10.00 – 12.00 odbędzie się sesja kreatywności (w języku angielskim) a poprowadzi ją Emilie Ruiz, prof. nadzwyczajny zarządzania innowacjami i kreatywnością na Uniwersytecie Savoie Mont Blanc we Francji, członek laboratorium IREGE. Prof. Ruiz opowie o koncepcji kreatywności, obejmującej trzy nieodłączne poziomy analizy: indywidualny, zbiorowy i organizacyjny oraz m.in. o sposobach jej wspierania oraz o roli sztucznej inteligencji w procesie twórczym w biznesie.

Przypominamy, że zespoły uczestniczące w programie spotykają się na finalnym Demo Day 14 grudnia w Warszawie z udziałem przedstawicieli funduszy VC:

Podczas Demo Day zespoły będą mogły zaprezentować swoje projekty funduszom VC. Wydarzenie odbędzie się w formule hybrydowej (dla chętnych możliwość oglądania transmisji live). Zainteresowane zespoły mogą kontaktować się z mentorami w tej sprawie lub kierować zgłoszenia i pytania na adres kontakt@innovatorium.eu. Informacje o terminie zamknięcia zgłoszeń na DemoDay będziemy przekazywać w kolejnych tygodniach.

Categories
Blog

Rozwiń technologiczny pomysł w plan biznesowy — i wystąp przed funduszem Venture Capital

Wiesz, jak zautomatyzować pracę z pomocą sztucznej inteligencji? Działasz w kole naukowym albo prowadzisz projekt badawczy dotyczący big data, AI czy blockchainu? Zgłoś się indywidualnie lub z zespołem do Akceleratora Innovatorium. To program, który pomaga przekształcić pomysł w biznes. Zgłoszenia są otwarte do 7 czerwca włącznie.

Po publicznej premierze ChatGPT startupu OpenAI w zaledwie 2 miesiące przyciągnął 100 milionów internetowych użytkowników. Innowatorzy, którzy mają własne pomysły na rozwiązania ulepszające rzeczywistość, mogą sięgnąć po wiedzę biznesową oraz pomoc ekspertów Akceleratora Innovatorium. Program proponuje bezpłatne wsparcie merytoryczne, także dla początkujących startupów. Specjaliści pokazują uczestnikom, jak wprowadzić technologiczny pomysł biznesowy na polski i światowy rynek.

Co muszę powiedzieć w pitchu?

Do najnowszej edycji cyklu, która wystartuje 15 czerwca, można zgłaszać się pod adresem: https://akcelerator.innovatorium.eu/. Zakwalifikowani w ciągu 6 miesięcy dowiedzą się, jak przygotować skuteczny pitch, jak opracować spójne know-how oraz jak startup może stać się “jednorożcem”. W roli mentorów wystąpią doświadczeni przedsiębiorcy oraz nauczyciele akademiccy, m.in. prof. Pinar Ozcan z Uniwersytetu w Oxfordzie, prof. Mike Rosenberg z IESE Business School, prof. Davidi Stillwell z Uniwersytetu Cambridge czy prof. Michał Kosiński z Uniwersytetu Stanforda.

Zajęcia w formie wykładów, webinarów mają formę online, a zakwalifikowane zespoły otrzymują także wsparcie mentorów-praktyków. Program zakończy się demo day, podczas którego uczestnicy, korzystając z wiedzy zdobytej w ramach Akceleratora, opowiedzą o swoich pomysłach potencjalnym inwestorom z funduszy VC.

— Zadaniem naszego programu jest wyposażenie uczestników programu w praktyczne umiejętności i wiedzę, ale to tylko początek drogi do budowania skutecznego startupu czy skalowania biznesu — tłumaczy Paweł Nowacki z Akceleratora Innovatorium. — W programie zespoły rozwiną swoją koncepcję biznesową do poziomu niezbędnego do prezentacji przed funduszem Venture Capital w trakcie Demo Day w grudniu. Uczestnicy będą pracowali nad projektami pod opieką mentorów. Fundusze i zespoły zachowają prawo swobodnego zawierania umów — podkreśla Nowacki.

Maszyny nastawiają kości, a algorytmy chronią pracownika

W ubiegłorocznej edycji Akceleratora Innovatorium wzięło udział ponad 40 zespołów. 11 z nich wystąpiło finalnie w Demo Day. W tym gronie byli m.in. twórcy systemu Thermosafety, który dzięki algorytmom rozpoznającym obecność ludzi pozwala na zwiększenie bezpieczeństwa pracujących z maszynami. Chodzi o otoczenie linii produkcyjnych, ciężkich pras czy rozdrabniaczy. StoryPlanetGo to z kolei platforma turystyczna łącząca przewodników i ekspertów z różnych dziedzin z ciekawymi świata turystami. Firma Mediprintic skupiła się na udoskonaleniu leczenia złamań przedramion. Przedsiębiorstwo opracowało inteligentne maszyny zaprogramowane do samodzielnego nastawiania uszkodzonych kości. Mediprintic zaprojektował także skaner, który analizuje stan przedramienia i ułatwia dobranie odpowiedniej, nowoczesnej ortezy.

Propozycja dla wczesnych i dojrzałych pomysłów

Program Akceleratora Innovatorium jest dostosowany do projektów na różnych etapach ich zaawansowania. Skorzystają z niego również osoby, które na razie mają tylko zalążek pomysłu. W zgłoszeniach rozróżniane są 4 poziomy dojrzałości przedsięwzięć: idea, analiza rynku, projekt B+R, produkt do skalowania. Poza wsparciem dla inicjatyw skupionych na sztucznej inteligencji, Akcelerator wspomoże też biznesy zorientowane na wykorzystanie technologii łańcuchów blokowych i big data. Uczestnicy poznają tematykę związaną z ochroną własności intelektualnej oraz z finansowaniem ze strony funduszy Venture Capital. Tegoroczna edycja programu zakończy się w grudniu.

Kooperacja biznesu i nauki

Organizatorem cyklu edukacyjnego jest Fundacja Innovatorium. To think tank, który koncentruje się na wspieraniu startupów wykorzystujących najnowsze rozwiązania technologiczne. Inicjatywa stara się pomagać w skutecznym kontakcie nauki i biznesu.

Akcelerator w 2023 roku jest finansowany z grantu Ministerstwa Edukacji i Nauki w ramach programu “Społeczna odpowiedzialność nauki”.

Herb Polski
Flaga Polski

Dofinansowanie ze środków Ministra Edukacji i Nauki w ramach programu Społeczna Odpowiedzialność Nauki –
Popularyzacja nauki i promocja sportu. Projekt: Akcelerator AI i Blockchain

DOFINANSOWANIE: 800 000 ZŁ
CAŁKOWITA WARTOŚĆ: 920 000,00 ZŁ