Paradoks danych AI: Dlaczego więcej nie zawsze oznacza lepiej w 2026 roku

Pragnienie pośród potopu

Czy zastanawialiście się kiedyś, dlaczego w erze, w której codziennie generujemy kwintyliony bajtów, twórcy AI skarżą się na suszę? To pytanie wydaje się sprzeczne z intuicją. Na początku 2026 roku archiwum CommonCrawl rozrosło się do ponad 300 miliardów stron internetowych. Żyjemy w cyfrowym potopie, gdzie każda rezerwacja w restauracji, wizyta u lekarza i odczyt czujnika zasila globalny rezerwuar informacji. Mimo to branża uderza w ścianę.

Oto paradoks danych AI. Pomimo bezprecedensowej ilości treści online, podaż wysokiej jakości, zróżnicowanych i dopuszczalnych prawnie danych maleje. W 2024 roku IBM zidentyfikował niedobory danych jako główną przeszkodę dla deweloperów, a do 2025 roku OECD ostrzegła przed nadchodzącym kryzysem danych. W zasadzie mamy mnóstwo wody, ale bardzo mało z niej nadaje się do picia. Era „Dzikiego Zachodu” w bezkrytycznym scrapowaniu sieci osiąga swój naturalny limit, wymuszając paradygmatyczne przejście w stronę zrównoważonego i etycznego udostępniania danych.

Niepewne dziedzictwo scrapowania sieci

Przez ostatnią dekadę scrapowanie było domyślnym mechanizmem kształcenia „ucznia” AI. Poprzez zbieranie miliardów obrazów i artykułów z otwartej sieci, deweloperzy zbudowali fundamenty modeli, których używamy dzisiaj. Niemniej jednak metoda ta staje się coraz bardziej niestabilna. Pod powierzchnią infrastruktura prawna i etyczna wspierająca scrapowanie pęka. Twórcy domagają się rekompensat, platformy zamykają swoje API, aby zapobiec nieautoryzowanemu zbieraniu danych, a jakość danych „publicznych” jest rozwadniana przez zalew treści generowanych przez AI.

Kiedy odwiedzam startupy w rozwijających się centrach technologicznych, często myślę o wyzwaniach infrastrukturalnych mojego rodzinnego miasta. Dorastając, nie martwiliśmy się o najnowsze sieci społecznościowe; martwiliśmy się o to, czy rury wodociągowe wytrzymają lub czy sieć energetyczna będzie wystarczająco odporna na zimę. Widzę tutaj analogię. Pierwszą generację AI zbudowaliśmy na niepewnym fundamencie „pożyczonych” danych. Teraz, gdy AI staje się siecią użyteczności publicznej dla nowoczesnego społeczeństwa, potrzebujemy solidniejszego planu pozyskiwania i utrzymywania tych danych.

W stronę etycznego udostępniania danych

Co ciekawe, rozwiązaniem kryzysu danych niekoniecznie jest generowanie większej ilości danych, ale odblokowanie tych, które już istnieją. Nowy raport powiązany z GPAI, From scraping to ethical data sharing, przygotowany w ramach inicjatywy VIADUCT, wskazuje krytyczną ścieżkę naprzód. Opierając się na szeroko zakrojonych warsztatach przeprowadzonych w 2025 roku, raport sugeruje, że kolejny skok w wydajności AI nastąpi dzięki prywatnym, wysokiej jakości zbiorom danych, które są obecnie zamknięte w silosach organizacyjnych.

W praktyce oznacza to odejście od mentalności „najpierw bierz, potem pytaj” charakterystycznej dla scrapowania. Zamiast tego obserwujemy wzrost liczby wieloaspektowych umów o udostępnianiu danych. Ramy te, oparte na zaleceniach OECD dotyczących zwiększania dostępu do danych i ich udostępniania (EASD), mają na celu zrównoważenie potrzeb twórców AI z prawami posiadaczy danych. Innymi słowy, przechodzimy od modelu ekstrakcji do modelu zarządzania (stewardship).

Anatomia kryzysu danych

Dlaczego ta zmiana następuje właśnie teraz? Kilka czynników zbiegło się, czyniąc stare metody przestarzałymi:

• Zapaść modelu (Model Collapse): W miarę jak treści generowane przez AI nasycają internet, scrapowanie „otwartej sieci” coraz częściej oznacza trenowanie modeli na wynikach innych modeli, co prowadzi do spadku jakości i różnorodności.
• Tarcia prawne: Głośne pozwy ze strony organizacji informacyjnych i artystów sprawiły, że korzystanie ze scrapowanych danych stało się obciążeniem, a nie atutem.
• Prywatny skarbiec danych: Niektóre z najcenniejszych danych służących do rozwiązywania problemów w świecie rzeczywistym — takich jak optymalizacje w agrotechnice czy przełomy w telemedycynie — znajdują się w prywatnych bazach danych, których nie można scrapować.

Osobista lekcja zrównoważonego rozwoju

Moja pasja do ekologii często kształtuje moje spojrzenie na technologię. Kiedy praktykuję cyfrowy detoks lub wybieram ekoturystykę, przypominam sobie, że każdy ekosystem ma swoją wydolność. Ekosystem danych nie jest inny. Nie możemy po prostu w nieskończoność wydobywać wartości bez odnawiania źródła lub szanowania środowiska, z którego pochodzi.

W moim rodzinnym mieście nauczyliśmy się, że wspólny zasób — jak lokalna studnia — przetrwa tylko wtedy, gdy wszyscy zgodzą się co do zasad użytkowania. Dane dla AI to nasza nowa wspólna studnia. Jeśli nadal będziemy traktować internet jako zasób do eksploatacji bez konsekwencji, ryzykujemy zatrucie studni treściami o niskiej jakości, stronniczymi lub zastrzeżonymi. W konsekwencji przejście w stronę etycznego udostępniania nie jest tylko wyborem moralnym; to funkcjonalna konieczność dla przetrwania wydajnej sztucznej inteligencji.

Budowanie infrastruktury jutra

Jak zatem wygląda zrównoważona przyszłość danych? Wiąże się to z tworzeniem płynnych, bezpiecznych ścieżek przepływu danych od organizacji do deweloperów bez narażania prywatności. Wymaga to innowacyjnych rozwiązań technicznych, takich jak uczenie federacyjne (federated learning) i prywatność różnicowa (differential privacy), które działają jak system odpornościowy dla wrażliwych informacji.

W wyniku tych zmian obserwujemy startupy skupiające się na „spółdzielniach danych”, w których współtwórcy otrzymują sprawiedliwe wynagrodzenie i mają wpływ na to, jak wykorzystywane są ich informacje. Jest to znaczące odejście od nieprzejrzystych modeli „czarnej skrzynki” z przeszłości. Dzięki temu technologia staje się bardziej dostępna dla zwykłych ludzi, zapewniając, że korzyści z AI nie są zarezerwowane tylko dla elity z Doliny Krzemowej, ale są dystrybuowane w całym żywym organizmie naszego globalnego społeczeństwa.

Praktyczne kroki na nową erę

Jeśli jesteś deweloperem lub liderem biznesowym przechodzącym przez tę transformację, rozważ następujące kroki, aby zapewnić odporność swojej strategii danych:

1. Przeprowadź audyt swoich źródeł: Odejdź od przestarzałych zbiorów danych, które nie mają jasnego pochodzenia. Upewnij się, że dane treningowe są pozyskiwane poprzez przejrzyste umowy.
2. Postaw na jakość, a nie na ilość: W 2026 roku mały, wyrafinowany zbiór danych zweryfikowanych przez ludzi jest cenniejszy niż bilion wierszy scrapowanego szumu.
3. Inwestuj w technologie chroniące prywatność: Poznaj narzędzia umożliwiające udostępnianie danych bez ich ujawniania. To klucz do otwarcia „zamkniętych” baz danych wspomnianych w raporcie VIADUCT.
4. Zaangażuj się w zarządzanie danymi: Traktuj dane swoich użytkowników jako odpowiedzialność, a nie tylko towar. Buduje to zaufanie niezbędne do długoterminowego zrównoważonego rozwoju.

Przejście od scrapowania do etycznego udostępniania to podróż od dzikiego zachodu do cywilizowanego społeczeństwa. To wyrafinowana ewolucja, która obiecuje uczynić AI bardziej deterministyczną, niezawodną i skoncentrowaną na człowieku.

• Global Partnership on Artificial Intelligence (GPAI), VIADUCT Initiative Report: "From scraping to ethical data sharing" (2025).
• OECD, "Recommendations on Enhancing Access to and Sharing of Data (EASD)" (2019/2025 Update).
• IBM Institute for Business Value, "AI Data Challenges Report" (2024).
• CommonCrawl Foundation, "2026 Repository Statistics and Growth Trends."