Wraz z dynamicznym rozwojem sztucznej inteligencji (AI), jej zastosowanie w różnych dziedzinach pracy kreatywnej, takich jak nauka, sztuka, marketing czy programowanie, stało się przedmiotem intensywnej debaty. Pojawiają się pytania dotyczące etyki, oryginalności, praw autorskich oraz wpływu AI na autonomię twórców. Niniejszy artykuł analizuje możliwości wykorzystywania narzędzi AI w pracy kreatywnej oraz społeczny odbiór ich wykorzystania, ze szczególnym uwzględnieniem kwestii plagiatu i tzw. „technologicznego dopingu”.

---

Inteligentny Partner

W dobie cyfrowej rewolucji sztuczna inteligencja (AI) staje się nie tylko narzędziem, ale także partnerem w procesie twórczym. Jej zdolność do generowania pomysłów, analizowania danych i automatyzacji rutynowych zadań otwiera nowe horyzonty dla artystów, naukowców, marketingowców czy programistów. Jednakże z możliwościami tymi wiążą się również istotne pytania o etykę, oryginalność i plagiat. Czy korzystanie z AI staje się rodzajem technologicznego dopingu? Czy narzędzia sztucznej inteligencji wspierają ludzką kreatywność czy może jednak zagrażają jej unikalności? Społeczny odbiór narzędzi AI w pracy kreatywnej jest zróżnicowany – od entuzjazmu wywołanego perspektywami rozwoju po obawy związane z utratą kontroli nad procesem twórczym. W niniejszym poście przyjrzymy się, jak sztuczna inteligencja wpływa na różne dziedziny twórczości oraz jakie wyzwania i możliwości niesie ze sobą w kontekście współczesnego świata.

---

Laboratoria Przyszłości

Zdecydowanie jedną z pierwszych przestrzeni zrewolucjonizowanych przez generatywną AI jest przestrzeń akademicka. Sztuczna inteligencja wprowadza nowe sposoby prowadzenia badań naukowych, oferując narzędzia, które zwiększają efektywność i innowacyjność. Dzięki algorytmom uczenia maszynowego naukowcy mogą z łatwością analizować ogromne zbiory danych, co przyspiesza proces odkryć w takich dziedzinach jak biologia, chemia czy medycyna. Przykładowo, AI jest wykorzystywana do analizy sekwencji DNA, co pozwala na szybsze identyfikowanie genów odpowiedzialnych za różne choroby (Elali & Rachid, 2023). Jednakże z rosnącym zastosowaniem AI w nauce pojawiają się również istotne wątpliwości dotyczące etyczności tak wspomaganych badań. Modele językowe, takie jak ChatGPT, mogą generować teksty przypominające prace naukowe, co stwarza ryzyko plagiatu oraz deprecjacji wartości ludzkiej kreatywności (Hutson, 2024). Badania pokazują, że AI generuje prace o wysokim wskaźniku podobieństwa do już istniejących tekstów, co może prowadzić do niezamierzonego plagiatu (Francke & Bennett, 2019). Udowodniono także, że jest skłonna do „halucynacji”, tworzenia fragmentów czy odniesień do tekstów naukowych czy dzieł kulturowych, które w rzeczywistości nie istnieją. Społeczny odbiór AI w nauce jest zatem zróżnicowany: część badaczy dostrzega jej potencjał jako wsparcia dla innowacji, podczas gdy inni obawiają się o utratę kontroli nad oryginalnością swoich prac. Kluczowe jest znalezienie równowagi pomiędzy wykorzystaniem technologii a zachowaniem etyki i transparentności w badaniach naukowych.

---

Artystyczny Algorytm

Sztuczna inteligencja wkracza także do świata sztuki, wpływając an tradycyjne podejścia do tworzenia i odbioru dzieł artystycznych. Programy oparte na AI, takie jak DALL-E czy Midjourney, umożliwiają artystom generowanie unikalnych obrazów na podstawie algorytmów, które analizują dzieła sztuki z setek lat. Dzięki temu twórcy mogą eksperymentować z nowymi stylami i technikami, łącząc tradycyjne metody malarskie z nowoczesnymi możliwościami wyrazu (Nguyen, 2024). Jednym z najbardziej fascynujących projektów jest „The Next Rembrandt”, który wykorzystuje AI do analizy stylu jednego z największych mistrzów malarstwa. Algorytmy badające techniki Rembrandta stworzyły nowy obraz, który wyjątkowo wiernie oddaje estetykę artysty, stawiając pytania o granice kreatywności maszyn oraz znaczenie ludzkiego autorstwa (Nguyen, 2024). Tego rodzaju innowacje otwierają nowe horyzonty dla sztuki, ale także rodzą kontrowersje dotyczące oryginalności. Krytycy zauważają, że AI może prowadzić do dehumanizacji sztuki, tworząc dzieła pozbawione osobistego charakteru i emocji (Horowitz, 2024). Warto jednak zauważyć, że niektórzy artyści traktują AI jako narzędzie wspierające ich twórczość, a nie zastępujące ich umiejętności. Współpraca z AI pozwala na szybsze generowanie pomysłów i eksplorację różnych koncepcji, co wzbogaca proces twórczy (Kotsis, 2024). W miarę jak technologia ta się rozwija, kluczowe staje się zachowanie równowagi między innowacyjnością a autentycznością w sztuce.

---

Marketingowa Personalizacja

AI wprowadzana jest też prężnie do firm marketingowych, przekształcając ich procesy komunikacji z klientami oraz prowadzenia kampanii reklamowe. Dzięki zaawansowanym algorytmom, AI umożliwia analizę ogromnych zbiorów danych, co pozwala na tworzenie spersonalizowanych treści dostosowanych do indywidualnych potrzeb konsumentów (Widzialni.pl, 2024). Personalizacja stała się kluczowym elementem skutecznej strategii marketingowej, zwiększając zaangażowanie klientów i lojalność wobec marki. Automatyzacja procesów marketingowych to kolejny obszar, w którym AI odgrywa istotną rolę. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą automatycznie zarządzać kampaniami reklamowymi, analizować wyniki oraz dostosowywać treści w czasie rzeczywistym. Na przykład, algorytmy mogą przewidywać zachowania klientów na podstawie ich wcześniejszych interakcji, co pozwala na optymalizację budżetu reklamowego i skuteczniejsze targetowanie (Widzialni.pl, 2024). Jednakże i tu rozwój AI niesie ze sobą wyzwania etyczne. Gromadzenie danych o użytkownikach musi odbywać się z poszanowaniem ich prywatności, a firmy powinny być świadome rosnących regulacji dotyczących ochrony danych osobowych. Kluczowe jest zatem znalezienie równowagi między wykorzystaniem nowych technologii a poszanowaniem praw klientów. W miarę jak AI staje się integralną częścią strategii marketingowych, jej wpływ na branżę będzie tylko rósł. Firmy, które potrafią skutecznie wdrożyć te technologie, zyskają przewagę konkurencyjną na dynamicznym rynku.

---

Sztuczny Programista

Sztuczna inteligencja ma coraz większy wpływ na sferę programistyczną, zmieniając sposób w jaki informatycy i deweloperzy tworzą oprogramowanie i rozwiązania technologiczne. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, Gemini Colab czy Tabnine wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do generowania kodu na podstawie promptów i kontekstu, co znacząco zwiększa efektywność pracy programistów (Akçapınar & Sidan, 2024). Dzięki tym technologiom, programiści mogą skupić się na bardziej złożonych zadaniach, podczas gdy AI automatycznie sugeruje powtarzalne fragmenty kodu lub nawet całe funkcje. Jednakże z rosnącym zastosowaniem AI w programowaniu pojawiają się również obawy dotyczące etyki. Wykorzystanie fragmentów kodu generowanych przez AI bez odpowiednich przypisów może prowadzić do naruszeń praw autorskich (Tang et al., 2023). Kolejnym wyzwaniem jest wpływ AI na umiejętności rozumowania programistów. Istnieją obawy, że nadmierne poleganie na takich narzędziach może prowadzić do osłabienia zdolności samodzielnego analizowania problemów, znajdywania adekwatnych rozwiązań i myślenia kreatywnego (Kotsis, 2024). Dlatego kluczowe jest, aby programiści, a szczególnie dyrektorzy i menadżerowie, traktowali AI jako wsparcie w pracy specjalisty, a nie jako całkowity substytut ludzkiej kreatywności i umiejętności. W przyszłości konieczne może być także opracowanie standardów etycznych oraz regulacji dotyczących wykorzystania AI w programowaniu. Wtedy można będzie w pełni wykorzystać jej potencjał, jednocześnie zachowując integralność i oryginalność twórczości programistycznej.

---

Nasze badanie

Celem niniejszego badania jest analiza doświadczeń oraz percepcji sztucznej inteligencji w sztuce przez osoby twórcze. Koncentruje się ono na subiektywnych interpretacjach, emocjach oraz kontekstualnych uwarunkowaniach związanych z wykorzystaniem AI w procesie twórczym. Kluczowe pytania badawcze dotyczą sposobu, w jaki artyści rozumieją i oceniają narzędzia AI, ich nastawienia wobec tych technologii oraz znaczenia, jakie przypisują wpływowi AI na współczesną sztukę.

Badanie opiera się na założeniu, że sztuczna inteligencja nie jest jedynie narzędziem wspomagającym proces twórczy, lecz jest istotnym aktorem społecznym, kształtujący praktyki artystyczne i redefiniujący samą istotę twórczości. W tym kontekście analizowane są subiektywne doświadczenia artystów oraz ich relacje z technologią.

Podstawy teoretyczne i kontekst badawczy

Inspiracją dla niniejszego badania jest artykuł „Sztuczna inteligencja w sztukach wizualnych. Rewolucja czy zabawka?„, który analizuje wpływ AI na status artysty i proces twórczy. Autor przedstawia dwie perspektywy: postrzeganie AI jako kolejnego etapu ewolucji technologicznej w sztuce oraz jako autonomicznego podmiotu przekształcającego system twórczy. Jednakże warto pogłębić tę analizę o podstawy teorii aktora-sieci (ANT) Bruno Latoura. ANT sugeruje, że AI nie jest neutralnym narzędziem w rękach artysty, lecz aktywnym elementem sieci twórczej, który wpływa na redystrybucję władzy między ludźmi i maszynami.

Autor wspomnianego artykułu identyfikuje podział w środowisku artystycznym na entuzjastów i sceptyków, jednak nie pogłębia analizy subiektywnych doświadczeń twórców. Dogłębna analiza praktyk artystycznych może ujawnić, w jaki sposób AI wpływa na definicję kreatywności i autorskiej ekspresji. Co więcej, pomimo odniesień do aspektów prawnych i etycznych, artykuł pomija zagadnienie mediacji technologicznej, czyli sposobu, w jaki AI kształtuje percepcję i doświadczenie sztuki. W związku z tym stanowi on wartościowy punkt wyjścia dla niniejszego badania.

Kontekst społeczny badania

Polskie społeczeństwo, podobnie jak wiele innych, wykazuje ambiwalentny stosunek do AI w sztuce – z jednej strony dostrzega jej potencjał w procesie twórczym, z drugiej wyraża niechęć do uznania jej za pełnoprawnego twórcę dzieł artystycznych.

Percepcja AI w kulturze w Polsce kształtowana jest przez szereg czynników, w tym przywiązanie do tradycyjnego modelu twórczości, kwestie etyczne związane z zastępowaniem człowieka przez technologię oraz debaty na temat praw autorskich i autentyczności dzieł. Badania przeprowadzone w ostatnich latach wskazują na istotne różnice w sposobie postrzegania wartości dzieł AI w zależności od ich prezentacji oraz kontekstu odbioru.

W 2021 roku dr Paweł Fortuna z Katolickiego Uniwersytetu Lubelskiego oraz dr Artur Modliński z Uniwersytetu Łódzkiego przeprowadzili eksperymentalne badania dotyczące oceny wartości dzieł AI. Wyniki, opublikowane w artykule „A(I)rtist or Counterfeiter? Artificial Intelligence as (D)Evaluating Factor on the Art Market” (2021), wykazały, że obrazy stworzone przez AI są oceniane jako mniej wartościowe w porównaniu do tych namalowanych przez ludzi. Eksperyment polegał na prezentacji tego samego obrazu różnym grupom uczestników – jednej informowano, że autorem jest człowiek, drugiej, że AI. Wyniki jednoznacznie wskazały na deprecjonowanie dzieł AI.

Prof. Dominika Kaczorowska-Spychalska z Uniwersytetu Łódzkiego przeprowadziła w 2024 roku badania na reprezentatywnej próbie 1045 Polaków, analizując stopień akceptacji AI w sztuce. Wyniki wykazały, że 30% respondentów akceptuje wykorzystanie AI w kulturze, lecz tylko 20% uważa zastępowanie artystów przez AI za etyczne. Badani wskazywali na istotną rolę emocji i doświadczenia artysty jako kluczowych czynników determinujących wartość dzieła. W badaniach Kaczorowskiej-Spychalskiej 47% respondentów uznało, że jednoznaczne określenie autorstwa dzieł AI jest niemożliwe, co prowadzi do sporów prawnych. Dodatkowo, obawy budzi zalew treści generowanych przez AI, mogący wpływać na dezinformację i trudności w rozpoznawaniu autentycznych dzieł sztuki.

Ograniczone uznanie wartości dzieł AI w Polsce wynika z silnego przekonania o roli emocji i doświadczenia artysty w nadawaniu sensu dziełu.

Prof. Michał Kleiber (2024) analizował wpływ technologii cyfrowych na nierówności społeczne. Wskazał, że AI w sztuce może pogłębiać nierówności na rynku sztuki, marginalizując artystów bez dostępu do zaawansowanych narzędzi.

Kleiber podkreśla, że rozwój AI w sztuce prowadzi do monopolu dużych platform technologicznych, które kontrolują algorytmy i narzędzia generatywne, a tym samym pośrednio wpływają na kierunki twórczości artystycznej. To zjawisko wpisuje się w szerszy problem koncentracji władzy w sektorze cyfrowym, gdzie kilku globalnych graczy (np. korporacje technologiczne) kontroluje dostęp do zasobów i kształtuje preferencje odbiorców sztuki poprzez algorytmiczne rekomendacje i mechanizmy selekcji treści.

Dodatkowo, Kleiber wskazuje na zagrożenie związane z degradacją tradycyjnych form sztuki, które mogą stracić na znaczeniu w obliczu łatwo dostępnych i masowo produkowanych treści generowanych przez AI. Sztuka tworzona w sposób manualny może być postrzegana jako mniej atrakcyjna w porównaniu do dzieł AI, co stanowi wyzwanie dla artystów chcących utrzymać swoją działalność w modelu opartym na klasycznych technikach twórczych.

Teoria aktora sieci

Perspektywa socjologii technologii, oparta na pracach Bruno Latoura oraz Trevora Pincha i Wiebe Bijkera, umożliwia interpretację sztucznej inteligencji (AI) jako aktywnego elementu współkształtującego procesy artystyczne i środowiska twórcze.

W kontekście teorii aktora-sieci (ANT), rozwiniętej przez Latoura i jego współpracowników, technologie nie są postrzegane jedynie jako pasywne narzędzia w rękach ludzi, lecz jako pełnoprawni uczestnicy sieci społecznych. W tym ujęciu AI nie tylko wspomaga twórców, ale także kształtuje proces twórczy, wpływając na relacje artystyczne, metody produkcji oraz odbiór dzieł sztuki.

Kluczowym pojęciem ANT jest aktant, czyli każdy element uczestniczący w sieci relacji, niezależnie od tego, czy jest istotą ludzką, czy technologią. AI jako aktant nie tylko pośredniczy w procesie twórczym, dostarczając nowe narzędzia ekspresji, ale także transformuje intencje twórcy poprzez interakcję z algorytmem, prowadząc do nieoczekiwanych efektów artystycznych. Mechanizmy te pozwalają interpretować sztukę generatywną oraz interaktywne dzieła jako rezultaty dynamicznych interakcji między człowiekiem a technologią.

Zastosowanie ANT w analizie AI w sztuce może obejmować przypadki narzędzi takich jak DALL·E, Midjourney czy generatywne systemy muzyczne. Interakcja między artystą a Midjourney może być interpretowana jako proces translacji, w którym intencje twórcy są reinterpretowane przez algorytm na podstawie podanych parametrów. Podobnie, AI w muzyce, np. OpenAI MuseNet, nie tyle zastępuje kompozytorów, co poszerza ich możliwości twórcze, tworząc nowe formy interakcji między człowiekiem a maszyną.

Katarzyna Wala w artykule „Hybrydy, Cyborgi i inne (Po)Twory” nawiązuje do pojęcia hybrydy, co wpisuje się w refleksję Latoura na temat hybrid forums – miejsc, w których zacierają się granice między ludzkim a technologicznym. Donna Haraway, do której koncepcji również odwołuje się artykuł, opisuje współczesnego człowieka jako cyborga – istotę splataną z technologią, a nie oddzieloną od niej.

Metodologia

Badanie opiera się na zastosowaniu narzędzia ankietowego, które umożliwia uchwycenie różnorodnych doświadczeń i opinii artystów. Ankieta została wybrana jako główne narzędzie badawcze ze względu na jej zdolność do zebrania szerokiego spektrum narracji, które następnie poddano analizie. Struktura ankiety obejmuje cztery kluczowe elementy:

1. Metryczkę, pozwalającą określić profil uczestników (wiek, płeć, dziedzina sztuki, doświadczenie z AI);
2. Pytania otwarte, umożliwiające swobodną ekspresję poglądów i emocji związanych z wykorzystaniem AI w procesie twórczym;
3. Pytania na skali Likerta, służące ocenie postaw wobec AI;
4. Scenariusze hipotetyczne, które przedstawiają sytuacje twórcze i wymagają interpretacji uczestników.

Takie podejście pozwala nie tylko na rekonstrukcję postaw wobec AI, ale również na analizę sposobów ich artykulacji i osadzania w szerszym kontekście kulturowym.

Próba badawcza i proces zbierania danych

Badaniem objęto artystów reprezentujących różne dziedziny sztuki, w tym malarstwo, muzykę, literaturę i sztukę cyfrową. Kryteria doboru uczestników uwzględniały:

• Minimum trzyletnie doświadczenie artystyczne,
• Kontakt z narzędziami AI,
• Różnorodność demograficzną i zawodową, zapewniającą wieloperspektywiczne spojrzenie na problematykę badawczą.

Dane zbierano poprzez dystrybucję ankiety online, oraz grupy na mediach społecznościowych zrzeszające artystów.

Wnioski z badania

Grupa badawcza obejmowała 10 artystów wizualnych reprezentujących różne dziedziny: malarstwo, ilustrację, sztukę cyfrową, fotografię, grafikę 3D i multimedia. Poziom doświadczenia uczestników wahał się od początkujących po profesjonalistów, a ich główne źródło dochodu nie zawsze było związane ze sztuką.

Zebrane dane poddano analizie ilościowej i jakościowej. Wyniki zamkniętych pytań opracowano statystycznie, natomiast wypowiedzi respondentów w pytaniach otwartych poddano analizie tematycznej, pozwalającej na identyfikację głównych narracji dotyczących AI w sztuce.

Spośród badanych, 40% deklarowało korzystanie z narzędzi AI, takich jak Midjourney, DALL-E czy Stable Diffusion. Ich zastosowanie obejmowało generowanie inspiracji, korzystanie z AI do „burzy mózgów” przed projektem, usprawnienie procesu oraz finalizację projektów. Niektórzy respondenci podchodzili do AI sceptycznie:

„Nie widzę potrzeby korzystania z AI. To wszystko wygląda tak samo i każdy może sobie coś wygenerować w chacie, nie ma w tym wielkiej filozofii.”

Z kolei inni użytkownicy AI wskazywali na jej zalety:

„To narzędzie jak każde inne – wszystko zależy od tego, kto i jak go używa. Można w kreatywny sposób bawić się z estetyką i AI i wchodzić z nią w dialog, tworząc coś zupełnie nowego. Myślę, że coraz więcej osób będzie iść w tę stronę.”

Odpowiedzi dotyczące kreatywności były zróżnicowane. Niektórzy artyści uznawali AI za neutralne narzędzie wspierające ich twórczość (40%), inni za zagrożenie dla oryginalności sztuki (30%).

Na pytanie o wartość sztuki generowanej przez AI, 60% respondentów uznało ją za mniej wartościową niż sztuka ludzka. Jeden z badanych zauważył:

„Sztuka AI może być efektowna (i tania) ale nie ma w niej duszy i to widać.”

Większość respondentów (70%) obawia się wpływu AI na prawa autorskie. Najczęstsze obawy dotyczyły komercjalizacji sztuki oraz kopiowania stylów artystycznych bez zgody twórców.

„Nie mam kontroli nad tym, czy moje prace nie zostaną wykorzystane do trenowania AI bez mojej zgody.”

Natomiast 30% respondentów uważało, że AI może pozytywnie wpłynąć na rynek sztuki, wprowadzając nowe możliwości zarobkowe.

Na pytanie, czy AI będzie w przyszłości wsparciem czy zagrożeniem dla artystów, odpowiedzi były podzielone: 50% wskazało, że zagrożenie zależy od regulacji prawnych, 30% uznało AI za zagrożenie, a 20% za wsparcie.

Jednym z najczęściej wskazywanych zastosowań AI, które mogłoby wspierać artystów, była automatyczna kolorystyka i poprawa animacji. Natomiast w przypadku kradzieży prac przez AI, respondenci najczęściej wskazywali na działania prawne lub publiczne nagłośnienie sprawy.

Badanie ujawniło dużą polaryzację wśród artystów dotyczącą roli AI w sztuce. Podczas gdy część badanych uznaje ją za użyteczne narzędzie wspierające twórczość, inni postrzegają ją jako zagrożenie dla oryginalności i praw autorskich. Wyniki te wpisują się w szerszą debatę nad AI w sztuce, poruszaną m.in. przez Manovicha (2018) oraz McCormacka i d’Inverno (2022), podkreślających zarówno kreatywne możliwości, jak i etyczne wyzwania związane z automatyzacją procesów artystycznych.

---

Bibliografia

1. Elali, F. R., & Rachid, L. N. (2023). AI-generated research paper fabrication and plagiarism in the scientific community. Patterns, 4(3).
2. Hutson, J. (2024). Rethinking Plagiarism in the Era of Generative AI. Journal of Intelligent Communication, 4(1), 20-31.
3. Francke, E., & Bennett, A. (2019, October). The potential influence of artificial intelligence on plagiarism: A higher education perspective. In European conference on the impact of artificial intelligence and robotics (ECIAIR 2019) (Vol. 31, pp. 131-140).
4. Fortuna, P., & Modliński, A. (2021). A(I)rtist or counterfeiter? Artificial intelligence as (d)evaluating factor on the art market. The Journal of Arts Management, Law, and Society, 51(3), 188-201. https://doi.org/10.1080/10632921.2021.1894029
5. Nguyen, S. (2024). The Copyright and Plagiarism Dilemma: AI-Generated Design works Derived from Existing Works.
6. Kleiber, M. (2024). 30 procent Polaków akceptuje wykorzystanie AI w kulturze i sztuce. Wszystko co Najważniejsze. https://wszystkoconajwazniejsze.pl/pepites/30-procent-polakow-akceptuje-wykorzystanie-ai-w-kulturze-i-sztuce/
7. Kotsis, K. T. (2024). Artificial Intelligence Creates Plagiarism or Academic Research?. European Journal of Arts, Humanities and Social Sciences, 1(6), 169-179.
8. Akçapınar, G., & Sidan, E. (2024). AI chatbots in programming education: guiding success or encouraging plagiarism. Discover Artificial Intelligence, 4(1), 87.
9. Tang, C. M., Ng, V. S., Leung, H. M., & Yuen, J. C. (2023). AI-Generated Programming Solutions: Impacts on Academic Integrity and Good Practices.
10. Horowitz, R. (2024). Sztuczna inteligencja może zagrażać prawdziwej sztuce. Dzieje.pl. [online] https://dzieje.pl/kultura-i-sztuka/ryszard-horowitz-sztuczna-inteligencja-moze-zagrazac-prawdziwej-sztuce
11. Latour, B. (2013). Technologia jako utrwalone społeczeństwo. Avant: Pismo Awangardy Filozoficzno-Naukowej, 4(1), 17-48.
12. Widzialni.pl. (2024). Wpływ sztucznej inteligencji na marketing. [online] https://widzialni.pl/wplyw-sztucznej-inteligencji-na-marketing/
13. Wala, K. (2011, 14 września). Hybrydy, cyborgi i inne (po)twory. Stosowana. https://stosowana.wordpress.com/2011/09/14/hybrydy-cyborgi-inne-potwory/