Niedawno na urodzinach naszej koleżanki kilka osób zaczęło opowiadać sobie o tym, jak nadają modelowi językowemu, z którego korzystają, imię i płeć, żeby czuć, że jest im „bardziej bliski”. Ile razy sami słyszymy, że „AI coś wymyśliło”? Albo „wymyśliła” lub „wymyślił”, bo tu zgody nie ma. Sam model językowy, kiedy wpisujemy do niego zadanie, zanim wygeneruje odpowiedź, wyświetla przecież taki komunikat (dosłownie: „myślę”). Nowy słownik wszedł również do potocznej mowy, bo o maszynach symulujących funkcje ludzkiego intelektu trudno nam mówić inaczej, niż je antropomorfizując. Joshua Rothman w tekście What’s Happening to Reading? pytał na łamach „New Yorkera”, czy sztuczna inteligencja (AI) czyta książki, skoro operuje pozyskaną z nich treścią. Czy rzeczywiście nasze czytanie od maszynowego, jak sugeruje Rothman, różni się jedynie tym, że jesteśmy poruszeni przez czytane treści, bo – w odróżnieniu od modelu językowego – mamy emocje, a „nasze serca mogą przyspieszyć z napięcia”? Czy rzeczywiście to, iż w pewnych aspektach czytania AI nas przewyższa, oznacza, że sztuczna inteligencja „osiąga nadludzki poziom”? Nie jesteśmy co do tego przekonani. Stawiane w ten sposób pytania wpisują się jednak w pewną tendencję i wynikają z zamętu wokół pojęć i metafor filozoficznych, za pomocą których AI jest charakteryzowana.

We wrzawie medialnej wokół tematu przypisywanie maszynom obliczeniowym atrybutów myślowych, takich jak świadomość, sprawczość czy autonomia, stało się powszechne (słyszymy o „świadomej AI”, „autonomicznej AI”, „nadludzkiej AI” czy o „superinteligencji”). W przypadku sprawczości i autonomii pojęciowy zamęt może wynikać z pomieszania potocznego użycia słów z zawężonym i precyzyjnym znaczeniem, które tym samym słowom nadaje się w języku naukowo-technicznym. Przypadek czytelniczych zdolności AI wydaje się podobny. W końcu czytniki CD też „czytają”, w matematyce też się interpretuje, a językiem w informatyce jest właściwie wszystko, tylko co z tego? Ale mówienie o „świadomej AI” lub sięganie po metaforę „nadczłowieczeństwa” do opisu skuteczności systemów obliczeniowych, podobnie jak pochodzące od informatyków z firmy OpenAI wrzutki o tym, że ChatGPT „to coś więcej niż kod” i że „powstaje inteligentniejszy od nas gatunek”, należy już uznać za informatyczny odlot. A przede wszystkim za konsekwentnie realizowaną strategię biznesową, która utrzymuje ruch w interesie, przyciągając uwagę medialną i pieniądze inwestorów.

Pytania o czytanie – o jego funkcję, potrzebę i sens – w erze AI będą tym trafniejsze, im szybciej uporządkujemy ten pojęciowy zamęt, ale też oduczymy się romantyzować tę czynność, przyjmując nowe linie obrony czytelnictwa. Powszechny dostęp do generatorów tekstów wymusza na nas usytuowanie tych pytań w kontekście szerszym niż kultura literacka i jej dyskursy. No i ostatnie, równie istotne, o ile nie największe wyzwanie: uznanie faktu, że AI ma o wiele więcej wspólnego z brzydkim słowem na literę „k”, niż powszechnie się o tym mówi. Przyszłość czytania zależy od tego, na ile będziemy potrafili wyciągnąć z tego faktu polityczne wnioski.

Romantyzowanie czytania

Choć czytanie sporo dla nas obojga znaczy i jest wartością samą w sobie bez względu na przemiany technologiczne, nie będziemy tutaj łączyć go z literaturą. Nie będziemy mówić również o prawach twórców w sieci, choć nam na nich zależy. Będziemy natomiast mówić o percepcji tekstu, która zmienia się pod wpływem środowiska cyfrowego jako środowiska poznawczego. Dlatego że rozmowa o tym, co dzieje się z czytaniem i pisaniem, nie może być dzisiaj tylko rozmową o życiu / rynku literackim, trendujących gatunkach, o tym, co lepiej czytać ani jakie są spadki lub wzrosty czytelnictwa. A przynajmniej nie powinna być jedynie o tym, jeśli ma do czegoś prowadzić w sytuacji, w której AI przekształca nasze praktyki czytelnicze i funkcje poznawcze wynikające z piśmienności.

Oboje dorastaliśmy w świecie, w którym zamiłowanie do czytania było – choć tylko jednym z wielu i niekoniecznie najważniejszym – czynnikiem naszych awansów z klasy ludowej do średniej, umożliwiając nam przy okazji, z racji wykonywanych zawodów, funkcjonowanie w polu intelektualnym lub literackim. Ale czy w 2025 r. zamiłowanie do czytania może wciąż być taką dystynkcją? Mamy co do tego poważne wątpliwości. Po pierwsze, dlatego że wielu młodych ludzi nie ma szans, aby do klasy średniej – w znaczeniu zarabiania godnej pensji, stabilnych warunków pracy, a także możliwości jej znalezienia w zgodzie z własnymi aspiracjami – awansować, przed czym ekonomistki (m.in. Elżbieta Mączyńska) przestrzegają od co najmniej dekady. Po drugie, dlatego że powszechny dostęp do modeli językowych obnażył to, co było widoczne przed ich upowszechnieniem: kulturowy status czytania jako czynności uchodzącej za atrakcyjną i pożądaną wyraźnie zmalał.

Mimo to wierzymy, że czytanie wciąż może być emancypujące. Inaczej jednak niż kiedyś. Nie chodzi już o tę emancypację, którą my sami, do pewnego stopnia, wyczytaliśmy sobie z książek. Wiele tekstów zmieniło nasze życie, postrzeganie spraw, dodało nadziei, wytrąciło z pewności, wkurzyło, wzruszyło i ukształtowało światopogląd, a także pozwoliło poznać światy, do których nie mamy dostępu. Dlatego zdarza nam się romantyzować nasz stosunek do literatury, od prozy i poezji po eseje filozoficzne i teksty teoretyczne. Dzięki nim mogliśmy czuć wewnętrzną spójność, łączyć własne życie z lekturą w ten subtelny i uwznioślający codzienność sposób – gdy jakaś książka przychodziła akurat wtedy, gdy była potrzebna, i rozświetlała myśli. To się pewnie nie zmienia, choć ewoluuje. Wiemy jednak, że emocjonalny opis osobistego stosunku do książek nie trafia do kogoś, kto ma zacząć czytać lub odkryć czytanie na nowo po tym, gdy przestał sięgać po teksty drukowane i musi się tego ponownie nauczyć.

Dzisiejsze wyzwanie polega na tym, aby inaczej dobierać argumenty w obronie czytelnictwa, czerpiąc je nie tylko z kultury literackiej samej w sobie. Nie stawiając temu czoła, podzielimy się na obozy tych przekonanych o transformacyjnej mocy literatury i jej wyjątkowym statusie pośród innych sztuk oraz tych, którzy nic z takiej mowy nie rozumieją i scrollują dalej. Czytanie jest niezbywalnym elementem dobrego życia, może budować wspólnotę i tworzyć przestrzenie rozmowy, ale w 2025 r., na najbardziej fundamentalnym poziomie, ma ono związek z kształtowaniem umiejętności poznawczych, które dzisiaj, w chaosie pojęciowym wokół AI, wielu ochoczo przypisuje maszynom. Gra toczy się o to, żeby tych umiejętności nie stracić, a nie o to, aby ludzie więcej czytali ilościowo – choć byłby to oczywiście dobry skutek uboczny.

Nowa nauka o czytaniu

To, że czytanie drukowanych tekstów wpływa na funkcjonowanie mózgu, jest dobrze dowiedzione na gruncie neuronauki i powiązanych z nią nauk kognitywnych. „Umiejętność czytania i pisania drastycznie zmienia mózg – dosłownie!” – pisze w książce Reading in the Brain. The Science and Evolution of a Human Invention Stanislas Dehaene (cytujemy go tutaj za literaturoznawczynią N. Katherine Hayles i jej równie dobrą pracą How We Think. Digital Media and Contemporary Technogenesis). Francuski neurobiolog przypomina badania z udziałem 12 dorosłych Portugalek, opisane w artykule opublikowanym w 1998 r. Wszystkie z nich pochodziły z tego samego środowiska społecznokulturowego i wychowywały się w rodzinach, które były zbyt biedne, by rodzice mogli posłać wszystkie dzieci do szkoły (sytuacja dość powszechna w Portugalii lat 30. XX w.). W rezultacie do szkoły szła tylko młodsza z sióstr, podczas gdy starsza zostawała w domu i opiekowała się najmłodszym rodzeństwem. Poddając badaniu przy użyciu technik obrazowania pracy mózgu sześć par takich piśmiennych i niepiśmiennych sióstr, naukowcy poprosili je, aby powtarzały te same portugalskie słowa, z których część nie miała sensu. W trakcie badania zaobserwowano, że siostry niepiśmienne miały trudność w powtarzaniu bezsensownych słów. Zamiast wiernie je powtarzać, odczytywały je jako słowa już im znane: capeta jako cabeza (głowa), travata jako gravata (krawat). Obrazowanie pokazało, że w momencie gdy je słyszały, w ich mózgach nie aktywowały się te same obszary co w mózgach piśmiennych sióstr, które nie miały problemów z wiernym powtórzeniem tego, co słyszały.

Badania dowiodły więc, że zdolność rozumienia składników języka mówionego (jego struktur fonemicznych) ulega wzmocnieniu w przypadku mózgu piśmiennego. Mózg piśmienny mobilizuje znacznie więcej zasobów lewej półkuli niż mózg niepiśmienny nawet wtedy, gdy słuchamy jedynie mowy. Jednocześnie czytanie nie tylko wykorzystuje i wzmacnia wrodzoną specjalizację lewej półkuli (odpowiedzialnej za funkcje związane z mową i pisaniem). Usprawnia również współpracę z prawą półkulą (odpowiedzialną za funkcje takie jak kreatywność, wyobraźnia, intuicja czy myślenie abstrakcyjne). To dlatego umiejętność czytania i pisania ma fundamentalne znaczenie w procesie uczenia się, o czym francuski neurobiolog pisze z kolei w książce Jak się uczymy? Dlaczego mózgi uczą się lepiej niż komputery… jak dotąd. Mówiąc krótko, umiejętność czytania reorganizuje mózg i wpływa na jego historię w wymiarze epigenetycznym, czyli powiązanym z czynnikami środowiskowymi (naturalnymi, kulturowymi i technicznymi).

Od F do I?

Nie popadając w „neurocentryzm”, warto wnieść taką perspektywę do publicznej dyskusji o czytaniu, ponieważ przybliża nas ona do precyzyjniejszego rozumienia tego, co może się dziać z naszymi mózgami czytającymi w zetknięciu z systemami AI, a z pewnością do tego, co dzieje się z nimi w sieci. Bo również to warto odnotować: systemy AI stały się powszechnie dostępne w sieci, której architektura, podobnie jak ilość wytwarzanych informacji i ich natura, zmieniła się nie do poznania wraz z ultraszybką ewolucją mediów społecznościowych. Choć przypominanie o tym może wydawać się oczywiste, w przypadku umiejętności czytania i pisania ma to kolosalne znaczenie.

Tak jak neuronauka potwierdza, że czytanie reorganizuje pracę mózgu i aktywizuje jego obszary, tak równie mocne są dowody na to, że proces cyfryzacji naszego środowiska poznawczego niesie za sobą zmiany w funkcjonowaniu mózgu, a architektura tego środowiska i jego przesycenie informacjami wymuszają nowe wzorce czytania. Dobrym przykładem może tutaj być tzw. wzorzec F (F-pattern), który pokazuje, jak czytamy w internecie. Opisał go duński informatyk i projektant interfejsów użytkownika Jakob Nielsen, gdy media społecznościowe dopiero raczkowały. Przeprowadzone przez jego firmę Nielsen Norman Group badania eye-trackingowe pokazały, że gdy czytamy strony internetowe, ruch naszych gałek ocznych przebiega po schemacie litery F: po pierwszej linii poziomej (nagłówek i menu), po drugiej linii poziomej (krótszej od pierwszej, na której znajduje się początek tekstu), by następnie przesuwać się w dół po linii pionowej i skanując jedynie początkowe słowa w kolejnych linijkach.

Czego to dowodzi? Przynajmniej dwóch rzeczy. Po pierwsze, nasz wzrok zaadaptował się do czytania po schemacie litery F, aby móc pełnić funkcję poznawczą w informacyjnie przeciążonym środowisku. Z ekranu (nie mówimy tutaj o czytnikach) nie czytamy tak samo jak z książki, bardziej przeglądając, niż czytając wyświetlającą się treść, a tekst internetowy – o czym wie każda projektantka interfejsów – ma inną strukturę niż tekst drukowany. Współcześni projektanci muszą dopasować teksty do nowych wzorców czytania, używając do tego celu różnych technik (wypunktowania tekstu, podtytuły, krótkie akapity, krótsze zdania i tworzenie treści łatwych do przejrzenia wzrokiem).

Po drugie, media społecznościowe, z uwagi na fakt, że domyślnym sposobem ich przeglądania jest scrollowanie lub, jak w przypadku TikToka, bierne poddawanie się strumieniowi krótkotrwałych i hipnotyzujących treści wyświetlanych automatycznie, wzmocniły wzorzec F. Można wręcz zaryzykować tezę, że przekształciły go we wzorzec I: przebiegamy wzrokiem w dół po komunikacie. Potencjał poznawczy takiego wzorca wydaje się bardzo niski. Zwłaszcza jeśli staje się on dominujący i niezależny od tego, jakie treści podpowiada nam spersonalizowany algorytm. Tutaj nie chodzi już o selekcję treści (jako użytkownicy sterowani „niewidzialną ręką algorytmów” mamy na nią zresztą niewielki wpływ), lecz o tryb (nie)czytania. Warto o tym pamiętać, chcąc zadbać o higienę umysłu.

Technologiczna dojrzałość

Trudno oczekiwać, że młode osoby, które w cyfrowym środowisku poznawczym nie mogły nabyć nawyku czytania dłuższych i bardziej zaawansowanych tekstów, zyskają ten nawyk, używając AI. Bardziej prawdopodobne jest natomiast to, że AI zintensyfikuje wszystkie patologie poznawcze splatformizowanej sieci, dorzucając do nich nowe.

Wypracowanie skutecznych rozwiązań tych problemów wiąże się z dążeniem do osiągnięcia technologicznej dojrzałości, niemającej nic wspólnego z wiekiem (można być niedojrzałym technologicznie dorosłym), lecz oznaczającej świadomość tego co, robią z nami technologie i co my możemy zrobić z nimi. Jak wynika z raportu Pokolenie AI. Jak młodzież korzysta ze sztucznej inteligencji, powstałym na podstawie badania przeprowadzonego w listopadzie 2024 r. z inicjatywy Fundacji IT Girls, młodzież oczekuje odpowiedzialnego podejścia do rozwoju i stosowania AI. 53% młodych respondentów biorących udział w badaniu opowiedziało się za wprowadzeniem regulacji, które zobowiązałyby firmy tworzące modele językowe do ujawniania danych wykorzystywanych podczas ich trenowania. Widzą więc coś, co często umyka dorosłym politykom decydującym o kształcie polityk publicznych. O naszych rodzimych rekinach biznesu, którzy regulacje nazywają „kagańcem dla innowacji”, nie wspominając.

Etyka w zakresie danych przetwarzanych przez modele językowe to jednak nie wszystko. W kontekście umiejętności piśmienno-czytelniczych równie ważne jest osadzenie AI w szerszym kontekście psychospołecznym. Dojrzałość technologiczna to również postawa etyczna – etos polegający na świadomym odstąpieniu od korzystania z modeli w sytuacjach, które są poznawczo niekorzystne. Takich ram etycznych firmy za nas nie ustalą, bo nie zależy im przecież na tym, abyśmy mniej korzystali z modeli językowych, a tym samym więcej pisali sami i komunikowali się ze sobą. Wręcz przeciwnie. Firma OpenAI opracowała nawet przewodnik dla uczniów i studentów o tym, jak pisać z pomocą ChatGPT. Jego autorzy przekonują nawet, że ChatGPT nadaje się również do tego, aby prowadzić z nim dialog sokratejski.

Dopytywanie o wpływ AI na nas – na to, jak czytamy i piszemy, gdy świadomie nie korzystamy z modeli lub używamy ich w sposób krytyczny – to jedyna droga do samowiedzy i uodpornienia się na taką propagandę. Świetnym przykładem demontażu fałszywych założeń, na którym ona się opiera, jest przewodnik o tym, jak nie pisać z ChatGPT (A Student’s Guide to Not Writing with ChatGPT), autorstwa Arthura Perreta, francuskiego badacza specjalizującego się w naukach o informacji. Pytania o to, czy AI wzmacnia nasze myślenie, czy je osłabia, pisząc za nas, pisząc z nami lub streszczając dla nas teksty, będą zawieszone w próżni, jeśli nie towarzyszą im pytania o to, kto, gdzie i do jakich celów jej używa.

AI jako właściwość kapitału

Czas jednak odkryć karty. Brzydkie słowo na „k”, które zaanonsowaliśmy na początku tekstu, to kapitał. To ono pozwala nam zrozumieć, co, kto i dlaczego chce, żebyśmy używali modeli, pracując więcej, produktywniej i szybciej.

Generatywna sztuczna inteligencja jest właściwością skomputeryzowanego kapitału i jeśli w czymkolwiek nas zniewala, to jedynie jako jego właściwość. Zniewolenie bierze się stąd, że skomputeryzowanym kapitałem staliśmy się również my. Jesteśmy żywą częścią infrastruktury informacji, którą tworzą połączone w sieć mózgi i pracujące w tych mózgach biologiczne maszyny.

Owszem, w tym połączeniu drzemie również wyzwalający potencjał. Ale można go przebudzić i przekuć w konkretne działania tylko wtedy, gdy organizację tej infrastruktury wyobrazimy sobie inaczej niż na kapitalistyczną modłę, odrzucając charakterystyczny dla niej kult produktywności, którą AI – jak głoszą jej entuzjaści – ma zwiększać. Jaki ma to związek z czytaniem? Taki, że w późnokapitalistycznym języku produktywności czytania obronić się po prostu nie da. Jest zbyt kosztowne względem ewentualnych korzyści, a przede wszystkim zbyt czasochłonne, podczas gdy czasem, podobnie jak wszystkim innym od ciała i zdrowia po emocje, relacje i projekty na życie, trzeba „zarządzać” jak kapitałem od najmłodszych lat. Coraz efektywniejsze w swoich zdolnościach obliczeniowych generatory tekstów czy obrazów jawią się jako produktywna alternatywa dla czasochłonnego czytania. Taka, jaką nieco wcześniej były poradniki deklasujące na liście bestsellerów książki niemówiące wprost, „jak żyć”.

Modele językowe, do których wrzucamy pytania o sens życia, zaczynają przejmować ich funkcje. Jednak w odróżnieniu od poradników mają nad nami miażdżącą przewagę. Bo gdy wchodzimy z modelami w interakcje, modulują one nasze myśli, podczas gdy my nie do końca wiemy, jaki to ma na nas wpływ. Gdzie kończy się nasza zdolność podejmowania autonomicznych decyzji, zaczyna zaś forma kontroli przez system, który – dzięki temu, że nasze nawyki poznawcze i sposoby ekspresji może znać lepiej niż my sami – je uprzedza, jak gdyby wychodził im naprzeciw. To stąd poczucie, że czyta w naszych myślach, a nawet podsuwa lepsze rozwiązania, na które sami nigdy byśmy nie wpadli lub których znalezienie zajęłoby nam mnóstwo czasu. A tego nie mamy.

Bardziej produktywne od czasochłonnego czytania formy spędzania wolnego czasu zaskakująco dobrze pasują do eksponowanych w mediach i przez tę ekspozycję pobudzanych oczekiwań społecznych klasy średniej. Jeśli wierzyć obserwacjom poczynionym przez dziennikarkę Rinę Raphael w reportażu Ewangelia wellnessu. Fałszywa obietnica dobrostanu, czytanie jako lifestyle przegrywa obecnie z wellnessem. I nie jest już sexy, jak sugerowała w epoce sprzed algorytmów jedna z kampanii promocji czytelnictwa w Polsce. Mając do wyboru czytanie i czynności pozytywnie wpływające na dobrostan, od siłowni, fitnessu, zabiegów ajurwedyjskich i innych usług przemysłowych spod znaku beauty, po konsumowanie doświadczeń w formie podróży, lepiej wybrać to drugie, jeśli chce się dobrze wyglądać w mediach społecznościowych.

Jedna z rozmówczyń cytowana w reportażu Raphael mówi wprost: czytanie nie spotyka się ze zrozumieniem, ponieważ z boku wygląda na bezużyteczne. „Fiona przyznaje, że mniej aktywne rozrywki, takie jak czytanie, nie sprawdzają się u niej w domu. Przede wszystkim nie wygląda produktywnie w oczach innych, co zachęca członków rodziny do przerywania jej lektury. Co prawda nie do końca może za to winić bliskich: sama też robi sobie przerwy, żeby trochę posprzątać. Po prostu nie może uwierzyć, że siedzenie bez ruchu wzbudzi taki sam szacunek jak poranne wylewanie potu. Czytanie nie wydaje się wystarczająco wartościowe” (tłum. H. Pasierska).

Kultura oporu wobec automatyzacji myśli

Nie da się powiedzieć nic odkrywczego o tym, co się dzieje z czytaniem i pisaniem w erze myślenia maszynowego bez osadzenia „obiektu AI” w kulturowej logice późnego kapitalizmu. W tym celu niezbędna zdaje się krytyka późnokapitalistycznych form społeczeństwa, które filozof Bernard Stiegler opisuje jako „automatyczne” lub „zdalnie sterowane”. Stiegler od początku lat 2000. przestrzegał, że transformacje technospołeczne, zachodzące pod wpływem rozwoju technologii informacyjno-komunikacyjnych, są radykalne, ponieważ dzięki nim możliwe staje się manipulowanie uwagą na niespotykaną wcześniej skalę. Bitwa o uwagę konsumentów, użytkowników i klientów platform społecznościowych przekształca nasze doświadczanie świata nie tylko dlatego, że trudno być uważnym czytelnikiem w środowisku przesyconym bodźcami. Panowanie nad uwagą, którą cytowany przez nas Stanislas Dehaene zalicza do jednego z czterech filarów uczenia się jako mechanizm poznawczy umożliwiający selekcję informacji, w szerszym ujęciu Stieglera sprawia, że życie jest warte przeżycia. Uwaga jest nam potrzebna nie tylko, żeby się uczyć, ale i po to, aby żyć z innymi ludźmi, wchodzić w głębokie relacje, słuchać się i troszczyć o siebie nawzajem. Korelacja między umiejętnością czytania a dobrym życiem jest więc, mówiąc wprost, duża.

Z filozofii Stieglera i jego – momentami mocno posępnych, balansujących na granicy szału filozoficznego – diagnoz wyłania się, koniec końców, spójny i ambitny program polityczny na rzecz przeciwdziałania industrializacji życia umysłu. Filozof rozpatruje tę industrializację jako problem gospodarczy i proponuje rozwiązania prospołeczne w duchu „nowej polityki przemysłowej”. Przekonuje, że zyskany dzięki automatyzacji czas należy inwestować w budowanie „kultury odautomatyzowania”, czyli kultury (a zarazem gospodarki), w której źródło bogactwa stanowi praktykowanie różnorodnych form wiedzy: od wiedzy życiowej i praktycznej po umiejętności projektowe, artystyczne, kulinarne czy umożliwiające opracowanie problemu lub jego ogląd teoretyczny. Chodzi więc o wszystko to, czego podtrzymanie nie jest możliwe bez umiejętności czytania, powiązanej z kształtowaniem procesów myślowych i potrzebnych do dostatniego życia społecznego. To dlatego podtrzymanie uwagi jako dobra wspólnego wymaga powstrzymania grabieży zasobów kognitywnych. Danina społeczna z podatku cyfrowego, którego nałożenie na platformy zapowiada Ministerstwo Cyfryzacji, idąc wzorem Francji, Włoch, Hiszpanii i kilku innych krajów europejskich, mogłaby zostać przeznaczona na taki cel. Jak wyliczyli eksperci z Fundacji Instrat, przy podatku na poziomie 3% od przychodów uzyskiwanych przez platformy do budżetu państwa wpływałoby ok. 1,7 mld zł rocznie. To niemało na start, skoro cały budżet na kulturę w 2025 r. wyniósł 10 mld zł.

O innowację polityczną w edukacji

Innowacja technologiczna wymaga nowatorstwa politycznego przynajmniej tej samej miary, pisze politolożka Asma Mhalla w książce Technopolitique. Comment la technologie fait de nous des soldats. Dla nas nowatorstwo polityczne, nowe sposoby myślenia o związkach polityki i technologii to również troska o zasoby kognitywne obywateli po tym, jak stały się elementem rynku, czyniąc z nas skomputeryzowany kapitał. Bez takiego nowatorstwa oddajemy bezwiednie władzę nad nami gigantom cyfrowym i grzęźniemy w ideologii innowacji, która może usprawiedliwiać najbardziej niekorzystne społecznie polityki publiczne.

Przyjmując bez krytycznego namysłu innowacje technologiczne, nie będziemy jednak innowacyjni społecznie i politycznie. Z jednej strony będziemy mieli szkoły zaopatrzone w 16 tys. pracowni technologicznych (AI i STEM: Science, Technology, Engineering, Mathematics), których budowa w placówkach edukacyjnychzostanie sfinansowana kwotą 5 mld zł z Krajowego Planu Odbudowy. A z drugiej – kompletny brak pomysłu na kulturę odautomatyzowania, na wdrażanie skutecznych strategii w zakresie czytania i pisania od nowa, dbania o higienę cyfrową, etycznego i świadomego korzystania z AI oraz tworzenia modeli językowych i aplikacji w duchu dóbr wspólnych. Mówiąc w skrócie: budowania więzi i słuchania. Inwestowane w rozwój tych strategii środki są nieporównywalnie niższe, a ich wypracowanie zrzuca się na barki organizacji pozarządowych konkurujących ze sobą o granty. To nie jest nowatorskie.

Nie chodzi o to, by udawać, że nie ma modeli językowych (szczególnie że i tak wszyscy z nich korzystają). Wręcz przeciwnie – należy dążyć do tego, aby wiedza o tym, jak działają, była powszechna. „Wiedza o naturze maszyn, ich wzajemnych relacjach i ich relacjach z człowiekiem (…) winna być nauczana powszechnie, tak jak nauczane są podstawy kultury literackiej” – pisał w 1958 r. (!) filozof Gilbert Simondon. Nic od tamtego czasu się nie zmieniło: takie nauczanie to jedyny sposób, aby wyjść poza przestarzałe podziały mentalne na świat techniki i świat kultury, aby na kulturę techniczną spojrzeć jako na element kultury ogólnej, tworząc przestrzenie, które łączą myślenie inżynieryjne z myśleniem humanistycznym.

Obecnie prowadzone są obszerne dyskusje o polskim modelu językowym. Temat rozpala wyobraźnię, PLLuM (czyli rozwijany w ramach dużego konsorcjum pod auspicjami Ministerstwa Cyfryzacji Polish Large Language Model) i Bielik.ai (opensource’owy model autorstwa fundacji SpeakLeash) są podobno testowane w administracji publicznej (wirtualny asystent w mObywatelu czy inteligentny asystent urzędniczy), w biznesie i edukacji, choć nie wiadomo, gdzie kończy się opowieść marketingowa, a zaczyna rzeczywistość. Dlaczego więc, chcąc, aby polskie modele uwzględniały lokalny kontekst społeczno-kulturowy, nie umiemy wyobrazić sobie nowego modelu rozwoju czytelnictwa? Dlaczego o nim równie żywo nie dyskutujemy w szerszym kontekście zagrożeń dla demokracji, jakie powszechnie dostępna AI ze sobą niesie?

Czy nie byłoby wspaniale, gdyby w planowanych tysiącach szkolnych pracowni AI uczniowie i uczennice świadomie projektowali inne maszyny, wpisując w nie inną wizję świata i budując za ich pomocą „technodemokrację” (określenie Janisa Warufakisa)? Aby mogli i mogły to zrobić, muszą najpierw potrafić pomyśleć o AI w krytyczny sposób. Wiedzieć, jakie etyczne zastosowanie mocy obliczeniowych ma większy sens. Nie tylko dlatego, żeby AI była „made in Poland”, ale przede wszystkim, żeby była oparta na innej myśli techniczno-humanistycznej.

Fundamenty technodemokracji

Droga do takiej technodemokracji jest daleka. Możemy jednak zacząć ją budować, odkładając na bok debaty typu „Człowiek czy maszyna”, „Koniec ludzkości czy rewolucyjny postęp”, które są zawieszone w historycznej próżni i przechodzą zupełnie obok realnych wyzwań naszej epoki. A wyzwania widać na co dzień, wystarczy zacząć rozmawiać. Od dwóch lat próbujemy to robić jako fundacja Pracownia Współtwórcza i widzimy, że ludzie, a już szczególnie ci, którzy pracują jako nauczyciele czy animatorzy społeczności lokalnych, szukają oddolnych sposobów na odautomatyzowanie relacji . Równoległe działania na rzecz odzyskania zdolności do czytania i świadomego korzystania z technologii prowadzone są na różnych szczeblach, w różnych obszarach i niezależnie od siebie. Połączenie ich ze sobą daje pewne wyobrażenie tego, jak można byłoby im nadać większą skalę. Poniższe trzy przykłady działań, w których mogliśmy, w mniejszym lub większym stopniu, brać udział, pokazują, jak te pomysły przekuć w coś bardziej realnego.

Reading in Practice to kurs akademicki (wystartował w październiku 2025 r.) zainicjowany przez wykładowczynie Joannę Mąkowską i Agnieszkę Kotwasińską dla studentek i studentów Ośrodka Studiów Amerykańskich UW. Potrzeba wprowadzenia takich zajęć wzięła się z problemu, o którym mówimy wszyscy, niezależnie od tego, na jakich uczelniach lub w jakich szkołach uczymy: zaniku nawyku czytania wśród uczących się osób. Sami podczas spotkań z nauczycielami na szkoleniach słyszymy zwykle mniej więcej to samo: jak przyciągnąć uwagę ucznia / uczennicy, skoro nie chce już czytać? Organizatorki z OSA zadały inne pytanie i postanowiły z nim się zmierzyć: jak nauczyć się czytać na nowo? I będą uczyć tego w kilku wymiarach: samopoznania (czyli np. obserwacji, w jakich sytuacjach czyta się lepiej, a w jakich gorzej), tworzenia notatek, zadawania pytań do tekstu, rozmowy w grupie (tak, coraz trudniej nam prowadzić rozmowy), a także planowania higieny cyfrowej oraz sposobów czytania w różnych trybach uwagi, na zajęciach i w domu. Studenci i studentki otrzymują również podstawową wiedzę o mózgu czytającym, o uwadze jako mechanizmie poznawczym i o jej wymiarze politycznym. Rozważają, na podstawie lektur, jak etycznie korzystać z modeli językowych. Poznają wreszcie różne style tekstów literackich, ćwicząc się w nich i rozmawiając o czytaniu tu i teraz. Zobaczymy, jakie efekty przyniesie ten kurs za rok, trzy lata, pięć lat, ale pewne jest to, że może być modelowym prototypem dla innych uczelni. Również dla tych udających, że problemu nie ma i że można uczyć jak do tej pory. Nie można.

Przykład drugi dotyczy pomysłu rządowego, a konkretnie: pochodzącego z Ministerstwa Cyfryzacji, którego wcielenie w życie mogłoby prowadzić w tę samą stronę, lecz dotyczyło edukacji rozumianej dużo szerzej. W ogłoszonej kilka miesięcy temu Strategii Cyfryzacji Polski do 2035 r. mowa o utworzeniu w gminach Klubów Rozwoju Cyfrowego. Od tego czasu nic nowego o nich nie usłyszeliśmy, ale podczas Współkongresu Kultury pod koniec 2024 r. mieliśmy okazję dyskutować o pomyśle na forum. Pojawił się pomysł, aby KRC wykorzystywały istniejące miejsca kultury: biblioteki, domy kultury, świetlice i szkoły po lekcjach. Nie ma sensu stawiać kolejnych obiektów i wydawać milionów na sprzęt, lecz skupić się na programach i szkoleniach dla kadr kultury i edukacji. Lepiej też rozszerzać funkcje istniejących pracowni multimedialnych czy mediatek, działających przy bibliotekach, które często dysponują świetnym sprzętem technologicznym, ale brakuje im pomysłu na to, jak uspołeczniać technologie czy powiązać wiedzę o technologiach z nauką o literaturze. Na przykład jak zachęcać dzieciaki przychodzące do biblioteki tylko po to, by korzystać ze sprzętu gamingowego (jak dawniej w kawiarenkach internetowych), żeby przy okazji coś poczytały, wzięły udział w warsztatach, dostały coś, co pomoże im zadbać o to, aby kultura czytania była dla nich czymś fajnym i potrzebnym.

Takie kluby łączyłyby mieszkańców w międzypokoleniowych rozmowach i działaniach. Można by w nich dyskutować o tym, jakich technologii chcemy w naszych miastach. Bycie w takich przestrzeniach uzmysłowiłoby nam np., że toczona na Facebooku rozmowa z prezydentem o tym, gdzie nie warto wycinać drzew, jest marnym ersatzem komunikacji w samorządnych społecznościach i pewnych rzeczy w sieci zwyczajnie nie powinniśmy robić, bo odsuwają nas od siebie, zamiast łączyć. Kluby Rozwoju Cyfrowego zapobiegałyby w sposób praktyczny temu, co socjolog Dominique Wolton nazywa „interaktywną samotnością”. Stanowiłyby odpowiedź na główny deficyt wysoko rozwiniętych społeczeństw: brak rozmowy i kontaktu z drugim człowiekiem. Byłyby to „miejsca trzecie” przebijające bańki informacyjne i uczące nas na nowo słuchania, dyskusji, czytania dłuższych tekstów jako części rozmowy.

Trzeci przykład jest w pewnym sensie prototypem działań, które mogłyby się toczyć w KRC-ach. Prowadziliśmy je dzięki jednorazowej i skromnej (17 tys. zł na pół roku działań to tyle, ile można wydać na jeden komputer gamingowy i akcesoria do niego) dotacji w konkursie ogłoszonym przez Instytut Książki w ramach Programu Rozwoju Czytelnictwa. Efektem ubocznym naszego projektu Czytać, pisać, uważać dla młodzieży i dorosłych, zakończonego wspólnym działaniem młodzieży, pisarzy i społeczności lokalnej w ramach literackiego spaceru sensorycznego – czegoś na kształt wspólnotowego czytania – było opracowanie „Paktu dla uwagi”, zbioru zaleceń umożliwiających łączenie edukacji piśmienniczo-czytelniczej z edukacją cyfrową poprzez zaplanowanie procesu zajęć w bibliotece w taki sposób, aby uczyć się czytać i pisać inaczej niż w szkole (z nastawieniem na twórcze czytanie i pisanie), równocześnie dbając o higienę cyfrową. Projekt, poza kursem czytania i pisania, łączył się ze spotkaniami dla rodziców i nauczycieli wokół tematu czytelnictwa i jego przemiany w otoczeniu cyfrowym. Problemy, których rozwiązania trzeba na tym przecięciu znaleźć, nie są już abstrakcyjne. Jedna z uczestniczek naszych zajęć opowiadała ostatnio, jak koleżanka z innych warsztatów wrzuciła jej wiersz do modelu językowego, aby napisał go „lepiej”. Dziewczyna była słusznie oburzona, że ktoś bez pytania (choć i bez złych intencji) „bawi się” jej myślami. Na zajęciach z twórczego pisania, które jedno z nas od lat prowadzi, nie zdarzało się jeszcze, by ktoś wypromptował swój tekst w całości, chociaż jego streszczenie – owszem. Pojawiło się jednak również coś innego. Otóż coraz częściej zdarza się, że model językowy otrzymuje pytanie: „O czym jest mój tekst?”. To powód do ogromnego niepokoju, ponieważ przerzucając na maszynę obliczeniową umiejętność interpretowania i tworzenia sensu, łatwo stracić kontakt z samą sobą jako źródłem wiedzy i flow procesu pisarskiego. Osłabieniu ulega też (choć to tylko luźna hipoteza z obserwacji) poczucie sprawczości w tworzeniu tekstu. Jednym słowem, zanika poczucie sensu pisania.

***

W książce The AI Mirror. How to Reclaim Our Humanity in an Age of Machine Thinking filozofka Shannon Vallor przygląda się maszynom obliczeniowym z perspektywy odnowionej etyki cnót (lub „technocnót”, jak to ujmuje w swojej poprzedniej książce Technology and the Virtues). Przestrzega przed nadmiernym poleganiem na AI, sugestywnie reinterpretując mit o Narcyzie opisany w Przemianach Owidiusza. Tak jak Narcyz zakochał się w swoim własnym odbiciu, gdy dostrzegł je na tafli wody, tak my coraz bardziej gubimy się w zniewoleniu od mechanicznych zwierciadeł, naszych wytworów, unieważniając przy tym inne sposoby dochodzenia do wiedzy: samowiedzę i możliwość stanowienia o sobie. Wyzwanie tkwi w tym, aby budować autentyczną kulturę oporu wobec automatyzmów poznawczych. I robić to w sposób przemyślany, w obrębie systemowych rozwiązań. Dlatego właśnie potrzebujemy długofalowych planów i strategii, miejsc i wspólnot wiedzy, które wyciągną nas z iluzji braku alternatywy. Nasza przyszłość nie musi odbijać się w Czarnym lustrze. AI-owe lustro pokazuje tylko to, co sami do niego wprowadzamy.