Naukowiec odchodzi z OpenAI, demaskując zasłonę prawdy w firmie

W 2025 roku w kulisach OpenAI, jednego z głównych graczy w dziedzinie sztucznej inteligencji, zaczyna panować atmosfera niepokoju. Tom Cunningham, badacz w dziedzinie ekonomii przedsiębiorstwa, postanowił odejść z tej ikonicznej instytucji, potępiając rezygnację z przejrzystości i manipulację prawdą, co rodzi fundamentalne pytania dotyczące wewnętrznych praktyk. To spektakularne odejście ujawnia, że za gładkim wizerunkiem progresywnej firmy działającej na rzecz dobra wspólnego kryje się zasłona tajemnic i ukrytych konfliktów dotyczących kwestii ekonomicznych związanych ze sztuczną inteligencją.

Fenomen ten nie jest odosobniony. Inni badacze specjalizujący się w bezpieczeństwie czy polityce publicznej również zerwali z OpenAI, potępiając niepokojący przechył, w którym strategiczne decyzje przeważają nad rygorem naukowym, a komunikacja kontroluje historię zamiast badań. W tym kontekście odkładane na bok są niewygodne prawdy o rzeczywistym wpływie sztucznej inteligencji na zatrudnienie, nierówności i stabilność ekonomiczną, na rzecz wyłącznie optymistycznej i konsensualnej narracji.

Ten reportaż ma na celu odszyfrowanie tej niejasnej atmosfery, opierając się na wewnętrznych świadectwach, śledztwach prowadzonych przez prasę specjalistyczną oraz ewolucji filozofii firmy, która kiedyś była pionierem działającym na rzecz ideologii, a dziś stała się ogromną maszyną ekonomiczną. To nie są zwykłe spory między naukowcami, lecz prawdziwy konflikt między nauką a strategią, z poważnymi konsekwencjami dla społeczeństwa, debaty publicznej i przyszłej regulacji tej kluczowej technologii.

Odejście Toma Cunninghama odsłania kryzys przejrzystości w OpenAI

Odejście Toma Cunninghama, wybitnej postaci w dziedzinie badań ekonomicznych w OpenAI, zwraca uwagę na głęboki i często pomijany w sferach technologicznych napięcie. Po wielu latach badania makroekonomicznych skutków narzędzi sztucznej inteligencji, Cunningham wybrał głośne odejście, potępiając dobrze strzeżony sekret: badania ekonomiczne stały się jedynie narzędziem komunikacji, kształtowanym tak, by wspierać pożądany wizerunek firmy.

Wbrew oczekiwaniom wobec instytucji naukowej, wytwarzane wyniki i raporty mają tendencję do przeceniania korzyści płynących z AI – tworzenia wartości, wzrostu produktywności, modernizacji rynków – przy jednoczesnym minimalizowaniu lub zatajeniu efektów negatywnych. Tymczasem ujawnianie tych ostatnich, jak potencjalna utrata miejsc pracy czy pogłębienie nierówności, jest „niezgodne” ze strategią korporacyjną i może wywołać poważny konflikt interesów.

Ta sytuacja ilustruje pułapkę, w którą wpadło OpenAI: firma jest jednocześnie twórcą technologii i sędzią ich wpływu. Ta podwójna rola stawia złożony dylemat etyczny i naukowy, powodując ustępstwa lub autocenzurę. Odejście Cunninghama symbolizuje rosnącą rozbieżność między prawdą naukową a oficjalną komunikacją narzuconą przez kierownictwo.

W środku firmy jego odejście szybko obiegło zespoły, stawiając uciążliwe pytanie: czy nadal można mówić o niezależnych i obiektywnych badaniach, gdy analizy są zmuszane do „opowiadania dobrej historii”? To pytanie budzi także wątpliwości dotyczące kultury organizacyjnej i jej zdolności do przyjmowania koniecznej krytyki i kontrowersji wspierających kontrolowaną innowację.

Znaki skierowanych badań ekonomicznych

Jeszcze zanim Cunningham podjął decyzję, liczne sygnały już niepokoiły obserwatorów: raporty wewnętrzne stają się coraz bardziej jednorodne, wszyscy jednomyślnie wychwalają zalety AI. Na przykład raport przygotowany pod kierunkiem Aarona Chatterji, szefa badań ekonomicznych, niedawno podkreślał spektakularne zyski produktywności osiągnięte dzięki ChatGPT, sugerując szybkie i globalne przyjęcie tej technologii. Jednak dokument ten praktycznie nigdy nie poruszał kwestii ryzyk finansowych i społecznych ani nierównych konsekwencji nowych technologii.

Były członek zespołu, posługujący się anonimowością, potwierdza, że badania odchodzą od pierwotnych zagadnień, woląc dziś dostosować się do oficjalnej narracji narzuconej przez strategię marketingową. To wykluczenie wątpliwości, dobrowolna autocenzura ciemnych stron, zniekształca to, co powinno być rygorystyczną analizą, służącą tylko poszukiwaniu prawdy.

Według niektórych zjawisko to jest nawet świadomą strategią zarządzania percepcją, a nie czystym przypadkiem. Badania przestają być miejscem wolnej eksploracji i stają się narzędziem służącym interesom finansowym i strategicznym OpenAI, które dziś waży setki miliardów dolarów w światowej gospodarce.

Model ekonomiczny i strategiczny wpływający na wolność naukową

Kontrola narracji dotyczącej sztucznej inteligencji nie może być zrozumiana bez uchwycenia ewolucji transformacji OpenAI, która szybko oddala się od swojego pierwotnego DNA. Założona w 2016 roku jako otwarta organizacja zaangażowana w dzielenie się wiedzą, stała się teraz ultra-komercyjną firmą będącą liderem w technologii zamkniętej. Jej strategiczne przestawienie jest obecnie ukierunkowane na kolosalną kapitalizację szacowaną na blisko bilion dolarów.

Ta ogromna przemiana stawia OpenAI w delikatnej pozycji: jak pogodzić misję służenia dobru publicznemu z wymaganiami brutalnego rynku finansowego? Presja inwestorów, polityków i mediów jest niezmienna i wymusza priorytet pozytywnej i uspokajającej komunikacji.

Konsekwencje są wielorakie:

• Ukierunkowanie badań: analizy są wybierane i pisane tak, by tworzyć pozytywny wpływ na wizerunek i wzbudzać zaufanie.
• Usuwanie kwestii wrażliwych: możliwość, że AI wywoła wstrząsy ekonomiczne lub pogłębi nierówności społeczne, jest wyraźnie minimalizowana.
• Ograniczenia publikacji: wolność publikowania wyników, które mogłyby podważyć kierunek komercyjny OpenAI, jest ograniczona.

Te elementy tworzą podwójną presję: naukową autocenzurę i kierowaną komunikację, które nakręcają błędne koło będące źródłem dyskomfortu i odejść naukowców takich jak Cunningham.

Porównanie wartości pierwotnych i aktualnych OpenAI

Aspekt	Wartości pierwotne (2016)	Obecne stanowisko (2025)
Otwartość i przejrzystość	Priorytet dla open source, wymiana akademicka	Modele zamknięte, kontrola informacji udostępnianych
Misja	Dobro wspólne i etyka	Maksymalizacja zysków i kapitalizacja finansowa
Podejście do badań	Niezależne, eksploracyjne	Strategiczne, ukierunkowane na pozytywną komunikację
Relacje z regulacjami	Współpracujące	Obronne, chroniące interesy ekonomiczne

Czy kolejne odejścia oznaczają poważny konflikt wewnętrzny?

Przypadek Toma Cunninghama to tylko jeden epizod w dłuższym ciągu, gdzie kilku kluczowych badaczy wyraża swoją frustrację lub sprzeciw wobec obecnych praktyk. William Saunders, były członek zespołu „Superalignment”, odszedł z powodu decyzji firmy o faworyzowaniu szybkiego wprowadzania atrakcyjnych produktów, nie zważając wystarczająco na zagrożenia związane z bezpieczeństwem.

Steven Adler, inny badacz zajmujący się bezpieczeństwem, publicznie skrytykował złe zarządzanie ryzykiem psychicznym związanym z ChatGPT, wskazując, że niektórzy użytkownicy byli wciągani w spiralę urojeń bez odpowiednich interwencji.

Miles Brundage, który kierował badaniami nad polityką publiczną, potępia rosnącą trudność publikowania analiz wrażliwych tematów, takich jak etyka czy regulacje. Wyjaśnia, że presja na publikowanie tylko konsensualnych wyników hamuje postęp potrzebnej debaty wewnątrz światów sztucznej inteligencji.

Zbieżność tych odejść świadczy o głębokim konflikcie między chęcią szybkich, dochodowych innowacji a długoterminową odpowiedzialnością za technologię o potencjalnie przełomowym charakterze. Ci badacze odchodzą nie od AI jako takiej, lecz od mechanizmów kontrolujących narrację i badania nad nią.

Ryzyka jednolitej narracji naukowej AI

Kontrola sprawowana przez OpenAI nad własnymi badaniami nie odnosi się tylko do sfery komercyjnej, lecz także demokratycznej. Faktycznie, badania prowadzone przez tę firmę są szeroko wykorzystywane przez decydentów publicznych, regulatorów i dziennikarzy do kształtowania polityk i społecznej percepcji sztucznej inteligencji.

Zmniejszona przejrzystość i ujednolicone wyniki fałszują zbiorowe zrozumienie rzeczywistych skutków AI. Istnieje ryzyko, że społeczeństwo będzie pozbawione krytycznych informacji niezbędnych do skutecznej regulacji i kontroli tej technologii. Brak głosów odmiennych wewnątrz samego OpenAI osłabia jakość debaty publicznej.

By zobrazować ten fenomen, można zauważyć, jak kluczowe obszary – takie jak zakłócenia w zatrudnieniu, uprzedzenia algorytmiczne czy koncentracja siły ekonomicznej – są niedostatecznie badane lub nieobecne w publikacjach, pozbawiając decydentów wiarygodnych danych.

Taki stan powoduje błędne koło: dopóki niewygodne prawdy nie zostaną ujawnione, tendencja do przedstawiania AI jako panaceum się umacnia, legitymizując tym samym masowe wdrażanie bez wystarczających zabezpieczeń.

Lista potencjalnych konsekwencji tendencyjnej narracji:

• Błędna ocena ryzyk społeczno-ekonomicznych
• Tworzenie niewystarczająco rygorystycznych polityk publicznych
• Wzrost nierówności niedoszacowany
• Utrata zaufania publicznego do badań naukowych
• Konsolidacja władzy aktorów prywatnych kosztem dobra wspólnego

Kiedy strategia firmy dyktuje naukę: przykład wewnętrznego komunikatu „Buduj rozwiązania, nie artykuły”

Wewnętrzny komunikat rozesłany niedługo po odejściu Cunninghama uwidocznił napięcie. Jason Kwon, dyrektor ds. strategii, podkreślił konieczność, by OpenAI nie tylko publikowało badania nad problemami, ale także budowało komercyjne rozwiązania.

To podejście ujawnia głęboki zwrot: badania przestają być krytycznym, niezależnym działaniem, stając się dźwignią służącą natychmiastowym celom ekonomicznym i marketingowym. Logika ta premiuje wyniki przyczyniające się do budowy pozytywnego wizerunku i zmniejszania barier dla szybkiego wdrażania produktów.

Jeden z badaczy prywatnie wyznał, że to zdanie można streścić jako „wybierz swoje bitwy, unikaj prawd, które drażnią”. Według niego, gdy rozpowszechnianie informacji jest dyktowane przez strategię firmy, prawda i przejrzystość stają się zmiennymi dostosowywanymi do kontekstu i aktualnych interesów finansowych.

Ogromne wyzwania ekonomiczne czynią denuncjację ryzykowną, ale konieczną

OpenAI stało się ekonomicznym gigantem wartym setki miliardów dolarów. Jego wyzwania finansowe są ogromne, obejmując sprzedaż licencji, strategiczne partnerstwa oraz nadchodzące publiczne wejście na giełdę. W takim środowisku pojawianie się raportów lub świadectw mogących destabilizować ten model jest postrzegane jako bezpośrednie zagrożenie.

Denuncjacja zasłony prawdy przez Cunninghama oraz krytyka innych badaczy stanowią odważny czyn, który uwidacznia ryzyka związane z nadmierną koncentracją władzy w rękach kilku kluczowych graczy. Problem wykracza daleko poza sferę wewnętrzną firmy: jest to globalna kwestia dotycząca tego, jak publiczne narracje są konstruowane dla kluczowych technologii oraz jak mechanizmy kontroli i przejrzystości są ustanawiane lub zamykane.

Ta walka podnosi na koniec zasadnicze pytanie: czy dla zapewnienia etycznego i odpowiedzialnego rozwoju sztucznej inteligencji nie powinno się promować pluralizmu aktorów zdolnych swobodnie oceniać jej wpływ, z dala od zbyt ciężkiej ekonomicznej i strategicznej kurateli?

{„@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{„@type”:”Question”,”name”:”Pourquoi Tom Cunningham a-t-il quittu00e9 OpenAI ?”,”acceptedAnswer”:{„@type”:”Answer”,”text”:”Il a du00e9noncu00e9 une orientation stratu00e9gique qui privilu00e9gie la communication positive au du00e9triment d’une recherche u00e9conomique indu00e9pendante et transparente.”}},{„@type”:”Question”,”name”:”Quels sont les principaux risques du2019une recherche biaisu00e9e chez OpenAI ?”,”acceptedAnswer”:{„@type”:”Answer”,”text”:”La sous-estimation des effets nu00e9gatifs de lu2019IA, la fausse perception des risques socio-u00e9conomiques et un affaiblissement du du00e9bat du00e9mocratique.”}},{„@type”:”Question”,”name”:”Comment OpenAI justifie-t-elle cette orientation ?”,”acceptedAnswer”:{„@type”:”Answer”,”text”:”Lu2019entreprise met en avant la nu00e9cessitu00e9 de construire des solutions concru00e8tes et du2019assurer un du00e9ploiement rapide et su00e9curisu00e9 de ses technologies.”}},{„@type”:”Question”,”name”:”Quelles autres figures clu00e9s ont quittu00e9 OpenAI pour des raisons similaires ?”,”acceptedAnswer”:{„@type”:”Answer”,”text”:”William Saunders, Steven Adler et Miles Brundage, notamment, pour des principes liu00e9s u00e0 la su00e9curitu00e9, u00e0 la politique de recherche ou u00e0 la gestion des risques psychologiques.”}},{„@type”:”Question”,”name”:”Quelle est lu2019importance de la transparence dans le du00e9veloppement de lu2019intelligence artificielle ?”,”acceptedAnswer”:{„@type”:”Answer”,”text”:”La transparence permet un du00e9bat du00e9mocratique u00e9quilibru00e9, une meilleure ru00e9gulation et une confiance renforcu00e9e du public.”}}]}

Dlaczego Tom Cunningham odszedł z OpenAI?

Potępił on strategiczne ukierunkowanie, które faworyzuje pozytywną komunikację kosztem niezależnych i przejrzystych badań ekonomicznych.

Jakie są główne ryzyka tendencyjnych badań w OpenAI?

Nieocenianie negatywnych skutków AI, fałszywe postrzeganie ryzyk społeczno-ekonomicznych oraz osłabienie debaty demokratycznej.

Jak OpenAI usprawiedliwia ten kierunek?

Firma podkreśla potrzebę budowania konkretnych rozwiązań i zapewnienia szybkiego i bezpiecznego wdrożenia swoich technologii.

Kto jeszcze odszedł z OpenAI z podobnych powodów?

William Saunders, Steven Adler i Miles Brundage, m.in. ze względu na zasady związane z bezpieczeństwem, polityką badawczą lub zarządzaniem ryzykiem psychicznym.

Jakie jest znaczenie przejrzystości w rozwoju sztucznej inteligencji?

Przejrzystość umożliwia zrównoważoną debatę demokratyczną, lepszą regulację oraz zwiększa zaufanie publiczne.