Nie mamy – jak Wenezuela – ropy naftowej ani złóż złota. Ale być może mamy porównywalny co do wartości skarb? Ile jest wart… polski język?

Ostatnio Rada Języka Polskiego ogłosiła zmiany w zasadach pisowni i interpunkcji. Nieważne? Okazuje się, że eksperci „grzebali” być może w czymś cenniejszym, niż nam się wydaje. Nie mamy złóż ropy ani złota. Nie jesteśmy potentatem technologii półprzewodników. Niemniej mamy coś, co – przynajmniej w świecie sztucznej inteligencji – może okazać się prawdziwą żyłą złota: język, który rozumie maszynę lepiej niż angielski, chiński, niemiecki czy francuski. Czy to tak, jakbyśmy odkryli w Polsce bogate źródła surowców? Liczymy! 

Polska – choć jest na 20. pozycji wśród największych gospodarek świata – w rankingu konkurencyjność w stosowaniu AI jest dopiero na 31. miejscu. Ranking AI Vibrancy Tool opracowany przez Uniwersytet Stanforda powstał na bazie wskaźników dotyczących, m.in. intensywności prowadzonych badań naukowych, know-how, posiadanej przez poszczególne kraje infrastruktury do rozwoju AI.

Wygrywają Stany Zjednoczone z wielką przewagą nad resztą krajów, z których wybijają się Chiny i Indie. Wysoko w rankingu są z reguły kraje o wysokich dochodach, które stać na wielkie inwestycje w sprzęt i badania. Liczy się też dobra jakość kształcenia i uniwersytety w czołówce światowej. Wygrywają kraje mające rozwiniętą infrastrukturę usług cyfrowych, bo to na nich najłatwiej budować potęgę AI.

Jakie mamy szanse w tym wyścigu? Na pierwszy rzut oka niewielkie, ale… To już fakt potwierdzony naukowo: polski, nasz trudny, giętki i często wyśmiewany język, zajął pierwsze miejsce w badaniu University of Maryland i Microsoftu, które sprawdzało, jak różne języki radzą sobie w komunikacji z modelami AI. Czy to tak, jakby odkryto w Polsce bogate źródła surowców?

To odkrycie na pozór może wydawać się ciekawostką, ale w rzeczywistości dotyka czegoś dużo głębszego – naszej gospodarczej przyszłości. Bo jeśli język polski pozwala maszynom rozumieć człowieka skuteczniej niż inne języki, to znaczy, że w epoce sztucznej inteligencji mamy coś, co ekonomiści nazwaliby „zasobem strategicznym”. Nie surowiec, nie fabrykę, nie patent – ale kompetencję komunikacyjną, która może przełożyć się na miliardy złotych wartości dodanej w gospodarce. Pytanie brzmi, jak duża jest ta wartość dodana i czy będziemy umieli ją wykorzystać.

AI rozumie najlepiej… po polsku

Zespół naukowców z University of Maryland i Microsoftu w badaniu OneRuler: Benchmarking Multilingual Long-Context Language Models sprawdził, jak 26 języków radzi sobie w komunikacji z modelami AI w długich, złożonych zadaniach analitycznych. Testowano między innymi Gemini 1.5 i ChatGPT o3-mini-high, czyli najnowsze systemy generatywne. Zadania polegały na wyszukiwaniu i łączeniu informacji z długich tekstów (tzw. long-context tasks) – czymś, co odróżnia zwykłe chatboty od narzędzi zdolnych do pracy badawczej czy eksperckiej.

OneRuler nie badał gramatyki ani ortografii. To test kompetencji komunikacyjnych języków w praktyce AI. Naukowcy sprawdzali, jak różne języki radzą sobie z długim kontekstem, czyli sytuacją, w której model musi analizować dziesiątki stron tekstu i wyciągnąć z nich logiczne wnioski. To właśnie długie konteksty stanowią dziś o wartości sztucznej inteligencji w gospodarce. Model, który potrafi przeczytać 200-stronicowy raport, znaleźć w nim błędy finansowe i przygotować skrócony raport po polsku, to narzędzie warte miliony.

Badacze z Maryland i Microsoftu testowali modele w warunkach neutralnych – ten sam tekst, ta sama logika, tylko inne języki. Polski osiągnął najwyższy wynik nie dlatego, że miał więcej danych w modelu (bo ma ich bardzo mało w porównaniu z angielskim czy chińskim), lecz dlatego, że struktura języka sprzyja precyzji i jednoznaczności. Dla AI to klucz. Im mniej wieloznaczności, tym mniej błędów, tym większa skuteczność.

Wyniki? Dla wielu – szokujące. Polski język zajął pierwsze miejsce, osiągając 88% skuteczności w zadaniach z najdłuższym kontekstem. Angielski – teoretycznie „język ojczysty” sztucznej inteligencji – znalazł się dopiero na szóstym miejscu z wynikiem 83,9%. Chiński, mimo ogromnych zasobów danych, uplasował się na 23. pozycji (62,1%).

Polski język jako realna wartość ekonomiczna. Ile może być wart?

Jeśli więc polszczyzna daje lepsze rezultaty przy pracy z modelami AI, to oznacza, że Polska ma unikalny zasób, który można monetyzować. W erze cyfrowej dane są walutą, ale język jest medium, które te dane uruchamia. Im skuteczniej potrafimy się nim posługiwać, tym tańsze, szybsze i dokładniejsze będą procesy oparte na AI. By oszacować wartość naszej przewagi językowej, trzeba przyjąć kilka założeń.

Aby oszacować ekonomiczną wartość takiej przewagi językowej, trzeba się oprzeć na twardych liczbach. Według raportu PFR i Google Cloud Polska mogłaby zwiększyć PKB nawet o 8% do 2030 r. przy skutecznym wdrożeniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Nominalny PKB Polski to już ok. 4 bln zł, więc 8% to rząd wielkości 320 mld zł dodatkowej produkcji rocznie, gdy AI będzie już w pełni zaimplementowana. Jeśli przyjąć bardzo ostrożnie, że lepsza komunikacja z modelami po polsku podnosi efektywność wykorzystania tej „puli AI” tylko o 2–3%, to sama „dywidenda językowa” z tego tytułu wyniosłaby 6–10 mld zł rocznie.

Ale to dopiero początek. Kolejny benefit dotyczy kosztów wdrożeń. Według danych cytowanych m.in. przez BGK i branżowe analizy polskie firmy zainwestowały w rozwiązania AI ok. 1,8 mld zł w samym 2024 r. Jeżeli dzięki klarowniejszym, lepiej zrozumiałym dla modeli procesom (w tym lepszym promptom po polsku) udałoby się ograniczyć o 10–15% liczbę nieudanych, przewymiarowanych lub źle zaprojektowanych projektów, to tylko na poziomie sektora prywatnego oznaczałoby to uniknięte straty rzędu 180–270 mln zł rocznie. To już są wartości porównywalne z rocznymi budżetami wielu dużych programów wsparcia innowacji.

Ekonomiczna wartość kulturowa? Polski język napędem produktywności?

Wielu ekonomistów zauważa, że nową formą kapitału narodowego nie są już surowce, ale kompetencje cyfrowe i kulturowe. Język polski – przez lata postrzegany jako bariera w globalizacji – może okazać się zasobem, który zwiększa produktywność krajowej gospodarki i poprawia jej bilans technologiczny. Jeśli nauczymy się budować systemy AI „po polsku”, z polskimi kontekstami i danymi, nie tylko ograniczymy uzależnienie od zagranicznych rozwiązań, ale też zyskamy narzędzie do eksportu wartości intelektualnej.

Język staje się wtedy nie tylko narzędziem komunikacji, ale aktywem gospodarczym – czymś w rodzaju cyfrowego know-how. To szersza produktywność gospodarki opartej na wiedzy. Dane Eurostatu o strukturze gospodarek europejskich pokazują, że usługi wiedzochłonne (finanse, ubezpieczenia, IT, usługi profesjonalne, edukacja, zdrowie) oraz sektory wysokiej technologii odpowiadają za ok. 30% wartości dodanej w rozwiniętych krajach UE. A Polska jest blisko tej średniej.

Przy PKB rzędu 4 bln zł oznacza to wartość dodaną tych sektorów na poziomie ok. 1,7 bln zł rocznie. Jeśli poprawa jakości interakcji człowiek–AI po polsku przełożyłaby się tylko na 1–2% wyższą produktywność w tych branżach (a jest to założenie bardzo zachowawcze), to mówimy o dodatkowych 20–40 mld zł rocznie.

Gdybyśmy potraktowali język jako „technologię komunikacji z AI”, to można by przypisać mu ekonomiczną rentę równą wartości oszczędności i wzrostu produktywności, jakie generuje. Przeliczając to na obywatela: przy populacji ok. 36–37 mln osób, nawet konserwatywna dywidenda byłaby w okolicach 7–10 mld zł, a to odpowiada mniej więcej 200–300 zł „wartości języka” na osobę rocznie.

W tym sensie język przestaje być wyłącznie nośnikiem kultury, a staje się również aktywem gospodarczym – specyficzną, narodową technologią komunikacji z AI, którą można realnie skapitalizować w postaci wyższej produktywności i niższych kosztów. Nawet przy konserwatywnych założeniach „renta językowa” polszczyzny – rozumiana jako dodatkowa wartość z lepszego wykorzystania AI dzięki temu, że po polsku modele radzą sobie lepiej – mieści się w przedziale od kilku do kilkunastu miliardów złotych.

Co dalej? Liczby ładne, ale realia… nieco przytłaczające

Z jednej strony mamy fakt: język polski jako „najlepszy do promptowania”. Ale z drugiej są realia naszej gospodarki i trudności w wykorzystaniu potencjału technologicznego i intelektualnego. Problem w tym, że nawet jeśli język polski rzeczywiście jest „najlepszym językiem do rozmowy z AI”, to Polska nie jest dziś najlepszym miejscem do tworzenia i prowadzenia firm, które mogłyby tę przewagę wykorzystać.

Od lat borykamy się z barierami inwestycyjnymi i regulacyjnymi, które skutecznie odstraszają nie tylko zagraniczny kapitał, ale i własnych innowatorów. Z kolei publiczne fundusze innowacji często finansują projekty „bezpieczne”, a nie te o największym potencjale technologicznym. To paradoks: mamy język, który może być globalną przewagą, ale nie mamy ekosystemu, który pozwoliłby ją skomercjalizować. Nie można też pominąć problemu, o którym w Polsce mówi się coraz częściej, ale wciąż zbyt cicho – ucieczki talentów.

Według danych GUS i Polskiego Instytutu Ekonomicznego w Polsce pracuje ok. 590 000 specjalistów IT, co odpowiada mniej więcej 3,5% całej siły roboczej. Jednocześnie analizy rynku pracy wskazują na lukę kompetencyjną rzędu 50 000 specjalistów IT – to stanowiska, których firmy nie są w stanie obsadzić mimo realnego popytu. Przy średnim wynagrodzeniu programisty na poziomie ok. 20 000 zł brutto miesięcznie niewykorzystanie takiej liczby ekspertów w krajowych projektach oznacza utracony potencjał rzędu 8–10 mld zł rocznie.

Musimy też pamiętać, że badanie ONERULER odnosi się głównie do zadania promptowania dużych modeli w długim kontekście – czyli bardzo specyficznej sytuacji. Nie oznacza automatycznie, że polski jest najlepszy we wszystkich zastosowaniach AI. Jednak stawia go w pozycji silnej – i pokazuje, że może być stymulatorem dla biznesu.

Dlatego (chyba) najważniejsze dla nas jest, by próbować inwestować w rozwój kompetencji AI po polsku: tworzenie produktów i usług, które bazują na polskim języku i polskich danych, współpraca z uczelniami, startupami, instytucjami rządowymi, by wykorzystać ten potencjał w praktyce (np. chatboty dla administracji, systemy analizujące dokumenty po polsku, edukacja, tłumaczenia automatyczne). Tylko i wyłącznie w ten sposób przewaga językowa może dopiero powoli zacząć przekształcać się w realną wartość ekonomiczną.

——————————-

ZAPISZ SIĘ NA NEWSLETTERY

>>> W każdy weekend sam Samcik podsumowuje tydzień wokół Twojego portfela. Co wydarzenia ostatnich dni oznaczają dla Twoich pieniędzy? Jakie powinieneś wyciągnąć wnioski dla oszczędności? Kliknij i się zapisz.

>>> Newsletter „Subiektywnie o Świ(e)cie i Technologiach” będziesz dostawać na swoją skrzynkę e-mail w każdy czwartek bladym świtem. Będzie to podsumowanie najważniejszych rzeczy, o których musisz wiedzieć ze świata wielkich finansów, banków centralnych, najpotężniejszych korporacji oraz nowych technologii. Kliknij i się zapisz.

——————————

zdjęcie tytułowe: Pixabay