W połowie 2025 roku Donald Trump podpisał rozporządzenie wykonawcze, które wprowadza nowy obowiązek dla firm rozwijających zaawansowane modele sztucznej inteligencji. Największe amerykańskie firmy AI - takie jak OpenAI, Google, Anthropic czy Meta - będą musiały udostępniać swoje modele rządowi federalnemu jeszcze przed ich publicznym wydaniem. Brzmi jak temat czysto amerykański? Niekoniecznie.
Polskie małe i średnie firmy korzystają z narzędzi AI od tych samych dostawców. ChatGPT, Claude, Gemini, Llama - to fundamenty, na których buduje się dziś automatyzację sprzedaży, obsługę klienta, analizę danych i dziesiątki innych procesów w polskich firmach. Każda zmiana regulacyjna, która wpływa na tempo wydawania nowych modeli, ich dostępność czy sposób działania, ma bezpośrednie przełożenie na nasz rynek. Dlatego warto przyjrzeć się temu, co dokładnie zawiera nowe rozporządzenie i jakie mogą być jego realne konsekwencje.
Zanim jednak wpadniemy w panikę, trzeba powiedzieć jedno: to rozporządzenie dotyczy przede wszystkim modeli o największej mocy obliczeniowej - tzw. modeli frontier. Nie każda aktualizacja ChatGPT'a będzie wymagała rządowego przeglądu. Ale sam kierunek zmian jest istotny i sygnalizuje coś ważnego dla całej branży.
Co dokładnie zawiera rozporządzenie Trumpa?
Rozporządzenie wykonawcze nakłada na firmy AI obowiązek dzielenia się wynikami testów bezpieczeństwa (tzw. red-teaming) z rządem federalnym przed publicznym udostępnieniem modeli. Dotyczy to modeli przekraczających określone progi mocy obliczeniowej - mowa o modelach trenowanych z wykorzystaniem ogromnych zasobów, rzędu 10^26 operacji zmiennoprzecinkowych (FLOP). W praktyce oznacza to, że regulacja obejmuje największe i najbardziej zaawansowane systemy AI na świecie.
Firmy będą zobowiązane do raportowania potencjalnych zagrożeń związanych z bezpieczeństwem narodowym, cyberbezpieczeństwem i ryzykiem biologicznym. Rząd USA chce mieć wgląd w to, czy nowe modele mogą być wykorzystane do tworzenia broni, planowania cyberataków lub generowania treści zagrażających bezpieczeństwu publicznemu. To nie jest całkowicie nowy pomysł - podobne zapisy znajdowały się już w rozporządzeniu Bidena z 2023 roku, które Trump najpierw odwołał, a teraz częściowo przywrócił w zmienionej formie.
Istotna różnica polega na tym, że nowe rozporządzenie kładzie większy nacisk na współpracę z sektorem prywatnym, a mniejszy na tworzenie nowych instytucji nadzorczych. Trump jednocześnie podkreśla, że regulacje nie powinny hamować innowacji - co w praktyce oznacza, że egzekwowanie przepisów może być bardziej elastyczne niż w modelu europejskim. Niemniej sam fakt, że firmy muszą pokazać rządowi swoje modele przed premierą, to zmiana jakościowa.
Jak to wpływa na dostępność narzędzi AI w Polsce?
Polskie firmy w zdecydowanej większości korzystają z AI jako użytkownicy końcowi, nie jako twórcy modeli foundation. Według danych PARP z 2024 roku, około 15% polskich MŚP wdrożyło jakąś formę sztucznej inteligencji w swoich procesach biznesowych. Najpopularniejsze zastosowania to generowanie treści marketingowych, automatyzacja obsługi klienta przez chatboty oraz analiza danych sprzedażowych.
Nowe regulacje mogą wpłynąć na polskie firmy na kilka sposobów. Po pierwsze - tempo wydawania nowych modeli. Jeśli OpenAI czy Anthropic będą musiały przechodzić przez dodatkowy proces weryfikacji rządowej, premiera nowych wersji modeli może się opóźniać. Dla firmy, która planuje wdrożenie nowego chatbota opartego na najnowszej wersji GPT, opóźnienie o kilka tygodni czy miesięcy może oznaczać konieczność przebudowy harmonogramu projektu.
Po drugie - potencjalne ograniczenia funkcjonalności. Jeśli rząd USA uzna, że pewne możliwości modelu stanowią zagrożenie, może wymusić ich usunięcie lub ograniczenie przed premierą. To z kolei może oznaczać, że model dostępny publicznie będzie miał mniejsze możliwości niż jego wersja wewnętrzna. Dla polskiej firmy produkcyjnej, która korzysta z AI do optymalizacji łańcucha dostaw, takie ograniczenie może być zupełnie nieodczuwalne. Ale dla firmy zajmującej się cyberbezpieczeństwem, która wykorzystuje modele AI do testów penetracyjnych, może to być realna przeszkoda.
Po trzecie - i to jest aspekt często pomijany - nowe regulacje mogą paradoksalnie zwiększyć zaufanie do narzędzi AI. Jeśli modele przechodzą dodatkową weryfikację bezpieczeństwa, polskie firmy mogą czuć się pewniej, wdrażając je w swoich procesach. To argument szczególnie ważny w branżach regulowanych - finansowej, medycznej czy prawniczej - gdzie zaufanie do narzędzia jest warunkiem koniecznym jego adopcji.
Regulacje USA a regulacje UE - podwójne obciążenie czy podwójna ochrona?
Polskie firmy funkcjonują w ramach unijnego AI Act, który wszedł w życie w 2024 roku i jest stopniowo wdrażany. To jeden z najbardziej kompleksowych aktów prawnych dotyczących sztucznej inteligencji na świecie. AI Act klasyfikuje systemy AI według poziomu ryzyka i nakłada odpowiednie obowiązki na ich dostawców i użytkowników.
Teraz dochodzi do sytuacji, w której firmy tworzące modele AI muszą spełniać wymogi zarówno amerykańskie, jak i europejskie. Dla OpenAI czy Google to podwójne obciążenie regulacyjne. Ale dla polskiej firmy korzystającej z ich narzędzi, to może oznaczać coś innego - podwójną warstwę weryfikacji bezpieczeństwa. Model, który przeszedł zarówno amerykański przegląd rządowy, jak i europejską ocenę zgodności z AI Act, jest teoretycznie lepiej przetestowany.
Jest jednak ryzyko fragmentacji rynku. Jeśli wymogi amerykańskie i europejskie będą się różnić w kluczowych kwestiach, firmy AI mogą zdecydować się na wydawanie różnych wersji modeli na różne rynki. Widzieliśmy to już w przypadku Meta, która opóźniła wydanie niektórych funkcji AI w Europie ze względu na RODO. Polska firma mogłaby wtedy otrzymać wersję modelu z innymi ograniczeniami niż firma amerykańska - co w praktyce oznacza nierówne warunki konkurencji na globalnym rynku.
Realny przykład: firma e-commerce z Krakowa, która korzysta z API OpenAI do personalizacji rekomendacji produktowych, mogłaby odkryć, że europejska wersja modelu ma ograniczone możliwości profilowania użytkowników w porównaniu z wersją amerykańską. To nie jest scenariusz hipotetyczny - takie różnice już istnieją w przypadku niektórych usług cyfrowych.
Co powinny zrobić polskie firmy już teraz?
Przede wszystkim - nie panikować, ale przygotować się na zmiany. Oto konkretne kroki, które warto rozważyć:
- Dywersyfikacja dostawców AI. Jeśli Twoja firma opiera wszystkie procesy na jednym modelu od jednego dostawcy, jesteś narażony na ryzyko regulacyjne. Warto testować alternatywy - np. obok ChatGPT'a sprawdzić Claude'a od Anthropic, Gemini od Google'a czy modele open source, takie jak Mistral (francuski, czyli podlegający regulacjom UE, nie USA). Polska firma konsultingowa z Wrocławia, z którą współpracowałem, przeszła z wyłącznego korzystania z GPT-4 na system hybrydowy łączący trzy różne modele - co nie tylko zmniejszyło ryzyko, ale też obniżyło koszty o około 30%.
- Monitorowanie zmian regulacyjnych. To brzmi banalnie, ale większość polskich MŚP nie śledzi zmian w prawie AI ani w USA, ani w UE. Warto wyznaczyć osobę odpowiedzialną za śledzenie tych zmian lub skorzystać z usług doradczych. Koszty niewiedzy mogą być znacznie wyższe niż koszty monitoringu.
- Budowanie kompetencji wewnętrznych. Firmy, które rozumieją, jak działają modele AI, są w stanie szybciej adaptować się do zmian. Nie chodzi o zatrudnianie zespołu badawczego AI, ale o podstawowe szkolenia dla kluczowych pracowników. Zrozumienie różnicy między modelem zamkniętym (GPT-4) a otwartym (Llama 3) pozwala podejmować lepsze decyzje w sytuacji, gdy regulacje wpływają na dostępność jednego z nich.
- Rozważenie modeli open source. Modele takie jak Llama od Meta, Mistral czy polskie inicjatywy - choć mniejsze - dają większą kontrolę nad infrastrukturą AI. Można je uruchomić na własnych serwerach, co eliminuje ryzyko związane z nagłymi zmianami warunków usług czy ograniczeniami regulacyjnymi. Dla firmy przetwarzającej wrażliwe dane klientów to może być argument decydujący.
Warto też pamiętać o jednym ograniczeniu: rozporządzenie wykonawcze prezydenta USA nie jest ustawą. Może zostać zmienione lub odwołane przez kolejnego prezydenta, a jego egzekwowanie zależy od bieżącej polityki administracji. To oznacza, że sytuacja regulacyjna w USA jest mniej stabilna niż w UE, gdzie AI Act jest aktem prawnym o znacznie większej trwałości. Planowanie długoterminowej strategii AI wyłącznie w oparciu o rozporządzenia wykonawcze byłoby błędem.
Podsumowanie - spokój, ale z planem B
Nowe rozporządzenie Trumpa to sygnał, że nawet w USA - kraju tradycyjnie niechętnym regulacjom technologicznym - rośnie świadomość, że rozwój AI wymaga pewnych ram nadzoru. Dla polskich firm oznacza to przede wszystkim jedno: ekosystem narzędzi AI, z których korzystamy na co dzień, podlega coraz większej liczbie regulacji z różnych stron - amerykańskiej, europejskiej, a w przyszłości być może także polskiej.
Bezpośredni wpływ na polskie MŚP w krótkim terminie będzie prawdopodobnie niewielki. Modele, z których korzystamy, będą nadal dostępne. Ale w perspektywie 12-24 miesięcy możemy zobaczyć opóźnienia w premierach nowych modeli, różnice w funkcjonalności między rynkami oraz rosnące koszty zgodności regulacyjnej, które dostawcy AI mogą przerzucić na użytkowników końcowych w formie wyższych cen subskrypcji.
Najlepsza strategia? Traktować AI nie jako jednorazowe wdrożenie, ale jako element infrastruktury biznesowej, który wymaga ciągłego zarządzania - w tym zarządzania ryzykiem regulacyjnym. Firmy, które zbudują elastyczną architekturę AI z możliwością przełączania się między dostawcami, będą w najlepszej pozycji niezależnie od tego, jakie regulacje pojawią się w przyszłości po obu stronach Atlantyku.