Sztuczna inteligencja rozwija się w edukacji w zawrotnym tempie. Szybciej niż powstają regulacje, szybciej niż nadąża nadzór i często szybciej, niż instytucje są w stanie komfortowo tym procesem zarządzać. To już nie tylko wyzwanie technologiczne, lecz realne ryzyko. Jeden wyciek danych, jedno naruszenie RODO, jeden skandal związany z integralnością akademicką — i narracja o innowacji natychmiast ustępuje miejsca odpowiedzialności prawnej, utracie zaufania oraz szkodom wizerunkowym.

Jest jednak dobra wiadomość. Gdy AI wdrażana jest w sposób przemyślany i kontrolowany, sytuacja odwraca się o 180 stopni. Zamiast gaszenia pożarów instytucje zyskują bezpieczną innowację, większą przejrzystość nadzoru oraz technologie, które realnie wspierają dydaktykę i badania, nie podważając fundamentalnych wartości akademickich. Kluczowa różnica nie polega na tym, czy korzystać z AI, lecz jak zachować nad nią kontrolę.

AI jest dziś wszędzie. Widzimy ją także tutaj, na LinkedInie. Post, który właśnie udostępniłeś(-aś)?  Być może nie został w całości napisany samodzielnie. Bez oceniania — trudno się temu dziwić, to część nowej rzeczywistości. Sztuczna inteligencja naturalnie przeniknęła również do edukacji. Studenci korzystają z niej, czasem nawet podczas egzaminów. Wykładowcy eksperymentują. Badacze dostrzegają nowe możliwości. 

Równolegle uczelnie i szkoły wyższe stają przed narastającą listą pytań: 

Jak korzystać z AI, nie narażając danych badawczych? 

Jak zachować zgodność z RODO? 

Co z integralnością akademicką i transparentnością? 

I wreszcie — jak zachować instytucjonalną kontrolę, nie rezygnując z wartości pedagogicznych? 

Potencjał AI jest ogromny, jednak bez jasnych ram bardzo szybko staje się ona źródłem ryzyka zamiast wartości dodanej. Dlatego etyka i prywatność powinny znaleźć się w centrum debaty już teraz. Kontrolowane rozwiązania AI w edukacji nie są „miłym dodatkiem”. Są podstawowym wymogiem. 

Prywatność 

Systemy AI „żywią się” danymi. Wyniki kształcenia, interakcje, teksty, materiały badawcze — wszystko to może zostać wykorzystane do generowania odpowiedzi i prognoz. Co jednak dzieje się z danymi po ich wprowadzeniu? Kto ma do nich dostęp? Gdzie są przechowywane? I w jakich innych celach mogą zostać użyte? 

Instytucje edukacyjne podlegają rygorystycznym regulacjom, takim jak RODO. Tymczasem wiele popularnych narzędzi AI działa na zewnętrznych serwerach, często poza Europą, oferując ograniczoną transparentność przetwarzania danych. To tworzy realne ryzyko wycieków, niepożądanego ponownego wykorzystania informacji oraz „szarych stref”, nad którymi instytucje  tracą kontrolę. 

Prywatność nie jest tu kwestią poboczną. To fundament zaufania studentów, badaczy i ich otoczenia.

Dane edukacyjne to nie materiał treningowy 

Często niedoszacowanym problemem jest fakt, że wiele publicznie dostępnych narzędzi AI uczy się na danych użytkowników. Każde zapytanie przyczynia się do rozwoju modelu. W praktyce oznacza to, że studenci i naukowcy — często nieświadomie — współtworzą komercyjne systemy AI.

W kontekście edukacyjnym rodzi to poważne wątpliwości. Studenci nie wyrażają świadomej zgody na wykorzystywanie ich procesów myślowych, tekstów czy prac zaliczeniowych. Badacze ryzykują, że pomysły, hipotezy lub wstępne analizy opuszczą bezpieczne środowisko. To bezpośrednio koliduje z wolnością akademicką oraz odpowiedzialnością, jaką ponoszą instytucje edukacyjne. 

Wystarczy uregulować? 

Coraz więcej szkół i uczelni wprowadza wytyczne dotyczące AI. Bez realnego wglądu w faktyczne użycie narzędzi, dokumenty te często pozostają jednak czysto teoretyczne. Kto korzysta z AI? W jakim celu? Z jakich narzędzi? Jak intensywnie? 

Bez centralnego obrazu sytuacji egzekwowanie zasad prywatności, etyki i reguł akademickich staje się niemal niemożliwe. Instytucje stają się podatne na ryzyko nie dlatego, że używają AI, lecz dlatego, że nie są w stanie nią zarządzać. 

laczego kontrolowane środowisko AI robi różnicę

Właśnie dlatego coraz więcej instytucji edukacyjnych odchodzi od luźno używanych narzędzi AI narzecz kontrolowanych środowisk. Rozwiązania takie jak MILA by Academic Software powstają nie z myślą o tempie czy modzie, lecz o realiach edukacji i badań. 

W praktyce oznacza to, że: 

• dane pozostają w środowisku edukacyjnym i nie trafiają automatycznie do publicznych platform AI,
• teksty studentów, materiały dydaktyczne i dane badawcze nie są wykorzystywane do komercyjnego trenowania modeli,
• instytucje zachowują widoczność tego, kto korzysta z AI i na jakich zasadach,
• AI wspiera procesy dydaktyczne i badawcze, nie podejmując autonomicznych decyzji. 

Dzięki temu sztuczna inteligencja jest wykorzystywana tam, gdzie rzeczywiście przynosi wartość, bez utraty kontroli i odpowiedzialności po stronie instytucji. 

Prywatność to także zaufanie

Prywatność w edukacji nie sprowadza się wyłącznie do zgodności z przepisami. To kwestia zaufania. Studenci muszą mieć przestrzeń do eksperymentowania i uczenia się bez poczucia bycia obserwowanymi. Badacze potrzebują swobody myślenia, pisania i testowania bez obaw, że ich praca pojawi się gdzie indziej.

Traktując prywatność jako punkt wyjścia, a nie dodatek, instytucje tworzą przestrzeń dla innowacji, która jest trwała i odpowiedzialna. Nie wszystko, co technicznie możliwe, powinno być automatycznie dopuszczalne. 

AI pozostanie z nami na długo. Prawdziwe pytanie nie brzmi, czy instytucje edukacyjne będą z niej korzystać, lecz jak świadomie to zrobią. 

Ci, którzy stawiają na szybkość bez ram, podejmują ryzyko. Ci, którzy budują technologie w oparciu o etykę i prywatność, budują zaufanie. I właśnie w tym dziś tkwi prawdziwa wartość AI w edukacji.

Sztuczna inteligencja może wzmacniać edukację — ale tylko wtedy, gdy instytucje zachowują nad nią kontrolę. Pytanie nie brzmi, czy korzystamy z AI, lecz na jakich warunkach. 

Jak dziś podchodzicie do tego tematu w edukacji lub badaniach naukowych?

Zainteresowany ? Masz pytania ? Skontaktuj się z nami!