Kolejne genialne spotkanie z człowiekiem, który nie teoretyzuje, ale działa. Poznajcie Pawła Osterreichera współzalożyciela i prezesa ReSpo.Vision, którego celem jest wykorzystanie możliwości sztucznej inteligencji i wizji komputerowej w świecie sportu, analityki sportowej oraz mediów.
Ta rozmowa aż kipi od wiedzy, energii, i pomysłów i działania. Paweł już teraz pracuje dla wiodących klubów sportowych i lig na całym świecie. Nie przedłużając – pozdrawiam Was serdecznie, dziękuję za Wasz czas i niech #AI będzie z Wami!
Aaaa – jeśli znaleźlibyście 3 minuty – napiszcie proszę – o czym chcielibyście posłuchać, co zrobić w 99 Twarzach lepiej? Z kim chcielibyście posłuchać rozmowy? Będę Wam serdecznie zobowiązany!
Dobrego dnia! Posłuchaj podcastu i podziel się nim z innymi!
Tradycyjnie wielka prośba – jeżeli jeszcze nie wystawiłaś lub nie wystawiłeś oceny 99 Twarzom AI na Spotify lub Apple podcast – pomóż mi proszę z dotarciem do nowych słuchaczy. To zabierze Ci tylko 2 minuty. Z góry serdeczne dzięki!
Dobrego dnia i niech #AI będzie z Wami wszystkimi!
Notatki
Blogi:
ekonomia: https://www.noahpinion.blog/
technologia: https://www.ben-evans.com/
Twitter:
ekonomia CEE: https://x.com/mmpiatkowski (polecam wywiady z nim)
historia CEE: https://x.com/TimothyDSnyder
historiozofia: https://x.com/Peter_Turchin (polecam wszystkie jego książki)
mapy: https://x.com/simongerman600
nauka, longevity: https://x.com/davidasinclair
piłka nożna, PL, nerd-focus: https://x.com/pklimek99 & https://x.com/JS_rankingUEFA
technologia: https://x.com/naval (polecam książke 'The Almanack of Naval Ravikant’
technologia/biznes: https://x.com/Carnage4Life)
Podcasty/ YouTube:
historia ogólnie: https://www.youtube.com/@premodernist_history
historia PL-focused: https://www.youtube.com/@HistorycznyTop
kultura/ 90s: Podcastex (https://open.spotify.com/show/4LuWJNUX6R6RpCW8od03V3)
nauka: https://www.hubermanlab.com/podcast
Transkrypcja rozmowy
Disclaimer. Droga Czytelniczko, Drogi Czytelniku – mała uwaga dotycząca transkrypcji rozmowy. Jak się pewnie domyślasz – transkrypcja została przygotowana z wykorzystaniem magii LLM. Proszę o wyrozumiałość, gdyby pojawiły się w niej niewielkie błędy, literówki, etc. Żeby mieć pewność co do wszystkich wypowiedzi – polecam posłuchać, zamiast czytać. Ukłony.
Paweł: Do AGI jeszcze mamy daleko. Co roku zwykle się mówi o tym, że to jest 5 do 20 lat away, ale to w praktyce oznacza, bo kiedyś była taka fajna wypowiedź, bo to nie wiem, przepisywana Gatesowi, ale powiedzmy ktoś powiedział coś takiego, że zawsze przelicytowujemy, przeszacowujemy progres technologiczny w przeciągu najbliższych dwóch lat i absolutnie nie doszacowujemy w przeciągu pięciu. Dlatego się to przesuwa na tej zasadzie, bo wiemy, że to jednak mimo wszystko nie będzie zaraz, ale za pięć lat już się może wydarzyć, więc stąd te predykcje..
Karol: No dobrze, to co jest prawdopodobne, że się wydarzy w ciągu pięciu lat. Z twojej perspektywy?
Paweł: Cała historia progresu sztucznej inteligencji polega na tym, że ona wchodzi pod strzechy i ona ewolucyjnie, a nie rewolucyjnie zmienia świat, jaki znamy. Już począwszy od tego, że teraz każdy się przyzwyczaił, że większość telefonów się odblokowuje twarzą, no to to jest AI. Jakby się to powiedziało 15 lat temu, byłyby wielkie oczy.
Teraz nie robi to absolutnie na nikim żadnego wrażenia. Więc będzie to kontynuowane, AI wchodzi pod strzechy, staje się po prostu elementem normalnego flowu rzeczy czy tego, z czego korzystamy codziennie i dalej tak będzie i on będzie normalizowany. To jest właśnie moim zdaniem istotna obserwacja. My oczekujemy tej magii i ona czasem się zdarza, ale to jest tak raz na parę lat, na przykład ostatnio chat GPT czy mu podobne, ale progres AI zdecydowanej większości nie polega na tworzeniu właśnie takich magicznych rozwiązań, tylko po prostu na coraz lepszym adresowaniu konkretnych zadań i właśnie wchodzeniu pod strzechy, tak że my go nie zauważamy. Dzisiaj każdy z nas skorzysta… kilkudziesięciokrotnie ze sztucznej inteligencji, nie mając tego świadomości. Nawet robiąc to teraz, korzystamy w pewnym stopniu, bo na pewno na jakimś etapie obróbki dźwiękowej tego będą wykorzystywane algorytmy sztucznej inteligencji. Otwierając komputer, jadąc Uberem, Uber trasę wyznacza, czy cenę dynamicznie. Dzisiaj przyjechałem taksówką, więc tych rzeczy są setki i one po prostu są normalizowane. Więc to jest ten insight..
Karol: Tak samo jak kiedyś fenomenem był smartfon, a teraz jest w ręce i kieszeni każdego z nas niemalże. Byłem niezwykle zaskoczony, jak jakiś czas temu kupowałem kwiaty na placu Narutowicza w Warszawie od emerytki, która miała swoje stanowisko z kwiatami. Mówię, o wie pani co, przepraszam, ale nie mogę niestety kupić tych kwiatów, bo nie mam gotówki przy sobie. A pani do mnie, no ale przecież blikiem pan zapłacił..
Paweł: Tak, tak, tak. Blik w ogóle to świetna sprawa i to jest też nasza polska innowacja, która teraz będzie dokonywała prawdopodobnie ekspansji zagranicznej, bo jest to bardzo procesowo sprawne narzędzie wykorzystujące nowoczesną infrastrukturę, jaką mamy. Wszyscy mają smartfony, a jednocześnie ta nasza bankowość jest mocno elektroniczna. Także bardzo fajne i właśnie dlatego dzieją się takie sytuacje, jak ty miałeś, bo blik nie jest trudny do zastosowania. On nie jest konceptualnie Nie, że w jakiś sposób umniejszam pani, ale nawet nie będąc digital native, że tak powiem, spokojnie można z niego korzystać. To jest po prostu seria kodów i prostego korzystania z aplikacji. Także tak to się dzieje..
Karol: Pawle, witam Cię serdecznie w 99 twarzach AI. Ogromna przyjemność, ogromny honor móc się gościć i móc przedstawić naszym słuchaczom Twoją, mam nadzieję, historię..
Paweł: Bardzo mi miło. Witam Cię serdecznie również. Witam również słuchaczy. Dzięki za zaproszenie. Mam nadzieję, że powiem coś ciekawego..
Karol: Kim zatem jesteś. Jak zaczęła się Twoja przygoda ze sztuczną inteligencją. Bo o tym, czym zajmujesz się teraz, opowiemy za chwilę..
Paweł: Tak. Moja historia, czy kim jestem, odpowiadając na to pytanie, myślę, że jestem człowiekiem, jestem przedsiębiorcą działającym biznesowo w dziedzinie sztucznej inteligencji, wykorzystującym dokonania, czy postęp technologiczny do tworzenia rzeczy, które pomogą nam wszystkim, czy zmienią tą otaczającą nas rzeczywistość. Czyli tak bym siebie opisał. Natomiast moja droga dojścia do tego, wydaje mi się, że może to być ciekawy komentarz, ponieważ była może nie tyle nietypowa, ale na pewno niestandardowa. W tym sensie, że ja często używam takiego porównania, w moim przypadku zostanie przedsiębiorcą nie było tym, nazwijmy to, hollywoodzkim mechanizmem objawienia.
Czyli siedzę bądź idę i nagle eureka i tutaj jest wielki pomysł, jest nagła iluminacja. Tylko była czymś, co można bardziej używając tych takich metafizycznych, religijnych porównań, przyrównać do czegoś jak wymodlenie. Mając świadomość tego, co chcę zrobić, do wypełniania kolejnych kroków, żeby do tego dojść. Moja ścieżka zawodowa zaczęła się od pracy w biznesie, w branży doradztwa strategicznego.
Spędziłem tam parę lat ucząc się biznesu, jak robić biznes po zakończeniu studiów ekonomicznych. Nie chciałem oczywiście spędzać czasu jako doradca czy konsultant całe swoje życie. Więc dokonałem czegoś, co można porównać z takim japońskim konceptem, który się nazywa ikigai, który polega na tym, że stara się złapać część wspólną czterech kluczowych aspektów. Ja zrobiłem, nie będąc świadom tego konceptu parę lat temu, zrobiłem sobie takie ułomne ikigai, czyli trzy z czterech aspektów wziąłem. Był to aspekt, w czym jestem dobry, co warto robić i powiedzmy coś, co można tam porównać do tego, w czym jestem dobry, co warto robić i co ma sens przyszłościowy. Perspektywę.
Perspektywę, tak. I łączenie tych trzech rzeczy, taka analiza, którą przeprowadziłem, doprowadziła mnie do stwierdzenia, że w sumie tym, co łączy te trzy rzeczy, mając na myśli oczywiście aspekt biznesowy czy branżowy, jest właśnie sztuczna inteligencja i jej zastosowania. I stwierdziłem, że jeżeli jestem w tym dobry, mam już jakieś umiejętności w tym, rozumianej jako w rzeczach na skraju biznesu i technologii, warto to robić, ponieważ jest to jedno z największych trendów na świecie obecnie, który prawdopodobnie zmieni świat, w jakim my żyjemy, a jednocześnie warto to robić w tym sensie, że odpowiada to na moje potrzeby, czy moją wizję tego, żeby mieć wpływ na otaczającą rzeczywistość, to to jest coś, nad czym się powinienem skupić. Więc w ten sposób dokonałem tranzycji z branży stricte biznesowej do branży sztucznej inteligencji. Zanim poczułem się gotów do bycia przedsiębiorcą czy otwierania swojej działalności, stwierdziłem, że muszę się nauczyć tej dziedziny, tej branży, więc dołączyłem do bodaj najlepszej polskiej firmy robiącej deep learningowe rzeczy, która się nazywa Deep Sense AI i nadal działa. jako osoba, która się miała zajmować strategią i sprzedażą, po to, żeby pomóc ze swoimi umiejętnościami w firmie mocno technicznej, a jednocześnie samemu też coś wyciągnąć, czyli wiedzę na temat dziedziny. No i spędziłem tam niskich kilka lat, uczywszy się i również działając i zwiększając biznes. I wówczas poczułem się gotów do, jakby te wszystkie klocki się zaczęły układać i poczułem się gotów do rozpoczęcia czegoś na własne konto..
Karol: I skąd wiedziałeś, że to będzie sport?
Paweł: No to by to polegało, ta konstatacja wynikła z następującej… Przepraszam, jeszcze tylko zapytam, bo w DeepSense sportem się nie zajmowałeś. Właśnie, to wynikało z tego, że w DeepSense bardzo mocno, pracując podczas mojego czasu tam, bardzo mocno żarły projekty wizji komputerowej.
Implementujące systemy właśnie computer vision z angielskiego w branżach najczęściej przemysłowych. Dlaczego to były branże przemysłowe. Dlatego, że to były pierwsze lata, ja tam spędzałem lata 2018-2020, to były pierwsze lata takiej popularyzacji wizji komputerowej, które wynikły z szybkiego wzrostu computa, który był m.in. za pomocą cloud computingu bardzo szybko rosły możliwości algorytmów i nadganiały to architektury rozwiązań, czyli sposoby ułoża okładania tych algorytmów. I ten progres najłatwiej było w pierwszej kolejności implementować do przemysłu, bo przemysł ma wielką skalę, ale również ma bardzo ustandaryzowane warunki pracy. To znaczy, przysłowiowa linia produkcyjna wygląda tak samo. Z mało zmiennych. Dokładnie. Więc jak trenuję algorytm, żeby rozpoznawał coś i potem go robię execution, które się pięknie na polski tłumaczy jako egzekucję, to wygląda to tak samo, w związku z czym ten algorytm to lubi, bo nie ma zmienności, a algorytmy jednak na koniec dnia im bardziej standardowe warunki, tym lepiej sobie radzą. A jednocześnie przemysł gwarantuje skalę, ponieważ te przysłowiowe linie produkcyjne są elementami wielkich fabryk, gdzie wartość produktu jest olbrzymia.
Gdzie jest potrzeba, gdzie jest budżet, gdzie jest prosty proces. Taką macierz XY, gdzie jest wpływ, czyli uzysk z procesu oraz łatwość wdrożenia, to przemysł jest w sztucznej inteligencji wizji komputerowej w tym idealnym kwadrancie. Jest łatwo wdrożyć i duży uzysk. I dlatego to było najpierw. I stąd moja ekspozycja w szczególności była mocna na wizję komputerową. No i potem, myśląc, ok, to co ja mogę z tym zrobić… Starałem się nie myśleć na zasadzie, ok, to zbudujmy jakiś biznes kopiuj-wklej, to znaczy ktoś kiedyś to zrobił w jakimś przysłowiowym amerykańskim stanie Kalifornia i teraz spróbujemy to wdrożyć pod strzechy w Polsce, tylko starałem się pomyśleć o, ok, w następujący sposób, ok, widząc ten progres tego, co było możliwe parę lat temu, a co jest możliwe teraz, Ekstrapolujmy go jeszcze kolejnych parę lat i zobaczmy, które branże, które dziedziny, które use case’y otworzą się za tych parę lat. I stąd przyszedł sport, ponieważ sport, jak go porównać do tej linii produkcyjnej, o której wspominałem, jest bardzo zmienny. Mamy do czynienia z olbrzymią ilością ruchu. By definition na tym polega sport, żeby tam zdobywać przestrzeń, przewagę itd. I jednocześnie mamy bardzo niewystandaryzowane warunki. Przeróżne stadiony, hale oraz bardzo często zmienne warunki pogodowo-oświetleniowe, które bardzo utrudniają to dla systemu, więc logicznym jest ekstrapolować, że to za parę lat będzie use case, który zostanie rozwiązany przez wizję komputerową. To było to moje założenie, zakładając firmę tak, żeby móc robić coś jako pierwsi na świecie..
Karol: A sam byłeś fanem sportu. To była twoja dziedzina…
Paweł: Tak, byłem i jestem takim fanem z sznytem nerdowskim, to znaczy bardzo dużo starałem się wiedzieć, rozumieć, znać i kojarzyć. No i to nadal mi zostaje. No i oczywiście jak najbardziej to pomagało. Mniej miałem takie podejście fanowskie, w tym sensie, że o, fantastycznie, żebym mógł sobie z tym i tamtym przybić piątkę, a bardziej takie podejście dotyczące wyniku, optymalizacji wyniku, interesowania się tym, kto, kiedy, co, jak..
Karol: Ale wiecie dzieci w piłce nożnej. .
Paweł: We wszystkich. Jako, że miejsce urodzenia i kultura jest nam dana i trzeba ją przyjąć z dobrodziejstwem inwentarza, to oczywiście, że piłka nożna była bliskawemu sercu..
Karol: Dziwię się, że to nie jest branża bukmacherska i zakłady..
Paweł: Jest to potencjalny uzysk z naszych rozwiązań, czy z rozwiązań klasy naszych w branży bukmacherskiej. Natomiast co ciekawe, to taka konstatacja czy obserwacja, którą mieliśmy w początkowych miesiącach działalności, jest taka, że model biznesowy branży bukmacherskiej nie opiera się aż tak bardzo na bezabsolutnej precyzji danych czy prawdopodobieństwa. tylko opiera się bardziej na marketingowych narzędziach. To znaczy, innymi słowy, lepiej zainwestować milion złotych w pudziana niż w lepszy algorytm, no bo pudzian przyniesie 100 tysięcy klientów, a lepszy algorytm przyniesie 3-7% uzysku..
Karol: A wygrać możesz, przegrać musisz.
Paweł: No i jeszcze dodatkowy aspekt jest tego, że przez to, że regulowana branża buknarska jest tak mocno, pewnie za mocno, jeżeli patrzeć na to z perspektywy liberalnej, czyli libertariańskiej, to granie w nią się absolutnie nie opłaca w formie takiej typowej. Jakby wiadomo, to jest coś na zasadzie kupienia sobie tabliczki czekolady, żeby było smacznie, a nie żeby stać się lepszym szczuplejszym po zjedzenie. I tak samo z branżą bukmacherską. W Polsce jest ona podwójnie opodatkowywana, tam powyżej pewnej kwoty są dodatkowe podatki, więc sprawia to, że żeby na tym, w cudzysłowie, zarabiać, trzeba mieć dostęp do absolutnie insajderskiej wiedzy. Więc dla przeciętnego człowieka z przeciętnym dostępem do informacji jest praktycznie niemożliwe w tym setupie. W związku z czym klienci branży bukmacherskiej nie są klientami, których trzeba absolutnie ogrywać na prawdopodobieństwie zdarzeń, tylko wystarczy mieć świadomość tego, że w długim terminie wszyscy przegrają z racji na dużą marżę i dodatkowo jeszcze opodatkowanie. Więc klienci, którzy do nas przychodzą, to są klienci bardziej rozrywkowi. W związku z czym, innymi słowy, reasumując, ta branża bookmacherska nie potrzebuje aż tak dokładnych rozwiązań, jak mogłoby się wydawać. Edge dodatkowego procenta po prostu nie jest tam kluczowy, więc nasze algorytmy znajdują zastosowanie wiele lepsze w innych dziedzinach..
Karol: Wróćmy do respo.vision. Zaczynasz ten projekt i co rysujesz na tej białej kartce. Jaka jest wizja twoja, kiedy zacząłeś ten projekt?
Paweł: Jak w każdym startupie wizja początkowa zmienia się od wizji, czy jest inna od wizji docelowej. Na samym początku moją ambicją, ambicją też całej grupy geofounderów, z którą zaczęliśmy projekt, było wpłynięcie na branżę sportową pod kątem wyniku, czy takiego szeroko rozumianego z angielska performance. Opierało się to na założeniu, że… Zdecydowanie my zajmujemy się sportem zawodowym de facto z szeregu przyczyn, ale na koniec dnia jest to sport zawodowy. I założenie, które mieliśmy, było stosunkowo proste, ale pewnie nadal jest w pełni prawdziwe, mianowicie, że obecne zrozumienie danych w sporcie, analityki, jak zwał tak zwał, jest sztucznie zogniskowane czy skoncentrowane wokół ludzkiej percepcji.
To znaczy, że sposób w jaki rozumujemy i oceniamy sport dokonuje się na podstawie danych, a te dane w zdecydowanej większości są zbierane za pomocą procesów, które mają w sobie człowieka, czy człowieka, który zapisuje, a notuje pewne wydarzenia. Czyli mówimy o tym, że zliczamy podania, bramki, wślizgi i dribblingi, natomiast nie zliczamy intensywności pressingu albo otwartych linii podań. Dlaczego tego nie zliczaliśmy. Dlatego, że człowiek oglądający mecz nie był w stanie ocenić intensywności pressingu, nie był w stanie ocenić długości trwania otwartej linii podania dla sześciu zawodników versus zawodników z piłką, nie był w stanie ocenić szeregu jeszcze innych rzeczy, takich jak np. zaawansowane wskaźniki fizyczne. Więc nie operowaliśmy tymi wskaźnikami i rozumowaliśmy na temat sportu, oczywiście używamy przykładów piłki nożnej, rozumowaliśmy na temat sportu w sposób pewnie uproszczony i to było nasze założenie. że bardzo mało prawdopodobne jest, że sztuczny poziom dokładności tych statystyk, który jest ustawiony na poziomie ludzkiej percepcji, typu czy człowiek oglądający może zanotować tę statystykę czy nie, jest poziomem, który tłumaczy najlepiej sport. To jest proste założenie do obalenia, bo to jest mało prawdopodobne, że to się dzieje i że głębsze dane pozwolą to zrozumieć. Z takim założeniem weszliśmy w biznes, weszliśmy w firmę i próbowaliśmy bardzo mocno pogłębiać te dane. Co się wydarzyło w międzyczasie i co skłoniło nas do rozszerzenia, bo nie zmiany, ale rozszerzenia strategii biznesowej, jest to, jest konstatacja, może ona się wydawać trywialna dla wielu słuchaczy, ale dla nas była w pewnym sensie orzeźwiająca, że gro biznesu sportowego związane jest z rozrywką. Jak się zastanowić, skąd są pieniądze w sporcie, czy to w sporcie profesjonalnym amerykańskim, czy w piłce nożnej europejskiej, to na koniec dnia od jednej trzeciej do 60% przychodów są generowane przez kontrakty telewizyjne, a jeszcze jakaś kolejna część jest pochodną tych kontraktów, czyli mam na myśli jakieś merchandise, czy rzeczy, które są nakręcane tym zainteresowaniem. Jeżeli to jest prawdą, to paradoksalnie sport sportem, ale jeszcze większa pula, nagroda czy wielkość rynku kryje się w tym medialnym aspekcie sportu. I o to rozszerzyliśmy i rozszerzamy naszą działalność obecnie, dlatego że te dane można oczywiście stosować do tego pierwszego use case’u, o którym wspomniałem, czyli optymalizacji wyniku sportowego. ale można je również stosować do zwiększania atrakcyjności produktu, jakim jest sport, rozumiany jako rozrywka..
Karol: A możesz to wytłumaczyć i rozłożyć na części pierwsze, bo jest to dla mnie, tak jak o tym mówisz, jest to trochę mglista wizja i nie wiem, co tak naprawdę chcesz sprzedać. Tak, tak..
Paweł: Oczywiście trzeba to doprecyzować. No to wygląda to tak..
Karol: Analiza sportowa jest dla mnie w pełni zrozumiała. Jeżeli chodzi o pracę trenerów, analizę zespołu, gry, sposobów, w jakie rozgrywane są mecze, to to, o czym ty teraz mówisz, ta ekspozycja i nazwijmy to atrakcyjność reklamowa, to bardzo ciekawy wątek..
Paweł: Gwoli jeszcze wyjaśnienia, to użycie danych w sporcie polega na tym, że pozyskujemy głębsze, bardziej złożone, bardziej szczegółowe dane, informacje.
Następnie te dane albo agregujemy, albo w formie surowej podajemy dla zespołów, trenerów, którzy mogą je wykorzystać na korzyść, na uzysk, optymalizując swój wynik sportowy, przygotowując się do meczu, oceniając swój performance itd., itd. I tymi danymi są w dużym uproszczeniu, bo tu należy to wyjaśnić. Skoro mówimy o wizji komputerowej, to mówimy o pozyskiwaniu danych za pomocą systemów optycznych, czyli ze źródeł wizualnych, na przykład nagrania meczu.
Najczęściej jest to nagranie meczu. I tymi danymi są takie rzeczy jak koordynaty na najgłębszym poziomie, koordynaty części ciała zawodników czy zawodniczek grających w meczu, plus dodatkowe rzeczy jak piłka czy wymiary boiska itd. I z tych koordynatów części ciała pozyskujemy dane, które nazywa się optycznym trackingiem. Więc to jest śledzenie zawodników, a zawodniczek natomiast pozyskiwanie bardzo szczegółowych informacji na temat ich pozycji na przestrzeni meczu. I teraz z tych pozycji te surowe dane mogą się wydawać, ale na co to komu. Co z tego, że w takiej pozycji zawodnik czy zawodniczka był, a później był w innej.
No cóż z tego jest. No oczywiście sztuką jest potem agregowanie tego do czegoś, co niesie ze sobą sensowne informacje. Oczywiście możemy mówić o jakichś metrykach fizycznych, o metrykach pozycyjnych, o jakichś hitmapach, kto gdzie się poruszał, kto jaką przestrzeń krył, kto był jak względem piłki, kto się… i tak dalej, i tak dalej. Oczywiście możemy puścić teraz wodze fantazji, ale są teoretycznie nieskończona ilość statystyk, które można wygenerować z bardzo szczegółowych danych pozycyjnych. która to przekracza głębie tego, na czym do tej pory operowaliśmy. I to jest to, co jest wykorzystywane właśnie w tej dziedzinie analityki sportowej..
Karol: I dzięki temu możemy układać strategię gry, ułożenie zawodników i tak dalej..
Paweł: Tak. Zanim jeszcze przejdę do tej warstwy wizualnej, czy tej mediowej, to warto jeszcze tutaj skomentować, że jest coś takiego jak eksplozja kombinatoryczna. Polecam przeczytać wpis na Wikipedii, jeżeli nie wiecie. Chodzi tu o to, że Stosunkowo szybko w systemie, który ma dużą ilość zmiennych i te zmienne przez siebie się mogą mnożyć, dając spektrum możliwości, dochodzimy do sytuacji, która ma ilość opcji przekraczającą na przykład ilość atomów we wszechświecie. Ergo jest nie do zamodelowania. Tak się dzieje na przykład z pogodą, tak się dzieje z zaawansowanymi rzeczami na giełdzie itd. Generalnie jeżeli na coś wpływają… setki tysiące zmiennych i każda z tych zmiennych może przyjąć setki tysiące stanów, to nagle dochodzimy do takiego mnożenia, że właśnie nie starcza tam w Wszechświecie, żeby określić możliwą ilość kombinacji. I w piłce nożnej w sumie najbardziej ze wszystkich sportów mamy do czynienia z czymś takim, co sprawia, że ona jest bardzo trudna do zamodelowania w sposób bardzo precyzyjny. Oczywiście można to upraszczać i robić jakieś założenia itd., Natomiast jak sobie pomyślimy nad tym, to mamy do czynienia, reguły gry wyglądają tak, mamy 22 zawodników bądź zawodniczki, oni i one się mogą poruszać w dowolny sposób, mogą wykonywać dowolne czynności, nie wiem, biec, faulować, położyć się na ziemi, podskoczyć.
I zdobyć uprawę. Tak, dokładnie. Piłka może się poruszać tak i owak, formacje versus siebie i tak dalej. Jest to dalece bardziej skomplikowane niż inne sporty, na przykład baseball, gdzie mamy ustalone pozycje, określone rzeczy do zrobienia, albo macham kijem, albo nie macham tym kijem, albo trafię, albo nie trafię. Mogę biec tylko w jednej linii, jeżeli jestem na bazie i tak dalej. Więc zwracam uwagę na to, że piłka nożna Jest sportem najtrudniejszym do okiełznania analitycznie, wręcz niemożliwym przy naszym stanie obecnej wiedzy, bez daleko idących uproszczeń, co pewnie kontrybuje do jej piękna, czy tej percepcji piękna, czy tej romantyczności, czy nieprzewidywalności, ponieważ… ponieważ przez to jest ją trudno zamodelować, a do gry jeszcze wchodzi jeden aspekt, mianowicie to, że piłka nożna jest z angielskiego low scoring game, czyli gromu, w której o końcowym wyniku decyduje stosunkowo niska ilość zdarzeń punktowych. W koszykówce, siatkówce czy tenisie, jak się spojrzy ile razy trzeba wygrać punkt, żeby wygrać, to to są setki, czy dziesiątki jak na przykład w koszykówce, A w piłce nożnej wystarczy wygrać punkt raz i przeciwnik nie wygra ani razu i następuje zwycięstwo, co zwiększa wariancję, czyli losowość końcowego wyniku. Te dwa aspekty połączone sprawiają, że ta piłka nożna jest ciężka do okiełznania i w związku z tym jej zamodelowanie, czy próby jej zamodelowania, Są bardzo trudne i dane mogą pomóc, ale też trzeba mieć świadomość tego, że nie rozwiążemy piłki nożnej albo nie rozwiążemy sportu podobnego do piłki nożnej, podobnie złożonego typu piłka ręczna czy nawet koszykówka, bo na koniec dnia nie można wszystkiego zamodelować, więc to, co możemy robić, to jest po prostu zbliżać się i lepiej wyjaśniać, objaśniać pewne rzeczy..
Karol: Rozmawiamy wysokopoziomowo cały czas, a przejdźmy do szczegółów, do detali. Jak wygląda w takim razie wasz offering, wasza linia produktowa i na czym tak naprawdę robicie biznes. .
Paweł: To są te dane, o których opowiadaliśmy, czyli pozyskanie bardzo precyzyjnych danych fizycznych dotyczących położenia na przestrzeni boiska czy przez zawodników, zawodniczki i piłkę.
I z tych danych można, możliwość agregacji ich do tych danych, tych tak zwanych koordynatów, możliwość agregacji ich do statystyk. Nazwijmy je zaawansowanymi statystykami dla odróżnienia od podstawowych statystyk, takie jak właśnie te, które widzimy zwykle w gazecie, czyli tam podanie strzał, przyłożenie czy asysta. I te dane są elementem zaawansowanej analizy, pogłębionego zrozumienia wydarzenia sportowego, ergo lepszego przygotowania się, ocenienia, bardziej precyzyjnej analizy. I to jest pierwsza linia działalności. I tutaj znajdujemy klientów w całym spektrum świata sportowego. To mogą być kluby bądź federacje, to mogą być ligi, to mogą być również turnieje czy turnieje organizowane przez duże federacje. Na przykład właśnie zakończyliśmy… wspieranie czy pokrywanie dla CONMEBOLu turnieju Copa America, który jest trzecim największym turniejem na świecie po Mistrzostwach Świata i Euro. No i tam dostarczaliśmy dane z każdego meczu do wszystkich reprezentacji, mediów, na głębszym poziomie szczegółowości, pozwalającym im trochę lepiej zrozumieć, co się działo na boisku, niż właśnie te podstawowe statystyki. Także tutaj powtarzać ten leitmotiv pogłębnego zrozumienia, który rezonuje z tym podstawowym założeniem, które mieliśmy zaczynając z respo.vision, Mianowicie niemożliwym jest, że poziom ludzkiej percepcji wyznacza granice wytłumaczania sportów. Oczywiście tym jest, że prawdopodobnie im głębiej zejdziemy, tym więcej będziemy sobie pytań w stanie odpowiedzieć i tym bardziej będziemy w stanie lepiej optymalizować wynik sportowy. To jest ta dziedzina danych, które zbieramy i wykorzystujemy do tych celów sportowych. Oprócz tego taką konstatacją i bardzo fajnym uświadomieniem sobie w naszej działalności jakiś czas temu było to, że my te dane zbieramy tak szczegółowo. Co więcej, zbieramy je w trójwymiarze. To warto zrobić dystynkcję. Można mieć w sporcie tzw. tracking 2D albo tracking 3D. Tracking 2D to jest, wyobraźmy sobie, boisko czy kort jako płaszczyznę. I na tym boisku czy korcie biegają kropki. To jest tracking 2D, czyli zawodnicy, zawodniczki są reprezentowani przez koordynaty XY na tych dwóch wymiarach. Natomiast my jesteśmy w stanie, jako jedna z bardzo licznych firm na świecie, robić tracking 3D, gdzie zbieramy punkty trójwymiarowe z całego ciała zawodnika czy zawodniczki. około 5-10 takich punktów zbieramy, no i wówczas mamy trzeci wymiar, czyli tą wysokość w cudzysłowie, jesteśmy w stanie ocenić bardzo szczegółowo układ ludzkiego ciała w konkretnej sekwencji, de facto przez cały czas trwania meczu. I teraz, to oczywiście jest jeszcze fajniejsze dla danych sportowych, rozumianych jako tych, które mają pomagać w wyniku, no bo więcej się rozumie, można ciekawsze statystyki wykryć, na przykład można oceniać, jak wyglądały skany przestrzeni przed podaniem w piłce nożnej, czego oczywiście nie da rady zrobić z danych 2D, bo musimy rozumieć układ ludzkiej głowy itd. Natomiast to, co w szczególności odblokowuje to zrozumienie danych 3D, to jest możliwość rekreacji, rozumianej jako odtworzenia wydarzeń sportowych w np. wirtualnym silniku. Do czego zmierzam. Mając bardzo szczegółową wiedzę na temat ruchu ludzkiego ciała, my możemy przenieść te dane, które są całkiem bardzo nawet szczegółowe, do silniku growego, na przykład Unreal 5, który jest bodaj najlepszym w tym momencie narzędziem do tworzenia contentu, czy to gier komputerowych, czy też ogólnie contentu wizualnego w 3D. i stworzyć coś, co z angielskiego nazywamy sobie zgrabnie digital twin, cyfrowym bliźniakiem, czyli wirtualną wersją wydarzenia sportowego. Teraz może się pojawić pytanie, po co to robić.
Na co to komu. Odpowiedź jest taka, że w wirtualnym odtworzeniu meczu nie ogranicza nas schemat nagrywania tego meczu, czyli kamery rozstawione dookoła stadionu czy kortu, które nie mogą pokazać rzeczy z oczu zawodnika albo ze środka. Nie mogą, bo w ten sposób nie jesteśmy w stanie nagrywać wydarzeń sportowych, bo kamery są po prostu na zewnątrz i pokazują to tylko takim rzutem trochę z góry, czasem z lotu ptaka, czasem po prostu pod kątem.
Natomiast to, co odblokowuje ta technologia, którą my jako jedni z nielicznych na świecie jesteśmy w stanie robić, to jest o wiele bardziej imersyjne, angażujące, atrakcyjne kąty, kamery oraz perspektywy. które możemy pokazać na temat czy z konkretnego wydarzenia, z konkretnego meczu, z konkretnej akcji. W praktyce możemy pokazać w piłce nożnej bramkę z oczu strzelca i zobaczyć, co on właściwie, czy ona miała przed sobą, z czym się mierzyli. i jak wyglądała reakcja i ocenić to z tej perspektywy. Możemy rzucać kamerę na środek boiska i patrzeć, jak wygląda zdobycie tej słynnej bramki z oczu kolegi strzelca. I tak dalej, i tak dalej. I to jest to odblokowanie, o którym na początku zagrałem, odblokowanie tych możliwości wejścia w branżę medialną, którą uzyskaliśmy dzięki zbudowaniu systemu, który bardzo szczegółowo te dane 3D zbiera. No i oczywiście tutaj sky is the limit. Mogę jeszcze parę minut poopowiadać o potencjalnych use case’ach. Natomiast tu, co chciałbym tutaj przekazać, to jest to, że wchodzimy do świata, w którym nie będzie już problemem możliwość oglądania wydarzeń sportowych z oczu uczestnika, uczestniczki, a jak najbardziej będziemy mieli dostęp do tych właśnie imersyjnych, angażujących kątów czy perspektyw. które to wzbogacą, będą dodatkiem do sposobu przeżywania sportu..
Karol: Ale mówimy o takiej relacji nie na żywo, tylko po samym wydarzeniu, prawda?
Paweł: Też na żywo. Na żywo jest oczywiście trudniejsze. Na ten moment nasza technologia jeszcze nie działa na żywo. Zakładamy, że za jakiś rok do dwóch lat będzie działał na żywo, bo generalnie, żeby ona działała na żywo, trzeba bardzo zautomatyzować cały proces tego renderingu i tak dalej. To jest coś porównywalnego do stworzenia takiej gry komputerowej de facto, żeby to wszystko działo się na żywo. Natomiast te nasze core’owe systemy, czyli te systemy wizji komputerowej, one już działają na żywo. Także w sensie problem nie jest już w systemie czy w danych, tylko problem jest w tej warstwie wizualizacyjnej, w tej warstwie w silniku gry komputerowej..
Karol: I jak wygląda teraz Wasz zespół. Ile osób liczy respo.vision?
Paweł: Mamy zespół około 25 osób, z czego większość stanowią programiści, inżynierowie zajmujący się wizją komputerową, ruchem 3D czy szeroko rozumianym machine learningiem. Wszyscy jesteśmy tutaj zlokalizowani w Polsce, większość pracuje z biura w Warszawie i planujemy dalsze wzrosty. Wyzwania, które mamy przed nami, warunkują potrzebę jeszcze większej ilości, w szczególności np. większej ilości osób odpowiedzialnych za warstwę wizualną..
Karol: A jak wygląda konkurencja na świecie?
Paweł: Jeżeli chodzi o dane 2D czy 3D, to naszą konkurencją są dwie grupy firm.
Pierwsza grupa firm to są firmy produkujące kamery, z których pozyskują dane. I takich firm jest kilka na świecie. Najpopularniejszą z nich jest firma Hawkeye, która znana jest z tego, że od lat w tenisie na wysokim poziomie są te tak zwane powtórki. One są nazywane powtórkami Hawkeye, ale generalnie są to takie oceny, czy piłka dotknęła linii, czy nie dotknęła linii.
One się z tego wywodzą i teraz też działają w branżach, w innych sportach. Ale to są wszystko systemy wielokamerowe. Jest też grupa firm, które nie robią swoich kamer i które zasadzają się na założeniu, że tworzą software, a co do kamer są agnostyczne. I taką firmą jesteśmy my. Takich firm na świecie jest kilka, zresztą tych takich jak Hawkeye są trzy łącznie, a takich firm, które robią to z jednej kamery jest kilka, ale my jesteśmy jedyną z tych firm, która potrafi z tej jednej kamery wyciągać dane 3D, nie tylko 2D. Wszystkie pozostałe nie są w stanie wyciągnąć tego 3D. tego wymiaru, bo to jest po prostu trudniejsze. Bo jeżeli mamy do czynienia z źródłem informacji z jednej kamery, to co to jest jedna kamera. To jest zestaw klatek, a klatka są dwuwymiarowymi obrazkami. Teraz cały trik polega na tym, który my opanowaliśmy, żeby za pomocą wizji komputerowej i pewnych przekształceń optyczno-matematycznych dokonać ekstrakcji tej głębi z tego zdjęcia, której tej głębi technicznie nie ma, bo jest po prostu dwuwymiarowym rzutem pod jakimś tam kątem.
Więc my to robimy. Udało nam się to zrobić. Jest jak najmniejszym błędem, żeby ta reprodukcja była akuratna, że tak powiem, czyli dokładna. I to de facto jest nasza konkurencja. Jeżeli chodzi o branżę danych, to tak to ona wygląda. Jeżeli chodzi o branżę wizualną, to de facto przez brak możliwości 3D te wszystkie firmy jednokamerowe nie są w stanie tworzyć produktu, więc naszymi jedynymi rywalami są te firmy wielokamerowe. Jacy są Wasi klienci. .
Karol: To są drużyny piłkarskie w stacji telewizyjnej. .
Paweł: Całe spektrum podmiotów w branży sportowej, więc to są drużyny piłkarskie takie jak na przykład Chelsea London, czy w naszym lokalnym podwórku Wisła Kraków. To są ligi, takie jak czy to nasza lokalna ekstraklasa, czy to na przykład Liga Futbolu Amerykańskiego NFL, która też jest naszym klientem. To są reprezentacje, znowu na przykład nasza reprezentacja Polski w piłce nożnej, czy też reprezentacja Danii, ale też to są organizacje międzynarodowe, na przykład CONMEBOL czy CONCACAF, które są naszymi klientami. CONMEBOL jest odpowiednio południowoamerykańską federacją, taką UEF-ą południowoamerykańską, a CONCACAF jest środkowo-północnoamerykański. Więc całe spektrum, a jeszcze dodatkowo firmy zajmujące się danymi, Stats Perform, taka duża firma amerykańska robiąca dane w sporcie szeroko rozumianym. Więc całe spektrum firm, które używa danych. Mogą to być właśnie począwszy od klubów przez federacje do firm analitycznych, ponieważ co robimy. Produkujemy wysokiej jakości dane. Jeżeli ktoś jest nimi zainteresowany, to wie gdzie zapukać..
Karol: A jak wygląda proces sprzedażowy takiego produktu. Jak znajdujecie klientów?
Paweł: Szczęście w nieszczęściu jest takie, że rynek sportowy jest rynkiem hermetycznym i o znanej wielkości. To znaczy ja wiem, ile jest jakich klubów czy federacji na świecie. i kwestią jest do nich dotarcie, a nie prospecting na zasadzie, a nuż ten random w internecie zainteresuje się moim produktem. W związku z czym dojście do nich bardziej polega na budowie percepcji, prezencji..
Karol: Relacji edukacji rynku..
Paweł: Tak, dokładnie. Czy to podczas wydarzeń branżowych, czy to podczas różnego rodzaju targetowanego marketingu, który można robić. Ale najsilniejszym argumentem jest jednak w tej branży, jak i pewnie w wielu innych tego typu branżach, najsilniejszym argumentem są udane wdrożenia i udane projekty, które się udaje robić. Copa America skończyła się w noc z niedzieli na poniedziałek w tym tygodniu, w którym teraz rozmawiamy polskiego czasu. Nie minął dzień od zakończenia i kolejne federacje się do nas zgłosiły po podobny produkt. Więc nic nie działa tak dobrze jak znane, czy jak to powiedzieć z polskiego, o dużym profilu, czy o dużej nośności i wdrożenia..
Karol: A cały projekt jest już rentowny, czy jesteście jeszcze na etapie inwestycji?
Paweł: Jak i każdy startup pewnie. Jesteśmy na etapie inwestycji, natomiast projekt i dziedzina, czy ta linia biznesowa związana z danymi jest już mocno rentowna, więc mogłaby zarabiać na siebie. Natomiast linia związana z branżą mediową, czyli ta, którą ja roboczo nazywam linią produktów wizualnych, Wymaga jeszcze bardzo dużych nakładów, idących w milionach twardej waluty i na tą linię pozyskujemy dalsze inwestycje..
Karol: Wróćmy właśnie do tej linii produktowej, bo o ile analizę sportową rozumiem, to ciekawi mnie i nie do końca rozumiem wykorzystania tego, jeżeli chodzi o media. Chodzi o atrakcyjność reklamową zawodników. .
Paweł: Nie. Chodzi o zwiększanie przychodów do tej linii biznesowej. Już spieszę wytłumaczyć. Na koniec dnia wszystko jest biznesem. To znaczy ponosimy jakieś koszty i po to je ponosimy, zakładając, że dokona się zwrot z inwestycji. W branży mediów sportowych, czy generalnie sports entertainment szeroko mówiąc, Model biznesowy w bardzo dużym uproszczeniu polega na tym, że płaci się za prawa do kontentu, do transmisji, na przykład do transmitowania ligi, turnieju, zakładając, że więcej niż koszt tych praw otrzyma się z przychodów. Te przychody najczęściej, w zdecydowanej większości, to są reklamowe.
Czasem oczywiście są jeszcze jakieś subskrypcje, do tego dochodzą, w zależności od modelu biznesowego nadawcy. I teraz bardzo istotną konstatacją, czy taką informacją jest to, że ceny tych praw do transmisji są kolosalne. Cały rynek praw do transmisji na świecie to jest około 60 miliardów dolarów, czyli 250 miliardów złotych, ćwierć tryliona złotych.
To są kosmiczne pieniądze, to są budżety średniej wielkości państw europejskich. I tyle się płaci za prawa do transmisji. I teraz to też oznacza, że mniej więcej tyle, a realnie trochę więcej otrzymują ci kupcy tych transmisji z reklam, z przychodów subskrypcyjnych. Mamy do czynienia z przeolbrzymim rynkiem reklamowym, który Dlaczego płaci ten rynek reklamowy tyle tym posiadaczom praw i transmitującym go.
No bo przyciąga masę ludzi, która to z kolei jest obiektem czy adresatem reklam, które to pozwalają tym firmom na tym zarobić. Więc cały klub biznesu polega na tym, żeby zwiększać, żeby generować przychody, generować przychody głównie reklamowe z okolic wydarzeń sportowych. I teraz model biznesowy nas oczywiście może być romantyczno naiwny i polegać na tym, że celem jego jest, celem jego jest pokazanie czegoś z nowej strony czy i tak dalej i tak dalej. Natomiast na koniec dnia żeby miało to ręce i nogi, to musi odpowiadać na to kluczowe wyzwanie, czyli sprawiać, że na koniec dnia przychody, w uproszczeniu znowu, bo zapominam o tych subskrypcjach, ale przychody reklamowe będą większe. Co jest faktorem do zwiększania przychodów reklamowych. W liniowy sposób czas spędzony z produktem, Albo w pośredni sposób zaangażowanie, czyli poziom uważności podczas oglądania tego. Więc jeżeli będziemy pracowali na tych dwóch faktorach, teraz już wchodzimy w takie bardzo bezduszne, suche, biznesowe kalkulacje. Jeżeli nasz produkt, nasza technologia będzie pomagała w tych dwóch faktorach, czyli po prostu będzie sprawiała, że jakaś część ludzi średnio będzie dłużej spędzała czas z produktem, bo sobie obejrzą jeszcze te dwie powtóreczki, bo się zalogują gdzieś, bo zostaną parę minut dłużej, żeby posłać ekspertów, którzy dyskutują na podstawie tych dodatkowych wizualizacji, no to osiągamy sukces, ponieważ na dużych liczbach przy tak olbrzymiej podstawie to są dziesiątki, setki milionów zwiększonego zysku dla nadawców. dzięki temu, że reklamodawcy mi więcej zapłacą, no bo zobaczą na statystyki i pomyślą, no okej, okej, to teraz to, ten turniej ogląda, oglądało średnio więcej, 15% niż poprzedni, ergo reklamy powinny być droższe o 15% i tak dalej, i tak dalej. Więc to jest nasza, to jest nasza konieczność, którą, którą musimy mieć biznesowo i w ten sposób nad tym pracujemy..
Karol: Dobrze, czyli de facto jesteście w stanie wygenerować najciekawsze fragmenty meczów dla nadawców, pokazane w najbardziej atrakcyjnej formie..
Paweł: Tak, tak, tak. Myślę, że takim najlepszym sposobem do ujęcia tego, co tworzymy, to jest w pewnym sensie zdroworozsądkowe ujęcie tego, czyli niekoniecznie alternatywna transmisja albo nałóż o Google VR i teraz oglądaj ten mecz tak czy owak, Nie, po prostu ulepszenie transmisji poprzez możliwość pokazania dodatkowych kątów, dodatkowych perspektyw, dodatkowego ujęcia, które pozwoli lepiej odczuć grę i trochę poczuć się, bo to też o tym mówimy, o tym takim… nieuchwytnym uczuciu poczuć się, jakby się było na tymże boisku. Jak to by wyglądało, gdybym to ja miał okazję znaleźć się w tej sytuacji. Czy ja bym strzelił górą, dołem. Czy bym rzucił tak, czy owak. To jest pewna magia w tym wszystkim i my tę magię, to uczucie chcemy sprowadzić w cudzysłowie pod strzechy, w tym sensie, żeby dać dostęp każdemu fanowi do przeżycia również w ten sposób. Czyli nie zmieniamy formy transmisji, ale ją staramy się bardzo ulepszyć i postawić na inmersyjność, zaangażowanie, taką trochę personalizację..
Karol: A standardowa transmisja takiego meczu, który na przykład teraz widzieliśmy w trakcie Mistrzostw Europy, to jest ile kamer, ile ujęć, jeżeli chodzi o relację meczu.
Paweł: Zależy od sposobu pokrycia go kamerami. W ligowym meczu to są zwykle 2 do 4 kamer. Takie mecze o wysokim profilu jak Mistrzostwa czy właśnie Copa America to pewnie będzie 6, 8, może czasem 12 kamer. Natomiast zwracam uwagę, że one wszystkie są postawione na… Albo na trybunach, czyli w odległości kilkudziesięciu metrów od boiska, albo są postawione przy liniach boiska. Oczywiście one są potężnymi sprzętami, ale nie ma mowy o poczuciu perspektywy ze środka gry, bo nie można kamery postawić na środku boiska. Ona zawsze będzie operowała na jakimś zoomie i pokazywała konkretny fragment z dystansu, z odległości..
Karol: Ale jak tworzycie taką relację, jeżeli chodzi o mecz, to musicie wcześniej stworzyć awatary i modele zawodników samego stadionu i całego otoczenia, prawda?
Paweł: Trafna uwaga. Widzę, że tutaj znajomość z branżą wizualną, czy gier, czy reprodukcji jest wysoka.
Dlaczego. Ponieważ chodzi o to, żeby to odzwierciedlić realistycznie, czyli żebyśmy na przykład twarze zawodników, zawodniczych mieli pokazane takie, jakie są. I tu mamy do czynienia z takim konceptem, znowu z angielskiego, pixel density, czyli żeby otworzyć dobrze twarz, to algorytm sztucznej inteligencji, czy jakikolwiek, ale generalnie sztuczna inteligencja, potrzebuje setek, jak nie tysięcy punktów z tej twarzy. No to teraz pomyślmy sobie, przy transmisji dobrej, w której mamy do czynienia z kamerą 4K, jaka jest pixel density tego zawodnika, zawodniczki znajdującego się 60 metrów od tej kamery.
To jest kilkanaście, kilkadziesiąt pikseli. Więc żeby nie musieć tego robić przed turniejem, musielibyśmy operować na kamerach 600K, 800K. Co jest oczywiście niemożliwe.
Obecnie jest nie do pomyślenia, jest nierealne. Więc musimy robić ten groundwork. Przygotować stadion, stroje, fryzury, twarze, fizykę zawodników, zawodniczek. Natomiast na szczęście przychodzi tutaj w sukurs nam technologia, ponieważ W takim pięknym narzędziu, jakim jest Unreal 5, czyli tym narzędziu, w którym się tworzą wszystkie w zasadzie teraz nowoczesne gry komputerowe, może nie wszystkie, zdecydowana większość, mamy do czynienia z szeregiem bibliotek. Jak większość dzisiaj sprzętu, większość dzisiaj software’u, on nie jest zamkniętym softwarem, tylko też jest otwarty i pozwala twórcom tworzyć do niego dodatki. I na przykład mamy do czynienia z takimi bibliotekami, które pozwolą prerenderować twarze sportowców, na przykład z obrazka. Więc my, czy inni twórcy nie muszą w przypadku konkretnych osób mieć do czynienia z tworzeniem ich od zera, tylko mogą mieć 95-98% pracy z automatu gotowe. I to się tyczy ogólnie wszystkiego, szeroko rozumianych asetów, takich jak boiska, czy czy konkretne schematy tłumu itd..
Karol: A widz, który ogląda taką relację, ma wrażenie, że ogląda wirtualną relację, czy może zakładać, że jest rzeczywiście w środku boiska?
Paweł: To pytanie dotyczy w zasadzie takiej trochę filozofii tego produktu i u nas filozofią jest hiperrealizm, czyli jest taki koncept, który znowu po angielsku nazywa się uncannivali. To jest taki koncept polegający na tym, że dla słuchaczy wyjaśnię, to jest koncept związany z obserwacją ludzkiej psychiki, polegający na tym, że jeżeli mamy do czynienia z bardzo bliskim odtworzeniem twarzy człowieka, ale nieidealnym, to wpadamy w bardzo niekomfortowe uczucie. Czyli jeżeli odtwarzamy prawie perfekcyjnie twarz, ale na przykład za szeroko rozstaw oczu zrobimy, albo leciutko jedno jest wyżej bądź niżej, to patrząc na taki obrazek czujemy się z tym bardzo, bardzo źle, bo to jest ewolucyjny mechanizm, że coś jest złego. Prawdopodobnie chodzi o to, że jakieś zwierzę udaje coś, czym nie jest, w związku z czym zaraz nas zje i w związku z tym to uczucie niepewności jest wzbudzane przez naszą naturę, nasze ciało, nasze życie. Mechanizmy. I teraz, dlaczego tego konceptu użyłem. On jest dość popularny w szeroko rozumianej sztuce czy wizualnych naukach, dlatego że twórca nie chce wpaść w to uncanny valley, nie chce, dlatego to jest valley, w sensie ta kotlina, ta dziura, bo jak wpadnie w nią, no to generalnie nie będzie się jego dzieło podobało ludziom, będą się czuli z nim niekomfortowo i źle, w związku z czym albo się robi to w sposób bardziej uproszczony i tutaj na przykład Jak patrzymy się na smiley fejsy, które są dwoma kropkami i nawiasem, to jest wszystko okej, bo nasz mózg to koreluje z twarzą, ale nie ma tego problemu. Albo jak patrzymy się na super dobrze zrobione odtworzenia, bądź po prostu zdjęcia fotograficzne, to też jest okej, bo to jest dokładnie tak, jak wygląda. Więc przywołałem ten koncept po to, żeby powiedzieć, że naszą wizją i nasze zrozumienie tej dziedziny polega na tym, że my musimy z tym naszym contentem przejść przez to uncannivaly. Czyli my nie możemy wpaść, ale też nie chcemy się zatrzymać przed tym. Czyli nie chcemy mieć prostych renderów, które wyglądają jak gra komputerowa sprzed wielu lat, ale też nie chcemy mieć takich… Dobrych, ale nie idealnych renderów. Chcemy, żeby osoba mogła łatwo dokonać tego przeskoku w swojej głowie, polegającego na tym, a ok, oglądam prawdziwe wydarzenie sportowe. Tak to właściwie wygląda. Zawodnicy są odwzorowani, wszystko jest odwzorowane dokładnie, mam poczucie, że to jest rzeczywiste. Naszym celem jest hiperrealizm..
Karol: A wierzysz w to, że przejdziemy do tego metaświata, do wirtualnej rzeczywistości i będziemy nosić okulary VR-owe?
Paweł: Analogicznie jak do odpowiedzi na poprzednie pytanie o wchodzenie sztucznej inteligencji pod strzechy, tutaj też będzie, jest i zakładam, że będzie podobny mechanizm. Nie będziemy w meta-świecie w taki sposób, w jaki można sobie to na firmach science-fiction, niektórych wyobrażać, czyli że zastąpi nam ten meta-świat prawdziwy świat.
Nie, będzie mixed reality. I ta rzeczywistość wchodzi. I okulary, by the way, są świetnym tego przykładem. Albo ostatnia iteracja narzędzia od Apple, Apple Vision Pro i jego założenia. Zwracam uwagę na to, że jak taka firma jak Apple coś robi, to co do zasady robi coś, co będzie wielkim sukcesem. I zwracam uwagę na ich założenia co do tego headsetu. Oni jako pierwsi stwierdzili, nie, to nie jest metaversz, nie będziemy mieli głupkowato wyglądających awatarów, przybijający sobie pioneczki w koślawy sposób w świecie, tak jak do tej pory były te wdrożenia, które ciężko założyć, że tak będzie wyglądało nasze życie w cyfrowym świecie. tylko Apple mówi, co następuje.
This is spatial reality, czyli to jest… No, używają tutaj swoich górnolotnych nazw, ale generalnie oni chcą stworzyć coś, co łapie się pod płaszczykiem mixed reality, czyli mieszanego świata, ale nie jest VR-em, nie jest virtual, czyli… Czyli my nadal mamy nakładkę na dzisiejszy świat. Tworzymy te nakładki. Tutaj sobie damy jakiś ekran, tutaj sobie damy coś, tutaj sobie damy poczucie, że jesteśmy w takim pokoju, ale nadal mamy tą przeźroczystość versus dzisiejszy świat oraz możliwość włączania i wyłączania tego. Czyli narzędzia Apple’a nie tłumaczy, tak jak parę lat temu pierwsze wdrożenia metaversu szerokiego. Mówiły, dobra, zanurz się w ten świat, zanurkuj, bądź w nim godzinami, rób to i tamto.
Nie, nie. Apple ci wręcz mówi, że masz tutaj przycisk przeźroczystości, włącz, podnieś, zmniejsz, jak wolisz. I to jest genialny ruch w swojej prostocie, dlatego że żeby być w tym metaversie tak w pełni zanurzonym, to albo musimy być w jakiejś hali, w której jak przejdziemy w lewo, to nie uderzymy w ścianę, tak jak w naszym domu, albo musielibyśmy być w jakiejś uprzęży. Był taki film Ready Player One, który pokazywał to, że ludzie wchodzili w taką cyrkularną uprzęż i w niej mogli biegać, latać itd. Ale generalnie olbrzymim problemem w tych wszystkich konceptach jest to, że nasze zmysły są bardzo dobre, nasz komputer, jaki mamy w mózgu, jest bardzo dobry i my nie jesteśmy w stanie go aż tak dobrze oszukać, żeby przejść w pełni w tę zanurkę, przynajmniej teraz. W związku z czym to, co Apple robi, jest jedynym sensownym wdrożeniem konceptu wirtualnej rzeczywistości, wycofaniem się z tego wielkiego klejmu.
Karol: Rozszerzona, a nie wirtualna. Tak, dokładnie..
Paweł: Rozszerzona, a nie wirtualna.
Albo właśnie ta mixed reality. Więc co nas czeka. To czeka nas, że w szeregu zastosowań życiowych będziemy mogli włączyć tą mieszaną rzeczywistość. Czyli będziemy mieli te okulary, będziemy mieli te swoje Ray-Bany czy inne okulary, które będą miały funkcjonalność za parę lat od teraz, za te słynne pięć lat, żeby nie odpowiadać za błędne prognozy za rok czy dwa. Będziemy mieli te okulary, które będziemy mogli włączyć coś, będziemy sobie mogli rzucić jakiś ekran, zobaczyć informacje z Wikipedii na temat budynku albo pracuje w jakiejś fabryce i mieć jakieś informacje na temat tego produktu czy tego, co się dzieje, żeby móc lepszą decyzję podjąć itd. To się będzie działo i tutaj ostatni punkt. Ironia całej tej rewolucji polega na tym, że to nie będzie rewolucja, tylko ewolucja i w związku z czym my nie będziemy tego tak zauważać. To znaczy my za 10 lat się obudzimy w rzeczywistości, w której będziemy korzystać z tych rzeczy i je znormalizujemy, tak jak znormalizowaliśmy smartfony..
Karol: Smartfon, od którego zaczęliśmy naszą rozmowę. No dobrze, a z Twojej perspektywy głośno ostatnio było o pościem doktora Maćka Kaweckiego w kontekście przeznaczonych 200 milionów na rozwój technologii AI przez polski rząd. Czy Polska jest dobrym miejscem do robienia światowego biznesu, bo pracujecie na całym świecie?
Paweł: Po prostu nie wiedziałem. Odpowiedź na to pytanie, myślę, powinna się składać z dwóch punktów. Pierwszy punkt jest taki, że Polska jest świetnym miejscem do robienia globalnego AI.
A drugi punkt jest taki, że to 200 milionów to jest kwota dalece niewystarczająca. To jest kwota, którą wiele korporacji ma zapisaną w kategorii fan money na testowanie jakichś długofalowych betów. Więc z takimi kwotami oczywiście nic nie zdziałamy i w ten sposób niczego nie osiągniemy. Proponowałbym, żeby inwestować kwoty wielkości np. dotacji do kredytów mieszkaniowych, które są obecnie dyskutowane. Jeżeli o takich kwotach będziemy mówili, które są kwotami około 100-krotnie większymi, to wtedy może gdzieś dojdziemy.
Przy 200 milionach to jest… Trochę szkoda Zachodu, bo to nie jest coś, co na przestrzeni dużego, silnego, wielkiego kraju na świecie, jakim jest Polska, cokolwiek zmieni. Ale z przyjemniejszych rzeczy, wracając do tego pierwszego punktu, Polska jest dobrym miejscem, dlatego że mamy bardzo utalentowaną kadrę, my jesteśmy wystarczająco duzi…
Choć już nie tak tanio, jak kiedyś. Choć już nie tak tanio, jak kiedyś, ale to nie można mieć wszystkiego. Ja mówię teraz z perspektywy trochę Januszerskiej, nie można mieć wszystkiego, nie można mieć tanich pracowników. Generalnie to, że ludzie zarabiają więcej, to jest generalnie świetna informacja. Ja się z tego cieszę i cały kraj się z tego cieszy, bo rozwijamy się do przodu.
It’s a feature, not a bug, w tym sensie, że rynek pracy się rozwija i super. Natomiast jesteśmy też wystarczająco duzi, żeby ta pula talentu była duża. Mamy kilka ośrodków. Nie jest tym ośrodkiem jedynym, broń Boże, Warszawa. Więc jesteśmy w stanie robić duże rzeczy.
Są w stanie globalne korporacje otwierać centra R&D w Polsce. Są w stanie polskie firmy robić wzrost i dostęp do talentów tylko i wyłącznie w Polsce albo geograficznie w Polsce. A ta pula talentów zdecydowanie jest. No i tutaj bez jakiegoś zbędnego sobie kadzenia wystarczy zajrzeć do wyników międzynarodowych konkursów, olimpiad informatycznych czy różnych konkursów typu Kaggle czy inne platformy, żeby zobaczyć, że polscy programiści i programistki są jednymi z najlepszych na świecie. I to raczej nadal będzie trwało.
I tu zakończę odpowiedź na to pytanie i pozwolę sobie na jedną dygresję, którą myślę, że warto dodać, bo rodzi się pytanie, okej, to co, jesteśmy jacyś naturalnie predysponowani tam na tej szerokości geograficznej, przez którą się przetaczało tyle wojen i armii, jakoś się rodzą mądrzejsi ludzie, czy co, czy może mamy jakąś, nie wiem, lepszą kulturę, bo jesteśmy lepiej, nie wiem, ukonstytuowani, Wydaje mi się, że odpowiedź na to pytanie, dlaczego nasi programiści są tacy dobrzy, jest prostsza i może mniej chlubna. Uczyliśmy się z książek. Wszyscy się mogą uczyć z książek albo z kursów online. Na logikę bardzo wiele aspektów, które teoretycznie powinny sprawiać, że jesteśmy lepsi. mają ten sam dostęp na całym świecie. Nawet takie rzeczy jak dostęp do uniwersytetów. Nasze uniwersytety nie są wysoko klasyfikowane, a jednak potrafią wygenerować olbrzymią pulę wysokiego talentu, który potem na świecie zarządza kluczowymi elementami w najważniejszej spółce AI, czyli OpenAI teraz.
Co chcę powiedzieć. Wydaje mi się, że kluczowym i często niewspominanym aspektem, który sprawia, że Polska jest tak silna i posiada tak dobrą kadrę programistyczną, jest dostęp do puli talentu, którą można rekrutować z całego społeczeństwa, ze wszystkich warstw społecznych. Chyba wszyscy się zgodzą ze stwierdzeniem, że jeżeli w danym kraju o ludności X 80% ludzi nie pójdzie na studia informatyczne, bo jest to poza zakresem możliwości finansowych albo po prostu kulturowo się takich rzeczy nie robi, bo się robi inne rzeczy, no to mamy do czynienia, że ten kraj tak naprawdę ma pulę talentu x przez 5, a nie x teoretyczną. W Polsce czegoś takiego nie ma i co ciekawe, bardzo dużą zasługę moim zdaniem tutaj pełni przeklęty system komunistyczny, który wiele złego zrobił. Natomiast to, co zrobił dobrego, zrobił wielką ekwalizację, wyrównanie społeczeństwa. To znaczy przysłowiowi mieszkańcy miast, wiosek, miejscowości nie mieli żadnej różnicy w dostępie do edukacji, ani również do wyższej edukacji. I to jest nie do przecenienia, bo jak sobie, my sobie z tego nie zdajemy sprawy, ale jak sobie pójdziesz, jeżeli urodzisz się w miejscowości, w małej miejscowości w Stanach Zjednoczonych albo we Francji, we wiosce zabitej dechami, no to generalnie będziesz siedział w tej wiosce zabitej dechami i robił to, co robisz..
Karol: W Polsce natomiast nie było… Zdajesz maturę, idziesz na studia, mieszkasz w akademiku i masz dostęp do wiedzy, tak jak wszyscy inni..
Paweł: Tak, tak. I to było jedno z tych słusznych założeń komunizmu, które nam bardzo pomogło, no bo skończyło się to tym, że Polska kształci z puli 40 milionów ludzi, a nie z puli 40 przez X. I dodatkowo mieliśmy to szczęście, że rewolucja technologiczna, która miała miejsce w ostatnich 10-20 latach, powodowana głównie elektroniką, komputerami, a następnie nakładkami na to, czyli internetem, czy chmurą, czy usługami cyfrowymi, Była też nowym rozdaniem, to znaczy bardzo ciężko w Polsce wbudować firmę, która będzie konkurowała z Boschem czy z Immensem, bo za tym stoi wielka industrialna moc niemiecka, która rosła przez dziesiątki, jak nie setki lat.
Natomiast w IT szeroko rozumianym, czy w technologii. Mamy nowe rozdanie w tym sensie, że software is the king, jak mówił Marc Andresen, czyli zakodowanie pewnych rzeczy, które nie ma aż tak wielkich barier wejścia, jest czymś, co przynosi największe benefity. I my tutaj mogliśmy przejść płynnie, jako w cudzysłowie szeroko rozumiany kraj, mogliśmy przejść płynnie. z edukacji industrialnej, która była leitmotivem znowu w tym komunizmie, czyli wziąć gospodarkę agrarną i wprowadzić ją do XXI wieku, czyli w rozumieniu wówczas komunistycznym to była gospodarka industrialna. Żeby to zrobić, oczywiście trzeba było wykształcić kadry. Zarówno nie tylko mieć ludzi, którzy pracują w fabrykach, ale ludzi, którzy tymi fabrykami zarządzają i są w stanie być inżynierami. I fokus na uczelnie techniczne przeniósł się nagle do nowej rzeczywistości i się okazało, że te uczelnie techniczne stosunkowo łatwo mogą kształtować programistów. I ci programiści są w niczym gorsi, a nawet lepsi, głównie dlatego, że mamy dostęp do olbrzymiej puli talentu niż koledzy i koleżanki z zagranicy. No i here we are..
Karol: A wracając z powrotem do sportu, czy nie stanie się tak, że sport przez technologię stanie się mniej romantyczny?
Paweł: To jest bardzo często używany argument. Ja na to zwykle odpowiadam w następujący sposób. Zastanówmy się nad esencją sportu. Czym jest sport i co stanowi, że sport jest sportem. Rekordy i wyniki.
Tak. I coś, moim zdaniem, absolutnie kluczowego, czyli wygrywanie. Jeżeli chodzi o rekordy czy wyniki, można bić w jedzeniu hot dogów na czas, a jeżeli chodzi o wygrywanie, to wydaje mi się, i tu silna hipoteza z mojej strony, że to, co sprawia, że chcemy oglądać sport i sport jest atrakcyjny, to jest ta walka, stawanie się lepszym i pokonywanie siebie, swoich przeciwności, przeciwności losu, ale też przeciwnika.
I dlatego cieszy się to taką popularnością, bo widać determinację, widać wolę zwycięstwa, wolę wygrania. Wyobraźmy sobie, gdybyśmy odjęli aspekt wygrywania ze sportu. Gdybyśmy powiedzieli, że nagroda jest za partycypację, wszystko jest fajnie, chodzi o to, żeby mieć fun. Czy byśmy oglądali mecze międzynarodowej piłki nożnej, gdyby nie chodziło o wynik, o zwycięstwo. Co by mnie interesował mecz Polska-Holandia, w której drużyny dostają nagrody za wyjście na boisko.
Myślę, że ani mnie, ani nikogo za bardzo by on nie interesował. Więc to wygrywanie jest tym aspektem sportu. No i teraz pomyślmy sobie, co następuje. Jeżeli wygrywanie jest kluczowym aspektem sportu, to my nie możemy teraz nagle tworzyć rzeczywistości, w której mówimy, że wygrywanie jest okej, ale wygrywanie takie czy owakie jest nie okej.
Do czego zmierzam. Esencją sportu jest wygrywanie, a esencją wygrywania jest szukanie sposobu. Na wygranie, szukanie możliwości zwiększenia swoich umiejętności, skilli, taktyki, techniki itd.
Więc mój ogólny punkt jest następujący. Nie możemy zacząć nagle selektywnie odejmować od sportu narzędzi pomocnych do wygrywania. Dobra, oczywiście może się pojawić komentarz, okej, no to co, to teraz wszyscy na dopingu, no bo możemy, albo nie, można wbiegać na boiska z maczetą i eliminować przeciwników. No nie, to nie, bo w tym sensie tak się nie umawialiśmy na sport, bo jeżeli zrobimy pełny permisywizm, to będziemy mieli wojnę, a nie sport. Więc ten sport oczywiście musi mieć swoje karby. Natomiast jako, że on się skupia na wygrywaniu, nie możemy się dziwić, że wszystko, co pomaga w tym wygrywaniu jest wykorzystywane. A żyjemy w czasach erze technologicznej, w której technologia jest istotnym elementem pomocy w tym wygrywaniu. Więc argumentowanie, że kiedyś tam pracownicy docków w Manchesterze i Liverpoolu jak grali za sobą, to nie mieli tej technologii, jasne, może mieć sens, ale musimy mieć też świadomość czasów, w jakich żyjemy i tego, że na koniec dnia my ich oglądamy dlatego, żeby oni stawali się lepsi i wygrywali i musimy się godzić z tym i mieć świadomość tego, że jest naturalnym, że szukamy konkretnych środków do tego..
Karol: A myślisz, że dzięki Gen AI powstaną dyscypliny, o których nie mamy wyobrażenia na dzień dzisiejszy?
Paweł: Obecnego Gen AI nie, bo obecne Gen AI jest genialnym autofilem, więc tutaj autofilem w tym sensie, że jak sobie piszę smsa, to mogę sobie drugie czy trzecie słowo dorzucić. Oczywiście upraszczam, bo to Gen AI potrafi więcej, ale w tym sensie obecnego Gen AI nowe dyscypliny sportowe nie spodziewałbym się, że powstaną. Na koniec dnia Na koniec dnia te dyscypliny sportowe są wymyślane przez ludzi i to też jest taka szersza uwaga, taka trochę może ku pokrzepieniu serc, ale nic o nas bez nas, w tym sensie, że ciężko zakładać progres, który będzie zdehumanizowany. bo na koniec dnia to my jesteśmy zarządcami tego świata i tworzymy rzeczy, które znajdują zapotrzebowanie wśród ludzi i ta technologia jest tylko i aż, ale narzędziem na naszej posłudze, a Gen AI nie jest bardziej świadomy niż program Snake na Nokii 9510, więc z tej perspektywy nie spodziewam się jakiegoś ataku czy agresji..
Karol: Sprawiasz wrażenie człowieka, który widzi w rozwoju technologii niezwykłą szansę..
Paweł: Tak, tak. Natomiast oczywiście są ryzyka z tym związane. Znowu, można to zbić w sposób, w moim odczuciu można to zbić w sposób bardzo szybki. Jak my tego nie zrobimy, to ktoś inny to zrobi. Tak jak argumentowano pracę nad bombą atomową w latach 40-tych. Lepiej, żeby zrobili to good guys, niż mają to zrobić bad guys. I tutaj mamy dokładnie ten sam case. Jak my się będziemy autoograniczali, jaką ma dążność Unia Europejska chociażby, to przyjdzie ten przyswójowy Chińczyk i to zrobi. I on może nie mieć takich dobrych wojn. Może na przykład chcieć stworzyć społeczeństwo totalitarne za pomocą tego AI, a Europa będzie żyła w świecie fantazji dzieci lasu i elfów, które będą biegały i cieszyły się swoją wolnością..
Karol: I staje się ciekawym, turystycznym zakątkiem..
Paweł: Tak, albo stanie się nieefektywna i zostanie podbita ekonomicznie bądź militarnie przez silniejszego, bardziej zdeterminowanego. Więc z tej perspektywy ryzyko jest, ale znowu logika jest następująca. Jeżeli wierzymy w nasze systemy moralne i w naszą zasadność tego, co robimy i wyborów, tak jak myślę w Europie wierzymy, no to nie możemy ignorować selektywnie technologii, dlatego że ona ma potencjał do bycia złą. No ma potencjał do bycia złą, ale i powinniśmy to robić, powinniśmy się nawzajem kontrolować mechanizmami kontroli.
I tutaj uwaga, punkt. Mechanizmami kontroli bardziej w stylu trójpodziału władzy, że nie dajemy nikomu pełni władzy i ustawiamy system checks and balances tak, żeby się móc zatrzymać, gdyby któryś próbował. niż odgórnymi regulacjami typu tam właśnie AI Act, że tam wielka instytucja powie, że tak to można robić AI, tak to nie można robić AI. No to są akurat śmieszne, absolutnie nieskuteczne próby. Powinniśmy dążyć do właśnie bardziej dbania o to, żeby układ, w jakim pracujemy, czy to w Europie, czy w zachodnim świecie, czy globalnie, był taki, który facylituje wzrost, ale wzrost, czy rozwój tego, tylko rozwój nie za wszelką cenę, który jest czekowany czymś. I czymś takim na przykład jest opinia publiczna. Jeżeli będziemy mieli nadal jasny i w miarę obiektywny dostęp do informacji publicznej, no to my jako społeczeństwo oczywiście w pewnym momencie możemy wymóc ubicie jakiejś inicjatywy albo jakiejś firmy, która przesadza. O takie rzeczy trzeba dbać, niekoniecznie w formie wielkich aktów prawnych, ale o trzymanie systemu, który potrafi zrobić to korekcję kursu, jeżeli on trochę bardziej zboczy, ale na pewno nie rezygnować z technologii, bo jak my zrezygnujemy w naszym ambitnym i idealistycznym świecie, to nie możemy zakładać, że inni zrezygnują..
Karol: Zaczęliśmy naszą rozmowę od myśli, że nie doceniamy tego, co może wydarzyć się w ciągu pięciu następnych lat według Ciebie. Jaka jest wizja Ciebie, Twojej firmy w naszej rzeczywistości za pięć lat?
Paweł: Chcemy być bardzo istotnym komponentem branży rozrywki sportowej. Chcemy, żeby nasze zastosowania… Rozrywki. Tak, rozrywki sportowej. Tu kryje się olbrzymi potencjał. Chcemy, żeby nadal postępował wzrost w zastosowaniu naszej technologii i naszych danych w branży sportowej.
Ten wzrost będzie stabilny, natomiast nie rewolucyjny. A w branży rozrywki sportowej chcemy stać się komponentem tego, w jaki sposób konsumujemy media. I to nie tylko w sportach, które obecnie robimy, czyli piłce nożnej czy futbolu amerykańskim, ale również w szeregu innych sportów, ponieważ nasza technologia jest transferowalna do innych sportów. Czyli innymi słowy, w momencie, w którym włączamy transmisję, z meczu albo angażujemy się na social mediach w jakąś dyskusję czy wymianę informacji, żeby komponentem tego, komponentem, nie mówię o zastępowaniu, żeby komponentem tego procesu była nasza technologia. Trzymam kciuki. Dziękuję bardzo. Miejmy nadzieję, że do tego dojdzie..
Karol: Dziękuję Ci serdecznie za spotkanie..
Paweł: Również bardzo dziękuję. To była przyjemność. Mam nadzieję, że podobało się Tobie i słuchaczom. Dziękuję..
Karol: I niech AI będzie z nami wszystkimi..
Paweł: AI kontrolowane w dobry sposób ku korzyści wspólnej i ludzkości..
Karol: I który rozwija się w dobrym kierunku..
Paweł: Tak, natomiast o co dbamy w sposób rozsądny, a nie w sposób bottom-up, a nie w sposób top-down..
Karol: I ma też ten pierwiastek artysty wolnego, który kreuje rzeczywistość..
Paweł: O tym nie możemy zapominać, oczywiście. To percepcja, niezależnie jak wyewoluujemy jako ludzie, czy będziemy bardziej cyfrowi, czy bardziej… technologiczni, no to nadal nie możemy zapominać o tym, że ewolucyjne mechanizmy kierują nas i będą kierowały w kierunku piękna, w kierunku wartości, moralności i tak dalej. I zachęcam do myślenia o technologii jako narzędziu, tak jak młotek był narzędziem dla ludzi 100 tysięcy lat temu, a miecz z brązu, może nie miecz, może Brona z brązu była 3000 lat temu, tak niech będzie AI teraz..
Karol: Powiem Ci o ciekawej perspektywie. Jak zrobiłem kiedyś taki eksperyment, wyszedłem na ulicę z mikrofonem i zacząłem pytać ludzi, co sądzą o sztucznej inteligencji. Oczywiście próba nie reprezentatywna, ale zdecydowana większość była przerażona. Mówiła, AI zabierze nam pracę i tak dalej. Jakiś czas temu nagrałem odcinek z fundacją Teen Crunch, rozmawiając z młodymi ludźmi o ich perspektywie. Percepcja jest całkowicie inna. Perspektywa, możliwości, szanse, narzędzie..
Paweł: To jest szerszy temat. Generalnie trzeba zbanować social media. Może to jest kontrowersyjna teza, ale po prostu trzeba to zbanować, bo to jest rak toczący ludzkość. Bo social media są engagement driven, ponieważ najwięcej kasy się zarabia na engagemencie, a co generuje engagement. Strach. Naparza się tym strachem, terminatorowymi historyjkami itd..
Karol: A co ty czytasz, czego słuchasz?
Paweł: Kombinacji źródeł, które przez dłuższy czas curate, czyli dostosowuje do siebie. Na pewno dużo bardzo fajnej wiedzy jest w podcastach i tutaj myślę, że można skierować do takich podcastów, począwszy od… Lexa Friedmana. Tak, tak, taki szeroki spektrum. Każdy znajdzie coś swojego, bo komuś Friedman nie podejdzie, komuś Huberman nie podejdzie, komuś Peter Attia nie podejdzie. Ja na przykład słucham, bardzo lubię wywiadów z Sinclairem, to jest człowiek od longevity, bardzo ciekawe rzeczy opowiada. On i Attia są pewnie wiodący tutaj. Jeżeli chodzi o taką samą technologię, to raczej czytam niż słucham i masa wiedzy pozyskuje z Twittera, który ma swoje wyzwania teraz w obecnym czasie natury politycznej. Natomiast jak się dobrze dostosuje feed, czy to tu, czy na przykład nawet na innych social mediach, to jesteśmy w stanie z niego korzystać. Sam krytykuję te social media, natomiast mam na myśli ten aspekt jakby takiego trochę bezmyślnej konsumpcji..
Karol: A mógłbyś podrzucić kilka źródeł, z których czerpiesz wiedzę. Wrzucilibyśmy do działu notatek.
Paweł: Dobrze, dobrze, to wrzucę, oczywiście.