Od czasu premiery ChatGPT pod koniec 2022 roku sztuczna inteligencja przestała być ciekawostką dla specjalistów, a stała się jednym z głównych tematów debaty publicznej. Wraz z tym boomem coraz częściej pojawia się hasło „technofeudalizm”, które ma opisywać nowy etap gospodarki zdominowany przez gigantów technologicznych, centra danych i algorytmy kontrolujące dostęp do informacji oraz pracy. Termin brzmi efektownie, dobrze łączy lęki związane z bigtechami, centralizacją i automatyzacją, dlatego szybko zyskał popularność.

Jeśli jednak przyjrzymy się bliżej temu, co faktycznie dzieje się w świecie AI, obraz staje się bardziej złożony. Z jednej strony tworzenie najmocniejszych modeli nadal wymaga ogromnych nakładów, z drugiej pojawiła się realna konkurencja, ekosystem modeli otwartoźródłowych oraz możliwość uruchamiania sensownych rozwiązań nawet na sprzęcie, który jest w zasięgu firm średniej wielkości czy entuzjastów. W kolejnych częściach tekstu pokażę, skąd wzięło się hasło technofeudalizmu, na ile trafnie opisuje ono rzeczywistość i dlaczego zbyt dosłowne traktowanie tej metafory może prowadzić do błędnych wniosków zarówno o przyszłości kapitalizmu, jak i o naszych realnych możliwościach uniezależniania się od wielkich platform.

Skrót.

Od czasu premiery ChatGPT w listopadzie 2022 i obecnego boomu na sztuczną inteligencję hasło technofeudalizm zyskuje coraz większą popularność. Sam termin technofeudalizm powstał w 2020 roku, natomiast sztuczna inteligencja wydaje się do niego idealnie pasować. Do tworzenia AI potrzebne są gigantyczne centra danych, a dane trzeba skądś pozyskać. Sztuczna inteligencja, która potrafi pisać teksty, tworzyć analizy czy sterować różnymi procesami, wydaje się czymś znacznie mocniejszym niż systemy proponujące rzeczy do kupienia w sklepie online.

Dodajmy do tego zapowiedzi, według których ChatGPT 5 miał być sztuczną inteligencją typu szerokiego (AGI). Rzeczywistość okazała się jednak inna. ChatGPT 5 okazał się jedynie nieco lepszą wersją ChatGPT 4o. Dodatkowo powstała konkurencja dla OpenAI: Claude od Anthropic, Grok, Gemini czy stosunkowo tani DeepSeek. Rozwinęło się też wiele modeli otwartoźródłowych (o różnym stopniu otwartości), jak Mistral AI, Llama czy wspomniany wcześniej DeepSeek. Na bazie tych modeli zaczęły powstawać bardziej oddolne inicjatywy, takie jak Bielik AI.

W miarę rozpowszechniania się tej technologii, zwłaszcza modeli otwartoźródłowych, okazało się, że uruchomienie modelu językowego nie wymaga aż tak wielkich zasobów obliczeniowych, jak wcześniej sądzono. Mocne serwery są konieczne głównie do trenowania modeli, a także wtedy, gdy z jednego modelu korzystają jednocześnie miliony użytkowników. Proste, ale nadal użyteczne LLM-y można uruchamiać lokalnie nawet na laptopach, a porządne komputery gamingowe umożliwiają obsługę już całkiem zaawansowanych modeli. To, że stworzenie modelu jest dużo droższe niż jego używanie, w 2022 roku wiedzieli głównie specjaliści i zapaleńcy, dziś jest to dość powszechna wiedza wśród osób interesujących się tematem.

Początkowo zwiększanie mocy obliczeniowej dawało spektakularne efekty. Po pojawieniu się pierwszych publicznych modeli językowych panowało przekonanie, że wystarczy „więcej mocy”, aby uzyskać lepsze rezultaty. A gdy cały świat poznał możliwości LLM-ów, uzyskanie finansowania stało się łatwiejsze. Faktycznie, ChatGPT 4o jest dużo lepszy niż GPT 3.5. Z czasem jednak napotkano na ścianę i typowe skalowanie istniejących rozwiązań nie dawało już aż tak przełomowych rezultatów. Postęp nadal istnieje i jest szybki w porównaniu z innymi dziedzinami, ale nie jest już tak gwałtowny jak na początku.

Wnioski

Choć stworzenie nowego modelu klasy ChatGPT jest nadal bardzo drogie, to budowanie rozwiązań opartych na AI jest już w zasięgu wielu średnich i dużych firm, a nawet oddolnych inicjatyw entuzjastów. Jeśli więc OpenAI postanowiłaby nagle podnieść koszty dostępu do swoich modeli, przestawienie się na alternatywy byłoby dziś stosunkowo proste.

Firmy takie jak ElevenLabs (z polskimi korzeniami, choć zarejestrowana w USA) czy Synerise (zarejestrowana w Krakowie) pokazują, że regularnie powstają nowe przedsiębiorstwa zajmujące się sztuczną inteligencją i osiągają globalne sukcesy.

Dedykowane rozwiązania, RAG i finetuning, czyli jak mniejsze modele wygrywają z ChatGPT

Modele językowe potrafiące pisać na każdy temat to tylko jedno z wielu zastosowań AI. Ważnym kierunkiem rozwoju jest tworzenie rozwiązań dedykowanych, na przykład doradców medycznych czy firmowych baz wiedzy. W takich przypadkach ryzyko halucynacji jest dużo mniejsze, a dobrze zoptymalizowany model działa prościej i skuteczniej. Przy dobrej optymalizacji różnice między jakością LLM-ów obsługujących takie systemy stają się mniej istotne.

Czym jest technofeudalizm?

Technofeudalizm to pojęcie opisujące postulowany model gospodarczy, według którego istnienie gigantów technologicznych fundamentalnie zmienia zasady funkcjonowania współczesnej gospodarki. W tym hipotetycznym ujęciu rola wielkich firm technologicznych ma przypominać rolę feudałów znaną ze średniowiecza. Klasa średnia miałaby stopniowo biednieć i zostać sprowadzona do roli „chłopów”.

W tej perspektywie technofeudalizm oznacza odejście od logiki rynkowej, w której przedsiębiorstwa konkurują przede wszystkim jakością i ceną. Platformy cyfrowe działają inaczej: narzucają własne regulaminy, kontrolują przepływ informacji i decydują o dostępie do odbiorców. Twórcy, przedsiębiorcy i zwykli użytkownicy funkcjonują w środowiskach, które nie należą do nich, choć są kluczowe dla ich codziennej aktywności. Powstaje asymetria: jedna strona posiada infrastrukturę i algorytmy, druga może korzystać z nich jedynie na określonych warunkach.

Jeśli sprzedawcy na Amazonie nie odpowiadają narzucone zasady, mają ograniczoną możliwość zmiany platformy. Stworzenie konkurencyjnego serwisu na podobną skalę jest prawie niemożliwe nie tylko dla pojedynczych osób, lecz także dla wielu dużych firm, ponieważ barierą jest nie tylko technologia, ale także logistyka, kapitał i integracja usług.

Postulowane są różne skale oddziaływania technofeudalizmu. Najbardziej radykalne głosy twierdzą, że kapitalizm już się skończył. Trzeba jednak pamiętać, że pojęcie późnego kapitalizmu funkcjonuje od stu, stu pięćdziesięciu lat i regularnie pojawiają się głosy ogłaszające jego kryzys. Nawet jeśli uznamy, że wewnątrz Amazona mechanizmy konkurencji są osłabione, to ogromna część transakcji nadal zachodzi poza nim.

Bardziej umiarkowane stanowiska wskazują na słabnącą pozycję klasy średniej. W takim ujęciu technofeudalizm może być przydatnym terminem, ponieważ zwraca uwagę na problemy wynikające z rosnącej centralizacji władzy gospodarczej.

Janis Warufakis, uznawany za twórcę tego pojęcia, twierdzi nawet, że robienie zdjęć telefonem to wykonywanie nieodpłatnej pracy dla Google lub Apple, ponieważ firmy te mogą wykorzystywać zdjęcia do trenowania swoich algorytmów. Jest to jednak teza skrajnie przesadzona. Każdy, kto nie chce przechowywać zdjęć w chmurze, może korzystać z tradycyjnych aparatów cyfrowych i kart microSD. Możliwe jest też skonfigurowanie smartfona tak, aby nie wysyłał danych do chmury; taka opcja jest w zasięgu praktycznie każdego użytkownika.

Problemy z hasłem technofeudalizm.

Termin techno feudalizm jest efektowny, lecz nie precyzyjny. Może utrudniać analizę, ponieważ miesza metafory historyczne z nowoczesnymi problemami regulacyjnymi.

Sytuacja chłopa a pracownika korporacji

Mój główny zarzut dotyczy nawiązania do feudalizmu. Uważam, że w tym miejscu przydałby się inny termin, na przykład monopolizm technologiczny lub centralizacja technologii.

Sytuacja chłopa pańszczyźnianego znacząco różni się od sytuacji pracownika korporacji czy informatyka. Nawet jeśli można wskazać pewne podobieństwa i mechanizmy (chłop i pracownik muszą wykonywać pracę, a właściciel ziemi czy serwerów teoretycznie nie musi robić wiele), to różnice są na tyle istotne, że stosowanie terminu „feudalizm” do współczesnych realiów jest sporym nadużyciem. Trudno porównywać osoby zarabiające kilka czy kilkanaście tysięcy złotych miesięcznie, pracujące około czterdziestu godzin tygodniowo i mające wolne weekendy, z chłopem pańszczyźnianym, który całe życie był przywiązany do jednego pola.

Pracownicy korporacji mają wybór i nie są przywiązani do jednego miejsca pracy. Mogą też swobodnie krytykować korporacje lub konkretne osoby w firmach. Choć istnieją pewne zakazy (formalne lub nieformalne) dotyczące krytykowania własnego pracodawcy, to nie ma mechanizmu narzucającego „niższym warstwom” tego, o czym wolno im myśleć.

Feudalizm a współczesne firmy technologiczne

Istotny problem polega na tym, że feudalizm był systemem opartym na dziedzicznej własności ziemi, osobistych obowiązkach, zapewnianiu bezpieczeństwa na danym terenie oraz hierarchii politycznej. Współczesne firmy technologiczne nie funkcjonują w taki sposób. Nie posiadają obywateli ani poddanych, nie sprawują formalnej władzy politycznej, a ich relacje z użytkownikami opierają się na umowach i regulaminach. Porównanie do feudalizmu jest atrakcyjne retorycznie, lecz nie oddaje charakteru nowoczesnych zależności ani ich podstaw prawnych.

Jeff Bezos nie ma powodów, aby tworzyć narracje, według których jego dzieci lub osoby z jego otoczenia są przeznaczone do zarządzania firmą. Nie buduje też opowieści, zgodnie z którą pracownicy niższego szczebla mieliby być skazani na niskopłatne stanowiska do końca życia. Choć można ironizować na temat historii o „firmach z garażu”, to jednak wiele osób z biedniejszych rodzin wchodzi do klasy średniej czy wyższej klasy średniej, a sporo osób z klasy średniej awansuje do klasy wyższej. Wielu miliarderów pochodzi właśnie z takich środowisk.

Fałszywe zatarcie granicy między państwem a korporacjami

Drugi zarzut dotyczy tezy, że technofeudalizm zaciera granice między władzą państwową a korporacyjną. W feudalizmie panowie dysponowali możliwością stosowania przymusu fizycznego. Firmy w gospodarce cyfrowej nie mogą narzucać takiego typu kontroli. Mogą wpływać na zachowania użytkowników, lecz nie są strukturami politycznymi w sensie formalnym. Używanie metafory feudalnej może prowadzić do błędnego wniosku, że problemem są same platformy, a nie reguły regulacyjne, podatkowe czy antymonopolowe, które powinny wyznaczać ich granice działania.

Korporacje często korzystają z lepszych warunków niż inne firmy dzięki kontaktom z politykami, ponieważ państwo wywiera duży wpływ na gospodarkę. Czasem brak przychylności władz faktycznie uniemożliwia prowadzenie działalności. Najskuteczniejszym sposobem ograniczenia tego zjawiska jest zmniejszenie roli państwa w gospodarce; w takim modelu kontakty z politykami stają się mniej opłacalne. Zwolennicy technofeudalizmu jednak zazwyczaj postulują kierunek odwrotny, czyli większą ingerencję państwową.

Historyczne precedensy i brak „przełomu epok”

Trzecia krytyczna uwaga dotyczy uproszczeń związanych z tym pojęciem. Technofeudalizm sugeruje przełom historyczny, choć dominacja kilku przedsiębiorstw wydarzała się wielokrotnie w przeszłości, zwłaszcza w okresach intensywnych zmian technologicznych. Oligopole, monopole oraz rynki z wysokimi barierami wejścia nie są niczym nowym. Z tego punktu widzenia precyzyjniejsza jest analiza skupiona na konkurencji, koncentracji kapitału i regulacjach, a nie na średniowiecznych analogiach.

Nawet jeśli duża firma potrafi blokować mniejszych graczy, to próba narzucenia zbyt wysokich marż zwykle prowadzi do tego, że inne duże przedsiębiorstwa lub inwestorzy tworzą konkurencyjną ofertę. Mechanizmy rynkowe działają wolno, ale działają.

Metafora feudalna a percepcja problemu

Czwarta linia krytyki dotyczy wpływu języka na postrzeganie rzeczywistości. Metafora feudalna buduje wrażenie, że układ sił jest statyczny i trudny do zmiany. W praktyce gospodarka cyfrowa jest dynamiczna, a dominacja platform podlega naciskom politycznym, społecznym oraz konkurencyjnym. Łatwo przeoczyć tę zmienność, jeśli używa się języka sugerującego nieuchronność i zamknięte struktury.

Serwery to nie ziemia: różnice między zasobami

I wreszcie rzecz oczywista: serwery to nie ziemia. Ilość terenu jest ograniczona, nawet jeśli można go przekształcać, karczować, zabudowywać czy osuszać. Podmiot kontrolujący dany obszar ma fizyczny monopol na jego wykorzystanie.

Tymczasem nowe serwerownie i centra danych można po prostu budować. Próg wejścia jest stosunkowo niski. Nie trzeba inwestować setek miliardów, aby zacząć prowadzić działalność. Budowa centrum danych to koszt rzędu kilkudziesięciu milionów dolarów, a mniejsze serwerownie, przygotowywane choćby w biurach, zaczynają się już od kilku setek tysięcy dolarów. Oznacza to, że taka inwestycja jest w zasięgu wielu dużych firm, a nawet przedsiębiorstw średniej wielkości.

Sztuczna inteligencja a bigtechy i technofeudalizm.


Błędne wnioski z obecnej dyskusji o technofeudalizmie wynikają w dużej mierze z przekonania, że rozwój AI jest płynny, szybki, z dużą barierą wejścia, ale łatwy dla gigantów nieuchronnie prowadzi do dominacji kilku gigantycznych firm. Warto więc przyjrzeć się temu, jak faktycznie przebiegał postęp w dziedzinie modeli językowych, skąd brały się błędne prognozy i dlaczego tempo rozwoju AI nie wygląda tak, jak zakładano jeszcze kilka lat temu.

Mechanizm błędu

Początkowo wielu obserwatorów zakładało, że rozwój sztucznej inteligencji będzie przebiegał w sposób płynny, a nawet coraz szybszy. Wydawało się, że każde kolejne odkrycie będzie prowadziło do następnego, a tempo postępu stanie się samonapędzającą spiralą. Przez pewien czas rzeczywiście tak to wyglądało. Obiecywano nam cyfrowego Boga, który miał naprawić wszystkie problemy świata. Większa liczba parametrów w modelach językowych przekładała się na ich jakość, a AI stawało się użyteczne w coraz to nowych zastosowaniach. W takim klimacie łatwo było uwierzyć, że granice przesuwają się automatycznie i że nic nie stoi na przeszkodzie, by rozwój trwał bez końca.

Początki masowego stosowania sztucznej inteligencji.

Od mniej więcej czasów GPT-2 weszliśmy w okres, w którym powiększanie modeli rzeczywiście dawało spektakularne efekty. Skok do GPT-3 oznaczał wejście w skalę setek miliardów parametrów, a kolejne generacje korzystały z coraz lepszych danych treningowych, tokenizacji oraz technik takich jak uczenie z nadzorem na przykładach ludzkich i dostrajanie modeli do preferencji użytkowników.

Był to etap, w którym niemal każda kolejna wersja dawała wyraźny przeskok jakościowy. Modele przestawały „bełkotać” przy dłuższych tekstach, lepiej trzymały strukturę argumentacji i radziły sobie z poleceniami wymagającymi wielu kroków. Pojawiły się nowe modalności: rozumienie obrazów, dźwięku i wideo. Z perspektywy użytkownika wyglądało to jak ciąg zaskakujących przełomów. Rok wcześniej model miał problem z prostą tabelą, a rok później analizował zrzuty ekranu, kod i wykresy jak dobry asystent biurowy.

Różnica między GPT-4o a GPT-3.5 była ogromna. Duży postęp pojawił się też w generowaniu grafik i filmów. Lepsze modele językowe umożliwiły powstawanie nowych narzędzi, takich jak agenci AI, którzy mogą obsługiwać komputer, korzystać z wirtualnych maszyn i łączyć wiele narzędzi w jedną spójną procedurę.

To w tym okresie rozwinęły się prognozy związane z technofeudalizmem. Niestety, wiele osób trzyma się ich do dziś, mimo że wczesne przewidywania okazały się nieprawdziwe. Postęp nie jest aż tak szybki, by prowadzić do masowych zwolnień (choć zwolnienia powiązane z AI faktycznie występują). Często sztuczna inteligencja bywa jedynie pretekstem do restrukturyzacji, gdy rzeczywista przyczyna jest zupełnie inna. Dlatego dobrze jest uporządkować błędy wynikające z nadmiernego ekscytowania się hasłem technofeudalizmu.

Jak AI rozwijała się z perspektywy czasu

W pewnym momencie zaczęły pojawiać się symptomy zmęczenia materiału. Okazało się, że aby uzyskać kolejny wyraźny skok jakości, nie wystarczy powiększyć model o określony procent. Potrzebne są absurdalne ilości mocy obliczeniowej, większe zespoły inżynierów danych, bardziej złożone mechanizmy bezpieczeństwa oraz wyrafinowane techniki finetuningu. Pojawiła się świadomość, że prosta zasada więcej parametrów równa się lepszy model traci swoją oczywistość.

Przy pewnej skali kolejne miliardy parametrów poprawiały wyniki o ułamkowe procenty, a koszt trenowania i utrzymania modeli rósł wykładniczo. Zaczęto mówić o „ścianie” lub „suficie” technologicznym i ekonomicznym. Trening coraz większych modeli przestał być opłacalny w prostym sensie biznesowym. Ograniczenia fizyczne centrów danych, dostępność chipów oraz koszty chłodzenia zaczęły być realnymi barierami.

Ściana czy sufit nie opisują jednak sprawy w pełni. Sztuczna inteligencja nadal rozwija się prężnie, a inwestycje w AI rosną. Lepszą analogią jest przejście z drogi asfaltowej na drogę z powierzchnią, która spowalnia ruch. Postęp nadal jest, tylko że wolniejszy. I możliwe, że konieczny będzie krok w bok lub krok wstecz, zanim pojawi się nowy przełom.

Obecnie widać, że dalszy rozwój AI wymaga nowych koncepcji. Postęp wciąż dokonuje się głównie w obrębie modeli językowych, ale niewykluczone, że kolejny znaczący krok pojawi się w innej dziedzinie, na przykład w systemach zarządzania złożoną infrastrukturą. LLM-y przyciągają więcej uwagi, ponieważ każdy może z nich korzystać i łatwo przypisywać im cechy ludzkie. Dużo prościej wyobrazić sobie, że model językowy „jest świadomy”, niż że podobne właściwości ma algorytm oceniający powtarzalne wzory na zdjęciach.

Zapowiedzi ChatGPT 5 i idea AI jako formy UBI (dochód bezwarunkowy)

W tamtym okresie pojawiały się wypowiedzi sugerujące, że kolejna generacja modeli, potocznie określana jako ChatGPT 5, może osiągnąć poziom zbliżony do samoświadomości. Brzmiało to jak zapowiedź AGI, czyli systemu o ogólnej inteligencji. W tle tych deklaracji pojawiały się wizje świata, w którym sztuczna inteligencja przejmuje większość prostych zadań, a ludzie potrzebują nowych form zabezpieczenia. Dlatego zaczęto publicznie rozważać powszechny dochód w kontekście rozwoju AI; nie jako klasyczną politykę społeczną, lecz jako reakcję na rzekomo nadchodzącą szeroką automatyzację pracy.

Z czasem te pomysły ewoluowały. W niektórych wypowiedziach Sama Altmana pojawiła się sugestia, że zamiast pieniędzy państwo mogłoby zapewniać obywatelom dostęp do zaawansowanej AI, która miałaby wyrównywać szanse i zwiększać produktywność. Brzmiało to jak propozycja troski o społeczeństwo, choć w praktyce oznaczałoby wzmocnienie pozycji podmiotów tworzących takie modele. Państwo stawałoby się strategicznym klientem, a kontrola nad kluczowym zasobem koncentrowałaby się w wąskim gronie firm.

Późniejsze wydarzenia pokazały jednak, że taki scenariusz nie jest już tak prawdopodobny. Pojawienie się konkurencyjnych systemów, zróżnicowanego ekosystemu modeli oraz wolniejsze tempo postępu sprawiły, że wizja jednej dominującej platformy stała się mało realistyczna. Zamiast monopolu zaczęła kształtować się wielobiegunowa rzeczywistość, w której wiele firm rozwija własne rozwiązania. W takim układzie plan budowania wpływu poprzez państwowe wsparcie i monopolistyczną pozycję jednego modelu stracił sens. Rynek stał się bardziej zrównoważony, a obietnice AGI „tuż za rogiem” okazały się bardziej elementem narracji niż realną prognozą.

Czy socljamedia i duże strony faktycznie mają monopol?

Przez długi czas wydawało się, że Facebook ma pełną dominację w mediach społecznościowych. Wielu ekspertów powtarzało, że skoro zebrał wszystkich znajomych w jednym miejscu, to nikt nie będzie w stanie go ruszyć. Jednak pojawił się Snapchat, który zaoferował zupełnie inną formę komunikacji opartą na efemerycznych treściach i większym poczuciu prywatności. Później TikTok zmienił układ sił jeszcze mocniej, wprowadzając globalny trend krótkich, dynamicznych wideo oraz algorytm rekomendacji bardziej angażujący niż tradycyjny feed. W praktyce okazało się, że monopol Facebooka nie był trwały, lecz wynikał z braku konkurenta oferującego coś naprawdę nowego.

Podobna sytuacja dotyczyła Microsoftu. Na przełomie lat dziewięćdziesiątych i dwutysięcznych mówiono, że nikt nie zagrozi Windowsowi, ponieważ niemal każdy komputer działał w oparciu o ten system. Przejście świata do urządzeń mobilnych radykalnie zmieniło jednak układ sił. Google ze swoim Androidem oraz Apple z iOS stworzyli nowe środowisko komputerowe, funkcjonujące obok tradycyjnego PC. W efekcie dominacja Microsoftu przestała być oczywista, a ciężar innowacji przesunął się w stronę smartfonów, gdzie firma nie miała już tak silnej pozycji.

Takich przykładów jest dużo więcej. IBM przez lata uchodził za niezachwianego lidera rynku komputerów korporacyjnych, lecz później został wyprzedzony przez firmy, które lepiej zrozumiały potencjał komputerów osobistych. Nokia absolutnie dominowała w telefonii komórkowej, dopóki nie przegapiła rewolucji ekranów dotykowych. MySpace wydawał się nie do ruszenia, dopóki Facebook nie zaproponował prostszego i bardziej angażującego modelu interakcji. Yahoo było bramą do internetu, zanim Google pokazało skuteczniejszą wyszukiwarkę i zupełnie inny sposób zarządzania informacją.

Te wszystkie przypadki pokazują, że nawet bardzo silny gracz nie ma gwarancji trwałego monopolu. Wystarczy nowa forma interakcji, świeży model biznesowy lub lepsze doświadczenie użytkownika, aby rynek przesunął się w zupełnie inną stronę. Technologie zmieniają się szybciej niż struktury organizacyjne, dlatego przewaga nigdy nie jest dana raz na zawsze.

Decentralizujący, demokratyczny aspekt socjalmediów (i sztucznej inteligencji)

Poza negatywnymi skutkami działania gigantów technologicznych warto pamiętać, że socialmedia mają także pozytywne konsekwencje. Wiele z nich jest dziś tak oczywistych, że łatwo je przeoczyć. To właśnie socialmedia ułatwiły powstawanie nowych mediów oraz drobnej przedsiębiorczości, w tym zakładanie firm opartych na działalności online.

Przed rozwojem socialmediów osoba chcąca poruszyć określony temat musiała liczyć na zainteresowanie dużych redakcji. Tworzenie telewizji wymagało ogromnych nakładów finansowych, a nawet bardziej dostępne stacje radiowe wymagały determinacji i zaplecza technicznego. Gazety również miały wysoki próg wejścia. Dopiero serwisy społecznościowe i blogi obniżyły te bariery w sposób radykalny, umożliwiając publikowanie treści praktycznie każdemu.

Pojawienie się socialmediów osłabiło dominację wielkich mediów. Dały one nowe możliwości blogerom i twórcom, którzy istnieli już przed erą socialmediów, ale dopiero dzięki platformom takim jak Facebook i YouTube mogli realnie skalować swoje zasięgi. Wielu popularyzatorów nauki zbudowało swoją pozycję właśnie dzięki tym platformom. Choć dziś częściej mówi się o dezinformacji czy patoinfluencerach, dobrze pamiętać o pozytywnych stronach tego ekosystemu.

technofeudalizm, media społecnościowe

Zmianę układu wpływów dobrze ilustruje powyższa grafika. Zanim upowszechnił się internet i socialmedia, magnaci medialni mieli niemal całkowitą kontrolę nad przekazem publicznym. Zwykli ludzie nie mieli porównywalnych możliwości oddziaływania na opinię społeczną. Dopiero Internet i platformy społecznościowe umożliwiły działania oddolne, co osłabiło monopol tradycyjnych mediów.

Socjalmedia są większe, ale są bardziej odległe od zwykłych osób, i założenia nie mają jednej spójne wizji, tak jak to było w przypadku tradycyjnych mediów.

Pojawia się jednak pytanie: czy wraz z tym nie powstał nowy, większy problem?

Hasło technofeudalizmu wyrosło właśnie z dostrzeżenia negatywnych zjawisk związanych z dużymi platformami społecznościowymi, szczególnie ich centralizacją. Przez długi czas socialmedia były postrzegane jako narzędzia ułatwiające życie, wspierające tworzenie społeczności i oddolnych inicjatyw. Głównym problemem wydawało się uzależnienie od platform. Dziś sytuacja wygląda inaczej.

Socialmedia zmieniły się w ostatniej dekadzie. Obecnie muszą generować zyski, podczas gdy w początkowych latach mogły funkcjonować na stratach, skupiając się na wzroście. Algorytmy odgrywają coraz większą rolę, a użytkownicy mają coraz mniejszy wpływ na to, co widzą w swoich feedach. Co najważniejsze, socialmedia stają się coraz mniej społecznościowe. Większość wyświetlanych treści to materiały twórców lub reklamy. Do kontaktów ze znajomymi coraz częściej służą komunikatory i platformy takie jak Discord, natomiast główne socialmedia pełnią raczej funkcję platform dystrybucji treści niż przestrzeni do budowania relacji.

Co robić z problemem centralizacji technologii?

Z problemem centralizacji technologii można radzić sobie oddolnie. Giganci technologiczni zdobywają swoją pozycję w dużej mierze dzięki wygodzie i bierności użytkowników. Choć wiele rzeczy nie jest już w zasięgu pojedynczych osób, a nawet bardziej zaangażowanych społeczności, nie oznacza to, że nic nie da się zrobić samemu. Celem nie jest całkowite „wyjście z systemu”, lecz stopniowe zmniejszanie zależności od jednej platformy.

Ucieczka z platform i alternatywne kanały

Migracja z grup facebookowych jest bardzo trudna. Wiele społeczności próbowało przenosić się z Facebooka w reakcji na coraz silniejszą moderację i algorytmy ukrywające ciekawe treści, ale rzadko kiedy takie próby kończyły się pełnym sukcesem. To pokazuje, jak mocno uzależnia od siebie jedna platforma, jeżeli jest jedynym miejscem spotkań danej grupy.

Można jednak stopniowo uniezależniać społeczność od Facebooka, tworząc dodatkowe kanały komunikacji o nieco innych funkcjach, na przykład serwery na Discordzie, fora lub subreddity, albo tablice tematyczne na Pintereście. Dzięki temu grupa nie jest całkowicie przywiązana do jednego serwisu, nawet jeśli główny ruch wciąż odbywa się na Facebooku. Każdy dodatkowy kanał obniża ryzyko, że jedna decyzja platformy „ucina tlen” całej społeczności.

Jeśli prowadzimy fanpage, możemy założyć blog na platformie blogowej, takiej jak Medium czy Blogger, albo stworzyć stronę na własnej domenie. Wiąże się to z kosztami rzędu trzydziestu, sześćdziesięciu złotych miesięcznie, ale jest to cena za większą niezależność niż ta, którą daje fanpage. Strony oparte na ruchu z wyszukiwarki są oczywiście zależne od algorytmu Google, lecz jego działanie jest mniej widoczne i mniej inwazyjne niż algorytmy socialmediów. Co ważne, taka strona może mieć stałych odbiorców nawet bez dodatkowego ruchu z Google, bo kliknięcie w zakładkę zapisanej strony często jest wygodniejsze niż logowanie się na Facebooka i szukanie fanpage.

Dobrym uzupełnieniem są newslettery. Lista mailowa pozwala utrzymać kontakt z odbiorcami niezależnie od tego, co zrobią algorytmy jakiejkolwiek platformy. Można zmienić hosting, wygląd strony, a nawet całkowicie zrezygnować z danej sieci społecznościowej i nadal mieć bezpośredni kontakt z czytelnikami.

Do zwykłego kontaktu z ludźmi można używać komunikatorów, o których była mowa wcześniej, a także „staromodnych” SMS-ów i maili. Nic nie stoi też na przeszkodzie, aby częściej spotykać się na żywo. Socialmedia ułatwiły organizację wydarzeń i tworzenie społeczności, ale jednocześnie sprawiły, że część potrzeb społecznych można zaspokoić bez wychodzenia z domu. Warto świadomie rozdzielać spotkania ze znajomymi od spotkań tematycznych i pilnować, aby te drugie nie znikały tylko dlatego, że „przecież mamy grupę na Facebooku”.

Przed erą socialmediów rozwijanie hobby opartego na społeczności, wymianie wiedzy i proszeniu o rady wymagało dość wczesnego organizowania spotkań offline. Socialmedia ułatwiły tworzenie społeczności wokół dowolnego tematu, co może pomóc w organizowaniu wydarzeń w realu, ale zarazem zmniejsza presję, żeby takie spotkania w ogóle robić. Świadome przenoszenie części aktywności do świata fizycznego jest prostym sposobem na ograniczanie centralizacji w rękach platform.

Nawyki odbioru treści poza bigtechami

Kluczowe wydaje się wyrabianie nawyku zapisywania ciekawych miejsc w sieci.

Jedna z niepisanych obietnic socialmediów brzmiała: nie musisz pamiętać stron i twórców, wszystko masz w jednym miejscu. Kiedy ludzie się do tego przyzwyczaili, przestali samodzielnie szukać autorów i projektów, które ich interesują, a bigtechy wypełniły feed reklamami i treściami dobranymi tak, aby jak najdłużej utrzymać uwagę użytkownika.

Posiadanie własnej listy ciekawych twórców oraz nawyk samodzielnego wyszukiwania ich treści nie jest czymś niewykonalnym. Nie każdy będzie to robił, ale wiele osób, zwłaszcza tych narzekających na bigtechy, mogłoby bez większego wysiłku wrócić do takiego sposobu korzystania z internetu. W takim modelu socialmedia służą przede wszystkim do odnajdywania nowych osób i projektów, a docelowy kontakt z nimi odbywa się już poza platformą, na blogu, stronie, w newsletterze czy podcaście. To prosty, ale realny krok w stronę decentralizacji.

Filmy, streaming i niezależność od platform

Podobny problem dotyczy filmów. Netflix i inne platformy streamingowe doprowadziły do zaniku rynku płyt z filmami. Fizyczne nośniki filmów, muzyki, gier i programów zniknęły także z innych powodów, ale najsilniej widać to właśnie przy filmach i serialach. Jest to klasyczny przykład sytuacji, w której wygoda użytkownika wzmacnia centralizację.

Netflix sprawia wrażenie ogromnej biblioteki, z której można w dowolnym momencie wybrać film i go obejrzeć. W praktyce często wygląda to inaczej. Zdarza się, że zaczynasz film, po kilku miesiącach chcesz do niego wrócić, obejrzeć go z kimś innym albo dokończyć, a okazuje się, że tytuł zniknął z oferty. Skoro film nie był pobrany na dysk, a jedynie streamowany, to po wygaśnięciu licencji po prostu go nie ma. W takim modelu platforma pełni funkcję nowoczesnej telewizji, a nie trwałej biblioteki.

Jeśli chcemy mieć pewność, że dany film, zwłaszcza spoza oryginalnych produkcji platformy, będzie zawsze dostępny, mamy kilka możliwości. Możemy kupić go na DVD wraz z odtwarzaczem. Możemy pożyczać płyty od znajomych, co jest całkowicie zgodne z prawem. Możemy kupować dostęp za kilka czy kilkanaście złotych za pojedynczy seans, co w porównaniu z cenami wypożyczalni z czasów VHS i DVD nie wypada źle. Możemy też kupić film w ramach cyfrowej biblioteki w określonej aplikacji, choć wtedy ponownie wiążemy się z jej przyszłością i polityką.

Temat piractwa to osobna dyskusja. Część osób traktuje je jako sposób testowania treści, część jako konieczność przy braku legalnego dostępu. Niezależnie od ocen moralnych, kluczowy wniosek z perspektywy centralizacji jest taki, że im więcej legalnych form zakupu „na własność” (czy w praktyce na długi czas), tym mniejsza zależność od jednej platformy streamingowej.

Podsumowując, fizyczne kopie zajmują miejsce, ale zapewniają użytkownikowi niezależność od konkretnych serwisów i aplikacji. Filmy kupione w ramach jednej aplikacji nie zajmują miejsca na półce i są lepiej zabezpieczone przed kopiowaniem, lecz widz nie ma gwarancji, że aplikacja będzie utrzymywana w nieskończoność ani że dostęp do treści pozostanie w rozsądnej cenie. Pliki kupione bez powiązania z pojedynczą aplikacją nie zajmują fizycznego miejsca i nie wiążą nas z jedną firmą, ale dystrybutorzy rzadko oferują je w takiej formie ze względu na ryzyko niekontrolowanego rozpowszechniania.

Z płyt DVD można oczywiście zgrać film, a jeśli ktoś się uprze, może go nagrywać z ekranu. Nie każdy jednak potrafi to zrobić albo chce poświęcać na to czas. Osoba, która umie zgrać film, może przekazać go kilkudziesięciu czy kilkuset znajomym, lecz większość z nich już nie powieli tego dalej. Taki poziom „nieszczelności” jest dla wytwórni akceptowalny, a masowe, zorganizowane rozpowszechnianie treści można stosunkowo łatwo namierzyć i ścigać.

Można sobie wyobrazić bardziej zaawansowane rozwiązania, na przykład zaszyfrowane pliki oparte na blockchainie, odtwarzane przez wiele zaufanych aplikacji. Łączyłyby one wygodę streamingu z większą niezależnością od pojedynczego dostawcy. Na razie jest to jednak raczej hipotetyczna możliwość niż realny standard. Ważniejsze wydaje się to, co można robić już dziś: świadomie wybierać formy dostępu do treści, które nie wiążą nas całkowicie z jednym dużym podmiotem.

W każdym z tych przykładów wspólny mechanizm jest podobny. Im bardziej polegamy na jednej platformie jako jedynym źródle kontaktu, rozrywki czy informacji, tym większą władzę ta platforma posiada. Im więcej aktywności przenosimy na własne strony, newslettery, niezależne kanały komunikacji i realne spotkania, tym słabsza staje się centralizacja. To nie rozwiąże wszystkich problemów, ale realnie zmniejsza skalę władzy bigtechów nad naszym codziennym życiem.

Jak łatwo jest kupić film DVD – zapominamy jak wygodnie jest teraz.

Parę miesięcy temu pisałem wstępną wersję tekstu o technofeudalizmie, podchodząc do tematu z nieco innej perspektywy i robiąc bardzo podstawowy research właściwie szybkie sprawdzenie kilku rzeczy. Wyszukałem wtedy różne filmy na Allegro, na przykład Gwiezdne wojny czy produkcje z serii o Bondzie, a także kilka rzadszych tytułów. Fizyczne płyty, które znajdowałem, kosztowały wtedy od stu do dwustu złotych. Kiedy poszukałem tych filmów ponownie, udało się znaleźć je taniej na Empiku Bondy były dostępne za około trzydzieści złotych a nawet na Allegro znalazłem wersję Gwiezdnych wojen za około sześćdziesiąt złotych.

Średnio wychodzi więc, że fizyczna płyta kosztuje około dziesięć złotych więcej niż opcja kupienia filmu online, dostępna wyłącznie w aplikacji. Dochodzi koszt wysyłki, choć w przypadku Empiku można skorzystać z odbioru osobistego. YouTube nie wymaga też żadnej regularnej subskrypcji, jeśli kupujemy jednorazowy dostęp do tytułu.

Czytnik DVD to wydatek rzędu dwudziestu, stu złotych, czyli mniej niż jeden dzień pracy.

W celach czysto badawczych poszukałem również wersji pirackich, dostępnych całkowicie za darmo (dawno tego nie robiłem). Znalezienie miejsc, gdzie znajdują się filmy i seriale, zajęło mi około dwóch godzin. Wiele tytułów jest dostępnych na CDA w sposób prawdopodobnie półlegalny, choć Gwiezdnych wojen tam nie znalazłem. Nie oznacza to jednak, że zawsze trzeba poświęcać dwie godziny na znalezienie konkretnego filmu. Jeśli zna się odpowiednie miejsca, można znaleźć wiele rzeczy znacznie szybciej. Wystarczy poświęcić pół dnia albo tydzień „po godzinach”, aby wyrobić sobie listę źródeł i potem bez trudu znaleźć dowolny film w dowolnym momencie. Dochodzi tu jeszcze kwestia zapisywania filmów wtedy, gdy są dostępne, a nie tylko wtedy, gdy chce się je obejrzeć.

Wnioski z tego

Wydawało mi się, że bigtechy całkowicie wyparły inne formy dostępu do filmów. Okazało się jednak, że dostęp do treści poza głównymi platformami jest łatwiejszy i tańszy niż w czasach sprzed internetu (tu opieram się na źródłach dostępnych online, bo sam byłem wtedy za młody, aby pamiętać te realia). Co więcej, jest to często łatwiejsze niż w czasach rozkwitu internetu, ale sprzed ery platform streamingowych.

Po prostu nie miałem świadomości, jak trudny i ograniczony był kiedyś dostęp do różnych filmów. Wytworzył mi się błędny obraz. Być może osłabła kultura przekazywania sobie plików z filmami (co między znajomymi jest legalne), ale jeśli ktoś naprawdę chce mieć dostęp do treści, to nadal może to zrobić. Warto też pamiętać, że platformy streamingowe same w sobie są formą dostępu do filmów, a możliwość dzielenia konta z innymi sprawia, że miesięczny koszt nie jest aż tak wysoki.

W niektórych przypadkach bigtechy faktycznie utrudniły dostęp do pewnych rzeczy, zwłaszcza jeśli ktoś próbuje działać poza ich ekosystemami. Jednak często porównuje się obecną sytuację nie do realiów sprzed powstania danej platformy, ale do jej wczesnych lat, kiedy działała inaczej i była bardziej otwarta.

Kiedyś pewne aktywności w ogóle nie istniały

Dodatkowo część aktywności, które dziś uznajemy za normalne, nie istniała w ogóle przed socialmediami. Odtworzenie mechaniki działania grup facebookowych czy funpage’y w innych narzędziach (albo poza internetem) jest trudne z definicji. Zwłaszcza jeśli uwzględnimy strony typu „bagietka czosnkowa z Biedronki”. Dwadzieścia lat temu nikt nawet nie wyobrażał sobie istnienia takich miejsc.

Pojawia się więc pytanie, czy da się funkcjonować i robić wszystko bez facebookowych grupek. Wydaje mi się, że jak najbardziej tak. Bywa to trudniejsze, zwłaszcza gdy poza grupą nie ma innego miejsca skupiającego daną społeczność. Nie jest to jednak niemożliwe. Przed powstaniem Facebooka, gdy pojawiało się nowe hobby, również trzeba było poświęcić czas na budowanie społeczności od podstaw.

To prowadzi do osobnego, ale ważnego pytania: jak wyglądało codzienne życie dwadzieścia, trzydzieści czy czterdzieści lat temu? Historia najnowsza bywa zaniedbywana, a historia życia codziennego oraz historia gospodarcza w szczególności. Warto przypominać sobie, że wiele rzeczy brzmi dziś „oczywiście”, tylko dlatego że urodziliśmy się już w świecie po ich wynalezieniu.

Budowanie niezależnych struktur – społeczności wspierającej niezależność

Schemat często wygląda podobnie: jakaś społeczność na Facebooku czy YouTube dostrzega potrzebę przeniesienia się w inne miejsce. Próba migracji zwykle kończy się niepowodzeniem, ponieważ mało komu chce się zakładać nowe konta tylko po to, aby korzystać z jednej konkretnej grupy. Dochodzi do tego konieczność stworzenia nowego rozwiązania lub ponownego zbudowania całej społeczności w innym narzędziu.

Można jednak tworzyć meta-społeczność, której celem jest wspieranie takich migracji. Taka grupa nie przenosi się sama, lecz pomaga innym społecznościom wybierać alternatywy, testować różne narzędzia i organizować techniczne zaplecze, dzięki któremu przejście na inną platformę staje się realne zamiast abstrakcyjne.

Podsumowanie oddolnych działań

W skrócie wiele rzeczy można robić oddolnie; kluczowa jest zmiana nawyków i nastawienia. Ograniczenia wynikające z działania bigtechów są często wyolbrzymione i w dużej mierze wynikają z tego, że platformy te zmieniły sposób korzystania z internetu oraz codzienne przyzwyczajenia użytkowników.

Może zabrzmi to nieco jak coaching, ale nie chodzi tu o „robienie milionów dzięki zmianie mindsetu”, tylko o bardziej przyziemne rzeczy: komunikowanie się z innymi ludźmi poza platformami bigtechów, rozwijanie zainteresowań w miejscach niezależnych od algorytmów oraz oglądanie filmów lub korzystanie z treści w sposób, który nie wymaga pełnego podporządkowania się jednej firmie.

Zastąpienie „technofeudalizmu” zwykłym feudalizmem

Problem z hasłem technofeudalizm polega na tym, że daje ono niezamierzone uzasadnienie dla działań przypominających „klasyczny feudalizm”. Można narzekać na to, że socialmedia są wykorzystywane do szerzenia propagandy, ale trzeba pamiętać, że media sprzed ery socialmediów również nie były idealne ani szczególnie neutralne. Scamowe reklamy na Facebooku są problemem, lecz podobne ogłoszenia pojawiały się także w papierowych gazetach.

Dochodzi do tego zależność wielu mediów od polityków oraz lokalnych grup interesów czy bogatych sponsorów. Nie jest więc tak, że wcześniejszy system medialny był wolny od wpływów.

Nie chodzi o to, aby nie robić zupełnie nic z dużymi platformami. W niektórych przypadkach dodatkowe regulacje są uzasadnione. Przykładowo walka ze scamami może wymagać zmian prawnych i nie widzę powodu, dla którego Facebook nie miałby ponosić odpowiedzialności za przestępstwa popełniane z wykorzystaniem jego infrastruktury zwłaszcza jeśli firma nie reaguje na oczywiste nadużycia.

Problem pojawia się jednak wtedy, gdy narracja o technofeudalizmie daje rządom zbyt szerokie uzasadnienie do nadmiernej ingerencji. Pomysły regulowania treści w internecie stają się pokusą, by pod pretekstem walki z patologiami ograniczać wolność słowa lub usuwać treści niewygodne dla władzy.

Warto też zauważyć, że Big Techy i rzekomy „nowy feudalizm” doprowadziły paradoksalnie do upadku wielu starych form feudalizmu medialnego. Władza gazet i telewizji znacząco osłabła. Trzydzieści lat temu główne redakcje, we współpracy z politykami, mogły realnie wpływać na sytuację publiczną, zwłaszcza tam, gdzie miały lokalny monopol i korzystały z dobrze znanych mechanizmów hierarchii oraz kontroli.

Niedawne wydarzenia w Nepalu pokazały nawet, że narzędzia tworzone przez Big Tech potrafią realnie osłabić lub obalić skorumpowane rządy. To pokazuje, że obraz totalnej dominacji nowych platform jest bardziej skomplikowany niż sugeruje termin technofeudalizm.

Podsumowanie

Ostatecznie wizja technofeudalizmu, w której kilka firm technologicznych przejmuje całkowitą kontrolę nad gospodarką, okazuje się bardziej publicystyczną metaforą niż trafnym opisem rzeczywistości. Rozwój sztucznej inteligencji zwolnił względem najbardziej odważnych zapowiedzi, a obiecane przełomy w rodzaju „AGI za chwilę” nie nastąpiły. Zamiast jednej wszechmocnej platformy powstał zróżnicowany ekosystem modeli, firm i narzędzi. Stworzenie nowego GPT nadal wymaga ogromnych nakładów, ale budowa rozwiązań opartych na AI jest dostępna dla wielu firm, a nawet oddolnych inicjatyw.

Bigtechy rzeczywiście posiadają duży wpływ, lecz nie jest to wpływ absolutny. Wyraźnie widać to na przykładach z historii technologii: kolejne „wieczne monopole” upadały, kiedy pojawiał się lepszy produkt, nowy model interakcji albo zmiana paradygmatu. Podobnie dziś socialmedia i platformy streamingowe ograniczają swobodę w pewnych obszarach, ale równocześnie ułatwiają powstawanie nowych mediów, biznesów i społeczności. Jednocześnie wiele osób zapomina, jak bardzo dostęp do treści, filmów czy narzędzi był kiedyś trudniejszy i bardziej kosztowny niż obecnie.

Narracja o technofeudalizmie bywa też niebezpieczna politycznie. Jeśli uwierzymy, że żyjemy w nowej odmianie feudalizmu, łatwiej zaakceptować coraz dalej idącą kontrolę państwa nad treściami i infrastrukturą, pod hasłem walki z monopolem i ochrony obywateli. Tymczasem realne problemy wynikają raczej z koncentracji kapitału, słabości regulacji, nieprzejrzystości algorytmów i złych bodźców ekonomicznych niż z rzekomego „nowego ustroju”. Zamiast sięgać po wielkie metafory z średniowiecza, lepiej precyzyjnie nazywać konkretne zjawiska i szukać rozwiązań, które nie tworzą jeszcze większych zagrożeń niż te, które mają naprawić.

Najważniejsze jest jednak to, że zwykli użytkownicy wciąż mają więcej sprawczości, niż sugeruje to hasło technofeudalizm. Można korzystać z alternatywnych narzędzi, przenosić społeczności poza jedną platformę, wspierać twórców bezpośrednio, budować własne archiwa treści, świadomie wybierać usługi i zmieniać codzienne nawyki. Bigtechy są potężne, ale znaczną część tej potęgi zawdzięczają temu, że ludzie przyzwyczaili się oddawać im pełną kontrolę nad swoim czasem, uwagą i infrastrukturą. Gdy tę oczywistość się zakwestionuje, obraz „technofeudalizmu” zaczyna pękać. Zostają realne problemy do rozwiązania, ale też realne możliwości działania, zarówno na poziomie regulacji, jak i zwykłych codziennych decyzji.