Miała być AI, byli ludzie z Filipin – kluczowe ostrzeżenie dla inwestorów w 2025 roku

Fala entuzjazmu wokół sztucznej inteligencji (AI) w ostatnich latach przekształciła rynek startupowy na całym świecie. Inwestorzy zainwestowali miliardy dolarów w firmy deklarujące wykorzystanie zaawansowanych algorytmów autonomicznych, widząc w nich siłę napędową przyszłości gospodarki cyfrowej. Jednak równolegle pojawiła się zaskakująca i niepokojąca tendencja – tzw. „AI washing”, czyli praktyka ukrywania rzeczywistego charakteru działalności pod płaszczykiem nowoczesnej technologii. Najbardziej spektakularnym przykładem stał się skandal wokół startupu Nate, który zamiast obiecywanej sztucznej inteligencji wykorzystywał pracę setek ludzi z Filipin. Ten przypadek stanowi ważne ostrzeżenie dla inwestorów planujących alokacje kapitału w branży AI w roku 2025 i później.

Anatomia skandalu: Przypadek Nate

Startup Nate powstał w 2018 roku z ambitnym celem stworzenia rewolucyjnej platformy e-commerce, która dzięki autonomicznym algorytmom AI miała całkowicie automatyzować proces zakupów online. Założycielem firmy był Albert Saniger, który szybko zdobył poparcie znaczących funduszy venture capital. W rundzie Series A w 2021 roku Nate pozyskał aż 38 milionów dolarów, a całkowite inwestycje przekroczyły 50 milionów[1][5][9]. Marketingowa narracja podkreślała skuteczność systemu na poziomie 97%, co miało świadczyć o niemal całkowitej niezależności od ludzkiej interwencji[7].

Jednak śledztwo Departamentu Sprawiedliwości USA ujawniło prawdziwe kulisy działania firmy. Okazało się, że żadne algorytmy nie realizowały transakcji – wszystkie były manualnie wykonywane przez grupę około 240 kontraktorów zatrudnionych w centrum outsourcingowym na Filipinach[14][15]. Pracownicy ci zarabiali zaledwie 2–3 dolary za godzinę, co stanowiło ułamek kosztów operacyjnych firmy deklarujących automatyzację[5]. Aby ukryć tę prawdę przed inwestorami i opinią publiczną, Nate stosował fałszywe raporty techniczne oraz blokował dostęp inżynierom do kodu źródłowego pod pretekstem ochrony własności intelektualnej[9][14].

Konsekwencje tej afery są poważne. Albert Saniger został oskarżony o oszustwa giełdowe i telekomunikacyjne, za które grozi mu do 40 lat więzienia. Inwestorzy ponieśli całkowitą stratę kapitału po likwidacji aktywów firmy w 2023 roku[7][16]. Sprawa ta stała się precedensem w walce z oszustwami powiązanymi z nadużywaniem terminologii AI oraz wskazała na konieczność zaostrzenia kontroli nad startupami technologicznymi[10].

Mechanizmy „AI washingu” w branży technologicznej

Praktyka „AI washingu” polega na celowym zawyżaniu roli sztucznej inteligencji lub jej całkowitym udawaniu przez firmy technologiczne. Analiza ponad stu startupów AI wykazała, że ponad jedna trzecia zawyżała swoje możliwości automatyzacji, a niemal jedna piąta fabrykowała dane dotyczące swoich rozwiązań[5]. Typowe metody obejmują hybrydowe modele operacyjne, gdzie algorytmy pełnią jedynie marginalną rolę, a większość pracy wykonują ludzie – często zatrudnieni w krajach o niskich kosztach pracy.

Przykładami takich praktyk były firmy Presto Automation i EvenUp. W pierwszym przypadku aż 70% obsługi zamówień drive-thru realizowały call center na Filipinach, mimo deklarowanej wysokiej automatyzacji[5]. Pseudonaukowa terminologia jest kolejnym narzędziem marketingowym – terminy takie jak „sieci neuronowe” czy „głębokie uczenie” bywają używane bez pokrycia technicznego[3][8]. Strategiczne zatrudnianie niewielkiej grupy ekspertów AI służy jedynie poprawie wizerunku podczas gdy kluczowe zadania wykonują pracownicy manualni[3].

Filipiny stały się globalnym centrum „ukrytej siły roboczej AI” ze względu na niski koszt pracy oraz rozwój sektora outsourcingowego (BPO). Średnia stawka godzinowa wynosi tam około 1,8–2,5 USD, co stanowi ułamek kosztów zatrudnienia w krajach zachodnich[12][15]. Cyfryzacja gospodarki Filipin postępuje dynamicznie – wartość transakcji cyfrowych wzrosła z 17 miliardów dolarów w 2021 do ponad 40 miliardów w 2025 roku[2]. Wiele platform mikro-zadań zatrudnia tam setki tysięcy pracowników odpowiedzialnych za oznaczanie danych treningowych dla systemów AI za minimalne wynagrodzenia[4].

Ekonomiczne i społeczne konsekwencje dla Filipin

Filipiny odgrywają istotną rolę na globalnym rynku pracy cyfrowej i AI jako dostawca taniej siły roboczej dla branży technologicznej. Jednak rozwój tego segmentu niesie ze sobą także wyraźne wyzwania ekonomiczne i społeczne. Pracownicy zatrudnieni do wykonywania powtarzalnych mikro-zadań związanych z obsługą systemów AI często otrzymują wynagrodzenia znacznie poniżej standardu życia[4][12]. Tak zwana „ukryta proletaryzacja” oznacza paradoksalną sytuację: choć AI obiecuje uwolnienie ludzi od monotonnych obowiązków, faktycznie tworzy nową klasę cyfrowych robotników niewidocznych dla konsumenta końcowego.

Dodatkowo wykorzystywanie filipińskich pracowników do realizacji manualnych zadań przypisywanych sztucznej inteligencji rodzi pytania etyczne dotyczące transparentności i sprawiedliwości społecznej. Wizerunek tych osób bywa nawet wykorzystywany do tworzenia awatarów i deepfake’ów wykorzystywanych przez fałszywe systemy autonomiczne[12]. Wobec rosnącej presji społecznej coraz częściej mówi się o konieczności ustanowienia regulacji chroniących prawa tych pracowników oraz wymuszających ujawnianie informacji o warunkach ich zatrudnienia[11][12].

Wpływ na ekosystem inwestycyjny i startupowy

Afera Nate wywołała znaczące zmiany w podejściu inwestorów do oceny projektów związanych ze sztuczną inteligencją. Według najnowszych badań aż 68% funduszy venture capital wdrożyło dodatkowe procedury due diligence dedykowane startupom AI, co wydłużyło czas analizy projektów średnio o ponad 40%[5]. Straty wynikające z oszustw doprowadziły do spadku wycen spółek działających w segmencie AI-commerce o około jedną piątą oraz wzrostu kosztów ubezpieczeń od odpowiedzialności dyrektorów o ponad jedną trzecią[5][10].

W odpowiedzi na te wyzwania organy regulacyjne zapowiedziały nowe wymogi dotyczące transparentności procesów automatyzacji. Amerykańska Komisja Papierów Wartościowych (SEC) nakazała ujawnianie procentowego udziału pracy ludzkiej w systemach deklarowanych jako autonomiczne[9]. Tabela ilustruje rozbieżności pomiędzy deklarowanym a rzeczywistym udziałem AI w wybranych firmach:

Tego typu nierzetelności wpływają negatywnie nie tylko na pojedynczych inwestorów, ale także na cały ekosystem startupowy oraz wiarygodność branży technologicznej.

Lekcje z przeszłości – porównanie z innymi słynnymi aferami

Kontekst afery Nate wpisuje się w długą historię oszustw technologicznych przypominających głośny skandal Theranosa sprzed kilku lat. Oba przypadki charakteryzuje kult charyzmatycznego lidera prezentującego wizję przełomu technologicznego oraz izolowanie zespołów technicznych od inwestorów i audytorów[7][10]. Zarówno Theranos jak i Nate wykorzystały luki regulacyjne oraz brak standardowych certyfikatów potwierdzających realne działanie ich rozwiązań[5][11].

Z perspektywy ekspertów zarządzania MIT Sloan School of Management kluczowym elementem zapobiegania takim oszustwom jest wdrożenie trzystopniowego modelu audytu: szczegółowy przegląd kodu źródłowego wraz z historią commitów, testy wydajnościowe porównujące system AI ze standardową obsługą ludzką oraz analiza kosztowa wskazująca nieproporcjonalnie niskie nakłady IT mogące sugerować ukrytą pracę manualną[5][14][15]. Takie podejście może znacząco ograniczyć ryzyko „AI washingu”.

Etyczne standardy w rozwoju technologii AI i ich wpływ na przyszłość

Dylemat związany z „ukrytą proletaryzacją” zwraca uwagę na paradoks współczesnych technologii: choć sztuczna inteligencja ma uwalniać człowieka od monotonii i ciężkiej pracy, to faktycznie często generuje nową klasę niewidocznych cyfrowych robotników zatrudnionych do ręcznego wspierania systemów AI[4][12]. Globalnie około 167 milionów osób wykonuje zadania związane z przygotowaniem danych treningowych dla algorytmów – prace te są nisko płatne i słabo chronione prawnie.

Aby przeciwdziałać tym nieetycznym praktykom powstają nowe ramy prawne – zarówno Unia Europejska jak i Stany Zjednoczone proponują przepisy nakładające obowiązek ujawniania geolokalizacji pracowników oraz warunków ich zatrudnienia przy tworzeniu systemów AI[11][12]. Niezależne audyty etyczne mają stać się normą certyfikacji produktów opartych na sztucznej inteligencji, a kary za fałszowanie informacji mogą sięgać nawet dziesięciu procent globalnych przychodów firm[9]. Takie regulacje mają zwiększyć transparentność oraz ochronić prawa pracowników cyfrowej gospodarki.

Przyszłość technologii AI: między utopią a dystopią

Mimo licznych skandali i rosnącej ostrożności, perspektywy rozwoju sztucznej inteligencji pozostają obiecujące. Ponad osiemdziesiąt procent funduszy planuje zwiększenie alokacji kapitału na projekty związane z AI do roku 2030[5]. Kluczowymi wyzwaniami pozostają demokratyzacja dostępu do narzędzi testujących rzeczywistą automatyzację oraz ustanowienie globalnych standardów etycznych.

Niezależna inicjatywa IEEE 7000-2025 ma stać się punktem odniesienia dla certyfikacji systemów autonomicznych opartych na uczciwych praktykach biznesowych. Równie ważna jest ochrona pracowników zgodna z konwencją Międzynarodowej Organizacji Pracy nr 190 dotyczącą godziwych wyn