Jasne, oto przepisana treść artykułu w języku polskim, ze wskazówkami dla polskich startupów planujących współpracę z MON w zakresie AI. 
Konflikt między Pentagonem a firmą Anthropic, a następnie wejście OpenAI na podobny grunt współpracy, to coś więcej niż tylko kolejna odsłona rywalizacji w świecie AI. To testowanie nowego modelu relacji między państwem a dostawcami modeli językowych. Pytania, które się pojawiają, dotyczą: kto ustala granice użycia technologii, kto ponosi odpowiedzialność i czy prywatna firma może negocjować warunki wykorzystania swojej technologii przez wojsko. Anthropic publicznie postawił dwa „czerwone światła” – masową inwigilację obywateli i w pełni autonomiczne systemy uzbrojenia. Po fiasku rozmów, firma została przez Pentagon formalnie uznana za „ryzyko w łańcuchu dostaw” (supply chain risk). OpenAI przyznało, że podziela te same obawy, dodając trzecią – zautomatyzowane podejmowanie decyzji w kluczowych obszarach.
Nie „czy”, a „kiedy” i „jak” – polska perspektywa
Z polskiej perspektywy ten amerykański spór nie jest abstrakcyjny. Ministerstwo Obrony Narodowej już przyjęło „Resortową strategię sztucznej inteligencji do roku 2039”, uznając implementację AI za priorytet dla rozwoju Sił Zbrojnych RP. W 2025 roku powołano Centrum Implementacji Sztucznej Inteligencji w ramach Wojsk Obrony Cyberprzestrzeni. Co więcej, MON podpisało porozumienia o współpracy z gigantami technologicznymi, takimi jak Microsoft i Palantir. To oznacza, że Polska nie pyta już czy obronność powinna korzystać z AI, ale jak to zrobić.
Czytaj także: Polskie korzenie, europejska obronność, globalny zasięg: poznaj szczegóły funduszu Future Tech Poland
Dlatego warto zadać sobie pytanie: czy polskie MON mogłoby nawiązać podobną współpracę z firmą tworzącą modele LLM? Tak, i strategicznie byłoby to uzasadnione. Kluczowy warunek: taka współpraca musi opierać się na budowaniu kontrolowanej zdolności państwa, a nie tylko na zakupie technologii w modelu „czarnej skrzynki”. Polska ma już podstawy instytucjonalne do uruchomienia takich projektów. Ekosystem modeli językowych nie musi oznaczać partnerstwa wyłącznie z amerykańskimi gigantami. Istnieją modele tworzone bliżej polskiego kontekstu, jak na przykład Bielik, który można zainstalować lokalnie (on-premise) i który jest pozycjonowany jako polski „suwerenny model językowy”.
Po co polskiemu wojsku LLM?
Celem nie jest to, by model „dowodził”, lecz by usprawnił pracę sztabową i analityczną. Najbardziej praktyczne zastosowania są dziś mało widowiskowe, ale niezwykle cenne:
- Przeszukiwanie i streszczanie dokumentacji.
- Tłumaczenia i standaryzacja komunikacji wielojęzycznej.
- Analiza raportów i wyciąganie wniosków (lesson learned).
- Wsparcie OSINT (Open Source Intelligence).
- Praca na procedurach logistycznych, technicznych i serwisowych.
- Odciążenie cyberobrony i analityki zagrożeń.
Zarówno NATO, jak i amerykański Departament Obrony od lat postrzegają AI przede wszystkim jako technologię wspierającą przewagę informacyjną, szybkość analizy i jakość decyzji, a nie tylko jako element systemów ofensywnych.
Czytaj także: „Aby być liderem NATO, nie wystarczy kupować czołgów” – polskie MON formalizuje współpracę z Palantir Technologies
To ważna lekcja z amerykańskiego sporu. Największa kontrowersja nie dotyczyła samego faktu wdrażania modelu w obronności, ale tego, czy prywatna firma powinna zgadzać się na każde „lawful use” deklarowane przez państwo, nawet jeśli uważa pewne scenariusze za zbyt ryzykowne. Anthropic nie kwestionował decyzji wojskowych, ale nie chciał dopuścić do wykorzystania modeli w masowej inwigilacji czy w pełni autonomicznych systemach uzbrojenia. Pentagon uznał to za niedopuszczalne ograniczenie. Spór ten przeniósł debatę z obszaru „dostaw dla obronności” do obszaru „uczestnictwa w użyciu siły”.
Najpierw do koszar, nie na front – proponowane kroki dla MON
W Polsce współpraca z dostawcami LLM powinna być od początku oparta na ściśle zdefiniowanym katalogu zastosowań. Pierwszy etap nie powinien obejmować żadnych funkcji związanych z autonomicznym użyciem siły, targetowaniem czy automatycznym podejmowaniem decyzji operacyjnych. Znacznie rozsądniej jest zacząć od zastosowań „back office for defense”, takich jak:
- Zarządzanie dokumentacją.
- Logistyka.
- Cyberbezpieczeństwo.
- Utrzymanie sprzętu.
- Analiza otwartych źródeł.
- Wsparcie szkolenia i symulacji.
Takie podejście jest zgodne ze strategią MON i zasadami NATO dotyczącymi odpowiedzialnego użycia AI: legalności, odpowiedzialności, rozliczalności, wyjaśnialności, śledzalności, niezawodności, sterowalności i ograniczania uprzedzeń.
Drugi kluczowy warunek to suwerenność techniczna i danych. Jeśli model ma przetwarzać wrażliwe materiały, musi działać w środowisku kontrolowanym przez państwo lub wykonawcę przestrzegającego wojskowych standardów bezpieczeństwa. Należy zadbać o pełny łańcuch zależności: gdzie działa model, kto ma dostęp do logów, jak wygląda aktualizacja, kto przeprowadza testy bezpieczeństwa (red teaming), jak długo dostawca utrzymuje wersję systemu i czy państwo ma plan migracji do innego dostawcy. Preferowana powinna być architektura on-premise lub przynajmniej sovereign cloud, z prawem do audytu, testów penetracyjnych i planem wyjścia z kontraktu. Działania MON w zakresie budowy Centrum Implementacji AI i porozumienia z Microsoftem czy Palantirem wskazują, że taka logika partnerstw jest już obecna.
Czytaj także: Cyberarmia 2039. Polska stawia na sztuczną inteligencję
Trzeci warunek ma charakter prawny i etyczny: polskie „czerwone linie” muszą być zapisane w umowie z góry, a nie pozostawione do późniejszej interpretacji. Mimo że systemy wojskowe są w pewnym stopniu wyłączone z regulacji AI Act, to właśnie dlatego potrzebne są własne, rygorystyczne zasady kontraktowe i nadzorcze.
Podwyższony rygor – jakie warunki powinniśmy postawić?
Co powinno znaleźć się w takiej umowie? Oto propozycje:
- Zakaz wykorzystania modelu do masowej inwigilacji obywateli.
- Zakaz samodzielnego generowania rekomendacji o użyciu siły śmiercionośnej bez znaczącej kontroli człowieka.
- Obowiązek pełnego logowania interakcji, wersjonowania modelu i możliwości rekonstrukcji jego działania (forensic reconstruction).
- Wymóg okresowych ewaluacji jakości na polskich danych i w polskim kontekście językowym.
- Zakaz trenowania modelu na danych wojskowych bez wyraźnej zgody państwa.
- Jasna odpowiedzialność dostawcy za bezpieczeństwo aktualizacji i zarządzanie podatnościami.
Takie warunki są spójne z interesem państwa i publicznie deklarowanymi zasadami NATO i amerykańskiego DoD dotyczącymi odpowiedzialnego użycia AI.
Korzyści z dobrze skonstruowanej współpracy mogą być realne:
- Wzrost tempa pracy analitycznej i sztabowej: mniej czasu na manualne przeglądanie dokumentów, szybsze łączenie informacji, lepsze wsparcie dla dowódców i specjalistów.
- Budowa kompetencji państwa, nie tylko zakup usługi: jeśli umowa zawiera komponent transferu wiedzy, wspólne testy i szkolenia kadr, MON buduje długofalową zdolność.
- Wzmocnienie polskiego przemysłu: dobrze skonstruowane partnerstwo może wciągnąć do łańcucha wartości polskie uczelnie, zespoły badawcze i firmy pracujące nad modelami językowymi czy cyberbezpieczeństwem. Polski kontekst językowy jest kluczowy – modele trenowane po polsku, jak Bielik, mają tu naturalną przewagę.
Czytaj także: Czy startupom i inwestorom potrzebny jest fundusz SAFE? Eksperckie komentarze: Krzysztof Borowicz, Paweł Michalski, Max Moldenhauer, Szymon Struszyński, Mateusz Bodio
Jak nie wejść na minę?
Największe ryzyko nie polega na tym, że polskie MON „przesadzi” z LLM-ami. Większym zagrożeniem jest wdrożenie źle zaprojektowane: z jednym dostawcą, bez audytu, bez planu wyjścia, bez własnych testów i bez jasnych granic użycia. Amerykański przykład pokazuje, że konflikt zaczyna się dużo wcześniej – na etapie ustalania zasad gry. Polska, obserwując ten spór, ma luksus uczenia się na błędach innych.
Wniosek jest prosty: tak, polskie Ministerstwo Obrony mogłoby i powinno współpracować z firmami tworzącymi LLM-y. Jednak pierwszym celem nie powinno być „wojskowe ChatGPT”, lecz bezpieczna, suwerenna i rozliczalna warstwa językowa dla obronności – zbudowana wokół danych, procedur, audytu i człowieka w pętli decyzyjnej. W obronności największą wartością AI jest przewaga poznawcza, a tę można budować tylko wtedy, gdy państwo nie oddaje kontroli nad modelem.
Zdjęcie okładkowe: fanpage Wojska Polskiego
### Wyniki Biznes Fakty: * **Granty i Dotacje 2026:** Ministerstwo Obrony Narodowej aktywnie inwestuje w AI. Warto śledzić zapowiedzi dotyczące funduszy i programów wsparcia dla innowacyjnych rozwiązań w obszarze sztucznej inteligencji dla sektora obronności. * **Rejestracja i Współpraca:** Polskie startupy działające w obszarze AI, zwłaszcza te oferujące modele językowe, powinny rozważać nawiązanie kontaktu z MON. Kluczowe jest przygotowanie oferty uwzględniającej bezpieczeństwo, suwerenność danych oraz jasne zasady współpracy. * **Polskie Modele Językowe:** Rozwój rodzimych modeli, takich jak Bielik, daje polskim firmom przewagę w kontekście specyfiki języka i potrzeb polskiego wojska. Warto podkreślać te atuty podczas rozmów z potencjalnymi partnerami. * **Bezpieczeństwo i Kontrola:** MON stawia na odpowiedzialne wdrożenie AI. Upewnij się, że Twoje rozwiązanie spełnia rygorystyczne wymogi dotyczące bezpieczeństwa, audytu i kontroli nad danymi. Skup się na zastosowaniach wspierających pracę analityczną i sztabową, unikając na początkowym etapie rozwiązań związanych z autonomicznym użyciem siły.
Oryginał artykułu : mamstartup.pl