Dr Roland Zarzycki: Uratuje nas ignorancja?

W trzeciej dekadzie XXI wieku targają nami emocje dotyczące zapaści na rynku pracy, (bez)użyteczności człowieka, a choćby sensu jego istnienia. Eksperci prześcigają się w prognozowaniu najbardziej prawdopodobnych trajektorii rozwoju rynków oraz technologii, a uczelnie oferują coraz bardziej wymyślne programy kształcenia skrojone pod te fantasmagoryczne przyszłe okoliczności. Pytanie, jakiego ludzkość od dawna sobie natomiast nie zadaje, brzmi: czemu adekwatnie służy obecna praca miliardów ludzi? Praca – wykonywana w dobie choćby nie obfitości, co nadmiaru.

Czy świat faktycznie przetrwa, tylko jeżeli człowiek wygra heroiczne starcie z agentami AI na rynku pracy? Czy rzeczywiście kluczem do szczęścia pozostało lepsze wpasowanie kompetencji naszych dzieci do wyścigu szczurów na technologicznych sterydach? Czy sukces na rynkach pracy przyszłości naprawdę bezpośrednio zależy od dalszego podtrzymywania globalnego cyrku hiperkonsumpcji?

Pięć wieków po błyskotliwym pamflecie Erazma z Rotterdamu widzimy, iż rozwiązanie wyzwań współczesności polega na tym, iż będziemy coraz dynamiczniej kształcili się w zakresie głupoty i ignorancji.

Przyszłość pracy: między euforią a histerią

Śledząc bieżącą debatę i spekulacje na temat rozwoju AI, można nabrać przekonania, iż zapotrzebowanie na usługi eksperckie w tym zakresie rozwiąże wszelkie problemy z bezrobociem, choćby gdy rynek pracy zaleją inteligentni agenci. Liczba szkoleń, ekspertyz czy predykcji, jakie przetaczają się przez Internet, rośnie proporcjonalnie do ich jałowości.

Cały ten teatr rozgrywa się, rzecz jasna, z zachowaniem wszelkich pozorów profesjonalizmu. Poważne nazwiska, dyplomy, marki i partnerzy. W efekcie otrzymujemy materiały równie pozornie poważne (por. np.: Alexander et al. 2025), a w istocie jawnie oderwane nie tylko od pryncypiów ekonomii, ale też – choćby i bardziej – od realiów psychospołecznych. Co intrygujące, większość tego typu treści może już dziś wypluć bez problemu pierwszy lepszy model inteligencji generatywnej. Jednak paradoksalnie pracy wciąż przybywa. Nadmiarowej dyskusji towarzyszy nadmiar emocji – od euforii po histerię – które debatom dodają kolorytu, a ofertom eksperckim swoistego uprawomocnienia.

Oczywiście, w zalewie pustosłowia można znaleźć także opracowania, które oferują stosunkowo rzetelny przegląd tej cywilizacyjnej spekulacji. Mądrości te zgrabnie referuje Soha Rawas (2024), wskazując, iż rozwój AI wpłynie głównie na takie obszary cywilizacji jak zatrudnienie, bezpieczeństwo, etyka oraz wielowymiarowo pojęta autonomia człowieka (por. też: Felten et al. 2021 czy Mucci 2024). Wśród ryzyk wymienia z kolei bezrobocie, zagrożenia dla środowiska naturalnego, nierówności społeczne, brak transparentności i prywatności, a także różnego rodzaju napięcia etyczne czy egzystencjalne.

Brzmi to dość ogólnikowo, ale tyle właśnie udało się nam jako ludzkości dotychczas ustalić. Przy czym większość sporów wokół tak zakreślonych tematów wynika raczej z rozmycia definicji pojęć takich jak inteligencja czy świadomość, niż z istotnych rozbieżności poznawczych. Co bynajmniej nie zniechęca debatujących do darcia szat i profetycznych uniesień.

Mamy na rynku także opracowania, które starają się uchwycić wzmiankowane zjawiska ilościowo, z jakby większą precyzją. Na przykład autorzy Future of Jobs Report (WEF 2025) wskazują konkretne trendy, które będą kształtować rynek pracy w perspektywie roku 2030. Wśród nich są zmiany technologiczne i demograficzne, fragmentacja geoekonomiczna, niepewność gospodarcza i zielona transformacja. Będą one prowadzić do wzrostu zapotrzebowania nie tylko na szeroko pojęte kompetencje cyfrowe (m.in. umiejętność tworzenia i korzystania z AI), ale także na umiejętność myślenia kreatywnego, odporność, elastyczność i zwinność. Wśród kompetencji przyszłości najwyższe notowania ma myślenie analityczne – czymkolwiek ono jest.

Miejsc pracy dostarczyć ma walka ze zmianami klimatu. Automatyzacja oraz rozwiązania inteligentne sprawią, iż miejsc tych będzie zarazem ubywać i przybywać. 59 na 100 pracowników potrzebowało będzie prze- lub dokwalifikowania. Najszybciej rozwijać będą się obszary związane z analizą dużych zbiorów danych, fintechem czy AI, a także inżynierskie z sektora ekologicznego i energetycznego. Zapaści spodziewać się możemy za to wśród pracowników biurowych, kasjerów i urzędników niskiego szczebla. Co istotne, w perspektywie roku 2030 nieco ponad połowa pracodawców (52 proc.) przewiduje przeznaczanie większej części przychodów na wynagrodzenia, a jedynie 8 proc. spodziewa się, iż ten udział spadnie. Poznawczo fascynujące jest zestawienie precyzji tych danych z ich absolutnie spekulatywnym fundamentem, raport, o którym mowa, nie proponuje bowiem żadnych holistycznych modeli, które pozwoliłyby wyliczyć bilans łączny wpływu tych dziesiątków zmiennych i czynników na transformację edukacji i rynku pracy.

Badania prowadzone są także nad Wisłą. Wartym uwagi efektem współpracy NASK z Międzynarodową Organizacją Pracy (ILO) jest raport z 2025 roku Generatywna sztuczna inteligencja a polski rynek pracy, który do pewnego stopnia potwierdza powyższe ustalenia. Przykładowo, najbardziej narażeni na negatywne działanie GenAI są pracownicy biurowi, wśród których aż 71,2 proc. wykonuje zadania możliwe do zautomatyzowania. Ponownie, uderza tu precyzja liczby w zestawieniu z płynnością opisywanej przez nią kategorii („możliwe do zautomatyzowania”).

Polski raport także dostarcza nowych, interesujących wglądów. Jednym z nich jest ustalenie istotnie wyższej ekspozycji kobiet na ryzyko utraty pracy niż mężczyzn. Dalszymi czynnikami różnicującymi jest wiek oraz doświadczenie w użytkowaniu GenAI. Poznawczo wartościowe staje się rozróżnienie użytkowników GenAI na „intensywnych” i „okazjonalnych”, co następnie pozwala identyfikować rozbieżne obawy, a także potrzeby tych grup: umiejętność krytycznej oceny wyników przez tych pierwszych i budowanie podstawowej świadomości technologicznej wśród tych drugich.

Co jednak kluczowe, także i ten raport w istotnej mierze bazuje na percepcjach, obawach i oczekiwaniach respondentów, a nie na twardym rachunku. Mówi nam więc coś o kompetencjach przyszłości o tyle tylko, o ile statystycznie nie mylimy się w naszym postrzeganiu głównych wektorów zmian społecznych i technologicznych. Oczywiście, percepcja zaklina rzeczywistość.

Alienacja i bezsens

Proces alienacji człowieka od pracy doprowadził nas do miejsca, w którym stan ten można śmiało uznać za normę. choćby jeżeli zastępy HR-owców wciąż dwoją się i troją, by nadać działaniom pracowników znamiona wzniosłości i misji, to w istocie mało komu już dziś przyświecają inne cele niż zarobkowe. I choć w wielu z nas wciąż żywa jest potrzeba, by nasza praca była czymś więcej niż zaspokajaniem potrzeb materialnych, to właśnie alienacja odbiera możliwość realizacji głębszych jej sensów. Wraz z kapitulacją opisanego przez Webera etosu Beruf obserwujemy pandemię zawodowego bezsensu. Co ciekawe, prowadzi to do wykształcenia nowej kompetencji: zachowywania tzw. work-life balance. Napędza ona rozwój osobisty cierpiętników z klimatyzowanych biur pierwszego świata, a więc przedstawicieli społeczeństwa zmęczenia, jak ujął to Byung-Chul Han (2015).

Według danych Banku Światowego połowa osób pracujących na świecie zaangażowana jest w przemysł lub rolnictwo (BŚ 2022). Według ILO w roku 2020 sektor handlu detalicznego i hurtowego zapewniał globalnie ponad 420 milionów miejsc pracy (Kapya 2023). Jaka część tej gigantycznej machinerii jest niezbędna dla przetrwania gatunku ludzkiego? Jaka jej część niezbędna jest do zapewnienia szczęścia czy życiowej satysfakcji?

Dzisiejsze modele dobrego życia wmawiają nam, iż konsumpcja jest drogą do szczęścia (Bauman 2008), zarazem szereg klasycznych już badań dowodzi, iż pieniądze dostarczają nam go w mocno ograniczonym zakresie (por.: Deaton & Kahneman 2010). Sytuacja komplikuje się jeszcze bardziej, gdy uwzględnimy, iż za sprawą rosnącej skuteczności metod marketingowych coraz częściej skłonni jesteśmy płacić innym za możliwość oglądania, jak doświadczają różnego rodzaju rozkoszy – zamiast przeżywać ją samodzielnie i za darmo. Służą temu takie gałęzie gospodarki jak show-biznes, e-sport profesjonalny czy pornografia.

Trudno oszacować, ilu z nas rutynowo i zawodowo przyczynia się do rozwoju przedsięwzięć, które żerują na transpasywności i pogrążają świat w iluzjach życiowej satysfakcji. Nie ulega jednak wątpliwości, iż już na długo przed nastaniem doby AI znacząca część ludzkości zaangażowana była w pracę nie tylko zbędną dla przetrwania gatunku, ale też przeciwskuteczną z perspektywy pomnażania ludzkiego szczęścia. Jedną sprawą jest przy tym stwierdzenie, iż – jak to w tej chwili powszechnie przyjmuje się mocą rynkowego dogmatu – żadna praca nie hańbi. Inną kwestią pozostaje to, czy praca społecznie szkodliwa może nieść satysfakcję?

Obserwujemy zatem dziś nie tylko wyobcowanie człowieka wobec owoców jego pracy, ale także bezprecedensową skalę jej bezsensu. Czy rozwój AI może taką konfiguracją globalnego ładu konsumpcyjnego zachwiać? Centralizacja procesów konsumpcyjno-produkcyjnych – tym razem już nie pod władzą partii komunistycznej, ale genialnie efektywnych systemów informatycznych – z pewnością mogłaby wyeliminować ciężką pracę miliardów ludzi. Niekoniecznie jednak wpisywałoby się w obecny porządek pola władzy.

Banałem jest dziś stwierdzenie, iż problem globalnych niedostatków jest nie tyle związany z deficytami produkcyjnymi, ile z wadliwą dystrybucją podporządkowaną wektorom wyzysku (por. np.: Chancel et al. 2022; ONZ 2023). Podczas gdy dzięki rozwojowi technologicznemu, a w szczególności AI, wszyscy moglibyśmy pracować znacznie mniej, w praktyce pogłębia on nierówności (UNCTAD 2021). Zresztą już w czasach rewolucji przemysłowej mogło się wydawać, iż nasze potrzeby materialne niedługo zostaną łatwo zaspokojone. Tak się nie stało. Great decoupling – czyli proces oddzielenia globalnego wzrostu produktywności od realnego wzrostu płac większości pracowników – którego świat doświadczył pół wieku temu (Brynjolfsson & McAfee 2015), pokazał dobitnie, iż elity władzy nie mają żadnego interesu w tym, by zmniejszać obciążenie ludzi pracą. W tym kontekście eksperymenty z dochodem gwarantowanym, dyskusje nad skróceniem tygodnia pracy czy Cele Zrównoważonego Rozwoju traktować należy raczej jako listki figowe dla globalnego układu sił oraz wyzysku.

Z tego wszystkiego wynika dość jednoznacznie, iż moglibyśmy znacząco ograniczyć zatrudnienie na świecie bez uszczerbku dla naszego zdrowia czy szczęścia. To ostatnie zresztą, jak wiemy jeszcze od Ingleharta (1971), w czasach postmaterializmu organizowane może być na różne pozakonsumerystyczne sposoby. Współczesny nadmiar pracy wynika przede wszystkim z potrzeby zaspokajania nieustannie pobudzanych potrzeb konsumpcyjnych nielicznych z nas. Najtęższe mózgi świata coraz częściej pracują nie nad rozwiązaniem globalnych wyzwań, ale nad spełnianiem narcystycznych zachcianek miliarderów.

W istocie kompetencje przyszłości będą miały więc większe zastosowanie w wymiarze neurotycznym niż realnym. Jak zauważa Andrzej Leder (2023), ekonomia to stan umysłu – w tym sensie to nie czynniki materialne czy technologiczne będą decydowały o przyszłości rynku pracy, ale poziom naszej świadomości oraz skłonności do akceptacji gospodarczych absurdów.

Przyszłość kompetencji

Stało się jasne, iż dla wiedzy nie ma przyszłości. Od kiedy do powszechnego użytku weszły narzędzia takie jak Wikipedia czy choćby podstawowa wyszukiwarka Google, coraz mniej racjonalne – z perspektywy pracodawcy – wydaje się płacenie za wiedzę ogólną pracownika. Co prawda wciąż jeszcze jakąś wartość rynkową ma wiedza specjalistyczna, zwłaszcza w wymiarze know-how, ale w dobie AI obserwujemy jej błyskawiczną deprecjację (Xie 2025).

Zarazem, paradoksalnie, obserwujemy wielkie rozczarowanie i rosnące zaniepokojenie spadkiem poziomu wiedzy ogólnej (EC 2024). Coraz więcej Europejczyków myśli, iż ludzie żyli w tych samych czasach co dinozaury lub iż antybiotyki zabijają zarówno wirusy, jak i bakterie. Problem polega na tym, iż od dłuższego czasu mówi się o konieczności dopasowania edukacji do potrzeb rynku pracy – i tak też jest ona formatowana. Czy ktokolwiek z nas ma szansę na lepszą wypłatę z tytułu tego, iż wie, kiedy żyły dinozaury? Wbrew oficjalnym deklaracjom, rynek pracy oczekuje, iż absolwenci będą bezmyślnie wpasowywali się w korporacyjne tryby, a ostatnią rzeczą, która byłaby w tym pomocna, jest wiedza ogólna i krytyczne myślenie.

W znanej triadzie opisującej wartość absolwenta programów nauczania – wiedza, kompetencje, postawy – obserwujemy więc wykruszenie się pierwszego ogniwa. Znalazło to interesujące odzwierciedlenie w konstrukcji międzynarodowego badania PISA, mierzącego w skali globalnej umiejętności uczniów przed 15. rokiem życia: na przestrzeni ostatnich dekad nastąpiło wyraźne przesunięcie akcentów od wiedzy ku kompetencjom. Można więc zapytać, jak długo ekspansji technologii, w tym AI, opierać będzie się drugi człon tej triady. Wydaje się, iż kwestią czasu jest kolejne przesunięcie, tym razem ku postawom (por.: Zarzycki 2025).

Co zaś będzie cenił rynek? Z pewnością dane, bo stają się one dobrem deficytowym (Mucci 2024). Chociaż na różne sposoby próbuje się generować je sztucznie, to jednak oryginalne dane – pochodzące z faktycznych ludzkich zachowań – są systemowi niezbędne dla urealnienia sposobów funkcjonowania inteligentnych agentów (por.: Zuboff 2019). Bycie człowiekiem samo w sobie pozostanie więc jakoś cennym aktywem.

Co więcej, mimo automatyzacji i umasowienia różnego rodzaju produkcji, należy spodziewać się, iż produkty tworzone przez ludzi – w tym usługi edukacyjne dostarczane przez ludzkich nauczycieli – prawdopodobnie zostaną uznane przez rynek za segment premium. Podobne zjawisko obserwujemy w odniesieniu do żywności: bogaty konsument wybiera lody rzemieślnicze i piwo kraftowe. Jest to zresztą zgodne z prawami popytu i podaży: wiedza staje się dostępna zbyt łatwo, a rękodzieło zyskuje na wartości.

Na marginesie można wskazać na inne interesujące zjawisko socjologiczno-rynkowe pochodzące ze świata szachów. Od jakiegoś czasu „sztuczne inteligencje” grają w szachy lepiej niż ludzie, co początkowo wiązało się z pewnego rodzaju euforią wokół grających maszyn. Część obserwatorów szachów wręcz przerzuciła się na oglądanie zawodów, w których rywalizowały ze sobą już tylko inteligentne algorytmy, żaden śmiertelnik bowiem od dawna nie ma z nimi najmniejszych szans. Moda ta jednak mija. Choć wiemy, iż AI grają lepiej, to wróciliśmy do kibicowania niedołężnym – w zestawieniu z maszynami – wysiłkom graczy ludzkich. Inną kwestią jest plaga oszustw, kiedy ludzcy gracze w niedozwolony sposób posiłkują się technologią, by symulować wyższy poziom gry, jednocześnie zachowując ludzką tożsamość. To także mówi nam wiele o tym, jakie kompetencje lub ich pozory ceni rynek.

W kontekście czysto zawodowym – gdzie nie tyle liczy się autorstwo czy samodzielność, ile efekt – kluczową kompetencją staje się umiejętność korzystania z inteligentnych asystentów. W skali makro pracodawcy potrzebować więc będą sprawnie działających zespołów złożonych z ludzi oraz sztucznych inteligencji, które będą adekwatnie zarządzane w takim hybrydowym środowisku pracy, co z kolei wiąże się z dalszymi wyzwaniami na szczeblu menedżerskim.

Ostatecznie możemy spojrzeć na dyskutowane tu zagadnienia w jeszcze jeden sposób. AI swoje kompetencje buduje poprzez identyfikację schematów zachowań, które można odnaleźć w danych. Robi to diablo dobrze. Rodzi się więc pytanie: czy istnieje coś, czego nie można się w ten sposób nauczyć? Istnieje. Tym czymś jest łamanie schematów. Oczywiście, mając dostatecznie dużo metadanych, algorytm może zauważyć, w jaki sposób łamanie schematu na poziomie danych prowadziło do innowacyjnych rozwiązań – i w ten sposób zdobyć tę umiejętność.

Trudność jednak polega na tym, iż do tego potrzebna jest metarefleksja. Człowiekowi przychodzi ona stosunkowo łatwo, podobnie jak meta-metarefleksja, która pozwala łamać schematy w łamaniu schematów. I choć algorytmy genetyczne i różnego rodzaju triki programistyczne pozwalają konstruować architektury sieciowe radzące sobie z tym problemem, to dla sztucznych inteligencji będzie to zadaniem zawsze trudniejszym i obarczonym koniecznością pozyskania zbiorów danych wyższego szczebla. Jakkolwiek jest to rozczarowujące – bo nie układa się w zgrabne i influencersko płodne 4C czy 7F – kluczowa kompetencja przyszłości jest tylko jedna i jest nią krytyczne myślenie (por.: Zarzycki 2025, Zarzycki 2013) rozumiane właśnie jako umiejętność przełamywania reguł i kształtowania sensów.

Apoteoza ignorancji

W obliczu całej tragedii ludzkiego losu oraz rosnącego zagrożenia bezwartościowością pracy i brakiem sensu ludzkiej egzystencji, wciąż pozostaje nam jeden jeszcze oręż w walce z rewolucją technologiczną. Ignorancja. Od dawna zaspokajanie naszych cywilizacyjnych potrzeb nie musi wiązać się z katorżniczą pracą miliardów ludzi – jednak z powodu ignorancji, wyzysku oraz bezrefleksyjnej konsumpcji od dawna jesteśmy w stanie utrzymywać te miliardy miejsc pracy. Co więcej, niektórzy argumentują, iż to właśnie dzięki naszej heroicznej postawie, która przejawia się na przykład kupowaniem koszulek szytych przez dzieci, w gruncie rzeczy ofiarujemy im szansę na wydobycie się z nędzy i lepsze życie. Ba, walczymy w ten sposób z globalnym bezrobociem!

Jednocześnie akceptujemy pracę nieformalną wykonywaną również przez miliardy ludzi, zwłaszcza kobiety, za którą system nie przewiduje żadnego wynagrodzenia – a przecież byłoby to banalnie prostym rozwiązaniem problemu niedostatku płatnych miejsc pracy. Zgodnie jednak z agnotologicznymi tezami Betancourta (2016) kapitalizm w ogóle nie byłby możliwy, gdyby nie szeroka i systemowo reprodukowana ignorancja. Tak też, choć jako ludzkość nie rozwiązaliśmy jak dotąd większości naszych problemów duchowych, to udało nam się stworzyć broń masowej zagłady i coraz śmielej nią wymachujemy.

Jak swego czasu trafnie zauważył Carl Sagan (1996), stworzyliśmy cywilizację opartą na nauce i technologii, ale niemal nikt jej nie rozumie. To idealny przepis na katastrofę. To także pewna kompetencja. I adekwatnie – w obliczu coraz mniejszej kontroli nad produktami naszego własnego intelektu, w tej chwili dodatkowo zamplifikowanymi przez AI, a zwłaszcza wraz ze zbliżaniem się do osobliwości (Kurzweil 2024) – moglibyśmy triumfalnie obwieścić za Sokratesem, iż coraz bardziej wiemy, iż wiemy coraz mniej.

Gdyby nie to, iż ten fakt również skutecznie ignorujemy.

Bibliografia

Alexander, S., Dean, R., Kokotajlo, D., Larsen, Th., Lifland, E. (2025) AI 2027, ai-2027.com/ (dostęp: 2025.07.13)

Bauman, Z. (2008) Życie na przemiał. Konsumpcja i społeczeństwo, Wydawnictwo Sic!

Betancourt, M. (2016) The critique of digital capitalism: An analysis of the political economy of digital culture and technology, Punctum Books. doi:10.21983/P3.0125.1.00

Brynjolfsson, E. & McAfee, A. (2015) The Great Decoupling: An Interview with Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee, rozmowa przeprowadzona przez A. Bernstein i A. Ramana dla Business Harvard Review, hbr.org/2015/06/the-great-decoupling (dostęp: 2025.07.13)

BŚ (2022) World Development Indicators, World Bank, datatopics.worldbank.org/world-development-indicators (dostęp: 2025.07.13)

Chancel, L. et al. (2022) World Inequality Report, World Inequality Lab

Deaton A., Kahneman D. (2010) High income improves evaluation of life but not emotional well-being, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 107 (38) 16489-16493, doi.org/10.1073/pnas.1011492107

EC (2024) Eurobarometer 2024 – European citizens’ knowledge and attitudes towards science and technology, European Commission

Felten, E., Raj, M., Seamans, R. (2021) Occupational, industry, and geo- graphic exposure to artificial intelligence: A novel dataset and its potential uses, Strategic Management Journal, 42(12), 2195–2217, doi. org:10.1002/smj.3286

Han, B.-C. (2015) Społeczeństwo zmęczenia, Wydawnictwo Karakter

Inglehart, R. (1971) The Silent Revolution in Europe: Intergenerational Change in Post-Industrial Societies, American Political Science Review. 65 (4): 991–1017 doi:10.2307/1953494

Kapya, D. (2023) Statistical profile of the wholesale and retail trade sector, International Labour Organization, Wrzesień 2023

Kurzweil, R. (2024) The singularity is nearer: When we merge with AI, United States: Viking

Leder, A. (2023), Ekonomia to stan umysłu. Ćwiczenie z semantyki języków ekonomicznych, Wydawnictwo Krytyki Politycznej

Mucci T. (2024) The future of AI: trends shaping the next 10 years, IBM Writer, ibm.com/think/insights/artificial-intelligence-future (dostęp: 2025.07.13)

NASK & ILO (2025) Generatywna sztuczna inteligencja a polski rynek pracy, raport badawczy, Naukowa i Akademicka Sieć Komputerowa i International Labour Organization, Czerwiec 2025

ONZ (2023) The State of Food Security and Nutrition in the World 2023, Organizacja Narodów Zjednoczonych

Rawas, S. (2024) AI: the future of humanity. Discov Artif Intell 4, 25 (2024). doi:10.1007/s44163-024-00118-3

Sagan, C. (1996) The demon-haunted world: Science as a candle in the dark. Ballantine Books

UNCTAD (2023) Digital Economy Report 2021, United Nations Conference on Trade and Development

WEF (2025) Future of Jobs Report, Insight Report, World Economic Forum, Styczeń 2025

Xie, Y. (2025) The Social Impact of Generative LLM-Based AI, wykład plenarny podczas konferencji International Chinese Sociological Association, Chengdu

Zarzycki, R. (2013) Information inflation and spectacularization of meanings as sources of hyperreality [w:] K. Dąbrowska, Ł. Huculak, J. Jernajczyk, B. Skowron, M. Zakrzewska, R. Zarzycki (red.), Excess and Lack, Wrocław Academic Hub, Wrocław, s.: 161-171

Zarzycki, R. (2025) Critical Thinking as a Key to Competence Building in Sustainable Development [w:] Annelin, A., Boström, GO., Filho, L., W., Gasparetto Rebelatto, B. (red.) Competence Building in Sustainable Development, World Sustainability Series, Springer, doi.org:10.1007/978-3-031-80380-2_17

Zuboff, S. (2019) The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. PublicAffairs

—

Foto.: LA_GENTLE MONSTER_1, cropped by the RPN team, CC BY 4.0.

—

Tekst pochodzi z numeru Res Publiki Nowej Eye to AI. Świat w czasie techno-rewolucji opublikowanego 17.11.2025.