Google przenosi zespół ds. odpowiedzialności AI z DeepMind do działu lobbingowego

Google przenosi swój zespół odpowiedzialny za ocenę bezpieczeństwa modeli AI z laboratorium DeepMind do działu Global Affairs, który zajmuje się lobbingiem i relacjami z regulatorami. Zmiana, ogłoszona pracownikom mailem pod koniec sierpnia, wchodzi w życie od 1 września i budzi niepokój części zespołu co do niezależności prowadzonych badań.

Co dokładnie się zmienia

Zespół nazywany wewnętrznie jednostką ds. odpowiedzialności AI (AI responsibility) do tej pory działał w ramach Google DeepMind, laboratorium badawczego odpowiedzialnego za rozwój modeli Gemini. Jego zadaniem jest testowanie modeli pod kątem najpoważniejszych zagrożeń, w tym możliwości wykorzystania ich do budowy broni chemicznej, biologicznej, radiologicznej czy jądrowej, a także analiza wzorców interakcji użytkowników z chatbotami i ich wpływu psychologicznego.

Po zmianie zespół przechodzi pod skrzydła Global Affairs, pionu Google i Alphabet kierowanego przez Kenta Walkera, który nadzoruje politykę treści, relacje rządowe i regulacyjne oraz sprawy prawne i compliance. To właśnie ten dział odpowiada za lobbing firmy wobec regulatorów na całym świecie, w tym w sprawach dotyczących regulacji sztucznej inteligencji.

Obawy pracowników

Część osób z zespołu obawia się, że nowa struktura raportowania ograniczy ich niezależność badawczą i utrudni dostęp do zespołów rozwijających modele Gemini wewnątrz DeepMind. Kilku pracowników próbowało jeszcze przed 1 września przenieść się do grup badawczych, które pozostają w strukturze laboratorium - te wnioski o transfer zostały jednak odrzucone.

Helen King, wiceprezes Google DeepMind kierująca zespołem, starała się uspokoić pracowników w wewnętrznej korespondencji, zapewniając że priorytety badawcze się nie zmienią, a publikowanie wyników na zewnątrz nadal będzie wspierane. Zapewniła też, że zespół zachowa dostęp do infrastruktury obliczeniowej DeepMind oraz obecny poziom zatrudnienia.

Publikowanie badań na zewnątrz nadal jest wspierane i ważne - Helen King, wiceprezes Google DeepMind

Wiele zespołów w Google pracuje nad bezpieczeństwem i odpowiedzialnością AI, a łącząc nasze zespoły ds. odpowiedzialności AI bliżej siebie, wzmacniamy ich zdolność do informowania o bezpieczeństwie naszych modeli i produktów - rzeczniczka Google

Szerszy kontekst reorganizacji

Przenosiny zespołu to element głębszej przebudowy DeepMind, która trwa od sierpnia 2026 roku. Wtedy współzałożyciel i dotychczasowy dyrektor generalny Demis Hassabis przeszedł na stanowisko przewodniczącego, a bieżące zarządzanie laboratorium przejął Koray Kavukcuoglu, dotychczasowy dyrektor techniczny DeepMind i główny architekt AI w Alphabet. Odszedł też długoletni główny naukowiec Google, Jeff Dean, po 27 latach pracy w firmie.

Reorganizacja ma zbliżyć DeepMind do standardowej struktury działowej Google, podobnej do tej stosującej się do wyszukiwarki, po ponad dekadzie funkcjonowania jako w dużej mierze autonomiczna jednostka od momentu przejęcia przez Google w 2014 roku. Zmiany zbiegły się w czasie z doniesieniami o opóźnieniach w pracach nad kolejnymi wersjami modeli Gemini oraz rosnącej presji konkurencyjnej ze strony OpenAI i Anthropic.

Dlaczego to ważne

Przesunięcie zespołu oceniającego najpoważniejsze zagrożenia związane z AI bliżej struktur zajmujących się lobbingiem rodzi pytania o to, czy oceny bezpieczeństwa modeli będą podejmowane niezależnie od interesów biznesowych i regulacyjnych firmy. To pytanie nabiera wagi w momencie, gdy Hassabis publicznie wzywał w lipcu 2026 roku do powołania niezależnego, kierowanego przez USA organu testującego zaawansowane modele AI pod kątem zagrożeń dla bezpieczeństwa narodowego, zanim trafią one na rynek.

Dla firm i instytucji śledzących politykę regulacyjną wielkich koncernów AI to sygnał, że granica między badaniami nad bezpieczeństwem a działaniami politycznymi wobec regulatorów w największych laboratoriach AI zaciera się. Google broni decyzji, twierdząc że zbliżenie zespołów ds. odpowiedzialności ma wzmocnić, a nie osłabić nadzór nad bezpieczeństwem modeli.

Sprawa dotyczy bezpośrednio modeli Gemini, z których korzystają miliony użytkowników i firm na całym świecie, w tym w Polsce, gdzie Google rozszerza dostęp do swoich narzędzi AI w ramach usług biznesowych i edukacyjnych. Niezależność ocen ryzyka takich modeli ma znaczenie praktyczne dla zaufania do nich w zastosowaniach komercyjnych i publicznych.