Artykuł programu „Era Człowieka”

Ilu Europejczyków nie podejmuje już decyzji bez AI? Oszacowanie tam, gdzie nie ma pomiaru

Artykuł programu „Era Człowieka” — o liczbie, której nikt nie mierzy, i o tym, jak uczciwie ją oszacować.

Autorzy

Zespół Fundacji EPIQ

Data publikacji

21 maja 2026

Identyfikator

07/2026-0055-677-763

Wydawca

Fundacja EPIQ

Artykuł został przygotowany przez zespół merytoryczny Fundacji EPIQ i poddany wewnętrznej redakcji oraz weryfikacji.

Tekst ma charakter edukacyjny i przeglądowy. Przedstawione liczby dotyczące zależności decyzyjnej od AI są oszacowaniami modelowymi zbudowanymi z jawnie podanych założeń, a nie wynikiem bezpośredniego badania populacyjnego. Nie stanowią diagnozy klinicznej ani podstawy do oceny konkretnych osób.

Wprowadzenie

Ilu Europejczyków nie potrafi już podjąć decyzji bez skonsultowania jej z AI? To pytanie brzmi, jakby powinno mieć odpowiedź w tabeli Eurostatu. Nie ma. Żadna duża instytucja — Eurostat, OECD, Komisja Europejska, komercyjne sondażownie — nie mierzy dziś wprost zależności decyzyjnej od AI. Mierzy się korzystanie z narzędzi, częstotliwość, zastosowania; nie mierzy się tego, co dzieje się z decyzją, gdy narzędzia zabraknie. Ten artykuł pokazuje, co o zjawisku wiadomo na pewno, jak można je rzetelnie oszacować — i dlaczego samo oszacowanie jest zarazem diagnozą luki badawczej.

Co wiemy na pewno

Punktem wyjścia jest rozpowszechnienie. Według Eurostatu w 2025 roku z narzędzi generatywnej AI korzystało 32,7% mieszkańców Unii Europejskiej w wieku 16–74 lat, a około 30% pracowników UE używa AI w pracy (Eurostat, 2025; JRC, 2025). Przy populacji UE w tym przedziale wieku daje to około 110 milionów użytkowników; z Wielką Brytanią i pozostałymi krajami europejskimi — rząd 140–150 milionów. Sondaże konsumenckie, liczone luźniej niż badanie Eurostatu, wskazują odsetki jeszcze wyższe.

Korzystanie nie jest jednak zależnością. Literatura naukowa nie posługuje się zresztą pojęciem „uzależnienia od AI” — opisuje spektrum zjawisk: reliance (poleganie), overreliance (poleganie nadmierne), automation bias (skłonność do przyjmowania wskazań systemu bez weryfikacji) i decision delegation (oddawanie decyzji). Istnieją już skale mierzące stopień polegania na AI, ale stosuje się je w eksperymentach akademickich; europejskich statystyk populacyjnych nadal brak.

Od polegania do zależności

Badania cząstkowe pokazują, że przesuwanie się po tym spektrum jest realne. W eksperymencie nad poradami AI uczestnicy podążali za wskazaniem modelu w blisko 80% przypadków także wtedy, gdy było błędne (Klingbeil, Grützner & Schreck, 2024) — to klasyczny obraz automation bias, opisywanego w decyzjach wspomaganych komputerowo od dawna (Skitka, Mosier & Burdick, 1999; Logg, Minson & Moore, 2019). W sondażu wśród pracowników wiedzy 46% deklarowało regularne używanie AI do wspierania decyzji, a 44% — że zaczyna wątpić we własny osąd, gdy AI się z nimi nie zgadza (Human Clarity Institute, 2026). W badaniu GoTo i Workplace Intelligence połowa pracowników przyznała, że polega na AI zbyt mocno, a 30% — że nie potrafi bez niej funkcjonować (GoTo, 2026). Międzynarodowe badanie przywiązania do chatbotów wskazuje, że zachowania przywiązaniowe przejawia co najmniej jedna trzecia użytkowników (Technology in Society, 2026).

Wszystkie te liczby wymagają ostrożności: pochodzą z deklaracji, często z prób anglojęzycznych lub pracowniczych, i mierzą różne rzeczy. Ta sama literatura pokazuje zarazem, że większość ludzi nadal potrafi odrzucić błędną sugestię modelu — pełna zależność nie jest zjawiskiem dominującym. Jest zjawiskiem brzegowym, ale już policzalnym.

Trzy modele oszacowania

Skoro nikt tego nie zmierzył, pozostaje model. Przyjmijmy bazę około 140–150 milionów użytkowników generatywnej AI w Europie i zapytajmy, jaka ich część mogłaby zasadnie zostać opisana jako silnie zależna decyzyjnie.

Model ostrożny. Z badań nad zachowaniami technologicznymi wiadomo, że grupa silnie zależna od narzędzia stanowi zwykle niewielki odsetek użytkowników. Przy założeniu 3–5% daje to około 5–8 milionów osób.

Model środkowy. Jeżeli silna zależność dotyczy około 10% użytkowników — poziom spójny z odsetkiem deklarującym przywiązanie i utratę pewności własnego osądu, po odjęciu deklaracji na wyrost — otrzymujemy około 15 milionów osób, czyli 2–3% dorosłych mieszkańców Europy.

Model agresywny. Gdyby przenieść wprost deklaracje typu „nie potrafię funkcjonować bez AI” (30% intensywnych użytkowników) na całą populację użytkowników — i przyjąć wyższe, sondażowe szacunki rozpowszechnienia — górna granica rośnie do 40–60 milionów. Ten scenariusz nie ma dziś mocnego potwierdzenia; traktujemy go jako sufit, nie jako wynik.

Dwóch odpowiedzi nie da się obronić: „zero”, bo zjawisko jest już widoczne w danych cząstkowych, oraz „30–40% Europejczyków”, bo na to nie ma żadnych dowodów. Wszystko pomiędzy jest funkcją założeń — i właśnie dlatego potrzebny jest pomiar.

Jak należałoby to zmierzyć

Pytanie „czy jesteś uzależniony od AI?” mierzy głównie autoprezentację. Zależność funkcjonalną mierzą pytania o zachowanie: Czy zdarza Ci się odkładać decyzję do momentu uzyskania odpowiedzi od AI? — Jak często zmieniasz podjętą już decyzję po konsultacji z AI? — Czy przy braku dostępu do AI odczuwasz dyskomfort przy podejmowaniu decyzji? Takie wskaźniki odróżniają korzystanie z narzędzia od przeniesienia na nie ciężaru decyzji — i pozwalają śledzić zmianę w czasie, co przy tempie wzrostu rozpowszechnienia AI jest ważniejsze niż pojedynczy odczyt.

Obszar jest badawczo niezagospodarowany: nie istnieje żaden oficjalny europejski wskaźnik zależności decyzyjnej od AI. Reprezentatywne badanie populacyjne — roboczo: AI Decision Dependence Index (ADDI) — zamieniłoby widełki „5–60 milionów” w liczbę. Do tego czasu każda odpowiedź na tytułowe pytanie, łącznie z naszą, pozostaje oszacowaniem.

Wnioski

1. Zjawisko istnieje, ale nie jest zmierzone. Badania cząstkowe pokazują realne przesuwanie się od polegania do zależności; brak jednak jakiejkolwiek europejskiej statystyki populacyjnej.

2. Najbardziej obronne oszacowanie to rząd kilkunastu–trzydziestu milionów osób w Europie (2–4% dorosłych), w szerokich widełkach 5–60 milionów. To wynik modelu, nie pomiaru — i tak należy go cytować.

3. Mierzyć trzeba zależność funkcjonalną, nie korzystanie. Wskaźnikiem jest zachowanie — odkładanie, zmienianie i dyskomfort decyzji bez AI — a nie deklaracja o „uzależnieniu”.

Artykuł powstał w ramach programu badawczo-edukacyjnego Fundacji EPIQ: Era Człowieka.