Ludzie od zawsze migrowali — nie tylko w przestrzeni fizycznej, ale także poprzez przemieszczanie się w zakresie pracy i myślenia. Każda wielka rewolucja technologiczna pociągała za sobą takie migracje: od pól do fabryk, od mięśni do maszyn, od analogowych nawyków do cyfrowych odruchów. Te zmiany zmieniły nie tylko naszą pracę, ale także naszą tożsamość i poczucie wartości. Przykład z początku XX wieku jest tego uderzającym obrazem: w 1890 roku ponad 13 tysięcy firm w USA produkowało pojazdy konne; do 1920 roku zostało ich mniej niż sto. W ciągu jednej pokolenia zniknęła cała branża, wypierając miliony pracowników, rozmontowując rzemiosła, przeobrażając życie miejskie i umożliwiając masową mobilność kontynentalną. Postęp technologiczny nie pyta o zgodę. Obecnie, gdy rozwija się sztuczna inteligencja, ludzie stają wobec migracji poznawczej. Ta przemiana jest mniej fizyczna, bardziej mentalna — od zadań, które maszyny opanowują błyskawicznie, ku obszarom wymagającym ludzkiej kreatywności, etycznego rozumowania i empatii. Historia pełna jest takich migracji. Od rewolucji przemysłowej po epokę cyfrową, maszyny nieustannie wymagały nowych umiejętności, instytucji i narracji o wkładzie, tworząc nowych zwycięzców i zostawiając innych z tyłu. **Zmiana ram: „Epoka poznawcza” IBM** W październiku 2015 roku dyrektor generalna IBM Ginni Rometty ogłosiła „Epokę poznawczą” podczas konferencji Gartnera. Było to nie tylko hasło marketingowe, ale również strategiczny zwrot i sygnał dla branży technologicznej o nowym etapie obliczeniowym. W przeciwieństwie do wcześniejszych programowalnych systemów działających według ściśle ludzkich reguł, systemy poznawcze uczą się, adaptują i doskonalą przez uczenie maszynowe (ML) i przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Wnioskowały, syntetyzowały i wchodziły w interakcję. Kluczowym przykładem była IBM’s Watson, znany z pokonania ludzi na *Jeopardy!* w 2011 roku. Jednak prawdziwym jego atutem było wspieranie ludzkiej inteligencji — pomaganie lekarzom analizować setki tysiące badań klinicznych czy wspieranie prawników w analizie orzecznictwa — pełniąc rolę poznawczego współpilotem, a nie zastępując go. Przesłanie tej zmiany skupiało się na partnerstwie zamiast automatyzacji, promując „wspomaganą inteligencję” zamiast „ sztucznej inteligencji”. Jednakże implicite przyznawano, że praca poznawcza — niegdyś domena białych kołnierzyków — jest teraz zagrożona automatyzacją. Podobnie jak maszyna parowa wypierała pracę fizyczną, tak samo obliczenia poznawcze zaczynały wkraczać w obszary języka, diagnozy i osądu. Oświadczenie IBM było i optymistyczne, i poważne: wyobrażało sobie przyszłość, w której człowiek wzmacnia swoje możliwości z maszynami, ale też wymaga uwolnienia się od tego, co maszyny jeszcze nie potrafią — od nadawania sensu, rezonansu emocjonalnego czy rozumowania etycznego. To ogłoszenie zwiastowało kolejną wielką migrację — nie ciał, lecz umysłów — wyzwanie nie tylko dla umiejętności, lecz także dla tożsamości. **Pierwsza wielka migracja: od pola do fabryki** Aby zrozumieć wyjątkowość dzisiejszej migracji poznawczej, musimy krótko przypomnieć o wcześniejszych. Rewolucja przemysłowa rozpoczęła pierwszą masową zmianę pracy — od rolnictwa do przemysłowych fabryk. Parowa moc i mechanizacja wyciągnęły miliony ludzi z terenów wiejskich do miast, przekształcając lokalną, sezonową i fizyczną pracę w uregulowaną, wyspecjalizowaną i nastawioną na efektywność. Ta przemiana zmieniła tożsamość jednostki: kowale i szewcy stali się częściami maszyn przemysłowych, regulowanych przez zegary i zmiany pracy na zmianę.

Umiejętności, rutyny i hierarchie społeczne uległy zmianie. Poszły za tym instytucje: edukacja rozszerzyła się, aby wykształcić analfabetów w dziedzinie przemysłu, prawa pracy się dostosowały, związki zawodowe się tworzyły, miasta rosły, często chaotycznie. To była traumatyczna, ale podstawowa transformacja, która ukształtowała świat oparty na maszynach. Powstał schemat: technologia wyklucza, a społeczeństwo adaptuje się — czasem powoli, czasem gwałtownie — aż osiągnięty zostanie nowy stan równowagi. Rewolucja przemysłowa wymagała ciał; następna będzie wymagała umysłów. **Rewolucja cyfrowa: od fabryki do biurowca** Lata od połowy XX wieku do lat 90. przyniosły kolejną przemianę: komputery zastąpiły zadania mechaniczne przetwarzaniem informacji i manipulacją symbolami. Urzędnicy stali się analitykami danych; projektanci — cyfrowymi architektami. Praca przeniosła się z fabryk do biur, a ostatecznie do naszych kieszeni. Praca oparta na wiedzy stała się dominująca i aspiracyjna, z komputerami i arkuszami kalkulacyjnymi jako nowymi narzędziami. Ta migracja redefiniowała produktywność na poziomie poznawczym — pamięci, organizacji, abstrakcji — i wygenerowała nierówności między tymi, którzy opanowali narzędzia cyfrowe, a tymi, którzy zostali z tyłu. Instytucje się przebudowywały: szkoły uczyły „kompetencji na XXI wiek”, firmy reorganizowały procesy pracy, a tożsamość zawodowa przesuwała się od pracownika fizycznego ku ekspertowi od wiedzy. Zmiana ta była mniej traumatyczna niż rewolucja przemysłowa, ale równie głęboka. **Obecnie: najdonioślejsza migracja** Wraz z głębszym zanurzeniem się w XXI wiek nawet praca oparta na wiedzy stoi wobec automatyzacji. Obecna migracja poznawcza stawia pod znakiem zapytania to, co uważaliśmy za niezastąpione — nasz racjonalny umysł. AI zmusza nas do skupienia się na naszych unikalnych mocnych stronach: kreatywności, etyce, empatii, nadawaniu sensu i duchowości. Ta migracja jest głęboka, ponieważ zmusza nas nie tylko do przetrwania tej zmiany, ale do odnalezienia na nowo swojej tożsamości poza produktywnością i redefinicji prawdziwej wartości. **Przyspieszające tempo zmian i skompresowana adaptacja** Każda migracja technologiczna przyspieszała. Rewolucja przemysłowa rozciągnęła się na ponad sto lat; rewolucja cyfrowa zawęziła to do dekad; obecna — w migracji poznawczej — trwa już tylko kilka lat. Na przykład, modele językowe dużej skali (LLMs) rozwinęły się od eksperymentów naukowych do narzędzi w pracy w mniej niż pięć lat. William Bridges zauważył w 2003, że przyspieszenie zmian wyzwaniem dla naszych zdolności do przejścia; dzisiejszy tempo tylko to potęguje. Podobnie rozwój sprzętu śledzi ten trend: od CPU, które wykonywały instrukcje po kolei, rely na reguły tworzone przez człowieka, do GPU, które realizują masowe zadania równolegle i uczą się z danych — to wszystko przyspiesza obliczenia. Nvidia nazywa to „przyspieszonym obliczeniem”. **Egzystencjalna migracja** Zmiany technologiczne jeszcze niedawno obejmowały pokolenia; dziś dokonują się w ramach kariery lub dekad. Ta przemiana wymaga nie tylko nowych umiejętności, ale głębokiej redefinicji tego, co nas czyni ludźmi. W odróżnieniu od poprzednich epok, nie wystarczy uczyć się nowych narzędzi czy rutyn — musimy migrować w obszary, gdzie o naszej tożsamości decyduje ludzka kreatywność, sąd etyczny i nadawanie znaczenia. Stajemy wobec przyspieszającej drogi odkrywania naszego istotowego „ja” poza automatyzacją: jaka jest prawdziwa natura człowieka, gdy inteligencja przestaje być unikalna?