Streszczenie: Choć dzisiejsze generatywne modele językowe świetnie symulują wzorce językowe, to daleko im do prawdziwej inteligencji. Nie mają świadomości ani zdolności do adaptacji. Takie wnioski płyną z rozmowy Iwo Zmyślonego z Pawłem Szczęsnym z Neurofusion Lab, który podkreśla, że nadużywanie antropomorfizujących określeń („AI myśli”, „uczy się”) wynika głównie z marketingu i prowadzi do fałszywych oczekiwań. Krytykuje przy okazji pojęcie „halucynacji AI”, wskazując, że błędy modeli są nieuniknione ze względu na ich budowę. Ostatecznie AI może przynieść znaczące korzyści biznesowi, ale tylko gdy rozumiemy jej rzeczywiste możliwości i ograniczenia.
Dzisiejsza AI zachwyca, ale też budzi kontrowersje. Czy generatywne modele językowe naprawdę rozumieją, co mówią, czy tylko doskonale udają? Dr Paweł Szczęsny, psycholog, biolog i współzałożyciel Neurofusion Lab, demaskuje w rozmowie z Iwo Zmyślonym najczęstsze mity i wskazuje realne granice możliwości sztucznej inteligencji. Dowiedz się, gdzie kończy się marketing, a zaczyna rzeczywistość.
Symulatory, nie umysły
W podcaście z cyklu „LIMITY AI” rozmówcy wskazują, że dzisiejsze modele językowe (LLM) są przede wszystkim doskonałymi symulatorami wzorców – czy to w tekście, dźwięku, czy obrazie. Nie są jednak inteligentne w ludzkim znaczeniu tego słowa – brakuje im świadomości, sprawczości oraz umiejętności uczenia się poza zadanym kontekstem. „Modele radzą sobie świetnie z zadaniami szybkiego myślenia, ale wciąż nie mają zdolności adaptacji i uczenia się nowych dziedzin wiedzy autonomicznie” – tłumaczy Szczęsny.
„Halucynacje” AI – mit marketingowy?
Jednym z najbardziej popularnych nieporozumień wokół AI jest koncepcja „halucynacji”, czyli błędnych odpowiedzi generowanych przez modele. Zdaniem Pawła Szczęsnego używanie terminu „halucynacje” jest niewłaściwe, bo sugeruje możliwość ich wyeliminowania. „Nie możemy całkowicie wykluczyć błędnych odpowiedzi, bo modele językowe bazują wyłącznie na danych treningowych, bez świadomości prawdy” – mówi ekspert. W praktyce oznacza to, że modele zawsze będą produkowały pewną liczbę błędów, szczególnie w mniej popularnych i niszowych tematach.
Powierzchowna antropomorfizacja
Dlaczego więc mówimy, że AI „myśli”, „uczy się” czy „rozumuje”? Zdaniem rozmówców powodem jest marketing oraz utrzymanie zainteresowania i inwestycji. Takie podejście budzi fałszywe oczekiwania i prowadzi do decyzji biznesowych opartych na iluzorycznych możliwościach technologii. „Kiedy takie spekulacje są przedstawiane jako fakty, mamy do czynienia z poważnym problemem”.
Nowe modele, stare problemy
Nawet najnowsze modele, określane jako Large Reasoning Models (LRM), które obiecują wyższy poziom rozumowania, w rzeczywistości nie różnią się fundamentalnie od wcześniejszych wersji LLM. Wprowadzają one jedynie dodatkowy etap generowania tekstu (tzw. tokeny rozbiegowe). Zwiększa to szansę trafienia w poprawną odpowiedź, ale jednocześnie obniża stabilność generowanych treści.
Co naprawdę potrafi AI?
Nie oznacza to, że AI jest bezużyteczna – wręcz przeciwnie. Szczęsny i jego zespół w Neurofusion Lab wykorzystują język psychologii i kognitywistyki, by zwiększać efektywność i przewidywalność AI. Dzięki zaawansowanej analizie statystycznej instrukcji (promptów) mogą osiągać nawet kilkukrotnie większą stabilność odpowiedzi generowanych przez modele językowe. Odpowiednio wykorzystana AI może bardzo realistycznie symulować zachowania, reakcje i profile społeczne. Ma to duże znaczenie dla zastosowań biznesowych, takich jak rekrutacja czy badania rynkowe.
Aby AI naprawdę służyło biznesowi, konieczna jest nie tylko świadomość jej ograniczeń. Potrzebne są też kompetencje w projektowaniu instrukcji oraz rozumienie kontekstu, w jakim się je stosuje. „AI daje generyczne i uśrednione wyniki, jeżeli nie potrafimy jej odpowiednio pokierować” – ostrzega Szczęsny.
AI może stać się potężnym narzędziem, ale tylko pod warunkiem, że będziemy rozumieli, jak naprawdę działa – zamiast ulegać hype’owi marketingowemu. Jak przekonuje dr Paweł Szczęsny, przyszłość AI leży nie w naśladowaniu ludzkiej inteligencji, lecz w świadomym korzystaniu z możliwości, jakie oferuje technologia.
