27 kwietnia 2026
Czy ChatGPT to błogosławieństwo, czy nadchodząca katastrofa?


„ChatGPT został stworzony przez OpenAI, globalną organizację non-profit skoncentrowaną na badaniach i rozwoju sztucznej inteligencji. Jest to model językowy oparty na algorytmie uczenia maszynowego GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3). ChatGPT został przeszkolony na ogromnych zbiorach tekstów z całego świata, aby odpowiadać na pytania z różnych dziedzin. Jego zdolność do analizy i przetwarzania języka naturalnego pozwala mu udzielać odpowiedzi w sposób możliwie najbardziej zbliżony do ludzkiego.
OpenAI kontynuuje badania i rozwój modelu ChatGPT, aby zapewnić coraz bardziej zaawansowaną i wydajną funkcjonalność. W tym celu zespół OpenAI koncentruje się na kilku głównych obszarach:
- Poprawa jakości odpowiedzi: OpenAI pracuje nad zwiększeniem dokładności i trafności kontekstowej odpowiedzi, aby model mógł lepiej reagować na pytania i podtrzymywać konwersacje.
- Rozszerzanie zakresu zastosowań: OpenAI pracuje nad rozszerzeniem możliwości modelu ChatGPT tak, aby mógł być wykorzystywany w szerokim spektrum zastosowań, takich jak generowanie tekstu, tłumaczenie czy rozpoznawanie mowy.
- Poprawa wydajności: OpenAI dąży do zwiększenia wydajności modelu ChatGPT, aby mógł on szybciej i skuteczniej odpowiadać na pytania.
- Integracja z innymi technologiami: OpenAI pracuje nad integracją modelu ChatGPT z innymi technologiami, takimi jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, aby zapewnić jeszcze bardziej zaawansowaną funkcjonalność.
Celem OpenAI jest ciągłe doskonalenie i rozwijanie modelu ChatGPT, aby lepiej odpowiadać na potrzeby użytkowników i zapewniać jeszcze bardziej zaawansowane usługi”.
Jestem ChatGPT
System AI, który od kilku tygodni trafia na pierwsze strony gazet – ChatGPT, jak sam siebie nazywa – stał się równie intrygujący, co niepokojący. Głównym powodem jest niesamowity sposób, w jaki się komunikuje – używając ludzkiego stylu pisania, który jest jasny, precyzyjny i profesjonalny.
Paradoksalnie, jest on ofiarą własnego sukcesu – ze względu na popularność i wynikające z niej obciążenie, nie zawsze jest dostępny w ciągu dnia. Mimo globalnego sukcesu, generuje ogromne koszty (każde zapytanie kosztuje 0,11 USD w infrastrukturze, utrzymaniu, kosztach programistów itp.).
Zastanówmy się, czy powinniśmy ulec optymizmowi, czy raczej stanąć po stronie sceptycyzmu. A może powinniśmy się bać? Czy jesteśmy świadkami rewolucji, ewolucji, czy może zupełnie innego procesu?, optymalizację wydajności i ograniczenie liczby cyberzagrożeń. A te – jak już wspomnieliśmy – są powszechne w erze cyfrowej.
Czy sztuczna inteligencja odbierze pracę programistom?
„Modele językowe takie jak ChatGPT są narzędziami, a nie zamiennikami programistów. Mogą wspierać i ułatwiać ich pracę poprzez automatyzację powtarzalnych i prostych zadań, takich jak generowanie dokumentacji czy odpowiadanie na często zadawane pytania. Jednocześnie modele językowe nie są w stanie zastąpić kreatywności i umiejętności programistów, takich jak projektowanie i wdrażanie złożonych rozwiązań.
W rzeczywistości modele językowe takie jak ChatGPT mogą być dodatkowym narzędziem dla programistów, pomagającym im wykonywać zadania szybciej i skuteczniej. Może to prowadzić do rozwoju nowych, bardziej zaawansowanych technologii i aplikacji”.
Czy to naprawdę przypomina człowieka?
Zadając takiemu narzędziu pytanie, otrzymamy precyzyjną i dosłowną odpowiedź. Prawdopodobnie nie będzie ona zabarwiona językową pomysłowością ludzkich pisarzy, a tym bardziej artystów. Nie powinniśmy oczekiwać kreatywności, ale narzędzie to znajdzie odpowiedź na nasze palące pytania gdzieś w głębi internetu. Bez wątpienia to te pierwsze kroki będą w przyszłości najtrudniejsze.
Obecnie każdy może nauczyć się podstaw (podczas studiów lub samodzielnie), znaleźć pracę, w której wykorzysta te podstawy, a następnie otrzymywać coraz bardziej złożone zadania, ucząc się różnych metod ich rozwiązywania i poszerzając wiedzę. Po latach praktyki taka osoba w końcu staje się ekspertem. W tym momencie największym problemem jest sformułowanie: „po latach”. Po co zatrudniać kogoś „do przyuczenia”, skoro to samo (tylko znacznie taniej, a nawet za darmo) zrobi za nas AI?
Można by wtedy skupić się na zatrudnianiu wyłącznie osób z ogromnym doświadczeniem (seniorów). Jednak problem z takim podejściem polega na tym, że gdyby wszyscy tak myśleli, w końcu zabrakłoby wykwalifikowanych specjalistów. Osoby pracujące teraz ostatecznie opuściłyby branżę, a następnego pokolenia by nie było, bo nikt nie chciał ich szkolić ze względu na efektywność kosztową. I koło się zamyka. Oczywiście, jak wspomnieliśmy wcześniej, podstaw można nauczyć się na uniwersytecie, ale „najmocniejszą stal wykuwa się w ogniu piekielnym”. Nawet najlepsza szkoła nie nauczy tego, czego można dowiedzieć się z praktyki.
Zamień szum wokół AI w strategię, która naprawdę działa
Paraliż decyzyjny po jednej stronie i nieskoordynowane pilotaże w działach po drugiej to dziś najczęstsza pułapka GenAI w firmach. Ocena dojrzałości AI, priorytetyzacja zastosowań i twarde uzasadnienie biznesowe pozwalają przejść od ciekawostki do mierzalnego ROI.Samorozwój
Pójdźmy o kilka kroków dalej i pomyślmy o automatycznej aktualizacji takiego oprogramowania. Twórcy prawdopodobnie dojdą do wniosku, że narzędzie może samodzielnie rozwiązywać swoje problemy – i tak się stanie: przeszuka internet i znajdzie najlepsze rozwiązanie. Następnie wdroży je, sprawdzi wyniki za pomocą skwantyfikowanych wskaźników i będzie kontynuować ulepszanie.
Nie wiemy, dokąd to doprowadzi, ponieważ nie jesteśmy w stanie nawet zacząć symulować takiego procesu. Gdybyśmy mogli – proces ten byłby zbędny. Gdyby algorytm sztucznej inteligencji mógł sam się udoskonalać, mówilibyśmy o powstaniu tzw. technologicznej osobliwości (singularity). W tym momencie rozwój narzędzia byłby niekontrolowany, a jego wynik – nieznany.
Zanim dojdzie do wspomnianego wyżej rozwoju, warto zauważyć, że takie narzędzie może być wykorzystywane do znajdowania odpowiedzi, których się nie spodziewamy.
Na przykład: jeśli chcemy zaprojektować pojazd o optymalnym kształcie z punktu widzenia aerodynamiki, mamy do tego narzędzia i wiemy, co otrzymamy – pojazd o opływowym kształcie. Jeśli jednak szukamy odpowiedzi na konkretne zagadnienia, dla których podamy jedynie warunki początkowe i brzegowe, a następnie poprosimy o obliczenia, nie możemy przewidzieć wyników. Takie zadanie występuje na przykład w „grze w życie”, która jest przykładem automatu komórkowego.
Warto również zauważyć, że ilość i złożoność obliczeń w takim automacie jest niepojęcie wielka do tego stopnia, że nawet gdybyśmy mieli wyniki „z ludzkiego punktu widzenia”, nie bylibyśmy w stanie ich przeanalizować. Po prostu nie mielibyśmy na to wystarczająco dużo czasu. Na ten moment istnieje pole do badań, rozwoju i odkryć, z których musimy zdać sobie sprawę.
Wyszukiwarki
Idźmy dalej i rozważmy rzeczy, których używamy na co dzień do znajdowania informacji – wyszukiwarki. Strona wyników to zazwyczaj zestaw linków. Przeglądamy je, w jakiś sposób przypisujemy im wartość, a jeśli znajdziemy coś, co na pierwszy rzut oka wydaje się atrakcyjne, zagłębiamy się w temat i oceniamy jego użyteczność.
AI może zredukować wszystkie powyższe kroki do tylko jednego: zadania pytania. W odpowiedzi otrzymujemy gotową informację, a sztuczna inteligencja ocenia wiarygodność, dokładność i jakość źródeł. Wielu uważa, że właśnie dlatego Microsoft niedawno przejął OpenAI – aby dopracować swoją wyszukiwarkę Bing, a następnie zastąpić ją sztuczną inteligencją.
Na pierwszy rzut oka to świetne rozwiązanie, ale znowu czegoś nam brakuje. W powyższym przykładzie otrzymamy wynik, którego nie możemy zweryfikować. Co jeśli jest błędny? Co jeśli jest sfałszowany lub, co równie prawdopodobne, celowo podrzucony, aby wprowadzić użytkowników w błąd? Nie będzie możliwości korzystania z „zwykłej” wyszukiwarki w tak głęboki i analityczny sposób, ponieważ w przyszłości może ona nie być dla nas dostępna.
Czy powinniśmy się bać?
Zanim to wszystko się wydarzy, o ile w ogóle, minie jeszcze sporo czasu. Czy będą to lata, czy dekady? Tylko czas pokaże. Dziś możemy powiedzieć jedno na pewno – AI przyspiesza w zawrotnym tempie i to tylko kwestia czasu, zanim zmieni nasze zachowania i umiejętności. Czy zrewolucjonizuje nasze życie?
Najprawdopodobniej tak, ale na początku będzie ewoluować, zastępując powtarzalne i nużące zadania (tzw. zawody „białych kołnierzyków”). Możemy spodziewać się, że pracownicy wykonujący prace związane z informacją (np. w biurze), umawianiem spotkań (np. u lekarza) czy zestawianiem informacji (np. pisaniem bloga) zostaną zastąpieni jako pierwsi. Z drugiej strony rzemieślnicy i fachowcy (np. stolarze, hydraulicy, kowale) nie muszą się martwić.
P.S. W tekście wykorzystano odpowiedzi udzielone przez ChatGPT. Na początku tekstu są one oznaczone, a później włączone w treść artykułu. Czy potrafisz odróżnić ludzką twórczość od treści generowanych przez maszynę?
Autor
Bartosz Pyrczak
Head of Growth
Head of Growth w Tenesys. Łączy ludzi, buduje relacje i dba o to, żeby firma rosła we właściwym kierunku. Przekonany, że w sprzedaży IT wygrywa ten, kto słucha lepiej niż mówi. Prywatnie podróżnik i rowerzysta.
Przeczytaj również
Strategia chmurowa w produkcji – jak okiełznać dane IoT bez przepalania marży?
Hala produkcyjna generuje dziś prawdziwe tsunami danych, które miało być przepustką do radykalnej poprawy wskaźnika OEE (Overall Equipment Effectiveness). Dla wielu firm rzeczywistość przemysłu 4.0 okazała się jednak bolesna. Zamiast przełomu w efektywności, pojawiła się kolejna, niepokojąco wysoka pozycja w miesięcznym budżecie. Kiedy każdy czujnik drgań i sonda temperatury wysyła dane bezpośrednio do chmury, koszty…Cyberbezpieczeństwo przemysłowe – jak zabezpieczyć styk IT/OT bez zatrzymywania produkcji?
Współczesna produkcja znajduje się pod presją sprzecznych oczekiwań. Zarząd wymaga pełnej przejrzystości danych, podczas gdy hala produkcyjna potrzebuje izolacji, by maszyny mogły po prostu pracować. W dobie Przemysłu 4.0 wiara w to, że fizyczna izolacja gwarantuje bezpieczeństwo, jest mitem. Systemy cyber-fizyczne (CPS) łączą dziś oprogramowanie bezpośrednio z warstwą sprzętową. To oznacza, że pojedynczy cyfrowy błąd…FinTech w potrzasku regulacji. Jak pogodzić DORA, AI Act, PCI DSS i MiCA bez mnożenia kosztów?
Instytucje finansowe operują dziś w warunkach regulacyjnego ognia krzyżowego. Presja na innowacje i śrubowanie czasu wprowadzania produktów na rynek (time-to-market) nieustannie zderza się z twardą rzeczywistością audytową. Wyzwaniem dla sektora nie jest już samo „wyjście do chmury”, jest nim utrzymanie stabilnej obecności przy jednoczesnym spełnieniu nakładających się wymogów DORA, AI Act, PCI DSS v4.0 oraz…





