GPT-5 kontra Gemini: Kulisy zaciętej rywalizacji AI na froncie 2025 roku

GPT-5 vs Gemini: Inside 2025’s High-Stakes Frontier AI Showdown

Kompleksowy przegląd modeli i trendów Frontier AI

Rok 2025 to moment zwrotny dla sztucznej inteligencji. Garstka „frontier AI” – ultrazaawansowanych systemów AI na granicy możliwości – rywalizuje o dominację, napędzana przez gigantów technologicznych i dobrze finansowane startupy. GPT-4 od OpenAI (z GPT-5 na horyzoncie), rodzina Claude od Anthropic, nowy model Gemini od Google DeepMind oraz inne, jak LLaMA od Meta, przesuwają granice tego, co potrafi AI. Systemy te biją rekordy w testach, napędzają falę nowych produktów i wywołują gorącą debatę na temat ich wpływu na społeczeństwo. „Myślę, że jeśli ta technologia pójdzie w złą stronę, może pójść bardzo źle” – ostrzegał amerykańskich ustawodawców Sam Altman, CEO OpenAI abcnews.go.com – co jest dobitnym przypomnieniem, że nawet twórcy obawiają się tego, co wypuścili na świat. Niniejszy raport zagłębia się w stan frontier AI w połowie 2025 roku, porównując wiodące modele i laboratoria, najnowsze osiągnięcia, przełomy techniczne, działania na rzecz bezpieczeństwa i zgodności, zastosowania w przemyśle oraz głębokie korzyści i ryzyka, które są stawką.

Najnowsze osiągnięcia i przełomy (2024–2025)

Frontier AI rozwijała się w zawrotnym tempie w ciągu ostatnich dwóch lat, z ważnymi premierami i kamieniami milowymi od każdego z wiodących laboratoriów:

OpenAI – GPT-4 i droga do GPT-5: GPT-4 firmy OpenAI, wprowadzony w 2023 roku, wyznaczył standard dla zaawansowanych modeli językowych. Wykazał wydajność na poziomie ludzkim w wielu egzaminach akademickich i zawodowych, a nawet akceptował wejścia obrazów (zdolność multimodalna) techtarget.com. Pod koniec 2023 i w 2024 roku OpenAI wprowadziło iteracyjne ulepszenia – w tym szybszy model GPT-4 „Turbo” oraz rozszerzone okna kontekstowe do 32 000 tokenów do przetwarzania długich dokumentów. Do 2025 roku wprowadzono ulepszony model nazwany GPT-4 Omni (GPT-4o), oferujący bardziej naturalne, interaktywne rozmowy oraz możliwość obsługi tekstu, obrazów, a nawet dźwięku z ludzką responsywnością techtarget.com techtarget.com. Co istotne, GPT-4o działa znacznie szybciej (odpowiada w ok. 232 ms, porównywalnie do czasu reakcji człowieka) i zasila darmową wersję ChatGPT od połowy 2025 roku techtarget.com. OpenAI zdywersyfikowało także swoją ofertę modeli, wprowadzając wyspecjalizowane modele rozumowania z serii „O-series” (O1, O3 itd.) przeznaczone do rozwiązywania złożonych problemów. Na przykład model OpenAI O1 (wprowadzony pod koniec 2024 roku) potrafi osiągać ponadludzkie wyniki w konkursach matematycznych (83% na IMO wobec 13% GPT-4o), głęboko analizując problemy techtarget.com techtarget.com. Modele te wymieniają szybkość na poprawioną dokładność analityczną i są dostępne dla użytkowników ChatGPT Plus do zadań o wysokiej stawce techtarget.com techtarget.com. Chociaż OpenAI nie wypuściło jeszcze pełnoprawnego GPT-5, firma sugeruje, że prace badawcze trwają. Według spekulacji kolejna generacja modelu będzie kłaść nacisk na lepsze rozumowanie, dłuższą pamięć i zabezpieczenia bezpieczeństwa, choć do połowy 2025 roku nie nastąpiła żadna publiczna premiera (OpenAI słynie z utrzymywania szczegółów modeli w tajemnicy i nie ujawnia liczby parametrów od czasu GPT-3 techtarget.com). W latach 2024–2025 OpenAI skupia się także na szerokim wdrażaniu GPT-4 – poprzez integracje Microsoftu (Bing Chat, Office 365 Copilot) oraz ChatGPT Enterprise – jednocześnie lobbuje za przemyślaną regulacją „superinteligentnej” AI. CEO Sam Altman otwarcie popiera nadzór rządowy, zeznając, że „interwencja regulacyjna rządów będzie kluczowa dla ograniczenia ryzyka coraz potężniejszych modeli,” w tym licencjonowanie rozwoju AI abcnews.go.com.
Anthropic – Ewolucja Claude’a: Anthropic, startup AI założony przez byłych badaczy OpenAI, pozycjonuje swoje modele Claude jako bezpieczniejszą, „konstytucyjnie” zgodną alternatywę. W lipcu 2023 roku wypuścił Claude 2, który zaimponował 100-tysięcznym oknem kontekstowym, umożliwiającym analizę bardzo długich tekstów opus4i.com opus4i.com. Wydajność Claude 2 była porównywalna z GPT-3.5 od OpenAI w wielu zadaniach, a model wykazywał dużą skuteczność w obsłudze długich dokumentów z mniejszą liczbą błędów opus4i.com. Przenosząc się do 2025 roku, Anthropic zaprezentował Claude 4, dużą aktualizację dostępną w dwóch wariantach: Claude Opus 4 oraz Claude Sonnet 4 anthropic.com. Opus 4 to flagowy, zaawansowany model przeznaczony do kodowania i zadań „agentowych” – potrafi prowadzić wielogodzinne procesy rozumowania i złożone użycie narzędzi, znacznie przewyższając poprzednie modele w testach inżynierii oprogramowania anthropic.com anthropic.com. W rzeczywistości Anthropic twierdzi, że Claude Opus 4 to „najlepszy na świecie model do kodowania,” osiągając najnowocześniejsze wyniki (72–73%) w testach wyzwań programistycznych i znacznie lepiej radząc sobie z długimi, otwartymi problemami niż wcześniej anthropic.com anthropic.com. Claude Sonnet 4, choć nieco mniej wydajny, skupia się na efektywności i niezawodności – dostarczając szybkie, precyzyjne odpowiedzi do codziennego użytku, z lepszym podążaniem za instrukcjami i rozumowaniem niż Claude 2 anthropic.com anthropic.com. Oba modele Claude 4 wprowadziły „rozszerzone myślenie z użyciem narzędzi,” co oznacza, że mogą autonomicznie wywoływać narzędzia (takie jak wyszukiwanie w sieci czy wykonywanie kodu) podczas zapytania, by poprawić dokładność anthropic.com. Wykazują także ulepszoną pamięć: gdy mogą zapisywać do lokalnego pliku, Claude Opus 4 potrafi przechowywać i przywoływać fakty podczas sesji, co znacząco poprawia spójność długoterminową anthropic.com anthropic.com. Szybki rozwój Anthropic był napędzany znaczącym finansowaniem i partnerstwami – Google zainwestowało na wczesnym etapie, a pod koniec 2023 roku Anthropic pozyskało inwestycję w wysokości 4 miliardów dolarów od Amazonu, zgadzając się udostępnić Claude za pośrednictwem Amazon Web Services. Do 2025 roku modele Claude są dostępne poprzez API Anthropic, Vertex AI w Google Cloud oraz AWS Bedrock, co sygnalizuje głęboką integrację z ekosystemami AI dla przedsiębiorstw anthropic.com. Przez cały czas Anthropic podkreślało swoje podejście do bezpieczeństwa: Claude jest budowany z wykorzystaniem techniki „Constitutional AI”, która kieruje się z góry określonymi zasadami (takimi jak unikanie szkodliwych treści), a nie wyłącznie opiniami ludzi techtarget.com. Takie podejście, w połączeniu z szeroko zakrojonym testowaniem odporności, ma na celu uczynienie Claude pomocnym, ale nieszkodliwym – co jest atrakcyjną cechą dla firm wdrażających asystentów AI.
Google DeepMind – Gemini w natarciu: Wysiłki Google w dziedzinie AI osiągnęły nowy szczyt dzięki Gemini, opracowanemu przez połączoną organizację Google DeepMind. Po debiucie modelu PaLM 2 Google’a (który napędza chatbota Bard) w 2023 roku, Google postanowiło przeskoczyć GPT-4 dzięki Gemini – modelowi nowej generacji, łączącemu doświadczenie DeepMind w uczeniu przez wzmacnianie (z systemów takich jak AlphaGo) z modelowaniem językowym na dużą skalę. „W dużym uproszczeniu można myśleć o Gemini jako o połączeniu niektórych mocnych stron systemów typu AlphaGo z niesamowitymi możliwościami językowymi dużych modeli,” powiedział Demis Hassabis, CEO Google DeepMind wired.com. Wprowadzony pod koniec 2024 roku, Gemini 1.0 pojawił się w kilku rozmiarach (Nano dla urządzeń mobilnych, Pro do ogólnego użytku i Ultra w maksymalnej skali) blog.google. Od początku Gemini był natywnie multimodalny – w przeciwieństwie do wcześniejszych modeli, które dodawały wizję do tekstu, Gemini był wstępnie trenowany na obrazach, tekście i dźwięku jednocześnie, co zapewniło mu bogatsze rozumienie wizualiów i dźwięku blog.google. Wyniki są imponujące: Gemini Ultra natychmiast pobił rekordy w testach akademickich, uzyskując 90,0% w teście wiedzy MMLU, jako pierwsza AI przekraczając wyniki ludzkich ekspertów w tym egzaminie blog.google. Przewyższył najnowocześniejsze wyniki w 30 z 32 popularnych benchmarków NLP, wyprzedzając GPT-4 w wielu obszarach blog.google. Na przykład w złożonych zadaniach wymagających multimodalnego rozumowania (benchmark MMMU), Gemini Ultra osiągnął nowy rekord (~59,4%) blog.google. Google informuje, że umiejętności kodowania Gemini należą do najlepszych na świecie – doskonale radzi sobie z wyzwaniami programistycznymi, napędzając system AlphaCode 2, który potrafi rozwiązać ~85% zadań z programowania konkursowego (prawie dwa razy więcej niż oryginalny AlphaCode) blog.google blog.google. W praktyce Google nie zwlekało z wdrożeniem Gemini: w grudniu 2024 roku przemianowało Bard na „Gemini”, gdy model bazowy chatbota został zaktualizowany do dostrojonego Gemini Pro blog.google. Odświeżony Bard zasilany przez Gemini oferował bardziej zaawansowanerozumowanie, planowanie i była reklamowana jako największa aktualizacja Barda od czasu jego premiery blog.google blog.google. Google wdrożyło również Gemini w swoich produktach – od Wyszukiwarki (gdzie Gemini skraca opóźnienie odpowiedzi AI o 40% w Search Generative Experience blog.google) po telefony z Androidem (urządzenia Pixel korzystające z Gemini Nano na urządzeniu do funkcji takich jak podsumowywanie nagrań audio) blog.google. Większy model Gemini Ultra przechodzi obecnie szeroko zakrojone testy bezpieczeństwa typu red-team oraz dopracowywanie, a dla deweloperów będzie dostępny przez Google Cloud w 2025 roku blog.google blog.google. Dzięki Gemini Google DeepMind zamierza nie tylko dorównać OpenAI, ale też wyznaczyć nowy standard, zwłaszcza w zakresie multimodalności i wydajności – Gemini był trenowany na najnowszych chipach TPUv5 Google’a dla szybkości i opłacalności, co czyni go ich najbardziej skalowalnym modelem do tej pory blog.google blog.google. Wstępne dane sugerują, że Gemini Ultra rzeczywiście dorównał lub prześcignął GPT-4 w wielu testach porównawczych blog.google blog.google, co oznacza zażartą rywalizację na czele rozwoju AI. CEO Google Sundar Pichai podsumował to tak: „Chociaż to wciąż początek, już teraz widzimy imponujące możliwości multimodalne, których nie było w poprzednich modelach.” cmswire.com cmswire.com
Meta i otwartoźródłowe modele graniczne: Podczas gdy OpenAI, Anthropic i Google realizują głównie strategie zamkniętych modeli, Meta (spółka-matka Facebooka) promuje podejście otwarte. W połowie 2023 roku Meta wypuściła LLaMA 2, model językowy o 70 miliardach parametrów, na licencji umożliwiającej komercyjne wykorzystanie. Był to przełom dla otwartej sztucznej inteligencji: wydajność LLaMA 2 osiągnęła mniej więcej poziom wcześniejszego GPT-3.5 od OpenAI w wielu testach opus4i.com opus4i.com, mimo że był swobodnie dostępny. Jego wydanie pobudziło falę innowacji – społeczność tworzyła własne wersje (takie jak Vicuna i Orca), które ulepszały model, a wyspecjalizowane warianty (np. Code LLaMA do programowania) przewyższały wiele systemów komercyjnych ankursnewsletter.com ankursnewsletter.com. Bazując na tym sukcesie, Meta kontynuowała skalowanie – LLaMA 3 została wprowadzona w 2024 roku, a w kwietniu 2025 Meta zaprezentowała LLaMA 4, z architekturą mixture-of-experts i ogromną skalą techtarget.com. Model LLaMA 4 „Behemoth” (podobno ponad 400 miliardów parametrów) to jak dotąd najpotężniejszy model Mety, choć początkowo jest dostępny tylko dla wybranych badaczy w wersji preview techtarget.com. LLaMA 4 jest szczególna jako pierwszy model Mety wykorzystujący Mixture-of-Experts (MoE), technikę pozwalającą skalować rozmiar modelu poprzez przypisywanie części sieci do specjalizacji w różnych zadaniach techtarget.com. Odzwierciedla to trend w AI na granicy możliwości: aby dalej zwiększać możliwości, firmy eksplorują rozwiązania wykraczające poza standardowy transformer – np. Gemini od Google i najnowszy ERNIE od Baidu wykorzystują w pewnym stopniu MoE techtarget.com techtarget.com. Otwartoźródłowa strategia Mety sprawia, że te innowacje szybko się rozprzestrzeniają; faktycznie, kod i wagi modelu LLaMA 4 zostały udostępnione badaczom i firmom (na określonych warunkach) za pośrednictwem platform Mety i Hugging Face techtarget.com techtarget.com. Ruch otwartych modeli obejmuje także startupy takie jak Mistral AI (który wypuścił zaskakująco mocny model 7B w 2023 roku oraz wielojęzyczny model 123B z oknem kontekstowym 128K do 2025 roku techtarget.com) oraz organizację non-profit Allen Institute, która stworzyła Tülu 3, model badawczy o 405 miliardach parametrów, wykorzystujący uczenie ze wzmocnieniem na podstawie weryfikowalnych nagród za złożone zadania techtarget.com. Chociaż te otwarte modele zazwyczaj nieco ustępują najlepszym modelom własnościowym pod względem surowej wydajności, szybko zmniejszają tę różnicę. Falcon 40B (otwarty model z TII w ZEA) oraz Mistral 7B pokazały, że nawet mniejsze, swobodnie dostępne modele mogą osiągać „wystarczająco dobre” wyniki w wielu zastosowaniach opus4i.com opus4i.com. Do połowy 2025 roku ekosystem otwarcie udostępnianych modeli zapewnił, że najnowocześniejsza sztuczna inteligencja nie znajduje się wyłącznie w rękach kilku firm – to siła demokratyzująca w wyścigu na froncie AI.
Inni godni uwagi gracze: Krajobraz AI na granicy rozwoju obejmuje także nowych uczestników wspieranych przez duże pieniądze i talenty. Inflection AI, na przykład, wprowadziło osobistego asystenta AI o nazwie Pi i podobno wytrenowało modele z dziesiątkami miliardów parametrów, koncentrując się na łagodnym stylu konwersacyjnym pod kierownictwem CEO Mustafy Suleymana (byłego pracownika DeepMind). xAI, startup założony przez Elona Muska w 2023 roku, wypuścił swój model Grok – chatbota o bardziej zadziornej osobowości – pod koniec 2024 roku. Grok 3, najnowsza wersja z 2025 roku, jest zamkniętym oprogramowaniem, ale może pochwalić się silnymi umiejętnościami wnioskowania i matematycznymi, wspieranymi przez wdrożenie przez Muska superkomputera Nvidia GPU o wartości ponad 500 milionów dolarów techtarget.com techtarget.com. Chińscy giganci technologiczni również dołączyli do rywalizacji: ERNIE Bot firmy Baidu (oparty na dużym modelu ERNIE) oraz modele Qwen-14B/ Qwen-7B firmy Alibaba obsługują miliony użytkowników w Chinach techtarget.com techtarget.com. Baidu nawet udostępniło otwarcie swój model ERNIE 4.5 w 2025 roku techtarget.com. Te globalne osiągnięcia podkreślają, że rozwój AI na granicy to światowy wysiłek, a laboratoria w USA, Europie i Azji rywalizują o przesuwanie granic możliwości.

Możliwości techniczne, architektury i benchmarki wydajności

Dzisiejsze modele z czołówki są niezwykle zaawansowane, rozwinęły się w wielu wymiarach: wielkości sieci neuronowych, różnorodności danych treningowych, długości kontekstu (pamięci) oraz zdolności do obsługi różnych modalności. Tutaj porównujemy wiodące modele pod względem ich zalet technicznych:

Skala i architektura modelu: Większość czołowych modeli nadal korzysta z architektury Transformer wprowadzonej pod koniec lat 2010., ale w niespotykanej dotąd skali. OpenAI utrzymuje dokładny rozmiar GPT-4 w tajemnicy, ale analitycy szacują, że ma on rzędu setek miliardów parametrów (niektóre plotki sugerują nawet >1 bilion) techtarget.com techtarget.com. PaLM 2 Google’a miał około 340 mld parametrów opus4i.com, a jego następca Gemini Ultra jest uważany za równie ogromny, prawdopodobnie wykorzystując wiele sieci ekspertów zamiast jednego gigantycznego modelu techtarget.com. LLaMA 2 od Meta miała 70 mld (oraz mniejsze warianty 13 mld/7 mld), podczas gdy LLaMA 4 wprowadziła Mixture-of-Experts, aby efektywnie wykorzystywać wiele 70-miliardowych pod-sieci ekspertów techtarget.com. W praktyce sama liczba parametrów nie jest już jedynym wyznacznikiem mocy – skala i jakość danych treningowych oraz moc obliczeniowa podczas treningu są równie istotne. Google DeepMind zauważyło, że Gemini był trenowany na „skali Google” mocy obliczeniowej na wielu klastrach TPU v4/v5, co pozwoliło osiągnąć wyższą jakość być może przy mniejszej liczbie parametrów niż miał GPT-4 forbes.com cmswire.com. Kolejnym przełomem architektonicznym jest multimodalność: zarówno GPT-4, jak i Gemini mogą przyjmować obrazy jako dane wejściowe (GPT-4 potrafi nawet opisywać obrazy lub odpowiadać na pytania dotyczące nich techtarget.com), a Gemini jest trenowany od podstaw na obrazach, tekście i dźwięku jednocześnie blog.google. Ta natywna multimodalna konstrukcja pomaga Gemini „płynnie rozumieć i rozumować na temat wszelkiego rodzaju danych wejściowych… znacznie lepiej niż istniejące modele multimodalne”, według Google blog.google. Dla porównania, Claude od Anthropic i wiele otwartych modeli pozostaje wyłącznie tekstowych (i kodowych) na rok 2025, choć pojawiają się otwarte modele z obsługą wizji (np. Falcon 2 z funkcjami multimodalnymi) techtarget.com.
Okno kontekstowe i pamięć: Kluczową praktyczną cechą jest to, jak dużo tekstu model może rozważać jednocześnie – to długość kontekstu. Dłuższe konteksty umożliwiają analizę obszernych dokumentów lub wieloetapowych rozmów z zachowaniem spójności. Anthropic ustanowił rekord dzięki 100-tysięcznemu kontekstowi tokenów w Claude w 2023 roku, co pozwala na wprowadzenie setek stron tekstu opus4i.com. OpenAI oferuje GPT-4 z kontekstem 8K i 32K, a podobno posiada eksperymentalne wersje z jeszcze większymi oknami. Nowe modele badawcze, takie jak Mistral Large 2 (kontekst 128K), pokazują, że obsługa długiego kontekstu staje się standardem techtarget.com. Poza samym rozmiarem okna, najnowsze modele zyskują mechanizmy rozszerzonej pamięci. Claude 4, na przykład, potrafi zapisywać podsumowania swoich przemyśleń na dysku („pliki pamięci”) i odwoływać się do nich, co umożliwia formę pamięci długoterminowej wykraczającej poza bieżący kontekst anthropic.com anthropic.com. Podejście OpenAI do trwałości polega na umożliwieniu użytkownikom ChatGPT ustawiania instrukcji systemowych lub przypinania rozmów, choć nie ujawniono jeszcze funkcji podobnej do pliku pamięci Claude’a. Najprawdopodobniej długości kontekstu będą nadal się zwiększać (naukowcy zaprezentowali prototypy z kontekstem na 1 milion tokenów), a także ulepszone zarządzanie pamięcią, aby asystenci AI mogli zachowywać wiedzę między sesjami.
Wydajność w benchmarkach: Na praktycznie każdym akademickim i branżowym benchmarku modele czołowe poczyniły ogromne postępy. GPT-4 był niekwestionowanym liderem do 2023 roku, osiągając około 86,4% na egzaminie MMLU (test wiedzy z 57 dziedzin) – wyraźnie wyprzedzając konkurencję w tamtym czasie opus4i.com opus4i.com. Wyróżniał się także w programowaniu (rozwiązując ~67% zadań w teście HumanEval) i uzyskał wyniki zbliżone do egzaminu adwokackiego oraz SAT w ocenach opus4i.com. Claude 2 firmy Anthropic był tuż za GPT-4 w wielu zadaniach językowych, a nawet przewyższał GPT-4 przy bardzo długich wejściach dzięki przewadze kontekstowej (np. podsumowywanie lub analiza obszernych tekstów bez pomijania szczegółów) opus4i.com. Claude 2 był nieco słabszy w programowaniu i rozumowaniu logicznym, ustępując nieznacznie najlepszym wynikom GPT-4 opus4i.com. PaLM 2 Google’a (model stojący za Bardem w 2023 roku) był mocny – często dorównywał lub przewyższał GPT-3.5 i Claude’a w zadaniach wymagających rozumowania i wielojęzyczności – ale generalnie był o poziom niżej od GPT-4 w większości benchmarków opus4i.com. Wszystko to jednak przed Gemini. Wraz z debiutem Gemini Ultra, Google ogłosiło, że obecnie zajmuje pierwsze miejsce w wielu benchmarkach: „Wydajność Gemini Ultra przewyższa obecny stan wiedzy na 30 z 32 szeroko stosowanych akademickich benchmarków… Z wynikiem 90,0% Gemini Ultra jest pierwszym modelem, który przewyższył ludzkich ekspertów na MMLU.” blog.google. Jeśli te twierdzenia (pochodzące z wewnętrznych ocen Google) potwierdzą się w testach zewnętrznych, oznacza to, że Gemini wyprzedził GPT-4 w takich obszarach jak wiedza, matematyka i logiczne QA. W programowaniu nowym liderem może być Claude Opus 4 firmy Anthropic: prowadzi w wymagających benchmarkach programistycznych, takich jak SWE-Bench i Terminal-Bench, według raportu Anthropic anthropic.com anthropic.com, a partnerzy tacy jak GitHub chwalą jego „najnowocześniejszą” wydajność w kodowaniu anthropic.com anthropic.com. Tymczasem modele otwarte zmniejszyły dystans: LLaMA 2 (70B) firmy Meta reaosiągnął ~68% na MMLU – mniej więcej poziom GPT-3.5 opus4i.com opus4i.com – a nowe otwarte miksy, takie jak Orca (model 13B dostrojony przez Microsoft), osiągają ponadprzeciętne wyniki, naśladując kroki rozumowania większych modeli techtarget.com. Podsumowując, na połowę 2025 roku wiele modeli osiągnęło to, co rok wcześniej było szczytem możliwości. GPT-4 pozostaje złotym standardem pod względem niezawodności i zakresu, ale Gemini Ultra i Claude 4 podniosły poprzeczkę jeszcze wyżej w określonych dziedzinach. Co ważne, te wzrosty w benchmarkach to nie tylko liczby – przekładają się one na zauważalnie lepsze doświadczenia użytkowników (np. dokładniejsze odpowiedzi, mniej błędów, bardziej złożone rozwiązywanie problemów) w rzeczywistych zastosowaniach.
Szybkość i wydajność: Surowa moc obliczeniowa to nie jedyny wskaźnik – szybkość ma znaczenie dla doświadczenia użytkownika i kosztów. Większe modele zwykle działają wolniej: GPT-4 początkowo generował tekst z prędkością około 20 tokenów/sekundę opus4i.com opus4i.com, co może powodować opóźnienia w interaktywnych rozmowach. OpenAI zoptymalizowało GPT-4 Turbo, aby był nieco szybszy, ale nadal lekkie modele, takie jak GPT-3.5 Turbo, mogą generować 50–100 tokenów/sek., co sprawia, że są znacznie bardziej responsywne opus4i.com opus4i.com. To kompromis: GPT-3.5 jest szybki, ale czasami mniej dokładny, podczas gdy GPT-4 jest dokładny, ale wolniejszy. Firmy rozwiązują to, tworząc tryby hybrydowe – na przykład Claude 4 firmy Anthropic ma system dwutrybowy: „odpowiedzi niemal natychmiastowe” z wykorzystaniem szybszego, uproszczonego modelu do prostych zapytań oraz tryb „rozszerzonego rozumowania” z pełnym modelem do złożonych zadań anthropic.com. Użytkownicy otrzymują szybką odpowiedź, gdy to możliwe, ale AI może poświęcić więcej czasu i „pomyśleć głębiej”, gdy jest to potrzebne. Google informuje, że Gemini na sprzęcie TPU działa znacznie szybciej niż wcześniejsze modele na tej samej infrastrukturze blog.google, a jego wariant „Flash” jest dostrojony do zastosowań w czasie rzeczywistym techtarget.com. Innym podejściem jest specjalizacja modeli: nowe modele OpenAI mini z serii „O” koncentrują się na rozumowaniu, ale z założenia działają wolno techtarget.com techtarget.com, podczas gdy główny GPT-4o jest szybszy w ogólnych rozmowach techtarget.com. Widzimy także wdrażanie modeli na urządzeniach (np. Gemini Nano na smartfonach blog.google), co całkowicie eliminuje opóźnienia sieciowe. Podsumowując, czołowe laboratoria AI równoważą surową moc z praktycznością, zapewniając, że do 2025 roku nawet bardzo zaawansowane modele będą wystarczająco responsywne do codziennego użytku.
Pojawiające się zdolności: Wraz ze wzrostem możliwości modeli zaczynają one wykazywać nowe, nieoczekiwane umiejętności – tak zwane „zachowania emergentne”. Na przykład GPT-4 i Claude potrafią wykonywać rozumowanie łańcuchowe (dzielenie problemów na kroki) znacznie lepiej niż ich poprzednicy, a nawet rozwiązywać niektóre nowe zadania bez specjalnego treningu. Przykładem jest wydajność GPT-4 w zadaniach kreatywnych lub rozumowaniu prawniczym – obszarach, z którymi wcześniej żadne AI nie radziło sobie dobrze. Modele graniczne w 2025 roku potrafią także kontrolować zewnętrzne narzędzia i API. OpenAI umożliwiło wtyczki dla ChatGPT, pozwalając GPT-4 wykonywać kod, przeszukiwać bazy wiedzy lub przeglądać internet w razie potrzeby. Podobnie, rozszerzone wykorzystanie narzędzi przez Claude 4 oznacza, że może on zdecydować się na wyszukiwanie w sieci w trakcie odpowiedzi, aby uzyskać najnowsze informacje anthropic.com. To zachowanie agentowe (AI decydująca, jak zbierać informacje lub podejmować działania) jest prymitywne, ale się rozwija, otwierając drogę do AI, które może autonomicznie wykonywać złożone zadania. W październiku 2024 roku Anthropic przetestował nawet funkcję „AI reflexes”, pozwalającą Claude’owi obsługiwać komputer jak człowiek – klikać, pisać i wykonywać zadania w środowisku wirtualnym za pośrednictwem API techtarget.com. Te możliwości zacierają granicę między statycznym chatbotem a prawdziwym asystentem lub agentem AI. Rodzą też nowe wyzwania techniczne: jak dostosować decyzje AI do intencji i bezpieczeństwa użytkownika oraz jak zapewnić niezawodne działanie, gdy AI kontroluje narzędzia (na przykład unikanie szkodliwych działań). Laboratoria aktywnie badają te zagadnienia, rozszerzając funkcjonalność swoich modeli.

Podsumowując, techniczna granica AI w 2025 roku definiowana jest przez ekstremalną skalę, rozumienie multimodalne, rozszerzoną pamięć oraz coraz bardziej ludzką wydajność. W wielu testach AI przewyższa już ludzi – Gemini Ultra osiąga 90% na MMLU, co przewyższa średni wynik człowieka blog.google, a modele takie jak GPT-4 zdały egzaminy zawodowe, których większość ludzi nie potrafi zdać techtarget.com techtarget.com. Jednak wciąż pozostają istotne luki (rozumowanie zdroworozsądkowe, prawdziwa niezawodność, radzenie sobie z sytuacjami spoza rozkładu itp.), które badacze starają się pokonać w kolejnej fali rozwoju modeli.

Podejścia do dostosowania, bezpieczeństwa i zarządzania

Wraz z gwałtownym wzrostem możliwości AI granicznych, dostosowanie i bezpieczeństwo – zapewnienie, że te potężne modele zachowują się zgodnie z ludzkimi wartościami i nie wyrządzają szkody – stały się kluczowe. Zarówno laboratoria, jak i rządy zdają sobie sprawę, że niedostosowane AI może stanowić poważne zagrożenia, od stronniczych lub niebezpiecznych wyników po, w skrajnym ujęciu, utratę kontroli przez człowieka. Każde główne laboratorium AI ma własne podejście do dostosowania i uczestniczy w szerszych inicjatywach zarządzania:

Stanowisko OpenAI: OpenAI od początku głośno mówi o bezpieczeństwie AI, stosując techniki takie jak Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), aby dostroić ChatGPT i GPT-4 do wykonywania poleceń użytkownika przy jednoczesnej odmowie realizacji nieodpowiednich żądań. W praktyce oznacza to, że GPT-4 został wytrenowany nie tylko, by być inteligentnym, ale także, by mówić nie na szkodliwe polecenia (takie jak prośby o przemoc czy mowę nienawiści) oraz by w miarę możliwości sam się poprawiać. OpenAI opublikowało także szczegółowy GPT-4 System Card w 2023 roku, ujawniając, jak przeprowadzano testy red-teamingowe modelu z użyciem testów adwersarialnych (na przykład próby nakłonienia GPT-4 do generowania dezinformacji lub niebezpiecznego kodu) oraz jakie środki bezpieczeństwa zostały wdrożone. Odkryto, że GPT-4 znacznie częściej odmawia niewłaściwych żądań niż wcześniejsze modele abcnews.go.com, choć nie jest doskonały. Sam Altman przyznał, że dostosowanie AI do wartości to ciągłe wyzwanie, słynnie mówiąc przed Kongresem: „GPT-4 częściej odpowiada pomocnie i prawdziwie… niż jakikolwiek inny model o podobnych możliwościach… Jednak uważamy, że interwencja regulacyjna rządów będzie kluczowa, by ograniczyć ryzyka coraz potężniejszych modeli.” abcnews.go.com abcnews.go.com. W 2023 roku OpenAI uruchomiło inicjatywę badawczą „Superalignment”, przeznaczając 20% swoich zasobów obliczeniowych na opracowanie sposobów dostosowania przyszłych superinteligentnych AI w ciągu czterech lat. Obejmuje to rozwijanie AI, która może pomagać w ocenie i nadzorze innych AI (rekurencyjne podejście do dostosowania). Altman i współpracownicy rozważali nawet pomysły takie jak międzynarodowa agencja nadzoru nad AI, która mogłaby licencjonować i audytować najnowocześniejsze modele, podobnie jak MAEA w dziedzinie bezpieczeństwa jądrowego abcnews.go.com abcnews.go.com. OpenAI dołączyło także do branżowych inicjatyw koordynacyjnych (opisanych poniżej) i wdrożyło zabezpieczenia widoczne dla użytkowników: na przykład ChatGPT ma obecnie system moderacji i pozwala użytkownikom ustawić własną „wiadomość systemową”, by określić zachowanie AI w określonych granicach. Choć OpenAI jest optymistycznie nastawione do korzyści płynących z AI, pozostaje „trochę przestraszone” własnymi tworami – co Altman otwarcie przyznał publicznie abcnews.go.com.
Podejście Anthropic: Anthropic została w zasadzie założona z myślą o bezpieczeństwie. Ich flagowa metoda, Constitutional AI, daje modelowi pisemny zestaw zasad (tzw. „konstytucję”) i pozwala AI krytykować oraz ulepszać własne odpowiedzi zgodnie z tymi zasadami techtarget.com. To zmniejsza zależność od informacji zwrotnej od ludzi i ma na celu nadanie AI wartości takich jak uczciwość, nieszkodliwość i pomocność. Na przykład Claude kieruje się zasadami takimi jak „wybierz odpowiedź najbardziej wspierającą prawa człowieka” oraz „unikaj treści nienawistnych”, zaczerpniętymi z takich źródeł jak Powszechna Deklaracja Praw Człowieka ONZ oraz własne polityki Anthropic. Podczas treningu Claude generuje odpowiedzi, a następnie osobny proces ocenia je względem konstytucji, aby wzmocnić lepsze odpowiedzi. Efektem jest AI, które jest bardziej odporne na udzielanie niedozwolonych lub toksycznych odpowiedzi, bez potrzeby tak dużej interwencji człowieka. Niezależne testy wykazały, że Claude często odmawia realizacji próśb naruszających jego wytyczne (np. instrukcji dotyczących samookaleczenia lub popełnienia przestępstwa), choć oczywiście żaden system nie jest bezbłędny. Poza treningiem modeli, Anthropic opowiada się za ostrożną strategią wdrażania: posiadają Responsible Scaling Policies, które zobowiązują do oceny modeli pod kątem niebezpiecznych możliwości (takich jak synteza biochemiczna czy wykorzystanie cyberbezpieczeństwa) przed dalszym ich skalowaniem frontiermodelforum.org frontiermodelforum.org. CEO Anthropic, Dario Amodei, aktywnie uczestniczy w dyskusjach politycznych, ostrzegając, że bez starannego nadzoru AI może mieć niezamierzone konsekwencje. W wywiadzie z 2023 roku zauważył ironię, że im modele są bardziej użyteczne, tym stają się bardziej nieprzewidywalne, i podkreślił potrzebę szeroko zakrojonych testów oraz stopniowego wdrażania. Zgodnie z tym Anthropic początkowo udostępniła Claude ograniczonej grupie odbiorców i przyjęła stosunkowo konserwatywne podejście, koncentrując się na badaniach nad dostosowaniem (regularnie publikują prace na tematy takie jak metody konstytucyjne AI, interpretowalność neuronów modelu czy unikanie „lizusowskiego” zachowania, w którym AI mówi użytkownikom to, co – jego zdaniem – chcą usłyszeć). Do 2025 roku modele Anthropic są również głęboko zaangażowane w zewnętrzne zarządzanie poprzez partnerstwa – np. Claude jest oferowany na rządowych platformach chmurowych z certyfikatami zgodności, a Anthropic współpracuje z regulatorami w USA i na świecie, by dzielić się najlepszymi praktykami w zakresie bezpieczeństwa. Ich członkostwo w Frontier Model Forum (poniżej) oraz udział w globalnych szczytach podkreślają, że Anthropic chce być postrzegane jako laboratorium AI stawiające bezpieczeństwo na pierwszym miejscu.
Podejście Google DeepMind: Google ma długą historię inicjatyw dotyczących etyki AI. W 2018 roku opublikowało Zasady AI, które wyraźnie zabraniają takich zastosowań jak masowa inwigilacja czy naruszanie praw człowieka blog.google. Te zasady nadal kierują rozwojem modeli Google, takich jak Gemini. Przed wypuszczeniem Gemini, Google poddało go rygorystycznym red-teaming i testom adwersarialnym. W rzeczywistości Google opóźniło szerokie udostępnienie największego modelu Gemini Ultra, aby zakończyć „obszerne kontrole zaufania i bezpieczeństwa, w tym red-teaming przez zaufane zewnętrzne podmioty” blog.google. Model jest dostrajany na podstawie informacji zwrotnych z tych ocen, aby naprawić problemy przed udostępnieniem go szerokiemu gronu użytkowników blog.google. Google DeepMind wnosi także unikalną perspektywę bezpieczeństwa dzięki swojemu doświadczeniu w uczeniu przez wzmacnianie i agentach. CEO Demis Hassabis mówił o uczeniu AI rozumowania krok po kroku i weryfikowania swoich odpowiedzi, co może ograniczać błędy – widzimy to w poprawionej wydajności Gemini, gdy może „dłużej się zastanowić” nad trudnymi pytaniami blog.google. Badania DeepMind obejmują techniki takie jak Tree of Thoughts (pozwalające modelowi eksplorować wiele możliwych rozwiązań i wybierać najlepsze, podobnie jak algorytmy do gier) oraz self-reflection, które mają na celu ograniczenie tendencji AI do wybierania pierwszej odpowiedzi, nawet jeśli jest błędna. W zakresie zarządzania, Google było członkiem założycielem Frontier Model Forum i aktywnie współpracuje z rządami. Wzięło udział w brytyjskim Bletchley Park AI Safety Summit (listopad 2023) – pierwszym globalnym szczycie dotyczącym ryzyka AI – i podpisało Bletchley Declaration szczytu, uznającą potrzebę identyfikacji i ograniczania ryzyk związanych z zaawansowaną AI gov.uk thelancet.com. Kierownictwo Google i DeepMind generalnie prezentuje wyważone stanowisko: jest optymistycznie nastawione do korzyści płynących z AI, ale wzywa do „odważnego i odpowiedzialnego” rozwoju z odpowiednimi zabezpieczeniami blog.google. Jeden z konkretnych kroków: Google wdraża watermarking i oznaczanie metadanymi treści generowanych przez AI w swoich usługach, aby pomóc w walce z dezinformacją poprzez umożliwienie użytkownikom identyfikacji treści stworzonych przez AI gov.uk <a href=”https://www.gov.uk/government/publications/frontier-ai-safegov.uk. Przyczynia się również do open-source ocen – na przykład zespół Jigsaw Google tworzy zbiory danych do testowania AI pod kątem mowy nienawiści, a DeepMind udostępnił otwarcie niektóre ze swoich środowisk szkoleniowych dotyczących bezpieczeństwa. Podsumowując, Google DeepMind wykorzystuje swoje ogromne zasoby do gruntownego testowania AI i ściśle współpracuje z decydentami, aby kształtować rozsądne regulacje, które nie tłumią innowacji (zarząd Google, na przykład, doradzał UE w sprawie Aktu o AI i współpracował z rządem USA nad standardami bezpieczeństwa AI).
Podejście firmy Meta: Decyzja firmy Meta o udostępnieniu dużych modeli na zasadach open source sama w sobie jest wyrazem filozofii bezpieczeństwa. Główny naukowiec ds. AI w Meta, Yann LeCun, twierdzi, że szeroki dostęp w rzeczywistości poprawia bezpieczeństwo w dłuższej perspektywie, ponieważ „więcej oczu” patrzących na model może szybciej wykryć wady i uprzedzenia businessinsider.com businessinsider.com. Choć pogląd ten jest przedmiotem dyskusji, Meta dołączyła do wydań LLaMA proces aplikacyjny (dla LLaMA 1) i wybrała odpowiedzialną licencję dla LLaMA 2, która wymaga od użytkowników przestrzegania zasad etycznego użycia (np. zakaz używania modelu do generowania dezinformacji). Meta przeprowadziła także wewnętrzne testy red-teamingowe swoich modeli; w artykule o LLaMA 2 ujawniono testy na obecność uprzedzeń i toksycznych treści, a model został dostrojony na dodatkowych danych, by ograniczyć te problemy. W porównaniu do OpenAI czy Google, Meta jest nieco bardziej „bezpośrednia” po wydaniu – polega na społeczności i dalszych deweloperach, by wdrażali filtry treści podczas korzystania z LLaMA. To wywołało pewną krytykę (np. co jeśli źli aktorzy użyją otwartych modeli w złych celach?), ale także doprowadziło do innowacji, takich jak narzędzia moderacji open source. Co ciekawe, w 2024 roku Meta nawiązała współpracę z Microsoft Azure, by oferować LLaMA 2 w chmurze z kontrolami bezpieczeństwa, pokazując hybrydowe podejście (otwarte wagi, ale z opcjonalnym zarządzanym wdrożeniem z filtrami). Sam LeCun bagatelizował scenariusze katastroficzne, nazywając obawy przed AI jako egzystencjalnym zagrożeniem „absurdalnie niedorzecznymi” businessinsider.com i sugerując, że AI przewyższająca człowieka jest jeszcze daleko. Przyznaje, że istnieją krótkoterminowe ryzyka, takie jak uprzedzenia i dezinformacja, ale uważa, że można je rozwiązać poprzez iteracyjne poprawki techniczne i nie popiera wstrzymywania badań nad AI businessinsider.com businessinsider.com. Strategia alignacji Meta koncentruje się więc na przejrzystości i upodmiotowieniu: dać badaczom narzędzia (wagi modelu) do badania i ulepszania zachowania AI. Do 2025 roku Meta jest również aktywnie zaangażowana w branżowe fora i grupy standaryzacyjne – dołączyła do zobowiązań Frontier Safety i regularnie publikuje raporty o odpowiedzialnym AI dla własnych produktów (np. jak Facebook wykorzystuje AI do moderacji treści). W istocie Meta opowiada się za bardziej otwartym, opartym na społeczności zarządzaniem AI na granicy możliwości, w przeciwieństwie do bardziej scentralizowanego nadzoru preferowanego przez niektórych konkurentów.
Wysiłki na rzecz zbiorowego zarządzania: Uznając, że żadna pojedyncza firma nie jest w stanie samodzielnie rozwiązać społecznych zagrożeń związanych ze sztuczną inteligencją, czołowe laboratoria nawiązały sojusze i współpracowały z rządami nad podstawowymi standardami bezpieczeństwa. W lipcu 2023 roku Biały Dom uzyskał dobrowolne zobowiązania od siedmiu firm zajmujących się AI (w tym OpenAI, Google, Meta, Anthropic, Amazon) do wdrożenia określonych środków bezpieczeństwa theguardian.com. Obejmowały one takie działania jak wewnętrzne i zewnętrzne testy bezpieczeństwa modeli, dzielenie się informacjami o ryzykach AI z rządami, opracowywanie znakowania treści generowanych przez AI oraz raportowanie o możliwościach i ograniczeniach modeli gov.uk. Do połowy 2024 roku inicjatywa ta przekształciła się w międzynarodowe zobowiązanie podczas AI Seoul Summit, gdzie 15 organizacji (od OpenAI i Microsoft po startupy takie jak Cohere, Inflection, a nawet chińskie Baidu i Tencent) zgodziło się na zestaw Frontier AI Safety Commitments gov.uk gov.uk. W ramach tych zobowiązań każdy sygnatariusz będzie „rozwijać i wdrażać modele frontier AI w sposób odpowiedzialny” oraz opublikuje ramy bezpieczeństwa opisujące, jak radzi sobie z poważnymi zagrożeniami gov.uk gov.uk. Obiecano konkretne działania: np. red-teaming dla nowych zagrożeń, zabezpieczenia cyberbezpieczeństwa zapobiegające kradzieży modeli, programy bug bounty do wykrywania podatności, raporty transparentności dotyczące ograniczeń modeli oraz wykorzystywanie AI do rozwiązywania wyzwań społecznych (nie tylko celów komercyjnych) gov.uk gov.uk. Frontier Model Forum, utworzone przez OpenAI, Google, Anthropic i Microsoft w 2023 roku, koordynuje dużą część tych działań. It hasuruchomiło strumienie prac koncentrujące się na konkretnych zagrożeniach, takich jak bio-bezpieczeństwo (AI i broń biologiczna) oraz cyberbezpieczeństwo, gromadząc ekspertów w celu opracowania metod oceny dla tych dziedzin frontiermodelforum.org frontiermodelforum.org. Forum utworzyło także Fundusz Bezpieczeństwa AI, który już przyznał ponad 10 milionów dolarów na badania akademickie dotyczące oceny ryzyk związanych ze sztuczną inteligencją frontiermodelforum.org. Na arenie międzynarodowej, po szczycie w Wielkiej Brytanii w 2023 roku w Bletchley Park, który zwrócił uwagę na ryzyka związane z zaawansowaną AI (takie jak potencjalna utrata kontroli lub nadużycia), zaplanowano kolejne szczyty: Szczyt Działań na rzecz Bezpieczeństwa AI w Paryżu w 2025 roku ma dokonać przeglądu ram bezpieczeństwa opracowanych przez firmy, a rozmowy trwają w ONZ i innych instytucjach w celu ustanowienia globalnych norm. Pojawiają się nawet propozycje powołania międzynarodowego organu nadzorczego specjalnie dla zaawansowanej AI, inspirowanego kontrolą zbrojeń jądrowych – pomysł ten popierają zasadniczo rządy wielu krajów zachodnich i niektórzy prezesi firm technologicznych. Choć twarde regulacje są jeszcze w powijakach (unijna ustawa o AI ma wprowadzić pewne zasady przejrzystości i oceny ryzyka dla najbardziej zaawansowanych modeli do 2025 roku, a USA rozważa Kartę Praw AI oraz kontrolę eksportu zaawansowanych chipów), dobrowolne zobowiązania przynajmniej ustanowiły minimalny poziom odpowiedzialnego postępowania. Podsumowując, kształtuje się początkujący reżim zarządzania zaawansowaną AI, w którym branża i rządy dzielą się odpowiedzialnością. Jak zauważyło jedno z forów politycznych, te zobowiązania „stanowią ramy łagodzenia ryzyk dla bezpieczeństwa, ochrony i przejrzystości” w przypadku zaawansowanej AI parispeaceforum.org globalpolicywatch.com – choć krytycy podkreślają, że aby były naprawdę skuteczne, muszą być poparte weryfikacją i prawem.

Warto zauważyć, że opinie ekspertów na temat ryzyka związanego ze sztuczną inteligencją są bardzo zróżnicowane. Niektóre czołowe postacie głęboko obawiają się najgorszych scenariuszy. W maju 2023 roku setki naukowców i prezesów firm zajmujących się AI – w tym Sam Altman z OpenAI, Demis Hassabis z DeepMind i Dario Amodei z Anthropic – podpisały jednoznaczne, krótkie oświadczenie: „Ograniczenie ryzyka wyginięcia związanego ze sztuczną inteligencją powinno być globalnym priorytetem, obok innych zagrożeń na skalę społeczną, takich jak pandemie i wojna nuklearna.” theguardian.com theguardian.com. Było to prawdopodobnie najsilniejsze wspólne ostrzeżenie ze strony osób z branży, że niezwykle zaawansowana AI (tzw. sztuczna inteligencja ogólna lub wykraczająca poza nią) może stanowić egzystencjalne zagrożenie, jeśli będzie źle ukierunkowana. Z drugiej strony wielu ekspertów uważa te obawy za przesadzone lub przedwczesne. Yann LeCun z firmy Meta, na przykład, powiedział „Czy AI przejmie władzę nad światem? Nie, to jest projekcja ludzkiej natury na maszyny,” nazywając obawy o wyginięcie „absurdalnymi” i argumentując, że AI przewyższająca człowieka to kwestia dziesięcioleci businessinsider.com businessinsider.com. Podobnie znany informatyk Andrew Ng porównał przewidywania zagłady przez AI do „przeludnienia na Marsie” – nie jest to pilny problem w porównaniu z bieżącymi wyzwaniami etycznymi AI. To spektrum przekonań wpływa na to, jak różne organizacje ustalają priorytety w zakresie dostosowania AI. Niemniej jednak istnieje szeroki konsensus co do konieczności zajęcia się przynajmniej zagrożeniami krótkoterminowymi (stronniczość, dezinformacja itp.) i zapewnienia nadzoru człowieka nad decyzjami AI. Nawet optymiści zgadzają się, że pewne regulacje są potrzebne: jak zauważył LeCun, rozsądne jest ustalanie zasad zapobiegających nadużyciom AI (tak jak robimy to w przypadku każdej potężnej technologii), nawet jeśli ktoś nie wierzy w scenariusze apokaliptyczne businessinsider.com businessinsider.com. Debata dotyczy obecnie mniej tego, czy regulować AI, a bardziej tego, jak to robić, by zachować równowagę między innowacyjnością a bezpieczeństwem.

Zastosowania w przemyśle i modele biznesowe

Wyścig w dziedzinie zaawansowanej AI to nie tylko ćwiczenie laboratoryjne – przekształca on branże i daje początek nowym modelom biznesowym. Do połowy 2025 roku zaawansowane modele AI zostały wdrożone w szerokim zakresie zastosowań, fundamentalnie zmieniając sposób działania firm i interakcji ludzi z technologią. Oto kilka kluczowych obszarów oraz sposoby, w jakie wykorzystywana jest zaawansowana AI:

Produktywność i praca z wiedzą: Być może najbardziej widoczny wpływ zaobserwowano w pracy biurowej i tworzeniu treści. AI „kopiloci” wspierają obecnie ludzi w pisaniu e-maili, podsumowywaniu raportów, generowaniu prezentacji i wielu innych zadaniach. 365 Copilot firmy Microsoft, oparty na GPT-4 od OpenAI, integruje AI z Wordem, Excelem, Outlookiem i Teams – umożliwiając użytkownikom natychmiastowe uzyskiwanie szkiców dokumentów, wyciąganie wniosków z arkuszy kalkulacyjnych czy otrzymywanie podsumowań spotkań. Wczesne testy wykazały, że Copilot może zaoszczędzić 30% lub więcej czasu na rutynowych zadaniach związanych z pisaniem i analizą. Podobnie, Duet AI Google’a w Workspace wykorzystuje Gemini/PaLM do automatyzacji zadań w Google Docs, Gmailu i Sheets (np. tworzenie odpowiedzi lub wykresów z surowych danych). Narzędzia te skutecznie zamieniają duże modele językowe w zawsze dostępnych asystentów dla milionów profesjonalistów. W programowaniu asystenci AI do kodowania stali się wszechobecni. GitHub Copilot X (ulepszony o GPT-4) i CodeWhisperer Amazona pomagają programistom generować kod, wykrywać błędy, a nawet automatycznie pisać testy. Claude firmy Anthropic jest zintegrowany z usługami takimi jak Slack (poprzez funkcję Slack GPT), pomagając w tworzeniu wiadomości lub podsumowywaniu kanałów. Efektem jest znaczny wzrost produktywności – programiści zgłaszają, że dzięki sugestiom AI mogą kodować o 20–50% szybciej przy niektórych zadaniach, a autorzy zauważają, że tworzenie pierwszych wersji tekstów jest znacznie przyspieszone przez AI. Powstały zupełnie nowe role, takie jak „inżynier promptów”, zajmujące się tworzeniem skutecznych poleceń dla tych asystentów AI. Model biznesowy zazwyczaj opiera się tu na subskrypcji lub opłatach za użycie: np. API OpenAI pobiera opłatę za 1 000 tokenów wyjścia GPT-4 (około 0,06 $ opus4i.com), a Microsoft sprzedaje Copilota jako dodatek za 10–30 $ miesięcznie za użytkownika. Firmy odkrywają, że mimo kosztów, zyski w efektywności i poprawie jakości (mniej błędów, więcej kreatywności) zapewniają wysoki zwrot z inwestycji.
Obsługa klienta i chatboty: Branża wsparcia klienta została zrewolucjonizowana przez zaawansowaną AI. Zamiast botów opartych na skryptach, które frustrują użytkowników, wiele firm wdraża obecnie chatboty oparte na GPT-4 lub Claude, które potrafią naprawdę zrozumieć i rozwiązać zapytania klientów. Te agenty AI mogą korzystać z artykułów z bazy wiedzy, rozwiązywać problemy w sposób konwersacyjny oraz przekazywać sprawy ludziom w przypadku bardziej złożonych przypadków. Na przykład, GPT-4 firmy OpenAI jest wykorzystywany przez platformy takie jak Khan Academy do stworzenia chatbota-tutora (Khanmigo), który wchodzi w interakcje ze studentami, a także przez strony e-commerce do obsługi pytań kupujących. Claude firmy Anthropic zasila części aplikacji chatbotowej Poe firmy Quora, umożliwiając użytkownikom zadawanie pytań i otrzymywanie wysokiej jakości odpowiedzi w czasie rzeczywistym. Firmy z branż takich jak bankowość i telekomunikacja zauważyły, że czat oparty na AI zmniejsza obciążenie call center, jest dostępny 24/7 i często osiąga wysoką satysfakcję klientów, gdy jest odpowiednio monitorowany. Sektory ubezpieczeń i turystyki również wykorzystują asystentów AI do przeprowadzania klientów przez proces zgłaszania szkód lub rezerwacji podróży. Co ważne, te modele potrafią już obsługiwać wiele języków i slang całkiem dobrze (PaLM 2, na przykład, był trenowany na ponad 100 językach i wyróżnia się w zrozumieniu wielojęzycznym opus4i.com). Ta globalizacja usług AI oznacza, że użytkownik w Brazylii, Polsce czy Japonii może rozmawiać z AI o tej samej jakości wsparcia w swoim ojczystym języku. Modele biznesowe w tym przypadku to zazwyczaj rozliczenie API (opłata za zapytanie do OpenAI/Anthropic/itp.) lub licencje korporacyjne na platformę AI. Niektóre firmy uruchamiają także modele open-source wewnętrznie, aby zaoszczędzić koszty – na przykład, używając dostrojonego LLaMA 2 do odpowiadania na najczęściej zadawane pytania bez wysyłania danych do zewnętrznego dostawcy. Analitycy szacują, że do 2025 roku chatboty AI obsłużą większość zapytań wsparcia Tier-1 w wielu organizacjach, skracając czas odpowiedzi z godzin do sekund. Ta automatyzacja jednak odbywa się przy starannej kontroli ludzkiej i możliwości przekazania sprawy, aby zapewnić dokładność i empatię (żadna firma nie chce, by wpadka AI stała się viralem z niewłaściwych powodów!).
Generowanie treści kreatywnych: Modele graniczne to nie tylko narzędzia do obliczeń; to także narzędzia kreatywne. Firmy marketingowe i reklamowe wykorzystują GPT-4 i Claude do burzy mózgów nad hasłami kampanii, generowania tekstów reklamowych, a nawet tworzenia całych wpisów na blogi czy scenariuszy wideo. Narzędzia oparte na tych modelach mogą w kilka sekund wygenerować dziesiątki propozycji haseł lub nazw marek – coś, co kiedyś zajmowało zespołowi kreatywnemu dni. W wydawnictwach i mediach AI pomaga w tworzeniu szkiców artykułów, choć ostateczna redakcja pozostaje w rękach ludzi, by zapewnić poprawność faktów i stylu. Niektóre redakcje wykorzystują AI do raportów finansowych, podsumowań sportowych lub innych schematycznych tekstów, uwalniając dziennikarzy do pracy nad głębszymi materiałami śledczymi. W branży gier i rozrywki generatywna AI tworzy dialogi dla postaci niezależnych i pomaga w tworzeniu scenariuszy. Firmy takie jak Runway i Midjourney (do obrazów) oraz nowe startupy zajmujące się wideo korzystają ze specjalistycznych modeli, ale często są one uzupełniane przez duże modele tekstowe dla spójności narracji lub opisów. Nawet Hollywood zwróciło na to uwagę: scenarzyści korzystają z narzędzi opartych na GPT jako inspiracji lub do przełamywania blokady twórczej (co było przedmiotem sporów podczas strajku scenarzystów w 2023 roku, gdzie debatowano nad wykorzystaniem AI w pisaniu scenariuszy). Muzycy i artyści eksperymentują z AI, generując teksty piosenek lub koncepcje dzieł sztuki. Kluczowe jest tutaj to, że AI działa jako współpracownik – wspomagając ludzką kreatywność, a nie ją zastępując. Bezpośredni cytat z CEO Microsoftu, Satyi Nadelli, podsumowuje ten trend: „Każdy pracownik wiedzy dostaje kopilota, a każdy kopilot jest napędzany przez AI.” Modele biznesowe dla kreatywnej AI często obejmują opłaty licencyjne za modele wyższej klasy lub wdrożenia lokalne dla studiów dbających o poufność własności intelektualnej. Widzimy także rynki AI (takie jak Bedrock Amazona czy OpenAI Service na platformie Azure), gdzie firmy mogą wybierać spośród wielu modeli (GPT-4, Claude, Stable Diffusion itd.) w ramach jednego konta rozliczeniowego, co ułatwia wdrożenie.
Branżowe rozwiązania AI: Każdy sektor znajduje indywidualne zastosowania dla zaawansowanej AI. W ochronie zdrowia duże modele są dostrajane na podstawie tekstów medycznych, aby służyć jako asystenci diagnostyczni. Na przykład Med-PaLM 2 Google’a (wersja PaLM dostrojona do medycyny) potrafi odpowiadać na pytania z egzaminów medycznych na poziomie zbliżonym do lekarzy ts2.tech. Niektóre szpitale testują systemy oparte na GPT-4 do sporządzania podsumowań wizyt pacjentów lub sugerowania planów leczenia (oczywiście z przeglądem przez lekarzy). Wstępne wyniki pokazują obiecujące efekty w redukcji biurokracji lekarskiej, a nawet wychwytywaniu przeoczonych szczegółów poprzez syntezę dużych ilości danych pacjentów. W prawie narzędzia takie jak CoCounsel Casetextu (zbudowane na GPT-4) pomagają prawnikom badać sprawy, podsumowywać dokumenty prawne i sprawdzać niespójności w umowach. Cytat od prawnika testującego taki system: „To jak posiadanie niestrudzonego młodszego współpracownika, który natychmiast może przeczytać tysiące stron i podkreślić kluczowe punkty.” W finansach banki używają modeli w stylu GPT do analizy raportów rynkowych lub komunikacji z klientami. JPMorgan stworzył usługę podobną do ChatGPT na użytek wewnętrzny, aby odpowiadać na pytania finansowe, korzystając z własnych, rozległych danych. Fundusze hedgingowe eksperymentują z AI, by analizować transkrypcje rozmów o wynikach finansowych i wiadomości szybciej niż jakikolwiek analityk. Nawet w badaniach naukowych zaawansowana AI zdobywa nowe obszary: GPT-4 potrafił zaproponować nowe syntetyczne ścieżki dla leków i pomagać w pisaniu prac naukowych. Słynny przykład ChatGPT, który zdał amerykański egzamin lekarski i egzamin adwokacki techtarget.com sugeruje, że te modele przyswoiły znaczną część ludzkiej wiedzy w uporządkowanych dziedzinach, co czyni je użytecznymi w pracy ekspertów, gdy są połączone z weryfikacją faktów. Dostawcy tych rozwiązań często stosują modele subskrypcyjne lub licencjonowanie korporacyjne, ze względu na wrażliwe dane. Przedsiębiorstwo może płacić miesięczną opłatę za użytkownika lub zawrzeć duży roczny kontrakt na korzystanie z własnej AI w bezpiecznym środowisku, zamiast przez publiczne API.
Nowe modele biznesowe: Boom na AI przyczynił się również do powstania nowych możliwości dla startupów i modeli biznesowych. Obecnie istnieją odsprzedawcy modeli AI i pośrednicy: na przykład modele OpenAI i Anthropic są oferowane przez platformy chmurowe (Azure, GCP, AWS), a te platformy opakowują API w usługi o wartości dodanej (takie jak monitorowanie, interfejsy do dostrajania czy integracja z pipeline’ami danych). Jest to analogiczne do działania oprogramowania jako usługi (SaaS), ale tutaj mamy do czynienia z modelem jako usługą. Widzimy także ekosystem open-source, w którym firmy oferują wsparcie i dostosowanie otwartych modeli (np. komercyjne wsparcie dla wdrożeń LLaMA, podobnie jak Red Hat wspierał Linuksa). Pojawiły się usługi dostrajania – firma może dostarczyć 100 dokumentów i otrzymać z powrotem model GPT-4 dostrojony do ich treści, do wykorzystania jako asystent firmowy. Wykorzystanie AI napędza także popyt na chmurę obliczeniową: biznes GPU firmy NVIDIA przeżywa rozkwit, gdy każda firma stara się zdobyć sprzęt do uruchamiania tych modeli, czy to w chmurze, czy lokalnie. Po stronie konsumenckiej aplikacje wykorzystujące najnowsze AI zdobyły miliony użytkowników – na przykład aplikacje do nauki języków, które pozwalają rozmawiać z AI-tutorem, lub aplikacje zdrowia psychicznego oferujące AI „terapeutów” (z dużą dozą nadzoru etycznego). Mobilna aplikacja ChatGPT od OpenAI szybko zdobyła popularność, a interfejs webowy Claude.ai od Anthropic, uruchomiony w 2024 roku, stanowi alternatywę dla użytkowników (Claude pozwala nawet na pewne darmowe korzystanie w trybie szybkim). Te aplikacje zazwyczaj korzystają z modelu freemium: ograniczona liczba darmowych rozmów, a następnie subskrypcja dla nieograniczonego lub szybszego dostępu. Subskrypcja ChatGPT Plus od OpenAI (20 USD/miesiąc) zdobyła setki tysięcy subskrybentów w ciągu kilku miesięcy od premiery, co pokazuje, że konsumenci są gotowi płacić za ulepszone możliwości AI, takie jak dostęp do GPT-4 czy funkcje beta. W edukacji liczne startupy sprzedają obecnie usługi korepetycji wspierane przez AI, czasem pobierając opłatę za minutę rozmowy z AI lub stałą miesięczną opłatę za „nielimitowaną pomoc w zadaniach domowych” (co rodzi pytania o uczciwość akademicką, z którymi szkoły muszą się teraz mierzyć).

Podsumowując, frontier AI jest wdrażana w zawrotnym tempie, stając się technologią ogólnego przeznaczenia, podobnie jak elektryczność czy internet – warstwą, która dotyka każdej branży. Liderzy biznesu powszechnie uznają, że ci, którzy skutecznie wykorzystają AI, zyskają przewagę. Raport McKinsey z 2024 roku szacuje, że generatywna AI może dodać do światowego PKB około 4 bilionów dolarów w ciągu najbliższych kilku lat, dzięki zwiększonej produktywności i nowym produktom. Firmy więc gorączkowo starają się nie zostać w tyle: ponad 70% dużych przedsiębiorstw deklaruje, że testuje lub wdraża jakąś formę zaawansowanego rozwiązania AI na rok 2025. Tworzy to efekt pozytywnego sprzężenia zwrotnego dla wiodących laboratoriów AI, które finansują dalszy rozwój modeli z przychodów z tych wdrożeń. OpenAI, na przykład, przeszło od non-profitowego laboratorium badawczego do podmiotu for-profit z ograniczonym zyskiem i prognozuje ponad 1 miliard dolarów przychodu w 2024 roku dzięki wykorzystaniu API i partnerstwu z Microsoftem abcnews.go.com abcnews.go.com. Duże umowy chmurowe Anthropic (z Amazonem i Google) przynoszą nie tylko finansowanie, ale także kanały dystrybucji do klientów korporacyjnych. Widzimy także konsolidację i partnerstwa: mniejsze startupy AI często polegają na dużych modelach (poprzez API), zamiast budować własne od podstaw, lub specjalizują się (np. AI bardzo dobre w jednym zadaniu, zbudowane na bazie GPT-4). W istocie laboratoria frontier model stają się czymś na wzór „AI utilities” – ich modele to infrastruktura, na której działa niezliczona liczba aplikacji i usług. Ta centralna rola podnosi stawkę w kwestii niezawodności i zaufania, dlatego właśnie alignement (jak omówiono) jest tak kluczowy: awaria lub skandal z udziałem frontier AI w krytycznej aplikacji może mieć szerokie skutki uboczne.

Wpływ społeczny: korzyści i ryzyka

Szybki rozwój i wdrażanie systemów frontier AI przynosi ogromne potencjalne korzyści dla społeczeństwa, ale także znaczące ryzyka i wyzwania. Jak w przypadku każdej potężnej technologii, ostateczny bilans zależy od tego, jak ją wykorzystamy. Poniżej przedstawiamy główne zalety i wady widoczne w połowie 2025 roku, wraz z opiniami ekspertów:

Korzyści i pozytywny wpływ

Zwiększanie produktywności i wzrostu gospodarczego: Frontier AI porównuje się do posiadania genialnego asystenta dla każdej osoby. Rutynowe zadania – pisanie e-maili, analiza danych, planowanie – mogą być przekazane AI, co pozwala ludziom skupić się na bardziej złożonej i kreatywnej pracy. Wstępne badania pokazują znaczne wzrosty produktywności w sektorach, które wdrożyły wsparcie AI. Na przykład, agenci obsługi klienta korzystający z narzędzi opartych na GPT obsługiwali więcej zapytań na godzinę przy wyższej satysfakcji klientów, a początkujący programiści korzystający z Copilota wykonywali zadania znacznie szybciej niż ci bez AI abcnews.go.com abcnews.go.com. W skali makro może to napędzać wzrost gospodarczy poprzez przyspieszenie cykli innowacji i obniżenie kosztów wielu usług. Bill Gates, po przetestowaniu GPT-4, napisał, że „AI jest tak rewolucyjna jak telefony komórkowe i Internet” i może sprawić, że pracownicy będą bardziej wydajni niż kiedykolwiek hindustantimes.com. Z czasem AI może pomóc rozwiązać problem stagnacji wzrostu produktywności w gospodarkach rozwiniętych.
Poprawa dostępu do edukacji i informacji: AI jako tutorzy i asystenci mają potencjał demokratyzacji nauki. Uczeń z dowolnego miejsca na świecie z dostępem do internetu może teraz uzyskać spersonalizowane wyjaśnienia i informacje zwrotne za pośrednictwem chatbota, takiego jak Khanmigo czy partner do rozmów AI w Duolingo. Te AI mogą dostosować się do tempa ucznia w sposób, w jaki jeden nauczyciel z 30 uczniami nie jest w stanie. Gates zauważył, że „oprogramowanie oparte na AI wreszcie spełni obietnicę zrewolucjonizowania sposobu nauczania i uczenia się ludzi”, podkreślając szansę na pomoc uczniom w trudniejszej sytuacji w nadrobieniu zaległości hindustantimes.com hindustantimes.com. Modele językowe mogą także przełamywać bariery językowe – tłumaczenie i lokalizacja w czasie rzeczywistym przez AI udostępniają więcej informacji większej liczbie osób w ich ojczystych językach. W regionach z niedoborem nauczycieli lub ograniczonymi zasobami edukacyjnymi, tutor AI (przy odpowiednim nadzorze) może być przełomem dla alfabetyzacji i nauki.
Postępy w opiece zdrowotnej i nauce: Zdolność AI do syntezowania ogromnych ilości danych może prowadzić do przełomów medycznych i lepszej jakości świadczenia opieki zdrowotnej. Modele takie jak GPT-4 przeczytały dosłownie miliony artykułów medycznych i studiów przypadków, co pozwala im dostarczać lekarzom szybkie podsumowania najnowszych badań lub sugerować możliwe diagnozy w skomplikowanych przypadkach (jako druga opinia). Może to być szczególnie przydatne w miejscach, gdzie brakuje specjalistów – system AI mógłby pomóc lekarzom rodzinnym interpretować rzadkie objawy, porównując je z danymi z całego świata. AI przyspiesza także odkrywanie leków: modele generatywne proponują nowe struktury molekularne i przewidują ich właściwości, zawężając liczbę kandydatów do testów laboratoryjnych theguardian.com. W 2024 roku podejście wspomagane przez AI doprowadziło do opracowania nowego antybiotyku na oporną bakterię – coś, co badacze przypisali zdolności AI do przeszukiwania miliardów cząsteczek znacznie szybciej niż tradycyjne metody. Ponadto, umiejętność rozpoznawania wzorców przez AI wspiera nauki o klimacie (analiza wyników modeli klimatycznych), nauki o materiałach (projektowanie wydajniejszych ogniw słonecznych) i wiele innych dziedzin. Te wkłady odpowiadają na „wielkie wyzwania”, z którymi sama ludzka inteligencja ma trudności. Jak zauważył Bill Gates, „ilość danych w biologii jest bardzo duża i trudno ludziom śledzić wszystkie sposoby, w jakie to działa… następna generacja narzędzi będzie w stanie przewidywać skutki uboczne i ustalać poziomy dawkowania”, przyspieszając badania medyczne hindustantimes.com.
Ulepszone usługi i jakość życia: Od inteligentniejszych wirtualnych asystentów, którzy faktycznie rozumieją kontekst, po AI, która może pomagać osobom z niepełnosprawnościami, zamieniając mowę na tekst pisany (lub odwrotnie), zaawansowana AI poprawia codzienne życie. Asystenci głosowi napędzani przez modele takie jak Gemini są znacznie bardziej zaawansowani niż ich poprzednicy z 2020 roku – potrafią obsługiwać złożone, wieloetapowe polecenia („zaplanuj weekendowy wyjazd za mniej niż 500 dolarów i zarezerwuj bilety”) i prowadzić naturalną rozmowę. Dla osób starszych lub tych, którzy potrzebują towarzystwa, chatboty AI mogą zapewnić interakcję i przypomnienia, łagodząc samotność (choć nie zastępują kontaktu z ludźmi, mogą pomóc). W sztukach kreatywnych AI może umożliwić każdemu wyrażenie siebie – możesz zanucić melodię, a generator muzyki AI stworzy dopracowany utwór, lub naszkicować układ, a model AI do obrazów wygeneruje piękny obraz. Te narzędzia obniżają barierę kreatywności i pozwalają osobom bez formalnego wykształcenia tworzyć wysokiej jakości dzieła. Są też korzyści dla sektora publicznego: samorządy miejskie wykorzystują AI do usprawniania usług takich jak zarządzanie ruchem (przewidywanie korków), reagowanie kryzysowe (podsumowywanie zgłoszeń na 911 dla szybszej segregacji) czy nawet systemy sądownicze (narzędzia AI wspomagające analizę precedensów prawnych dla sędziów, z zachowaniem ostrożności). Przy przemyślanym wykorzystaniu te postępy mogą uczynić społeczeństwo bardziej wydajnym i przyjaznym do życia.
Stawianie czoła globalnym wyzwaniom: Wiodące firmy zajmujące się AI zobowiązały się wykorzystywać sztuczną inteligencję do rozwiązywania najtrudniejszych problemów ludzkości gov.uk. Na przykład AI może pomóc w modelowaniu i zwalczaniu zmian klimatu – poprawiając prognozy klimatyczne, optymalizując zużycie energii w inteligentnych sieciach oraz wynajdując nowe materiały do baterii lub wychwytywania dwutlenku węgla. W rolnictwie modele AI analizują zdjęcia satelitarne, aby przewidywać plony i wcześnie wykrywać szkodniki lub zarazę, umożliwiając interwencje, które mogą poprawić bezpieczeństwo żywnościowe. Organizacje humanitarne wykorzystują AI do tłumaczenia rzadkich języków w strefach katastrof lub do identyfikowania miejsc, gdzie potrzebna jest pomoc, poprzez analizę mediów społecznościowych i zdjęć lotniczych przez AI. Choć to dopiero początki, istnieje optymizm, że AI może przyspieszyć postępy w realizacji Celów Zrównoważonego Rozwoju ONZ – od opieki zdrowotnej, przez edukację, po ochronę środowiska. Przykładowo, jeden z projektów wykorzystał wczesny system oparty na GPT do pomocy w zaprojektowaniu taniego filtra do wody dla obszarów wiejskich, łącząc literaturę naukową z lokalną wiedzą kontekstową. Takie inicjatywy „AI dla dobra” zyskują na popularności, często przy wsparciu dużych laboratoriów (które mają dedykowane zespoły lub granty na zastosowania o społecznym wpływie). Obietnica jest taka, że w przeciwieństwie do niektórych wcześniejszych boomów technologicznych, które głównie przynosiły korzyści bogatym krajom, niskie koszty krańcowe AI i jej cyfrowy charakter oznaczają, że jej korzyści mogą dotrzeć także do krajów rozwijających się – jeśli zapewni się dostęp i systemy zostaną dostosowane do lokalnych potrzeb.

Podsumowując, potencjał AI z czołówki rozwoju jest ogromny. Może działać jako mnożnik ludzkiej pomysłowości, pomagać rozwiązywać problemy dotąd zbyt złożone, by się nimi zająć, i podnosić jakość życia wielu osób. Jak napisał Bill Gates, „AI może zmniejszyć niektóre z najgorszych nierówności na świecie”, czyniąc wiedzę ekspercką i usługi bardziej powszechnie dostępnymi hindustantimes.com. Ten optymistyczny pogląd zakłada, że podobnie jak wcześniejsze rewolucje technologiczne (para, elektryczność, komputery), AI ostatecznie podniesie globalny dobrobyt i stworzy nowe możliwości, których jeszcze nie jesteśmy w stanie w pełni sobie wyobrazić.

Ryzyka i wyzwania

Równoważąc korzyści, pojawiają się poważne ryzyka, jakie niesie AI z czołówki rozwoju – niektóre już widoczne, inne bardziej spekulatywne, ale potencjalnie poważne:

Dezinformacja i erozja zaufania: Zdolność AI do generowania niezwykle ludzkopodobnych tekstów (oraz obrazów/głosu w powiązanych modelach) na dużą skalę znacznie spotęgowała problem dezinformacji. „Deepfake’i” i kampanie dezinformacyjne tworzone przez AI to realne zagrożenie. Na przykład fałszywy obraz miasta pod atakiem lub fałszywy cytat przypisany politykowi mogą zostać wygenerowane przez AI w kilka sekund i rozprzestrzenione w mediach społecznościowych, zanim zostaną obalone. Dzięki modelom takim jak GPT-4 można tworzyć fałszywe artykuły prasowe lub rzekome prace naukowe, które na pierwszy rzut oka wyglądają wiarygodnie. Może to uzbroić dezinformację na niespotykaną dotąd skalę, potencjalnie wpływając na wybory lub siejąc chaos społeczny. Już teraz miały miejsce incydenty – na przykład historie generowane przez AI, które spowodowały krótkotrwałe ruchy na giełdzie, zanim zostały zidentyfikowane jako fałszywe. Stawką jest samo zaufanie do informacji w internecie. Eksperci apelują o solidne systemy weryfikacji i cyfrowe znaki wodne do oznaczania treści AI (trwają już prace w tym zakresie, a zobowiązania Frontier AI obejmują środki dotyczące pochodzenia treści gov.uk). Jednak to wyścig zbrojeń: wraz z poprawą wykrywania, AI staje się coraz lepsza w jego omijaniu. Kolejnym aspektem jest erozja zaufania do prawdziwych treści: jeśli ludzie zaczną zakładać, że wszystko może być sfabrykowane przez AI, autentyczne treści (prawdziwe zdjęcia, artykuły pisane przez ludzi) mogą być również odrzucane jako fałszywe, co prowadzi do załamania konsensusu co do rzeczywistości. Społeczeństwo będzie musiało się dostosować, podobnie jak w przypadku pojawienia się Photoshopa – ale tutaj skala i tempo są znacznie większe.
Stronniczość i nierówność: Modele AI uczą się z internetu i literatury, które zawierają wszelkie uprzedzenia i stereotypy obecne w społeczeństwie. Bez starannego dostosowania mogą generować wyniki wzmacniające stereotypy lub nawet treści dyskryminujące. Już na początku użytkownicy odkryli uprzedzenia w modelach (na przykład kojarzenie określonych zawodów lub cech z jedną płcią lub rasą ze względu na wzorce w danych treningowych). Pomimo postępów, stronniczość nie została wyeliminowana. Jeśli system AI jest wykorzystywany w rekrutacji, udzielaniu kredytów lub egzekwowaniu prawa, niekontrolowana stronniczość może prowadzić do niesprawiedliwych rezultatów. Na przykład AI pomagająca w selekcji CV może nieświadomie preferować kandydatów płci męskiej, jeśli była trenowana na danych odzwierciedlających uprzedzenia płciowe. Albo medyczna AI może gorzej działać dla mniejszości etnicznych, jeśli były one niedostatecznie reprezentowane w danych treningowych. To rodzi kwestie sprawiedliwości i równości AI. Firmy wdrażają techniki ograniczania stronniczości i zróżnicowane zestawy danych do oceny, aby wychwytywać te problemy, ale to ciągła walka. Istnieje też ryzyko nierównego dostępu: jeśli zaawansowana AI pozostanie własnością prywatną i będzie droga, jej korzyści mogą przypaść głównie bogatym krajom lub firmom, pogłębiając globalne nierówności. Przystępność cenowa i lokalizacja (różne języki/kultury) usług AI są kluczowe dla zapewnienia szerokich korzyści. Z drugiej strony, jeśli otwarte modele będą powszechnie dostępne, demokratyzuje to dostęp – ale wtedy także osoby o złych intencjach mają do nich dostęp (to kompromis między otwartością a kontrolą).
Zakłócenia na rynku pracy i wpływ na gospodarkę: Frontier AI jest często porównywana do rewolucji przemysłowej pod względem potencjalnego wpływu na rynek pracy. Choć może zwiększyć produktywność, może także zautomatyzować zadania, które wcześniej wykonywali ludzie. Już teraz widzimy, jak AI obsługuje czaty wsparcia klienta, pisze podstawowe teksty marketingowe, generuje kod i sporządza projekty dokumentów prawnych – zadania, które mogły być wykonywane przez młodszych pracowników lub freelancerów. To budzi obawy o utratę miejsc pracy, zwłaszcza w zawodach skupionych na rutynowym tworzeniu treści lub analizie danych. Szeroko cytowane badanie Uniwersytetu Pensylwanii/OpenAI sugerowało, że około 19% miejsc pracy ma co najmniej 50% zadań, które mogą zostać zautomatyzowane przez AI, szczególnie te związane z językiem i programowaniem. Zawody takie jak asystenci prawni, tłumacze, copywriterzy, pracownicy obsługi klienta, a nawet radiolodzy (z AI analizującą skany) mogą być znacząco dotknięte. Dyrektor generalny Anthropic, Dario Amodei, przewidział, że AI może „zlikwidować około 50% stanowisk pracy na poziomie podstawowym w białych kołnierzykach” w ciągu najbliższych pięciu lat, jeśli wdrożenie będzie szybkie yahoo.com. Choć pojawią się nowe zawody (jak trenerzy AI, inżynierowie promptów czy rosnące zapotrzebowanie na rozwój technologii), przejście to może być bolesne. Istnieje obawa, że AI może pogłębić nierówności dochodowe: ci, którzy wykorzystują AI, stają się bardziej produktywni (i bardziej atrakcyjni na rynku pracy), podczas gdy inni mogą zostać w tyle. Decydenci rozważają interwencje, takie jak programy przekwalifikowania, zmiany w edukacji (uczenie ludzi współpracy z AI), a nawet bardziej radykalne pomysły, jak powszechny dochód podstawowy, jeśli automatyzacja znacznie zwiększy produktywność. Historycznie rewolucje technologiczne ostatecznie tworzyły więcej miejsc pracy, niż likwidowały, ale okres przejściowy wiązał się z dezorganizacją – fala AI wydaje się podobna, z tą różnicą, że teraz automatyzacji podlegają zadania kognitywne, a nie tylko praca fizyczna.
Halucynacje i wiarygodność: Pomimo imponujących osiągnięć, obecne modele czołowe mają tendencję do „halucynowania” – innymi słowy, wymyślania informacji, które są fałszywe lub bezsensowne, ale przedstawione w pewny i poprawny gramatycznie sposób. To fundamentalna wada wynikająca z tego, jak przewidują tekst. W codziennym użyciu nieszkodliwa halucynacja (np. powołanie się na nieistniejący artykuł) może być tylko irytacją. Jednak w sytuacjach wysokiego ryzyka – porady medyczne, analiza prawna, rzetelne wiadomości – takie błędy mogą być niebezpieczne. Na przykład zdarzały się przypadki, gdy ChatGPT lub Bing AI udzielały nieprawidłowych porad medycznych lub fabrykowały sprawy sądowe na prośbę o źródła (słynnie, prawnik złożył pismo wygenerowane przez GPT z fałszywymi cytatami, co zostało zawstydzająco wykryte w sądzie). Poleganie na AI bez weryfikacji może prowadzić do błędów, a nawet zagrożenia życia. Zapewnienie wiarygodności to trudne wyzwanie techniczne; firmy pracują nad metodami takimi jak chain-of-thought prompting (sprawianie, by AI rozumowało wewnętrznie krok po kroku, co może zmniejszyć liczbę błędów) oraz tool use (pozwalanie AI na wyszukiwanie w sieci lub wykonywanie obliczeń w celu weryfikacji odpowiedzi). Nowe modele rozumowania OpenAI (seria O) wyraźnie próbują rozwiązać ten problem, sprawiając, że AI myśli bardziej rygorystycznie kosztem szybkości techtarget.com techtarget.com. Dopóki te problemy nie zostaną w pełni rozwiązane, mantrą pozostaje „człowiek w pętli” – wyniki AI powinny być sprawdzane przez ludzi w przypadku decyzji krytycznych. Nadmierne zaufanie do AI to ryzyko, którym trzeba zarządzać; ironicznie, im lepsze stają się te modele, tym bardziej użytkownicy są skłonni im ufać, nawet gdy się mylą. Może to prowadzić do niebezpiecznej bierności (np. lekarz akceptujący sugestię diagnozy AI bez ponownego sprawdzenia).
Bezpieczeństwo i złośliwe wykorzystanie: Frontier AI może być mieczem obosiecznym dla cyberbezpieczeństwa. Podczas gdy AI pomaga obrońcom (skanując kod w poszukiwaniu luk lub automatyzując reakcję na zagrożenia), daje też nowe możliwości atakującym. AI może generować przekonujące e-maile phishingowe na dużą skalę, dopasowane do celu i napisane perfekcyjną gramatyką – co utrudnia wykrycie oszustw. Może znajdować luki w oprogramowaniu poprzez analizę kodu (modele AI były wykorzystywane do identyfikacji luk, które wcześniej mogli znaleźć tylko doświadczeni hakerzy). Istnieją obawy, że AI zostanie użyta do tworzenia złośliwego oprogramowania; jeden model eksperymentalny, któremu postawiono za cel opracowanie cyberataku, zrobił to w symulacji, choć rzeczywiste warunki są inne. Modele mogłyby również pomóc w projektowaniu broni biologicznej lub chemicznej, jeśli zostałyby niewłaściwie użyte (pokazała to grupa badawcza w 2022 roku: wykazali, że model generatywny może zaproponować toksyczne cząsteczki, jeśli zostanie do tego nakierowany – był to sygnał ostrzegawczy dla społeczności zajmującej się bio-bezpieczeństwem). Nie są to powszechne zastosowania, ale pokazują, dlaczego dostęp do najpotężniejszych modeli może wymagać ochrony. Frontier Model Forum ma wyraźnie wydzielone zespoły robocze ds. bio-bezpieczeństwa i cyberbezpieczeństwa, aby przeciwdziałać tym scenariuszom zagrożeń frontiermodelforum.org frontiermodelforum.org. Analizują takie kwestie jak ograniczenia dotyczące szczególnie niebezpiecznych możliwości (np. jeśli model potrafi pisać kod i wykonywać go autonomicznie, może to zostać wykorzystane przez złych aktorów). Dodatkowo, ryzyko kradzieży lub wycieku modelu jest realne – jeśli zbuntowany reżim lub grupa terrorystyczna zdobyłaby najnowocześniejszy model, mogłaby go użyć w złych celach. Dlatego firmy inwestują w zabezpieczanie wag swoich modeli i monitorują próby wycieku danych gov.uk. W 2023 roku doszło do wycieków mniejszych modeli (LLaMA od Meta wyciekł na 4chan), co nie spowodowało poważnych szkód, ale stworzyło precedens. W przyszłości zagrożenia wewnętrzne w firmach AI lub cyberataki wymierzone w infrastrukturę AI to kwestie, którym zarówno branża, jak i rządy starają się zapobiegać.
Pytania etyczne i egzystencjalne: Poza namacalnymi zagrożeniami, zaawansowana AI rodzi głębokie dylematy etyczne. Na przykład, kto ponosi odpowiedzialność, gdy AI podejmuje decyzje? Jeśli medyczna AI wyda śmiertelną rekomendację, czyja to wina: lekarza, który jej użył, szpitala, dewelopera czy samej AI? Nasze systemy prawne nie są jeszcze dobrze przygotowane do radzenia sobie z agencją AI. Trwają aktywne dyskusje na temat „problemu zgodności AI” – czyli zapewnienia, że cele AI pozostaną zgodne z wartościami ludzkimi, gdy stanie się ona bardziej inteligentna. Chociaż obecne modele są dalekie od jakiejkolwiek świadomej „AGI”, niektórzy eksperci obawiają się, że przyszłe systemy (zwłaszcza jeśli otrzymają agencję i zdolność do samodoskonalenia) mogą działać w sposób sprzeczny z instrukcjami (klasyczny scenariusz science fiction to AI, której powierzono rozwiązanie problemu zmian klimatu i która uznaje, że to ludzie są problemem). To skrajny scenariusz ryzyka egzystencjalnego, który doprowadził do oświadczenia o zagładzie theguardian.com. Jest to wysoce spekulatywne i wielu specjalistów uważa to za mało prawdopodobne lub odległe. Jednak fakt, że niektórzy wiarygodni pionierzy AI są zaniepokojeni, sprawia, że temat jest traktowany poważnie: prowadzone są badania nad takimi rozwiązaniami jak „wyłączniki awaryjne”, pułapki AI i kontrolowalność. W raporcie technicznym OpenAI zaznaczono, że celowo nie zachęcano GPT-4 do prób samoreplikacji ani cyberataków podczas treningu, by nie „podsuwać mu pomysłów” abcnews.go.com. Na Szczycie Bezpieczeństwa AI w Wielkiej Brytanii nawet rządy przyznały, że „zaawansowana AI może stwarzać ryzyka, które wymagają nowej międzynarodowej współpracy”. Innym etycznym aspektem jest samoświadomość i prawa: jeśli w końcu stworzymy AI, która będzie świadoma lub bliska świadomości (co nie dotyczy obecnych modeli, mimo twierdzeń jednego byłego inżyniera Google o LaMDA), jak będziemy ją traktować? Choć może to brzmieć abstrakcyjnie, pytania o „uczucia” AI pojawiają się już teraz, gdy ludzie antropomorfizują ChatGPT – niektórzy użytkownicy prowadzą emocjonalne rozmowy, co rodzi pytania o psychologiczny wpływ AI. Z lżejszej strony, generowanie treści przez AI ma konsekwencje dotyczące własności intelektualnej – np. artyści i pisarze pozywają za wykorzystanie ich prac w danych treningowych bez rekompensaty, a system prawny rozstrzyga, czy wytwory AI mogą być objęte prawem autorskim. Te ramy społeczne i prawne nie nadążają za technologią; to okres kulturowej adaptacji, w którym normy i prawa są dopiero wypracowywane.

W słowach Sama Altmana: „To niezwykły czas, by pracować nad AI, ale w miarę jak ta technologia się rozwija, rozumiemy, że ludzie obawiają się, jak może ona zmienić nasze życie – my także.” abcnews.go.com. To podsumowuje mieszankę ekscytacji i obaw. Z jednej strony AI obiecuje pomóc w leczeniu chorób, demokratyzacji wiedzy i napędzaniu gospodarki. Z drugiej – może napędzać dezinformację, pozbawić pracy miliony ludzi, a w najgorszych wizjach – zagrozić dominacji człowieka. Konsensus wśród większości ekspertów i decydentów na rok 2025 jest taki, że korzyści mogą przeważyć nad ryzykiem tylko wtedy, gdy podejdziemy do zarządzania tym ryzykiem proaktywnie. Oznacza to inwestowanie w badania nad zgodnością, wdrażanie protokołów bezpieczeństwa, edukowanie społeczeństwa i tworzenie rozsądnych regulacji. Istnieje historyczny precedens do optymizmu: ludzkość poradziła sobie z takimi technologiami jak elektryczność, samochody czy internet – wszystkie one powodowały zarówno zakłócenia i szkody, jak i przynosiły korzyści – poprzez tworzenie nowych zasad, instytucji i norm kulturowych. AI prawdopodobnie wymaga tego samego. Jak ujął to jeden z etyków AI, „Nie jesteśmy pasażerami tej podróży; jesteśmy kierowcami. Przyszłość AI będzie taka, jaką zdecydujemy się ją uczynić.” Wyzwanie dla społeczeństwa polega teraz na skierowaniu tych przełomowych systemów AI ku powszechnym korzyściom i z dala od zagrożeń.

Zakończenie

Stan zaawansowanej AI w połowie 2025 roku to czas niezwykłych osiągnięć, którym towarzyszy ogromna odpowiedzialność. Modele AI takie jak GPT-4 (i jego następcy), Claude, Gemini i inne osiągnęły poziom wyrafinowania, który zmienia możliwości oprogramowania – przekształcając technologię z biernego narzędzia w coś na kształt partnera w rozumowaniu. Systemy te potrafią pisać, rozmawiać, programować i tworzyć z biegłością, która często wydaje się niepokojąco ludzka. Wiodące laboratoria AI – OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta i inne – toczą zaciętą, ale produktywną rywalizację, napędzając szybki postęp. Tylko w ciągu ostatnich 18 miesięcy widzieliśmy podwojenie wydajności AI w kluczowych testach, wzrost okien kontekstowych o rzędy wielkości oraz urzeczywistnienie wcześniej teoretycznych koncepcji (jak AI korzystające z narzędzi). Ta „walka na froncie AI” nosi znamiona rewolucji technologicznej.

Jednak, jak szczegółowo opisano w tym raporcie, z wielką mocą wiąże się wielka odpowiedzialność. Laboratoria i społeczność globalna zmagają się z dostosowaniem tych systemów AI do ludzkich wartości i ograniczaniem ryzyka. Co budujące, widzimy współpracę wśród konkurencji: firmy dzielą się badaniami nad bezpieczeństwem, rządy organizują szczyty, a wspólne standardy zaczynają się kształtować. „Ograniczanie ryzyka… powinno być globalnym priorytetem,” apelowali czołowi badacze theguardian.com, a to przesłanie znajduje oddźwięk. Jednocześnie prominentne głosy przypominają, by nie wpadać w panikę ani nie tracić z oczu pozytywów AI – jak żartobliwie stwierdził Yann LeCun z Meta, „Super-ludzka AI jeszcze nie istnieje… dopóki nie będziemy mieli choćby podstawowego projektu AI na poziomie psa, może nie panikujmy.” twitter.com. Istnieje zdrowe napięcie między ostrożnością a optymizmem.

Kolejne kroki na granicy możliwości prawdopodobnie obejmą większe zdolności multimodalne (AI, które potrafi płynnie rozumieć wideo, dźwięk i dane z rzeczywistych czujników), pamięć długoterminową oraz bardziej autonomiczne podejmowanie decyzji. Oczekiwany przez wielu GPT-5 od OpenAI, jeśli i kiedy się pojawi, będzie dążył do głębszego rozumowania i lepszego dostosowania. Przyszłe wersje Gemini od Google będą rozwijać swoją przewagę multimodalną. Nowi gracze z całego świata będą dołączać – być może pojawi się GPT-Next z chińskiego laboratorium lub europejski model open-source zbliżający się do możliwości GPT-4. Ten rozkwit oznacza, że żaden pojedynczy podmiot nie zmonopolizuje AI, co sprzyja innowacjom, ale także oznacza, że praktyki bezpieczeństwa muszą być powszechnie wdrażane. Możemy spodziewać się bardziej rygorystycznych ocen – „testów wytrzymałościowych” AI przed wdrożeniem – a być może także systemu certyfikacji (np. modele powyżej określonego poziomu możliwości będą wymagały licencji na wdrożenie). Będzie toczyć się debata nad równowagą między otwartym rozwojem a bezpieczeństwem, podobnie jak nad kwestiami własności intelektualnej i polityki gospodarczej na rynku pracy napędzanym przez AI.

Dla świadomej opinii publicznej i interesariuszy kluczowe jest, aby pozostać zaangażowanym i poinformowanym. AI nie jest już niszowym tematem dla badaczy; to codzienna rzeczywistość, która dotyczy wszystkich – od uczniów po prezesów firm. Wiedza o tym, jak działają te modele, jakie mają ograniczenia i jak należy je właściwie wykorzystywać, jest dziś równie ważna, jak podstawowa umiejętność obsługi komputera była w latach 2000. Społeczeństwo będzie także odgrywać rolę w kształtowaniu norm: wybierając, z których produktów opartych na AI korzystać lub których unikać, wyrażając obawy dotyczące nieetycznych zastosowań oraz naciskając na instytucje (szkoły, firmy, rządy), by wykorzystywały AI w sposób zgodny z naszymi wartościami. Jak argumentował inwestor Marc Andreessen, mamy „moralny obowiązek” rozważnego wspierania rozwoju AI, a nie powstrzymywania go ze strachu businessinsider.com businessinsider.com. Podobnie Bill Gates podkreśla, że zarządzając ryzykiem, powinniśmy pamiętać o „ogromnych pozytywnych efektach dla opieki zdrowotnej, edukacji i walki ze zmianami klimatu”, które AI może umożliwić businessinsider.com businessinsider.com.

Podsumowując, AI na granicy możliwości w 2025 roku stoi na progu zarówno wielkich obietnic, jak i wielkich zagrożeń. Laboratoria toczą ekscytujący wyścig innowacji, wypuszczając modele, które jeszcze kilka lat temu wydawałyby się science fiction. Modele te są szybko wplatane w tkankę społeczeństwa – w to, jak pracujemy, uczymy się i żyjemy. Nadchodzące lata będą sprawdzianem naszej zbiorowej mądrości w okiełznaniu tej technologii. Jak widzieliśmy, podejmowane są kroki: pojawiają się dobrowolne zobowiązania, nowe techniki bezpieczeństwa i ramy współpracy, by zapewnić, że AI będzie się rozwijać w sposób kontrolowany i korzystny. To będzie nieustanna podróż doskonalenia, uczenia się na błędach i iteracji zarówno technologii, jak i polityki.

Jedno jest pewne: Sztuczna inteligencja nie jest już na granicy – jest wśród nas. To, jak będziemy postępować od tego momentu, zdecyduje, czy rok 2025 zostanie zapamiętany jako świt złotej ery dobrobytu napędzanego przez AI, czy jako moment, w którym potknęliśmy się, nie przewidując konsekwencji. Mając szeroko otwarte oczy i angażując interesariuszy ze wszystkich sektorów, mamy powody do optymizmu, że uda nam się osiągnąć to pierwsze. Granica będzie się przesuwać, ale jeśli pozostaniemy wierni najlepszym wartościom i wiedzy ludzkości, możemy sprawić, że te potężne narzędzia AI staną się partnerami w tworzeniu lepszej przyszłości.

Źródła:

Zeznania CEO OpenAI Sama Altmana przed Senatem na temat ryzyk związanych z AI abcnews.go.com abcnews.go.com
Blog badawczy Opus4i AI – porównanie GPT-4, Claude 2, PaLM 2 itd. opus4i.com opus4i.com
Artykuł TechTarget „27 najlepszych LLM-ów w 2025 roku” – przegląd modeli i aktualizacje techtarget.com techtarget.com
Ogłoszenie Anthropic „Wprowadzenie Claude 4” – nowe funkcje modelu i cytaty partnerów anthropic.com anthropic.com
Blog Google „Wprowadzenie Gemini” – benchmarki wydajności i środki bezpieczeństwa blog.google blog.google
Wywiad Wired z Demisem Hassabisem – podejście Gemini inspirowane AlphaGo wired.com
The Guardian – raport na temat oświadczenia Center for AI Safety dotyczącego ryzyka ekstynkcji theguardian.com theguardian.com
ABC News – relacja na temat zobowiązań Białego Domu dotyczących AI oraz cytaty Altmana abcnews.go.com abcnews.go.com
Business Insider – uwagi Yanna LeCuna bagatelizujące egzystencjalne obawy związane ze sztuczną inteligencją businessinsider.com
Hindustan Times – spostrzeżenia Billa Gatesa z „The Age of AI Has Begun” na temat korzyści AI hindustantimes.com hindustantimes.com
Aktualizacja Frontier Model Forum – wspólne działania branży na rzecz bezpieczeństwa frontiermodelforum.org frontiermodelforum.org
GOV.UK – Zobowiązania dotyczące bezpieczeństwa Frontier AI uzgodnione na Szczycie AI w Seulu 2024 gov.uk gov.uk
Dokumentacja Claude firmy Anthropic i szczegóły dotyczące Constitutional AI techtarget.com
Wywiady TechCrunch / Forbes z Dario Amodei – perspektywy rozwoju AI i jej wpływu (2023–2024) yahoo.com

opus4i.com opus4i.com GPT-4 firmy OpenAI pozostaje złotym standardem, osiągając najlepsze wyniki w wielu testach (np. ~86% na MMLU) i wykazując niezawodne, złożone rozumowanie opus4i.com. Claude 2 firmy Anthropic jest tuż za nim w zadaniach językowych i szczególnie wyróżnia się dzięki kontekstowi 100k (długie dokumenty), choć nieco ustępuje GPT-4 w kodowaniu i logice opus4i.com. PaLM 2 (Bard) firmy Google osiąga wyniki porównywalne z GPT-3.5 i lepsze w niektórych zadaniach wymagających rozumowania, ale GPT-4 nadal prowadzi ogólnie opus4i.com. Te różnice się zmniejszają wraz z pojawianiem się nowych modeli, takich jak Gemini.

anthropic.com anthropic.com Majowa premiera Claude 4 firmy Anthropic w 2025 roku wprowadziła dwie wersje: Claude Opus 4 i Claude Sonnet 4. Opus 4 jest zoptymalizowany do długotrwałych, złożonych zadań i jest „najlepszym na świecie modelem do kodowania”, osiągając najwyższe wyniki w branżowych testach inżynierii oprogramowania anthropic.com. Sonnet 4 oferuje lepsze kodowanie i rozumowanie niż jego poprzednik, zapewniając jednocześnie szybsze i precyzyjne odpowiedzi anthropic.com. Oba modele mogą teraz korzystać z narzędzi (np. wyszukiwania internetowego) podczas rozbudowanego rozumowania, przełączać się między trybem szybkiego i głębokiego myślenia oraz wykazują znacznie lepszą pamięć i konsekwencję w zadaniach wieloetapowych.

blog.google blog.google Gemini Ultra firmy Google DeepMind osiągnął 90,0% na MMLU, stając się pierwszym modelem, który przewyższył ludzkich ekspertów w tym kompleksowym teście wiedzy blog.google. Gemini został zaprojektowany jako model natywnie multimodalny, trenowany od podstaw na tekście, obrazach i dźwięku jednocześnie – co pozwala mu „płynnie rozumieć i rozumować na temat wszelkiego rodzaju danych wejściowych… znacznie lepiej niż istniejące modele multimodalne.” blog.google W testach wewnętrznych Gemini Ultra przewyższył dotychczasowe najlepsze wyniki w 30 z 32 popularnych benchmarków, w tym w zadaniach rozumienia obrazów, gdzie pokonał modele takie jak GPT-4 Vision blog.google blog.google.

theguardian.com theguardian.com Setki liderów technologicznych i naukowców (w tym prezesi OpenAI, DeepMind i Anthropic) opublikowały w maju 2023 roku oświadczenie ostrzegające: „Ograniczanie ryzyka wyginięcia związanego ze sztuczną inteligencją powinno być globalnym priorytetem, obok innych zagrożeń na skalę społeczną, takich jak pandemie i wojna nuklearna,” podkreślając obawy, że przyszła, niezwykle zaawansowana AI może stanowić egzystencjalne zagrożenie theguardian.com theguardian.com. Było to istotne publiczne uznanie przez ekspertów branżowych, że długoterminowe ryzyka związane ze sztuczną inteligencją, choć niepewne, zasługują na poważną uwagę i globalną współpracę w zakresie opracowywania zabezpieczeń.

W zeznaniach przed Senatem Sam Altman z OpenAI podkreślił, że GPT-4 został wytrenowany, aby być „bardziej skłonnym do udzielania pomocnych i prawdziwych odpowiedzi oraz odmawiania szkodliwych żądań niż jakikolwiek inny szeroko wdrożony model o podobnych możliwościach,” jednak przyznał, że nadzór rządu jest „kluczowy” w miarę jak modele stają się coraz potężniejsze. Zasugerował środki takie jak licencjonowanie zaawansowanych systemów AI i standardy bezpieczeństwa, podkreślając, że „chcemy współpracować z rządem, aby zapobiec najgorszym scenariuszom.” Odzwierciedla to szerszą zmianę w branży – od podejścia opartego wyłącznie na samoregulacji do otwartości na zewnętrzne regulacje dotyczące zaawansowanej AI.

Tags: Artificial Intelligence, Gemini, GPT-5