Sekrety sztucznej inteligencji: skąd AI to wszystko wie?
Przyjrzyjmy się temu zagadnieniu bliżej. Dzisiaj pod lupę bierzemy sztuczną inteligencję i sprawdzamy jej „kompetencje”. Zapraszamy do lektury!
Dane i trening to podstawa
Sztuczna inteligencja działa dzięki ogromnym i zróżnicowanym zbiorom danych. Jej paliwem do pracy są dane pochodzące z różnych źródeł, np. dane publiczne – ogólnodostępne w bazach rządowych czy archiwach naukowych, dane prywatne – codziennie generowane przez wszystkich użytkowników internetu, m.in. z mediów społecznościowych, aplikacji mobilnych czy urządzeń IoT, dane syntetyczne – tworzone komputerowo do uzupełnienia funkcjonujących już zbiorów lub testowania modeli w bezpiecznym środowisku oraz dane z czujników – zbierane przez sensory w czasie rzeczywistym, m.in. z kamer w pojazdach autonomicznych czy maszyn na liniach produkcyjnych.
Aby model AI mógł sprawnie korzystać z zasobów swojej „wiedzy”, musi zostać „wytrenowany”. W tym celu są mu prezentowane ogromne ilości danych wejściowych oraz oczekiwanych wyników. Przykładowo, chcąc nauczyć system oparty na sztucznej inteligencji, jak wygląda pies, trzeba mu pokazać niezliczoną liczbę zdjęć tego zwierzęcia i wyedukować, że ten czworonóg to właśnie pies. Model przyswaja informacje za sprawą zaawansowanego algorytmu uczenia maszynowego. Identyfikuje on wzorce, np. cechy wspólne dla wszystkich psów, a następnie szkoli się z ich rozpoznawania. Ilość i jakość dostarczonych danych bezpośrednio przekładają się na trafność i precyzję udzielanych odpowiedzi.
Dlaczego AI nie zawsze ma rację?
Sztuczna inteligencja często mówi prawdę, ale zdarzają się jej też pomyłki – szczególnie jeśli chodzi o bieżące wydarzenia czy najnowsze informacje. Dlaczego tak się dzieje? Gdzie dokładnie tkwi problem? AI działa niczym „zamrożone źródło wiedzy”. Jej zasoby obejmują niemal cały internet, ogromne ilości przeróżnych publikacji – książki, teksty, artykuły naukowe itp. Czyli wszystkie dane, które udało się zebrać podczas treningu. Jej wiedza posiada bowiem datę graniczną (ang. knowledge cutoff). Każdy system ma inną, a zależy ona od danego modelu. Jeden obejmuje np. wiadomości do połowy 2024 roku, a nowszy bardziej aktualną wiedzę o naszej rzeczywistości. Zwykle od momentu zamrożenia wiedzy do czasu wprowadzenia modelu na rynek mija kilka miesięcy, a nawet lat. Stąd też luka w wiedzy sztucznej inteligencji pomiędzy datą graniczną a teraźniejszością.
Sztuczna inteligencja jako „zamrożone źródło wiedzy” radzi sobie wzorcowo z ponadczasowymi pytaniami typu: Jak działa samochód? Dlaczego samolot potrafi latać? Jakiego koloru jest niebo? Co to jest medycyna? Jednak pytania o bieżące informacje mogą wprawiać ją w zakłopotanie, choć udzielane przez nią odpowiedzi brzmią pewnie i wiarygodnie. Dzieje się tak, ponieważ model nie zawsze korzysta z wyszukiwarki internetowej. Jak to wygląda w praktyce?
System oparty na sztucznej inteligencji nie posiada wbudowanego kalendarza. Oznacza to, że nie zna aktualnej daty. Jednak w pytaniach potrafi rozpoznać słowa takie jak „obecnie”, „teraz”, „dzisiaj”, „bieżący”, „aktualny”, „najnowszy”, „w tym tygodniu”, „w tym miesiącu” czy „w tym roku” itp. Wyrażenia te odczytuje jako wskazówkę, że zagadnienie dotyczy teraźniejszości. Wtedy model AI korzysta z wyszukiwarki internetowej, przeszukując najnowsze zasoby sieci. Schemat działania jest analogiczny przy danych, które zmieniają się w czasie, np. wynikach meczu, kursach walut, cenach akcji spółek giełdowych czy najnowszych wydarzeniach z kraju czy świata. Dobrze skonfigurowane, często płatne, systemy automatycznie podają najbardziej aktualne dane. Niedostatecznie skonfigurowane, zwykle tańsze lub darmowe, modele nierzadko podają informacje z „zamrożonego źródła wiedzy”, czyli z okresu treningu. I pomimo, że podana odpowiedź będzie brzmiała na prawdziwą, w rzeczywistości to fałsz. Skąd zatem wiedzieć, jaką datę graniczną posiada nasz model? Najlepiej zapytać go o to wprost. Dobrze skonfigurowany system udzieli szczerej odpowiedzi.
Stały dostęp do sieci – nie zawsze potrzebny, a nawet nie zawsze bezpieczny
I w tym miejscu naturalnie nasuwa się pytanie: Dlaczego sztuczna inteligencja nie posiada stałego dostępu do internetu? Jak to zwykle bywa, chodzi o czas i nakłady finansowe. Każda eksploracja zasobów sieciowych to operacja pochłaniająca czas i angażująca dodatkowe zasoby. A codziennie model takich zapytań otrzymuje gigantyczne liczby. Kolejna kwestia to wiarygodność i jakość. W sieci krąży mnóstwo fałszywych czy dezinformujących treści lub niekompletnych i niezweryfikowanych materiałów. Model, który na bieżąco, bezkrytycznie pobierałby wszystkie informacje z internetu, byłby podatny na manipulacje. Natomiast pytania dotyczące wiedzy ogólnej nie wymagają do niego stałego dostępu. W takim przypadku zupełnie wystarczające jest „zamrożone źródło wiedzy”.
Sztuczna inteligencja nie wie wszystkiego. Uczy się bowiem na ogromnych zbiorach danych, rozpoznaje zależności, następstwo słów i generuje odpowiedzi, które mogą być zarówno prawdziwe, jak i błędne. Jest ona niezwykle szybkim i błyskotliwym pomocnikiem, ale nigdy nie zastąpi człowieka, który potrafi krytycznie spojrzeć na odpowiedź, odróżniając prawdę od fałszu.
Źródła:
Elsner W., „Skąd AI wie to, co wie – i dlaczego czasem nie wie nic?”, (2026), artykuł na blogu cyborg.pl [online, dostęp dn. 23.10.2026].
Sarbak M., „Skąd AI bierze dane?”, (2026), artykuł na blogu www.qarbon.it [online, dostęp dn. 23.10.2026].
