{"id":8141,"date":"2025-06-09T23:03:11","date_gmt":"2025-06-09T23:03:11","guid":{"rendered":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/?p=8141"},"modified":"2025-06-10T07:13:11","modified_gmt":"2025-06-10T07:13:11","slug":"quantified-self-wykorzystanie-danych-i-sztucznej-inteligencji-do-poprawy-wydajnosci-intelektualnej-oraz-wspomagania-podejmowania-decyzji-architektura-technologii-mozliwosci-wzywania-i-kwestie-ety","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/2025\/06\/09\/quantified-self-wykorzystanie-danych-i-sztucznej-inteligencji-do-poprawy-wydajnosci-intelektualnej-oraz-wspomagania-podejmowania-decyzji-architektura-technologii-mozliwosci-wzywania-i-kwestie-ety\/","title":{"rendered":"Quantified Self &#8211; wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji do poprawy wydajno\u015bci intelektualnej oraz wspomagania podejmowania decyzji. Architektura technologii, mo\u017cliwo\u015bci, wzywania i kwestie etyczne"},"content":{"rendered":"<article><!-- Lead paragraph --><strong>W erze rosn\u0105cej liczby danych i wszechobecnych technologii, coraz wi\u0119cej os\u00f3b decyduje si\u0119 mierzy\u0107 i analizowa\u0107 r\u00f3\u017cne aspekty swojego \u017cycia \u2013 od aktywno\u015bci fizycznej, przez nastr\u00f3j, po wydajno\u015b\u0107 umys\u0142ow\u0105. Ruch Quantified Self, zapocz\u0105tkowany w drugiej dekadzie XXI wieku, opiera si\u0119 na przekonaniu, \u017ce dzi\u0119ki systematycznemu \u015bledzeniu danych o sobie mo\u017cemy lepiej zrozumie\u0107 w\u0142asne zachowania, poprawi\u0107 zdrowie i podejmowa\u0107 trafniejsze decyzje. Wsp\u00f3\u0142czesne narz\u0119dzia oparte na sztucznej inteligencji nie tylko u\u0142atwiaj\u0105 analiz\u0119 ogromnych zbior\u00f3w informacji, ale potrafi\u0105 te\u017c generowa\u0107 spersonalizowane rekomendacje w czasie rzeczywistym. Artyku\u0142 ten przedstawia architektur\u0119 technologii stoj\u0105cych za Quantified Self, omawia mo\u017cliwo\u015bci i ograniczenia tego podej\u015bcia oraz analizuje zwi\u0105zane z nim dylematy etyczne.<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-8263\" src=\"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Mindfulness-w-przestrzeni-natury.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\" srcset=\"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Mindfulness-w-przestrzeni-natury.png 1536w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Mindfulness-w-przestrzeni-natury-300x200.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/><\/strong><!-- Hero image --><\/p>\n<figure class=\"aligncenter\"><\/figure>\n<p><!-- WordPress more tag --><br \/>\n<!--more--><\/p>\n<p><!-- Main heading --><\/p>\n<h2>Quantified Self \u2013 wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji do poprawy wydajno\u015bci intelektualnej oraz wspomagania podejmowania decyzji. Architektura technologii, mo\u017cliwo\u015bci, wyzwania i kwestie etyczne.<\/h2>\n<p><!-- Section: Origins --><\/p>\n<h3>Pocz\u0105tki i rozw\u00f3j poj\u0119cia<\/h3>\n<p>Quantified Self (QS) okre\u015bla ruch spo\u0142eczny, kt\u00f3ry zosta\u0142 zapocz\u0105tkowany w 2007 roku przez redaktor\u00f3w magazynu <em>Wired<\/em>, Gary\u2019ego Wolfa i Kevina Kelly\u2019ego. Opiera si\u0119 w swoich za\u0142o\u017ceniach na wykorzystaniu technologii do sporz\u0105dzania pomiar\u00f3w i gromadzenia danych z r\u00f3\u017cnych dziedzin \u017cycia, zaczynaj\u0105c od danych biologicznych, przez te behawioralne po \u015brodowiskowe.\u00a0 Osoby zaanga\u017cowane w ruch pozyskuj\u0105 informacje o wska\u017anikach zwi\u0105zanych ze stanem zdrowia, czy aktywno\u015bci\u0105 fizyczn\u0105, ale te\u017c dotycz\u0105cych nastroju i zdolno\u015bci poznawczych. (Combs, Barham, 2016) Przy\u015bwiecaj\u0105 temu r\u00f3\u017cnorodne cele. \u015arodowisko od samego pocz\u0105tku \u2013 jeszcze przed zawi\u0105zaniem ruchu \u2013 sk\u0142ada\u0142o si\u0119 zar\u00f3wno z entuzjast\u00f3w nowych technologii, wykorzystuj\u0105cych je cho\u0107by dla zwi\u0119kszenia w\u0142asnej produktywno\u015bci, os\u00f3b uprawiaj\u0105cych fitness, licz\u0105cych na popraw\u0119 efekt\u00f3w treningu, jak r\u00f3wnie\u017c chorych na rzadkie schorzenia, poszukuj\u0105cych w zebranych w ten spos\u00f3b obserwacjach ja\u015bniejszych odpowiedzi, co do w\u0142asnego stanu zdrowia. Wszyscy oni dzielili przekonanie, \u017ce \u201ew swoich danych odnajd\u0105 samych siebie\u201d, co sk\u0142ania\u0142o ich do podj\u0119cia si\u0119 czasoch\u0142onnego zadania zbierania i analizy danych. (Kreit, 2018)<\/p>\n<figure class=\"aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter\" src=\"https:\/\/cdn.prod.website-files.com\/61fc0c2112cbac7ae9d13e0a\/622ac07fdab21ceb735a1b88_woman-looking-at-her-watch.jpeg\" alt=\"Kobieta spogl\u0105daj\u0105ca na smartwatch\" width=\"1445\" height=\"745\" \/><\/figure>\n<p>Rozw\u00f3j koncepcji by\u0142 w du\u017cej mierze uzale\u017cniony od powstania i rozpowszechnienia smartfon\u00f3w i elektroniki noszonej, kt\u00f3ry znacz\u0105co u\u0142atwi\u0142 dokonywanie pomiar\u00f3w i ich przechowywanie, otwieraj\u0105c tym samym drog\u0119 do do\u0142\u0105czenia do ruchu szerszemu gronu os\u00f3b \u2013 \u015bledzenie mierzonych informacji nie wymaga ju\u017c \u017cywego zainteresowania tematem. Jednak chocia\u017c aplikacje rejestruj\u0105ce liczb\u0119 przebytych krok\u00f3w czy puls dzia\u0142aj\u0105 w tle, w ramach QS podkre\u015bla si\u0119 konieczno\u015b\u0107 \u015bwiadomej analizy dostarczanych przez nie danych. Nast\u0105pi\u0142a pod tym wzgl\u0119dem zmiana my\u015blenia \u2013 od skupiania si\u0119 na technologii jako rozwi\u0105zaniu do postrzegania jej jako narz\u0119dzia, maj\u0105cego wspiera\u0107 refleksj\u0119 u\u017cytkownika. St\u0105d obok stwierdzenia, jak mo\u017cna lepiej zbiera\u0107 potrzebne informacje, istotne sta\u0142o si\u0119 pytanie, co mierzy\u0107, by zbli\u017cy\u0107 si\u0119 do odkrycia interesuj\u0105cej dan\u0105 osob\u0119 odpowiedzi. (Kreit, 2018)<\/p>\n<p>Nie mo\u017ce wi\u0119c dziwi\u0107, \u017ce zmienia\u0142y si\u0119 te\u017c zbierane przez osoby zaanga\u017cowane w ruch dane, pocz\u0105tkowo skupione wok\u00f3\u0142 zdrowia i uprawiania sportu, a stopniowo rozszerzone m.in. o nastr\u00f3j, nawyki czy procesy poznawcze (np. koncentracj\u0119).<\/p>\n<p><!-- Section: Intellectual performance --><\/p>\n<h3>Wydajno\u015b\u0107 intelektualna i wspomaganie podejmowania decyzji a dane<\/h3>\n<p>Podstaw\u0105 ka\u017cdego projektu QS s\u0105 dane \u2013 dobrane zale\u017cnie od obranego celu, a w perspektywie ruchu jako ca\u0142o\u015bci bardzo r\u00f3\u017cnorodne; obok typowych danych medycznych, takich jak historia medyczna rodziny, przyjmowane lekarstwa czy wyniki test\u00f3w laboratoryjnych pojawiaj\u0105 si\u0119 nowe dane z obszar\u00f3w takich jak genomika, pomiary mikrobiomu czy metabolomika, ale r\u00f3wnie\u017c dane zbierane przez elektronik\u0119 noszon\u0105 czy zapisywane przez zainteresowane osoby informacje z dziennik\u00f3w, rejestruj\u0105ce nawyki, a nawet nastr\u00f3j. (Swan, 2013) Informacje mog\u0105 by\u0107 zbierane przez urz\u0105dzenia w tle, niewymagaj\u0105c interakcji ze strony osoby je mierz\u0105cej (np. pomiar liczby przebytych krok\u00f3w), albo przeciwnie \u2013 opiera\u0107 si\u0119 o jej zaanga\u017cowanie (np. wszelkiego rodzaju testy kognitywne).<\/p>\n<p>Ze wzgl\u0119du na typ zbierane dane mo\u017cna podzieli\u0107 na kategorie takie jak dane biomedyczne, do kt\u00f3rych zaliczaj\u0105 si\u0119 dane fizjologiczne (przyk\u0142adami kt\u00f3rych mog\u0105 by\u0107 t\u0119tno, ci\u015bnienie krwi, temperatura cia\u0142a czy poziom glukozy we krwi). Wsp\u00f3lnie stanowi\u0105 one obraz stanu organizmu, pozostaj\u0105cy nie bez znaczenia te\u017c na wydajno\u015b\u0107 intelektualn\u0105.<\/p>\n<p>Inn\u0105 grup\u0105 danych s\u0105 dane behawioralne, obejmuj\u0105ce wszelkie nawyki i rutyny. Zaliczy\u0107 mog\u0105 si\u0119 do nich czas przeznaczony na prac\u0119, obserwowane u\u017cycie urz\u0105dze\u0144 elektronicznych, ale te\u017c np. dane zwi\u0105zane ze spo\u017cywanymi posi\u0142kami i szerzej diet\u0105 (np. ilo\u015bci\u0105 wypitej dziennie kawy).<\/p>\n<p>Kluczowe dla poprawy wydajno\u015bci intelektualnej, ale najtrudniejsze w badaniu, s\u0105 dane kognitywne. Tworz\u0105 je m.in. opisy subiektywnych uczu\u0107 (wszelkiego rodzaju samoocena np. koncentracji czy nastroju odnotowywanego w danym momencie), ale te\u017c np. wyniki test\u00f3w kognitywnych sprawdzaj\u0105cych pami\u0119\u0107, czas reakcji albo liczb\u0119 pope\u0142nianych b\u0142\u0119d\u00f3w.<\/p>\n<p>Badanie tak r\u00f3\u017cnorodnych wska\u017anik\u00f3w mo\u017ce umo\u017cliwia\u0107 poszukiwanie interesuj\u0105cych korelacji poprzez zestawienie ze sob\u0105 r\u00f3\u017cnych typ\u00f3w danych. Przyk\u0142adem takiego dzia\u0142ania mo\u017ce by\u0107 obserwowanie zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy zbieranymi przez elektronik\u0119 noszon\u0105 wska\u017anikami dotycz\u0105cymi jako\u015bci snu (czas po\u015bwi\u0119cony na sen, sp\u0119dzony w r\u00f3\u017cnych fazach snu, t\u0119tno w trakcie snu) a pogorszeniem czasu reakcji czy spowolnieniem pisania na klawiaturze i pope\u0142nieniem wi\u0119kszej liczby liter\u00f3wek. (Abdelfattah et al., 2025)<\/p>\n<p><!-- Section: AI role --><\/p>\n<h3>Rola sztucznej inteligencji w ekosystemie QS<\/h3>\n<p>Uczenie maszynowe mo\u017ce s\u0142u\u017cy\u0107 przetwarzaniu zgromadzonych z elektroniki albo odnotowanych przez poddaj\u0105c\u0105 si\u0119 badaniu osob\u0119 r\u00f3\u017cnorodnych danych, celem odnalezienia interesuj\u0105cych zwi\u0105zk\u00f3w pomi\u0119dzy r\u00f3\u017cnymi poddawanymi pomiarom aspektami fizjologicznymi czy te\u017c zwi\u0105zanymi z nawykami. Mo\u017ce jednak te\u017c by\u0107 stosowane do sugerowania u\u017cytkownikowi rekomendacji, kt\u00f3re w za\u0142o\u017ceniu mog\u0142yby np. zach\u0119ca\u0107 do podejmowania dzia\u0142a\u0144 sprzyjaj\u0105cych lepszemu samopoczuciu czy wyrabianiu zdrowych nawyk\u00f3w. Sprzyja temu mo\u017cliwo\u015b\u0107 analizy i przetwarzania danych z wielu r\u00f3\u017cnych obszar\u00f3w, sk\u0142adaj\u0105cych si\u0119 w zale\u017cno\u015bci, kt\u00f3re s\u0105 spersonalizowane dla konkretnej osoby. (Sharma, Rani, 2021)<\/p>\n<p>W kontek\u015bcie wydajno\u015bci intelektualnej oznacza to, \u017ce system QS m\u00f3g\u0142by obok rejestrowania okre\u015blonych nawyk\u00f3w i przyk\u0142adowo wspomnianych wcze\u015bniej wynik\u00f3w test\u00f3w kognitywnych, wykrywa\u0107 z\u0142e przyzwyczajenia (rozumiane jako takie, kt\u00f3re skutkuj\u0105 obni\u017ceniem sprawno\u015bci umys\u0142owej \u2013 w nied\u0142ugiej perspektywie (np. nast\u0119pnego dnia) albo d\u0142ugoterminowo) i przekazywa\u0107 wiadomo\u015b\u0107 zwrotn\u0105 z informacj\u0105, kt\u00f3re z mierzonych czynnik\u00f3w mia\u0142y najprawdopodobniej wp\u0142yw na gorsz\u0105 wydajno\u015b\u0107. Mo\u017cliwy jest te\u017c przeciwny scenariusz \u2013 model wykazywa\u0142by, jakie dzia\u0142ania pozytywnie wp\u0142ywa\u0142y na uzyskany rezultat danego sprawdzianu, zapewniaj\u0105c dodatkow\u0105 motywacj\u0119.<\/p>\n<p>Z perspektywy za\u0142o\u017ce\u0144 ruchu wydaje si\u0119 szczeg\u00f3lnie istotne, \u017ceby u\u017cytkownik podobnego systemu otrzymywa\u0142 jak najpe\u0142niejszy obraz odkrytych korelacji, co pozwala\u0142oby na spe\u0142nienie zarysowanej wcze\u015bniej idei lepszego rozumienia siebie.<\/p>\n<p><!-- Section: Architecture --><\/p>\n<h2>Przyk\u0142adowa architektura systemu QS z AI<\/h2>\n<p>Typowy system Quantified Self zintegrowany ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 w du\u017cym uog\u00f3lnieniu sk\u0142ada si\u0119\u00a0z kilku podstawowych warstw, kt\u00f3re razem realizuj\u0105 proces od pozyskania danych do wygenerowania rekomendacji\/feedbacku.<\/p>\n<h3>1. Warstwa sensoryczna (Data Capture Layer)<\/h3>\n<ul>\n<li>Czujniki monitoruj\u0105ce sen i aktywno\u015b\u0107<\/li>\n<li>Aplikacje mobilne \u015bledz\u0105ce nastr\u00f3j, posi\u0142ki czy treningi<\/li>\n<li>Pulsometry<\/li>\n<li>Smart-zegarki i opaski sportowe<\/li>\n<li>Medyczne implanty i biosensory (np. do sta\u0142ego pomiaru glikemii)<\/li>\n<\/ul>\n<h3>2. Warstwa przetwarzania danych (Data Processing Layer)<\/h3>\n<ul>\n<li>\u0141\u0105czenie pomiar\u00f3w z innymi \u017ar\u00f3d\u0142ami<\/li>\n<li>Przetwarzanie strumieniowe lub wsadowe zale\u017cnie od potrzeb<\/li>\n<li>Czyszczenie danych z b\u0142\u0119d\u00f3w i szum\u00f3w<\/li>\n<\/ul>\n<h3>3. Warstwa analizy (AI\/Analytics Layer)<\/h3>\n<ul>\n<li>Systemy rekomendacyjne personalizuj\u0105 plan trening\u00f3w i regeneracji<\/li>\n<li>Algorytmy wykrywaj\u0105 trendy, anomalie i korelacje (np. jako\u015b\u0107 snu \u2194 wydolno\u015b\u0107)<\/li>\n<li>Modele uczenia maszynowego prognozuj\u0105 reakcje organizmu<\/li>\n<\/ul>\n<h3>4. Warstwa prezentacji dla u\u017cytkownika (UX)<\/h3>\n<ul>\n<li>Powiadomienia push<\/li>\n<li>Boty AI doradzaj\u0105ce na bie\u017c\u0105co<\/li>\n<li>Interaktywne pulpity (dashboardy)<\/li>\n<li>Wyra\u017ane wizualizacje post\u0119p\u00f3w<\/li>\n<\/ul>\n<h3>5. Modularno\u015b\u0107, ekosystemy i bezpiecze\u0144stwo<\/h3>\n<p>Tak pouk\u0142adane warstwy tworz\u0105 technologiczny \u201eszkielet\u201d Quantified Self \u2013 od czujnika na ciele po spersonalizowan\u0105 wskaz\u00f3wk\u0119 na ekranie.<br \/>\nArchitektura jest modu\u0142owa: warstw\u0119 czujnikow\u0105 i algorytmy AI mo\u017cna rozwija\u0107 niezale\u017cnie lub wykorzystywa\u0107 urz\u0105dzenia dostarczane przez r\u00f3\u017cne zewn\u0119trzne firmy, o ile API pozostaj\u0105 sp\u00f3jne. Na rynku istniej\u0105 rozwi\u0105zania zamkni\u0119te (Fitbit) oraz otwarte standardy wymiany danych \u2013 Open mHealth, Open Humans. Kluczowe w obu podej\u015bciach s\u0105 szyfrowanie transmisji, anonimizacja, granularne uprawnienia i pe\u0142na transparentno\u015b\u0107 wykorzystania danych.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-8262 aligncenter\" src=\"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Architektura-systemu-QS-z-AI.png\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"1024\" srcset=\"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Architektura-systemu-QS-z-AI.png 1024w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Architektura-systemu-QS-z-AI-300x300.png 300w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Architektura-systemu-QS-z-AI-150x150.png 150w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Architektura-systemu-QS-z-AI-768x768.png 768w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Architektura-systemu-QS-z-AI-70x70.png 70w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<figure class=\"aligncenter\"><\/figure>\n<p><!-- ===== Przyk\u0142ady narz\u0119dzi i platform ===== --><\/p>\n<h2><\/h2>\n<h2>Przyk\u0142ady narz\u0119dzi i platform<\/h2>\n<ol>\n<li><strong>Urz\u0105dzenia noszone i sensory medyczne<\/strong><br \/>\nNiezmiennym fundamentem samo\u2011monitoringu s\u0105 wearables wyposa\u017cone w czujniki zapewniaj\u0105ce ca\u0142odobowy pomiar parametr\u00f3w fizjologicznych. Do najcz\u0119\u015bciej stosowanych nale\u017c\u0105 opaski i zegarki: <em>Fitbit<\/em> (kroki, sen), <em>Apple\u00a0Watch<\/em> (EKG, saturacja), a tak\u017ce modele sportowe <em>Garmin<\/em> (GPS, metryki treningowe). Segment wyspecjalizowany uzupe\u0142niaj\u0105 m.in. <em>Oura\u00a0Ring<\/em> (analiza snu i wska\u017anik\u00a0\u201ereadiness\u201d), pasy piersiowe HRV do precyzyjnego pomiaru rytmu zatokowego, opaska EEG <em>Muse<\/em> wspieraj\u0105ca trening uwa\u017cno\u015bci oraz zestawy <em>Emotiv<\/em> rejestruj\u0105ce aktywno\u015b\u0107 m\u00f3zgu. \u0141\u0105cznie tworz\u0105 one bogate \u017ar\u00f3d\u0142o wysokocz\u0119stotliwo\u015bciowych danych biometrycznych.<\/li>\n<li><strong>Aplikacje mobilne do samotrackingu<\/strong><br \/>\nSmartfon pe\u0142ni rol\u0119 przeno\u015bnego laboratorium badawczego. Oprogramowanie pokroju <em>MyFitnessPal<\/em> (dziennik \u017cywieniowy), <em>Sleep\u00a0Cycle<\/em> (analiza faz snu z mikrofonu i akcelerometru), <em>Headspace<\/em> czy <em>Calm<\/em> (statystyka praktyki medytacyjnej), <em>Daylio<\/em> (monitoring nastroju) oraz <em>RescueTime<\/em> (analiza czasu pracy i stron\u00a0WWW) wykorzystuje wbudowane sensory i dane wpisywane r\u0119cznie. W obszarze kognitywnym popularne s\u0105 programy treningu umys\u0142u (<em>Lumosity<\/em>, <em>Elevate<\/em>), natomiast refleksyjny charakter samopoznania wspiera dziennik multimedialny <em>Day\u00a0One<\/em>.<\/li>\n<li><strong>Platformy agreguj\u0105ce i dashboardy<\/strong><br \/>\nW celu integracji danych z licznych \u017ar\u00f3de\u0142 stosuje si\u0119 rozwi\u0105zania systemowe \u2013 <em>Apple\u00a0Health<\/em> i <em>Google\u00a0Fit<\/em> \u2013 gromadz\u0105ce pomiary z wielu aplikacji w obr\u0119bie ekosystemu mobilnego. Niezale\u017cne us\u0142ugi, takie jak <em>Gyroscope<\/em> (rozbudowany \u201elife dashboard\u201d) i <em>Exist.io<\/em> (automatyczna analiza korelacji mi\u0119dzy zmiennymi), \u0142\u0105cz\u0105 informacje z tracker\u00f3w, kalendarzy i medi\u00f3w spo\u0142eczno\u015bciowych, prezentuj\u0105c je na chronologicznej osi czasu. Zaawansowani u\u017cytkownicy nierzadko konstruuj\u0105 w\u0142asne panele oparte na rozwi\u0105zaniach open\u2011source, np. <em>Zenobase<\/em> lub narz\u0119dziach\u00a0BI w j\u0119zykach <em>Python<\/em> czy\u00a0<em>R<\/em>.<\/li>\n<li><strong>Automatyzacja przep\u0142ywu danych<\/strong><br \/>\nRozproszone \u015brodowisko aplikacji integruj\u0105 platformy regu\u0142 warunkowych. Us\u0142ugi chmurowe <em>IFTTT<\/em> oraz <em>Zapier<\/em> umo\u017cliwiaj\u0105 definiowanie przep\u0142yw\u00f3w \u201eje\u017celi\u00a0X, to\u00a0Y\u201d (np. eksportowanie dziennej liczby krok\u00f3w z <em>Fitbit<\/em> do arkusza kalkulacyjnego). Na poziomie urz\u0105dzenia analogiczne funkcje realizuj\u0105 <em>Apple\u00a0Shortcuts<\/em> oraz <em>Tasker<\/em> dla systemu Android, automatyzuj\u0105c czynno\u015bci i synchronizacj\u0119 danych bez udzia\u0142u u\u017cytkownika.<\/li>\n<\/ol>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter\" src=\"https:\/\/www.applemust.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/apple_heart-health-month_heart-rate-reading_02032021.jpg\" alt=\"Heart Rate Variability na Apple\u00a0Watch\" width=\"1227\" height=\"818\" \/><\/p>\n<p><!-- Section: Example system --><\/p>\n<h3><\/h3>\n<h3>Przyk\u0142adowy w\u0142asnor\u0119czny system Quantified Self<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/medium.com\/google-cloud\/monitoring-diabetes-with-google-cloud-platform-877243ac382a\">Ten artyku\u0142<\/a> jest bardzo dobrym przyk\u0142adem dobrego zastosowania podej\u015bcia Quantified Self. Autor jest osob\u0105, kt\u00f3ra zmaga si\u0119 z cukrzyc\u0105 typu pierwszego od dzieci\u0144stwa. Jedn\u0105 z konsekwencji takiej choroby jest konieczno\u015b\u0107 cz\u0119stego monitorowania poziomu cukru we krwi. Autor, kt\u00f3ry korzysta ze specjalnej sondy umieszczonej na sta\u0142e w ramieniu, zdecydowa\u0142 si\u0119 na usprawnienie procesu monitorowania swojego poziomu cukru. W tym celu stworzy\u0142 pipeline, kt\u00f3ry dane z urz\u0105dzenia zapisuje w serwisie Dropbox, sk\u0105d s\u0105 sczytywane przez Workflow na Google Cloud Platform, a nast\u0119pnie s\u0105 wy\u015bwietlane jako wykresy w serwisie Grafana. Takie rozwi\u0105zanie pozwala na wysy\u0142anie powiadomie\u0144 do rodziny i bliskich w przypadku drastycznych zmian w poziomie cukru, oraz na wgl\u0105d w szczeg\u00f3\u0142owe dane np. dla lekarzy. Jest to \u015bwietny przyk\u0142ad na to, \u017ce takie platformy mog\u0105 by\u0107 tworzone nie tylko przez du\u017ce zespo\u0142y programistyczne, ale r\u00f3wnie\u017c przez samych u\u017cytkownik\u00f3w.<\/p>\n<figure class=\"aligncenter wp-image-8223\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter\" src=\"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/dashboard.webp\" alt=\"Przyk\u0142adowy dashboard opisany w artykule\" width=\"684\" height=\"361\" \/><\/figure>\n<p><!-- ===== Krytyka i aspekty etyczne ===== --><\/p>\n<h2>Krytyka i aspekty etyczne<\/h2>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-8264\" src=\"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Obawy-zwiazane-z-samokontrola.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\" srcset=\"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Obawy-zwiazane-z-samokontrola.png 1536w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Obawy-zwiazane-z-samokontrola-300x200.png 300w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Obawy-zwiazane-z-samokontrola-1024x683.png 1024w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Obawy-zwiazane-z-samokontrola-768x512.png 768w, https:\/\/architeles.eu\/ethics\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/Obawy-zwiazane-z-samokontrola-75x50.png 75w\" sizes=\"auto, (max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/><\/p>\n<p>Podej\u015bcie \u201eQuantified\u00a0Self\u201d jest g\u0142\u00f3wnie krytykowane na trzech p\u0142aszczyznach:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Autodiagnoza bez kontekstu klinicznego.<\/strong> QS po\u015brednio zach\u0119ca u\u017cytkownik\u00f3w do samodzielnego interpretowania danych zdrowotnych, co przy braku odpowiedniego przygotowania (ang. <em>health\u00a0literacy<\/em>) mo\u017ce prowadzi\u0107 do b\u0142\u0119dnych decyzji i niezamierzonych konsekwencji zdrowotnych.<\/li>\n<li><strong>Nadu\u017cycia w miejscu pracy.<\/strong> Pracodawcy mog\u0105 przekracza\u0107 granice prywatno\u015bci, pr\u00f3buj\u0105c \u015bledzi\u0107 wydajno\u015b\u0107 lub emocje pracownik\u00f3w. G\u0142o\u015bnym przyk\u0142adem by\u0142o <a href=\"https:\/\/trojmiasto.wyborcza.pl\/trojmiasto\/7,35612,25286462,licznik-usmiechu-w-sopockim-urzedzie-nie-zmuszamy-do-zyczliwosci.html\">wdro\u017cenie \u201elicznik\u00f3w u\u015bmiechu\u201d w sopockim urz\u0119dzie<\/a>, rejestruj\u0105cych cz\u0119stotliwo\u015b\u0107 u\u015bmiechu urz\u0119dnik\u00f3w wobec petent\u00f3w.<\/li>\n<li><strong>Zagro\u017cenia prywatno\u015bci i bezpiecze\u0144stwa.<\/strong> Quantified Self zach\u0119ca u\u017cytkownik\u00f3w do zbierania bardzo wra\u017cliwych danych dotycz\u0105cych ich \u017cycia i zdrowia, co wi\u0105\u017ce si\u0119 z ca\u0142\u0105 gam\u0105 zagro\u017ce\u0144 na p\u0142aszczy\u017anie cyberbezpiecze\u0144stwa. Dane zdrowotne s\u0105 coraz cz\u0119\u015bciej wykorzystywane w celach komercyjnych, co cz\u0119sto sk\u0142ania w\u0142a\u015bcicieli portali umo\u017cliwiaj\u0105cych \u015bledzenie swojego zdrowia do sprzeda\u017cy takich danych do firm zajmuj\u0105cych si\u0119 marketingiem, sprzedaj\u0105cych sprz\u0119t medyczny czy do koncern\u00f3w farmaceutycznych. Dane dotycz\u0105ce zdrowia s\u0105 te\u017c dodatkow\u0105 p\u0142aszczyzn\u0105 ataku dla cyberprzest\u0119pc\u00f3w chc\u0105cych dokona\u0107 jakiej\u015b formy inwigilacji na danej osobie fizycznej.<\/li>\n<\/ul>\n<figure class=\"aligncenter\"><\/figure>\n<p><!-- ===== Podsumowanie ===== --><\/p>\n<h2>Podsumowanie<\/h2>\n<p><strong>Quantified\u00a0Self<\/strong> \u0142\u0105czy technologi\u0119, dane i\u00a0sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, aby zwi\u0119kszy\u0107 samo\u015bwiadomo\u015b\u0107 oraz wspiera\u0107 decyzje dotycz\u0105ce zdrowia i\u00a0wydajno\u015bci intelektualnej. Cho\u0107 otwiera ogromne mo\u017cliwo\u015bci personalizacji i\u00a0optymalizacji codziennych nawyk\u00f3w, niesie te\u017c realne zagro\u017cenia zwi\u0105zane z prywatno\u015bci\u0105, nadu\u017cyciami oraz b\u0142\u0119dn\u0105 interpretacj\u0105 danych. Kluczowe jest wi\u0119c \u015bwiadome i\u00a0etyczne podej\u015bcie do ich gromadzenia i\u00a0analizy \u2013 z\u00a0pe\u0142n\u0105 kontrol\u0105 u\u017cytkownika nad tym, <em>jak<\/em> i <em>po co<\/em> jego dane s\u0105 wykorzystywane.<\/p>\n<p><!-- ===== Literatura ===== --><\/p>\n<h3>Literatura<\/h3>\n<ol>\n<li>Donald\u00a0Combs, Scarlett\u00a0R.\u00a0Barham, <em>The\u00a0Quantifiable\u00a0Self: Petabyte\u00a0By\u00a0Petabyte<\/em>, <span class=\"cite-journal\">The\u00a0Digital\u00a0Patient<\/span>, 2016.<\/li>\n<li>Bradley\u00a0Kreit, <em>The\u00a0Evolution\u00a0of\u00a0the\u00a0Quantified\u00a0Self \u2013 Interview\u00a0with\u00a0Gary\u00a0Wolf<\/em>, <span class=\"cite-journal\">IFTF\u00a0Blog<\/span>, 2018.<\/li>\n<li>H.\u00a0Abdelfattah\u00a0et\u00a0al., <em>Cognitive\u00a0Performance\u00a0Measurements\u00a0and\u00a0the\u00a0Impact\u00a0of\u00a0Sleep\u00a0Quality\u00a0Using\u00a0Wearable\u00a0and\u00a0Mobile\u00a0Sensors<\/em>, arXiv\u00a0preprint\u00a02501.15583, 2025.<\/li>\n<li>Melanie\u00a0Swan, <em>The\u00a0Quantified\u00a0Self: Fundamental\u00a0Disruption\u00a0in\u00a0Big\u00a0Data\u00a0Science\u00a0and\u00a0Biological\u00a0Discovery<\/em>, <span class=\"cite-journal\">Big\u00a0Data\u00a0Journal<\/span>, 2013.<\/li>\n<li>Deborah\u00a0Lupton, <em>Self-tracking, health and medicine<\/em>, <span class=\"cite-journal\">Health\u00a0Sociology\u00a0Review<\/span>, 26(1), 2016, pp.\u00a01\u20135.<\/li>\n<li>Melanie\u00a0Swan, <em>Quantified\u00a0Self<\/em>, <span class=\"cite-journal\">Encyclopedia\u00a0of\u00a0Behavioral\u00a0Medicine<\/span>, 2018.<\/li>\n<li>Sarah\u00a0Lee, <em>Quantified\u00a0Self: The\u00a0Future\u00a0of\u00a0Personal\u00a0Data<\/em>, <span class=\"cite-journal\">Number\u00a0Analytics\u00a0Blog<\/span>, 2025.<\/li>\n<li>Rishav\u00a0Raj, <em>How\u00a0a\u00a0Quantified\u00a0Life\u00a0Empowers\u00a0Us: The Role of Machine Learning in Self-Improvement<\/em>, <span class=\"cite-journal\">Medium<\/span>, 2025.<\/li>\n<li>GitHub\u00a0contributors, <em>awesome-quantified-self<\/em>, <span class=\"cite-journal\">GitHub\u00a0repository<\/span>, 2025.<\/li>\n<li>Micha\u0142\u00a0Wieczorek\u00a0et\u00a0al., <em>The\u00a0ethics\u00a0of\u00a0self-tracking: A comprehensive review of the literature<\/em>, <span class=\"cite-journal\">Ethics\u00a0&amp;\u00a0Behavior<\/span>, 2022.<\/li>\n<li>Quantified\u00a0Self\u00a0Labs, <em>QuantifiedSelf.com<\/em>, 2025.<\/li>\n<li>Stephen\u00a0Wolfram, <em>The\u00a0Personal\u00a0Analytics\u00a0of\u00a0My\u00a0Life<\/em>, <span class=\"cite-journal\">Wolfram\u00a0Blog<\/span>, 2012.<\/li>\n<\/ol>\n<\/article>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>W erze rosn\u0105cej liczby danych i wszechobecnych technologii, coraz wi\u0119cej os\u00f3b decyduje si\u0119 mierzy\u0107 i analizowa\u0107 r\u00f3\u017cne aspekty swojego \u017cycia \u2013 od aktywno\u015bci fizycznej, przez nastr\u00f3j, po wydajno\u015b\u0107 umys\u0142ow\u0105. Ruch Quantified Self, zapocz\u0105tkowany w drugiej dekadzie XXI wieku, opiera si\u0119 na przekonaniu, \u017ce dzi\u0119ki systematycznemu \u015bledzeniu danych o sobie mo\u017cemy lepiej zrozumie\u0107 w\u0142asne zachowania, poprawi\u0107 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":257,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[470],"tags":[],"class_list":["post-8141","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-agh-2024-25"],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8141","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/257"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=8141"}],"version-history":[{"count":16,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8141\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8269,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/8141\/revisions\/8269"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=8141"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=8141"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=8141"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}