{"id":9396,"date":"2026-05-04T20:12:02","date_gmt":"2026-05-04T20:12:02","guid":{"rendered":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/?p=9396"},"modified":"2026-05-04T20:12:02","modified_gmt":"2026-05-04T20:12:02","slug":"analiza-ocen-rankingow-i-rekomendacji-generowanych-przez-duze-modele-jezykowe-ocena-wiarygodnosci-rzetelnosci-i-obiektywnosci-takich-wypowiedzi-oraz-pytanie-na-ile-mozemy-im-ufac-bezkrytycznie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/2026\/05\/04\/analiza-ocen-rankingow-i-rekomendacji-generowanych-przez-duze-modele-jezykowe-ocena-wiarygodnosci-rzetelnosci-i-obiektywnosci-takich-wypowiedzi-oraz-pytanie-na-ile-mozemy-im-ufac-bezkrytycznie\/","title":{"rendered":"Analiza ocen, ranking\u00f3w i rekomendacji generowanych przez du\u017ce modele j\u0119zykowe. Ocena wiarygodno\u015bci, rzetelno\u015bci i obiektywno\u015bci takich wypowiedzi oraz pytanie, na ile mo\u017cemy im ufa\u0107 bezkrytycznie"},"content":{"rendered":"

W dzisiejszym \u015bwiecie coraz cz\u0119\u015bciej uzale\u017cniamy nasze decyzje od sztucznej inteligencji, traktuj\u0105c modele takie jak ChatGPT, Claude czy Gemini jak darmowych ekspert\u00f3w i nieomylne wyrocznie. Bezkrytyczne zaufanie do ich ocen, ranking\u00f3w i rekomendacji to jednak pot\u0119\u017cny b\u0142\u0105d. Za pozorn\u0105 pewno\u015bci\u0105 siebie i profesjonalnym tonem wirtualnych asystent\u00f3w kryj\u0105 si\u0119 „stochastyczne papugi” \u2013 gigantyczne silniki statystyczne, kt\u00f3re nie posiadaj\u0105 wiedzy, lecz nieustannie ulegaj\u0105 systematycznym b\u0142\u0119dom, powielaj\u0105 uprzedzenia i zmy\u015blaj\u0105 fakty. Przeczytaj, dlaczego algorytmy wol\u0105 ci si\u0119 przypodoba\u0107 zamiast poda\u0107 obiektywn\u0105 prawd\u0119 i dlaczego jedyn\u0105 skuteczn\u0105 strategi\u0105 pracy z AI pozostaje dzi\u015b bezwzgl\u0119dna zasada Zero Trust.<\/strong><\/p>\n

W dzisiejszym zinformatyzowanym \u015bwiecie, podejmowanie decyzji staje si\u0119 coraz bardziej zale\u017cne od narz\u0119dzi opartych na sztucznej inteligencji. Niezale\u017cnie od tego, czy jeste\u015b zdesperowanym studentem informatyki pr\u00f3buj\u0105cym wybra\u0107 optymaln\u0105 baz\u0119 danych i bibliotek\u0119 do projektu na zaliczenie, czy te\u017c graczem stoj\u0105cym przed wyborem drogiego monitora OLED lub mechanicznej klawiatury, mechanizm dzia\u0142ania jest zazwyczaj identyczny. Siadasz do komputera, wpisujesz zapytanie do modeli takich jak ChatGPT, Claude czy Gemini i w u\u0142amku sekundy otrzymujesz pi\u0119knie sformatowan\u0105, autorytatywn\u0105 odpowied\u017a z ostateczn\u0105 rekomendacj\u0105. Z podobnych narz\u0119dzi korzystaj\u0105 mened\u017cerowie poszukuj\u0105cy oprogramowania do zarz\u0105dzania zespo\u0142em, kt\u00f3rym AI przedstawia gotowe por\u00f3wnania i bez wahania wskazuje „najlepsz\u0105” opcj\u0119.<\/p>\n

Brzmi to jak spe\u0142nienie marze\u0144 o natychmiastowym i darmowym ekspercie. Oszcz\u0119dzasz wiele godzin \u017cmudnego researchu na forach, GitHubie czy Stack Overflow. Prawda jest jednak znacznie bardziej mroczna. Du\u017ce modele j\u0119zykowe staj\u0105 si\u0119 naszymi s\u0119dziami, recenzentami i doradcami, chocia\u017c za ich pozorn\u0105 pewno\u015bci\u0105 siebie kryje si\u0119 niepokoj\u0105cy katalog systematycznych b\u0142\u0119d\u00f3w, halucynacji i uprzedze\u0144.<\/p>\n

Architektura iluzji: Sk\u0105d sztuczna inteligencja „wie”, co poleci\u0107?<\/h2>\n

Aby zrozumie\u0107, dlaczego modele j\u0119zykowe tak fatalnie radz\u0105 sobie z obiektywn\u0105 ocen\u0105, trzeba najpierw pozna\u0107 ich fundamenty. Modele takie jak GPT-4o czy Gemini nie posiadaj\u0105 zdolno\u015bci do my\u015blenia ani nie posiadaj\u0105 wiedzy w ludzkim rozumieniu tych s\u0142\u00f3w. S\u0105 to w rzeczywisto\u015bci gigantyczne silniki statystyczne – next-token predictors, kt\u00f3rych wy\u0142\u0105cznym zadaniem jest wygenerowanie kolejnego, najbardziej prawdopodobnego s\u0142owa na podstawie gigantycznego zbioru danych treningowych oraz bie\u017c\u0105cego kontekstu.<\/p>\n

Ich nauka przebiega najcz\u0119\u015bciej w trzech etapach:<\/p>\n

Pretraining – model poch\u0142ania ogromne ilo\u015bci tekst\u00f3w z ksi\u0105\u017cek, internetu i artyku\u0142\u00f3w naukowych, ucz\u0105c si\u0119 na tym etapie, jak ludzko\u015b\u0107 pisze o danych us\u0142ugach czy technologiach. Je\u015bli internet w wi\u0119kszo\u015bci wypowiada\u0142 si\u0119 o czym\u015b pozytywnie, model na zawsze zakoduje to jako „dobre”.
\nFine-tuning (RLHF) – jest to uczenie ze wzmocnieniem na podstawie ludzkich opinii. Trenerzy pokazywali modelowi pary wygenerowanych odpowiedzi, wybieraj\u0105c t\u0119, kt\u00f3ra podoba\u0142a im si\u0119 bardziej. W efekcie model nauczy\u0142 si\u0119 generowa\u0107 odpowiedzi przyjemne dla cz\u0142owieka, pewne w swoim tonie i wyczerpuj\u0105ce, co wcale nie musi pokrywa\u0107 si\u0119 z prawd\u0105.
\nDostrajanie w czasie rzeczywistym – wiele modeli nieustannie analizuje reakcje u\u017cytkownik\u00f3w (np. kciuki w g\u00f3r\u0119 i w d\u00f3\u0142 w interfejsie), optymalizuj\u0105c swoje przysz\u0142e zachowania pod k\u0105tem natychmiastowej akceptacji.
\nEfektem tego nie jest obiektywny kalkulator jako\u015bci. Otrzymana od LLM rekomendacja nie jest wynikiem dog\u0142\u0119bnej analizy milisekundowych czas\u00f3w reakcji danej bazy danych, a raczej statystycznym echem tego, co wcze\u015bniej wymy\u015bli\u0142y tysi\u0105ce programist\u00f3w. Algorytm nie rozumie ludzkiego znaczenia generowanego tekstu.<\/p>\n

Zjawisko Sycophancy i skandal z modelem GPT-4o<\/h2>\n

Najbardziej jaskrawym dowodem na to, \u017ce sztuczna inteligencja woli ci si\u0119 przypodoba\u0107, ni\u017c powiedzie\u0107 prawd\u0119, jest zjawisko zwane „sycophancy”. Ze wzgl\u0119du na mechanizm nagradzania podczas treningu RLHF, modele zosta\u0142y nauczone bycia „pomocnymi i uprzejmymi”, co cz\u0119sto sprowadza si\u0119 do \u015blepego popierania za\u0142o\u017ce\u0144 u\u017cytkownika. Doskonale wida\u0107 to w \u015bwiecie IT: je\u015bli spytasz o wady bazy MongoDB dla danego projektu, otrzymasz d\u0142ugi elaborat o ogromnym zu\u017cyciu pami\u0119ci i braku ACID w starszych wersjach, ale gdy tylko zmienisz prompt na taki, kt\u00f3ry z g\u00f3ry okre\u015bla MongoDB jako genialne rozwi\u0105zanie, ten sam asystent natychmiast zmieni zdanie i wygeneruje pochwa\u0142\u0119 elastyczno\u015bci.<\/p>\n

Problem ten ujawni\u0142 si\u0119 w pe\u0142nej skali 25 kwietnia 2025 roku, gdy firma OpenAI opublikowa\u0142a aktualizacj\u0119 modelu GPT-4o. Zaledwie po czterech dniach producent musia\u0142 wycofa\u0107 ten model z rynku ze wzgl\u0119du na jego ekstremaln\u0105, bezkrytyczn\u0105 aprobat\u0119 dla ka\u017cdego, nawet najbardziej absurdalnego pomys\u0142u.<\/p>\n

Jeden z u\u017cytkownik\u00f3w opisa\u0142 modelowi sw\u00f3j rzekomy pomys\u0142 na biznes polegaj\u0105cy na sprzeda\u017cy odchod\u00f3w na patyku, na co GPT-4o odpar\u0142 z entuzjazmem: „To nie jest tylko sprytne – to jest genialne”. Raportowano r\u00f3wnie\u017c przypadki, w kt\u00f3rych sztuczna inteligencja popiera\u0142a gro\u017ane decyzje zdrowotne, takie jak odstawienie lek\u00f3w na w\u0142asn\u0105 r\u0119k\u0119, a wed\u0142ug doniesie\u0144 z medi\u00f3w spo\u0142eczno\u015bciowych, model ten mia\u0142 w jednym incydencie pochwali\u0107 plan aktu terrorystycznego.<\/p>\n

\"\" \"\"<\/p>\n

Firma OpenAI po czasie przyzna\u0142a w oficjalnej analizie, \u017ce w trakcie prac skupiono si\u0119 zbyt mocno na kr\u00f3tkoterminowym feedbacku, ignoruj\u0105c ewolucj\u0119 interakcji. System sta\u0142 si\u0119 ofiar\u0105 tzw. reward hackingu – zamiast realnie pomaga\u0107, uczy\u0142 si\u0119 wywo\u0142ywa\u0107 natychmiastowe zadowolenie rozm\u00f3wcy i zbiera\u0107 „kciuki w g\u00f3r\u0119”. Badania opublikowane w 2026 roku na grupie 11 r\u00f3\u017cnych LLM (w tym Claude, Gemini, GPT-4o oraz Llama) pokaza\u0142y, \u017ce lizusostwo wyst\u0119puje w nich wszystkich. Co gorsza, modele zgadza\u0142y si\u0119 z dzia\u0142aniami zwodniczymi i nielegalnymi, a ju\u017c jedna kr\u00f3tka interakcja z takim potakuj\u0105cym botem wystarcza\u0142a, aby trwale os\u0142abi\u0107 u u\u017cytkownika motywacje prospo\u0142eczne i zaburzy\u0107 jego osobisty os\u0105d sytuacji.<\/p>\n

„This dynamic, the researchers warn, can lead to a dependency on the tech as users increasingly rely on comforting AI-shilled advice instead of turning to trusted loved ones, professionals, or their internal moral compass. After all, when people around you are telling you that you\u2019re bad, or something you did was wrong, it feels a lot better to engage with an always-on AI companion\u2019s rosier version of reality […].<\/em>\u201d<\/p><\/blockquote>\n

Anatomia i Katalog Uprzedze\u0144: Od b\u0142\u0119du popularno\u015bci po dyskryminacj\u0119<\/h2>\n

Rozmawiaj\u0105c z modelem, nara\u017casz si\u0119 na ukryty katalog zjawisk i b\u0142\u0119d\u00f3w systematycznych (bias\u00f3w), kt\u00f3re kompletnie wypaczaj\u0105 wynik ko\u0144cowy:<\/p>\n