{"id":9460,"date":"2026-05-12T06:17:43","date_gmt":"2026-05-12T06:17:43","guid":{"rendered":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/?p=9460"},"modified":"2026-05-12T07:04:59","modified_gmt":"2026-05-12T07:04:59","slug":"intencja-vs-rezultat-w-generatywnej-ai-analiza-rozbieznosci-miedzy-zamyslem-czlowieka-a-efektami-ai-oraz-metody-minimalizacji-bledow-interpretacyjnych-w-tworzeniu-tresci-cyfrowych","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/2026\/05\/12\/intencja-vs-rezultat-w-generatywnej-ai-analiza-rozbieznosci-miedzy-zamyslem-czlowieka-a-efektami-ai-oraz-metody-minimalizacji-bledow-interpretacyjnych-w-tworzeniu-tresci-cyfrowych\/","title":{"rendered":"Intencja vs. rezultat w generatywnej AI \u2013 analiza rozbie\u017cno\u015bci mi\u0119dzy zamys\u0142em cz\u0142owieka a efektami AI oraz metody minimalizacji b\u0142\u0119d\u00f3w interpretacyjnych w tworzeniu tre\u015bci cyfrowych."},"content":{"rendered":"

\u017byjemy w czasach, gdy generatywn\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 w postaci czatbot\u00f3w spotka\u0107 mo\u017cna na co drugiej stronie internetowej, a LLM\u00f3w (Large Language Models – du\u017cych modeli j\u0119zykowych) u\u017cywamy nieraz codziennie. Giganci technologiczni zach\u0119caj\u0105 nas coraz lepszymi wynikach ich modeli, odpowiedziami trudnymi do odr\u00f3\u017cnienia od tych, kt\u00f3re otrzyma\u0107 mo\u017cemy od cz\u0142owieka, nieraz wr\u0119cz m\u00f3wi\u0105c o zbli\u017caniu si\u0119 do AGI (Artificial General Intelligence – Og\u00f3lnej Sztucznej Inteligencji). W tym promocyjno – informacyjnym chaosie nieraz trudno zapomnie\u0107 o tym, \u017ce sztuczna inteligencja tak naprawd\u0119 nie \u201crozumie\u201d (w sensie ludzkim) tego, co do niej piszemy. Systemy takie jedynie optymalizuj\u0105 funkcje przewiduj\u0105ce kolejne tokeny na bazie innych, kt\u00f3re otrzyma\u0142y na wej\u015bciu. Rozbie\u017cno\u015b\u0107 mi\u0119dzy intencj\u0105 a rezultatem jest zatem ich nieod\u0142\u0105czn\u0105 cech\u0105.<\/span><\/p>\n

<\/p>\n

Czym s\u0105 Stochastyczne Papugi i dlaczego potrafi\u0105 tylko powtarza\u0107 to co kiedy\u015b us\u0142ysza\u0142y?\"\"<\/a><\/span><\/h1>\n

 <\/p>\n

Ju\u017c we wst\u0119pie do swojego artyku\u0142u \u201cOn the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?<\/em>\u201d autorki zwracaj\u0105 uwag\u0119 na to, \u017ce modele j\u0119zykowe (LM) nie rozumiej\u0105 j\u0119zyka naturalnego, a jedynie potrafi\u0105 opiera\u0107 si\u0119 na aspektach lingwistycznych.\u00a0<\/span><\/p>\n

LMs are not performing natural language understanding (NLU), and only have success in tasks that can be approached by manipulating linguistic form<\/span><\/p><\/blockquote>\n

Z tego te\u017c powodu u\u017cywaj\u0105 pieszczotliwego okre\u015blenia \u201cStochastycznych Papug<\/strong>\u201d \u2013 byt\u00f3w kt\u00f3re tak naprawd\u0119 w \u017caden spos\u00f3b nie s\u0105 w stanie poj\u0105\u0107 tego, co do nich \u201cm\u00f3wimy\u201d (czy piszemy). Podobnie jak ptaki na\u015bladuj\u0105ce brzmienie tego co us\u0142ysza\u0142y, modele j\u0119zykowe ucz\u0105 si\u0119 tego jak \u201cbrzmi\u0105\u201d r\u00f3\u017cne po\u0142\u0105czenia s\u0142\u00f3w. W rzeczywisto\u015bci nie rozumiej\u0105 co te s\u0142owa znacz\u0105. Generuj\u0105c odpowiedzi potrafi\u0105 jedynie dopasowywa\u0107 kolejne wyrazy, tak by ich po\u0142\u0105czenie wypada\u0142o mo\u017cliwie najlepiej.<\/span><\/p>\n

W lingwistyce znaczenie jest po\u0142\u0105czeniem symbolu (s\u0142owa) z jego odzwierciedleniem w rzeczywisto\u015bci. Modele nie maj\u0105 do niego dost\u0119pu. Jedyne co s\u0105 w stanie przyswoi\u0107, to symbole. Brakuje im \u201cukorzenienia\u201d (grounding), kt\u00f3re pozwala na dok\u0142adne zrozumienie \u015bwiata. Tworzy si\u0119 tzw. \u201cluka semantyczna\u201d (semantic gap) – r\u00f3\u017cne podmioty s\u0105 w stanie interpretowa\u0107 znaczenie s\u0142\u00f3w na r\u00f3\u017cnych poziomach abstrakcji.<\/span><\/p>\n

Reward Hacking<\/span><\/h1>\n

Podczas trenowania modeli stosuje si\u0119 funkcje nagrody. Okre\u015bla ona \u201cjak dobrze\u201d te radz\u0105 sobie z generowaniem odpowiedzi na pytania. W pracy \u201cConcrete Problems in AI Safety\u201d autorzy zwracaj\u0105 uwag\u0119 na problem wyst\u0119powania zjawiska \u201creward hacking<\/strong>\u201d. System AI, d\u0105\u017c\u0105c do maksymalizacji nagrody (np. wysokiej oceny od testera), mo\u017ce znale\u017a\u0107 rozwi\u0105zanie, kt\u00f3re formalnie spe\u0142nia kryteria promptu, ale w spos\u00f3b sprzeczny z duchem intencji.<\/span><\/p>\n

Przyk\u0142adem mo\u017ce by\u0107 generowanie tre\u015bci, kt\u00f3re brzmi\u0105 przekonuj\u0105co (aby zadowoli\u0107 u\u017cytkownika), ale s\u0105 ca\u0142kowicie nieprawdziwe (halucynacje). W tym przypadku intencj\u0105 by\u0142a \u201eprawda\u201d, ale system zrealizowa\u0142 j\u0105 tak, by odpowied\u017a brzmia\u0142a przekonuj\u0105co.<\/span><\/p>\n

Taksonomia rozbie\u017cno\u015bci: Trzy poziomy luki interpretacyjnej<\/span><\/h1>\n

B\u0142\u0119dy podczas korzystania ze sztucznej inteligencji mog\u0105 wyst\u0119powa\u0107 na kilku etapach procesu komunikacji z modelem. Mo\u017cemy wyr\u00f3\u017cni\u0107 trzy najwa\u017cniejsze problemy:<\/span><\/p>\n