Dowiedz się, jak unikać najczęstszych błędów w korzystaniu z AI i wykorzystywać jej potencjał mądrze.
Najczęstsze błędy w korzystaniu z AI i jak ich unikać
Żyjemy w czasach gwałtownego rozwoju sztucznej inteligencji — niektórzy mówią wręcz o „bańce AI”. AI stała się codziennym narzędziem wielu ludzi: wspiera w pracy, edukacji i twórczości. Jednak wraz z rosnącą popularnością modeli językowych pojawia się zjawisko, które można nazwać nieświadomym wykorzystaniem AI. W biznesowych rozmowach coraz częściej można usłyszeć zdania, które budzą niepokój:
„Wrzuć to do czata, to nam wypluje odpowiedź.” — Anonim
Coraz częściej użytkownicy traktują modele takie jak ChatGPT, Gemini, Perplexity czy Claude jak nieomylne źródła wiedzy, zapominając, że to jedynie narzędzia oparte na statystycznych kalkulacjach. Prowadzi to do szeregu problemów, które już teraz wychodzą na światło dzienne. Przykładem jest sprawa firmy Exdrog, wykluczonej z przetargu po ujawnieniu, że jej wyjaśnienia dotyczące oferty zostały wygenerowane przez AI. Sam fakt użycia AI nie był problemem, lecz brak weryfikacji treści przez człowieka. W dokumentach znalazły się nieprawdziwe dane i nieistniejące przepisy, co doprowadziło do wykluczenia firmy. To pierwszy taki przypadek, ale z pewnością nie ostatni. Więcej o tej sprawie przeczytasz tutaj.
Można spodziewać się coraz więcej fikcyjnych urządzeń w opisach technologicznych, niewykonalnych wytycznych wykonawczych czy błędnych specyfikacji technicznych. Poniżej przedstawiam listę najczęściej obserwowanych błędów — od najpoważniejszych po te pozornie drobne, ale wciąż ryzykowne.
1. Wiara w nieomylność sztucznej inteligencji
To moim zdaniem największy grzech „niedzielnego” użytkownika modeli językowych. Wielu ludzi bezrefleksyjnie przyjmuje odpowiedzi generowane przez AI. Wynika to z tzw. efektu autorytetu – skoro AI brzmi pewnie i logicznie, to „musi” mieć rację. Jeśli masz ten problem (choć obawiam się, że osoby, których to dotyczy, nie czytają takich tekstów), wyobraź sobie, że po drugiej stronie czatu nie siedzi „sztuczna inteligencja”, lecz zwykły człowiek – Janek albo Ania. To, że brzmią mądrze, nie znaczy, że mają rację. Na pewno w życiu spotkałeś kogoś, kto z przekonaniem opowiadał bzdury – modele AI działają podobnie. Zadajesz im pytanie, a one muszą odpowiedzieć – nie weryfikują, czy mają wiedzę, tylko generują najbardziej prawdopodobne znaki. Zaufanie bez weryfikacji prowadzi do powielania nieprawdy i tworzenia pozorów wiedzy. Dlatego w przypadku tematów, na których się nie znasz, lepiej nie pytać o konkretne kwestie, lecz potraktować model jak wyszukiwarkę i sprawdzać dane w źródłach. Możesz też wgrywać książki, poradniki lub inne materiały, by model opierał się na sprawdzonej wiedzy. W ten sposób przechodzimy do drugiego punktu.
2. Brak weryfikacji źródeł
Modele językowe często nie podają konkretnych źródeł swoich odpowiedzi, przez co trudno ocenić, skąd pochodzą informacje. W przypadku tematów nowych lub mało znanych warto pytać o źródła i samodzielnie je sprawdzać. Osoby, które nie weryfikują informacji w rzetelnych publikacjach, raportach branżowych czy dokumentacji, łatwo mogą paść ofiarą dezinformacji lub błędnych interpretacji. Wypisanie głupoty może w najlepszym wypadku nas ośmieszyć, ale w najgorszym może spowodować utratę zaufania i pieniędzy.
3. Źródła tworzone przez AI
Nowym i coraz bardziej widocznym zjawiskiem jest powstawanie źródeł stworzonych przez inne modele AI. Kiedy sztuczna inteligencja cytuje treści wygenerowane przez inną AI, powstaje swoiste perpetuum mobile dezinformacji. Model, szukając odpowiedzi, przeczesuje internet, ale zamiast rzetelnych danych, znajduje treści stworzone przez inne systemy. Obecnie jeszcze da się rozpoznać takie materiały (zdradzają je np. dziwne grafiki, ogólnikowe sformułowania, emotikony czy nienaturalne pogrubienia), ale w przyszłości będzie to coraz trudniejsze. Sam ostatnio natknąłem się na taki przypadek, szukając informacji o technologiach malarskich – Perplexity wskazał mi kilka źródeł, które ewidentnie były wygenerowane przez AI. Poniżej zrzut ekranu z tego materiału. Zwróćcie uwagę na generyczną grafikę, wylistowane i pogrubione punkty oraz ogólnikowe sformułowania:
4. Złe wykorzystanie narzędzia
AI powinna wspierać proces myślenia i tworzenia, a nie go zastępować. Doskonale sprawdza się przy podsumowaniach, tłumaczeniach czy szybkim wprowadzeniu w dane zagadnienie, ale nie powinna być jedynym źródłem wiedzy. Smutne jest to, jak wiele osób tworzy treści oparte na AI lub podejmuje w jej oparciu decyzje bez jakiejkolwiek weryfikacji. Model może zarysować temat, ale nie nauczy się go za ciebie.
5. Nieznajomość mocnych i słabych stron modeli
Każdy model AI ma swoje ograniczenia. Nie rozumie kontekstu jak człowiek, nie ma dostępu do najnowszych informacji (chyba że korzysta z narzędzi przeszukujących sieć) i nie potrafi ocenić wiarygodności faktów. Nieznajomość tych ograniczeń prowadzi do błędnych decyzji, szczególnie w sytuacjach wymagających precyzji – np. w analizach biznesowych, nauce czy medycynie. Część modeli jest wyspecjalizowana w określonych zadaniach, a poszczególne aplikacje mają różne przeznaczenie. Warto znać ich zalety i wady, by nie tracić czasu na korzystanie z niewłaściwych narzędzi.
6. Złe promptowanie i sugerowanie odpowiedzi
Wielu użytkowników nie zdaje sobie sprawy, że AI dopasowuje się do tonu i założeń pytania. Jeśli prompt sugeruje oczekiwany wynik, model często poda odpowiedź zgodną z sugestią, nawet jeśli jest ona nieprawdziwa. To zjawisko można porównać do potwierdzania własnych przekonań (confirmation bias) w ludzkim myśleniu. Modele uczą się naszych preferencji – im częściej wzmacniamy określone odpowiedzi, tym bardziej dopasowują się do naszych oczekiwań. W efekcie możemy zamknąć się w swojej „bańce informacyjnej”, podobnie jak w mediach społecznościowych.
Podsumowanie
Nie uważam się za eksperta od AI, ale mam wystarczającą wiedzę, by zrozumieć, jak działają duże modele językowe. Wystarczy zapamiętać jedną prostą zasadę:
AI to po prostu zaawansowany kalkulator językowy.
Jego główną funkcją jest generowanie kolejnych najbardziej prawdopodobnych znaków, co prowadzi do powstania sensownie brzmiącej odpowiedzi, ale niekoniecznie prawdziwej. Świadomość tego faktu sprawia, że łatwiej zachować czujność i nie ufać ślepo wynikom generowanym przez sztuczną inteligencję.
Jak korzystać z AI świadomie
Aby uniknąć powyższych pułapek, warto działać świadomie w każdej z omawianych sfer:
- Nie ufaj ślepo odpowiedziom. Zawsze traktuj AI jako partnera do rozmowy, nie jako autorytet. Zadawaj pytania pogłębiające i proś o wyjaśnienia, by zrozumieć logikę odpowiedzi.
- Sprawdzaj źródła. Gdy model podaje informację, zapytaj o jej pochodzenie. Zweryfikuj dane w wiarygodnych publikacjach, dokumentacjach lub raportach. W razie wątpliwości – porównaj kilka niezależnych źródeł.
- Weryfikuj pochodzenie materiałów. Jeśli korzystasz z treści wygenerowanych przez AI, oznacz je lub sprawdź, czy nie są wtórne wobec innych modeli. Unikaj powielania treści, których nikt nie potwierdził.
- Używaj AI jako wsparcia, nie zastępstwa. Pozwól, by pomagała w analizie, podsumowaniach lub inspiracjach, ale decyzje podejmuj samodzielnie, opierając się na zrozumieniu problemu.
- Poznaj ograniczenia modeli. Dowiedz się, jak dany model działa, z jakiego okresu pochodzi jego baza wiedzy i w jakich zadaniach radzi sobie gorzej. Wybieraj narzędzia odpowiednie do konkretnego celu.
- Twórz dobre prompty. Formułuj pytania precyzyjnie i neutralnie, bez sugerowania odpowiedzi. Proś model o uzasadnienie stanowiska i alternatywne punkty widzenia, by uniknąć „bańki informacyjnej”.
AI to potężne narzędzie, ale jak każde inne – wymaga świadomego i odpowiedzialnego użycia. Kluczem nie jest to, co potrafi sztuczna inteligencja, lecz to, jak mądrze potrafimy z niej korzystać.
Sprawdź również:
- Nowy rok, nowe kompetencje. Jak zwiększyć swoją wartość na rynku dzięki Revit i BIM?
- Zbieranie wiedzy obsidian/notion Jak robić skuteczne notatki? Obsidian vs. Notion – porównanie aplikacji
- PowerToys dla Windows 11 – 20 narzędzi, które zwiększą Twoją produktywność
- Najczęstsze błędy w korzystaniu z AI i jak ich unikać
- LM Studio, cz. 3: Ustawienia modeli w praktyce (temperature, top‑k/top‑p/min‑p, repeat penalty i System Prompt)
