Uruchomienie bloga zostało sfinansowane przez społeczność ❤️
Mecenasem bloga jest Fundacja Zakłady Kórnickie,
wydawca portalu historycznego Hrabia Tytus

Marcin Wilkowski

jestem historykiem i programistą, pracuję w Centrum Kompetencji Cyfrowych UW. Prowadzę zajęcia z metod cyfrowych na historii i dziennikarstwie. Interesuję się humanistyką cyfrową, archiwistyką Webu i innowacjami cyfrowymi w sektorze kultury. Mam doktorat z historii wczesnego polskiego internetu (1996-2001). Eksperymenty, melancholia i sceptycyzm. Tu jest moja strona domowa.

Hype na AI a zawłaszczenie unijnych regulacji sztucznej inteligencji

Hype na AI a zawłaszczenie unijnych regulacji sztucznej inteligencji
Narracja o "wyścigu AI" i bezwzględnej konieczności wspierania innowacji negatywnie wpływa na politykę regulacyjną UE. Do tego największe firmy technologiczne coraz silniej wpływają na wiedzę, na której opierają się decyzje regulacyjne, prowadząc do epistemicznego zawłaszczenia procesu stanowienia prawa. Hype na AI i funkcjonowanie systemu prawa wydają się ze sobą sprzeczne, ostatecznie jednak hype wymusza przyspieszenie procesów tworzenia przepisów i skłania decydentów do podejmowania pochopnych decyzji.... Czytaj dalej
— Ten artykuł przeczytasz w 10 minut

AI-slop to nie przypadek

AI-slop to nie przypadek
Już w 2016 roku szacowana wartość chińskiego rynku internetowych influencerów miała być wyższa niż roczne przychody chińskich kin ze sprzedaży biletów. Dekadę później, wraz z upowszechnieniem się narzędzi sztucznej inteligencji, na tym rynku swoje miejsce znaleźli wanghong, których kreatywność polega na skutecznej optymalizacji maszynowo generowanych treści pod kątem algorytmów platform, a masowe wytwarzanie slopu staje się dla nich drogą awansu społecznego.... Czytaj dalej
— Ten artykuł przeczytasz w 8 minut

Wyjaśnialna sztuczna inteligencja w praktyce i efekt Mądrego Hansa

Wyjaśnialna sztuczna inteligencja w praktyce i efekt Mądrego Hansa
W dyskusjach o sztucznej inteligencji nieczęsto przywołuje się pojęcie wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (explainable AI, XAI), jeszcze rzadziej pojawiają się konkretne przykłady metod, za pomocą których moglibyśmy w przejrzysty sposób wyjaśnić decyzje podejmowane przez algorytmy. Na czym właściwie miałoby polegać wyjaśnienie zasad działania modelu klasyfikacyjnego? Jak można analizować nie tylko wynik proponowanych predykcji, ale też proces ich podejmowania?... Czytaj dalej
— Ten artykuł przeczytasz w 6 minut

Jak analizować maszynowe obrazy? Metoda medialno-materialistyczna

Jak analizować maszynowe obrazy? Metoda medialno-materialistyczna
Generujemy w Midjourney obrazek, wpisując w prompcie frazę "rzetelność intelektualna". Otrzymujemy portret młodego mężczyzny w stroju biurowym i okularach, siedzącego w bibliotece nad wielką starą książką. Na biurku leży też stos innych książek, drugie okulary, pięknie czerwone jabłko i… czaszka. Dlaczego otrzymaliśmy taki, a nie inny wizerunek? Odpowiedź na to pytanie ułatwić może skorzystanie z medialno-materialistycznej metody analizy maszynowych obrazów, opisanej w kwietniu tego roku na łamach czasopisma "Convergence".... Czytaj dalej
— Ten artykuł przeczytasz w 9 minut

Antropomorfizacyjne uwodzenie. Jak czytać incydent z DSEWiki?

Antropomorfizacyjne uwodzenie. Jak czytać incydent z DSEWiki?
Przez ostatnią dekadę na zapomnianej wiki Deutsches Software Entwickler pojawiło się tylko 20 zmian. Nagle, między majem a lipcem tego roku, przybyło tam ponad 18 tys. wpisów. Wszystkie zostały wygenerowane maszynowo przez agenty AI, które ominęły narzucone im ograniczenia i wykorzystały wiki jako platformę do wymiany informacji na temat najbardziej efektywnych sposobów rozwiązywania zleconych im zadań. Obserwowanie imponującej efektywności autonomicznych botów nie powinno jednak inspirować nas do zmiany języka, którym ją opisujemy.... Czytaj dalej
— Ten artykuł przeczytasz w 9 minut

Modele językowe o historii: dekontekstualizacja źródeł, potwierdzanie narzucanych interpretacji, kłopoty z chronologią i najnowszą historią Polski

Modele językowe o historii: dekontekstualizacja źródeł, potwierdzanie narzucanych interpretacji, kłopoty z chronologią i najnowszą historią Polski
W latach 2023-2025 znormalizowany średni wynik odpowiedzi na maturze z historii wynosił 44 proc. i okazał się rażąco niższy od wyników wygenerowanych przez duże modele językowe (od 87 do 98 proc.). Nie oznacza to jednak, że matura z historii jest źle zaprojektowana albo że modele językowe mają lepszą wiedzę o historii niż polscy uczniowie. Wiedza to nie tylko znajomość faktów i dat, ale też umiejętność poruszania się między nimi i zdolność krytycznego rozumienia tekstów, a z tym modele językowe mają wciąż ogromne problemy.... Czytaj dalej
— Ten artykuł przeczytasz w 9 minut

Janet H. Murray, Nick Monfort i mykotoksyny w krowim mleku

Janet H. Murray, Nick Monfort i mykotoksyny w krowim mleku
Czytanie akademickiego slopu zabrało mi czas, który mógłbym przeznaczyć na wartościową lekturę. Chociaż nie dowiedziałem się niczego na temat nowych gatunków literackich, powstających przy użyciu “AI”, przypomniałem sobie o znaczeniu cytowań oraz sprawdziłem, że duże modele językowe potrafią skutecznie rozpoznawać ślady wskazujące na maszynowe pochodzenie tekstu naukowego.... Czytaj dalej
— Ten artykuł przeczytasz w 5 minut

Erozja rynku ebooków: masowa produkcja książek AI uderza w dochody autorów

Erozja rynku ebooków: masowa produkcja książek AI uderza w dochody autorów
Zalew wygenerowanych maszynowo publikacji powoduje erozję rynku książki, na którym oryginalne teksty autorskie wypierane są przez syntetyczne substytuty. Ich powstanie i sukces komercyjny wynika jednak nie tylko ze skali i niemal zerowych kosztów produkcji, ale też z bezpośredniego wykorzystania tekstów autorskich. Kiedy dostępność maszynowych publikacji rośnie, spadają dochody twórców autorskich prac - w programie Kindle Unlimited każde wypożyczenie książki wygenerowanej przez AI bezpośrednio uszczupla pulę środków przeznaczoną dla prawdziwych autorów.... Czytaj dalej
— Ten artykuł przeczytasz w 7 minut

Wyszukiwanie za pomocą AI: wygodne odpowiedzi, niepewne źródła

Wyszukiwanie za pomocą AI: wygodne odpowiedzi, niepewne źródła
Systemy wyszukiwania AI - ChatGPT, Copilot, Gemini, Perplexity - traktują treści syntetyczne jako wiarygodne, korzystają z wąskiej grupy uznanych domen oraz szerokiego zbioru mało znanych witryn niskiej jakości. Treści z tych witryn bywają maszynowo generowane i dostosowywane są do dynamiki wyszukiwania, preferującej jasne, konkretne odpowiedzi, pozbawione szerszego kontekstu i niuansów.... Czytaj dalej
— Ten artykuł przeczytasz w 8 minut

Słabe historie, nudne pytania

Słabe historie, nudne pytania
W publicznej dyskusji o AI wyróżnić można silną i słabą narrację. Ta pierwsza zwraca uwagę mediów i pozwala pozycjonować się jako wizjoner lub mistyk, ale też ułatwia rozmywanie odpowiedzialności za działanie systemów sztucznej inteligencji i powiela marketing wydawców wielkich modeli. To opowieść o przełomach, nowych bytach i cywilizacyjnej przyszłości. Ta druga to domena akademików i nudziarzy z niszowych mediów, to pytania o dane, koszty, błędy, ograniczenia i stronniczość pozornie autonomicznych systemów.... Czytaj dalej
— Ten artykuł przeczytasz w 7 minut