Opracowania

Aktywny sprzeciw wobec hype'u AI nie powinien prowadzić do dyskredytowania technicznych podstaw działania narzędzi sztucznej inteligencji, którym niektórzy nieostrożnie przypisują większe niż się powinno znaczenie. Dobrym przykładem jest tu reprezentacja wektorowa i modele językowe: zamiast zastanawiać się, czy zabiorą pracę, czy mogą myśleć albo czy mają świadomość, lepiej eksperymentować z wykorzystaniem ich do badań nad przemianami języka.... Czytaj dalej

Luciano Floridi proponuje model tworzenia literatury, w którym składanie słów i zdań zostaje oddane maszynie, a autor przyjmuje rolę projektanta ram narracji i koordynatora wytwarzania tekstu. Choć upowszechnienie takiego podejścia może sprawić, że tradycyjny warsztat literacki stanie się kompetencją elitarną, a kreatywne myślenie oparte na języku znajdzie się w kryzysie, oczekiwać możemy demokratyzacji twórczości i nowych gatunków literackich.... Czytaj dalej

Analiza na reprezentatywnym zbiorze 50 tys. anglojęzycznych ebooków z oferty Amazona ujawniła, że w 2025 roku ponad 60 proc. z nich tworzonych / generowanych było z wykorzystaniem dużych modeli językowych. Chociaż dzięki "AI" rośnie liczba nowych książek, ich jakość spada, a publikacje identyfikowane jako (współ)tworzone maszynowo przyciągają znacznie mniej czytelników i mają niższe oceny niż książki napisane przez ludzi.... Czytaj dalej

Czy duże modele językowe mogą służyć jako generatory treści reprezentujących kultury, społeczności i okresy historyczne, dla których nie mamy dużych zbiorów oryginalnych źródeł, i to dzięki umiejętnemu wykorzystaniu ich ograniczeń?... Czytaj dalej

Duże modele językowe trenowane są na współczesnych danych, dlatego “wiedza” zamknięta w wagach i prawdopodobieństwach kolejnych tokenów może być w miarę aktualna. Istnieje jednak kategoria modeli, w których data odcięcia wiedzy przesuwana jest głęboko w przeszłość. Jakie są zalety i ograniczenia takich modeli?... Czytaj dalej

Wykorzystywanie generatywnej sztucznej inteligencji do pracy z wizerunkami dziedzictwa kulturowego może zwiększać zapotrzebowanie na specjalistyczną wiedzę i wymuszać dodatkowy nakład pracy. Osoby korzystające z AI w tej dziedzinie muszą nieustannie balansować między wydajnością swoich działań a jakością i rzetelnością uzyskiwanych efektów. Takie są wnioski z warsztatów, poświęconych generowaniu wizerunków zabytków chińskiej kultury Dunhuang.... Czytaj dalej

Zbyt często przypisujemy modelom generatywnym kreatywność, intencję i zdolność inspirowania się ludzką twórczością. Szczególnie łatwe jest to w przypadku maszynowo generowanych obrazów, z miesiąca na miesiąc coraz bardziej atrakcyjnych i coraz wyższej jakości. Takie wizerunki to jednak wyłącznie hipotezy zbudowane na ograniczonych i sformatowanych danych wizualnych, losowe infografiki na temat tych danych.... Czytaj dalej

W opowieściach o sztucznej inteligencji, kultura i dziedzictwo to jednorodny, zamknięty, stabilny i darmowy zasób, czekający na przetworzenie tak jak ropa naftowa albo węgiel. Te błędne wizje łatwo kwestionować za pomocą zestawu prowokacji, inspirowanych krytyką jednego z wcześniejszych przełomów technologicznych, jakim miało być Big Data.... Czytaj dalej

Rozpoznawanie tekstów generowanych maszynowo to niełatwa sprawa, szczególnie w przypadku automatycznego parafrazowania ludzkich tekstów. Badacze i badaczki z Uniwersytetu Jagiellońskiego w swoim eksperymencie sprawdzili efektywność stylometrii w tym zadaniu. Ich metoda wydaje się bardzo obiecująca.... Czytaj dalej

Slopy, niskiej jakości wytwory sztucznej inteligencji, są źródłem wielu problemów: zmęczenia estetycznego, scamów w mediach społecznościowych, rosnącego śladu ekologicznego i kosztów obliczeniowych (“dlatego nie stać cię na więcej RAM-u”). Trudno wyobrazić sobie, żeby mogły mieć jakąkolwiek wartość. A jednak.... Czytaj dalej