AI

Pozytywnego wpływu "AI" w gospodarce specjalnie nie widać, slop zalewa internet, rosną ceny pamięci, a wytwarzane wielkim kosztem coraz większe modele nie są jakoś wyraźnie lepsze od swoich poprzedników. Nikt nie chce mieć centrów danych w swojej okolicy, a poglądy szefów wielkich firm z branży "sztucznej inteligencji" na politykę, kulturę i społeczeństwo oceniane są jako skrajnie upraszczające i solucjonistyczne (stąd właśnie pojęcie "software brain"). Mimo to boomerzy wydają się kochać AI, a LinkedIn wciąż wierzy w pozytywną rewolucję.... 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

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

W debacie wokół AI obok entuzjastycznych wizji przyszłości pojawia się druga skrajność. Narracje oparte na strachu, budujące katastroficzne wizje o utracie kontroli nad sztuczną inteligencją również wzmacniane są przez media, ekspertów i samą branżę technologiczną. W efekcie doomerstwo AI zaczyna pełnić podobną funkcję jak hype: przyciąga uwagę, generuje kliknięcia i buduje pozycję jego autorów.... Czytaj dalej

Entuzjastyczne reakcje na mówiącą maszynę Wolfganga von Kempelena z końca XVIII w. pokazują, że techniczne ograniczenia urządzenia nie przeszkadzają w przypisywaniu mu zaawansowanych zdolności poznawczych, a nawet emocji. Niedawny artykuł z "Gazety Wyborczej" powiela ten ten schemat, pokazując ChatGPT jako aktywnego uczestnika dialogu, zdolnego do formułowania sądów na swój temat, a nawet rozważania złożoności ludzkiej inteligencji. Publikowanie w prasie rozmów z chatbotami jest jednak niczym innym jak przerzucaniem kosztów poznawczych na własnych czytelników.... 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

Jednym z najważniejszych problemów związanych z AI są prawa i interesy twórców, którym zagraża łatwość i niski koszt replikowania stylu ich prac. Duże komercyjne modele powstają na bazie autorskich treści, zazwyczaj bez uzyskiwania odpowiednich licencji i zgód. Platforma Tess była próbą pogodzenia interesów twórców z logiką rynku AI, niestety nie tylko wątpliwą prawnie, ale też w pewien sposób legitymizującą masowe wykorzystywanie twórczości w procesie trenowania wizualnych modeli generatywnych.... Czytaj dalej