Koncepcja sztucznej inteligencji nie jest nowa. Była ona obecna w dyskursie naukowym, futurystycznym oraz w kulturze już od wielu dziesięcioleci. Jednak dopiero relatywnie niedawno AI zaistniała jako coś realnego, namacalnego i godnego uwagi osób „poważnych”. Tak się bowiem składa, że żyjemy w świecie, który za „poważne” uważa te przejawy ludzkiej aktywności, za którymi idą pieniądze. Najlepiej – duże pieniądze.
Po tym, gdy w listopadzie 2022 roku OpenAI otworzyło publiczny dostęp do ChatGPT i pierwsi użytkownicy (a w zasadzie miliony użytkowników) zaczęli korzystać z tego narzędzia, szybko stało się jasne, że nic już nie będzie takie samo. Okazało się bowiem, że generatywną sztuczną inteligencję można osadzić w zasadzie w dowolnej infrastrukturze online i w praktycznie dowolnym kontekście, poczynając od tych całkiem rozsądnych, przez kompletnie głupie, po jawnie szkodliwe. LLM-y (od Larga Language Model – duży model językowy) i agenty AI (celowo stosujemy w języku polskim rodzaj nijaki) stają się nie tylko rozwiązaniem eksperymentalnym, ale integralną częścią biznesowych ekosystemów. Od tego czasu obserwujemy szereg spektakularnych wdrożeń, rozwój konkurencyjnych modeli (Google Gemini, Claude, Llama), a także dynamiczne powstawanie platform i API gotowych do integracji praktycznie z każdym rozwiązaniem webowym. Szybko staje się jasne, że chcąc nadal liczyć się na rynku (szczególnie będąc w branżach szeroko powiązanych z komputerami i internetem) trzeba zacząć używać tych rozwiązań. I tu powstaje pytanie natury – można rzec – filozoficznej. Jak żyć w dobie AI?
Mózg versus maszyna
Jako ludzie, mamy szereg wad, luk poznawczych i atawizmów. Jesteśmy wytworem ewolucji, która działa bardzo, bardzo powoli (no, chyba że jest się bakterią lub muszką owocówką). Ogólnie rzecz biorąc, nasz hardware powstał do pełnienia zupełnie innych zadań w zupełnie innym środowisku, niż to, w którym umieściła nas cywilizacja. Z wieloma zadaniami radzimy sobie co najwyżej średnio, z innymi wprost fatalnie. Żmudne i powtarzalne czynności, analizowanie tekstów, skanowanie wzrokiem niekończących się kaskad arkuszy kalkulacyjnych, matematyka i logika, zapamiętywanie dużych ilości informacji – to tylko przykłady tych zadań, w których nasze białkowe mózgi radzą sobie beznadziejnie. Popełniają błędy, przeoczenia, męczą się. Z drugiej strony, istnieją sfery, w których jesteśmy znakomici, nie każdy z nas z osobna, ale ogólnie, jako gatunek. Jesteśmy zbieraczami, myśliwymi, odkrywcami. Jako tacy jesteśmy pomysłowi, kreatywni, wymyślamy rozwiązania, kombinujemy. Ufamy intuicji. Marzymy. Ciekawość pcha nas wciąż za linię horyzontu.
Komputery – przeciwnie. Ciekawość, intuicja, kreatywność i marzenia to dokładnie to, czego nie robią. Są natomiast o niebo lepsze we wszystkich tych powtarzalnych, analitycznych, wymagających dużych zbiorów danych operacjach.
Wydawałoby się więc, że zupełnie oczywistym kierunkiem, w którym powinniśmy chcieć rozwijać sztuczną inteligencję jest ten, w którym uzupełni ona nasze braki, nie zaś ten, w którym będzie miała nas zastąpić. Prawda?
Niestety, kierunek ten zdaje się nie być oczywisty dla wszystkich. Co więcej, zdaje się nawet nie być oczywisty dla większości, szczególnie w tych obszarach ludzkiej działalności, w których zastąpienie człowieka maszyną po prostu jest zyskowne, choćby nie wiem jak krótkoterminowy i krótkowzroczny był to zysk.
Czy jesteśmy zastępowalni?
Nie sposób zaprzeczyć: niekorzystanie z AI w dłuższej perspektywie niemal gwarantuje stagnację i utratę pozycji na rynku – zwłaszcza gdy mówimy o branżach związanych z technologią, programowaniem czy marketingiem online. Jednak sposób, w jaki AI powinna być włączana do rozmaitych procesów, jest w mojej opinii inny od tego, z którym mieliśmy do czynienia w minionych latach zachłyśnięcia się rynków nowymi możliwościami.
Przykład: często próbuje się zastąpić ludzkiego aktora sztucznym agentem. Rozwijane są modele potrafiące generować obrazy, wideo, muzykę, eksplorowane są możliwości wdrożenia LLM-ów do pracy kreatywnej. Internety regularnie zalewane są falami treści wygenerowanych przez najnowsze iteracje AI, które imitują style graficzne rozmaitych twórców, brzmią jak profesjonalne nagrania muzyczne czy wyglądają jak wideo przedstawiające rzeczywistość.
To wszystko jest jednak dokładnie tym, w czym ludzie są dobrzy. Nie potrzebujemy, by agent AI pisał za nas muzykę, ponieważ umiemy ją grać, śpiewać oraz (co ważne) odczuwać sami. Od wieków bądź dziesięcioleci piszemy, malujemy, robimy zdjęcia, nagrywamy filmy. Niczego nam w tej kwestii nie brakuje.
Inny przykład: vibe coding. Niedługo po wejściu do powszechnego użytku pierwszych iteracji GPT, Claude’a czy Gemini okazało się, że da się przy ich pomocy programować poprzez wydawanie instrukcji w języku naturalnym. Wydawać by się mogło – programowanie, cóż może być bardziej naturalnym zastosowaniem wytworu wysiłków programistycznych niż właśnie programowanie? Czy AI nie powinna pływać w kodzie jak ryba w wodzie? Otóż, okazuje się, że nie. Faktycznie, da się szybko i (powierzchownie) skutecznie tworzyć kod przy użyciu LLM-ów, jednak bez odpowiedniej wiedzy jest to kod niewydajny, źle skonstruowany, trudny do utrzymania i generalnie zwiastujący już na wstępnie nadciągającą później katastrofę. Bo programowanie to też praca twórcza, chodzi w nim w dużej mierze o wymyślanie rozwiązań, przewidywanie możliwych przeszkód i scenariuszy, czasami wyczucie, a także estetykę. Dlatego też wzlot vibe codingu był może i szybki, ale krótki. Obecnie w branży mówi się już raczej o vibe engineeringu, w którym podkreśla się twórczą i decyzyjną rolę człowieka, wskazując na obszary, których AI może wykładniczo zwiększyć jego możliwości.
To jest kierunek, w którym powinniśmy podążać.
Inteligencja wzmocniona, nie inteligencja sztuczna. Co robić, a czego nie robić?
Najczęściej spotykanym, a zarazem błędnym podejściem, jest zastępowanie człowieka agentem AI tam, gdzie czynnik ludzki jest kluczowy dla jakości. Przykłady można mnożyć, przytoczmy choćby takie:
- Branża kreatywna: Masowe generowanie obrazów przez modele, zamiana fotografów na generatory grafik czy renderery wideo – to tylko krótkoterminowa ułuda oszczędności. Długofalowy efekt? Coraz mniej oryginalnych zdjęć, coraz więcej powtarzalnych motywów, erozja zarobków i umiejętności freelancerów oraz juniorów, a w konsekwencji niższa jakość, mniejsza nowatorskość, większa przewidywalność i generyczność. Bo nie zapominajmy – to, co nazywamy obecnie sztuczną inteligencją jest tak naprawdę statystyką. AI serwuje nam to, co statystycznie powinno się pojawić w odpowiedzi na nasz prompt. Tymczasem najbardziej kreatywne są te dzieła, których się nie spodziewamy.
- Stanowiska juniorskie i niższego szczebla w IT: Zastępowanie początkujących programistów przez AI może wydawać się opłacalne. Zamiast pisać proste funkcjonalności czy integracje lub przepalać całe godziny na wyprodukowanie MVP można zlecić robotę GPT, Claude’owi lub Gemini. Wdrażając do swojej praktyki narzędzia takie jak Cursor, Copilot czy Windsurf jesteśmy w stanie szybko wyprodukować potrzebny kod, który może nie będzie jakościowo najlepszy, ale przynajmniej będzie. Jednak w horyzoncie czasowym nieco dłuższym niż wynik kwartalny grozi to spadkiem jakości, wzrostem czasu spędzanego nad poprawkami i gorszym serwisowaniem wdrożonych projektów. W perspektywie kilku lat natomiast realny wydaje się kryzys kadrowy – brak ludzi z doświadczeniem, starzenie się kadry seniorów i niedobory juniorów i midów (bo skąd niby mieliby się brać, skoro juniorskie prace wykonywać miałoby AI).
- Marketing i content: Automatyczne generowanie treści na potrzeby SEO, landing page’y lub opisów produktów niesie ze sobą krótkoterminowy wzrost liczby wpisów, ale pociąga za sobą również szybkie obniżenie ich jakości, utratę relacji z odbiorcą i w ostatecznym rozrachunku zaśmiecanie ekosystemu informacyjnego bezwartościową, odtwórczą treścią.
Działania takie to typowe przykłady przedkładania doraźnych korzyści finansowych ponad jakość produktu, zrównoważoną trwałość branży oraz rozwój kadr. W dłuższej perspektywie prowadzą one do erozji wartości, pogorszenia relacji z klientami i spadku prestiżu całych sektorów.
Jak więc mądrze, odpowiedzialnie, a przy tym pragmatycznie wprowadzać AI do pracy – i to zarówno w branży kreatywnej, IT, jak i marketingowej?
- Kreatywni powinni traktować AI jako narzędzie wspierające, rozbudowujące ich przepływ pracy. Automatyczna separacja i retuszowanie obrazów, detekcja i poprawa niedoskonałości, selektywne generowanie brakujących elementów kreacji – tutaj agent AI oszczędza czas, ale to człowiek decyduje o koncepcji, wyborze stylu, finalnym kształcie projektu. Sztuczna inteligencja nie powinna być autorem, a zaawansowanym narzędziem pozwalającym rozwinąć skrzydła i przesunąć granice efektywności.
- Programiści i technolodzy mogą używać agentów AI nie do zastępowania siebie, ale do analizy kodu, przyspieszania researchu, tworzenia pierwszych draftów dokumentacji, automatycznego pisania testów, czy wstępnego prototypowania. Lub: do bardzo precyzyjnie zaplanowanych implementacji, pod ścisłym reżimem projektowym ludzkiego programisty, jak proponuje koncepcja vibe engineeringu. Dzięki temu kod powstaje szybciej, jest lepiej sprawdzony, a człowiek może skupić się na architekturze, integracjach i rozwiązaniach na wyższym poziomie abstrakcji. AI przejmuje rutynę, a nie kreację.
- W marketingu i content marketingu AI może być wsparciem w researchu, syntezie informacji, rozwoju konspektów, automatycznym podsumowywaniu spotkań czy pomysłów. Treści finalne, skierowane do użytkownika, powinny jednak być pisane lub weryfikowane przez specjalistę mającego świadomość celu, wymagania grupy docelowej i odpowiednią wrażliwość językową. AI to idealna maszynka do „gruntowania” i rozpoznania potrzeb, ale jakość kontekstu i narracji wciąż pozostaje domeną człowieka.
We wszystkich powyższych procesach kluczową rolę pełni człowiek – on inicjuje, moderuje, ocenia efekty i ostatecznie zatwierdza rezultat. To filozofia Augmented Intelligence (AI) – poszerzania możliwości naszej inteligencji o narzędzia oferowane przez najnowsze technologie, nie zaś zastępowania ich przez algorytmy.
Da się żyć z AI!
Dla jednych wstający obecnie świt AI to spełnienie marzeń. Dla innych początek koszmaru. Podchodząc do sprawy pragmatycznie i bez nadmiernych emocji można stwierdzić, że adaptacja do realiów świata ze sztuczną inteligencją jest nieodzowna, jeśli chcemy utrzymać się na rynku i rozwijać. Ale ślepe zastępowanie ludzi przez agentów sztucznych nie jest drogą prowadzącą do długofalowego sukcesu. Prawdziwą przewagą konkurencyjną stanie się tylko świadome, odpowiedzialne i rozważne łączenie kompetencji ludzkich z technologicznymi – budowanie synergii. Rozszerzanie ludzkiej inteligencji poprzez AI powinno być obowiązującym paradygmatem. Nie zastępowanie nas agentami. Wykorzystajmy mądrze rozpędzającą się rewolucję do poprawy jakości pracy i zwiększenia własnych możliwości. Mimo wszystko wierzę, że jest to możliwe.
Fot. Adobe Stock/muratart