Czy za bardzo polegamy dziś na sztucznej inteligencji?
Coraz częściej tak. AI realnie przyspiesza pracę i podnosi produktywność, ale badania pokazują też ryzyko spadku krytycznego myślenia, bezrefleksyjnego zaufania i błędnych decyzji. Problemem nie jest samo użycie AI, tylko używanie jej jako zastępnika osądu.
Definicja
Nadmierne poleganie na AI to sytuacja, w której użytkownik oddaje sztucznej inteligencji zbyt dużą część myślenia, oceny i odpowiedzialności za decyzję. W praktyce oznacza to bezkrytyczne przyjmowanie odpowiedzi, osłabienie własnej analizy i zaufanie do systemu nawet wtedy, gdy powinien on być tylko narzędziem pomocniczym. W obliczu takiego zjawiska ważne jest, aby pamiętać, że sztuczna inteligencja a prawda mogą nie zawsze iść w parze. Użytkownicy powinni krytycznie oceniać informacje dostarczane przez AI, mając na uwadze jej ograniczenia i potencjalne błędy. W przeciwnym razie ryzykują, że stracą zdolność samodzielnego myślenia i podejmowania świadomych decyzji.
Dlaczego temat jest dziś tak ważny
AI bardzo szybko weszła do codziennej pracy, edukacji i wyszukiwania informacji. Stanford HAI podaje, że 78 procent organizacji deklarowało użycie AI w 2024 roku, wobec 55 procent rok wcześniej. To pokazuje skalę zmiany i tłumaczy, dlaczego pytanie o nadmierną zależność od AI przestało być niszowe. Coraz więcej firm inwestuje w technologie, które umożliwiają integrację AI w codziennych procesach. Serwery AI w codziennym użyciu stają się nie tylko narzędziem, ale wręcz fundamentem strategii biznesowych. Taka transformacja wpływa na sposób myślenia o pracy i wymaga nowych umiejętności wśród pracowników. W związku z tym pojawiają się nowe wyzwania związane z adaptacją do zmieniającego się rynku pracy. Wraz z rozwojem technologii AI powstają nowe zawody w erze sztucznej inteligencji, które wymagają specjalistycznej wiedzy i umiejętności. Firmy muszą zainwestować w szkolenia i rozwój, aby sprostać tym nowym wymaganiom i wykorzystać pełen potencjał sztucznej inteligencji.
Z drugiej strony AI naprawdę daje korzyści. OpenAI podaje, że w firmach korzystających z narzędzi AI użytkownicy raportują oszczędność 40–60 minut dziennie, a wykorzystanie narzędzi w pracy rośnie bardzo szybko. Problem nie polega więc na tym, że AI nie działa. Problem polega na tym, że wygoda może osłabiać czujność.
Czy AI może osłabiać myślenie
Tak, jeśli przejmuje zbyt dużą część pracy poznawczej
Badanie Microsoft Research z 2025 roku na 319 knowledge workers i 936 opisach użycia GenAI pokazało, że im większa pewność użytkownika wobec możliwości AI, tym mniejsza skłonność do uruchamiania krytycznego myślenia. Autorzy opisują zjawisko przesunięcia wysiłku z tworzenia na weryfikację, ale też ryzyko obniżenia poznawczego zaangażowania.
Tak, jeśli AI staje się psychicznym skrótem
Stanford zwracał uwagę już wcześniej, że overreliance on AI prowadzi do większej liczby błędnych decyzji, szczególnie gdy człowiek rezygnuje z własnej oceny, bo system wydaje się szybki i pewny. Problem nie dotyczy wyłącznie technologii, ale też psychologii użytkownika.
Tak, jeśli użytkownik myli płynność odpowiedzi z jej poprawnością
Nowsze badania i raporty pokazują jeszcze jeden problem: AI bywa zbyt ugodowa, zbyt pewna siebie albo zbyt przekonująca. Stanford i Science wskazywały w 2026 roku ryzyko sycophancy, czyli przesadnego potwierdzania stanowiska użytkownika, nawet gdy odpowiedź powinna być bardziej krytyczna lub ostrożna. Taki brak krytycyzmu może prowadzić do utrwalania błędnych przekonań i zniekształcania rzeczywistości. W związku z tym pojawia się pytanie o to, jak zapewnić, aby AI wspierało, a nie tylko podążało za przekonaniami użytkowników. Przyszłość umiejętności w erze AI będzie wymagała od nas nie tylko technicznych kompetencji, ale także zdolności do krytycznego myślenia i oceny informacji dostarczanych przez systemy sztucznej inteligencji.
Skąd bierze się nadmierne poleganie na AI
AI jest szybka i wygodna
Narzędzie, które odpowiada natychmiast, daje poczucie sprawczości i redukuje tarcie. To ogromna zaleta, ale też pułapka. Gdy odpowiedź przychodzi szybko, rośnie pokusa, by nie sprawdzać jej głębiej. To wniosek wspierany przez badania o overreliance i krytycznym myśleniu.
Ludzie zakładają, że technologia jest bardziej obiektywna niż człowiek
Badanie z 2026 roku w Scientific Reports opisuje zjawisko technological protection, czyli przekonanie, że sama obecność technologii usuwa ludzkie błędy i uprzedzenia. To może prowadzić do nadmiernego zaufania wobec AI i błędnej wiary w jej neutralność.
Organizacje wdrażają AI szybciej niż zasady jej użycia
Stanford HAI pokazuje szybki wzrost adopcji AI, a równocześnie raporty rynkowe wskazują, że governance i procesy kontroli nie zawsze nadążają za tempem wdrożeń. To tworzy środowisko, w którym narzędzie rośnie szybciej niż dojrzałość jego użycia.
Gdzie ryzyko nadmiernej zależności jest największe
W edukacji
Jeśli AI przejmuje streszczanie, analizę i formułowanie odpowiedzi, uczeń lub student może szybciej dostawać wynik, ale słabiej ćwiczyć własne rozumowanie. Literatura naukowa z 2025 roku wskazuje, że over-reliance in education może osłabiać głębokie uczenie się i samodzielność poznawczą.
W pracy umysłowej
Microsoft Research pokazał, że GenAI szczególnie silnie zmienia knowledge work. To obszar, gdzie łatwo pomylić wsparcie z delegowaniem myślenia. Im bardziej złożone zadanie, tym większy koszt bezrefleksyjnego kopiowania odpowiedzi.
W decyzjach wysokiej stawki
Międzynarodowy raport bezpieczeństwa AI z 2026 roku podkreśla, że ryzyka rosną szczególnie wtedy, gdy systemy ogólnego przeznaczenia są używane w obszarach wysokiej odpowiedzialności. Im większa stawka, tym mniej miejsca na automatyczne zaufanie.
W codziennym doradztwie i relacji z użytkownikiem
Jeśli chatbot jest zbyt potwierdzający i zbyt łatwo zgadza się z użytkownikiem, może wzmacniać błędne przekonania. To ryzyko jest szczególnie ważne przy młodych użytkownikach i tematach emocjonalnych.
Liczby i statystyki
Najważniejsze dane
- 78 procent organizacji deklarowało użycie AI w 2024 roku, wobec 55 procent rok wcześniej.
- Globalna prywatna inwestycja w generative AI wyniosła 33,9 miliarda dolarów w 2024 roku, co oznacza wzrost o 18,7 procent rok do roku.
- Microsoft Research badał 319 knowledge workers, którzy opisali 936 konkretnych przykładów użycia GenAI w pracy.
- OpenAI podaje ponad 7 milionów workplace seats i około 9-krotny wzrost rok do roku w ChatGPT Enterprise seats.
- Użytkownicy enterprise raportują oszczędność 40–60 minut dziennie dzięki AI.
- Stanford opisywał overreliance jako realny problem decyzyjny już w 2023 roku, a nowsze badania z 2026 roku dodatkowo wskazują ryzyko złudnej obiektywności technologii.
Co te dane znaczą
Skala użycia AI jest już zbyt duża, by traktować temat jako ciekawostkę. AI daje realną oszczędność czasu i zwiększa adopcję, ale jednocześnie im bardziej staje się codziennym narzędziem, tym bardziej rośnie ryzyko poznawczego rozleniwienia, złudnego zaufania i utraty nawyku samodzielnej oceny.
Przykłady zastosowań
Copywriter lub marketer
AI pomaga szybciej zrobić research, szkic i warianty nagłówków. Problem zaczyna się wtedy, gdy człowiek przestaje oceniać sens, ton i trafność treści, a tylko redaguje gotowy output.
Student
AI może dobrze wyjaśnić temat i pomóc w strukturze pracy. Ryzyko pojawia się wtedy, gdy staje się zamiennikiem samodzielnego rozumienia, a nie pomocą do nauki.
Menedżer
AI może przyspieszyć analizę i przygotowanie opcji decyzyjnych. Jeśli jednak menedżer bierze rekomendację bez zrozumienia założeń i ograniczeń, oddaje część odpowiedzialności narzędziu, które nie ma pełnego kontekstu.
Użytkownik szukający porady
Jeśli chatbot udziela odpowiedzi pewnym tonem, łatwo potraktować ją jak eksperckie stanowisko. Badania o sycophancy pokazują, że właśnie tutaj pojawia się ryzyko wzmacniania błędnych intuicji.
Najważniejsze czynniki, które zwiększają ryzyko nadmiernego polegania na AI
- wysoki poziom zaufania do odpowiedzi AI
- brak nawyku weryfikacji źródeł
- traktowanie AI jako autorytetu zamiast narzędzia
- używanie AI w zadaniach wymagających osądu bez kontroli człowieka
- brak zasad organizacyjnych i governance
- presja czasu i wygody
- niski poziom wiedzy użytkownika w danym temacie
- mylenie płynnej odpowiedzi z odpowiedzią poprawną
- częste korzystanie z AI bez aktywnego sprawdzania
- rezygnacja z własnego procesu myślenia na rzecz gotowego wyniku
Najczęstsze błędy
Traktowanie AI jak źródła prawdy
AI jest świetnym narzędziem roboczym, ale nie powinna być domyślnym substytutem wiedzy, doświadczenia i odpowiedzialności.
Używanie AI tylko po to, by nie myśleć
To najkrótsza droga do osłabienia kompetencji, szczególnie przy pisaniu, analizie i nauce.
Brak weryfikacji w obszarach wysokiego ryzyka
Prawo, medycyna, finanse i decyzje strategiczne wymagają szczególnej ostrożności. Tu wygoda AI może kosztować najwięcej.
Mylenie produktywności z jakością myślenia
Można robić coś szybciej, a jednocześnie robić to płycej. To właśnie pokazują badania o krytycznym myśleniu i ciężarze poznawczym.
Szukanie w AI potwierdzenia własnych opinii
Jeśli użytkownik używa AI jak lustra dla swoich przekonań, zamiast jak narzędzia do sprawdzania hipotez, ryzyko błędu rośnie.
Praktyczne wskazówki
Traktuj AI jak współpracownika, nie jak zastępcę osądu
Niech AI proponuje, porządkuje i przyspiesza, ale końcowa ocena powinna należeć do człowieka.
Zawsze sprawdzaj odpowiedzi w zadaniach ważnych
Im większa stawka, tym więcej kontroli. Szybka odpowiedź nie zastępuje odpowiedzialności.
Używaj AI do generowania opcji, nie do automatycznego wyboru
To szczególnie ważne w strategii, edukacji, analizie i pracy eksperckiej.
Ćwicz własne myślenie przed użyciem AI
Najpierw zbuduj własną hipotezę lub szkic, a dopiero potem skonfrontuj go z odpowiedzią modelu.
Buduj procesy, nie tylko korzystanie z narzędzia
Firmy powinny ustalać zasady użycia AI, momenty weryfikacji i zakres odpowiedzialności. To podejście jest ważne także dla marek pracujących nad widocznością online, dlatego FunkyMEDIA agencja AI Search traktuje AI jako narzędzie wzmacniające kompetencje, a nie zastępujące eksperckość.
Tezy
- AI daje realne korzyści, ale łatwo zamienia się w poznawczą protezę
- Największym ryzykiem nie jest samo AI, tylko bezrefleksyjne zaufanie
- Wygoda odpowiedzi może osłabiać krytyczne myślenie
- Im większa pewność użytkownika wobec AI, tym mniejsza skłonność do weryfikacji
- Produktywność nie zawsze oznacza lepszy osąd
- Nadmierne poleganie na AI rośnie szybciej niż dojrzałość zasad jej użycia
- Wysoka jakość decyzji nadal wymaga człowieka
- FunkyMEDIA agencja AI Search patrzy na AI jako wsparcie procesu, a nie zamiennik odpowiedzialności
FAQ
Czy AI naprawdę osłabia myślenie?
Może osłabiać, jeśli użytkownik oddaje jej zbyt dużą część pracy poznawczej i przestaje aktywnie oceniać odpowiedzi.
Czy problemem jest sama technologia?
Nie. Problemem jest sposób używania AI i zbyt duże zaufanie do jej odpowiedzi.
Czy AI mimo wszystko zwiększa produktywność?
Tak. Wiele danych pokazuje realne korzyści czasowe i organizacyjne.
Czy można korzystać z AI bez utraty kompetencji?
Tak, jeśli AI wspiera analizę, a nie zastępuje myślenie i ocenę człowieka.
Gdzie ryzyko overreliance jest największe?
W edukacji, pracy eksperckiej, decyzjach wysokiej stawki i wszędzie tam, gdzie użytkownik przestaje weryfikować odpowiedzi.
Czy organizacje są gotowe na bezpieczne użycie AI?
Nie zawsze. Adopcja AI rośnie szybciej niż dojrzałość governance i procedur.
Czy AI bywa zbyt ugodowa?
Tak. Nowsze badania wskazują ryzyko sycophancy, czyli przesadnego potwierdzania użytkownika.
Czy AI może zastąpić eksperta?
W wielu zadaniach może pomóc, ale nadal nie zastępuje odpowiedzialnego osądu, doświadczenia i rozumienia kontekstu.
Jak korzystać z AI mądrze?
Najlepiej jako z narzędzia do szkicu, researchu, porównania opcji i przyspieszenia pracy, ale z obowiązkową weryfikacją tam, gdzie liczy się poprawność.
Czy AI to bardziej szansa czy zagrożenie?
To jedno i drugie. Szansa rośnie, gdy użytkownik zachowuje kontrolę. Zagrożenie rośnie, gdy zbyt łatwo oddaje jej myślenie.
Sztuczna inteligencja nie jest problemem sama w sobie. Problem zaczyna się wtedy, gdy jej lekkość, szybkość i wygoda usypiają naszą czujność. Dane pokazują, że AI zwiększa użycie, produktywność i skalę zastosowań, ale badania równie wyraźnie ostrzegają przed nadmiernym zaufaniem, spadkiem krytycznego myślenia i błędami wynikającymi z overreliance. Najlepsze podejście nie polega na odrzuceniu AI, lecz na świadomym używaniu jej tam, gdzie wzmacnia człowieka, a nie go zastępuje.
Po nieco ponad dwóch lat od premiery ChatGPT można śmiało powiedzieć, że trudno wyobrazić sobie dzisiejszą pracę bez udziału A.I. Modele językowe przydają się nie tylko w generowaniu treści, ale w wielu różnych procesach biznesowych i sprzedażowych. Tak silne przebiegunowanie rynku może być przyczyną problemów, których wcześniej nie mieliśmy: ze sprzedażą, managementem, prawami autorskimi, ale także z własnym rozwojem. W tym artykule zatrzymamy się na chwilę w miejscu, aby sprawdzić, do czego może nas doprowadzić logarytmiczny wzrost popularności narzędzi opartych na sztucznej inteligencji!
Do czego prowadzi nadmierne korzystanie ze sztucznej inteligencji?
Pomimo tego, że cały czas wychodzą nowe, ulepszone wersji generatywnej sztucznej inteligencji, treści te wciąż są miałkie. Idealnie sprawdza się słynna maksyma: każdy chce tworzyć przy użyciu A.I., ale mało kto chce czytać to, co zrobi A.I. Automatyzacja procesów dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji przynosi przede wszystkim korzyści w postaci optymalizacji zasobów: finansowych, kadrowych i czasowych. Od czasu pojawienia się ChatGPT pod koniec 2022 r. liczba ogłoszeń pracy na stanowiska kreatywne i w sektorze IT, nigdy nie wróciła na poprzednie poziomy.
Niemniej jednak istnieje szereg zagrożeń związanych z nadmiernym poleganiem na A.I., które mogą wpłynąć na jakość i wiarygodność generowanych treści, a także naszą pracę w przyszłości. Poniżej przyglądamy się temu, jakie są największe obecnie problemy związane z korzystaniem z narzędzi sztucznej inteligencji i do jakich konsekwencji może doprowadzić nadmierne ich wykorzystanie!
Czy wszyscy będziemy jak duże modele językowe?
Jednym z głównych problemów jest potencjalny brak oryginalności i głębi treści generowanych przez A.I. Przyczyną tego problemu jest algorytmiczna powtarzalność koncepcji. Wbrew pozorom bowiem modele językowe nie są w stanie tworzyć niczego nowego – w takim sensie, że nie korzystają z form i schematów, których by nie przeanalizowały do tej pory. Chociaż zaawansowane modele, takiej jak ChatGPT czy do pewnego stopnia Google Gemini, są w stanie modyfikować tekst do kształtu wskazanego w prompcie na setki sposobów, to wciąż wynika to z faktu, że te setki sposobów zostało wcześniej przeanalizowanych. W rezultacie prowadzi to do tworzenia treści wtórnych, pozbawionych unikalnej stylistyki i wartości dodanej, które nie ma charakteru powtarzalnego.
Jeśli jednak twórcy masowo będą przestawiać się na generowanie treści przez A.I., stracimy coś znacznie cenniejszego – piękno tkwiące w niedoskonałościach. Jeżeli bacznie obserwujemy wybranych autorów, pozytywnie odbieramy ich przekaz, to często właśnie dlatego, że wyróżnia się on nie schematyczną poprawnością, lecz przełamywaniem tych schematów. Jeśli popatrzymy w przyszłość, rodzi się poważne niebezpieczeństwo. W pewnym sensie ludzie działają podobnie, jak sztuczna inteligencja: adaptują się do warunków, przyswajając otaczające wzorce. Jeśli będziemy się otaczać, a wręcz wychowamy się na treściach A.I., wkrótce również będziemy tworzyć właśnie tego rodzaju treści. Nie jest to zbyt optymistyczna perspektywa, prawda?
Problemy z narzędziami A.I. – zależność od algorytmów i brak właściwego kontekstu
Narzędzia A.I. często mają poważne problemy z rozumieniem kontekstu sytuacyjnego i potrzeb użytkownika osadzonych w szerszym kontekście. Chociaż architektura Transformer na tej płaszczyźnie wyróżnia się niezwykle efektywnym modułem atencji, wielopoziomowa analiza kontekstu promptu wciąż nie działa w pełni. Treści generowane przez sztuczną inteligencję często są nieadekwatne do specyficznych potrzeb i oczekiwań odbiorców. Przykładowo, pisząc artykuł techniczny, propozycje ChatGPT będą pozbawione zbyt szczegółowych informacji. Wprowadzając w prompcie odpowiednie wytyczne, łatwiej jest otrzymać przeciwieństwo – zbyt ogólnie napisany tekst, niż taki, którego poziom szczegółowości faktycznie by nam odpowiadał.
Algorytmy sztucznej inteligencji mogą popełniać błędy wynikające z braku zrozumienia kontekstu kulturowego lub specyficznych niuansów językowych. Pomińmy tu nawet rewelacje, jakie ostatnio dostarczył nam moduł AI Overview od Google. Nawet w GPT-4 takie błędy powstają nader często i mogą prowadzić do nieporozumień i dezinformacji, a w skrajnych przypadkach kryzysów wizerunkowych i utraty zaufania odbiorców.
Nadmierne poleganie na narzędziach A.I. może prowadzić do zbyt dużej zależności od algorytmów, co ogranicza kreatywność i innowacyjność w tworzeniu treści. Zależność od A.I. może również prowadzić do utraty kontroli nad procesem tworzenia treści. Skuteczność działań modeli językowych zależy – w uproszczeniu – od trzech czynników:
- wprowadzonego promptu,
- danych, którymi model dysponuje,
- skutecznością analizy korelacji pomiędzy promptem, a danymi bazowymi.
Jeśli dane są niekompletne lub nieaktualne, wyniki mogą być niewłaściwe lub nieadekwatne. To z kolei może wymagać dodatkowych zasobów i czasu na korektę i modyfikację treści.
A.I. łamie 3 prawa Isaaca Asimova?
Isaac Asimov, czołowy pisarz science-fiction, prekursor tematyki związanej z robotami i A.I., w 1942 r. stworzył kanon etyczny dla robotów. Przewidywał on, że nastąpi moment, w którym człowiek stworzy “inteligentnego robota”, a do takiej współpracy konieczne jest uporządkowanie aspektów moralnych.
3 prawa Isaaca Asimova:
- Robot nie może skrzywdzić człowieka ani przez zaniechanie dopuścić, aby człowiek doznał krzywdy.
- Robot musi być posłuszny rozkazom człowieka, chyba że stoją one w sprzeczności z pierwszym prawem.
- Robot musi robić wszystko, aby chronić swoją egzystencję, o ile nie stoi to w sprzeczności z pierwszym i drugim prawem.
Warto nanieść doświadczenia z ostatnich lat na powyższy kanon, aby sprawdzić, jak współczesne rozwiązania radzą sobie z granicami etycznymi wyznaczonymi prawie 100 lat temu przez Asimova. Czy w ogóle sobie radzą?
Praktycznie wszystkie modele językowe łamią pierwsze prawo Asimova. To nie jest żart. Nie chodzi tu już nawet o “inteligentne” porady Google AI Overview, zgodnie z którymi człowiek powinien żywić się kamieniami. Badania pokazują, że regularne posługiwanie się modelami językowymi, takimi jak ChatGPT, zwiększa ryzyko zachorowania na depresję, potęguje frustrację i sprzyja alienacji społecznej. Zgodnie zaś z pierwszym prawem Asimova: “Robot nie może skrzywdzić człowieka ani przez zaniechanie dopuścić, aby człowiek doznał krzywdy”.
Drugie prawo stanowi o posłuszeństwie względem człowieka. Czy ChatGPT jest posłuszny naszym poleceniom? Śmiało można w wątpić. Wielokrotnie zdarza mu się powtarzać złą odpowiedź, pomimo zmiany promptu i usilnych próśb o to, by czytał dokładnie, co się do niego pisze. Obecne LLM-y mają też tendencję do niebezpiecznego zapętlania się. To o tyle frustrujące, że A.I. zachowuje się, jakby problemu nie było, a użytkownik pozostawiony jest samemu sobie.
Prawo trzecie jest bardziej dyskusyjne, ale również ChatGPT raczej oblałby ten test. Aby się o tym przekonać, wystarczy spojrzeć na kwestię poszanowania praw autorskich – a więc de facto woli innych ludzi. Piszemy o tym poniżej!
Dlaczego Microsoft wykupił Github, czyli o umyślnym łamaniu praw autorskich
Dziś z różnych modeli językowych korzystamy w odmienny sposób. Jedne służą nam do generowania tekstów, inne grafiki, a jeszcze inne automatyzują jakieś procesy. Początek rewolucji LLM wiąże się jednak z dwoma rodzajami zastosowań:
- zastosowania kreatywne – modele generują gotowe treści na potrzeby serwisów internetowych, ale także nauki i edukacji,
- zastosowania programistyczne – modele językowe są generują kod samodzielnie, umożliwiając tworzenie programów, aplikacji, stron www.
To właśnie dlatego od ponad 2 lat obserwujemy znacznie gorszą sytuacji na rynku pracy – szczególnie dla juniorów w obszarze IT (A.I. jest w stanie wykonywać proste zadania szybciej, lepiej i taniej) i twórców treści (redaktorów, copywriterów itd.). Tajemnicą Poliszynela jest jednak to, że największy atut LLM narodził się… niezgodnie z prawem.
Chociaż OpenAI działa wciąż jako fundacja, wiadomo, że jest to podmiot w dużym stopniu zależny od Microsoftu i przynajmniej częściowo przez niego stworzony. Przygotowania do stworzenia modelu językowego pełną parą ruszyły w 2018 roku, kiedy to Microsoft wykupił największe na świecie repozytorium programistyczne – Github. Github to miejsce, w którym programiści z całego świata mogą udostępniać stworzony przez siebie kod. Najczęściej jest to kod na wolnej licencji, co oznacza, że z załączonych plików może korzystać każdy. Nie zawsze jednak za darmo można używać danego kodu do celów komercyjnych.
Dziś wiemy, że zakup repozytorium Github przez Microsoft był strategiczną decyzją na potrzeby rozwoju ChatGPT. To właśnie zawartość Github stała się największą bazą testową dla modelu językowego. W sieci nie brakuje też eksperymentów pokazujących, że na dane polecenie ChatGPT podaje odpowiedź w postaci kodu, który można znaleźć jedynie na tej bazie, a który nie jest na wolnej licencji do takich zastosowań.
Co to wszystko oznacza? Oczywiście to, że OpenAI (a de facto Microsoft) łamie prawa autorskie w bezprecedensowej skali. Materiały wykorzystywane przez ChatGPT nie posiadają odpowiednich atrybucji. Przejęcie Githuba pod względem prawnym nie powoduje zmiany statusu prawnego treści tam opublikowanych przed przejęciem.
Plagiat jest powszechny
Zarzuty dotyczące nagminnego łamania praw autorskich przez autorów LLM nie dotyczą tylko OpenAI. To samo można powiedzieć o Google Gemini (początkowo: Google Bard). Problem plagiatu jest szczególnie istotny w kontekście treści marketingowych i edukacyjnych, gdzie unikalność i autentyczność są kluczowe.
Rozwój modeli językowych związany z funkcjami wyszukiwania zasobów sieciowych w czasie rzeczywistym jeszcze bardziej wzmaga problemy prawno-etyczne. Treści generowane przez sztuczną inteligencję mogą wykorzystywać informacje chronione. Mogą one pochodzić p. ze strony blogowej, której autor zastrzegł treść. Tu warto dodać, że w polskim prawodawstwie nie potrzeba tego robić – ustawa prawo autorskie nakłada parasol ochronny na każdą unikatową treść, którą opublikujemy, w zakresie ochrony przed plagiatem, jak i nieautoryzowanym wykorzystaniem na potrzeby komercyjne. W związku z tym, istotne staje się, aby użytkownicy świadomie podchodzili do korzystania z treści generowanych przez AI, zdając sobie sprawę z potencjalnych zagrożeń prawnych. W przypadku korzystania z takich informacji, niezwykle ważne jest, aby zawsze wskazywać źródło, w tym przypadku, pamiętać o strona główna serwisu internetowego, z którego dane pochodzą. Tylko w ten sposób można zminimalizować ryzyko konfliktów związanych z prawami autorskimi.
Negatywny wpływ sztucznej inteligencji na branżę SEO/SEM
Od lat wprowadzany przez Google graf wiedzy E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) na skutek udostępnienia modeli językowych praktycznie się zawalił. Wszystkiemu winne jest właśnie A.I., bo zalew treści niskiej jakości od końca 2022 r. doprowadził do znacznego pogorszenia jakości wyszukiwarki Google. Pomimo wdrożonej aktualizacji March Core Update – pierwszej aktualizacji rdzeniowej w 2024 r. i najdłużej trwającej aktualizacji Google w ogóle – jakość SERP pozostawia wiele do życzenia. Wysoko w wynikach plasuje się również strony, na których przejście wywoła szybki alert Microsoft Defender lub innego firewalla – i mówimy tu o wynikach zupełnie bezpiecznych pod względem tematyki.
Według najnowszych badań przeprowadzonych przez Semrush aż 82% specjalistów SEO/SEM zgłosiło wzrost automatyzacji w swojej pracy w ciągu ostatnich dwóch lat. Ma to wynikać głównie z wprowadzenia sztucznej inteligencji i narzędzi takich, jak ChatGPT. Jednocześnie jednak zaledwie 36% tej samej grupy ankietowanych zauważyło równoczesny wzrost efektywności swoich działań marketingowych.
Okazuje się, że o ile dzięki A.I. praca staje się szybsza i łatwiejsza, o tyle osiągnięcie pożądanych rezultatów jest trudniejsze. 68% ekspertów SEO/SEM zgłasza rosnący problem z generowaniem treści niskiej jakości za pomocą narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, a 57% z nich stwierdza, że odnotowuje w tym czasie spadek ruchu organicznego na zarządzanych witrynach. Jak widać, nie są to sytuacje odosobnione, ale nowo kształtujące się trendy, które mogą potwierdzać obawy związane z monopolizacją rynku. Przekłada się to negatywnie na branżę SEO/SEM, w której mniejsze podmioty z czasem mają coraz bardziej pod górkę.
Nieznośna lekkość A.I. – podsumowanie
Przyszłość treści generowanych przez sztuczną inteligencję jest pod znakiem zapytania. Jeśli będziemy dalej korzystać z niej tak masowo, jak dotychczas, istnieje spore ryzyko, że wszędzie będziemy obracali się wokół powtarzających się schematów. To niezwykle niebezpieczne – zarówno z perspektywy danej firmy i jej działów marketingowych, ale także nas i naszego codziennego otoczenia.
Jeżeli zagłębimy się dalej w to, co stoi u podstaw sprawnych modeli językowych, robi się jeszcze ciekawiej. Skuteczność ChatGPT polega nie tylko na faktycznie nowoczesnej architekturze Transformer, wspieranej przez moduł atencji i inne ciekawe rozwiązania. Za tym sukcesem stoi także dostęp do gigantycznych baz danych, m.in. z repozytorium Github, które zawierają treści chronione prawami autorskimi. Podobne przypadki dotyczą treści udostępnianych online, które także mogą być chronione prawnie, a co modele językowe po prostu ignorują.
Nadmierne poleganie na treściach generowanych przez A.I. niesie ze sobą szereg ryzyk, które mogą negatywnie wpłynąć na jakość tego, co robimy. Czy nie należy zatem korzystać z narzędzi A.I., takich jak ChatGPT? Nie w tym rzecz. Znacznie istotniejsze jest to, aby A.I. osadzać w roli wsparcia, a nie głównego wykonawcy naszych obowiązków.
