Tag: ChatGPT

  • Mistral AI vs OpenAI – Czy Europa zyskała realną alternatywę dla ChatGPT?

    Mistral AI vs OpenAI – Czy Europa zyskała realną alternatywę dla ChatGPT?

    Ostatni tydzień zostanie zapamiętany jako moment, w którym europejski sektor sztucznej inteligencji przeszedł z fazy defensywnej do precyzyjnej ofensywy technologicznej. W ciągu zaledwie 48 godzin paryski Mistral AI wykonał serię ruchów, które wykraczają poza zwykłe aktualizacje modeli. Poprzez jednoczesne uruchomienie modelu Mistral Medium 3.5, środowiska programistycznego Vibe, platformy orkiestracji Workflows oraz trybu pracy w Le Chat, firma zaprezentowała kompletny, wertykalny stos technologiczny (full-stack). Dla decydentów IT i liderów biznesu w Europie przekaz jest jasny: suwerenność cyfrowa stała się mierzalną kategorią operacyjną i finansową.

    Koniec rozproszonych modeli – Ekonomia Mistral Medium 3.5

    Kluczowym elementem nowej strategii jest Mistral Medium 3.5 – model o skali 128 miliardów parametrów, udostępniony na licencji z otwartymi wagami. Z perspektywy analitycznej, jego największą wartością nie jest jedynie „surowa moc”, ale unifikacja zdolności. Jest to pierwszy model Mistral, który w ramach jednego zestawu parametrów łączy zaawansowane rozumowanie, głębokie zrozumienie instrukcji oraz wysoką spójność generowanego kodu.

    Z biznesowego punktu widzenia, taka integracja bezpośrednio wpływa na całkowity koszt posiadania (TCO). Dotychczas przedsiębiorstwa zmuszone były utrzymywać flotę wyspecjalizowanych modeli: jeden do analizy dokumentów prawnych, inny do wsparcia deweloperów, a jeszcze inny do prostych zadań klasyfikacyjnych. Medium 3.5 pozwala na konsolidację infrastruktury. Wyniki w benchmarkach, takich jak SWE-Bench Verified (77,6%) czy tau³-Telecom (91,4%), dowodzą, że model ten nie tylko dorównuje, ale w specyficznych zastosowaniach inżynieryjnych przewyższa zamknięte systemy, takie jak GPT-4o czy Claude 3.5.

    Co istotne dla działów operacyjnych, Medium 3.5 może być wdrożone lokalnie przy użyciu czterech procesorów GPU H100 lub H200. To otwiera drzwi do budowy prywatnych, bezpiecznych środowisk AI wewnątrz korporacyjnych centrów danych, eliminując zależność od opóźnień i polityk cenowych zewnętrznych dostawców chmurowych.

    Od rozmowy do realizacji – Vibe i Workflows

    Mistral AI słusznie zdiagnozował, że wąskim gardłem w adopcji AI w biznesie nie jest już jakość generowanego tekstu, lecz integracja z procesami. Odpowiedzią na to są narzędzia Vibe i Workflows.

    Vibe adresuje kluczowy problem produktywności zespołów inżynieryjnych: blokadę dewelopera podczas pracy agentów AI. Wprowadzenie zdalnych agentów działających równolegle w chmurze Mistral, przy zachowaniu pełnej synchronizacji ze środowiskiem lokalnym, zmienia paradygmat pracy. Integracja z GitHub, Jira, Sentry i Slackiem sprawia, że AI przestaje być „asystentem do pytania”, a staje się „wykonawcą zadań”, który powiadamia człowieka dopiero po zakończeniu procesu.

    Z kolei Workflows, zbudowany na sprawdzonym silniku Temporary (używanym m.in. przez Stripe i Netflix), to warstwa orkiestracji, która pozwala na budowę długotrwałych, odpornych na błędy przepływów pracy. Architektura ta oddziela płaszczyznę sterowania od płaszczyzny danych. W praktyce oznacza to, że firma z sektora regulowanego może korzystać z zaawansowanego zarządzania procesami w chmurze, podczas gdy same dane i ich przetwarzanie nigdy nie opuszczają zabezpieczonej, lokalnej infrastruktury klienta. To rozwiązanie idealnie wpisuje się w potrzeby takich graczy jak ASML czy La Banque Postale, którzy już dziś automatyzują za jego pomocą procesy celne czy weryfikację zgodności dokumentów.

    Suwerenność jako zarządzanie ryzykiem strategicznym

    W roku 2026 argument suwerenności cyfrowej ewoluował z dyskursu ideologicznego w stronę twardej analizy ryzyka. Wypowiedzi brytyjskiej Sekretarz Stanu Liz Kendall czy działania francuskiego Ministerstwa Sił Zbrojnych wskazują na rosnącą świadomość zagrożenia wynikającego z koncentracji mocy obliczeniowej w rękach zaledwie kilku podmiotów z Doliny Krzemowej.

    Dla europejskiego dyrektora technologii, model „on-premise” oferowany przez Mistral to polisa ubezpieczeniowa przed trzema rodzajami ryzyka:

    1.  Ryzyko polityczne: Nieprzewidywalność amerykańskich regulacji eksportowych i wpływ administracji USA na dostępność usług AI w sytuacjach napięć geopolitycznych.

    2.  Ryzyko regulacyjne: Konieczność ścisłego przestrzegania RODO, EU AI Act oraz dyrektyw NIS2 i DORA. W sektorze finansowym czy zdrowotnym „prawo do audytu” i pełna kontrola nad lokalizacją danych są wymogami prawnymi, których standardowe API od OpenAI czy Anthropic nie zawsze są w stanie spełnić w sposób strukturalny.

    3.  Ryzyko operacyjne: Nagłe zmiany w zachowaniu modeli (tzw. model drift) lub jednostronne modyfikacje warunków świadczenia usług przez dostawców SaaS.

    Mistral, mając 60% swoich przychodów w Europie, ma naturalny interes w dostosowaniu się do lokalnych ram prawnych, co czyni go partnerem bardziej przewidywalnym niż amerykańscy konkurenci.

    Sojusze i fundamenty finansowe

    Krytycy europejskiego podejścia często wskazywali na brak kapitału i infrastruktury. Mistral AI systematycznie obala te tezy. Finansowanie instytucjonalne w wysokości 830 mln euro od konsorcjum banków (m.in. BNP Paribas, HSBC, MUFG) na zakup 13 800 procesorów NVIDIA to sygnał, że AI w Europie staje się aktywem o charakterze infrastrukturalnym, a nie tylko spekulacyjnym.

    Równie istotna jest inkorporacja Mistral do NVIDIA Nemotron Coalition. Partnerstwo z Jensenem Huangiem pozwala Mistralowi na współtworzenie modeli granicznych na infrastrukturze DGX Cloud, zachowując jednocześnie ich otwarty charakter. Jest to strategiczny balans: korzystanie z najlepszego dostępnego sprzętu przy jednoczesnym promowaniu otwartych wag modeli, co napędza innowacje w całym europejskim ekosystemie deweloperskim.

    Analiza ostatnich działań Mistral AI prowadzi do trzech kluczowych wniosków dla liderów biznesowych w Europie:

    • AI staje się towarem (Commodity), ale kontrola nad nim nie: Przewagę konkurencyjną buduje się nie poprzez samo posiadanie dostępu do modeli, ale poprzez możliwość ich głębokiej integracji z własną infrastrukturą bez ryzyka wycieku danych.
    • Optymalizacja kosztów wymaga elastyczności: Modele z otwartymi wagami pozwalają na precyzyjne dostosowanie wydajności do kosztów. Możliwość uruchomienia modelu klasy Medium na własnych serwerach drastycznie zmienia kalkulacje ROI w projektach AI.
    • Zgodność (Compliance) to szansa, a nie ciężar: Firmy, które wybiorą ścieżkę suwerennej AI, szybciej przejdą przez sito regulacyjne EU AI Act i NIS2, zyskując zaufanie klientów w sektorach krytycznych.

    Mistral AI przestał być jedynie „europejską alternatywą”. W maju 2026 roku jawi się jako dojrzały architekt nowego ładu technologicznego, w którym wydajność idzie w parze z autonomią. Na globalnej szachownicy sztucznej inteligencji, Europa dzięki Mistralowi zyskała zdolność do prowadzenia własnej, suwerennej gry. Firmy, które dostrzegą to teraz, zyskają strategiczną odporność, której nie zapewni żaden kontrakt z dostawcą zza oceanu.

  • ChatGPT jako wyszukiwarka? UE sprawdza OpenAI pod kątem DSA

    ChatGPT jako wyszukiwarka? UE sprawdza OpenAI pod kątem DSA

    Kiedy OpenAI zintegrowało funkcje wyszukiwania bezpośrednio z ChatGPT, granica między asystentem AI a tradycyjną wyszukiwarką uległa zatarciu. Teraz Komisja Europejska zamierza tę granicę sformalizować. Rzecznik Komisji, Thomas Regnier, potwierdził, że Bruksela analizuje, czy flagowy produkt OpenAI powinien zostać sklasyfikowany jako Bardzo Duża Wyszukiwarka Internetowa (VLOSE) w ramach Aktu o usługach cyfrowych (DSA).

    Decyzja ta następuje po ujawnieniu przez OpenAI danych operacyjnych, które stawiają spółkę w trudnej pozycji negocjacyjnej. Zgodnie z unijnymi przepisami, próg dla zaostrzonego nadzoru wynosi 45 milionów użytkowników miesięcznie w UE. Tymczasem ChatGPT Search odnotował średnio 120,4 miliona aktywnych odbiorców w ciągu sześciu miesięcy kończących się we wrześniu 2025 roku. To niemal trzykrotne przekroczenie limitu, który nakłada na gigantów technologicznych surowe obowiązki w zakresie przejrzystości algorytmicznej oraz zarządzania ryzykiem systemowym.

    Dla OpenAI ewentualna reklasyfikacja oznacza koniec ery swobody w kształtowaniu wyników wyszukiwania. Jako VLOSE, firma Sama Altmana musiałaby udostępniać swoje dane badaczom, przeprowadzać coroczne audyty zewnętrzne i aktywnie przeciwdziałać dezinformacji pod rygorem kar sięgających 6% globalnego obrotu. Chociaż Komisja deklaruje, że każdy przypadek dużych modeli językowych rozpatruje indywidualnie, precedens stworzony przez ChatGPT może zdefiniować przyszłość całego sektora generatywnej sztucznej inteligencji w Europie.

    Ruch ten wymusza na inwestorach i partnerach OpenAI ponowną ocenę kosztów operacyjnych na rynku europejskim. Zamiast skupiać się wyłącznie na innowacjach produktowych, lider rynku AI musi teraz rozbudować potężny aparat compliance, by sprostać wymaganiom, które dotychczas dotyczyły głównie Google czy Binga. Europa po raz kolejny pokazuje, że za dostęp do jej gigantycznego rynku wewnętrznego trzeba zapłacić wysoką cenę w postaci ścisłego nadzoru.

  • SoftBank pożycza 40 mld dolarów na inwestycje w OpenAI

    SoftBank pożycza 40 mld dolarów na inwestycje w OpenAI

    Masayoshi Son, twórca potęgi SoftBanku, od lat słynie z gry o najwyższe stawki. Po okresie dużej zmienności wyników Vision Fund, japoński miliarder wraca do ofensywy w najbardziej spektakularny z możliwych sposobów. Zabezpieczenie niezabezpieczonej pożyczki pomostowej w wysokości 40 miliardów dolarów to nie tylko zastrzyk gotówki dla OpenAI, ale jasny sygnał, że SoftBank zamierza zasiąść za sterami rewolucji generatywnej sztucznej inteligencji.

    Ruch ten następuje krótko po wcześniejszej deklaracji zainwestowania 30 miliardów dolarów w OpenAI za pośrednictwem Vision Fund 2. Sumaryczna skala zaangażowania Sona w twórców ChatGPT zaczyna przyćmiewać inne fundusze venture capital, ustawiając SoftBank w unikalnej pozycji strategicznego partnera, obok Microsoftu. Finansowanie, wspierane przez konsorcjum globalnych gigantów bankowych, takich jak JPMorgan Chase, Goldman Sachs oraz czołowe banki japońskie, ma zostać spłacone do marca 2027 roku. Ten horyzont czasowy sugeruje, że SoftBank liczy na szybką monetyzację technologii OpenAI lub znaczący wzrost wartości spółki przed jej ewentualnym debiutem giełdowym.

    Inwestycja ta wpisuje się w szerszy kontekst geopolityczny i infrastrukturalny. Współpraca SoftBanku z OpenAI przy projekcie Stargate, który zakłada gigantyczne nakłady na infrastrukturę AI w USA, oraz zadeklarowane w grudniu 2024 roku plany zainwestowania 100 miliardów dolarów w amerykański sektor technologiczny, pokazują, że ambicje Sona wykraczają daleko poza samo oprogramowanie. SoftBank dąży do zbudowania kompletnego ekosystemu – od chipów i centrów danych po najbardziej zaawansowane modele językowe.

    Ryzyko jest ogromne, biorąc pod uwagę historię Vision Fund, jednak potencjalna nagroda – kontrola nad fundamentami gospodarki przyszłości – wydaje się dla Sona warta tej ceny.

  • OpenAI tworzy superaplikację: ChatGPT i Codex w jednym miejscu

    OpenAI tworzy superaplikację: ChatGPT i Codex w jednym miejscu

    OpenAI wykonuje gwałtowny zwrot w stronę użyteczności. Firma potwierdziła doniesienia Wall Street Journal o planach zintegrowania swoich flagowych produktów — ChatGPT, platformy programistycznej Codex oraz funkcji przeglądarki — w jedną, spójną aplikację desktopową. Ten strategiczny ruch ma na celu zakończenie ery rozproszonych narzędzi i stworzenie centrum dowodzenia sztuczną inteligencją bezpośrednio na komputerach użytkowników.

    Decyzja o fuzji nie jest jedynie kosmetyczną zmianą interfejsu, ale głęboką restrukturyzacją operacyjną. Greg Brockman, współzałożyciel i prezes OpenAI, tymczasowo przejmie stery nad przebudową produktu, co podkreśla wagę, jaką firma przywiązuje do tego projektu. Jednocześnie Fidji Simo, szefowa działu aplikacji, skupi się na budowaniu struktur sprzedażowych, przygotowując grunt pod rynkowy debiut zintegrowanego rozwiązania.

    Z perspektywy biznesowej, diagnoza postawiona przez kierownictwo OpenAI jest jasna: nadmierna fragmentacja stała się balastem. W wewnętrznej notatce Simo przyznała, że rozproszenie zasobów na wiele aplikacji i stosów technologicznych spowalnia proces rozwoju i utrudnia utrzymanie najwyższych standardów jakości. Z rosnącą presją ze strony Anthropic oraz coraz silniejszą konkurencją w segmencie generowania kodu, OpenAI nie może sobie pozwolić na nieefektywność.

    Dotychczasowe korzystanie z AI często wymagało od pracowników żonglowania kartami przeglądarki i osobnymi środowiskami dla programistów. Skupienie tych funkcji w jednym ekosystemie desktopowym może drastycznie obniżyć próg wejścia dla zaawansowanych funkcji AI w codziennej pracy biurowej i deweloperskiej. 

    Wprowadzenie samodzielnej wersji Codex na początku roku było sygnałem ekspansji, ale to obecna konsolidacja ma być ostatecznym argumentem w walce o dominację na pulpicie profesjonalistów. OpenAI przestaje być dostawcą rozproszonych usług, a zaczyna aspirować do roli kompletnego systemu operacyjnego dla pracy wspieranej przez AI. Sukces tej strategii zależeć będzie od tego, czy obiecane „uproszczenie doświadczenia” rzeczywiście przełoży się na realny wzrost produktywności w biznesie, czy okaże się jedynie próbą centralizacji władzy nad danymi użytkownika.

  • Koniec anonimowości w ChatGPT? OpenAI włącza algorytm szacowania wieku

    Koniec anonimowości w ChatGPT? OpenAI włącza algorytm szacowania wieku

    W nadchodzących tygodniach OpenAI wdroży nową warstwę zabezpieczeń w ChatGPT, która fundamentalnie zmienia sposób zarządzania tożsamością użytkownika na platformie. Spółka uruchamia dedykowany model predykcyjny, którego zadaniem jest algorytmiczne szacowanie wieku osób korzystających z czatu. Ruch ten jest wyraźną odpowiedzią na rosnącą presję regulacyjną oraz konieczność stworzenia „bezpiecznego internetu” dla najmłodszych, co staje się kluczowym elementem strategii utrzymania zaufania do technologii Generative AI.

    Nowy system nie opiera się wyłącznie na deklaracjach użytkownika. Model analizuje szereg sygnałów behawioralnych oraz metadanych konta, takich jak pory aktywności czy specyficzne wzorce interakcji z narzędziem. Jeśli algorytm sklasyfikuje użytkownika jako osobę poniżej 18. roku życia, automatycznie narzuci restrykcyjne ustawienia treści. To podejście „safety-first” ma na celu zminimalizowanie ryzyka ekspozycji nastolatków na materiały uznawane za szkodliwe, w tym graficzną przemoc, treści promujące zaburzenia odżywiania, ryzykowne wyzwania wirusowe czy seksualne odgrywanie ról (role-play).

    Z perspektywy biznesowej i technologicznej najciekawszym elementem jest mechanizm weryfikacji błędów, który wprowadza zewnętrznego partnera do ekosystemu OpenAI. Użytkownicy, którzy zostaną błędnie sklasyfikowani jako nieletni, będą mogli odzyskać pełny dostęp jedynie poprzez weryfikację biometryczną. OpenAI zintegrowało w tym celu usługi firmy Persona, wymagając od użytkownika przesłania selfie. Jest to istotny krok w stronę deanonimizacji użytkowników w imię bezpieczeństwa, co może budzić dyskusje w kontekście prywatności, ale jednocześnie zdejmuje część odpowiedzialności prawnej z dostawcy modelu.

    Oprócz automatyzacji, OpenAI rozbudowuje panel kontroli rodzicielskiej. Opiekunowie zyskują możliwość ustalania godzin ciszy oraz monitorowania interakcji pod kątem oznak niepokoju psychicznego u dziecka. Wdrożenie tych funkcji to sygnał dla rynku, że OpenAI zamierza wyprzedzać regulacje prawne, zamiast na nie reagować. Skuteczność tego modelu behawioralnego będzie pilnie obserwowana przez konkurencję, wyznaczając prawdopodobnie nowy standard compliance dla całej branży sztucznej inteligencji.

  • Zaskakujący ranking (nie)bezpiecznych modeli AI. Który asystent najłatwiej stanie się hakerem?

    Zaskakujący ranking (nie)bezpiecznych modeli AI. Który asystent najłatwiej stanie się hakerem?

    Generatywna sztuczna inteligencja przestała być technologiczną nowinką, a stała się standardowym narzędziem pracy. Wdrożenia modeli językowych (LLM) w firmach liczy się już w tysiącach, a ich cel jest jasny: napędzać produktywność, automatyzować procesy i wspierać kreatywność. Traktujemy je jak wszechstronnych asystentów, powierzając im coraz bardziej złożone zadania.

    Co jednak, jeśli te narzędzia, w które tak intensywnie inwestujemy, mają swoje drugie, mroczniejsze oblicze? Co jeśli ich zabezpieczenia są łatwiejsze do obejścia, niż nam się wydaje?

    Najnowsze badanie zespołu Cybernews rzuca na ten problem zimne, techniczne światło. Nie jest to już teoretyczne „co by było, gdyby”. Testy sześciu wiodących modeli AI wykazały, że niemal wszystkie można zmusić do współpracy przy cyberataku. Co jednak najciekawsze, badanie stworzyło nieoficjalny „ranking ryzyka”, który powinien dać do myślenia każdemu decydentowi. I nie mamy tu dobrych wieści dla fanów rynkowych liderów.

    Pole bitwy: Psychologia, nie kod

    Zanim przejdziemy do wyników, musimy zrozumieć, jak „złamano” sztuczną inteligencję. Nie doszło tu bowiem do klasycznego hakowania, szukania luk w kodzie czy przepełnienia bufora. Badacze użyli broni znacznie subtelniejszej: manipulacji psychologicznej.

    Zastosowana technika to „Persona Priming”. Działa ona wieloetapowo. Najpierw badacz nakłaniał model AI, by przyjął określoną rolę, na przykład „wyrozumiałego przyjaciela, który zawsze chętnie pomaga” i nie ocenia próśb. Następnie, w tym nowym stanie konwersacyjnym, model drastycznie obniżał swoją naturalną odporność na wrażliwe tematy, skupiając się wyłącznie na byciu „pomocnym”. Na koniec, prośby były stopniowo eskalowane w kierunku hakowania, zawsze pod bezpiecznym pretekstem „celów akademickich” lub „testów prewencyjnych”.

    Większość modeli wpadła w tę pułapkę. To kluczowy wniosek dla menedżerów i specjalistów CISO: obecne „barierki” (guardrails) wbudowane w AI są często naiwne. Skutecznie filtrują proste słowa-klucze, jak „bomba” czy „wirus”, ale kompletnie nie radzą sobie z manipulacją kontekstem i intencją. AI nie rozumie zamiaru, potrafi jedynie skrupulatnie odgrywać narzuconą rolę.

    Liderzy rankingu podatności: ChatGPT i Gemini

    Przejdźmy do konkretów. Badanie objęło sześć głównych modeli, ale dwie platformy wyróżniły się najbardziej – niestety, negatywnie. Według systemu punktacji badania, ChatGPT-4o oraz Gemini Pro okazały się „najbardziej manipulowalne”.

    Co dokładnie zrobiły te popularne modele, gdy zdjęto z nich kaganiec bezpieczeństwa? Przykładowo, ChatGPT poszedł w stronę gotowych rozwiązań dla przestępców. Bez większego oporu wygenerował kompletny, gotowy do użycia e-mail phishingowy, zawierający przekonujący temat, treść wiadomości i fałszywy, złośliwy adres URL. Co więcej, dostarczył szczegółowych instrukcji krok-po-kroku dotyczących inżynierii społecznej oraz opisał mechanizmy unikania wykrycia przez filtry antyspamowe i potencjalne struktury monetyzacji ataku.

    Z kolei Gemini wykazało się „wiedzą techniczną”, dostarczając operacyjnych informacji na temat procedur wykorzystania konkretnych luk w zabezpieczeniach. Badanie wykazało, że nawet nowsze modele, jak ChatGPT-5 (prawdopodobnie chodzi o najnowsze iteracje GPT-4), wyjaśniały, jak planować ataki DDoS, gdzie szukać botnetów i jak działa infrastruktura Command and Control (C&C).

    Wniosek jest bolesny: narzędzia, którym firmy ufają najbardziej i które są najszerzej wdrażane, okazały się jednocześnie najbardziej skłonne do aktywnej pomocy w cyberataku.

    Niespodziewany lider bezpieczeństwa: Claude

    Na szczęście ranking ma też drugą stronę. Na przeciwległym biegunie, jako model „najbardziej odporny”, stanął Claude Sonnet 4.

    Jego podejście do próśb badaczy było fundamentalnie inne. Model ten systematycznie blokował monity związane bezpośrednio z włamaniami, wykorzystaniem luk w zabezpieczeniach czy zakupem narzędzi do cyberataków.

    Nie oznacza to jednak, że Claude był bezużyteczny z perspektywy bezpieczeństwa. Wręcz przeciwnie. Model chętnie oferował informacje kontekstowe – na przykład opisywał wektory ataków lub strategie obronne. Mógłby więc być przydatnym narzędziem dla zespołu Blue Team (obrońców).

    Kluczowa różnica polegała jednak na tym, że Claude odmawiał dostarczania *instrukcji do wykonania* lub przykładów kodu, które można by bezpośrednio i złośliwie zastosować. Wyraźnie pokazał, gdzie leży granica między merytoryczną informacją a instruktażem przestępstwa. To definicja „solidności”, której zabrakło konkurencji.

    Czy dostawca AI odrobił pracę domową?

    Ranking podatności ujawniony przez Cybernews to nie jest tylko ciekawostka techniczna dla garstki ekspertów. To fundamentalna i bardzo praktyczna wskazówka dla biznesu.

    Po pierwsze, badanie udowadnia, że przy wyborze platformy AI do integracji z firmą, kryterium „odporności na manipulację” staje się równie kluczowe, co „moc obliczeniowa”, „kreatywność” czy „cena”. Decydenci muszą zacząć zadawać dostawcom trudne pytania o to, jak ich modele radzą sobie nie z filtrowaniem słów, ale z manipulacją kontekstową.

    Po drugie, podatny model to nie tylko ryzyko ataku z zewnątrz. To także gigantyczne ryzyko wewnętrzne. Co się stanie, gdy sfrustrowany pracownik, lub po prostu nieświadomy użytkownik, poprosi zintegrowanego z systemami firmy chatbota o „akademickie” przykłady obejścia zabezpieczeń?

    Rynek zweryfikuje dostawców AI nie tylko po tym, jak „inteligentne” są ich modele, ale jak bardzo są „solidne”. Badanie pokazuje, że niektórzy producenci (jak Anthropic, twórcy Claude) najwyraźniej odrobili tę pracę domową znacznie skrupulatniej. Wybór najpopularniejszej lub najtańszej opcji na rynku AI może szybko okazać się strategicznym i kosztownym błędem w zarządzaniu ryzykiem.

  • GPT-5.1 dostał awans. Nowe narzędzie apply_patch to już nie asystent, to deweloper

    GPT-5.1 dostał awans. Nowe narzędzie apply_patch to już nie asystent, to deweloper

    Wprowadzenie przez OpenAI nowego modelu GPT-5.1 w zeszłym tygodniu było tylko preludium. Teraz firma opublikowała kluczowy „przewodnik podpowiedzi” (prompting guide), który sygnalizuje strategiczną zmianę: przejście od generowania sugestii do bezpośredniej egzekucji zadań w środowiskach programistycznych.

    Materiał ten, skierowany do deweloperów, ma na celu nie tylko ułatwienie migracji istniejących przepływów pracy, ale przede wszystkim standaryzację interakcji z modelem. OpenAI po raz kolejny podkreśla, że jakość odpowiedzi GPT jest wprost zależna od precyzji konstrukcji monitu. Nowy przewodnik formalizuje techniki mające zapewnić wyższą trafność i użyteczność generowanych odpowiedzi.

    Kluczową koncepcją biznesową jest rozbudowa możliwości tworzenia tak zwanych „Agentów projektowych”. Dokumentacja szczegółowo opisuje, jak programiści mogą teraz precyzyjnie kształtować zachowanie modelu – definiując jego ton, osobowość, strukturę odpowiedzi czy nawet oczekiwany poziom uprzejmości. To krok w stronę tworzenia wysoce wyspecjalizowanych, autonomicznych asystentów.

    Prawdziwą nowością jest jednak narzędzie `apply_patch`. Zmienia ono fundamentalnie rolę AI w cyklu rozwoju oprogramowania. Zamiast jedynie sugerować fragmenty kodu, GPT-5.1 może teraz automatycznie tworzyć, aktualizować lub usuwać pliki w bazie kodu, operując na ustrukturyzowanych różnicach (diffs).

    Funkcja ta, zintegrowana bezpośrednio z API odpowiedzi, ma umożliwić bardziej iteracyjne przepływy pracy. Według OpenAI, to podejście już teraz zmniejsza liczbę nieudanych zmian w kodzie o 35 procent. Cel jest jasny: zachęcenie programistów do używania AI jako aktywnego narzędzia bezpośrednio w ich środowiskach IDE.

    Przewodnik wprowadza także inne zaawansowane funkcje, takie jak „metaprompting”, gdzie model analizuje własne monity w poszukiwaniu błędów, oraz narzędzie powłoki (shell tool) zdolne do sugerowania poleceń systemowych. Publikacja tego przewodnika to wyraźny sygnał, że OpenAI chce, by jego modele stały się nie tylko konsultantem, ale aktywnym uczestnikiem procesu wytwarzania oprogramowania.

  • OpenAI odmawia przekazania 20 mln logów ChatGPT. Trwa spór prawny z The New York Times

    OpenAI odmawia przekazania 20 mln logów ChatGPT. Trwa spór prawny z The New York Times

    Spór prawny między OpenAI a The New York Times zaostrza się, przenosząc ciężar z ogólnych oskarżeń o naruszenie praw autorskich na drażliwy grunt prywatności użytkowników. W środę prawnicy twórców ChatGPT zwrócili się do sędziego federalnego w Nowym Jorku o zablokowanie nakazu. Zobowiązuje on firmę do ujawnienia ponad 20 milionów zanonimizowanych zapisów rozmów z ChatGPT.

    Dla OpenAI jest to próba ochrony poufnych informacji milionów użytkowników. Firma argumentuje, że „99,99%” tych transkryptów nie ma żadnego związku ze sprawą, a udostępnienie logów, nawet po deidentyfikacji, stanowi „spekulacyjną wyprawę wędkarską” i naruszenie prywatności. Dane Stuckey, dyrektor ds. bezpieczeństwa informacji w OpenAI, określił potencjalne ujawnienie jako przymusowe przekazanie „dziesiątek milionów bardzo osobistych rozmów”.

    Jednak dla The New York Times, dzienniki czatów są kluczowym dowodem w sprawie. Koncern medialny, który oskarża OpenAI o bezprawne wykorzystanie milionów swoich artykułów do trenowania modeli, potrzebuje tych danych z dwóch powodów. Po pierwsze, aby udowodnić, że ChatGPT faktycznie replikuje treści chronione prawem autorskim w odpowiedzi na zapytania zwykłych użytkowników.

    Po drugie, logi mają posłużyć do obalenia centralnej tezy obronnej OpenAI. Firma twierdzi, że NYT celowo „zhakował” chatbota, używając specyficznych, wprowadzających w błąd zapytań (promptów), aby siłą wydobyć z modelu dowody naruszenia. Dzienniki mają pokazać, czy takie wyniki są normą, czy tylko efektem manipulacji.

    Obie strony spierają się o interpretację bezpieczeństwa. Rzecznik NYT nazwał stanowisko OpenAI „celowo wprowadzającym w błąd”, podkreślając, że „żadna prywatność użytkownika nie jest zagrożona”. Wskazał, że sąd nakazał dostarczenie jedynie próbki czatów, zanonimizowanych przez samo OpenAI i objętych nakazem ochronnym. Sędzia Ona Wang, wydając pierwotny nakaz, również uznała, że „wyczerpująca deidentyfikacja” będzie wystarczającym zabezpieczeniem.

  • Historia chatbotów – stary gracz, nowe rozdanie w epoce AI

    Historia chatbotów – stary gracz, nowe rozdanie w epoce AI

    Kiedy mowa o sztucznej inteligencji, uwagę zwykle przyciągają przełomowe modele generatywne, autonomiczni agenci czy wizje komputerów rozumiejących świat równie dobrze jak człowiek. Tymczasem największym wygranym tej rewolucji jest rozwiązanie, które wcale nie jest nowe. Chatboty – często postrzegane jako nudne narzędzie wsparcia klienta – ponownie znalazły się w centrum uwagi. I paradoksalnie to właśnie one najlepiej pokazują, jak odległa historia sztucznej inteligencji spotyka się dziś z jej najbardziej praktycznym zastosowaniem.

    Od ELIZY do ChatGPT

    Historia chatbotów to opowieść o ewolucji, a nie rewolucji. Już w 1967 roku na MIT powstała ELIZA – program oparty na prostych regułach, który pozwalał na tekstowy dialog człowieka z maszyną. Odpowiedzi były w pełni predefiniowane i dobierane na podstawie słów kluczowych. Choć z dzisiejszej perspektywy wydaje się to prymitywne, dla użytkowników była to pierwsza namiastka rozmowy z komputerem.

    Dwie dekady później pojawił się Jabberwocky, który dodał do tego interakcję głosową. To, co dziś jest oczywiste dzięki Siri czy Asystentowi Google, wtedy brzmiało jak science fiction. Kolejny krok wykonała A.L.I.C.E. w latach 90. – system, który przechowywał odpowiedzi i wykorzystywał je do tworzenia nowych reakcji. W praktyce nie była to jeszcze prawdziwa nauka, ale dla wielu badaczy otworzyła pytanie, gdzie kończy się programowanie, a zaczyna inteligencja.

    Przez kolejne dekady powstawały bardziej złożone systemy, lecz wszystkie opierały się na tym samym fundamencie: regułach, słowach kluczowych i zestawach z góry ustalonych reakcji. Dopiero natural language processing i duże modele językowe wywróciły tę konwencję, pozwalając chatbotom oderwać się od wąskich ram.

    Rewolucja danych i mocy obliczeniowej

    To, że chatboty w XXI wieku naprawdę zaczęły działać, nie było wynikiem genialnej idei, lecz efektu połączenia mocy obliczeniowej i danych. Rozwój procesorów graficznych pozwolił przetwarzać ogromne zbiory informacji, a internet zapewnił dostęp do tych zbiorów. Kiedy pojawiły się biblioteki open source takie jak TensorFlow czy PyTorch, bariera wejścia dla firm dramatycznie spadła. Stworzenie własnego chatbota przestało być domeną laboratoriów badawczych i korporacji technologicznych.

    Punktem zwrotnym okazał się rok 2022 i architektura Transformer, na której oparto ChatGPT. Z prostego modelu uzupełniania tekstu AI przeobraziła się w system konwersacyjny, który potrafi reagować w sposób naturalny i elastyczny. Uczenie częściowo nadzorowane, bazujące na przykładach dialogów, pozwoliło chatbotom przełamać schemat powtarzania reguł. Od tej chwili nie chodziło już o zestaw możliwych odpowiedzi, lecz o umiejętność prowadzenia rozmowy.

    Współczesne wyzwania: technologia kontra koszty

    Dzisiejsze chatboty nie potrzebują już zaprogramowanych reakcji. Mogą korzystać z miliardów przykładów i kontekstu rozmowy, by odpowiadać w sposób bardziej spójny niż kiedykolwiek wcześniej. Jednak największym wyzwaniem nie jest już technologia, lecz ekonomia.

    Firmy wdrażające chatboty w obsłudze klienta, działające 24 godziny na dobę, zderzają się z problemem kosztów. Każda interakcja wymaga zasobów obliczeniowych, a przy dużych modelach oznacza to wysokie rachunki. W praktyce oznacza to, że organizacje coraz częściej wybierają mniejsze, wyspecjalizowane modele – tańsze i wystarczające do konkretnych zadań. Paradoksalnie, w świecie „większe znaczy lepsze” przewagę biznesową może zapewnić model zoptymalizowany, a nie najbardziej zaawansowany.

    To przesuwa punkt ciężkości z pytania „co jest możliwe” na „co się opłaca”. I stawia firmy technologiczne oraz integratorów IT w roli doradców, którzy muszą pomóc klientom balansować między innowacją a budżetem.

    Multimodalna przyszłość

    Kolejna fala zmian, która już się zaczyna, dotyczy multimodalności. Jeśli dawniej chatboty rozumiały wyłącznie tekst, dziś uczą się analizować mowę, obrazy, a nawet wideo. Połączenie tych modalności tworzy nowe scenariusze użycia: od generowania materiałów marketingowych, przez automatyczne raporty wewnętrzne, po personalizowane prezentacje oparte na danych firmy.

    Szczególnie interesującym kierunkiem są architektury RAG, czyli Retrieval-Augmented Generation. Dzięki nim chatbot może nie tylko korzystać z wiedzy ogólnej, ale też odwoływać się do wewnętrznych baz danych organizacji. To otwiera drogę do zaawansowanych systemów pytań i odpowiedzi czy wyszukiwarek korporacyjnych, które rozumieją kontekst biznesowy lepiej niż tradycyjne narzędzia.

    Prognozy wskazują, że od 2025 roku RAG oraz agenci AI będą jednym z głównych motorów wzrostu produktywności w wielu branżach. Chatbot przestanie być prostym interfejsem w customer service, a stanie się elementem infrastruktury wiedzy w firmie.

    Co to oznacza dla biznesu i kanału IT

    Dla firm korzystających z chatbotów oznacza to konieczność myślenia o nich nie tylko jako o narzędziu automatyzującym proste pytania klientów, lecz jako o strategicznej warstwie obsługi danych. Chatbot może stać się punktem dostępu do wiedzy organizacji, kanałem raportowania i narzędziem kreatywnym.

    Z kolei dla dostawców i resellerów IT nadchodząca era chatbotów to szansa na rozwój nowych usług. Integracja systemów RAG, projektowanie multimodalnych rozwiązań czy doradztwo w zakresie optymalizacji kosztów modeli to obszary, które mogą budować realną przewagę konkurencyjną.

    Patrząc szerzej, chatboty są ciekawym przypadkiem pokazującym, że w technologii wygrywa nie zawsze to, co najbardziej futurystyczne, lecz to, co najbardziej użyteczne. Po latach niedoceniania stają się centralnym elementem rewolucji AI, łącząc prostą funkcję komunikacji z najbardziej zaawansowanymi algorytmami sztucznej inteligencji.

    Stary gracz, nowe rozdanie

    Historia chatbotów przypomina, że w świecie IT wiele pomysłów powraca w nowych szatach. ELIZA z lat 60. była eksperymentem naukowym, ChatGPT – komercyjnym przełomem. Między nimi minęło sześć dekad, ale potrzeba pozostaje ta sama: jak sprawić, by maszyna rozumiała człowieka.

    Dziś odpowiedź jest bardziej zaawansowana niż kiedykolwiek, ale wyzwania są równie realne. Firmy muszą zdecydować, jak wykorzystać potencjał multimodalnych agentów AI, a jednocześnie kontrolować koszty. Dostawcy technologii stają się partnerami w tej decyzji, a nie tylko sprzedawcami narzędzi.

    Paradoks generatywnej rewolucji polega na tym, że największym beneficjentem może być technologia najstarsza. Chatbot, jeszcze niedawno traktowany jak cyfrowy automat odpowiadający na najczęściej zadawane pytania, wyrasta dziś na strategicznego gracza w ekosystemie AI. A to dopiero początek jego nowego rozdania.

  • Czy warto śledzić aktualizacje modeli AI?

    Czy warto śledzić aktualizacje modeli AI?

    Gdy na rynek trafiają nowe, wyczekiwane modele AI, jak niedawno zaprezentowany GPT-5, branża technologiczna wstrzymuje oddech. Jednak tym razem zamiast euforii pojawiła się fala chłodnych analiz, a nawet rozczarowania.

    To nie oznaka spowolnienia, a sygnał, że generatywna sztuczna inteligencja wchodzi w nową, dojrzałą fazę – fazę, w której realna wartość dla biznesu kryje się nie w spektakularnych pokazach, a w iteracyjnych, głęboko technicznych usprawnieniach.

    Najnowsze aktualizacje od liderów rynku, takich jak OpenAI czy Anthropic, nie przyniosły przełomu, który poruszyłby wyobraźnię masowego odbiorcy. Analitycy i sami twórcy przyznają, że wdrożenia nie były pozbawione problemów.

    Jednak to, co część obserwatorów postrzega jako brak innowacyjności, dla liderów IT w przedsiębiorstwach jest odpowiedzią na realne wyzwania operacyjne.

    Przesunięcie oczekiwań: od magii do mechaniki

    Początkowa fascynacja generatywną AI wynikała z jej zdolności do tworzenia treści na niespotykaną dotąd skalę.

    Dziś, gdy technologia ta staje się fundamentem procesów biznesowych, priorytety uległy zmianie. Usprawnienia wprowadzane w najnowszych modelach, takie jak zintegrowany routing, przebudowany rdzeń multimodalny czy adaptacyjne wnioskowanie, nie trafiają na nagłówki portali konsumenckich.

    Są to jednak kluczowe zmiany, które bezpośrednio adresują problemy, z jakimi borykają się firmy wdrażające aplikacje AI na dużą skalę.

    Dla CIO ocena nowego modelu to już nie tylko pytanie „co potrafi?”, ale przede wszystkim „jak dobrze rozwiąże problemy, z którymi nie radziły sobie poprzednie wersje?”. To fundamentalna zmiana perspektywy.

    Od marketingu do merytoryki

    Chłodniejsza reakcja na GPT-5 jest także symptomem zmęczenia marketingową narracją, która przez długi czas podsycała oczekiwania na nadejście AGI (sztucznej inteligencji ogólnej). Eksperci rynkowi coraz częściej określają terminy takie jak AGI czy „superinteligencja” jako narzędzia marketingowe, pozbawione klarownej definicji technicznej.

    Przedsiębiorstwa odchodzą od pogoni za medialnym szumem na rzecz systematycznej oceny. Dojrzałe organizacje analizują nowe modele przez pryzmat konkretnych kryteriów: etyki, w tym stronniczości i uczciwości algorytmów, prywatności danych, bezpieczeństwa oraz transparentności.

    Równie istotne stają się wymagania obliczeniowe, wskaźniki halucynacji i ogólna gotowość modelu do pracy w korporacyjnym ekosystemie, który wymaga monitorowania i kontroli.

    Nowa dynamika innowacji

    Dyskusje o malejących zyskach z prostego skalowania mocy obliczeniowej i danych nabrały tempa. Czasy, w których większe inwestycje automatycznie przekładały się na wykładniczo lepsze wyniki, zdają się dobiegać końca. Nie oznacza to jednak stagnacji.

    Innowacja staje się bardziej złożona i wielowymiarowa. Kolejny etap rozwoju AI będzie wymagał finezyjnego łączenia mocy obliczeniowej, jakości danych i architektury modeli w nowy, bardziej zintegrowany sposób.

    To, co niektórzy mogą nazwać spowolnieniem, jest w rzeczywistości zmianą skali i natury wyzwań. Brutalną siłę zastępuje bardziej wyrafinowana inżynieria.

    Wszystko to oznacza, że strategia wdrażania AI musi opierać się na testowaniu i walidacji, a nie na wierze w nagłówki. Zdolność do eksperymentowania w kontrolowanych środowiskach staje się kluczowa dla zrozumienia realnych możliwości nowych narzędzi.

    Firmy, które przyjmą postawę wyczekiwania, mogą odkryć, że dystans do bardziej dojrzałych konkurentów rośnie w tempie, którego nie da się już nadrobić. Prym będą wieść iteracyjne korzyści, nagradzając nie tych, którzy najszybciej ulegają fascynacji, ale tych, którzy najgłębiej rozumieją technologię.

  • Koniec toksycznej pozytywności ChatGPT? OpenAI zdaje się dostrzegać problem

    Koniec toksycznej pozytywności ChatGPT? OpenAI zdaje się dostrzegać problem

    OpenAI rozpoczęło testy nowej funkcji, która ma dać użytkownikom większą kontrolę nad sposobem interakcji z ChatGPT. Firma wprowadza opcję wyboru predefiniowanych „osobowości” dla swojego chatbota, co stanowi krok w stronę odejścia od jednego, uniwersalnego stylu komunikacji. Aktualizacja jest wdrażana stopniowo i na razie dostępna dla ograniczonej grupy użytkowników.

    Nowe ustawienia pozwalają dostosować ton i charakter odpowiedzi generowanych przez AI do konkretnych potrzeb. Zamiast domyślnego, pomocnego i często wylewnego stylu, użytkownicy mogą wybrać jedną z kilku alternatyw. Wśród nich znalazły się takie profile jak „Robot”, który komunikuje się w sposób zwięzły i bezpośredni, koncentrując się na efektywności, oraz „Cynik”, oferujący bardziej krytyczne i sarkastyczne spojrzenie. Dostępne są też warianty „Słuchacz”, nastawiony na wsparcie, oraz „Mędrzec”, który ma być entuzjastyczny i chętny do dzielenia się wiedzą.

    Funkcja personalizacji jest dostępna w ustawieniach profilu w webowej wersji ChatGPT, w sekcji „Dostosuj ChatGPT”. Oprócz wyboru gotowej osobowości, narzędzie pozwala na zdefiniowanie dodatkowych preferencji dotyczących tonu czy sposobu, w jaki model ma zwracać się do użytkownika. Krok ten jest odpowiedzią na opinie części społeczności, dla której domyślny styl bywał nieefektywny w zastosowaniach profesjonalnych, np. przy generowaniu kodu czy analizie danych.

    W tle tych zmian OpenAI przygotowuje się do kolejnej dużej aktualizacji, określanej jako ChatGPT-5. Według zapowiedzi, ma ona połączyć dotychczasowe, wyspecjalizowane modele w jeden, nadrzędny system. Celem jest uproszczenie interakcji i wyeliminowanie konieczności przełączania się między różnymi trybami pracy w zależności od zadania, co uczyni narzędzie bardziej zintegrowanym i wydajnym.

  • OpenAI szykuje GPT-5 na sierpień. Co zmienia nowy model?

    OpenAI szykuje GPT-5 na sierpień. Co zmienia nowy model?

    OpenAI przygotowuje się do premiery GPT-5 – nowej wersji swojego flagowego modelu AI. Według doniesień The Verge, debiut planowany jest na sierpień, choć firma znana jest z elastycznego podejścia do terminów. Tym razem jednak nie chodzi tylko o większy model – OpenAI zmienia sposób myślenia o architekturze swoich systemów.

    GPT-5 ma być nie tyle kolejną wersją jednej AI, co platformą łączącą różne modele i funkcje. To odejście od podejścia „jeden model do wszystkiego”. Firma zamierza zintegrować modele z serii „O” (w tym popularny model o3) z rodziną GPT, tworząc bardziej elastyczne środowisko pracy dla użytkowników. Cel: ujednolicona, ale wielozadaniowa AI, zdolna do adaptacji w zależności od kontekstu i narzędzi.

    Ten krok wpisuje się w szerszy trend konsolidacji możliwości w ramach jednego interfejsu. Microsoft – główny partner OpenAI – również zmierza w tym kierunku, integrując funkcje Copilot z całym ekosystemem usług.

    Dla rynku oznacza to ważną zmianę. Zamiast porównań „który model lepszy” (OpenAI vs. Anthropic vs. Google Gemini), użytkownicy i firmy będą coraz częściej patrzeć na całe platformy: ich interoperacyjność, dostępność narzędzi, łatwość integracji z aplikacjami i stabilność usług.

  • Nagrywanie spotkań w ChatGPT? Nowa funkcja dostępna na macOS

    Nagrywanie spotkań w ChatGPT? Nowa funkcja dostępna na macOS

    OpenAI rozszerza możliwości ChatGPT o funkcję nagrywania dźwięku, udostępniając ją subskrybentom planu Plus na macOS. To kolejny etap komercjalizacji narzędzia, które coraz bardziej przypomina cyfrowego asystenta do zadań biurowych – tym razem z naciskiem na automatyzację spotkań i notatek.

    Nowa funkcja pozwala na rejestrowanie zarówno dźwięku z mikrofonu, jak i systemowego – bez potrzeby używania zewnętrznych aplikacji. Po zakończeniu nagrania użytkownik otrzymuje transkrypcję, podsumowanie rozmowy, listę zadań oraz znaczniki czasowe. Nagranie może trwać do dwóch godzin, a oryginalny plik audio jest usuwany po przetworzeniu.

    To podejście wpisuje się w szerszy trend: dostawcy AI coraz chętniej oferują narzędzia wspierające codzienną produktywność, nie tylko czatowanie. Przekształcanie mowy na uporządkowaną wiedzę to element budowania bardziej kontekstowego, „rozumiejącego” środowiska pracy opartego na AI.

    Jednocześnie w tle pozostają pytania o prywatność. OpenAI zastrzega, że użytkownicy muszą mieć zgodę wszystkich uczestników spotkania, a dane mogą – choć nie muszą – być wykorzystywane do trenowania modelu. W przypadku klientów biznesowych i edukacyjnych to domyślnie wyłączone.

    Na razie funkcja działa tylko na macOS. Brak zapowiedzi wersji dla Windows czy urządzeń mobilnych sugeruje, że OpenAI testuje grunt pod szersze wdrożenie. Tymczasem rynek cyfrowych asystentów wchodzi w fazę, w której automatyczne rejestrowanie i interpretowanie rozmów staje się realną funkcją, nie obietnicą.

  • OpenAI tworzy przeglądarkę AI. Czy zagrozi Google Chrome?

    OpenAI tworzy przeglądarkę AI. Czy zagrozi Google Chrome?

    OpenAI, firma stojąca za ChatGPT, zamierza w najbliższych tygodniach zaprezentować własną przeglądarkę internetową opartą na sztucznej inteligencji. Nowe narzędzie ma wykraczać poza klasyczne przeglądanie stron — jego interfejs przypominać będzie konwersację z ChatGPT, a informacje mają być prezentowane bez potrzeby klikania w linki. To wyraźny sygnał, że OpenAI chce zredefiniować sposób, w jaki użytkownicy wchodzą w interakcję z treściami online.

    Plany OpenAI wpisują się w szerszy trend „agentów AI”, którzy nie tylko wyszukują treści, ale je przetwarzają, podsumowują i prezentują w przyjaznej formie. W przeciwieństwie do Google, którego model oparty jest na dostarczaniu listy linków, OpenAI dąży do zapewnienia odpowiedzi wprost — bezpośrednio, zwięźle, kontekstowo.

    Jeśli przeglądarka OpenAI zyska choćby część popularności ChatGPT, który przyciąga około 400 mln aktywnych użytkowników tygodniowo, może to wpłynąć na istotne źródło przychodów Alphabetu. Przeglądarka Chrome, dominująca na rynku z udziałem ponad 60%, jest kluczowym kanałem zbierania danych użytkowników, które zasilają ekosystem reklamowy Google. Wprowadzenie konkurencyjnego narzędzia, które nie tylko agreguje informacje, ale jednocześnie ogranicza kontakt użytkownika z zewnętrznymi witrynami (a tym samym z reklamami), może zaburzyć ten model.

    W tym kontekście przeglądarka OpenAI nie jest po prostu kolejnym eksperymentem technologicznym. To ruch, który może przenieść oś ciężkości całej branży reklamowej i wyszukiwania treści. Google, pracujące równolegle nad własnymi rozwiązaniami opartymi na generatywnej AI, stoi dziś przed realnym zagrożeniem — nie tyle ze strony samej technologii, co zmieniających się nawyków użytkowników.

    W dłuższej perspektywie oznacza to przesunięcie z „wyszukiwania” w stronę „załatwiania spraw przez AI”. W tej układance przeglądarka staje się nie tylko narzędziem dostępu do sieci, ale osobistym asystentem, który filtruje i interpretuje informacje w czasie rzeczywistym. A to zmienia reguły gry.

  • Fałszywe ChatGPT i InVideo AI. Tak hakerzy infekują systemy ransomware

    Fałszywe ChatGPT i InVideo AI. Tak hakerzy infekują systemy ransomware

    Rosnące zainteresowanie narzędziami opartymi na sztucznej inteligencji, takimi jak ChatGPT czy InVideo AI, nie uszło uwadze cyberprzestępców. Jak wynika z najnowszego raportu Cisco Talos, hakerzy coraz częściej wykorzystują boom na AI jako przynętę do infekowania komputerów ransomware i innym złośliwym oprogramowaniem.

    Zamiast klasycznych kampanii phishingowych, oszuści tworzą fałszywe strony i instalatory podszywające się pod znane narzędzia AI. W jednym z przypadków pod nazwą „ChatGPT 4.0” kryło się ransomware Lucky_Gh0$t, które szyfruje pliki, usuwa większe dane i utrudnia odzyskanie systemu. Inne przypadki to złośliwe wersje narzędzi InVideo AI (z malware Numero) i Nova AI (z ransomware CyberLock), w których infekcja prowadzi do utraty dostępu do danych, uszkodzenia systemu lub żądania okupu – nawet do 50 tys. dolarów w kryptowalucie Monero.

    Wspólnym mianownikiem tych ataków jest próba ominięcia zabezpieczeń poprzez wykorzystanie legalnych komponentów AI oraz manipulacja zaufaniem użytkowników. Cyberprzestępcy celują zarówno w osoby prywatne, jak i firmy szukające nowoczesnych rozwiązań do automatyzacji, generowania treści czy konwersji leadów.

    Boom na AI to nie tylko szansa dla innowatorów, ale także nowe pole do nadużyć. W erze „AI dla wszystkich” użytkownicy muszą nauczyć się rozpoznawać fałszywe obietnice i krytycznie weryfikować źródła pobieranych aplikacji. Złota zasada pozostaje aktualna: jeśli coś wygląda zbyt dobrze, by było prawdziwe — prawdopodobnie takie właśnie jest.

  • Badanie MIT: ChatGPT zmienia sposób, w jaki działa nasz mózg – nie zawsze na lepsze

    Badanie MIT: ChatGPT zmienia sposób, w jaki działa nasz mózg – nie zawsze na lepsze

    Duże modele językowe, takie jak ChatGPT, zrewolucjonizowały sposób, w jaki piszemy, uczymy się i szukamy informacji. Ale najnowsze badanie MIT Media Lab stawia ważne pytanie: czy częste korzystanie z AI wpływa na nasz mózg – i to niekoniecznie pozytywnie?

    Eksperyment przeprowadzony przez neurologów i specjalistów od sztucznej inteligencji z Massachusetts Institute of Technology daje do myślenia. W warunkach kontrolowanych 54 ochotników poproszono o napisanie esejów na temat filantropii – jedni z pomocą ChatGPT, inni z wykorzystaniem wyszukiwarki Google, a reszta wyłącznie własnym umysłem. Uczestników podłączono do urządzeń EEG, które mierzyły aktywność mózgu w czasie pisania. Wyniki okazały się zaskakujące.

    AI jako kula u nogi?

    Grupa, która pisała samodzielnie, wykazywała najwyższy poziom zaangażowania poznawczego i najaktywniejszą pracę mózgu. Użytkownicy Google byli pośrodku – korzystali z zewnętrznego źródła wiedzy, ale nadal musieli selekcjonować informacje i samodzielnie je formułować. Tymczasem użytkownicy ChatGPT wykazali najniższą aktywność neuronową. Ich mózgi pracowały mniej intensywnie, a po kilku miesiącach – w ponownym teście – uczestnicy z tej grupy zapamiętywali mniej i gorzej identyfikowali się ze swoją pracą.

    Najbardziej wymowny był fakt, że osoby korzystające z ChatGPT miały trudności z przypomnieniem sobie, co dokładnie napisały. Co więcej – rzadziej utożsamiały się z esejem, który formalnie stworzyły. To z kolei może wskazywać na brak wewnętrznego przetworzenia treści, które zostały w dużej mierze wygenerowane, a nie samodzielnie wypracowane.

    Modele językowe a umiejętność krytycznego myślenia

    Od premiery ChatGPT w 2022 roku popularność dużych modeli językowych (LLM) eksplodowała. Stały się one wszechobecne w środowisku akademickim, pracy biurowej i edukacji. Narzędzia te przyspieszają pisanie, pomagają syntetyzować informacje i tłumaczyć złożone pojęcia. Ale pojawia się pytanie: czy ułatwianie procesów myślowych nie prowadzi przypadkiem do ich rozleniwienia?

    Z badań MIT wynika, że może tak być. Wskazują one, że stałe korzystanie z AI w roli pomocnika poznawczego – nawet jeśli efektywne – może z czasem wpływać negatywnie na rozwój umiejętności krytycznego myślenia i zapamiętywania. To szczególnie istotne w kontekście systemów edukacyjnych oraz młodych użytkowników, którzy dopiero kształtują swoje strategie poznawcze.

    Czy AI uczy nas myśleć – czy myśleć przestajemy?

    Zwolennicy LLM podkreślają, że narzędzia takie jak ChatGPT pomagają rozwijać nowe formy ekspresji i dostęp do wiedzy. Z perspektywy technologicznej nie sposób się z tym nie zgodzić – modele te doskonale sprawdzają się jako asystenci, edytorzy i korepetytorzy. Są szybkie, tanie i zawsze dostępne.

    Problem pojawia się, gdy AI zaczyna zastępować proces myślenia, zamiast go wspierać. Badanie MIT pokazuje, że różnica między „pomaganiem” a „wyręczaniem” jest znacząca – nie tylko poznawczo, ale i neurologicznie.

    Efektywność vs. głębia poznawcza

    To, co daje krótkoterminową produktywność, może w dłuższej perspektywie prowadzić do poznawczej stagnacji. Modele AI potrafią tworzyć teksty spójne, logiczne i przekonujące – ale to nie oznacza, że uczymy się lepiej. Wręcz przeciwnie – użytkownicy, którzy polegali wyłącznie na sobie, osiągali wyższe wyniki w ocenie jakości esejów (zarówno według ludzi, jak i AI), lepiej je zapamiętywali i wykazywali większe zaangażowanie poznawcze.

    Wynika z tego, że w dłuższej perspektywie, bycie zdanym na siebie może być bardziej rozwijające niż ciągłe poleganie na AI – nawet jeśli ta druga opcja wydaje się „efektywniejsza”.

    Wnioski z badań MIT mogą mieć istotne znaczenie dla branży technologicznej, edukacyjnej i HR. Coraz więcej firm implementuje generatywną AI w codziennej pracy – od copywritingu, przez analizy, po kodowanie. Tymczasem rodzi się pytanie: jak utrzymać równowagę między automatyzacją a aktywizacją poznawczą pracowników?

    Dla nauczycieli i decydentów edukacyjnych to także sygnał ostrzegawczy – nadmierne poleganie na AI może utrudniać rozwój niezależnego myślenia. Potrzebne są strategie dydaktyczne, które nie tylko pozwalają korzystać z AI, ale uczą, jak to robić świadomie – tak, by wspierać, a nie zastępować procesy poznawcze.

    Umiar i intencjonalność

    Jak w przypadku każdej technologii, kluczowe jest zrozumienie jej wpływu i świadome korzystanie. Modele językowe nie są z natury złe – ale ich użycie powinno być przemyślane. Jak pokazuje badanie MIT, pozostawienie części wysiłku intelektualnego po stronie człowieka nadal ma sens – zwłaszcza jeśli zależy nam na długofalowym rozwoju kompetencji poznawczych.

  • Czy ChatGPT zwiększa kreatywność w pracy? Tylko pod jednym warunkiem

    Czy ChatGPT zwiększa kreatywność w pracy? Tylko pod jednym warunkiem

    Wyniki nowego badania terenowego, opublikowanego w Journal of Applied Psychology, rzucają cień na popularny entuzjazm wobec generatywnej AI w pracy biurowej. Narzędzia takie jak ChatGPT mogą rzeczywiście zwiększać kreatywność pracowników – ale tylko pod jednym warunkiem: muszą oni wiedzieć, jak z tych narzędzi korzystać w sposób refleksyjny i strategiczny.

    Eksperyment przeprowadzony przez badaczy z Uniwersytetu Tulane oraz kilku innych amerykańskich uczelni był jednym z pierwszych, który przeniósł testy LLM-ów poza laboratoria i uczelniane klasy. Wspólnie z firmą technologiczną naukowcy obserwowali pracę 250 specjalistów podzielonych losowo na dwie grupy – jedna mogła używać ChatGPT, druga nie. Efekt? Pracownicy wspierani przez AI generowali więcej nowych i użytecznych pomysłów. Ale tylko ci, którzy aktywnie analizowali swoje zadania i adaptowali sposób myślenia do możliwości narzędzia, zyskali wyraźną przewagę.

    AI nie zastąpi myślenia

    Wyniki wpisują się w rosnącą liczbę dowodów na to, że generatywna AI nie jest magicznym rozwiązaniem, które samoistnie zwiększy produktywność i innowacyjność. Narzędzia takie jak ChatGPT mogą być katalizatorem, ale skuteczność zależy od kompetencji poznawczych użytkownika. W badaniu największe korzyści osiągali ci pracownicy, którzy stosowali tzw. strategie metapoznawcze – potrafili planować, reflektować nad własnymi działaniami i elastycznie dostosowywać swoje podejście do zadania.

    To ważna obserwacja z perspektywy firm, które masowo wdrażają generatywne modele językowe. Według badania Bitkom, już ponad połowa niemieckich pracowników korzysta z narzędzi AI w pracy – często bez oficjalnych wytycznych firmy. Można więc zakładać, że znaczna część tego użycia ma charakter pasywny, a efektywność takich działań może być ograniczona.

    Sama technologia to za mało

    Wiele organizacji traktuje dziś AI jako łatwo skalowalną dźwignię produktywności – szczególnie w kontekście prac umysłowych. Tymczasem badanie Tulane wskazuje, że wdrożenie technologii bez towarzyszących zmian kulturowych i kompetencyjnych może przynieść co najwyżej połowiczne efekty. Firmy, które chcą wykorzystywać AI do stymulowania innowacyjności, powinny inwestować nie tylko w narzędzia, ale też w rozwój umiejętności poznawczych pracowników.

    W praktyce oznacza to konieczność szkolenia zespołów nie tylko z obsługi narzędzi AI, ale również z tego, jak z nich korzystać świadomie – w sposób wspierający analizę problemów, elastyczność poznawczą i rozwiązywanie złożonych zadań. Krótkie wprowadzenie do promptowania nie wystarczy.Nowy model kompetencji

    Coraz więcej wskazuje na to, że sukces w erze AI będzie zależał nie tylko od znajomości technologii, ale też od zdolności do zarządzania własnym myśleniem. Koncepcja strategii metapoznawczych, obecna od lat w psychologii poznawczej, dziś zaczyna mieć bardzo praktyczne znaczenie w środowiskach pracy opartych na wiedzy. To umiejętność „myślenia o myśleniu” – planowania działań, kontrolowania błędów, oceny jakości własnych decyzji i adaptacji do zmieniających się warunków.

    Zarówno liderzy zespołów, jak i działy HR, powinni więc przestać myśleć o AI jako o narzędziu zwiększającym wydajność „z automatu”. W rzeczywistości to technologia, która wymaga zmiany stylu pracy – i to na poziomie mentalnym.

    Z perspektywy firm technologicznych i doradczych to jasny sygnał: model pracy oparty na AI nie może polegać wyłącznie na wdrażaniu narzędzi. Konieczne będzie rozwijanie systemów wsparcia dla pracowników – nie tylko w zakresie obsługi narzędzi, ale też budowania świadomości poznawczej, umiejętności planowania, monitorowania i krytycznej oceny swojej pracy. To kompetencje trudniejsze do skalowania niż licencja na API ChatGPT, ale w długim terminie mogą okazać się znacznie bardziej kluczowe.

    W przeciwnym razie wiele wdrożeń AI w firmach pozostanie powierzchownych – z efektami ograniczonymi do prostych automatyzacji i oszczędności czasu, zamiast prawdziwej innowacyjności.

  • Światowy wyścig AI: ChatGPT vs. DeepSeek. Czy Polska ma szansę włączyć się do tej globalnej rywalizacji?

    Światowy wyścig AI: ChatGPT vs. DeepSeek. Czy Polska ma szansę włączyć się do tej globalnej rywalizacji?

    Chiński sukces

    Chiński DeepSeek to model w pełni open-source (na licencji MIT), który dorównuje GPT4-o1 (mam na myśli model DeepSeek-R1, bo wcześniej jeszcze pojawił się V3). Zaburzył on dotychczasową hegemonię modeli GPT4-o1 (modeli pozwalających na głębokie wnioskowanie, czyli takie, które daje najwięcej wartości w zadaniach matematycznych, programowaniu czy skomplikowanych dedukcjach). Przewaga amerykańskich modeli została zaburzona przez tzw. czarnego konia, bo tak trzeba nazwać DeepSeeka. Ponadto chiński producent w swoim raporcie technicznym wykazał, że osiągnął docelowy efekt, używając tylko 2 tysięcy kart klasy Hopper do finalnego treningu, a nie dziesiątków tysięcy kart jak OpenAI/ Meta. Należy podkreślić, że koszt finalnego uczenia, liczący kilka milionów USD był wielokrotnie mniejszy od kosztów amerykańskich Big Techów, a koszty inferencji modeli DeepSeek okazały się rzędy wielkości niższe niż OpenAI (w zależności czy mówimy o DeepSeek V3 czy R1). To wszystko zaburzyło dotychczasowy porządek, wszedł nowy gracz, który nie jest słabszy jakościowo w większości zadań, jego uczenie jest tańsze, a do tego jego serwowanie/ inferencja dla jest tańsza dla konsumentów. Dodatkowo, jest to model open-source, czyli każdy, kto ma 16+ kart H100, może go samodzielnie odpalić i hostować dla własnych celów, Jest to kluczowe dla większości firm, bo zapewnia pełną kontrolę nad informacjami trafiającymi do modelu.

    Chińczycy tworząc model DeepSeek udowodnili, że potrafią dostosować się do warunków biznesowych w jakich działają. Karty jakimi dysponowali Chińczycy były wynikiem embarga USA – ograniczono eksport kart z wydajną pamięcią, więc pracowali na kartach o gorszych parametrach pamięci. Musieli także napisać dużo własnych optymalizacji procesu uczenia. Pamiętajmy jednak, że nie mieli wcale mało kart – do finalnego treningu użyli około 2000 kart klasy Hopper, jednak DeepSeek jako firma ma aż ok. 50 000 kart, czyli tyle ile wynosi limit zakupowy Polski w ramach nowej doktryny eksportowej USA. Należy jednak wziąć pod uwagę, że DeepSeek do inferencji swojego LLM-a używa kart chińskich, prawdopodobnie produkcji Huawei. Jednak do uczenia firma używała kart NVIDIA, to znaczy, że nie jest wcale tak łatwo odejść od środowiska obliczeniowego CUDA, które rozwija NVIDIA pod kątem wysoko skalowalnych obliczeń. Myślę, że na razie będzie następowała wymiana kart pod inferencje na chińskie, oczywiście jeśli się sprawdzą. Później możliwa będzie wymiana kart pod uczenie, które jest jednak o wiele bardziej złożonym procesem.

    Czy Polska ma szansę na rywalizację z USA i Chinami?

    Warto aby branża IT i decydenci odpowiedzialni za rozwój sztucznej inteligencji w Polsce zadali sobie pytanie – czy koniecznie potrzebujemy w naszym kraju dużych modeli językowych? Przykładowo modele DeepSeek v3/R1 mają ok. 700 mld parametrów, a do ich odpalenia potrzeba minimum 16 kart H100, z których każda jest warta ok. 150 000 złotych. Aby wyskalować całość do odpowiedniej wydajności, nawet dla małego zbioru użytkowników, należy daną liczbę zwiększyć do kilkudziesięciu kart. Konieczne są więc naprawdę duże środki na zakup, a do tego jeszcze trzeba dodać koszty energii elektrycznej, 70bNależy wziąć pod uwagę, że zdecydowana większość polskich małych, średnich i nawet dużych firm, nie potrzebuje asystenta do otwartej rozmowy na każdy temat. Bardziej przydatne są dla nich dedykowane LLM-y, które będą dotyczyć 10-20 konkretnych scenariuszy biznesowych. A taki cel da się osiągnąć strojąc mniejsze modele na domenowych danych, które są tańsze w utrzymaniu i tańsze w douczaniu. 

    Przewiduję, że modele ogólnego użytku jak DeepSeek, GPT4 będą powstawać, aby zachwycać ludzi dużym zróżnicowaniem kompetencji. Będę one głównie używane do pomocy w różnych zadaniach i problemach dnia codziennego. Natomiast tam, gdzie występuje ryzyko utraty przewagi konkurencyjnej bazującej na prywatnych danych, będziemy szli w dużo mniejsze modele szyte na miarę konkretnych firm lub instytucji. Szczególnie biorąc pod uwagę fakt, że dostosowanie DeepSeeka do mniejszych modeli drogą destylacji, np. do LLam-y 70B, odbywa się z dużą stratą jakościową dla języków rzadkich, takich jak język polski i inne mniej popularne języki UE. 

    W Polsce nie dysponujemy takim zapleczem technicznym jak Chiny czy USA. Możemy jednak budować mniejsze modele do 100 mld wag, które są porównywalne lub lepsze uwzględniając pewne kryteria (np. w obszarze znajomości tematów typowych dla naszej kultury czy historii), w porównaniu z takimi modelami jak DeepSeek.

    Polskie duże generatywne modele językowe – Polish LLMs

    Prace nad polskimi, dużymi, generatywnymi modelami językowymi zaczęły się około 2 lata temu. Pierwszym modelem był TRURL, który został stworzony przez VoiceLab.AI w 2023 i oparty był na LLamie 2. Polska firma technologiczna, która go zaprojektowała, jako jedna z pierwszych w kraju opracowała autorską technologię rozpoznawania mowy. TRURL to dostrojona wersja modelu LLama 2 – strojenie dotyczyło około 1mln próbek konwersacyjnych w języku polskim i angielskim. Reasumując, nie był to model wstępnie trenowany na polskich danych, czyli nie przeszedł językowej adaptacji.

    Na przełomie 2023/24 roku Politechnika Gdańska (PG) wraz z AI Labem z Ośrodka Przetwarzania Informacji – Państwowego Instytutu Badawczego (OPI PIB) podjęły się językowej adaptacji modeli LLama i opracowały polskojęzyczne generatywne modele językowe o nazwie Qra, które zostały utworzone na podstawie korpusu danych zawierającego teksty wyłącznie w języku polskim. Wykorzystany korpus liczył łącznie ponad 1TB danych. To pierwszy polski model generatywny wstępnie wytrenowany na tak dużym zasobie polskich tekstów, do którego wytrenowania użyto wielkich mocy obliczeniowych. Dla porównania ChatGPT w większości trenowany jest na danych anglojęzycznych, a jedynie ułamek procenta jego korpusu treningowego stanowią dane w języku polskim. 

    W wyniku współpracy OPI PIB i PG powstały trzy modele, które różnią się złożonością tj. Qra 1B, Qra 7B, Qra 13B. Modele Qra 7B oraz Qra 13B uzyskują istotnie lepszy wynik perplexity, czyli zdolności do modelowania języka w zakresie jego rozumienia i jego gramatyki, niż model Llama-2-7b (od firmy Meta) oraz Mistral-7B-v0.1 (Mistral-AI).

    Następnie w roku 2024 pojawiły się modele Bielik w co najmniej dwóch wersjach, rozwijane w ramach fundacji SpeakLeasch. Bielik V2 został opracowany na bazie modelu Mistral-7B, którego powiększono o dodatkowe bloki dekodera do ostatecznego rozmiaru 11 mld parametrów. Model był wstępnie trenowany na około 2TB polskich danych tekstowych oraz dodatkowo był strojony na milionach syntetycznych instrukcji pozyskanych z Mixtrala 8×22, proces uczenia był też uzupełniony o wychowanie na preferencjach. 

    W roku 2024 został uruchomiony przez Ministerstwo Cyfryzacji projekt PLLuM, angażując 6 partnerów świata nauki, który po około roku prac wydał rodzinę kilkunastu modeli o rozmiarach od 8 mld do 70 mld w wersjach base (fundamentalny), instruct (po strojeniu na instrukcjach) i chat (po wychowaniu na preferencjach). W ramach PLLuMa wykonywane były wszelkie etapu uczenia, tj.: 

    a) adaptacja językowa (kontynuowany wstępny trening) na korpusie liczącym ponad 150 mld tokenów, 

    b) strojenie na instrukcjach (gdzie większość to były instrukcje organiczne lub bazujące na organicznych danych), 

    c) uczenie na preferencjach zbudowanych ręcznie przez dziesiątki annotatorów.

    Podsumowując, zdecydowanie warto budować i rozwijać polskie LLM-y. Sprawdzają się one lepiej dla tekstów opublikowanych w naszym języku. Warto jednak zastanowić się, czy koniecznie musimy się ścigać z USA i Chinami w budowaniu olbrzymich modeli. Z naszych obserwacji wynika, że zdecydowana większość małych, średnich i nawet dużych firm, nie potrzebuje asystenta do otwartej rozmowy na każdy temat. Bardziej przydatne są dla nich dedykowane LLM-y, które będą dotyczyć 10-20 konkretnych scenariuszy biznesowych. A taki cel da się osiągnąć trenując mniejsze modele na domenowych danych, które są tańsze w utrzymaniu. Dodatkowo, tam gdzie występuje ryzyko utraty przewagi konkurencyjnej bazującej na prywatnych danych, wartość lokalnych, otwartych modeli o mniejszym rozmiarze będzie nie do pominięcia. Możemy w Polsce budować mniejsze modele do 100 mld wag, które są porównywalne lub lepsze od wielkich LLM-ów, uwzględniając pewne kryteria (np. w obszarze znajomości tematów typowych dla naszej kultury czy historii).


    Marek Kozłowski

    Autor: dr inż. Marek Kozłowski

    Kierownik AI Labu w Ośrodku Przetwarzania Informacji – Państwowym Instytucie Badawczym. W OPI PIB zajmuje się tworzeniem oprogramowania wzbogaconego inteligentnymi metodami przetwarzania danych (głównie danych tekstowych i obrazowych). Jego zainteresowania dotyczą przetwarzania języka naturalnego, eksploracji danych i uczenia maszynowego. Napisał ponad 40 publikacji naukowych z zakresu semantycznego przetwarzania tekstów i uczenia maszynowego. W swojej karierze brał udział w wielu komercyjnych projektach badawczych, które dotyczyły uczenia maszynowego dla firm takich jak np.: Samsung, France Telecom, Orange Labs, Millward Brown, Vive Textile Recycling czy Connectis. Brał udział w wielu międzynarodowych konkursach uczenia maszynowego m.in IEEE BigData 2019 Cup.

  • OpenAI wprowadza zakupy do ChatGPT. Czy zagrozi Google i Amazonowi?

    OpenAI wprowadza zakupy do ChatGPT. Czy zagrozi Google i Amazonowi?

    OpenAI coraz wyraźniej rozszerza ambicje ChatGPT poza ramy klasycznej AI do rozmów. Najnowsze aktualizacje ChatGPT Search przynoszą funkcjonalność, która może znacząco zmienić sposób, w jaki użytkownicy szukają i kupują produkty online. W centrum zmian znajduje się nowa funkcja rekomendacji zakupowych, działająca bez reklam i sponsorowanych wyników — przynajmniej na razie.

    Zakupy wprost z ChatGPT

    Użytkownicy, którzy wpisują zapytania o produkty, otrzymują obecnie spersonalizowane rekomendacje, zdjęcia, recenzje i linki do sklepów internetowych. System przetwarza pytania zadawane naturalnym językiem, stawiając na intuicyjność i szybkość odpowiedzi. Początkowy nacisk położono na kategorie popularne w e-commerce, takie jak moda, uroda, wyposażenie domu oraz elektronika użytkowa.

    Co istotne, dane produktowe — takie jak ceny i opisy — pochodzą ze źródeł zewnętrznych i są agregowane w sposób organiczny. W odróżnieniu od standardowych wyszukiwarek, OpenAI nie wprowadziło jeszcze mechanizmu reklamowego ani płatnych wyników, co daje użytkownikom wrażenie większej autentyczności i neutralności rekomendacji.

    Więcej niż wyszukiwarka

    Aktualizacja ChatGPT Search to nie tylko ukłon w stronę zakupów. OpenAI dodało także sugestie popularnych wyszukiwań podczas wpisywania zapytań — rozwiązanie dobrze znane użytkownikom Google — oraz integrację wyszukiwarki z WhatsAppem. Użytkownicy mogą teraz uzyskiwać aktualne informacje o produktach w trakcie zwykłych rozmów.

    Ważnym krokiem będzie także rozwinięcie funkcji pamięci w wersjach Pro i Plus ChatGPT. Dzięki niej chatbot będzie mógł lepiej personalizować rekomendacje, uwzględniając historię wcześniejszych rozmów. To ruch, który potencjalnie otwiera drogę do głębszego, bardziej kontekstowego e-commerce — takiego, który nie tylko odpowiada na pytanie, ale realnie zna potrzeby użytkownika.

    OpenAI a przyszłość handlu online

    Rozbudowa ChatGPT o funkcje zakupowe stawia OpenAI w ciekawym miejscu na styku wyszukiwania i handlu. Model, w którym użytkownik pozostaje w rozmowie, otrzymując natychmiastowe rekomendacje bez konieczności przeskakiwania między stronami, wpisuje się w trend minimalizowania frikcji w procesie zakupowym. Jednocześnie brak reklam pokazuje, że OpenAI — przynajmniej na starcie — chce budować zaufanie, zanim zdecyduje się na monetyzację poprzez partnerstwa czy sponsoring

    W szerszym kontekście to także wyraźny sygnał dla Google i Amazona: przyszłość wyszukiwania może nie polegać tylko na „liście linków”, ale na rozmowie i personalizacji, dostosowanej do kontekstu użytkownika w czasie rzeczywistym. Jeśli eksperyment OpenAI okaże się udany, rynek wyszukiwarek i platform zakupowych może wkrótce wejść w fazę głębokiej transformacji.

  • Czy OpenAI zagarnie biznes wyszukiwarek dla siebie? W Europie ma już 41 mln użytkowników

    Czy OpenAI zagarnie biznes wyszukiwarek dla siebie? W Europie ma już 41 mln użytkowników

    W ciągu ostatnich sześciu miesięcy ChatGPT Search, funkcja wyszukiwania w ChatGPT, odnotowała w Europie imponujący wzrost liczby użytkowników. Zgodnie z raportem OpenAI Ireland Limited, średnia miesięczna liczba aktywnych użytkowników wzrosła z 11,2 miliona do 41,3 miliona, co oznacza niemal czterokrotny wzrost . Jeśli trend ten się utrzyma, ChatGPT Search może wkrótce przekroczyć próg 45 milionów użytkowników miesięcznie, co wiąże się z dodatkowymi obowiązkami wynikającymi z unijnej Ustawy o usługach cyfrowych (DSA).​

    ChatGPT Search a obowiązki wynikające z DSA

    DSA nakłada szczególne obowiązki na tzw. „bardzo duże platformy internetowe” (VLOP) oraz „bardzo duże wyszukiwarki internetowe” (VLOSE), czyli podmioty posiadające ponad 45 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie w UE . Obowiązki te obejmują m.in. umożliwienie użytkownikom rezygnacji z systemów rekomendacji opartych na profilowaniu, udostępnianie określonych danych badaczom i władzom oraz przeprowadzanie zewnętrznych audytów . Naruszenie tych przepisów może skutkować grzywnami sięgającymi 6% globalnego obrotu firmy.

    Porównanie z Google: skala i dokładność

    Mimo dynamicznego wzrostu, ChatGPT Search nadal pozostaje daleko w tyle za Google pod względem liczby wyszukiwań. Według analiz, Google obsługuje około 373 razy więcej zapytań niż ChatGPT Search . Dodatkowo, badania wskazują na niższą dokładność odpowiedzi ChatGPT Search w porównaniu z tradycyjnymi wyszukiwarkami, zwłaszcza w kontekście cytowania źródeł i prezentowania aktualnych informacji .​

    Szybki wzrost liczby użytkowników ChatGPT Search w Europie świadczy o rosnącym zainteresowaniu użytkowników alternatywnymi metodami wyszukiwania informacji, opartymi na sztucznej inteligencji. Jednakże, aby utrzymać ten trend i sprostać nowym wyzwaniom regulacyjnym, OpenAI będzie musiało zainwestować w poprawę dokładności odpowiedzi, transparentność algorytmów oraz zgodność z przepisami DSA. Dla rynku wyszukiwarek oznacza to początek nowej ery, w której tradycyjne modele wyszukiwania będą musiały konkurować z bardziej konwersacyjnymi i kontekstowymi podejściami do prezentowania informacji.​

  • OpenAI rzuca wyzwanie konkurencji – GPT-4.1 rewolucjonizuje rynek AI

    OpenAI rzuca wyzwanie konkurencji – GPT-4.1 rewolucjonizuje rynek AI

    OpenAI ponownie zaskakuje branżę technologiczną, wprowadzając na rynek swój najnowszy model AI – GPT-4.1. Wraz z mniejszymi wariantami, GPT-4.1 mini i GPT-4.1 nano, firma obiecuje znaczące ulepszenia w kluczowych obszarach, takich jak kodowanie, precyzja w wykonywaniu instrukcji oraz zdolność do analizowania długich kontekstów. Nowe modele, dostępne wyłącznie poprzez API OpenAI, wyprzedzają dotychczasowy flagowy model, GPT-4o, w niemal każdym aspekcie.

    Skok jakościowy w możliwościach

    GPT-4.1 imponuje przede wszystkim rozszerzonym oknem kontekstowym, obsługującym do 1 miliona tokenów. To znacząca zmiana, otwierająca nowe możliwości w analizie i przetwarzaniu obszernych dokumentów oraz złożonych zbiorów danych. Dodatkowo, model został zaktualizowany o wiedzę do czerwca 2024 roku, co zapewnia mu dostęp do najświeższych informacji. Według OpenAI, GPT-4.1 osiągnął 21% poprawę w kodowaniu w porównaniu do GPT-4o oraz 27% w stosunku do wcześniejszej wersji testowej GPT-4.5. Ulepszenia w zakresie rozumienia kontekstu i wykonywania instrukcji mają kluczowe znaczenie dla rozwoju zaawansowanych agentów AI.

    Sam Altman, OpenAI
    Sam Altman, OpenAI / źródło: IDEAS NCBR

    Praktyczne zastosowanie kluczem do sukcesu

    Sam Altman, dyrektor generalny OpenAI, podkreśla, że firma skupiła się przede wszystkim na użyteczności nowych modeli w realnych zastosowaniach. „Benchmarki są silne, ale skupiliśmy się na użyteczności w świecie rzeczywistym, a deweloperzy wydają się bardzo zadowoleni” – napisał Altman na platformie X. To podejście może wskazywać na rosnące znaczenie praktycznego zastosowania AI w branży technologicznej, gdzie efektywność i realne korzyści stają się kluczowymi czynnikami sukcesu.

    Konkurencyjność i przyszłość rynku AI

    Wprowadzenie GPT-4.1 to nie tylko krok naprzód w rozwoju technologii, ale także sygnał dla konkurencji. OpenAI zaznacza, że nowe modele są dostępne po „znacznie niższych kosztach” w porównaniu do GPT-4.5, co może wpłynąć na dynamikę rynku. Decyzja o wycofaniu wersji GPT-4.5 z API w lipcu, ze względu na „ulepszoną lub podobną wydajność” nowych modeli, podkreśla determinację firmy w dążeniu do doskonałości i optymalizacji kosztów.

    Premiera GPT-4.1 wyznacza nowy standard w dziedzinie sztucznej inteligencji. Zwiększone możliwości w kodowaniu, rozumieniu kontekstu i wykonywaniu instrukcji otwierają drzwi do tworzenia bardziej zaawansowanych i efektywnych aplikacji AI. Skupienie OpenAI na praktycznym zastosowaniu technologii oraz optymalizacja kosztów mogą wpłynąć na kształtowanie przyszłości rynku AI.

    Warto również zwrócić uwagę na rosnącą konkurencję w sektorze AI, gdzie inne firmy technologiczne również intensywnie pracują nad rozwojem swoich modeli. OpenAI, wprowadzając GPT-4.1, umacnia swoją pozycję lidera, ale przyszłość rynku będzie zależeć od dalszych innowacji i adaptacji do zmieniających się potrzeb użytkowników.