{"id":894359,"date":"2023-07-12T09:48:29","date_gmt":"2023-07-12T09:48:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/?page_id=894359"},"modified":"2025-12-05T13:54:45","modified_gmt":"2025-12-05T13:54:45","slug":"techchatter-odcinek-specjalny-zanim-napiszesz-pierwszy-prompt-czyli-wstep-do-sztucznej-inteligencji","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/","title":{"rendered":"Techchatter pierwszy odcinek specjalny. Zanim napiszesz pierwszy prompt, czyli wst\u0119p do sztucznej inteligencji."},"content":{"rendered":"\n<p><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-cg-blocks-hero-picture-card undefined  heroPictureCard heroPictureCardLogTitle \"><div class=\"heroPictureCardBgs\"><picture><source srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png?w=2880&amp;quality=70 1x, https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png?w=2880&amp;quality=70 2x\" media=\"(min-width: 1500px)\"\/><source srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png?w=1440&amp;quality=70 1x, https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png?w=2880&amp;quality=70 2x\" media=\"(min-width: 992px)\"\/><source srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png?w=1024&amp;quality=70 1x, https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png?w=1024&amp;quality=70 2x\" media=\"(min-width: 768px)\"\/><source srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png?w=768&amp;quality=70 1x, https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png?w=768&amp;quality=70 2x\" media=\"(min-width: 0)\"\/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png\" class=\"desktopImage\" alt=\"u\u015bci\u015bni\u0119te d\u0142onie robota i cz\u0142owieka\" style=\"object-fit:cover;object-position:50% 50%\" loading=\"eager\"\/><\/picture><picture><source srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png?w=2880&amp;quality=70 1x, https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png?w=2880&amp;quality=70 2x\" media=\"(min-width: 1500px)\"\/><source srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png?w=1440&amp;quality=70 1x, https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png?w=2880&amp;quality=70 2x\" media=\"(min-width: 992px)\"\/><source srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png?w=1024&amp;quality=70 1x, https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png?w=1024&amp;quality=70 2x\" media=\"(min-width: 768px)\"\/><source srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png?w=768&amp;quality=70 1x, https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png?w=768&amp;quality=70 2x\" media=\"(min-width: 0)\"\/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png\" class=\"mobileImage\" alt=\"u\u015bci\u015bni\u0119te d\u0142onie robota i cz\u0142owieka\" style=\"object-fit:cover;object-position:50% 50%\" loading=\"eager\"\/><\/picture><\/div><div class=\"heroPictureCardHeaderShape\"><\/div><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-md-10 col-lg-10 LongTitle\"><div class=\"heroPictureCardBox\"><div class=\"heroPictureCardBoxTitle\"><h1 data-maxlength=\"144\">Podcast techchatter<br>pierwszy odcinek specjalny<\/h1><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"small-device\"><div class=\"logoWrapperLongTitle\"> <\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-group undefined section section--article-content\"><div class=\"article-main-content\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 col-md-11 col-lg-10 offset-md-1 offset-lg-1\"><div class=\"article-text article-quote-text\">\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-zanim-napiszesz-pierwszy-prompt-czyli-wstep-do-sztucznej-inteligencji-odcinek-specjalny\"><strong>Zanim napiszesz pierwszy prompt, czyli wst\u0119p do sztucznej inteligencji<\/strong> (odcinek specjalny).<\/h2>\n\n\n\n<p>Sztuczna inteligencja to bardzo pojemne has\u0142o. AI coraz bardziej wype\u0142nia nasz\u0105 codzienn\u0105 przestrze\u0144 &#8211; od inteligentnych urz\u0105dze\u0144 w naszym domu, przez inteligentne rozwi\u0105zania w miejscu pracy, po inteligentne rozwi\u0105zania infrastruktury u\u017cyteczno\u015bci publicznej.<\/p>\n\n\n\n<p>Natomiast to, co w ostatnich miesi\u0105cach najbardziej rozpali\u0142o ca\u0142y \u015bwiat to rozw\u00f3j modeli generatywnych takich, jak Chat GPT czy Dall-e.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Zapraszamy do s\u0142uchania!<\/h4>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-rich is-provider-spotify wp-block-embed-spotify wp-embed-aspect-21-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Spotify Embed: Zanim napiszesz pierwszy prompt, czyli wst\u0119p do sztucznej inteligencji (odcinek specjalny)\" style=\"border-radius: 12px\" width=\"100%\" height=\"152\" frameborder=\"0\" allowfullscreen allow=\"autoplay; clipboard-write; encrypted-media; fullscreen; picture-in-picture\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/open.spotify.com\/embed\/episode\/7idKbbJ5uKm5Gqc5poLIxs?utm_source=oembed\"><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--1\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/open.spotify.com\/episode\/7idKbbJ5uKm5Gqc5poLIxs\">Spotify<\/a><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--2\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/podcasts.apple.com\/pl\/podcast\/zanim-napiszesz-pierwszy-prompt-czyli-wst%C4%99p-do-sztucznej\/id1599140666?i=1000620972629\">Apple Podcast <\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:29px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--3\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/TechChatter-Capgemini-S02E11-v1.0.mp3\">Pos\u0142uchaj w przegl\u0105darce <\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:35px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>W pierwszym odcinku edycji specjalnej TechChattera tworzonej wsp\u00f3lnie z serwisem <strong>Niebezpiecznik.pl<\/strong> poruszamy m.in. tematy:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>dlaczego boom na AI mamy w\u0142a\u015bnie teraz i co do niego doprowadzi\u0142o<\/li>\n\n\n\n<li>jak bardzo modele generatywne s\u0105 zbli\u017cone do ludzkiej inteligencji<\/li>\n\n\n\n<li>na podstawie jakich danych ucz\u0105 si\u0119 modele j\u0119zykowe i jak to wp\u0142ywa na poprawno\u015b\u0107 ich odpowiedzi<\/li>\n\n\n\n<li>jak wygl\u0105da obszar regulacji prawnej narz\u0119dzi opartych o modele generatywne<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Eksperci Capgemini:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Damian Serwata <\/strong>&#8211; W Capgemini od 4 lat oddany pracy nad gam\u0105 rozwi\u0105za\u0144 wykorzystuj\u0105cych algorytmy sztucznej inteligencji w biznesie. Aktywnie zaanga\u017cowany w opracowanie narz\u0119dzi z obszar\u00f3w widzenia komputerowego (CV) oraz przetwarzania j\u0119zyka naturalnego (NLP), wykorzystuj\u0105c zar\u00f3wno g\u0142\u0119bokie uczenie (DL), jak i klasyczne metody uczenia maszynowego. W wolnym czasie, poza tematami z domeny SI, fascynuje si\u0119 neuronauk\u0105 oraz nauk\u0105 o z\u0142o\u017cono\u015bci. W ramach doktoratu na Politechnice Wroc\u0142awskiej bada metody symulacji procesu uczenia si\u0119 ludzi w kontekstach spo\u0142ecznych.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Wojciech Sarnowski<\/strong> &#8211; Senior Data Scientist, dr nauk matematycznych, od wielu lat realizuj\u0105cy projekty z r\u00f3\u017cnych dziedzin uczenia maszynowego, m.in. przetwarzania j\u0119zyka naturalnego czy rozpoznawania obraz\u00f3w. Z zami\u0142owania podr\u00f3\u017cnik i biegacz.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Prowadz\u0105cy: <\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>Jakub Orlik<\/strong> &#8211; Trener techniczny z Niebezpiecznik.pl, absolwent Wydzia\u0142u Matematyki i Informatyki UAM w Poznaniu, maj\u0105cy na koncie prace dyplomowe o kryptologii bezpiecze\u0144stwie aplikacji webowych. Od lat realizuje si\u0119 jako programista aplikacji internetowych. Fascynuj\u0105 go wszelakie nieoczywiste sposoby, w jakie technologia wp\u0142ywa ludzkie decyzje, samopoczucie i bezpiecze\u0144stwo. Z w\u0142asnej inicjatywy prowadzi\u0142 warsztaty z ochrony przed atakami cyfrowymi dla pracownik\u00f3w szk\u00f3\u0142 oraz dla m\u0142odzie\u017cy. W trakcie ich prowadzenia odkry\u0142 w sobie uznawan\u0105 za niepowszechn\u0105 w\u015br\u00f3d informatyk\u00f3w zdolno\u015b\u0107 do czerpania przyjemno\u015bci z prowadzenia przem\u00f3wie\u0144 publicznych. \u0141\u0105czy odkryte w sobie cechy i umiej\u0119tno\u015bci, aby pom\u00f3c obywatelom cyfrowego \u015bwiata sprawia\u0107, by technologia rozwi\u0105zywa\u0142a wi\u0119cej problem\u00f3w, ni\u017c tworzy.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Linki do polecanych materia\u0142\u00f3w:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.udemy.com\/course\/complete-ai-guide\/\">https:\/\/www.udemy.com\/course\/complete-ai-guide\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/hollobit\/GenAI_LLM_timeline\">https:\/\/github.com\/hollobit\/GenAI_LLM_timeline<\/a><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"State of GPT | BRK216HFS\" width=\"960\" height=\"540\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/bZQun8Y4L2A?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Yann LeCun and Andrew Ng: Why the 6-month AI Pause is a Bad Idea\" width=\"960\" height=\"540\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/BY9KV8uCtj4?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Possible End of Humanity from AI?  Geoffrey Hinton at MIT Technology Review&#039;s EmTech Digital\" width=\"960\" height=\"540\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/sitHS6UDMJc?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Je\u015bli odcinek Ci si\u0119 spodoba\u0142, daj nam o tym zna\u0107, wystawiaj\u0105c ocen\u0119 w Spotify lub Apple Podcasts.<\/p>\n\n\n\n<p>Podcast Capgemini Polska<\/p>\n\n\n\n<p>Produkcja: Cleverhearted Showrunners<\/p>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-how-we-do-it section section--howwedoit block-howwedoit\"><div class=\"container\"><div class=\"section-content\">\n<div class=\"wp-block-cg-blocks-card-howwedoit expanders\"><div class=\"box card-regulated-agreements card-howwedoit\"><div class=\"expander-box filter-box tag-active \"><div class=\"expander-title\" tabindex=\"0\" role=\"button\" aria-pressed=\"false\" aria-expanded=\"false\"><h3 class=\"expander-heading-title\">Transkrypcja<\/h3><\/div><div class=\"expander-content\"><p><strong>JAKUB ORLIK: Czym jest AI? Czym r\u00f3\u017cni si\u0119 od naszej ludzkiej inteligencji? Co sprawi\u0142o, \u017ce w\u0142a\u015bnie teraz modele j\u0119zykowe sta\u0142y si\u0119 tak popularne? Do jakich zada\u0144 te modele si\u0119 doskonale nadaj\u0105, a przy jakich zastosowaniach lepiej zachowa\u0107 ostro\u017cno\u015b\u0107? W tym odcinku TechChatter, Damian Serwata, programista pracuj\u0105cy od lat nad projektami wykorzystuj\u0105cymi sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 i Wojtek Sarnowski, doktor nauk matematycznych, pomog\u0105 nam usystematyzowa\u0107 nasz\u0105 wiedz\u0119 o AI i odpowiedzie\u0107 na powy\u017csze pytania.\u00a0<\/strong><br><strong>Cze\u015b\u0107! S\u0142uchasz drugiego sezonu podcastu TechChatter, audycji Capgemini Polska, w kt\u00f3rej eksplorujemy \u015bwiat technologii. Do\u0142\u0105cz do rozmowy naszych ekspert\u00f3w i ekspertek. Pos\u0142uchaj, co tworzymy tutaj, w Polsce. Odkryj z nami projekty, kt\u00f3re kszta\u0142tuj\u0105 przysz\u0142o\u015b\u0107 i przekonaj si\u0119, jak interesuj\u0105ca mo\u017ce by\u0107 praca w sektorze IT. To co? Zaczynamy?\u00a0<\/strong><br><strong>JAKUB ORLIK: No ci\u0119\u017cko jest nie s\u0142ysze\u0107 dzisiaj o tej sztucznej inteligencji i mam wra\u017cenie, \u017ce ka\u017cdy rozumie to inaczej. Jakby\u015b m\u00f3g\u0142 nam, Damian, da\u0107 tak\u0105 podstaw\u0119, tak\u0105 definicj\u0119, czym s\u0105 te modele generatywnej sztucznej inteligencji?<\/strong><br><strong>DAMIAN SERWATA: <\/strong>My\u015bl\u0119, \u017ce warto by\u0142oby tutaj zacz\u0105\u0107 od zdefiniowania w og\u00f3le tego terminu \u201csztuczna inteligencja\u201d, kt\u00f3ry w takiej og\u00f3lnej wersji mo\u017cemy rozumie\u0107 jako pewn\u0105 dziedzin\u0119 rozwi\u0105za\u0144 staraj\u0105cych si\u0119 czy te\u017c zaprogramowanych do symulowania wybranych proces\u00f3w ludzkiej inteligencji, ludzkiego umys\u0142u. I cz\u0119sto ta nazwa jest u\u017cywana te\u017c do opisu r\u00f3\u017cnych zaawansowanych program\u00f3w komputerowych, system\u00f3w komputerowych. Wi\u0119kszo\u015b\u0107 z tych rozwi\u0105za\u0144 w dzisiejszych czasach jest oparta o podej\u015bcie uczenia maszynowego, czyli <em>machine learning<\/em>. To podej\u015bcie tak naprawd\u0119 oparte jest o dostarczanie algorytmowi du\u017cej liczby danych zawieraj\u0105cych pewne wzorce, kt\u00f3rych to wzorc\u00f3w algorytm ma za zadanie si\u0119 nauczy\u0107, kt\u00f3re ma za zadanie rozpozna\u0107. I podzbiorem tych rozwi\u0105za\u0144 zar\u00f3wno sztucznej inteligencji, jak i tego w\u0119\u017cszego grona algorytm\u00f3w <em>machine learning<\/em> s\u0105 modele generatywne, kt\u00f3rych celem jest tak naprawd\u0119, jak sama nazwa wskazuje, generowanie nowych tre\u015bci na podstawie wcze\u015bniej przeanalizowanych danych i wydobytych wzorc\u00f3w. I te modele ucz\u0105 si\u0119 generowa\u0107 te nowe informacje, now\u0105 tre\u015b\u0107 na zasadzie prawdopodobie\u0144stwa wyst\u0119powania pewnych wzorc\u00f3w, na zasadzie odkrywania pewnych statystycznych pattern\u00f3w, kt\u00f3re w tych danych odnajduj\u0105. No i tutaj mamy tak naprawd\u0119 bardzo du\u017co r\u00f3\u017cnych rozwi\u0105za\u0144, kt\u00f3re mog\u0105 t\u0105 generatywn\u0105 AI reprezentowa\u0107. To s\u0105 zar\u00f3wno modele, kt\u00f3re generuj\u0105 tekst, generuj\u0105 zdj\u0119cia, obrazy, mog\u0105 te\u017c generowa\u0107 audio. W konsekwencji jest to trudniejsze zadanie, ale r\u00f3wnie\u017c s\u0105 podejmowane pr\u00f3by generowania wideo, jako z\u0142o\u017cenie tych obraz\u00f3w i audio oraz by\u0107 mo\u017ce te\u017c troch\u0119 bardziej zaawansowane problemy, takie jak generowanie struktury bia\u0142ek. Tutaj bardzo popularnym rozwi\u0105zaniem, kt\u00f3re zdoby\u0142o uznanie, jest przygotowany przez firm\u0119 DeepMind, algorytm model Alpha Fold.\u00a0<br><strong>JAKUB ORLIK: I ten boom na t\u0119 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, mam wra\u017cenie, teraz jest tak powszechny i nag\u0142y. Ja sam by\u0142em zaskoczony, \u017ce nagle z ka\u017cdej strony, no strach otworzy\u0107 lod\u00f3wk\u0119, \u017ceby nie dowiedzie\u0107 si\u0119 o jakich\u015b nowych rozwi\u0105zaniach dotycz\u0105cych AI. Czy to si\u0119 pojawi\u0142o znik\u0105d? Czemu akurat teraz? Co za tym stoi?\u00a0<\/strong><br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Nie pojawi\u0142o si\u0119 to znik\u0105d oczywi\u015bcie. Stoi za tym wiele, wiele lat ludzkiej pracy. Wydaje mi si\u0119, \u017ce mo\u017cna powiedzie\u0107, i\u017c takie pocz\u0105tki sztucznej inteligencji to lata 50 XX wieku, gdzie przedstawiono koncepcj\u0119 maszyny, kt\u00f3ra b\u0119dzie w stanie na\u015bladowa\u0107 ludzk\u0105 inteligencj\u0119. Pojawiaj\u0105 si\u0119 pierwsze sieci neuronowe, przyk\u0142ad tzw. perceptron rozemberata. Pierwsze te systemy bardziej opiera\u0142y si\u0119 na takich regu\u0142ach decyzyjnych. Je\u015bli na wyj\u015bciu dostaniemy sygna\u0142 X, to powinna by\u0107 wybrana akcja Y. Dopiero nieco p\u00f3\u017aniej pojawiaj\u0105 si\u0119 rozwi\u0105zania, o kt\u00f3rych Damian wspomnia\u0142, czyli <em>machine learning<\/em>, uczenie maszynowe. To tak gdzie\u015b powiedzmy lata 80. Wtedy te\u017c rozwija\u0142y si\u0119 nieco mocniej sieci neuronowe. Pojawia si\u0119 algorytm propagacji wstecznej, taki bardzo wa\u017cny, \u017ceby m\u00f3c te sieci dobrze uczy\u0107. Dalszy krok to tak powiedzia\u0142bym gdzie\u015b pocz\u0105tek XXI wieku, gdy wraz z rewolucj\u0105 cyfrow\u0105 pojawiaj\u0105 si\u0119 bardzo du\u017ce wolumeny danych, rozwija si\u0119 Internet, tworzymy takie \u015brodowisko, kt\u00f3re jest w stanie nam produkowa\u0107 rozwi\u0105zania w zakresie sztucznej inteligencji. Gdzie\u015b na prze\u0142omie pierwszej i drugiej dekady my\u015bl\u0119, \u017ce AI, sztuczna inteligencja wchodzi do mainstreamu, staje si\u0119 taka powszechnie rozpoznawalna, znana. W tym momencie do gry wchodz\u0105 te\u017c tacy wielcy gracze jak Microsoft, jak Facebook czy Google. Pojawiaj\u0105 si\u0119 pot\u0119\u017cne inwestycje w takie rozwi\u0105zania w zakresie np. przetwarzania j\u0119zyka naturalnego, w zakresie rozpoznawania obrazu, tzw. <em>reinforcement learning<\/em> na przyk\u0142ad lub te\u017c system\u00f3w rekomendacyjnych. W po\u0142owie zesz\u0142ej dekady badacze opracowali tzw. mechanizm atencji, prze\u0142omow\u0105 metod\u0119, kt\u00f3ra nam zrobi\u0142a spory ferment, je\u015bli chodzi o rozwi\u0105zania w zakresie przetwarzania j\u0119zyka naturalnego. Ten mechanizm jest takim j\u0105drem modeli, kt\u00f3re znamy pod has\u0142em \u201c\u2018generatywne AI\u201d. Dlaczego to jest takie wa\u017cne? Atencja jest w stanie dobrze modelowa\u0107 relacje mi\u0119dzy s\u0142owami w zdaniu. Jest w stanie wy\u0142apa\u0107 kontekst, dobrze opisa\u0107 ka\u017cde s\u0142owo. Dobrym przyk\u0142adem mog\u0105 by\u0107 homonimy, np. s\u0142owo \u201czamek\u201d mo\u017ce mie\u0107 wiele znacze\u0144. Dla ludzi, je\u017celi wypowiemy pewne zdania, b\u0119dzie jasne, o jakim kontek\u015bcie mowa. Dla algorytm\u00f3w nie jest to takie proste, jak si\u0119 okazuje. Atencja zosta\u0142a w taki spektakularny spos\u00f3b wykorzystana w modelach zwane transformery i to jest w\u0142a\u015bciwie taki prawdziwy prze\u0142om. Wszystkie te modele, m.in. s\u0142ynny czat GPT, wykorzystuj\u0105 architektur\u0119, kt\u00f3ra zosta\u0142a zaproponowana w transformerze. J\u0105drem transformera jest wspomniana przeze mnie atencja.\u00a0<br><strong>DAMIAN SERWATA: <\/strong>My\u015bl\u0119, \u017ce do tego, co wspomnia\u0142 Wojtek, warto by by\u0142o doda\u0107 jeszcze, \u017ce ta architektura transformera to nie jest jedyna architektura zaproponowana w ostatnich latach w tej szerokiej gamie rozwi\u0105za\u0144 modeli generatywnych. Pierwsza z takich architektur zaproponowana zosta\u0142a architektura GAN, czyli <em>Generative Adversarial Network<\/em> i Jan Goodfellow, kt\u00f3ry przygotowa\u0142 to rozwi\u0105zanie, jest to ciekawa anegdota, wpad\u0142 na to w trakcie imprezy z kolegami w barze. Powiedzia\u0142 im o swoim pomy\u015ble. Oni powiedzieli mu, \u017ce je\u015bli jest taki m\u0105dry, to niech spr\u00f3buje to zrobi\u0107. Wi\u0119c wyszed\u0142 z piwa i zaproponowa\u0142, napisa\u0142 t\u0105 architektur\u0119, wymy\u015bli\u0142 ten pomys\u0142 jeszcze tego wieczoru. Jest to o tyle ciekawe rozwi\u0105zanie, \u017ce sk\u0142ada\u0142o si\u0119 ono z dw\u00f3ch sieci neuronowych, jednej generatywnej i drugiej dyskryminatywnej, kt\u00f3re mia\u0142y za zadanie konkurowa\u0107 ze sob\u0105. Sie\u0107 generatywna mia\u0142a tworzy\u0107 now\u0105 tre\u015b\u0107, sie\u0107 dyskryminatywna mia\u0142a t\u0119 sie\u0107 oceni\u0107, mia\u0142a rozr\u00f3\u017cni\u0107, czy przygotowany <em>content <\/em>jest faktycznie stworzony przez cz\u0142owieka, czy przez algorytm. I w taki spos\u00f3b, przez tak\u0105 konkurencj\u0119 dw\u00f3ch sieci neuronowych, zosta\u0142y opracowane jedne z pierwszych takich rozwi\u0105za\u0144. Innym rodzajem takich modeli, kt\u00f3re te\u017c \u015bwietnie sprawdzaj\u0105 si\u0119, je\u015bli chodzi o generowanie obraz\u00f3w, s\u0105 modele dyfuzyjne. To s\u0105 rozwi\u0105zania zaproponowane w 2014-2015 roku, tak\u017ce min\u0119\u0142o ju\u017c od tego czasu kilka lat. Tak naprawd\u0119 one dojrzewa\u0142y przez jaki\u015b okres czasu. To wynika\u0142o te\u017c z tego, \u017ce do poprawnego dzia\u0142ania tych modeli wymagana jest ogromna liczba danych ucz\u0105cych i zbieranie czy tekst\u00f3w, czy obraz\u00f3w, na podstawie kt\u00f3rych te modele potrafi\u0105 si\u0119 uczy\u0107, nie jest ani prostym, ani szybkim zadaniem.\u00a0<br><strong>JAKUB ORLIK: Jak s\u0142ucham Waszych wypowiedzi, nachodzi mnie taka refleksja, kt\u00f3ra te\u017c jest zahaczona troszeczk\u0119 o to, jak ostatnio by\u0142em u fryzjera i fryzjerka si\u0119 mnie spyta\u0142a, czym jest ta sztuczna inteligencja. My\u015bl\u0119, \u017ce jakbym jej opowiada\u0142 o tych transformerach i tak dalej, to ona by my\u015bla\u0142a, \u017ce w\u0142a\u015bnie kto\u015b tam, jaki\u015b robot si\u0119 w samoch\u00f3d zmienia i on nam odpowiada na pytania czy co\u015b takiego. Ale pojawiaj\u0105 si\u0119 obawy w\u015br\u00f3d r\u00f3\u017cnych os\u00f3b, tak\u017ce laik\u00f3w, \u017ce ta sztuczna inteligencja mo\u017ce wyj\u015b\u0107 z kontenera, jakby uciec z serwera i przej\u015b\u0107 na jakie\u015b inne, bo dopisujemy do niej du\u017co takich ludzkich cech. Z tego, co Wy opisywali\u015bcie, w oczywisty spos\u00f3b wynika, \u017ce to jest w\u0142a\u015bnie taki bardzo statystyczny i przewidywalny model. I nie mog\u0119 nie zapyta\u0107 si\u0119 Was, czy Wy patrzycie, znaj\u0105c, jakie rezultaty jest w stanie wygenerowa\u0107 taka w\u0142a\u015bnie sie\u0107 jak czat GPT, to czy to \u015bwiadczy o tym, \u017ce ta sie\u0107 ma faktycznie inteligencj\u0119? Czy to \u015bwiadczy o tym, jak ma\u0142o my inteligencji mamy i jak bardzo my jeste\u015bmy po prostu jakim\u015b takim pude\u0142kiem realizuj\u0105cym statystyczny model? Jak Wy na to patrzycie?<\/strong><br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Ja osobi\u015bcie uwa\u017cam, \u017ce czatowi daleko do ludzkiej inteligencji. To chyba jeszcze nie jest ten etap. Tam po prostu pod spodem pracuje statystyka. Tyle i a\u017c tyle. Statystyka jest w stanie wygenerowa\u0107 naprawd\u0119 \u015bwietne tre\u015bci. Ka\u017cdy u\u017cytkownik, kt\u00f3ry rozmawia\u0142 z czatem, doskonale wie, \u017ce potrafi to narz\u0119dzie wygenerowa\u0107 naprawd\u0119 \u015bwietne opisy. Natomiast czat mo\u017ce jest skomplikowany z jednej strony, ale z drugiej strony dzia\u0142a wed\u0142ug bardzo prostej zasady, ma wygenerowa\u0107 po prostu nast\u0119pne s\u0142owo, maj\u0105c zadan\u0105 ju\u017c wcze\u015bniej sekwencj\u0119 s\u0142\u00f3w.<br><strong>JAKUB ORLIK: A nasz m\u00f3zg nie ma takiego zadania, jak m\u00f3wi?\u00a0<\/strong><br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Tak, by\u0107 mo\u017ce tak, ale czat potrafi tylko to. Czat wiedz\u0105c, \u017ce dostaje na wej\u015bcie \u201cAla ma\u201d, musi przewidzie\u0107 kolejne s\u0142owo i powie \u201cAla ma kota\u201d, tak? Bo wie, \u017ce s\u0142owo \u201ckot\u201d b\u0119dzie najbardziej prawdopodobnym s\u0142owem, maj\u0105c do dyspozycji ca\u0142y s\u0142ownik i wiedz\u0105c, jakie wcze\u015bniej s\u0142owa zosta\u0142y wygenerowane. To nie wygl\u0105da jak inteligencja, jak co\u015b, co potrafi cz\u0142owiek.\u00a0<br><strong>JAKUB ORLIK: Cz\u0142owiek tak nie potrafi?\u00a0<\/strong><br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Cz\u0142owiek tak potrafi, tyle tylko, \u017ce moim skromnym zdaniem, to nie jest istota ludzkiej inteligencji.<br><strong>JAKUB ORLIK: A co jest zatem? Bo jak zadaj\u0119 pytanie cz\u0142owiekowi, to ten te\u017c u\u017cywa tak naprawd\u0119 jakiego\u015b statystycznego modelu do tego, \u017ceby jakiej\u015b odpowiedzi na to pytanie udzieli\u0107. Bo powiedzia\u0142e\u015b te\u017c, \u017ce czat nie rozumie, co mu si\u0119 zadaje, ale odpowiada na to pytanie. Wi\u0119c to wygl\u0105da jakby jaki\u015b poziom zrozumienia tam by\u0142 w tym chatbocie. Pytanie, co sprawia, \u017ce jeste\u015b przekonany, \u017ce on tego nie rozumie?<\/strong><br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Czat ma za zadanie wyprodukowa\u0107 po prostu potok s\u0142\u00f3w. Ma sformu\u0142owa\u0107 odpowied\u017a na pytanie, kt\u00f3re zadaje u\u017cytkownik. U\u017cywa w tym celu autogeneratywnego podej\u015bcia, czyli produkowanie kolejnych s\u0142\u00f3w. Natomiast nie jest w stanie wytworzy\u0107 tre\u015bci, powiedzmy, bardzo kreatywnych. On wie, jakie dane zosta\u0142y u\u017cyte w procesie uczenia i w jaki\u015b taki sprytny spos\u00f3b konstruuje na podstawie tych danych swoj\u0105 wypowied\u017a. Je\u015bli go poprosisz o sformu\u0142owanie jakiej\u015b matematycznej teorii, on raczej tego nie zrobi.<br><strong>JAKUB ORLIK: Znam wiele os\u00f3b, kt\u00f3re te\u017c nie b\u0119d\u0105 w stanie.\u00a0<\/strong><br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>No tak, ale tego chyba oczekiwaliby\u015bmy od czata. \u017beby to nie by\u0142a tylko prosta tre\u015b\u0107, kt\u00f3ra jest kompilacj\u0105 tego, co czat dosta\u0142 kiedy\u015b na wej\u015bciu w procesie uczenia, a jednak \u017ceby to by\u0142o co\u015b g\u0142\u0119bszego. Obawiam si\u0119, \u017ce tego czat, przynajmniej na razie, jeszcze nie potrafi.<br><strong>DAMIAN SERWATA: <\/strong>Ja si\u0119 zgadzam. Ten content, ta tre\u015b\u0107 produkowana przez to rozwi\u0105zanie jest tak naprawd\u0119 wypadkow\u0105 tego, co ten czat do tej pory zobaczy\u0142. Tej tre\u015bci, na kt\u00f3rej si\u0119 nauczy\u0142. Tutaj z pewno\u015bci\u0105 mo\u017cemy powiedzie\u0107, \u017ce to rozwi\u0105zanie uzyska\u0142o bardzo wysok\u0105 jako\u015b\u0107 formy produkowanej, formy tekstowej. Czyli nauczy\u0142o si\u0119 tych zasad tworzenia wypowiedzi, zda\u0144, j\u0119zyka. Natomiast je\u015bli chodzi o wnioskowanie, sens tej tre\u015bci, kt\u00f3ra jest generowana, z pewno\u015bci\u0105 jest tu jaki\u015b progres, ale to nie jest rozwi\u0105zanie, kt\u00f3re mo\u017ce konkurowa\u0107 z cz\u0142owiekiem pod tym k\u0105tem. Wydaje mi si\u0119, \u017ce to jest te\u017c troch\u0119 zwi\u0105zane z tym, przynajmniej to, jak ludzie oceniaj\u0105 tego czata jako inteligentnego. Z tym, \u017ce my mamy pewne <em>cognitive bias<\/em> i istnieje takie b\u0142\u0119dne przekonanie, \u017ce wysoka sprawno\u015b\u0107 j\u0119zykowa implikuje wysok\u0105 sprawno\u015b\u0107 intelektualn\u0105. Nie jest to prawda i widzimy to te\u017c na przyk\u0142adzie w\u0142a\u015bnie czata GPT, kt\u00f3ry t\u0105 sprawno\u015b\u0107 j\u0119zykow\u0105 ma naprawd\u0119 bezkonkurencyjn\u0105, ale je\u015bli chodzi o sprawno\u015b\u0107 intelektualn\u0105, nie jeste\u015bmy w stanie powiedzie\u0107, \u017ceby on by\u0142 tutaj konkurencyjny i \u017ceby m\u00f3g\u0142 wyprodukowa\u0107 faktycznie jak\u0105\u015b tre\u015b\u0107 zupe\u0142nie nowatorsk\u0105.<br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Jest to po prostu sprytne po\u0142\u0105czenie tego, co ju\u017c kiedy\u015b zobaczy\u0142.\u00a0<br><strong>DAMIAN SERWATA: <\/strong>Warto te\u017c wspomnie\u0107, \u017ce ze wzgl\u0119du na architektur\u0119 tego, w jaki spos\u00f3b to rozwi\u0105zanie by\u0142o przygotowane, by\u0142o p\u00f3\u017aniej uczone, ten czat zosta\u0142 dostosowany do tego, \u017ceby by\u0142\u2026<br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>\u017beby potrafi\u0142 wchodzi\u0107 w interakcje z u\u017cytkownikiem, \u017ceby by\u0142 w stanie odpowiada\u0107 na pytania, \u017ceby pod\u0105\u017ca\u0142 za intencj\u0105 u\u017cytkownika, \u017ceby nie generowa\u0142 na przyk\u0142ad tre\u015bci, kt\u00f3re s\u0105 toksyczne.<br><strong>DAMIAN SERWATA: <\/strong>Co nie zawsze si\u0119 udaje.\u00a0<br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Nie zawsze si\u0119 udaje, tak, to prawda. Ale gdyby nie pewna dodatkowa technika, kt\u00f3ra doucza, \u017ce tak powiem, ten model, kt\u00f3r\u0105 Damian mia\u0142 na my\u015bli, bez tego by\u0142oby chyba znacznie gorzej.\u00a0<br><strong>JAKUB ORLIK: My tak wpadli\u015bmy troch\u0119 w pu\u0142apk\u0119 w m\u00f3wieniu czat GPT, czat, czat, czat, czat. Ale to nie jest jedyny model. To jest taki skr\u00f3t my\u015blowy, bo my teraz m\u00f3wimy, cz\u0119sto jak nawet ludzie m\u00f3wi\u0105 czat GPT, to maj\u0105 na my\u015bli wiele r\u00f3\u017cnych technologii. Damian, przybli\u017cy\u0142by\u015b, jakie s\u0105 takie aktualnie najpopularniejsze, takie topowe modele?\u00a0<\/strong><br><strong>DAMIAN SERWATA: <\/strong>Na ten moment tak naprawd\u0119 wszystkie najwi\u0119ksze korporacje technologiczne pracuj\u0105 nad podobn\u0105 technologi\u0105. Natomiast opr\u00f3cz tych modeli topowych, stworzonych w nie do ko\u0144ca jasny spos\u00f3b, tak naprawd\u0119, nie wiemy, jakie dane do ko\u0144ca zosta\u0142y tam zastosowane, jak d\u0142ugo te modele by\u0142y uczone. Nie wiemy, czy te informacje s\u0105 pe\u0142ne i to s\u0105 te modele nale\u017c\u0105ce do OpenAI, czyli poniek\u0105d do Microsoftu, kt\u00f3ry dotuje t\u0105 organizacj\u0119, BART nale\u017c\u0105ce do Google czy Lama nale\u017c\u0105ca do Facebooka, do Mety. Jest te\u017c du\u017co rozwi\u0105za\u0144 <em>open source<\/em>, kt\u00f3re oferuj\u0105 jako\u015b zbli\u017con\u0105 do tych rozwi\u0105za\u0144 gigant\u00f3w technologicznych.\u00a0<br><strong>JAKUB ORLIK: Ja bardzo d\u0142ugo my\u015bla\u0142em, \u017ce GPT jest <em>open source<\/em> z uwagi na OpenAI, ale chyba nie jest otwarty z tego, co rozumiem.<\/strong><br><strong>DAMIAN SERWATA: <\/strong>C\u00f3\u017c, to jest to tyle ciekawe, \u017ce samo OpenAI by\u0142o tworzone jako w\u0142a\u015bnie organizacja, kt\u00f3ra mia\u0142a tworzy\u0107 oprogramowanie<em> open source<\/em>, otwarte, dost\u0119pne dla wszystkich. Natomiast z takich czy innych przyczyn w pewnym momencie te rozwi\u0105zania zosta\u0142y zamkni\u0119te za \u015bcian\u0105 i ju\u017c model GPT-2 nie by\u0142 dost\u0119pny publicznie. Mo\u017cna by\u0142o si\u0119 do niego dosta\u0107 po zarequestowaniu odpowiedniego dost\u0119pu, uzasadnieniu tego i mo\u017cna by\u0142o wchodzi\u0107 z nim w interakcj\u0119. Natomiast ten model GPT-3.5 z tym interfejsem czat GPT zosta\u0142 udost\u0119pniony faktycznie i wywo\u0142a\u0142 ca\u0142y ten boom technologiczny dotycz\u0105cy tych du\u017cych modeli j\u0119zykowych, z kt\u00f3rym mamy dzisiaj do czynienia. GPT-4, kt\u00f3ry teraz te\u017c jest podpi\u0119ty pod czat GPT, jest ju\u017c te\u017c za \u015bcian\u0105.\u00a0<br><strong>JAKUB ORLIK: Czyli wiemy, \u017ce czat GPT nie jest \u015bwiadomy, nie ma takiej inteligencji jak cz\u0142owiek, \u017ce to jest taki model statystyczny, kt\u00f3ry generuje sobie tekst, tylko \u017ce jest u\u017cywany, ju\u017c coraz cz\u0119\u015bciej, w sytuacjach, w kt\u00f3rych wydawa\u0142oby si\u0119, \u017ce ta \u015bwiadomo\u015b\u0107, inteligencja by\u0142aby bardzo przydatna. Jest na przyk\u0142ad u\u017cywany przez niekt\u00f3rych prawnik\u00f3w w kontek\u015bcie r\u00f3\u017cnych rozpraw s\u0105dowych i jest takie wra\u017cenie, taki mit, \u017ce skoro to komputer robi, to znaczy, \u017ce jest totalnie wyzbyty wszelkiej stronniczo\u015bci, jak\u0105 cz\u0142owiek m\u00f3g\u0142by mie\u0107. Wi\u0119c mo\u017cemy zanie\u015b\u0107 go do s\u0105du, komputer powie i on nie b\u0119dzie uprzedzony wobec oskar\u017conego itd. Chcia\u0142bym, \u017ceby\u015bcie troszeczk\u0119 mo\u017ce opowiedzieli o tym.\u00a0<\/strong><br><strong>DAMIAN SERWATA: <\/strong>By\u0142oby wspaniale, gdyby by\u0142a to prawda. Niestety, jest taka podstawowa zasada modeli uczenia maszynowego, czyli <em>garbage in<\/em>, <em>garbage out<\/em>. To, na czym nauczymy nasz model, dok\u0142adnie tych wzorc\u00f3w ten model si\u0119 wyuczy. To, co mu zaserwujemy na wej\u015bciu, tego b\u0119dziemy mogli oczekiwa\u0107 od tego modelu na wyj\u015bciu. Kiedy uczymy nasz model na danych tekstowych z ca\u0142ego Internetu, tak naprawd\u0119 nie wiemy, z jakiej cz\u0119\u015bci i z kt\u00f3rych cz\u0119\u015bci tego Internetu, mo\u017cemy si\u0119 spodziewa\u0107, \u017ce znajd\u0105 si\u0119 w tym modelu i zostan\u0105 odzwierciedlone najr\u00f3\u017cniejsze wzorce, r\u00f3wnie\u017c te wzorce zwi\u0105zane z pewnym biasem, z pewn\u0105 stronniczo\u015bci\u0105, kt\u00f3re w tych tekstach si\u0119 pojawiaj\u0105. Takim przyk\u0142adem b\u0142\u0119dnego rozumowania tych tekst\u00f3w, wnioskowania by\u0142a odpowied\u017a tego modelu GPT-3 jeszcze na pytanie o to, co jest wi\u0119ksze, karaluchy czy s\u0142onie. GPT-3 odpowiedzia\u0142 w pewnym momencie, \u017ce wi\u0119ksze s\u0105 karaluchy. Wynika\u0142o to z tego, \u017ce kiedy ludzie opisuj\u0105 karaluchy w tre\u015bciach internetowych, zwykle pisz\u0105 o tym, zobaczcie jaki wielki robak, jaki ogromny karaluch przyszed\u0142 do mnie do domu. St\u0105d ten kontekst tego s\u0142owa wskazywa\u0142 temu modelowi na wzorzec \u015bwiadcz\u0105cy o tym, \u017ce s\u0105 to du\u017ce zwierz\u0119ta. Takich przyk\u0142ad\u00f3w mo\u017cemy mno\u017cy\u0107. My tak naprawd\u0119 ze wzgl\u0119du na to, \u017ce korzystamy z tych modeli g\u0142\u0119bokich, my wiemy, w jaki spos\u00f3b one si\u0119 ucz\u0105, nie wiemy, czego one si\u0119 ucz\u0105 tak naprawd\u0119, dlatego \u017ce te wagi, kt\u00f3re s\u0105 przypisane tym po\u0142\u0105czeniom mi\u0119dzy neuronami w sieci neuronowej, nie reprezentuj\u0105 dla nas \u017cadnej sensownej informacji.\u00a0<br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>My nie programujemy takiego modelu, aby uczy\u0142 si\u0119 konkretnych cech. Dajemy mu pewn\u0105 swobod\u0119. On sam wie, czego powinien si\u0119 nauczy\u0107, \u017ceby m\u00f3c realizowa\u0107 zadania, do kt\u00f3rych jest przewidziany. Jeszcze mo\u017ce s\u0142owo na temat tego obci\u0105\u017cenia, je\u015bli chodzi o dane. W sieci, w Internecie, sk\u0105d dane s\u0105 pobierane, to jest spory problem. Je\u017celi we\u017amiemy recenzj\u0119, je\u017celi na przyk\u0142ad kupi\u0142e\u015b jaki\u015b produkt, to zwykle jednak cz\u0142owiek jest sk\u0142onny, aby umie\u015bci\u0107 recenzj\u0119 negatywn\u0105, bo jest emocjonalnie nakr\u0119cony i napisze, no nie podoba\u0142o mi si\u0119, bo by\u0142o zepsute, \u017ale dzia\u0142a i tak dalej. Natomiast je\u017celi dzia\u0142a dobrze, no to fajnie, nie b\u0119d\u0119 zamieszcza\u0142 tam \u017cadnych opis\u00f3w, bo nie mam \u017cadnej takiej motywacji. St\u0105d mo\u017ce te\u017c wynika\u0107 ta stronniczo\u015b\u0107, to niewywa\u017cenie danych.\u00a0<br><strong>JAKUB ORLIK: Przychodzi mi na my\u015bl przyk\u0142ad takiego hipotetycznego modelu j\u0119zykowego, kt\u00f3ry jest uczony tylko i wy\u0142\u0105cznie na odpowiedziach i pytaniach ze Stack Overflow, gdzie jak kto\u015b nie zna odpowiedzi na pytanie, no to si\u0119 nie przyznaje do tego, po prostu nie udziela odpowiedzi, tak samo jak z tymi recenzjami zakupionych przedmiot\u00f3w. Wi\u0119c taki model nie mia\u0142by gdzie si\u0119 nauczy\u0107, \u017ceby si\u0119 czasem przyzna\u0107, \u017ce czego\u015b nie wie. Czy to mo\u017ce by\u0107 tak\u017ce rodzaj ryzyka w tego typu modelach, gdzie zadajemy mu pytanie, odpowiedzi nie ma, ale on nie wie, \u017ce odpowiedzi nie ma, wi\u0119c jak\u0105\u015b stworzy?\u00a0<\/strong><br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Tak, jak najbardziej. To si\u0119 nazywa halucynacja modelu. Model nie wie, co powiedzie\u0107, po prostu zmy\u015bla. Zmy\u015bla albo m\u00f3wi cz\u0119\u015b\u0107 prawdy, co jest chyba jeszcze gorzej, ni\u017c gdyby ca\u0142kowicie zmy\u015bla\u0142, bo wtedy chyba \u0142atwiej doj\u015b\u0107 do tego. Natomiast gdy tylko jaka\u015b cz\u0119\u015b\u0107 prawdy jest podana, to jest to bardziej zakamuflowane i jest wi\u0119ksza trudno\u015b\u0107, aby takie co\u015b rozpozna\u0107. Ja osobi\u015bcie, jak mia\u0142em interakcj\u0119 z czatem, jak pracowa\u0142em z czatem, natkn\u0105\u0142em si\u0119 na tak\u0105 sytuacj\u0119. Zapyta\u0142em si\u0119 go o pewne poj\u0119cie z rachunku prawdopodobie\u0144stwa, \u017ceby mi tam wyliczy\u0142 pewn\u0105 rzecz. Czat uraczy\u0142 mnie d\u0142ugim wst\u0119pem teoretycznym, wszystko \u0142adnie, pi\u0119knie, a na ko\u0144cu przedstawi\u0142 b\u0142\u0119dne rozwi\u0105zanie. Je\u015bli kto\u015b nie jest ekspertem w danej dziedzinie, mo\u017ce tego nie wychwyci\u0107. To jest chyba spory problem. Przyjmujemy na s\u0142owo, \u017ce to, co czat wygenerowa\u0142, jest poprawne. Tak mo\u017ce naprawd\u0119 nie by\u0107.<br><strong>JAKUB ORLIK: Czy jeste\u015bmy jako\u015b w stanie zapobiec halucynacjom? Czy jeste\u015bmy w stanie dostosowa\u0107 jako\u015b proces uczenia czy jakikolwiek inny spos\u00f3b przetwarzania jego danych wej\u015bciowych, \u017ceby on nie halucynowa\u0142, \u017ceby trzyma\u0142 si\u0119 trze\u017awo rzeczywisto\u015bci?<\/strong><br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Prace w tym kierunku trwaj\u0105, ale jak wiemy, p\u00f3ki co nie mamy modeli, kt\u00f3re by wyzby\u0142y si\u0119 tej wady.\u00a0<br><strong>JAKUB ORLIK: A czy Twoja intuicja Ci podpowiada, \u017ce to jest mo\u017cliwe, \u017ceby\u015bmy si\u0119 kiedykolwiek tego pozbyli?\u00a0<\/strong><br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Trudno powiedzie\u0107. Na pewno powinno da\u0107 si\u0119 to zjawisko do\u015b\u0107 mocno ograniczy\u0107. Nie chcia\u0142bym spekulowa\u0107, aczkolwiek wierz\u0119, \u017ce tak, \u017ce jeste\u015bmy w stanie to ograniczy\u0107. Czaty s\u0105 uczone, aby to zjawisko ograniczy\u0107, wi\u0119c mo\u017ce jaka\u015b tam korekta w sposobie uczenia spowoduje, \u017ce zminimalizujemy problem.<br><strong>JAKUB ORLIK: Czyli rozumiem, \u017ce s\u0105 rzeczy, kt\u00f3re wymagaj\u0105 kreatywno\u015bci, rozumienia kontekstu, do kt\u00f3rych czat GPT mo\u017ce przyda\u0107 si\u0119 z pewnym procentem skuteczno\u015bci i trzeba podej\u015b\u0107 do tego z ryzykiem i dla niekt\u00f3rych zada\u0144 to b\u0119dzie wi\u0119ksze lub mniejsze. Do jakich zada\u0144 modele j\u0119zykowe nadaj\u0105 si\u0119 tak <em>ad hoc<\/em>? Czy mo\u017cemy z du\u017c\u0105 pewno\u015bci\u0105 je do tego u\u017cy\u0107 i ryzyko nie b\u0119dzie du\u017ce, \u017ce nara\u017c\u0105 nas na jak\u0105\u015b wtop\u0119?<\/strong><br><strong>DAMIAN SERWATA: <\/strong>Dziedzina zwi\u0105zana z analiz\u0105 j\u0119zyka naturalnego, czyli NLP, definiuje do\u015b\u0107 spory zestaw podzada\u0144 tego NLP, kt\u00f3re mo\u017ce by\u0107 realizowane przez te modele. Do tej pory to wygl\u0105da\u0142o tak, \u017ce dla ka\u017cdego z tych zada\u0144 by\u0142y projektowane osobne rozwi\u0105zania. One cz\u0119sto mia\u0142y podobn\u0105 budow\u0119, opiera\u0142y si\u0119 o zbli\u017cony <em>background<\/em>, natomiast by\u0142y uczone w inny spos\u00f3b, na innych danych. Inny by\u0142 cel tego uczenia. Czat GPT jest takim rozwi\u0105zaniem bardzo og\u00f3lnym. Jak si\u0119 okazuje, cz\u0119\u015b\u0107 z tych problem\u00f3w potrafi rozwi\u0105za\u0107 w zbli\u017cony spos\u00f3b do tych rozwi\u0105za\u0144 <em>state of the art<\/em>, kt\u00f3re by\u0142y zaproponowane wcze\u015bniej. Natomiast raczej ta zbli\u017cona skuteczno\u015b\u0107 dotyczy tych prostszych zada\u0144, natomiast w tych trudniejszych zadaniach, jak na przyk\u0142ad rozpoznawanie emocji, nie radzi sobie tak dobrze i ten dystans w skuteczno\u015bci jest do\u015b\u0107 spory. Tutaj ciekawe badanie zaproponowa\u0142a grupa badaczy z Politechniki Wroc\u0142awskiej, kt\u00f3ra przetestowa\u0142a czat GPT na zestawie 25 takich klasycznych zada\u0144 NLP i wygenerowa\u0142a tam blisko 50 tysi\u0119cy prompt\u00f3w, pytaj\u0105c czat o wygenerowanie odpowiedzi dla konkretnego przyk\u0142adu, takiego benchmarku dla zada\u0144. No i okaza\u0142o si\u0119, \u017ce w\u0142a\u015bnie w wi\u0119kszo\u015bci tych zada\u0144 to rozwi\u0105zanie radzi sobie przyzwoicie, natomiast nie jest w stanie osi\u0105gn\u0105\u0107 tego poziomu zaawansowania skuteczno\u015bci metod <em>state of the art<\/em>. Warto tutaj zaznaczy\u0107, \u017ce czat GPT w tym przypadku nie by\u0142 douczany do rozwi\u0105zywania tych zada\u0144. By\u0142a to tak zwana metoda<em> zero-shot learning<\/em>. W przypadku, kiedy mo\u017cemy spersonalizowa\u0107 czata, dostosowa\u0107 go, douczy\u0107, nawet na niewielu przyk\u0142adach, do rozwi\u0105zywania konkretnego zadania, ta skuteczno\u015b\u0107, mo\u017cemy przewidywa\u0107, by\u0142aby wy\u017csza.<br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Tutaj jest na przyk\u0142ad model Palm Google&#8217;a. Jest wersja tego modelu specjalnie przeznaczona pod problemy medyczne. Model nazywa si\u0119 MedPalm i jest w stanie zda\u0107 egzamin, kt\u00f3ry gdzie\u015b tam ma miejsce w Stanach Zjednoczonych, no na takim poziomie dosy\u0107 eksperckim. Mo\u017ce ten model w\u0142a\u015bciwie stawia\u0107 diagnozy. Widzia\u0142em prezentacj\u0119 szef\u00f3w Google&#8217;a, gdzie model dostaje na wej\u015bciu zdj\u0119cie rentgenowskie r\u0119ki, ludzkiej r\u0119ki i przedstawia diagnoz\u0119, co tam si\u0119 z\u0142ego dzieje, czy jest jaka\u015b ko\u015b\u0107 z\u0142amana, czy jakie\u015b uszkodzenie i tak dalej. Tak\u017ce wystarczy troch\u0119 dotrenowa\u0107 ten taki og\u00f3lny model i uzyska\u0107 naprawd\u0119, naprawd\u0119 niez\u0142e wyniki.\u00a0<br><strong>JAKUB ORLIK: Jako osoba, kt\u00f3ra siedzi tak bardzo w temacie, poszed\u0142by\u015b kiedy\u015b do lekarza, takiego cyfrowego lekarza? Po prostu przychodzisz do gabinetu, a tam jest iPad z\u2026\u00a0<\/strong><br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>To mo\u017ce nie o to chodzi, ale wyobra\u017amy sobie, \u017ce s\u0142u\u017cba zdrowia, jaka jest, taka jest, s\u0105 problemy, ale to mo\u017ce by\u0107 taki pierwszy lekarz, lekarz pierwszego kontaktu. Je\u017celi on wykryje, \u017ce co\u015b jest nie tak w Twoim organizmie, nie zareagowa\u0142by\u015b? My\u015bl\u0119, \u017ce mo\u017cna by by\u0142o zareagowa\u0107. Mo\u017cna by si\u0119 uda\u0107 wtedy do prawdziwego lekarza.\u00a0<br><strong>DAMIAN SERWATA: <\/strong>Pami\u0119tajmy te\u017c, \u017ce wi\u0119kszo\u015b\u0107 tych rozwi\u0105za\u0144 wykorzystuj\u0105cych te zaawansowane modele, nie tylko generatywne, ale generalnie modele sztucznej inteligencji, nie musi si\u0119 opiera\u0107 na pe\u0142nej automatyzacji. Najsensowniejszym rozwi\u0105zaniem jest zwykle wsparcie ekspert\u00f3w w jakim\u015b pocz\u0105tkowym procesie.\u00a0<br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Taki model naprawd\u0119 mo\u017ce wnie\u015b\u0107 warto\u015b\u0107 dodan\u0105. Nierzadko s\u0105 takie sytuacje, \u017ce model jest w stanie wykry\u0107 na zdj\u0119ciu rentgenowskim czy te\u017c na tomografii komputerowej, zmiany, kt\u00f3rych ekspert, lekarz, profesor nie jest w stanie wykry\u0107, bo on analizuje takich zdj\u0119\u0107 dziesi\u0105tki, setki dziennie, jest zm\u0119czony. Czat czy jaki\u015b inny model j\u0119zykowy si\u0119 nie myli. Przepraszam, nie w tym sensie, nie m\u0119czy si\u0119.\u00a0<br><strong>JAKUB ORLIK: Bo ju\u017c mi si\u0119 czo\u0142o zmarszczy\u0142o, jak to us\u0142ysza\u0142em. A my\u015blicie\u2026 Bo s\u0105 tak\u017ce modele, kt\u00f3re generuj\u0105 kod programistyczny.\u00a0<\/strong><br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>To ju\u017c ma miejsce.<br><strong>JAKUB ORLIK: Ju\u017c powinienem si\u0119 ba\u0107 o moje miejsce pracy jako programista?<\/strong><br><strong>DAMIAN SERWATA: <\/strong>Je\u015bli Twoja praca jest kreatywna, a domy\u015blam si\u0119, \u017ce jest, tak jak wi\u0119kszo\u015bci z nas, to raczej cieszy\u0142bym si\u0119 na takie rozwi\u0105zania, bo one pomog\u0105 nam zautomatyzowa\u0107 t\u0105 najprostsz\u0105, ale te\u017c najbardziej \u017cmudn\u0105 prac\u0119, polegaj\u0105c\u0105 na napisaniu jakich\u015b fragment\u00f3w kodu, kt\u00f3re s\u0105 powtarzalne, kt\u00f3re cz\u0119sto si\u0119 pojawiaj\u0105 i by\u0107 mo\u017ce do pewnego stopnia b\u0119d\u0105 w stanie takie modele zast\u0105pi\u0107 osoby s\u0142abo wykwalifikowane lub generuj\u0105ce w\u0142a\u015bnie tre\u015bci takie odtw\u00f3rcze bardzo. Pierwszym z takich przyk\u0142ad\u00f3w s\u0105 w tym momencie copywriterzy, kt\u00f3rzy maj\u0105 z tym problem. Natomiast nie ma mo\u017cliwo\u015bci, \u017ceby takie rozwi\u0105zanie zast\u0105pi\u0142o osob\u0119 zmagaj\u0105c\u0105 si\u0119 na co dzie\u0144 z takimi typowymi, kreatywnymi problemami tworzenia oprogramowania.\u00a0<br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Tym bardziej, \u017ce takie modele pope\u0142niaj\u0105 b\u0142\u0119dy. Jakie\u015b 2 miesi\u0105ce temu mia\u0142em okazj\u0119 na jednej z platform e-learningowych zobaczy\u0107 pewien kurs, kt\u00f3ry wykorzystywa\u0142 czata GPT-3 do opracowania strategii gie\u0142dowych. Fajnie to wygl\u0105da\u0142o, ale czat naprawd\u0119 generowa\u0142 tam kody obarczone b\u0142\u0119dami. To nie by\u0142y tylko takie b\u0142\u0119dy, kt\u00f3re powodowa\u0142y, \u017ce program si\u0119 nie kompilowa\u0142. Tam by\u0142y takie subtelno\u015bci, kt\u00f3re my\u015bl\u0119, \u017ce gdyby wcieli\u0107 w \u017cycie, to mo\u017cna by si\u0119 narazi\u0107 na niez\u0142e straty finansowe. Tak\u017ce te proste zadania jak najbardziej tak, te bardziej z\u0142o\u017cone to chyba jeszcze nie ten czas, \u017ceby czat, czy te\u017c inny model, m\u00f3g\u0142 nas wyr\u0119czy\u0107.\u00a0<br><strong>JAKUB ORLIK: A co z systemem edukacji? Ju\u017c ostatnio w trakcie imprezy rodzinnej us\u0142ysza\u0142em komentarz, \u017ce uczniowie teraz pisz\u0105 wypracowania za pomoc\u0105 czatu, czyli modelu j\u0119zykowego i \u017ce mo\u017ce napisa\u0107 po prostu 20 wypracowa\u0144 na ten sam temat, tak, \u017ce ka\u017cde b\u0119dzie troszeczk\u0119 inne i w\u0142a\u015bciwie ca\u0142a klasa mo\u017ce sobie zaliczy\u0107 przedmiot.<\/strong><br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Pod warunkiem, \u017ce nie pomyli tw\u00f3rczo\u015bci \u017beromskiego z tw\u00f3rczo\u015bci\u0105 Sienkiewicza. S\u0142ysza\u0142em o takim przypadku. Ostro\u017cnie.\u00a0<br><strong>JAKUB ORLIK: Oczywi\u015bcie. Jednak je\u017celi to p\u00f3jdzie ju\u017c do przodu tak, \u017ce takich kardynalnych b\u0142\u0119d\u00f3w model nie b\u0119dzie robi\u0142 albo b\u0119dzie je robi\u0142 wystarczaj\u0105co rzadko, a przynajmniej rzadziej ni\u017c zwyk\u0142y ucze\u0144 by to robi\u0142, no to co wtedy? Jak przewidujecie, \u017ce to wp\u0142ynie na system edukacji?\u00a0<\/strong><br><strong>DAMIAN SERWATA: <\/strong>My\u015bl\u0119, \u017ce je\u015bli takie sytuacje si\u0119 zdarzaj\u0105, maj\u0105 miejsca, to nie \u015bwiadczy to o s\u0142abo\u015bci czy o jakich\u015b problemach uczni\u00f3w, raczej o s\u0142abo\u015bci systemu edukacji, kt\u00f3ry w dzisiejszych czasach jest po prostu\u2026 Nie nad\u0105\u017ca za najnowsz\u0105 technologi\u0105. Powinni\u015bmy si\u0119 skupi\u0107 zdecydowanie, i tu nie chodzi tylko o najm\u0142odsze dzieci czy m\u0142odzie\u017c, ale generalnie o ca\u0142e spo\u0142ecze\u0144stwo, na edukacji pod k\u0105tem tego, w jaki spos\u00f3b korzysta\u0107 m\u0105drze z tych rozwi\u0105za\u0144, w jaki spos\u00f3b mog\u0105 one nam pos\u0142u\u017cy\u0107 jako narz\u0119dzie, a w jakich sytuacjach nie powinni\u015bmy polega\u0107 na du\u017cych modelach j\u0119zykowych czy generalnie modelach generatywnych, bo mo\u017ce si\u0119 to sko\u0144czy\u0107 by\u0107 mo\u017ce rozprzestrzenianiem jakiej\u015b dezinformacji, pomy\u0142k\u0105, b\u0142\u0119dem. No warto przywo\u0142a\u0107 przyk\u0142ad kalkulatora. Kiedy kalkulatory si\u0119 pojawi\u0142y, te\u017c musiano w jaki\u015b spos\u00f3b dostosowa\u0107 t\u0119 edukacj\u0119, no bo rachunki nie musia\u0142y by\u0107 ju\u017c przeprowadzone przez uczni\u00f3w r\u0119cznie. Mo\u017cna by\u0142o sobie to zautomatyzowa\u0107 przy u\u017cyciu takiego w\u0142a\u015bnie narz\u0119dzia i byli\u015bmy si\u0119 w stanie do tego dostosowa\u0107. Wydaje si\u0119, \u017ce z perspektywy czasu usprawni\u0142o to system edukacji i raczej pomog\u0142o, ni\u017c przeszkodzi\u0142o, tak\u017ce ja by\u0142bym raczej pozytywnie nastawiony. Warto te\u017c zaznaczy\u0107, \u017ce r\u00f3\u017cne o\u015brodki reaguj\u0105 ju\u017c na pojawienie si\u0119 czata. Uda\u0142o mi si\u0119 znale\u017a\u0107 taki dokument przygotowany przez Ministerstwo Nauki i Edukacji, kt\u00f3ry pokazuje problemy, zalety i wady takiego rozwi\u0105zania. Na\u015bwietla w\u0142a\u015bnie w kontek\u015bcie zastosowania go w szko\u0142ach, gdzie znajduje si\u0119 potencja\u0142, a w kt\u00f3rych miejscach warto by\u0142oby raczej uwa\u017ca\u0107.\u00a0<br><strong>JAKUB ORLIK: Same niedoskona\u0142o\u015bci modeli j\u0119zykowych mo\u017cna te\u017c u\u017cy\u0107 w celach dydaktycznych. Sam widzia\u0142em pozytywny przyk\u0142ad, kiedy nauczyciel historii generowa\u0142 wypracowania historyczne za pomoc\u0105 modelu j\u0119zykowego i dawa\u0142 je studentom jako zadanie domowe, \u017ceby znale\u017ali w nim b\u0142\u0119dy, kt\u00f3re model pope\u0142ni\u0142.\u00a0<\/strong><br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Ciekawe.<br><strong>JAKUB ORLIK: Co jednocze\u015bnie jakby uczy\u0142o ich o modelach j\u0119zykowych, jak i o historii, sprawdzaniu \u017ar\u00f3de\u0142 i tak dalej. Uwa\u017cam to za super przyk\u0142ad zrozumienia istoty problemu i przek\u0142ucia go w co\u015b pozytywnego. Wyobra\u017cam sobie, \u017ce mo\u017cna by\u0142oby stworzy\u0107 stron\u0119 z wiadomo\u015bciami generowan\u0105 przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119. Bez \u017cadnego zaznaczenia, \u017ce te tre\u015bci nie s\u0105 pisane przez cz\u0142owieka, \u017ce nie s\u0105 sprawdzane, chocia\u017c s\u0105dz\u0105c po jako\u015bci wsp\u00f3\u0142czesnego dziennikarstwa, cz\u0119sto one te\u017c nie s\u0105 w tych r\u00f3\u017cnych portalach bogatych w reklamy. Ale jest mi \u0142atwo wyobrazi\u0107 sobie wiele negatywnych konsekwencji, zw\u0142aszcza je\u017celi chodzi o szerzenie fake news\u00f3w czy na przyk\u0142ad pisanie targetowanych reklam pod te tysi\u0105ce r\u00f3\u017cnych segment\u00f3w marketingowych tak, \u017ceby jak najskuteczniej dotrze\u0107 do kogo\u015b i wp\u0142yn\u0105\u0107 na wynik wybor\u00f3w. Czy znacie jakie\u015b opinie ekspert\u00f3w dotycz\u0105cych etycznych problem\u00f3w zwi\u0105zanych z AI i jak na to spojrze\u0107, takich filozoficznych wr\u0119cz pyta\u0144 dotycz\u0105cych AI? Czy s\u0105 jakie\u015b plany na prawne regulacje? Jak ma si\u0119 perspektywa w tym aspekcie?\u00a0<\/strong><br><strong>DAMIAN SERWATA: <\/strong>Tutaj jest tak naprawd\u0119 kwestia wielu stron, kt\u00f3re s\u0105 zaanga\u017cowane w jaki\u015b spos\u00f3b w t\u0105 ca\u0142\u0105 sytuacj\u0119. Z jednej strony prawa autorskie kontentu, tre\u015bci, kt\u00f3ry zosta\u0142 wykorzystany do uczenia tych modeli, a kt\u00f3rego autorzy nie wyrazili na to \u017cadnej zgody. Nawet w tym momencie Stable Diffusion zosta\u0142o pozwane przez grup\u0119 tw\u00f3rc\u00f3w, kt\u00f3rym uda\u0142o si\u0119 doj\u015b\u0107 do tego, \u017ce ich prace zosta\u0142y wykorzystane w trakcie uczenia tych modeli. Jest kwestia w\u0142a\u015bnie propagacji dezinformacji, misinformacji w celowy b\u0105d\u017a niecelowy spos\u00f3b, na co te\u017c powinni\u015bmy uwa\u017ca\u0107. I to jest zupe\u0142nie osobna historia, w jaki spos\u00f3b powinni\u015bmy stara\u0107 si\u0119 z jednej strony weryfikowa\u0107 prawdziwo\u015b\u0107 tej tre\u015bci generowanej przez du\u017ce modele j\u0119zykowe czy w og\u00f3le modele generatywne, a z drugiej strony, w jaki spos\u00f3b mo\u017cemy stara\u0107 si\u0119 wykry\u0107 tak\u0105 tre\u015b\u0107 stworzon\u0105 przez model sztucznej inteligencji. Je\u015bli chodzi o takich ekspert\u00f3w sztucznej inteligencji, to tutaj tak naprawd\u0119 oni opowiadaj\u0105 si\u0119 po r\u00f3\u017cnych stronach tej barykady. Z jednej strony mamy takie osoby jak Jan LeCun czy Andrew NG, kt\u00f3rzy zauwa\u017caj\u0105 raczej te pozytywne aspekty wp\u0142ywu tej nowej technologii, kt\u00f3ra raczej wed\u0142ug nich nie powinna stwarza\u0107 dla nas jakiego\u015b egzystencjalnego zagro\u017cenia. Raczej nie sko\u0144czy si\u0119 dla nas \u017ale, wr\u0119cz przeciwnie, mo\u017ce pom\u00f3c nam walczy\u0107 z tymi zagro\u017ceniami, kt\u00f3re s\u0105 dla nas rzeczywiste, tak jak kolejna pandemia czy by\u0107 mo\u017ce sterowanie spo\u0142ecze\u0144stwem przez rozprzestrzenianie jakich\u015b fa\u0142szywych informacji. Ale mamy te\u017c osoby takie jak Geoffrey Hinton, kt\u00f3ry jest odpowiedzialny za stworzenie algorytmu propagacji wstecznej, czyli tego algorytmu uczenia sieci neuronowych, czy Joshua Bengio. I oni twierdz\u0105, \u017ce warto by\u0142oby jednak przyjrze\u0107 si\u0119 tym rozwi\u0105zaniom i bardzo uwa\u017cnie weryfikowa\u0107 zastosowania, do kt\u00f3rych przeznaczamy modele generatywne, bo nie do ko\u0144ca jeste\u015bmy w stanie sterowa\u0107 tym, czego te modele si\u0119 ucz\u0105.<br><strong>JAKUB ORLIK: A jak si\u0119 maj\u0105 regulacje prawne dotycz\u0105ce sztucznej inteligencji?\u00a0<\/strong><br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>To jest temat ciekawy. Trwaj\u0105 intensywne dyskusje na temat modeli j\u0119zykowych w aspekcie prawnym. Tutaj chyba najwi\u0119kszy post\u0119p ma miejsce w Unii Europejskiej. W\u0142a\u015bnie niedawno, bodaj\u017ce 14. czerwca, Parlament Europejski przyj\u0105\u0142 rozporz\u0105dzenie dotycz\u0105ce modeli zwi\u0105zanych ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105. Jest to chyba taki pierwszy akt na \u015bwiecie, o ile mi wiadomo. Unia Europejska zamierza wprowadzi\u0107 regulacje zwi\u0105zane z modelami sztucznej inteligencji. Powsta\u0142 tak zwany akt AI i tam wprowadzone zostaj\u0105 kategorie ryzyka zwi\u0105zane z modelami. Mamy na przyk\u0142ad ryzyko umiarkowane, mamy ryzyko niedopuszczalne. Przyk\u0142adowo w kategorii ryzyka umiarkowanego znalaz\u0142y si\u0119 modele, kt\u00f3re potrafi\u0105 generowa\u0107 tak zwane deep fake&#8217;i. Z drugiej strony w kategorii niedopuszczalnej mamy modele, kt\u00f3re dokonuj\u0105 tak zwanej predykcji kryminalnej lub te\u017c zajmuj\u0105 si\u0119 rozpoznawaniem twarzy w miejscach publicznych w czasie rzeczywistym. Unia robi wyra\u017ane kroki w kierunku regulacji tego rynku. Modele sztucznej inteligencji musz\u0105 sta\u0107 si\u0119 bardziej transparentne, przynajmniej na rynku europejskim. Je\u017celi publikowane s\u0105 pewne tre\u015bci i ma to miejsce przy u\u017cyciu sztucznej inteligencji, takie tre\u015bci b\u0119d\u0105 musia\u0142y by\u0107 oznaczone. U\u017cytkownik musi wiedzie\u0107, \u017ce to zosta\u0142o wygenerowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119.\u00a0<br><strong>JAKUB ORLIK: Kiedy to wchodzi w \u017cycie?\u00a0<\/strong><br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Prawo wejdzie w roku 2026.\u00a0<br><strong>JAKUB ORLIK: W roku 2026? Oj! To jeszcze du\u017co nadu\u017cy\u0107 mo\u017cna do tego czasu wykona\u0107.<\/strong><br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Tak, tak.\u00a0<br><strong>JAKUB ORLIK: Ale to jest unikalne jakby rozwi\u0105zanie, prze\u0142omowe, \u017ce kto\u015b bierze si\u0119 za jakie\u015b prawne\u2026\u00a0<\/strong><br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Tak, tak. To zdaje si\u0119, \u017ce jest pierwszy taki powa\u017cny akt na \u015bwiecie. Natomiast wcze\u015bniej mia\u0142y ju\u017c pewne zdarzenia, kt\u00f3re te\u017c sugeruj\u0105, \u017ce co\u015b musi si\u0119 sta\u0107 z tym tematem. Szef OpenAI, Sam Altman, kilka miesi\u0119cy temu zeznawa\u0142 przed Komisj\u0105 Senack\u0105 w Stanach Zjednoczonych i on sam wyszed\u0142 z inicjatyw\u0105, aby w jaki\u015b spos\u00f3b dokonywa\u0107 regulacji prawnych w obszarze modeli j\u0119zykowych czy w og\u00f3le sztucznej inteligencji. Jedn\u0105 z takich propozycji jest, aby powsta\u0142 taki swoisty urz\u0105d, kt\u00f3ry b\u0119dzie wydawa\u0142 licencj\u0119 modelu. Je\u017celi model jest odpowiednio du\u017cy, bo oczywi\u015bcie nie chodzi tu o wszystkie modele, by\u0142oby to bezsensowne. Natomiast je\u015bli chodzi o takie modele typu GPT, to tak. Taki model musia\u0142by mie\u0107 licencj\u0119, wi\u0119c musia\u0142by przej\u015b\u0107 szereg test\u00f3w, musia\u0142by przej\u015b\u0107 pewne audyty i dopiero wtedy, jako taki pe\u0142noprawny produkt, m\u00f3g\u0142by zosta\u0107 wypuszczony na rynek.\u00a0<br>JAKUB ORLIK: M\u00f3j wewn\u0119trzny cynik od razu podpowiada, \u017ce to jest w\u0142a\u015bnie bardzo ameryka\u0144ski model. Wej\u015b\u0107 na nieregulowany rynek, stworzy\u0107 produkt, zmonopolizowa\u0107 go, a potem za pomoc\u0105 regulacji utrudni\u0107 ka\u017cdemu innemu wej\u015bcie. I fakt, \u017ce to jeszcze wychodzi od autora OpenAI, a od tego w\u0142a\u015bciciela OpenAI, tylko wzmaga m\u00f3j cynizm. Przepraszam, musia\u0142em ten cynizm wyj\u0105\u0107 z kieszeni.<br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Obawiam si\u0119, \u017ce mo\u017cesz mie\u0107 racj\u0119.\u00a0<br>JAKUB ORLIK: Ci\u0119\u017cko jest mi tu domniema\u0107 dobre intencje, zw\u0142aszcza po tym przej\u015bciu z OpenAI w ClosedAI tak naprawd\u0119.\u00a0<br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Tak.\u00a0<br><strong>JAKUB ORLIK: A wi\u0119c to powstrzyma wy\u015bcig technologiczny i kilka lat czystych zysk\u00f3w.<\/strong><br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Tak, tak. Obawiamy si\u0119\u2026 Mo\u017cna si\u0119 obawia\u0107, \u017ce w og\u00f3le takie regulacje mog\u0105 by\u0107 przeregulowane, \u017ce tak powiem, \u017ce mo\u017cemy wyla\u0107 dziecko z k\u0105piel\u0105. Wiadomo, \u017ce Chiny raczej nie b\u0119d\u0105 si\u0119 ogl\u0105da\u0142y na reszt\u0119 \u015bwiata, nie b\u0119d\u0105 si\u0119 przejmowa\u0142y regulacjami. Natomiast my tutaj w Europie, mimo \u017ce i tak nie jeste\u015bmy w czo\u0142\u00f3wce tego wy\u015bcigu, mo\u017cemy sobie strzeli\u0107 przys\u0142owiowo w stop\u0119.<br><strong>JAKUB ORLIK: Zatem\u2026 Spojrzeli\u015bmy sobie w przesz\u0142o\u015b\u0107, om\u00f3wili\u015bmy sobie tera\u017aniejszo\u015b\u0107 i pochyli\u015bmy si\u0119 troch\u0119 nad przysz\u0142o\u015bci\u0105 modeli j\u0119zykowych, co otwiera nam drog\u0119 do tego, \u017ceby\u015bmy w nast\u0119pnych trzech odcinkach opowiedzieli sobie o kolejnych jeszcze aspektach, ju\u017c bardziej z takiej perspektywy detalicznej. Dzi\u0119kuj\u0119 Wam, Damianie i Wojtku, za rozmow\u0119. Jestem troszeczk\u0119 bardziej z jednej strony spokojny odno\u015bnie tego AI, z drugiej strony troszeczk\u0119 bardziej zestresowany. Z takim gorzko-s\u0142odkim mixem wychodz\u0119 z tego spotkania i zobacz\u0119, co nasze kolejne rozmowy w tej serii przynios\u0105. Dzi\u0119kuj\u0119 Wam bardzo.\u00a0<\/strong><br><strong>WOJCIECH SARNOWSKI: <\/strong>Dzi\u0119ki.\u00a0<br><strong>DAMIAN SERWATA: <\/strong>Dzi\u0119kuj\u0119.\u00a0<br><strong>To jeszcze nie koniec. Je\u015bli temat Ci\u0119 zainteresowa\u0142, na ko\u0144cu odcinka znajdziesz materia\u0142y, dzi\u0119ki kt\u00f3rym poszerzysz swoj\u0105 wiedz\u0119 i umiej\u0119tno\u015bci z obszar\u00f3w omawianych w tym odcinku. A w mi\u0119dzyczasie, \u017ceby nie przegapi\u0107 kolejnych odcink\u00f3w, zasubskrybuj podcast TechChatter w swojej ulubionej aplikacji do s\u0142uchania podcast\u00f3w. Je\u015bli ten odcinek Ci si\u0119 spodoba\u0142, daj nam o tym zna\u0107, wystawiaj\u0105c ocen\u0119 w Apple Podcasts lub w Spotify. Linki do tych serwis\u00f3w oraz do zagadnie\u0144 wspomnianych w odcinku znajdziesz w opisie. A teraz? Czas na polecane materia\u0142y.\u00a0<\/strong><br><strong>JAKUB ORLIK: Je\u015bli dzisiejsza rozmowa Ci\u0119 zainteresowa\u0142a i chcia\u0142by\u015b\/chcia\u0142aby\u015b zag\u0142\u0119bi\u0107 si\u0119 bardziej w ten temat, eksperci z Capgemini polecaj\u0105 Twojej uwadze dodatkowe materia\u0142y, do kt\u00f3rych linki znajdziesz w opisie do tego odcinka. Znajdziesz tam kompletny kurs czat GPT na Udemy, film opisuj\u0105cy, jak trenowany jest model czat GPT, dyskusj\u0119 na temat zagro\u017ce\u0144 ze strony sztucznej inteligencji w oczach czo\u0142owych ekspert\u00f3w w tej dziedzinie oraz szczeg\u00f3\u0142owe, aktualizowane na bie\u017c\u0105co kalendarium wydarze\u0144 zwi\u0105zanych z generatywn\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0105.\u00a0<\/strong><br><\/p><div class=\"bg-color video-align-right\"><div class=\"container\"><div class=\"row video-align-left\"><div class=\"col-md-12\"><div class=\"video-align-left row box box--4 box--mini\"><div class=\"col-md-3\"><\/div><div class=\"col-md-8 box-img-wrapper\"><div class=\"video-box\"><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"content-more\"><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/div><\/section>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":453,"featured_media":0,"parent":700947,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"cg_dt_proposed_to":[],"cg_seo_hreflang_relations":"[]","cg_seo_canonical_relation":"","cg_seo_hreflang_x_default_relation":"{\"uuid\":\"0e3f15a9-40f9-42b3-840c-d2b30eec7101\",\"blogId\":\"\",\"domain\":\"\",\"sitePath\":\"\",\"postLink\":\"\",\"postId\":null,\"isSaved\":true,\"isCrossLink\":false,\"hasCrossLink\":false}","cg_dt_approved_content":true,"cg_dt_mandatory_content":false,"cg_dt_notes":"","cg_dg_source_changed":false,"cg_dt_link_disabled":false,"_yoast_wpseo_primary_brand":"","footnotes":"","featured_focal_points":"","partner_card_description":"","gsap_animation":0},"brand":[],"partner_type":[],"service":[],"industry":[],"partners":[],"page-type":[],"content-group":[],"class_list":["post-894359","page","type-page","status-publish","hentry"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v22.8 (Yoast SEO v22.8) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Techchatter pierwszy odcinek specjalny. Zanim napiszesz pierwszy prompt, czyli wst\u0119p do sztucznej inteligencji. - Capgemini Poland<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Techchatter pierwszy odcinek specjalny. Zanim napiszesz pierwszy prompt, czyli wst\u0119p do sztucznej inteligencji.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Capgemini Poland\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2025-12-05T13:54:45+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/prod.ucwe.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/\",\"url\":\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/\",\"name\":\"Techchatter pierwszy odcinek specjalny. Zanim napiszesz pierwszy prompt, czyli wst\u0119p do sztucznej inteligencji. - Capgemini Poland\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png\",\"datePublished\":\"2023-07-12T09:48:29+00:00\",\"dateModified\":\"2025-12-05T13:54:45+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png\",\"width\":1280,\"height\":720,\"caption\":\"u\u015bci\u015bni\u0119te d\u0142onie robota i cz\u0142owieka\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Kariera\",\"item\":\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":3,\"name\":\"Podcast techchatter\",\"item\":\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":4,\"name\":\"Techchatter pierwszy odcinek specjalny. Zanim napiszesz pierwszy prompt, czyli wst\u0119p do sztucznej inteligencji.\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/\",\"name\":\"Capgemini Polska\",\"description\":\"Capgemini\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Techchatter pierwszy odcinek specjalny. Zanim napiszesz pierwszy prompt, czyli wst\u0119p do sztucznej inteligencji. - Capgemini Poland","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Techchatter pierwszy odcinek specjalny. Zanim napiszesz pierwszy prompt, czyli wst\u0119p do sztucznej inteligencji.","og_url":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/","og_site_name":"Capgemini Poland","article_modified_time":"2025-12-05T13:54:45+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/prod.ucwe.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png"}],"twitter_card":"summary_large_image","schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/","url":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/","name":"Techchatter pierwszy odcinek specjalny. Zanim napiszesz pierwszy prompt, czyli wst\u0119p do sztucznej inteligencji. - Capgemini Poland","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png","datePublished":"2023-07-12T09:48:29+00:00","dateModified":"2025-12-05T13:54:45+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/#primaryimage","url":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png","contentUrl":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/uploads\/sites\/27\/2023\/07\/zdjecia-1-1.png","width":1280,"height":720,"caption":"u\u015bci\u015bni\u0119te d\u0142onie robota i cz\u0142owieka"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Kariera","item":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/"},{"@type":"ListItem","position":3,"name":"Podcast techchatter","item":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/"},{"@type":"ListItem","position":4,"name":"Techchatter pierwszy odcinek specjalny. Zanim napiszesz pierwszy prompt, czyli wst\u0119p do sztucznej inteligencji."}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/#website","url":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/","name":"Capgemini Polska","description":"Capgemini","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"pl-PL"}]}},"brand_term":[],"parsely":{"version":"1.1.0","canonical_url":"https:\/\/capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/","smart_links":{"inbound":0,"outbound":0},"traffic_boost_suggestions_count":0,"meta":{"@context":"https:\/\/schema.org","@type":"WebPage","headline":"Techchatter pierwszy odcinek specjalny. Zanim napiszesz pierwszy prompt, czyli wst\u0119p do sztucznej inteligencji.","url":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/","mainEntityOfPage":{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/"},"thumbnailUrl":"","image":{"@type":"ImageObject","url":""},"articleSection":"Uncategorized","author":[],"creator":[],"publisher":{"@type":"Organization","name":"Capgemini Poland","logo":""},"keywords":[],"dateCreated":"2023-07-12T09:48:29Z","datePublished":"2023-07-12T09:48:29Z","dateModified":"2025-12-05T13:54:45Z"},"rendered":"<meta name=\"parsely-title\" content=\"Techchatter pierwszy odcinek specjalny. Zanim napiszesz pierwszy prompt, czyli wst\u0119p do sztucznej inteligencji.\" \/>\n<meta name=\"parsely-link\" content=\"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/kariera\/twoja-kariera\/role-eksperckie-menedzerskie\/podcast-techchatter\/sezon2-pierwszy-odcinek-specjalny\/\" \/>\n<meta name=\"parsely-type\" content=\"index\" \/>\n<meta name=\"parsely-pub-date\" content=\"2023-07-12T09:48:29Z\" \/>\n<meta name=\"parsely-section\" content=\"Uncategorized\" \/>","tracker_url":"https:\/\/cdn.parsely.com\/keys\/capgemini.com\/p.js"},"archive_status":false,"featured_image_src":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-content\/themes\/capgemini2025\/assets\/images\/mockup.png","featured_image_alt":false,"jetpack_sharing_enabled":true,"distributor_meta":false,"distributor_terms":false,"distributor_media":false,"distributor_original_site_name":"Capgemini Poland","distributor_original_site_url":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl","push-errors":false,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/894359","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/453"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=894359"}],"version-history":[{"count":13,"href":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/894359\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":913780,"href":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/894359\/revisions\/913780"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/700947"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=894359"}],"wp:term":[{"taxonomy":"brand","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-json\/wp\/v2\/brand?post=894359"},{"taxonomy":"partner_type","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-json\/wp\/v2\/partner_type?post=894359"},{"taxonomy":"service","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-json\/wp\/v2\/service?post=894359"},{"taxonomy":"industry","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-json\/wp\/v2\/industry?post=894359"},{"taxonomy":"partners","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-json\/wp\/v2\/partners?post=894359"},{"taxonomy":"page-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-json\/wp\/v2\/page-type?post=894359"},{"taxonomy":"content-group","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.capgemini.com\/pl-pl\/wp-json\/wp\/v2\/content-group?post=894359"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}