Sztuczna inteligencja bez szumu: dlaczego mniej narzędzi AI często oznacza lepszą pracę

Sztuczna inteligencja bez zbędnego szumu

Każdy, kto zajmuje się dziś tematem sztucznej inteligencji, niemal nieuchronnie doświadcza dziwnego uczucia: ciągłego niepokoju. Gdy tylko przyzwyczaisz się do jednego narzędzia, pojawia się dziesięć następnych. Na YouTube jeden film pojawia się za drugim: „To narzędzie AI zmienia wszystko“, „Absolutnie musisz użyć tego teraz“, „Ci, którzy przegapią, zostają w tyle“. I za każdym razem ta sama wiadomość rezonuje podprogowo: Jesteś za późno. Inni są dalej. Musisz nadrobić zaległości.

Dotyczy to nie tylko informatyków. Osoby samozatrudnione, kreatywni profesjonaliści, przedsiębiorcy i zwykli pracownicy również odczuwają presję. Wielu z nich nawet nie wie dokładnie, do czego właściwie służą te narzędzia - ale mają poczucie, że mogą coś tracić. I to właśnie powoduje stres.

Czytaj więcej

Sztuczna inteligencja dla początkujących: jak rozpocząć pracę ze sztuczną inteligencją bez wcześniejszej wiedzy

Sztuczna inteligencja dla początkujących

Sztuczna inteligencja dla wielu osób wydaje się nagłym zjawiskiem. Jeszcze kilka lat temu ledwo odgrywała rolę w codziennym życiu, ale dziś jest stale obecna - w wiadomościach, w dyskusjach, w rozmowach w pracy. Wrażenie to jest jednak mylące. Sztuczna inteligencja nie pojawiła się z dnia na dzień. Jest badana, rozwijana i wykorzystywana w wyspecjalizowanych obszarach od dziesięcioleci. Nowością nie jest pomysł, ale podejście.

Sztuczna inteligencja istnieje jako idea badawcza od dziesięcioleci. Przez długi czas był to temat dla uniwersytetów, dużych korporacji i wyspecjalizowanych aplikacji. Obecnie duża różnica polega na tym, że wiele systemów sztucznej inteligencji dojrzało do punktu, w którym mogą być używane przez zwykłych ludzi w życiu codziennym - za pośrednictwem prostego okna wprowadzania danych, na komputerze lub smartfonie.

Czytaj więcej

Używanie sztucznej inteligencji jako sparingpartnera: Jak myślenie w dialogu staje się bardziej produktywne

Sztuczna inteligencja jako partner w oszczędzaniu

Używam sztucznej inteligencji od prawie dokładnie dwóch lat. Na początku było stonowanie i technicznie: wprowadzanie tekstu, wpisywanie podpowiedzi, czytanie odpowiedzi, poprawianie ich, zaczynanie od nowa. Tak, jak robiło to wiele osób - ostrożnie, w kontrolowany sposób, z pewnym dystansem. To działało, bez dwóch zdań. Ale wciąż było w tym coś mechanicznego. Zadawałeś pytania, otrzymywałeś odpowiedzi, zaznaczałeś pola.

Stosunkowo wcześnie zdałem sobie sprawę, że czegoś mi brakuje: przepływu. Myślenie nie jest formą. Dobre myśli nie są tworzone w gorsecie starannie sformułowanych danych wejściowych, ale poprzez rozmowę, próby i błędy, myślenie na głos. Zacząłem więc częściej korzystać z aplikacji AI na moim telefonie komórkowym - i w pewnym momencie po prostu zacząłem mówić zamiast pisać. To był prawdziwy punkt zwrotny.

Czytaj więcej

Sztuczna inteligencja w chmurze jako dyrektor szkoły: dlaczego przyszłość pracy leży w lokalnej sztucznej inteligencji?

Sztuczna inteligencja w chmurze zostaje dyrektorem szkoły

Kiedy duże modele językowe rozpoczęły swój triumfalny marsz kilka lat temu, wydawały się niemal powrotem do starych cnót technologii: narzędzia, które robi to, co mu się każe. Narzędzie, które służy użytkownikowi, a nie odwrotnie. Pierwsze wersje - od GPT-3 do GPT-4 - miały słabości, owszem, ale były niesamowicie pomocne. Wyjaśniały, analizowały, formułowały i rozwiązywały zadania. I robiły to w dużej mierze bez pedagogicznego balastu.

Rozmawiało się z tymi modelami tak, jakby rozmawiało się z erudytą, który czasami mylił się w słowach, ale zasadniczo po prostu działał. Każdy, kto pisał kreatywne teksty, generował kod programu lub tworzył dłuższe analizy w tamtych czasach, doświadczył, jak płynnie to działało. Istniało poczucie wolności, otwartej przestrzeni twórczej, technologii, która wspierała ludzi, zamiast ich poprawiać.

Czytaj więcej

AI Studio 2025: Który sprzęt naprawdę się opłaca - od Mac Studio do RTX 3090

Sprzęt 2025 dla studia AI

Każdy, kto pracuje dziś ze sztuczną inteligencją, jest niemal automatycznie wypychany do chmury: OpenAI, Microsoft, Google, wszelkie interfejsy internetowe, tokeny, limity, warunki. Wydaje się to nowoczesne - ale zasadniczo jest to powrót do zależności: inni określają, z których modeli możesz korzystać, jak często, z jakimi filtrami i za jaką cenę. Celowo idę w drugą stronę: obecnie buduję własne małe studio AI w domu. Z własnym sprzętem, własnymi modelami i własnymi przepływami pracy.

Mój cel jest jasny: lokalna sztuczna inteligencja tekstu, lokalna sztuczna inteligencja obrazu, uczenie się własnych modeli (LoRA, dostrajanie), a wszystko to w taki sposób, abym jako freelancer, a później także klient MŚP, nie był zależny od codziennych kaprysów jakiegoś dostawcy chmury. Można powiedzieć, że to powrót do starej postawy, która kiedyś była całkiem normalna: „ważne rzeczy robisz sam“. Tyle, że tym razem nie chodzi o własny warsztat pracy, ale o moc obliczeniową i suwerenność danych.

Czytaj więcej

Nieśmiertelność dzięki technologii: jak daleko zaszły badania i sztuczna inteligencja?

Cyfrowa nieśmiertelność

Odkąd istnieje człowiek, istnieje pragnienie przedłużenia życia - a najlepiej przedłużenia go w nieskończoność. W przeszłości to mity, religie, alchemicy lub tajemnicze rytuały dawały ludziom nadzieję. Dziś nie są to już magowie siedzący nad starożytnymi pergaminami, ale jedni z najbogatszych ludzi na świecie siedzący nad najnowocześniejszą biologią i technologią sztucznej inteligencji. Na pierwszy rzut oka brzmi to jak science fiction: czy możliwe jest powstrzymanie starzenia się? Czy można „zachować“ siebie cyfrowo? Czy można przenieść swoje myśli do maszyny?

Ale temat ten już dawno opuścił wieżę z kości słoniowej. Wielcy miliarderzy technologiczni inwestują obecnie miliardy w projekty, które poważnie badają dokładnie te pytania. Nie dlatego, że chcą stać się nieśmiertelnymi bogami - ale dlatego, że mogą sobie pozwolić na badanie granic tego, co jest możliwe. Ten artykuł wyjaśnia w prosty sposób, co kryje się za tym pomysłem, jakie rozwiązania techniczne istnieją już dziś, gdzie leżą granice - i dlaczego ten temat będzie coraz ważniejszy w ciągu najbliższych 20 lat.

Czytaj więcej

Nowe unijne przepisy dotyczące cenzury: Co oznaczają Chatcontrol, DSA, EMFA i ustawa o sztucznej inteligencji?

Unijne przepisy dotyczące cenzury

W coraz bardziej zdigitalizowanym świecie spędzamy dużo czasu online: Czatując, robiąc zakupy, pracując, informując się. Jednocześnie zmieniają się zasady udostępniania, moderowania i kontrolowania treści. Ustawa o usługach cyfrowych (DSA), europejska ustawa o wolności mediów (EMFA), planowane rozporządzenie w sprawie zapobiegania i zwalczania niegodziwego traktowania dzieci w celach seksualnych (CSAR, często określane jako „kontrola czatu“) oraz ustawa o sztucznej inteligencji to kluczowe akty prawne zaproponowane przez Unię Europejską (UE) w celu uregulowania środowiska cyfrowego.

Na pierwszy rzut oka przepisy te mogą wydawać się odległe - ale mają one wpływ zarówno na Ciebie jako osobę prywatną, jak i na małe i średnie przedsiębiorstwa. Ten artykuł poprowadzi Cię krok po kroku: od pytania „Co jest tutaj planowane?“ do tła i osi czasu do zmiany perspektywy: Co to oznacza dla ciebie w codziennym życiu?

Czytaj więcej

Apple MLX vs. NVIDIA: Jak działa lokalna sztuczna inteligencja na komputerach Mac?

Lokalna sztuczna inteligencja na Silicon z Apple Mac

Każdy, kto pracuje dziś ze sztuczną inteligencją, często najpierw myśli o ChatGPT lub podobnych usługach online. Wpisujesz pytanie, czekasz kilka sekund - i otrzymujesz odpowiedź tak, jakby na drugim końcu linii siedział bardzo oczytany, cierpliwy rozmówca. Ale o czym łatwo zapomnieć: Każde wejście, każde zdanie, każde słowo jest wysyłane do zewnętrznych serwerów przez Internet. To tam wykonywana jest właściwa praca - na ogromnych komputerach, których nigdy nie można zobaczyć.

Zasadniczo lokalny model językowy działa dokładnie w ten sam sposób - ale bez Internetu. Model jest przechowywany jako plik na komputerze użytkownika, jest ładowany do pamięci roboczej podczas uruchamiania i odpowiada na pytania bezpośrednio na urządzeniu. Technologia stojąca za nim jest taka sama: sieć neuronowa, która rozumie język, generuje teksty i rozpoznaje wzorce. Jedyna różnica polega na tym, że całość obliczeń pozostaje w firmie. Można powiedzieć: ChatGPT bez chmury.

Czytaj więcej