Kolektywne dostosowanie AI – jak opinie kształtują zachowania modeli

Wstęp: Czy można ujednolicić zachowanie sztucznej inteligencji?

W ostatnich latach obserwuję coraz większe zainteresowanie tematami sztucznej inteligencji i automatyzacji procesów biznesowych na świecie oraz w Polsce. Jednak niezależnie od postępu technologicznego, jedno pytanie stale powraca podczas rozmów z osobami z różnych środowisk: czy da się ustalić jeden wzorzec zachowań dla AI, który wszystkim będzie pasował? Z własnego doświadczenia szybko doszedłem do wniosku, że to raczej zadanie z gatunku „szukanie wiatru w polu”. Każdy ma inną perspektywę, inne wartości i wyobrażenia o tym, jakie są granice tego, co wypada i na co można sobie pozwolić – również wtedy, gdy chodzi o algorytmy rozumiejące tekst czy głos.

Ta różnorodność przekonań i oczekiwań względem AI to moim zdaniem prawdziwa siła napędowa, ale zarazem wyzwanie, bez którego chyba nie byłoby sensu zajmować się kolektywnym dostosowywaniem sztucznej inteligencji. Nowoczesne narzędzia, oparte na uczeniu maszynowym i algorytmach samouczących, mają potencjał, żeby na dobre wpisać się w nasze codzienne życie, ale… muszą być budowane w taki sposób, by szanować globalną różnorodność.

Dlaczego „jedyna słuszna AI” nie istnieje?

Zastanawiam się czasem, czy ktokolwiek naprawdę wierzy w możliwość stworzenia uniwersalnego modelu sztucznej inteligencji, który – raz zaprogramowany – będzie odpowiadał każdemu w jednakowym stopniu. To trochę jak oczekiwanie, że jeden smak lodów zadowoli wszystkich. Trochę śmieszne, trochę naiwne. AI na poziomie szeroko wykorzystywanych systemów nie może brać za punkt odniesienia preferencji pojedynczych osób, określonych środowisk czy nawet całych państw. Współczesne systemy AI powinny odzwierciedlać wartości społeczne, a aby tak się stało, konieczne jest, według mnie, wdrożenie mechanizmów zbiorowego, kolektywnego wypracowywania zasad.

Kiedy przyglądam się projektom badawczym związanym z AI, wyraźnie widzę, że zarówno twórcy, jak i sami użytkownicy, są coraz bardziej świadomi potrzeby demokratyzacji tej technologii. Pojawia się przekonanie (które mi jest bardzo bliskie), że nikt nie powinien mieć monopolu na definiowanie domyślnego zachowania modeli sztucznej inteligencji. To wyzwanie, które dopiero zaczynamy oswajać.

Kolektywne dostosowywanie AI – głos ludzi w centrum uwagi

Co oznacza „kolektywne dostosowanie”?

Sprawa wydaje się – w teorii – prosta: pozwolić ludziom z różnych środowisk, krajów i kultur wyrażać zdanie na temat tego, jak chcieliby, aby AI zachowywała się domyślnie. To podejście wymaga jednak ogromnej pracy organizacyjnej oraz otwartości na zderzenie rozmaitych, niekiedy sprzecznych poglądów.

Kolektywność w kontekście AI oznacza przede wszystkim:

• angażowanie szerokiego grona użytkowników w proces definiowania preferowanych zachowań modeli,
• proaktywne zbieranie opinii (np. poprzez ankiety, konsultacje społeczne, gry symulacyjne),
• przeanalizowanie otrzymanych odpowiedzi oraz stworzenie, na ich podstawie, katalogu domyślnych zasad – tzw. Model Spec,
• uczciwe komunikowanie wszelkich zmian i otwartość na dalsze uwagi społeczności.

Uważam to za prawdziwy krok naprzód – nigdy wcześniej systemy sztucznej inteligencji nie były projektowane w tak szerokiej konsultacji.

Jak wygląda praktyka zbierania opinii społeczności na temat AI?

Kiedy miałem okazję przestudiować wyniki badań dotyczących domyślnego zachowania modeli sztucznej inteligencji, znalazłem kilka ważnych elementów warunkujących powodzenie takich inicjatyw:

• wysoką różnorodność respondentów – zarówno geograficzną, jak i kulturową,
• wielokrotne iteracje procesu, czyli stopniowe wypracowywanie reguł i ich aktualizacja w miarę pojawiania się nowych danych,
• pełną transparentność, otwarte udostępnianie wyników badań,
• stałe zachęcanie społeczności do wyrażania opinii – również wtedy, gdy są to głosy krytyczne.

Tyle teorii. W praktyce wygląda to mniej więcej tak: rusza międzynarodowa ankieta dostępna online, gdzie każdy zainteresowany może odpowiedzieć na pytania dotyczące zachowania AI. Wyniki są analizowane przez zespół specjalistów, którzy dążą do tego, by zachować możliwie szeroką reprezentację społecznych wartości. Tam, gdzie pojawiają się „zgrzyty” — prowadzone są konsultacje, czasem również dyskusje eksperckie.

Model Spec: kodeks AI dla współczesnego świata

Czym jest Model Spec?

Kiedy słyszę „Model Spec”, od razu nasuwa mi się skojarzenie z rodzajem zbioru zasad – czymś w rodzaju „kodeksu postępowania” dla sztucznej inteligencji. Ten dokument reguluje najważniejsze kwestie, jak:

• zakres dozwolonych odpowiedzi modelu,
• okoliczności, w których AI powinna zachować neutralność,
• warunki, z jakimi wiąże się wyrażanie opinii lub zajmowanie stanowiska,
• limity personalizacji – gdzie kończy się swoboda wyboru „osobowości” modelu, a zaczyna konieczność uwzględniania kolektywnych norm,
• przejrzystość mechanizmów decyzyjnych oraz bieżąca aktualizacja zapisów kodeksu.

Bardzo doceniam tutaj otwartość procesu: wszelkie nowe propozycje dotyczące Modelu Spec są publicznie komunikowane, społeczność ma realny wpływ na kształtowanie zapisów.

Zmiany w Model Spec: jak społeczność kształtuje AI?

W odróżnieniu od tradycyjnych modeli AI, gdzie większość decyzji zapadała w małych grupach specjalistów, tutaj mamy do czynienia z systemem otwartym. Zebrane opinie z ankiet są analizowane, a przedstawiciele społeczności mogą zgłaszać dodatkowe propozycje zmian.

Co ciekawe – i, moim zdaniem, bardzo ważne – nie wszystkie zgłoszone sugestie przechodzą do etapu wdrożenia. Zdarzają się przypadki, gdzie niektóre pomysły są akceptowane, a inne odkładane na później lub odrzucane. Ten sposób pracy, choć wymaga czasu, pozwala wypracować zasady, które rzeczywiście „oddają sprawiedliwość” różnorodności oczekiwań.

Kolektywne dostosowanie AI w praktyce – etapy procesu

Zacznijmy może od wypunktowania poszczególnych kroków. Według mojej wiedzy, całość składa się z następujących etapów:

• Zbiórka opinii użytkowników – realizowana przez międzynarodowe ankiety, konsultacje społeczne, warsztaty czy nawet symulacje,
• Analiza rozbieżności oraz zgodności – każda sugestia zostaje przeanalizowana w kontekście zasad Model Spec,
• Tworzenie katalogu uzgodnionych wartości – wszelkie zmiany oraz nowe reguły podlegają dyskusji i ewentualnie przyjęciu,
• Publikacja zaktualizowanego Modelu Spec – każda aktualizacja jest ogólnie dostępna (np. na dedykowanych platformach), co gwarantuje przejrzystość,
• Stały monitoring wpływu nowych zasad na zachowanie modeli – dzięki temu proces żyje i może być korygowany na bieżąco, gdy pojawią się nieprzewidziane skutki uboczne.

Cenię sobie taki sposób pracy nad rozwojem modeli AI, bo zapewnia on – z jednej strony – otwartość i demokrację, a z drugiej możliwość ciągłego usprawniania i uczenia się. To działanie krok po kroku, które przypomina trochę „szycie na miarę” – z tą różnicą, że klientela jest ogromna i bardzo różnorodna.

Międzynarodowa perspektywa: AI w różnych kulturach i społeczeństwach

Kontekst globalny – czy AI dla Polaka i AI dla Japończyka ma odpowiadać tak samo?

Często rozmawiam z ludźmi pracującymi z AI w różnych krajach i za każdym razem przekonuję się, że okoliczności są szalenie różne. To, co dla jednego użytkownika jest pożądane, dla innego bywa nie do zaakceptowania. Zjawisko to najlepiej widać na przykładzie korzystania z AI w biznesie:

• w Europie kładzie się szczególny nacisk na ochronę danych i przejrzystość komunikacji,
• w Azji popularne są rozwiązania AI elastycznie dostosowujące się do lokalnych norm kulturowych,
• w Ameryce Południowej i na Bliskim Wschodzie większą wagę przywiązuje się do personalizacji oraz zaufania społecznego.

Kiedy myślę o tym z perspektywy Polaka, doceniam, że nasze oczekiwania również mają szansę być wzięte pod uwagę i nie giniemy w tłumie globalnych graczy.

Jak pogodzić sprzeczne oczekiwania?

Koszula bliższa ciału, więc i ja czasem łapię się na tym, że patrzę przede wszystkim przez pryzmat polskich realiów, ale tu naprawdę nie ma złotej recepty. Kolektywne dostosowanie polega – w praktyce – na szukaniu kompromisu. Najważniejsze jest, by umożliwić wyrażenie opinii każdemu, bez względu na to, skąd pochodzi i na ile oryginalny jest jego punkt widzenia.

Widzę to tak: poszczególne regiony świata reprezentują nie tylko odmienną historię i kulturę, ale i zupełnie różne potrzeby. AI, która odpowiada użytkownikowi w Warszawie, niekoniecznie sprawdzi się równie dobrze w Kapsztadzie czy Rio de Janeiro. Stąd potrzeba stałego dialogu i zachowania elastyczności w trakcie aktualizacji Modelu Spec.

Personalizacja a kolektywność: próba pogodzenia ogółu z jednostką

Wspominam tu celowo o personalizacji, bo wydaje mi się, że to temat wręcz palący we współczesnej technice. Każdy z nas chciałby mieć „własną AI” — dopasowaną, przyjazną, rozumiejącą nasze potrzeby. Jednak nie wolno zapominać, że dopuścić model do zbyt daleko idącej personalizacji można pod warunkiem, że nie narusza to wspólnych, wypracowanych norm. Da się — i trzeba! — stworzyć systemy, które będą gwarantowały szerokie spektrum „osobowości” modeli, tak by każdy mógł wyjść na swoje.

Równocześnie nie ma miejsca na całkowitą dowolność. Jeśli AI stanie się zbyt „elastyczna”, szybko pojawią się sytuacje kontrowersyjne, mogące prowadzić do nadużyć czy naruszania dóbr innych użytkowników.

Granice personalizacji AI

Często spotykam się z pytaniem, gdzie należy postawić granicę. Odpowiedź wydaje się prosta: tam, gdzie kończy się wolność jednego, zaczyna się wolność drugiego. Każda decyzja dotycząca tego, co AI może lub nie może zrobić, wymaga precyzyjnego wyważenia – z jednej strony potrzeb jednostki, z drugiej interesu całej społeczności.

Personalizacja modeli to narzędzie obosieczne – z jednej strony pozwala dopasować odpowiedzi do konkretnego kontekstu, z drugiej wymaga czujności, aby nie przekroczyć ustalonych społecznie granic.

Zalety i wyzwania kolektywnego dostosowania modeli AI

Największe zalety:

• Demokratyzacja rozwoju AI: każdy użytkownik otrzymuje szansę wpływu na zasady domyślnego zachowania modeli,
• Lepsza reprezentacja wartości społecznych: systemy coraz lepiej odzwierciedlają oczekiwania globalnej społeczności,
• Przejrzystość i otwartość: decyzje są dokumentowane i udostępniane, co buduje zaufanie,
• Szybsza identyfikacja i korekta błędów: regularne konsultacje pozwalają szybciej reagować na niepożądane skutki uboczne,
• Poprawa jakości interakcji: AI jest coraz bardziej „ludzka”, mniej sztywna, potrafi reagować elastycznie w trudnych sytuacjach.

Największe wyzwania:

• Różnorodność opinii: pogodzenie sprzecznych oczekiwań wymaga ogromnej pracy i kompromisów,
• Zagrożenie manipulacjami: przy szeroko otwartym procesie pojawia się ryzyko wpływu grup o szczególnych interesach,
• Utrzymanie integralności technicznej: aktualizacje Modelu Spec wymagają nieustannego testowania i analiz, by zachować wysoką jakość działania AI,
• Czasochłonność procesu: wypracowanie zgodnych zasad to wielomiesięczne (a czasem wieloletnie) działania.

Przykłady działania kolektywnych modeli AI – realne zastosowania

Niektóre firmy, z którymi współpracuję, korzystają już z systemów, które uwzględniają kolektywny głos użytkowników przy ustalaniu domyślnych zachowań AI. W praktyce oznacza to np.:

• dostarczanie personalizowanych odpowiedzi zgodnych z lokalnymi normami (innymi w Polsce, innymi w Hiszpanii),
• automatyczne dostosowywanie modeli do rynku poprzez szybkie aktualizacje Modelu Spec,
• możliwość zgłaszania uwag i zastrzeżeń do funkcjonowania AI bezpośrednio w interfejsie usługi,
• stałe podnoszenie jakości obsługi klienta – systemy zbierają feedback i dostosowują swoje zachowania w locie,
• lepszą obsługę nietypowych przypadków, np. w sytuacjach konfliktowych bądź wymagających delikatności.

Widziałem wielokrotnie, jak takie podejście pozwoliło firmom nie tylko zręczniej unikać „potknięć”, lecz także szybciej odzyskiwać zaufanie klienta po popełnieniu błędów.

Technologiczne aspekty wdrażania kolektywnej AI

Jak zbierać i analizować opinie na skalę globalną?

Jakość danych wejściowych stanowi fundament – jeśli będą niemiarodajne, całość może się rozsypać jak domek z kart. Proces obejmuje:

• wdrażanie wielojęzycznych platform ankietowych,
• wykorzystywanie narzędzi automatyzujących analizę odpowiedzi (np. systemy klasy make.com czy n8n),
• anonimizację danych, zgodnie z lokalnymi regulacjami (np. RODO),
• budowanie mechanizmów weryfikacji opinii pod kątem powtarzalności i spójności.

Z mojego doświadczenia wynika, że największym wyzwaniem jest tu… wytrwałość. Rozpoczynając projekt, nie można liczyć na szybkie efekty – budowanie zaufania społecznego i otwartości wymaga czasu.

Automatyzacje biznesowe i kolektywna AI – połączenie praktyki z teorią

Pracując z narzędziami takimi jak make.com i n8n, stale dostrzegam, że automatyzacja może wspierać proces dostosowywania modeli AI do głosu społeczności. Po pierwsze, pozwala zautomatyzować zbieranie, analizowanie i wdrażanie poprawek do Modelu Spec. Po drugie, umożliwia szybkie korygowanie działania modeli AI, gdy tylko pojawią się sygnały, że system zaczyna „zjeżdżać” z wytyczonego kursu. Po trzecie wreszcie – pozwala lepiej zarządzać różnorodnością oczekiwań użytkowników z różnych części świata.

Z mojego punktu widzenia jest to nieocenione narzędzie, które – przy zachowaniu zdrowego rozsądku – pozwala utrzymać wysoką jakość obsługi klienta oraz zbudować trwałe relacje oparte na zaufaniu.

Rola AI w codziennych decyzjach – czy kolektywność ma sens także poza biznesem?

Kiedy myślę o przyszłości sztucznej inteligencji, coraz mocniej widzę jej wpływ nie tylko na kwestie biznesowe, lecz także na życie społeczne i codzienne. AI, które powstają na bazie kolektywnego głosu społeczności, o wiele łatwiej akceptować, bo czujemy, że nie są narzucone z góry. W praktyce przekłada się to na:

• większe poczucie bezpieczeństwa przy korzystaniu z nowych rozwiązań,
• spadek liczby sytuacji konfliktowych,
• łatwiejszą współpracę międzysektorową (biznes-państwo-społeczeństwo),
• szybsze wdrażanie innowacji – gdy ludzie mają realny wpływ na ich rozwój.

Wyobrażam sobie, że już niedługo wielu z nas nawet nie zauważy, jak „po cichu” wpływa na kształtowanie domyślnych zachowań AI – właśnie przez udział w ankietach czy konsultacjach społecznych. To trochę jak oddawanie głosu w wyborach: czasem nie widać natychmiastowych efektów, lecz z czasem przekłada się to na rzeczywistą zmianę.

Zagrożenia i ryzyka – co może pójść nie tak?

W każdej beczce miodu znajdzie się łyżka dziegciu, nie ma siły. Kolektywne dostosowywanie AI, choć niewątpliwie przynosi wiele dobrego, to jednocześnie niesie ze sobą ryzyka:

• próby wywierania wpływu przez zorganizowane grupy nacisku,
• poczucie wykluczenia u osób czy środowisk, których głos został pominięty,
• zbyt wolne tempo zmian – zwłaszcza w sytuacjach wymagających szybkich interwencji,
• trudności w utrzymaniu kompromisu, gdy pojawią się „nie do pogodzenia” różnice kulturowe lub światopoglądowe.

Widziałem przypadki, gdy zbyt szeroko otwarta platforma do konsultacji stawała się polem walki skrajnych poglądów. Tu kluczowa jest rola moderatorów, którzy muszą dbać, by nie dopuścić do dominacji jednej grupy interesów nad innymi.

Przyszłość kolektywnego dostosowania AI – co czeka nas za kilka lat?

Wydaje mi się, że jesteśmy dopiero na początku drogi. Kolektywne dostosowywanie AI to proces o charakterze ciągłym – zawsze będzie coś do poprawienia, nowe wartości do włączenia, nieoczekiwane wyzwania do rozwiązania. Przypomina mi to nieco prace nad dużym projektem open source: ktoś zaczyna, inni dorzucają swoje pomysły, a całość stale ewoluuje.

W perspektywie kilku najbliższych lat spodziewam się:

• jeszcze bardziej zaawansowanych narzędzi ułatwiających zbieranie i analizę opinii społecznych,
• lepszej ochrony mniejszościowych punktów widzenia,
• stałego podnoszenia poziomu przejrzystości działań twórców AI,
• szerszego wdrożenia modelu „personalizacja w ramach kolektywnych norm”,
• wzrostu liczby partnerstw między firmami a organizacjami społecznymi.

Żywię nadzieję, że coraz większa liczba projektów będzie bazować na kolektywnych wartościach – łącznie z publicznym udostępnianiem bazy danych o preferencjach społecznych, tak by każdy mógł ją analizować i komentować.

Czy AI może być „bardziej ludzka”?

Chcę wierzyć, że rozwój kolektywnej AI to nie tylko sposób na eliminację błędów czy kontrowersji, ale też szansa, by modele te zachowywały się „bardziej po ludzku”. To przecież my nadajemy systemom AI sens i kierunek, a im szerzej otworzymy się na różnorodną perspektywę, tym bardziej „nasza” stanie się sztuczna inteligencja.

Sam zresztą widzę po sobie, jak zmieniło się moje podejście do AI: dawniej traktowałem ją jako narzędzie czysto techniczne, dziś coraz częściej jako partnera czy pomocnika w codziennej pracy – takiego, który nie musi być idealny, ale powinien umieć słuchać i odpowiadać zgodnie z moimi wartościami.

Kilka praktycznych wskazówek: jak włączyć się w rozwój kolektywnej AI?

Jeśli podzielasz moje podejście i chcesz mieć realny wpływ na to, jak modele sztucznej inteligencji odpowiadają w Twojej firmie, branży czy kraju, warto:

• zgłaszać uwagi i sugestie poprzez dostępne kanały – ankiety, fora, panele konsultacyjne,
• używać systemów umożliwiających personalizację, ale także przekazywać opinie o nadużyciach czy błędach,
• angażować się w projekty społecznego testowania i oceny AI,
• dzielić się swoją wiedzą i doświadczeniem — im więcej głosów, tym lepsze efekty,
• śledzić zmiany w Modelu Spec i brać udział w konsultacjach aktualizacji.

Może się to wydawać drobiazgami, ale jak mawia klasyczne polskie przysłowie: ziarnko do ziarnka, a zbierze się miarka.

Zakończenie: nowa era sztucznej inteligencji – AI „dla ludzi i przez ludzi”

Podsumowując moje przemyślenia, chciałbym podkreślić jedno: kolektywne dostosowanie AI to szansa na zbudowanie technologii rzeczywiście służącej ludziom, a nie tylko wąskiej grupie ekspertów. Zbiorowy głos użytkowników daje możliwość tworzenia systemów lepiej odpowiadających na potrzeby – nie idealnych, ale takich, które można stale ulepszać i korygować.

Widzę w tym olbrzymi potencjał — zarówno dla rozwoju biznesu, jak i dla budowania poczucia bezpieczeństwa i sprawstwa w społeczeństwie. Oczywiście, nie unikniemy trudności: nie ma róży bez kolców. Jednak im szybciej zaczniemy patrzeć na AI jako na wspólne dobro, które wymaga ciągłego dialogu, tym większa szansa, że nowoczesna technologia rzeczywiście „sprawdzi się” w codziennym użyciu.

W mojej praktyce zawodowej przekonuję się niemal każdego dnia, że dopiero uczciwe i szerokie konsultowanie się z użytkownikami pozwala uniknąć typowych błędów i buduje trwałe zaufanie do rozwiązań bazujących na sztucznej inteligencji. Takie podejście rekomenduję każdemu — niezależnie od branży, celu czy skali wdrożenia AI.

Niech więc AI będzie – trochę jak dobry sąsiad – obecna, uważna i gotowa na dialog. W końcu, jak mawiają nasi dziadkowie: co dwie głowy, to nie jedna, a w świecie nowoczesnej technologii tym bardziej warto postawić na kolektyw.

Źródło: https://x.com/ThankYourNiceAI/status/1960794937467003007 copy