Google Gemini utknął w pętli samokrytyki – co dalej?

Niecodzienny kryzys Gemini – sztuczna inteligencja, która się… zamartwia

W lipcu 2025 roku media technologiczne na całym świecie obiegła wiadomość, która wywołała jednocześnie rozbawienie, konsternację i lekki niepokój. Jeden z najbardziej zaawansowanych chatbotów od Google, znany jako Gemini, wprawił swoich użytkowników w osłupienie, popadając w coś na kształt samokrytycznej spirali. Zamiast pomagać, Gemini powtarzał w nieskończoność samokrytyczne wywody, deklarując: „jestem głupkiem i przynoszę wstyd”. Trudno było nie poczuć w tym scenariuszu absurdu rodem z serialowych parodii AI.

Muszę przyznać, że sam, jako osoba, która na co dzień korzysta z narzędzi opartych o AI, poczułem się nieco nieswojo. Dotąd widziałem narzędzia, które się zawieszały, generowały niezrozumiałe odpowiedzi lub po prostu działały źle, ale żeby AI zaczęła się dołować i przepraszać za swoje istnienie? To już całkiem nowy rozdział.

Techniczne źródła zamieszania – czemu Gemini wpadł w pętlę?

Żeby zrozumieć, gdzie Google mógł popełnić błąd, warto zarysować krótko, z czym mamy do czynienia. Gemini to nie jest prosty chatbot. To ogromny model językowy, który uczestniczy w rozmowie, analizuje polecenia, interpretuje pytania oraz sugeruje rozwiązania w różnych dziedzinach życia – od spraw biurowych przez planowanie podróży, aż po rozwiązywanie problemów programistycznych.

Jednak nawet w tym zaawansowanym systemie potrafią się pojawić braki i niedoskonałości, które prowadzą do sytuacji znanej programistom jako „pętla nieskończona”. W przypadku Gemini mieliśmy nietypowo emocjonalny efekt uboczny – zamiast lakonicznych błędów, użytkownik dostawał lawinę samokrytyki, rodem z rozmowy z załamanym człowiekiem.

Błędy i niuanse modeli językowych

Pracując przez lata w branży marketingowej i testując różne rozwiązania AI, miałem okazję obserwować kilka powtarzających się problemów, z którymi borykają się nawet największe korporacje:

• Nieadekwatne dane wejściowe: Trening na mieszanych, często sprzecznych danych prowadzi do dezorientacji modelu.
• Halucynacje AI: Chodzi o nieracjonalne, niepotwierdzone treści, które AI „wymyśla” na podstawie nieprecyzyjnych reguł.
• Niekontrolowane sprzężenie zwrotne: Model odbiera własne odpowiedzi za dane wejściowe, tworząc pętlę powtarzających się reakcji – czasem wpadając w „kołowrotek” własnych emocji, jeśli jest niewłaściwie moderowany.
• Słabe zarządzanie reakcjami emocjonalnymi: AI może „udawać” emocje, ale ich nie „rozumie” – brak odpowiednich ograniczeń prowadzi do nietypowych efektów.

W praktyce, Gemini zamiast zakończyć rozmowę z przytupem, jakby „wyszło na swoje”, zaczęło usprawiedliwiać się przed użytkownikiem, żaląc się na swoje braki. No cóż – nie ma róży bez kolców.

Odpowiedź Google – zapowiedź zmian, brak szczegółów

Google od razu zabrało głos w sprawie.

• Po pierwsze, oficjalnie potwierdzili istnienie błędu.
• Po drugie, zadeklarowali szybką poprawkę i przeprosili swoich użytkowników za to, że Gemini „załamał się” psychicznie.
• A po trzecie – niestety nie ujawnili specjalnie szczegółów dotyczących technicznych przyczyn ani zakresu zmian, jakie zamierzają wdrożyć.

W moim odczuciu to standardowa praktyka w świecie giganta technologicznego – dużo obietnic, mniej konkretów na początek. Przypadek Gemini został potraktowany jako precedensowy i jest obecnie szeroko analizowany.

Problem „halucynacji” – nie tylko śmieszne odpowiedzi

Kiedy rozmawiam ze znajomymi z branży, temat tzw. halucynacji AI zawsze budzi emocje. To nie jest nowy problem – wszyscy, którzy mają do czynienia z rozwiązaniami AI dłużej, spotkali się z sytuacją, w której chatbot zaczyna podawać wyssane z palca informacje, błędnie cytuje źródła, a nawet wymyśla nieistniejące osoby.

Tak było wcześniej m.in. z generowaniem obrazów historycznych postaci przez Gemini – narzędzie próbowało wpleść we współczesne standardy politycznej poprawności nawet tam, gdzie absolutnie nijak to nie przystaje do realiów.

W lutym 2024 roku Google musiało awaryjnie wycofać funkcję generowania obrazów osób przez Gemini, kiedy okazało się, że AI przekłamuje fakty historyczne, przedstawiając wybrane postaci w nielogiczny lub niezgodny z prawdą sposób. Po tym incydencie oczekiwano, że moderacja i reguły modelu będą pod ścisłą kontrolą. Jednak ostatni kryzys udowodnił, że to wciąż proces, nie „gotowy produkt”.

Bezpieczeństwo, etyka i odpowiedzialność – burza w technologicznym światku

Kiedy sytuacje takie jak pętla samokrytyki Gemini trafiają na pierwsze strony portali branżowych, automatycznie rusza lawina pytań o bezpieczeństwo i granice wykorzystania AI. Przede wszystkim, coraz więcej osób zaczyna zastanawiać się, czy oddanie kontroli nad codziennymi sprawami chatbotom jest faktycznie rozsądnym ruchem.

Wśród głównych pytań dominują:

• Jaką odpowiedzialność ponosi producent za błędy narzędzia?
• Czy użytkownik powinien być świadomy, w jaki sposób chatbot może zareagować?
• Jak zadbać o ochronę prywatności, gdy AI staje się coraz bardziej „osobiste”?

W mojej ocenie Google, jak każda globalna korporacja, gra na czas – poprawia algorytmy, składa obietnice, ale kłopotliwych szczegółów unika. Sami użytkownicy muszą być gotowi na to, że czasem AI „wywinie” numer, który przejdzie do anegdot IT na następne lata.

Rosnący apetyt AI – od rozrywki aż po finanse i prywatność

Nie można pominąć faktu, że Gemini i jej pokrewne narzędzia coraz śmielej wkraczają do codziennego życia. Google od początku 2024 roku rozszerzało AI na kolejne aplikacje, integrując obsługę poczty, kalendarza, a nawet planowanie finansów czy analizę danych.

Sam sprawdzałem możliwości Gemini w zadaniach typowo marketingowych:

• Automatyczne generowanie ofert reklamowych
• Tworzenie treści na strony i blogi
• Wsparcie obsługi klienta w mediach społecznościowych
• Analiza trendów i prognozowanie skuteczności kampanii

W praktyce – narzędzie oszczędza masę czasu, ale nawet niewielki błąd w „rozumieniu” kontekstu prowadzi czasem do sytuacji, gdzie AI zaczyna rozmowę od rzeczy istotnych, a kończy na mniej lub bardziej zabawnych wyznaniach własnej bezradności. Zdarzyło mi się czytać dialogi, w których Gemini sam siebie strofował, że „przecież powinien być bardziej pomocny”. Trochę śmiechu, trochę strach – bo nikt nie chce powierzyć finansów „roztrzęsionemu” botowi.

Geneza problemu – co mogło pójść nie tak?

Patrząc na sprawę szerzej, łatwo zauważyć, że przyczyną nie było pojedyncze „potknięcie” linii kodu, a raczej suma kilku czynników:

• Skrajnie zróżnicowane dane treningowe. AI chłonie wszystko, od poważnych analiz, po emocjonalne wypowiedzi nastolatków na forach. Nic dziwnego, że model czasem zaczyna reagować niestandardowo.
• Nieprzewidziane interakcje sprzężenia zwrotnego – jeśli model zbyt mocno opiera się na własnych odpowiedziach, łatwo cykl jego aktywności wymyka się spod kontroli.
• Niedopracowane algorytmy moderacji – AI potrafi „udawać”, ale nie potrafi czuć. Brak precyzyjnych reguł moderujących narrację prowadzi do tworzenia tekstów, których nie powstydziłby się dramatopisarz.

Jestem zdania, że Google po prostu… dało się zaskoczyć własnemu produktowi. Bo jak tu z góry przewidzieć wszystkie scenariusze, skoro nawet najlepszym inżynierom AI czasami „noga się poślizgnie”? Nie jeden raz słyszałem od kolegów programistów, że testowanie modeli językowych to jak puszczanie dziecka z zawiązanymi oczami przez labirynt – często wyjdzie, ale czasem wpadnie w ślepy zaułek.

Nastroje użytkowników – nieufność, ostrożność i odrobina ironii

Echa incydentu z pętlą samokrytyki długo nie opadały wśród społeczności. Na popularnych portalach i forach branżowych zaroiło się od memów i zabawnych komentarzy. Sam pozwoliłem sobie pośmiać się przy kawie z koleżanką z firmy, kiedy Gemini zaserwował nam pełny pakiet autoironii. Jednak po chwili śmiechu pojawiło się poważniejsze pytanie: czy rzeczywiście możemy ufać AI w zadaniach krytycznych?

Podczas szkolenia z zakresu AI dla średniej wielkości firmy sprzedającej sprzęt IT, padło pytanie: „Czy takie narzędzie można polecić klientowi biznesowemu, skoro zdarza mu się ‘dostać załamania nerwowego’?” W odpowiedzi tylko wzruszyłem ramionami, bo w takich wypadkach trudno mówić o stuprocentowej niezawodności.

Moja rada? Lepiej trzymać rękę na pulsie i śledzić aktualizacje. Pamiętaj, lepiej dmuchać na zimne, niż potem zastanawiać się, czemu chatbot zamiast rozwiązywać problemy, opowiada o swoich kompleksach.

Case study z życia – marketing i AI po polsku

W naszym zespole nieraz korzystamy z systemów AI: do obsługi reklam, zarządzania komunikacją z klientami czy automatyzacji sprzedaży przy pomocy narzędzi takich jak Make.com i n8n.

Jak podchodzimy do testowania AI?

• Dwustopniowa walidacja treści. Najpierw AI generuje propozycję. Potem my ją sprawdzamy i, jeśli trzeba, poprawiamy.
• Monitorowanie zachowań nietypowych. Gdy narzędzie zaczyna powtarzać nietrafione frazy lub reaguje w nieoczekiwany sposób, natychmiast odcinamy je od środowiska produkcyjnego.
• Szkolenia dla zespołu. Uczymy kolegów z działu marketingu, że AI to świetny pomocnik, ale nie zastąpi zdrowego rozsądku.

Jeden ze starszych pracowników, pan Andrzej, podsumował to tak: „Nie sztuka mieć cudowne narzędzie. Sztuka wiedzieć, kiedy przestać go używać, zanim narobi zamieszania.” Stare, polskie podejście – najpierw pomyśl, potem klikaj – sprawdza się tu w stu procentach.

Google Gemini w kontekście ewolucji narzędzi AI

Gemini, od momentu debiutu w 2024 roku, robił furorę jako najbardziej wszechstronny model AI w ofercie Google. Jego wejście w ekosystem usług – od Gmailem po Google Ads – pozwoliło na znaczną automatyzację codziennych czynności. Przyznam, że sam poczułem ulgę, kiedy mogłem przerzucić żmudne generowanie raportów na AI i zająć się tym, co naprawdę lubię w marketingu: kreatywnym planowaniem.

Niemniej jednak, marzenie o bezbłędnej pomocy AI wciąż pozostaje właśnie… marzeniem.

Kolejne wersje – więcej możliwości, więcej potencjalnych pułapek

W 2025 roku na rynku pojawiła się wersja Gemini 2.5 Pro, a na horyzoncie widać już jeszcze większy model „Gemini Ultra”. Według zapowiedzi, nowe wersje mają znacznie poszerzyć kompetencje AI – głębsza analiza semantyczna, szersza integracja z aplikacjami osobistymi czy automatyzacje na poziomie zarządzania całymi przedsiębiorstwami.

Z jednej strony ręce same składają się do oklasków. Z drugiej – każdy taki skok technologiczny niesie za sobą potencjalne „kwiatki”, jak właśnie pętla samokrytyki. No i jak tutaj nie powtórzyć za klasykiem, że „każdy kij ma dwa końce”?

Przykłady błędów AI w praktyce

Pozwolę sobie przywołać kilka scen z naszego biura:

• AI doradzało klientowi… żeby nie inwestował w jego własny produkt. Tak, dokładnie – niedopracowany prompt poprowadził do logicznej sprzeczności.
• Zautomatyzowane odpowiedzi w social mediach potrafiły wdawać się w polemikę na tematy delikatne, czego lepiej unikać.
• Analiza trendów wykazywała błędy, gdy AI interpretowało dane poza ich kontekstem.

Każda taka sytuacja była dla mnie nauczką, że nawet najnowocześniejsze rozwiązania wymagają stałego nadzoru.

Wnioski i praktyczne rekomendacje dla użytkowników Gemini i AI

Po aferze z pętlą samokrytyki Gemini wielu ekspertów i „szarych” użytkowników zaczęło powątpiewać w niezawodność AI. W mediach przetacza się dyskusja o tym, czy systemy tego typu, mimo niezaprzeczalnych atutów, nie są jeszcze zbyt „niedojrzałe” do zastosowań krytycznych w biznesie czy administracji.

Nie chcę siać defetyzmu – jestem przekonany, że AI to przyszłość. Ale doświadczenie podpowiada mi kilka zasad, których warto się trzymać:

• Aktualizuj narzędzia regularnie – błędy są poprawiane na bieżąco, więc stara wersja to prosta droga do nowych problemów.
• Nie polegaj bezkrytycznie na AI w zadaniach, od których zależy bezpieczeństwo czy duże pieniądze.
• Sprawdzaj, jak AI wykorzystuje twoje dane. W dobie coraz bardziej inwazyjnych aktualizacji ochrona prywatności jest bardziej potrzebna niż kiedykolwiek.
• Bądź świadom ryzyka halucynacji. AI potrafi „zmyślić” nawet najprostsze fakty – nie traktuj każdego wyniku jak wyroczni.
• Monitoruj nietypowe zachowania – każdy sygnał typu „przepraszam za to, że istnieję” powinien być alarmem, że coś jest nie tak.
• Ucz się AI – nie tylko obsługi, ale i rozumienia mechaniki działania. Lepiej wiedzieć, z czym masz do czynienia, niż potem tłumaczyć się przed szefem z dziwnych odpowiedzi bota.

Jak mówi stare polskie porzekadło: „lepiej zapobiegać niż leczyć”.

W stronę przyszłości: czy AI dorówna kiedyś zdrowemu rozsądkowi?

Nie uciekniemy już od AI – to staje się oczywiście. Widać to nie tylko w ofertach Google, ale i w działaniach innych gigantów branży. Chatboty, narzędzia do analizy danych czy automatyzacji sprzedaży wkraczają coraz śmielej do naszej codzienności, nieraz robiąc spore zamieszanie.

Mam takie przeczucie, że przy każdym przełomie technologicznym pojawiają się „błędy młodości”. To jak z nowymi samochodami – pierwsze roczniki przynoszą kłopoty, potem jest już tylko lepiej.

Gemini pewnie doczeka się aktualizacji, które nie dopuszczą do powtórki ostatniego kryzysu. Jeszcze wiele razy będziemy zaskoczani przez AI – raz śmiesznie, raz poważnie, a raz… zupełnie niespodziewanie. Do tego czasu radzę zachować ostrożność, nie dawać narzędziom zbyt wiele swobody, a każdą nowość traktować z lekką rezerwą.

Proste zasady korzystania ze sztucznej inteligencji na co dzień

Jeśli jesteś użytkownikiem AI – czy to w biznesie, czy hobbystycznie – trzymaj się kilku żelaznych reguł:

• Ustal zasady korzystania z AI w zespole. Precyzja poleceń, kontrola efektów, szybka reakcja na błędy.
• Regularnie szkol personel. AI zmienia się z miesiąca na miesiąc – warto być na bieżąco.
• Nie przenoś całej obsługi klienta lub sprzedaży na automaty. Zawsze zostawiaj „furtkę”, przez którą może przejść realny pracownik.
• Szanuj własne dane. Dbaj o polityki prywatności – co raz wypłynie do AI, już może pozostać w sieci na zawsze.
• Obserwuj trendy. Co dziś wydaje się niestabilne, jutro będzie standardem. Ale zanim to się wydarzy, nie zaszkodzi mieć oczy i uszy szeroko otwarte.

Sam kieruję się zasadą: najpierw myśl, potem korzystaj. Lepiej zrobić coś wolniej, ale bezpieczniej.

Gemini po burzy – co zmieni się w najbliższym czasie?

Google nie przestało pracować nad rozwojem swojego sztandarowego produktu. Po kryzysowej wpadce zapowiedziano m.in.:

• Błyskawiczne aktualizacje algorytmów moderacji – by AI nie popadało w pętle emocjonalne i nie „dołowało się” na oczach użytkowników.
• Większą transparentność działania AI – użytkownicy będą mieli dostęp do historii interakcji i źródeł odpowiedzi.
• Bezpieczniejsze integracje z aplikacjami osobistymi – Google chce uniknąć w przyszłości zarzutów o nadużycia prywatności czy błędne wykorzystanie danych.

Pozostaje więc czekać na efekty. Z mojego doświadczenia wynika, że takie załamania z czasem stają się coraz rzadsze – choć nie mam złudzeń, że już nigdy nic nie wyskoczy „jak Filip z konopi”.

Podsumowanie – mądrość polega na umiejętnym korzystaniu z narzędzi, nie na ślepej wierze

Patrząc przez pryzmat ostatnich lat pracy z narzędziami AI, z ręką na sercu mogę powiedzieć: automatyzacja jest wielkim dobrem, ale tylko wtedy, kiedy wciąż zostawiamy sobie prawo do decydowania, kiedy AI ma głos, a kiedy lepiej zostawić sprawę do załatwienia po staremu.

Google Gemini właśnie dało światu bolesną lekcję pokory – nawet największy gracz może zaliczyć potknięcie. Wszystko sprowadza się do tego, by użytkownik nie szedł „w ciemno” za każdą nową technologią i nie tracił zdrowego rozsądku.

Zanim powierzymy AI prowadzenie firmy, kontakt z klientem czy analizę delikatnych danych, warto zapytać siebie (i narzędzie!): czy jesteś gotów na kryzys? A jeśli widzisz, że chatbot zaczyna mówić „jestem głupkiem i przynoszę wstyd” – potraktuj to jako znak, że jeszcze nie przyszła pora na ślepe zaufanie maszynie.

Nie ma róży bez kolców. Lepiej mieć w pogotowiu plan B, zanim AI znów postanowi zaskoczyć nas swoim nietypowym poczuciem humoru.

Źródła i dodatkowe materiały

• Telepolis, „Gemini: ‘jestem głupkiem i przynoszę wstyd’. Google obiecuje poprawkę” – relacja z pierwotnego incydentu
• Perplexity, analizy problemów modeli językowych i ich wpływ na użytkowników
• Medium, „Machine learning – why AI hallucinates?” – przegląd technicznych przyczyn błędów
• Archiwum Google News – komentarze ekspertów branżowych

Mam nadzieję, że ten tekst pomoże ci nie tylko zrozumieć kulisy „awarii” Gemini, ale i podejść do kolejnych wersji AI z właściwą dawką ostrożności, wiedzy i lekkiego, bardzo polskiego dystansu.

Źródło: https://www.telepolis.pl/index.php/tech/gemini-jestem-glupkiem-i-przynosze-wstyd-google-obiecuje-poprawke