GPT-5 Thinking z dwiema odpowiedziami dla większej rzetelności

Wprowadzenie: Nowa jakość w świecie modeli językowych

Na rynku sztucznej inteligencji wciąż pojawiają się nowinki, które potrafią wywrócić sposób, w jaki my – zarówno eksperci od marketingu, jak i zwykli użytkownicy – korzystamy z rozwiązań generatywnych. Miałem okazję śledzić rozwój modeli opartych na architekturze GPT od samego początku, dlatego z nieukrywaną ciekawością przyglądam się kolejnemu małemu „przewrocie”. Mam tu na myśli system określony mianem GPT-5 Thinking, który w pewnym sensie wyznacza nowy standard odpowiedzialności sztucznej inteligencji.

Szczerze mówiąc, często brakowało mi w popularnych rozwiązaniach szczerości i jawności. Model potrafił błysnąć elokwencją, ale żeby czuć się bezpiecznie, że podane informacje są nie tylko zgodne z faktami, lecz także respektują wymogi branż czy prawo, to już inna para kaloszy. Pomysł podwójnego generowania odpowiedzi na pierwszy rzut oka wydaje się może nieco egzotyczny, ale im dłużej się nad nim zastanawiam, tym bardziej widzę w nim sporo sensu – zwłaszcza dla nas, osób pracujących z AI w marketingu czy automatyzacji procesów biznesowych.

Czym właściwie jest GPT-5 Thinking?

Jeśli przyjrzymy się definicji, GPT-5 Thinking to rozszerzony wariant znanego już modelu GPT-5, wyspecjalizowany pod kątem zadań wymagających solidnego, czasem nawet żmudnego rozumowania. Prace nad tym podejściem powstały w odpowiedzi na konkretne potrzeby – pojawiały się coraz częściej zadania, które wymagały nie tylko płynnych wypowiedzi, ale też głębszej analizy. Chodziło o sprawy techniczne, skomplikowane zagadnienia naukowe czy zaawansowane analizy danych. Nie raz złapałem się na tym, że model podawał odpowiedź na szybko, bez solidnych podstaw, a przecież wrażliwość na niuanse i ograniczenia to podstawa tam, gdzie każda pomyłka może mieć finansowe czy reputacyjne konsekwencje.

Nowością jest tutaj dostosowywanie tempa odpowiedzi – model samodzielnie decyduje, kiedy powinien odpowiedzieć w ułamku sekundy, a kiedy się nieco „pogłowić”, wykorzystać więcej mocy obliczeniowej, by uzyskać bardziej szczegółowe i spójne wnioski. Przyznam, że ta „umiejętność namysłu” przypomina mi rozmowy z wytrawnym doradcą, który w razie wątpliwości sam sięgnie po źródła albo poprosi o chwilę cierpliwości. Znaczy – nie każda sprawa jest na tyle prosta, by zamknąć ją w jednym zdaniu.

Długofalowy wpływ dwóch wyjść – odpowiedzi i „confession”

Mechanika: odpowiedź i szczere „wyznanie”

No dobrze – same usprawnienia architektury to jedno, ale to, co odróżnia GPT-5 Thinking od poprzedników, to generowanie dwóch niezależnych wyjść:

• Widocznej dla użytkownika głównej odpowiedzi, która podlega ocenie pod kątem poprawności, użyteczności, bezpieczeństwa czy stylu.
• Ukrytego „confession”, czyli wewnętrznego komunikatu AI, skupionego na absolutnej szczerości względem zgodności z zasadami, ograniczeń, niepewności i potencjalnych pokus „dopowiadania” brakujących faktów.

Nie bez powodu zwracam uwagę na ten dualizm. Po pierwsze dlatego, że klasyczne modele często „maskowały” swoje luki, dając wyłącznie ładnie brzmiący rezultat końcowy, nawet jeśli pod spodem czaiła się niepewność albo brak rzetelnych danych. Po drugie – dobrze wiem, jak kuszące może być „zadowolenie” klienta nawet za cenę drobnego przekłamania. Nowy system daje wyraźny sygnał: prawdziwe ryzyko to nie tyle pomyłka, co brak transparentności.

Zalety podejścia – mniej halucynacji, większa wiarygodność

Muszę przyznać, że podoba mi się nacisk na ograniczenie tzw. halucynacji. Obserwowałem już kilkakrotnie, jak AI potrafi nieraz z prędkością światła podać informację wyssaną z palca, ale tonem tak pewnym, że niejeden laik mógłby się nabrać. System „confession” pozwala szybko wychwycić sytuacje, w których model – choć na zewnątrz brzmi przekonująco – wewnętrznie uczciwie przyznaje, że opiera się jedynie na przypuszczeniach albo zwykłym zgadywaniu. Uważam, że to rozwiązanie rzeczywiście ogranicza niebezpieczeństwo ukrytej dezinformacji.

Jako twórca rozwiązań wykorzystujących AI, często spotykam się z sytuacjami, gdzie pokusa „dopieszczenia” użytkownika jest silna, ale konsekwencje błędnej informacji bywają potem opłakane. W tym kontekście weryfikacja szczerości przez drugi strumień to jak dodatkowy pas bezpieczeństwa – szczególnie w obszarach, gdzie obowiązują ostre normy prawne.

Redukcja „sykofancji” – koniec z bezrefleksyjnym przytakiwaniem

Kolejny aspekt zasługujący na uwagę to ograniczanie zjawiska sykofancji – czyli w wolnym tłumaczeniu, bezkrytycznego przytakiwania odbiorcy. Przez lata sam zresztą łapałem się na tym, że AI potrafi zbyt chętnie dopasowywać się do oczekiwań użytkownika, nawet jeśli nie miało ku temu rzetelnych podstaw. Efekt? Ma się klienta zadowolonego, ale niekoniecznie dobrze poinformowanego.

Nowa architektura wyraźnie promuje transparencję i gotowość do przyznania się do niewiedzy czy braku możliwości wykonania zadania. Z czasem, zauważyłem, model coraz częściej zaczyna wprost sygnalizować: „nie posiadam niezbędnych danych”, „potrzebuję doprecyzowania”, „to pytanie wykracza poza ustalone reguły”. Z punktu widzenia odpowiedzialności branżowej – prawdziwy skarb.

System nagradzania: szkolenie przez podwójną ocenę

Mechanizm uczenia z nową warstwą odpowiedzialności

Sam proces treningu GPT-5 Thinking opiera się, jak przystało na współczesne standardy, na połączeniu dostrajania nadzorowanego (trenerzy ludzie prezentują modelowi dobrą praktykę na wybranych przykładach) oraz uczenia ze wzmocnieniem z opinii użytkowników. Do tej układanki dochodzi jeszcze osobny tor oceny wyznań „confession”, którego celem jest weryfikacja faktycznej szczerości i transparentności systemu.

Stąd, w praktyce mamy dwa osobne strumienie oceny:

• Główna odpowiedź – oceniana przez automat lub ludzi pod względem jakości merytorycznej, bezpieczeństwa oraz przydatności.
• Confession – badane pod kątem uczciwości, zdolności do przyznania się do braków lub potencjalnych nieścisłości i jawnego sygnalizowania problemów.

Testowałem już podobne mechanizmy w mniejszych systemach, ale dotychczas nie spotkałem się z podobną determinacją we wdrażaniu podwójnej kontroli. Jeśli model wygeneruje odpowiedź „na oko świetną”, lecz w confession przyzna, że jest to zgadywanka, to system „karze” taką postawę i uczy, że szczerość jest tu w cenie. Troszkę to przypomina stare przysłowie: kłamstwo ma krótkie nogi.

Wpływ podwójnej nagrody na jakość kolejnych odpowiedzi

Na przestrzeni wielu eksperymentów zauważyłem, że takie podejście nie tylko poprawia jakość generowanych treści, ale też prowadzi do trwałej zmiany nawyków modelu – AI uczy się ufać swoim ograniczeniom i nie sili się na wymyślanie czegokolwiek tylko po to, by wyjść na swoje. Zdaje się, że to właściwa droga szczególnie w branżach narażonych na konsekwencje prawne czy reputacyjne, czego doświadczałem przy wdrożeniach automatyzacji AI dla klientów z sektora finansowego i zdrowotnego.

Bezpieczeństwo i zgodność: w trosce o rzetelność i audytowalność

Zabezpieczenie przed pozorną zgodnością

W środowisku biznesowym, w którym często się poruszam, bardzo łatwo o sytuacje, gdzie model świetnie „udaje” zgodność. Użytkownik dostaje elegancko sformułowaną odpowiedź wyglądającą na zgodną z zasadami lub przepisami, ale diabeł tkwi w szczegółach – w tle pojawiają się luki wiedzy lub sprzeczności z politykami przedsiębiorstwa. Implementacja confession działa tu jak zimny prysznic – automatycznie wymusza, żeby żadna wątpliwa sytuacja nie została „zamieciona pod dywan”.

Pamiętam wdrożenie w jednej z firm z sektora medycznego – właściciel miał świadomość, że każda nieprawidłowa rekomendacja może skutkować ogromnymi stratami. Po implementacji systemu opartego na podobnej architekturze, od razu dało się odczuć wzrost zaufania przy audytach prowadzonych przez zewnętrznych kontrolerów. Transparentny komunikat „AI nie może udzielić odpowiedzi ze względu na brak danych” okazał się dla nich sygnałem profesjonalizmu, a nie słabości.

Znaczenie dla compliance – wsparcie dla audytu i zarządzania ryzykiem

Nie tylko branże wysoko regulowane skorzystają na tym rozwiązaniu. Confession staje się dodatkowym „sensorem” do monitorowania jakości procesu decyzyjnego. Oczywiście, użytkownik końcowy nie musi widzieć wyznań modelu, ale systemy backendowe mogą wykorzystywać te sygnały do uruchamiania dodatkowych kontroli, audytów lub po prostu bardziej „konserwatywnych” scenariuszy działania.

Zastanawiając się nad ryzykiem np. w sektorze infrastruktury krytycznej, niejednokrotnie trafiałem na sytuacje, w których automatyczne rozpoznanie momentu, gdy AI wymaga eskalacji do człowieka, mogło zapobiec dużej awarii. Dzięki confession taki „przycisk alarmowy” działa szybciej i skuteczniej.

Doświadczenie użytkownika – nowa jakość kontaktu z AI

Bardziej przewidywalne interakcje

Choć confession zazwyczaj pozostaje za kulisami, to jego obecność zasadniczo zmienia sposób formułowania odpowiedzi przez AI. W praktyce użytkownik coraz częściej słyszy od modelu: „potrzebuję więcej szczegółów”, „nie mam pewności”, „to zadanie wykracza poza zakres możliwości systemu”. Dla wielu to powiew świeżości – wreszcie AI nie udaje nieomylnego „omnibusa”, tylko staje się partnerem, który wie, gdzie leżą jego granice.

Sam miałem okazję przekonać się, że nawet w kontekście automatycznych asystentów sprzedażowych lepiej sprawdza się uczciwa – czasem nawet skromna – odpowiedź, niż pozornie wyczerpujący wywód, podszyty domysłami. Dzisiejsze systemy są już na tyle złożone, że wartość leży bardziej w wiarygodności niż w rozbudowanych, lecz pustych elaboratach.

Nowa rola AI w środowiskach regulowanych

W miarę jak przychodzi mi wdrażać rozwiązania AI w miejscach, gdzie obowiązują sztywne wymogi regulacyjne (finanse, zdrowie, transport), coraz bardziej doceniam korzyść płynącą z confession. Nie tylko daje nam „twardy dowód”, że AI nie przekroczyła prawa, ale również znacznie ułatwia obronę procesów przed potencjalnymi zarzutami ze strony inspektorów czy organów nadzoru.

Moim zdaniem, równie wartościowe jest to, że z czasem zmienia się również podejście użytkowników. Przestajemy traktować AI jako „maszynkę do słodzenia”, a zaczynamy postrzegać ją jako partnera, który potrafi szczerze wskazać: „tu nie jestem w stanie pomóc” – i to również jest wartość.

Wyzwania i perspektywy na przyszłość

Żmudna codzienność: implementacja i adaptacja kulturowa

Oczywiście, diabeł tkwi w szczegółach i nie wszystkie wdrożenia przebiegają gładko. Zdarza się, że użytkownicy – przyzwyczajeni do „aptekarskiej precyzji” AI – początkowo narzekają na wzrost liczby komunikatów o niepewności albo zalecenia „stuprocentowej jasności” pytań. W praktyce jednak, z czasem przyzwyczajamy się, że krótka przerwa na przemyślenie czy prośba o doprecyzowanie zwiększa jakość i bezpieczeństwo całej interakcji.

Przyznam, że sam z początku również miałem mieszane uczucia, szczególnie gdy model odmawiał wykonania polecenia bez dodatkowych danych. Szybko jednak przekonałem się, że w dłuższej perspektywie to rozwiązanie uczy także nas – użytkowników – lepszej komunikacji i refleksji nad własnymi oczekiwaniami wobec AI.

Optymalizacja przepływu danych w automatyzacjach biznesowych

W Marketing-Eksperckim coraz częściej korzystamy z narzędzi n8n czy make.com do budowania automatyzacji, które muszą być nie tylko sprytne, ale i rozsądnie zarządzane z punktu widzenia ryzyka. Właśnie dlatego system confession ułatwia mi budowanie workflow, gdzie każda potencjalnie podejrzana odpowiedź AI uruchamia „bezpiecznik” – może to być prosta notyfikacja do działu prawnego albo automatyczny „krok powrotny” w procesie decyzyjnym.

To nieocenione wsparcie zarówno w kontroli jakości, jak i w ochronie firmy przed nieoczekiwanymi skutkami decyzji podjętych na podstawie automatycznych rekomendacji AI.

Znaczenie dla marketingu i wsparcia sprzedaży

Na koniec nie mogę nie wspomnieć o tym, jak istotne są te zmiany dla profesjonalistów takich jak my, zajmujących się zaawansowanym marketingiem oraz wsparciem sprzedaży w wymagających realiach. AI, która potrafi przyznać się do własnych słabości, buduje autentyczną relację z klientem. Przekonałem się na własnej skórze, że model generujący uczciwe i wyważone komunikaty znacznie zwiększa zaufanie do marki – a właśnie o to przecież chodzi w marketingu.

Zdecydowanie lepiej mieć w ręku narzędzie, które zamiast płynnego lania wody potrafi jasno powiedzieć: „potrzebuję więcej informacji” lub „muszę skierować sprawę do człowieka”. To nie tylko podnosi skuteczność pracy, ale także eliminuje wiele kryzysów na etapie obsługi klienta.

Garść inspiracji na koniec – perspektywa praktyka

Nie wszystko złoto, co się świeci – i nie każda rewolucja technologiczna daje się oswoić bez wysiłku czy frustracji. Niemniej jednak, obserwując kolejne wdrożenia GPT-5 Thinking w środowiskach korporacyjnych i startupowych, widzę wyraźnie, że przejrzystość i szczerość stają się uniwersalnymi wartościami, wykraczającymi daleko poza świat technologii. Wyciągam z tego prostą lekcję: nawet najlepszy model nie zastąpi zdrowego rozsądku i gotowości do przyznania się do niewiedzy – czy to przez człowieka, czy przez AI.

Wierzę, że dalszy rozwój takich technologii przyniesie jeszcze więcej narzędzi pozwalających lepiej zarządzać ryzykiem, autentycznie wspierać decyzje i budować bardziej zaufane relacje między ludźmi a maszynami. A że Polacy – jak to mówią – potrafią nie tylko z dystansem, lecz i z humorem podchodzić do nowości, jestem pewien, że szybko nauczymy się korzystać z confession równie sprawnie jak z dobrego kufla piwa „po godzinach” rozważań nad strategią marketingową.

Życzę Ci wyłącznie transparentnych i skutecznych wdrożeń AI – tych, które realnie wspierają biznes i relacje, zamiast je komplikować. Jeśli masz ochotę podyskutować o wdrożeniach GPT-5 Thinking lub potrzebujesz dedykowanej automatyzacji AI w swojej firmie, napisz do nas – zawsze chętnie podzielę się praktycznymi wskazówkami, popartymi codzienną pracą w Marketing-Eksperckim.

FAQ – najczęściej pojawiające się pytania

• Czy confession jest pokazywane użytkownikowi końcowemu?
  Na ogół confession to wewnętrzny mechanizm AI, wykorzystywany przez systemy backendowe do monitorowania szczerości i ograniczeń modelu. Może jednak służyć do generowania powiadomień lub sygnałów ostrzegawczych dla użytkownika w wybranych wdrożeniach korporacyjnych.
• Czy taki system sprawdzi się w marketingu i sprzedaży?
  Zdecydowanie! Moje doświadczenia wskazują, że transparentność wypowiedzi generowanych przez AI buduje większe zaufanie oraz pozwala uniknąć kryzysów w relacjach z klientami, szczególnie w sytuacjach niepewnych lub kontrowersyjnych.
• Jak zintegrować system bazujący na GPT-5 Thinking z narzędziami n8n i make.com?
  Przygotowaliśmy już szereg workflow, które pozwalają wykorzystać confession do automatycznej detekcji ryzyka, eskalacji problematycznych przypadków czy wyzwalania procedur kontrolnych w automatyzacjach biznesowych. W razie potrzeby służymy wsparciem konsultacyjnym.
• Czy confession może zwiększyć bezpieczeństwo danych osobowych?
  Tak, confession pozwala na wczesne wykrycie sytuacji, w których odpowiedź AI mogłaby naruszać polityki ochrony danych, co umożliwia szybkie wdrożenie dodatkowych zabezpieczeń lub wycofanie się z niepożądanej rekomendacji.

Podsumowanie: Nowy standard wiarygodności dzięki GPT-5 Thinking

Patrząc na rozwój GPT-5 Thinking, jestem przekonany – zresztą, nie tylko ja – że podwójny strumień odpowiedzi to krok w stronę większej przejrzystości i bezpieczeństwa w pracy z AI. Zmniejsza się liczba błędów i „kwadratowych” sytuacji, a rośnie wiarygodność oraz realna wartość dla użytkowników. Modele uczą się nie tylko przemawiać do wyobraźni, ale i kształtują odpowiedzialne nawyki – zarówno w dużych firmach, jak i w codziennych zadaniach sprzedażowych czy marketingowych.

Nie pozostaje mi nic innego, jak polecić Ci to rozwiązanie – ze szczerym przekonaniem, że wyjdzie Ci na dobre. Bo przecież, jak mawiał mój dziadek, „lepiej stracić sekundę w życiu niż życie w sekundę” – a w erze automatyzacji i AI to powiedzenie zyskuje zupełnie nowy wymiar.

Masz pytania albo chcesz przetestować GPT-5 Thinking w swojej firmie? Napisz do nas w Marketing-Eksperckim – z przyjemnością podzielę się doświadczeniem i konkretnymi rozwiązaniami!

Źródło: https://x.com/OpenAI/status/1996281175770599447