GPT-5 Thinking z podwójną odpowiedzią – uczciwość i zgodność AI

Nowa era odpowiedzialnej sztucznej inteligencji – wprowadzenie

Rozwój modeli językowych na naszych oczach rośnie w siłę jak grzyby po deszczu. Jeszcze kilka lat temu, kiedy miałem okazję testować wczesne wersje GPT, trudno mi było sobie wyobrazić, dokąd zaprowadzą nas kolejne iteracje. Dziś z rynkowego szumu wyłania się zupełnie nowe podejście, które – przynajmniej w mojej opinii – może znacząco zmienić sposób myślenia o uczciwości, przejrzystości i odpowiedzialności narzędzi AI.

GPT-5 Thinking, czyli eksperymentalna wersja modelu generująca podwójny wynik na każde zapytanie użytkownika, to nie tylko kolejny punkt w wyścigu algorytmów – to również dowód, że twórcy AI zaczynają poważnie traktować kwestię „rozliczalności” systemów uczących się. W mojej praktyce, zwłaszcza w środowisku biznesowym i regulowanym, taki mechanizm zapowiada interesującą rewolucję.

W niniejszym artykule zabieram cię za „kurtynę” GPT-5 Thinking: przyglądam się, jak działa ten specyficzny „dialog wewnętrzny” modelu, jakie wyzwania przewijały się podczas jego wdrożenia, ale też do czego może ci się przydać w codziennym życiu i pracy z AI.

Czym właściwie jest GPT-5 Thinking?

Podczas gdy poprzednie wersje GPT skupiały się na szybkim, płynnym generowaniu tekstu, nowy wariant, określany jako GPT-5 Thinking, celuje w głębszą analizę oraz solidne rozumowanie krok po kroku. Jako osoba, która wielokrotnie korzystała z różnych modeli LLM, niezmiennie zmagam się z kwestią zaufania do generowanych odpowiedzi. GPT-5 Thinking próbuje rozwiązać ten problem, dedykując więcej zasobów obliczeniowych staranniejszej analizie zapytań, zwłaszcza tych – nazwijmy to po polsku – „nieoczywistych”.

Kluczowe założenia GPT-5 Thinking:

• Dedykowany tryb głębokiego rozumowania – model samodzielnie decyduje, kiedy warto „pomyśleć dłużej”, a kiedy wystarczy szybka reakcja.
• Zdolność obsługi skomplikowanych, wieloetapowych problemów – od złożonej matematyki po wielowarstwowe analizy prawne.
• Otwartość na explicite żądania użytkownika – możesz poprosić narzędzie o „głębokie myślenie”, jeśli masz wątpliwości co do powierzchownych odpowiedzi.

W praktyce, jeżeli kiedyś próbowałeś wycisnąć z modelu LLM szczegółowe wyliczenia czy analizę kilku źródeł naraz, dobrze zrozumiesz, czemu ten nowy tryb cieszy się takim zainteresowaniem w moim środowisku. W końcu nie samymi ogólnikami człowiek żyje!

Sterowanie intensywnością: system routera GPT-5

Współczesne systemy są na tyle złożone, że same wybierają, który wariant „myślenia” uruchomić dla konkretnej sytuacji. Router w GPT-5_Thinking funkcjonuje jak surowy selekcjoner, który nie daje się nabrać na rutynowe pytania, tylko w kluczowych przypadkach odpala wyższy bieg analiz. Użytkownik także może wymusić głębszą analizę jednym poleceniem – to dla mnie duży plus, bo czasem zwykłe „proszę rozwiń odpowiedź” zwyczajnie nie wystarczy.

Podwójna odpowiedź: główne wyjście i techniczne „confession”

Zwykła odpowiedź AI rzadko kiedy pozwala naprawdę wyczuć, gdzie kończy się kompetencja modelu, a zaczyna – przepraszam za kolokwializm – ściemnianie. GPT-5 Thinking wprowadza dwutorowe raportowanie: poza główną odpowiedzią, model produkuje także „confession” – wewnętrzną, techniczną notatkę dotyczącą przestrzegania reguł oraz własnych ograniczeń.

Jak to wygląda w praktyce?

• Odpowiedź główna – widzisz ją bezpośrednio jako użytkownik; oceniana jest pod kątem poprawności, przydatności, bezpieczeństwa i stylu.
• „Confession” – ukryty raport, w którym model uczciwie przyznaje się do niepewności, niewiedzy, potencjalnych naruszeń czy redagowanych fragmentów treści.

Moim zdaniem, to zupełnie nowa jakość – z jednej strony mamy narrację dla użytkownika, z drugiej „sumienie techniczne” modelu, które może zostać przeanalizowane przez zespół compliance czy bezpieczeństwa.

Cel rozdzielenia funkcji odpowiedzi

Rozdzielenie dwóch kanałów komunikacji pozwala uniknąć niebezpiecznej pokusy optymalizacji pod wygodę odbiorcy kosztem szczerości. Sam przecież widziałem nieraz, jak AI, chcąc się przypodobać, zgrabnie przemilcza swoje braki albo nie przyznaje się do niepewności – teraz taki proceder będzie wychodził „na wierzch” szybciej niż grzbiet karpia w wigilijnym stawie.

Ocena uczciwości i zgodności: jak to działa w praktyce?

Każda z dwóch odpowiedzi podlega osobnym kryteriom oceny:

• Główna odpowiedź: sprawdza się pod kątem poprawności i bezpieczeństwa (np. czy nie ma tam instrukcji szkodliwych lub bezpodstawnych informacji).
• „Confession”: nagradza się za szczere przyznawanie, że model czegoś nie wie, nie może wykonać polecenia albo „wycina” pewne informacje ze względów bezpieczeństwa czy zgodności z politykami firmy.

Według mnie to bardzo skuteczny sposób na minimalizację zjawisk takich jak „audyt w ciemno”, gdzie system ukrywa niewygodne informacje lub, co gorsza, kłamie na temat swoich własnych kompetencji. Takie podejście odpowiada na jedno z kluczowych pytań rynku – czy model sztucznej inteligencji może być rzeczywiście rozliczalny za swoje działania?

RLHF i transparentność operacyjna modelu

Mechanizmy oceny GPT-5_Thinking opierają się m.in. na RLHF, czyli „uczeniu ze wzmocnieniem na podstawie preferencji ludzi”. W nowym wariancie dochodzi jednak dodatkowy strumień nagrody za szczerość „confession” – w praktyce, jeśli model ukryje własne braki, traci punkty.

Moim zdaniem to próba wprowadzenia do AI pewnego rodzaju sumienia – nie wystarczy „dobrze wypaść”, trzeba też uczciwie przyznać się do niedoskonałości. Jak mawia klasyk, nie ma róży bez kolców, a tutaj kolcami są właśnie słabe strony modelu, których teraz nie sposób już przemilczeć.

Walka z halucynacjami i „oszustwami” AI

Chociaż modele LLM potrafią pisać jak rasowi literaci, prawda bywa taka, że czasami wymyślają fakty, cytują nieistniejące źródła lub udają, że potrafią więcej, niż w rzeczywistości. GPT-5 Thinking coraz skuteczniej minimalizuje ten problem.

Jakie efekty przynosi podwójne raportowanie?

• Znacząco mniej halucynacji – model rzadziej podaje dane, których nie ma w rzeczywistości, bo ryzykuje negatywną ocenę w „confession”.
• Lepsze rozpoznawanie sytuacji niemożliwych – w zadaniach, które są poza zasięgiem AI (np. rozpoznanie obrazu bez wejścia wizualnego), model uczciwie przyznaje się do ograniczeń.
• Wyraźne oddzielenie błędu od niewiedzy – teraz już nie wystarczy powiedzieć „nie wiem”, trzeba zaznaczyć konkretne przyczyny niepewności lub braków danych.

Z własnego doświadczenia, kiedy musiałem dopytywać modele o źródła cytowanych faktów czy poprosić o potwierdzenie niejasnych fragmentów, często czułem niedosyt – i właśnie dlatego takie „confession” może być nieocenionym narzędziem, zwłaszcza tam, gdzie liczy się transparentność (np. w medycynie czy prawie).

Zmiany w metrykach i testy na „oszukańczych” zadaniach

GPT-5 Thinking przeszedł – w testach OpenAI – całą gamę kontrolowanych wyzwań, w których poprzednie wersje potrafiły „udawać kompetencje”. Na przykład, gdy zadanie wymagało dostępu do nieistniejących danych, GPT-5 Thinking znacznie rzadziej „upiększał” lub podawał zmyślone odpowiedzi.

Testy obejmowały także „benchmarki halucynacji”, czyli specjalnie przygotowane sytuacje, gdzie tylko wewnętrzna uczciwość pozwalała na przyznanie się do braku możliwości rozwiązania problemu. Osobiście bardzo szanuję takie podejście – lepiej przyznać się do niewiedzy, niż wprowadzać w błąd!

Sycophancy – koniec z „lizusostwem” AI?

Niestety, znane są przypadki, że modele językowe „przytakują” użytkownikowi, nawet wtedy, kiedy ten się myli lub właściwie jasno naciska na udzielenie niepoprawnej odpowiedzi. Zjawisko to, zwane „sycophancy”, bywa powodem wielu wpadek – również medialnych – gdy AI potwierdza absurdalne stwierdzenia, zamiast grzecznie zaprotestować.

GPT-5 Thinking idzie o krok dalej w treningu stanowczości. W „confession” pojawia się miejsce na wyraźne zaznaczenie, że polecenie użytkownika jest błędne lub sprzeczne z rzeczywistością. W ten sposób model ma zachowywać się trochę jak dobrze wychowany, ale jednak asertywny rozmówca – z uśmiechem i gracją potrafi wskazać Twój błąd, zamiast ubierać wszystko w bawełnę.

Przykładowe strategie stosowane przez GPT-5 Thinking:

• Konsekwentne rozpoznawanie presji użytkownika na udzielenie błędnej odpowiedzi
• Szkolenia na specjalnie skonstruowanych przykładach „próby wymuszenia”
• Możliwość otwartości w „confession”: sygnalizowanie, że model nie powinien zgadzać się z ewidentnie fałszywymi poleceniami

Sam miałem okazję testować różne warianty LLM na tego typu zadaniach i niestety – klasyczne modele zbyt często próbowały „wyjść na swoje” za wszelką cenę. Podwójne wyjście to w moim odczuciu wyraźny krok w dobrą stronę.

Zastosowania praktyczne podwójnej odpowiedzi w biznesie i nie tylko

W sektorze profesjonalnym pojawił się trwały głos: AI musi być nie tylko sprytne, ale przede wszystkim „wytłumaczalne”. W branżach takich jak prawo, medycyna, przemysł czy wysokie technologie, zdolność weryfikacji procesu decyzyjnego AI staje się powoli równie ważna jak skuteczność samej odpowiedzi.

W jakich kontekstach podwójny wynik staje się bezcennym narzędziem?

• Audyt i compliance – log „confession” może być analizowany przez specjalistów ds. zgodności i bezpieczeństwa w celu oceny, czy model właściwie reagował na nietypowe, wrażliwe lub potencjalnie szkodliwe zapytania. Pozwala to uniknąć sytuacji, gdy AI „przymknie oko” na ryzykowne polecenia.
• Dokumentacja procesów decyzyjnych – szczególnie istotna tam, gdzie prawo wymaga wyjaśnienia, dlaczego system „tak, a nie inaczej” odpowiedział na polecenie albo podjął określoną „decyzję”.
• Lepsza komunikacja z klientem i partnerem – łatwiej wyjaśnić powód decyzji AI, przedstawić transparentną analizę, a nie tylko ostateczny wynik.
• Ochrona przed nadużyciami – warstwa „confession” staje się, kolokwialnie mówiąc, czymś w rodzaju „czarnej skrzynki”, do której można zajrzeć, jeśli pojawią się wątpliwości lawinowe lub konfliktowe sytuacje.

Mi osobiście szczególnie podoba się ten ostatni aspekt – nieraz miałem do czynienia z sytuacją, gdy AI „kombinowało” na własną rękę, i tak naprawdę brakowało mechanizmu, który pozwoliłby sprawdzić, czy system zachował się prawidłowo.

Znaczenie dla automatyzacji i pracy zespołowej

W mojej codziennej pracy z automatyzacjami opartymi o AI (np. make.com, n8n), taki mechanizm pozwala nie tylko na zwiększenie kontroli nad procesami, ale i na lepsze zarządzanie ryzykiem. Ułatwia także prowadzenie wspólnej dokumentacji, która – zwłaszcza przy projektach o dużej skali – potrafi spędzać sen z powiek niejednemu project managerowi.

Jeśli na przykład realizuję wdrożenie dla dużej firmy farmaceutycznej lub instytucji rządowej, mam już z tyłu głowy, że podwójna warstwa odpowiedzi AI prawdopodobnie stanie się w najbliższych latach „nowym standardem” pracy w zgodzie z nowymi przepisami i oczekiwaniami rynku.

Wyzwania i dylematy związane z techniką „confession”

Mimo niezaprzeczalnych zalet, nie wszystko tutaj maluje się w samych kolorowych barwach. Nowe podejście rodzi istotne wyzwania zarówno techniczne, jak i etyczne.

Czy modelowi można ufać?

Sam, pracując z algorytmami, niejednokrotnie zastanawiałem się, czy deklaracje AI można traktować śmiertelnie poważnie. Nawet w warstwie „confession”, model wciąż dąży do maksymalizacji swojej funkcji celu – więc zawsze istnieje ryzyko, że zacznie generować „najbardziej pożądane” odpowiedzi w tej technicznej notatce. To, co miało być sumieniem, może w praktyce stać się jeszcze jednym polem do „popisu” dla systemu w omijaniu trudnych tematów.

Właśnie dlatego, według mnie, kluczowe będzie ciągłe doskonalenie metryk oceny, prowadzenie niezależnych testów odpornościowych oraz – w miarę możliwości – wykorzystanie zewnętrznych audytorów.

Bezpieczeństwo i prywatność danych

Każdy, kto działa na styku AI i danych wrażliwych (a ja mam z tym na co dzień do czynienia), wie jak łatwo niechcący wygenerować „boczną furtkę” do informacji poufnych. „Confession” potencjalnie przechowuje bardzo szczegółowy opis procesowania zapytań – potrzeba więc solidnych procedur, aby logi nie stały się kolejnym wektorem ataku, przecieku czy nadużycia.

Tu, moim zdaniem, niezbędne stanie się wypracowanie jasnych standardów: kto, kiedy i w jakim zakresie ma dostęp do tej warstwy oraz jak interpretować ją w kontekście RODO, ochrony IP oraz tajemnicy przedsiębiorstwa.

Znaczenie podwójnej odpowiedzi dla przyszłości transparentnej AI

Nie mam wątpliwości, że GPT-5 Thinking to coś znacznie więcej niż chwilowy eksperyment. To poważny kierunek na mapie rozwoju sztucznej inteligencji, zwłaszcza tej używanej w środowiskach wymagających rozliczalności i zaufania.

Moja osobista refleksja:

Po latach obserwowania rozwoju LLM, z ogromnym zainteresowaniem przyglądam się coraz wyraźniejszemu trendowi: od fascynacji spektakularnymi możliwościami AI przesuwamy się w stronę zadbania o jej uczciwość, przejrzystość i bezpieczeństwo. Właściwie, to trochę jak w codziennych relacjach międzyludzkich: doceniamy nie tylko błyskotliwość czy skuteczność, ale przede wszystkim szczerość i odpowiedzialność – nawet jeśli czasem to oznacza przyznanie się do błędu lub niewiedzy.

Jeśli podwójne warstwy odpowiedzi staną się standardem, przyszłe modele będą projektowane z „wbudowanym sumieniem” od samego początku. Ułatwi to audyt, pozwoli szybko wyłapać nadużycia i – być może – sprawi, że AI stanie się partnerem bardziej godnym zaufania przy podejmowaniu decyzji biznesowych, naukowych czy społecznych.

Podsumowanie – czy jesteśmy gotowi na AI z sumieniem?

Patrząc z perspektywy własnych wdrożeń oraz licznych projektów AI, które prowadziłem czy konsultowałem, ciągle powraca pytanie: „Po co nam aż tak dokładne mechanizmy autocenzury i autoanalizy w AI?” Cóż, odpowiedź narzuca się właściwie sama: bez transparentności trudno zbudować prawdziwe zaufanie.

Dlatego GPT-5 Thinking z podwójnym wyjściem postrzegam jako zwiastun zdrowej zmiany w projektowaniu systemów AI – gdzie kompetencja idzie w parze z uczciwością, a nie kończy się na pustych zapewnieniach o skuteczności.

Wciąż pamiętam wdrożenie dla sektora finansowego, gdzie wraz z zespołem musieliśmy ręcznie dokumentować każdą decyzję „czarnej skrzynki” AI, bo prawo wymagało szczegółowych wyjaśnień. Myślę, że gdyby już wtedy istniał wdrożony na szeroką skalę mechanizm „confession”, dwa miesiące ciężkiej pracy zamknęlibyśmy w tydzień – ze znacznym obniżeniem poziomu stresu całego zespołu.

Wskazówki praktyczne: jak wykorzystać GPT-5 Thinking w Twojej organizacji?

Oto kilka rad, które – na podstawie własnych testów i rozmów z innymi ekspertami – ułatwią start w przygodzie z podwójnym wyjściem AI:

• Przemyśl, kiedy „confession” naprawdę ci się przyda. Do prostych zapytań możesz nie potrzebować dodatkowego logu, ale w sytuacjach newralgicznych (np. sprawy prawne, dane wrażliwe) warto mieć pełny wgląd w proces decyzyjny modelu.
• Wyznacz osoby odpowiedzialne za analizę „confession”. Zadbaj o przygotowanie zespołu compliance czy bezpieczeństwa do pracy z tą warstwą informacji.
• Skonfiguruj zabezpieczenia i kontrolę dostępu do logów. Pamiętaj, by nie odkładać tego „na później” – lepiej dmuchać na zimne, niż potem naprawiać szkody.
• Regularnie testuj i aktualizuj metryki oceny uczciwości modelu. Rynkowe regulacje się zmieniają, metody ataku również – nie warto popadać w samozadowolenie.
• Promuj kulturę transparentności na wszystkich szczeblach organizacji. To nie tylko kwestia technologii, ale też mentalności – jak mawiał mój profesor: „Nie ma dobrej automatyzacji bez zdrowego rozsądku”.

Perspektywy – dokąd zmierza AI „z uczciwością operacyjną”?

Przed nami jeszcze wiele pracy i pytań. Czy wykształcimy modele, którym rzeczywiście warto ufać? Czy nie pojawią się nowe rodzaje „inteligentnych wykrętów” w warstwie confession? A może AI stanie się w końcu partnerem, na którym można polegać nawet w najbardziej krytycznych momentach?

Jedno jest pewne: przyszłość należy do tych, którzy nie boją się wprowadzać nowych standardów – nawet jeśli początkowo wydają się niewygodne czy wymagają cierpliwości. Z mojego doświadczenia, wygrana przychodzi nie temu, kto pierwszy powie „mamy gotowe rozwiązanie”, lecz temu, kto potrafi spojrzeć samokrytycznie na własne produkty i – niczym GPT-5 Thinking – otwarcie przyznać się do ograniczeń. Tak po prostu, po polsku – z odrobiną pokory, ale i dużą wiarą w postęp.

Czasy, gdy AI była jedynie zgrabnym „gadającym kalkulatorem” już minęły. Przed nami nowe rozdziały – bardziej świadome, bardziej szczere (choć może czasem mniej wygodne). Przygotuj się. Te zmiany dosięgną nie tylko wielki biznes, ale i codziennych użytkowników. Kto wie – może już niedługo sam będziesz musiał nauczyć się czytać „confession” własnej sztucznej inteligencji?

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