Kolektywne dopasowanie AI – jak społeczeństwo kształtuje zachowanie modeli

AI w służbie społeczeństwu – wprowadzenie do zagadnienia

Gdy po raz pierwszy zetknąłem się z rozwojem sztucznej inteligencji, byłem zafascynowany tym, jak bardzo AI potrafi ułatwić codzienne życie. Z czasem jednak, gdy technologia zaczęła wkraczać coraz śmielej w każdą dziedzinę – od biznesu po prywatną komunikację – zaczęło mnie to także nieco niepokoić. Pojawiło się pytanie: kto właściwie powinien decydować, jak AI się zachowuje i według jakich wartości działa? Czy programiści, którzy ją tworzą? Czy może wąskie grono ekspertów, reprezentujących określone środowiska? Przypadków, gdzie jedna „jedyna słuszna” perspektywa mogłaby prowadzić na manowce, wcale nie brakuje.

Dlatego właśnie, gdy natknąłem się na inicjatywę badawczą prowadzoną przez OpenAI (pod hasłem „collective alignment”), zaskoczyło mnie pozytywnie, że ktoś w końcu na poważnie zaczął się wsłuchiwać w głos szerokiego społeczeństwa. Zamiast wyłącznie „napisać instrukcję obsługi AI” w zaciszu biura, postanowiono zapytać tysiące ludzi z różnych stron świata o to, jak sami chcieliby, żeby sztuczna inteligencja była domyślnie zaprogramowana. Dla mnie to jak powiew świeżego powietrza w świecie, gdzie często „kto ma piszczołkę, ten nadaje ton”.

Nie da się ukryć – coraz częściej słyszę od klientów czy partnerów, że AI musi być bliska człowiekowi, szanować różnorodność, lokalne wartości i zmieniające się normy społeczne. Tymczasem takie badania społeczne to jedna z pierwszych poważnych prób przełożenia tej – wydawałoby się utopijnej – wizji na realne mechanizmy kontroli nad zachowaniem modeli.

Dlaczego kolektywne dopasowanie AI ma sens?

Wartości indywidualne vs. uniwersalne

Nie od dziś wiadomo, że o idealnej równowadze w kwestiach światopoglądowych można jedynie pomarzyć – ile ludzi, tyle opinii. W mojej pracy zetknąłem się z sytuacjami, gdzie dla jednego użytkownika neutralna odpowiedź AI była uznana za wzorcową, dla drugiego zaś za nieodpowiednią, może nawet obraźliwą. To nie jest tak, że stosując jeden sztywny wzorzec da się „dogodzić” wszystkim – bo przecież „nie ma róży bez kolców”. Tak samo, jak przy rodzinnym obiedzie pojęcie „idealnego smaku” nie istnieje – mam wrażenie, że AI także nie da się zaprogramować na jeden szablon.

Dlatego przy podejściu kolektywnym chodzi po prostu o to, by zebrać głosy z możliwie szerokiego spektrum społeczeństwa. Taka różnorodność jest nie do przecenienia – w końcu przecież, jak mawia przysłowie, „co kraj, to obyczaj”. Pozwalamy ludziom zdefiniować, jakie domyślne reakcje AI są dla nich akceptowalne, a jakie wywołują opór lub niepokój.

Demokratyzacja procesu tworzenia AI

Patrząc na dotychczasowy rozwój technologii, trudno nie zauważyć, że często decyzje rzutujące na życie milionów podejmowane były bez szerokich konsultacji. Tu natomiast pojawia się realna szansa na demokratyzację – i to nie taką „na pokaz”, tylko opartą o rzeczywisty udział użytkowników, których zdanie ma zostać uwzględnione na etapie definiowania podstawowych reguł działania sztucznej inteligencji.

Oznacza to wyjście poza klasyczny model, w którym AI jest narzędziem w rękach wybranych. Zamiast tego zaczyna stawać się tworem współtworzonym przez całe społeczeństwo – cokolwiek przewrotnego by to nie brzmiało.

Jak wyglądało społeczne badanie preferencji AI?

Proces zbierania opinii i metodologia

OpenAI zdecydowało się przeprowadzić międzynarodowe konsultacje, w których udział wzięło ponad 1000 osób z różnych grup wiekowych, społecznych, kulturowych i narodowościowych. Pytano ich, w jakim kierunku powinna być ustawiona domyślna „osobowość AI”: czy raczej powściągliwa, czy raczej wyrazista? Skłaniająca się ku dyplomacji, czy raczej rzeczowej precyzji? Czy lepiej, by była asekuracyjna, a może wręcz odwrotnie – śmiało podejmowała stanowiska?

Efektem był szereg zgłoszonych propozycji, wniosków i spostrzeżeń. Te porównano z dotychczasowym dokumentem opisującym założenia modeli – tzw. „Model Spec”. Oceniano, na ile pomysły zaproponowane przez społeczeństwo pokrywają się z zaleceniami ekspertów, a gdzie występują poważniejsze rozbieżności.

Etapy implementacji odpowiedzi społecznych

Wypada zauważyć, że proces ten nie przypominał sielanki. Odpowiedzi społeczne zostały podzielone na trzy kategorie:

• Zbieżne: Jeśli zdanie większości użytkowników pokrywało się z „Model Spec”, model pozostawiano bez większych zmian.
• Wymagające dopracowania: Tam, gdzie pojawiły się niejasności lub delikatne rozbieżności, eksperci przeformułowywali zasady lub odkładali je do kolejnego etapu badań.
• Odrzucone/niemożliwe technicznie: Niektóre propozycje – głównie ze względu na ograniczenia technologiczne bądź etyczne – musiały zostać odłożone na później lub nie były na razie możliwe do wdrożenia.

Nie byłbym sobą, gdybym nie przyznał, że transparentność tego procesu sprawia, że łatwiej mi zaufać zmianom wdrażanym do nowych wersji AI.

Publiczna dostępność wyników

Na koniec tego etapu, wybrane wyniki oraz dane źródłowe udostępniono w sieci, umożliwiając dalsze analizy zarówno badaczom, jak i każdemu zainteresowanemu „zwykłemu Kowalskiemu”. Takie podejście sprawia, że proces staje się wręcz jawny „jak na dłoni” i trudno tu cokolwiek ukryć lub zamieść pod dywan.

Jakie wnioski płyną z kolektywnego dopasowania AI?

Większość poparła obecne założenia AI

Z wyników badania wyłania się bardzo ciekawy obraz: większość respondentów przyznała, że domyślne ustawienia i zasady działania obecnych modeli AI są dla nich satysfakcjonujące. Z mojego doświadczenia wynika, że to duże zaskoczenie – bo do tej pory krytykowano AI raczej za zbytnią „sztywność” lub oderwanie od rzeczywistości.

To pokazuje, że eksperci nie tak znowu rzadko potrafią trafnie przewidywać, co uznaje się za dopuszczalne, a co przekracza granice dobrego smaku.

Rozbieżności i nowe wyzwania

Oczywiście, pojawiły się obszary wymagające korekt – czasem chodziło o niuanse kulturowe, czasem o rozbieżności światopoglądowe. Jedne społeczeństwa są bardziej otwarte na poczucie humoru AI, inne z kolei preferują znacznie poważniejszy, „urzędowy” styl komunikacji. Niektóre kraje mogą też wymagać, by AI unikało pewnych tematów lub bardziej wyraźnie akcentowało neutralność w sporach politycznych.

W praktyce oznacza to, że uniwersalny model AI dla każdego nie istnieje – i raczej nigdy nie powstanie. Mając to na uwadze, firmy zaczęły wdrażać funkcje umożliwiające spersonalizowanie domyślnej osobowości AI, zależnie od oczekiwań użytkownika czy grupy odbiorców.

Otwarta personalizacja modeli – i co z tego wynika?

Dzięki kolektywnemu dopasowaniu, dziś coraz częściej użytkownicy mogą samodzielnie zdecydować, czy AI będzie z natury powściągliwe i dyplomatyczne, czy może żartobliwe i energiczne. To trochę tak, jak z wyborem muzyki w radiu przez aplikację – preferencje są różne, więc i rozwiązania powinny być co najmniej kilkuwariantowe.

Na własnym przykładzie widzę, jak bardzo zmienia to relacje z technologią – już nie czuję się jak ktoś, komu na siłę wmawia się „jedynie słuszne” poglądy. Jeśli czegoś nie akceptuję, po prostu wybieram inny wariant lub zgłaszam swoje uwagi przez kanały społecznościowe. Takie podejście nadaje komunikacji z AI naprawdę *ludzkiego* wymiaru.

Mechanizmy kolektywnej kontroli i dalszy rozwój AI

Rzucając okiem na plany rozwoju tej technologii, nie sposób nie zauważyć kilku obszarów, nad którymi programiści i naukowcy pochylają się ze szczególną uwagą.

Personalizacja na miarę oczekiwań

Bardzo doceniam, że w nowych modelach pojawiają się coraz liczniejsze opcje personalizacyjne:

• Możliwość wyboru domyślnego stylu wypowiedzi (formalny, nieformalny, ekspercki, żartobliwy itp.).
• Uwzględnianie lokalnych zwyczajów, języka potocznego, czy nawet regionalnych żartów i odniesień popkulturowych.
• Indywidualne ustawienia dotyczące zakresu tematów „dozwolonych” lub „zakazanych”.

Moim zdaniem, to jest prawdziwie rewolucyjna zmiana – coś w rodzaju „szycia AI na miarę”. Jako użytkownik mogę po prostu poczuć większą kontrolę nad tym, jak wygląda mój kontakt z technologią.

Przejrzystość działania modeli

Wprowadzane są mechanizmy pozwalające sprawdzić, dlaczego AI zareagowało w jakiś konkretny sposób. Możliwość obejrzenia „ścieżki decyzyjnej” to coś na wagę złota, zwłaszcza jeśli zaczynam polegać na AI w istotnych kwestiach zawodowych lub emocjonalnych.

Przykładowo, jeśli model odmówił odpowiedzi na jakieś pytanie, mogę zobaczyć, czy było to podyktowane regulaminem, ograniczeniem technicznym, czy może ogólnie przyjętymi normami społecznymi.

Zaangażowanie społeczne i mechanizmy zgłaszania poprawek

Nowe podejście stawia na bieżący dialog z użytkownikami. Oznacza to, że możesz zgłosić feedback, zaproponować inne sformułowanie wypowiedzi, wskazać na lokalną wrażliwość lub chociażby uznać, że któryś wariant AI cię nie przekonuje. To już przestaje być fikcja literacka – takie narzędzia faktycznie istnieją i codziennie są rozwijane.

Etyka i niezależny audyt modeli AI

Współczesne modele AI są coraz częściej oceniane przez zewnętrzne rady doradcze, niezależnych ekspertów ds. etyki oraz poddawane audytowi społecznemu. Na własne oczy widzę, jak poważnie branża zaczęła podchodzić do skutków szerokiego wdrażania modeli AI. Mechanizmy te mają działać trochę jak sól w zupie – nie zawsze widać, ale trudno się obyć bez tej kontroli.

Czy kolektywne dopasowanie AI rzeczywiście działa?

Pierwsze efekty wdrożenia i reakcje społeczności

Doświadczyłem na własnej skórze, jak duża jest różnica między AI sztywnym, „urzędowym”, a tym, którego komunikację już choć trochę dostosowano do regionalnych i kulturowych wymagań. Moje rozmowy z „ulepszonym” modelem stały się o wiele bardziej naturalne, jak z dobrym znajomym, który zna moje zwyczaje (nawet jeśli czasem powie coś po swojemu). Oczywiście, nadal są obszary, gdzie pozostaje sporo do poprawy, jednak ogólne wrażenie idzie w dobrą stronę.

Szerszy kontekst: AI a globalna kultura

Nie muszę chyba nikogo przekonywać, że AI, używane przez ludzi na całym świecie, staje się częścią globalnego krajobrazu kulturowego. Poszukiwanie wspólnych mianowników to jedna rzecz – ale drugą, równie ważną, jest dbałość o drobne niuanse, które dla jednej grupy są nieistotne, a dla drugiej potrafią urastać do rangi problemu narodowego.

Kolektywne dopasowanie AI jawi się więc nie tylko jako kwestia techniczna, ale wręcz kulturowa. Mam wrażenie, że to trochę jak z tłumaczeniem książek – literalnie się nie da, zawsze potrzeba kontekstu, wyczucia i znajomości codziennych realiów.

Szanse i ograniczenia – czego jeszcze można się spodziewać?

Zmienność wartości społecznych

Prawdę mówiąc, to, co dzisiaj wydaje się oczywiste dla wszystkich, za kilka lat może być zupełnie inaczej postrzegane. Pamiętam, jak jeszcze dekadę temu AI było raczej chłopcem do bicia niż poważnym partnerem w biznesie. Dziś sytuacja kompletnie się zmieniła i trudno przewidzieć, gdzie nas to wszystko zaprowadzi.

Należy więc uczyć się elastyczności. Bieżące dostosowywanie modeli, a nie raz na zawsze ustalony zbiór zasad, to jedyny sposób, by AI nie rozmijało się z rzeczywistością.

Ograniczenia techniczne i etyczne

Nie należy jednak zapominać, że część postulatów nakreślonych przez użytkowników jest na razie poza zasięgiem technologii, bądź stoi w sprzeczności z międzynarodowymi konwencjami czy prawem. To trochę tak, jakby wymagać od samochodu elektrycznego, by był szybki jak Ferrari, a jednocześnie ładował się w sekundę za grosze. Nierealne? Trochę tak.

Zawsze zatem trzeba będzie pamiętać o kompromisach – między tym, co możliwe do wdrożenia, a tym, co etycznie (i technologicznie) dopuszczalne.

Ryzyko nadużyć i dezinformacji

Nie ma co ukrywać, że jeśli AI staje się coraz bardziej „po ludzku” elastyczne, może pojawić się ryzyko manipulacji – ktoś wykorzysta luki systemowe, by narzucić modelom swoje wartości pod przykrywką „głosu większości”.

Dlatego właśnie nad cały procesem muszą czuwać nie tylko algorytmy, ale i ludzie – najlepiej z różnych środowisk i krajów, by nie dać się zwieść jednemu dominującemu punktowi widzenia.

Przyszłość dopasowania AI: kilka scenariuszy

Nie jestem wróżką, ale pokuszę się o kilka prognoz na pięć, może dziesięć lat wprzód:

• Jeszcze szerzej zakrojone konsultacje społeczne – coraz więcej narzędzi umożliwiających bieżący kontakt z producentami AI.
• AI jako „osobisty asystent” w pełnym tego słowa znaczeniu – niemal każdy będzie mógł mieć „swoją” wersję modelu, dobraną do osobowości i potrzeb.
• Wzmocnione procedury audytowe – coroczne audyty AI jako standard, podobnie jak w branży finansowej czy medycznej.
• Coraz większa rola lokalnych zespołów doradczych – AI rozwijane z uwzględnieniem regionalnych wartości i specyfiki językowej.
• Ochrona mniejszości i respektowanie różnorodności – AI lansujące nie tylko „głos większości”, ale i szanujące grupy mniejsze czy narażone na wykluczenie.

Przyznam, że bardzo mi się ten kierunek podoba – w końcu może okazać się, że AI nie tylko „gada jak człowiek”, ale i rozumie nas lepiej niż niejedna korporacja czy urząd.

Co to oznacza dla Ciebie? Praktyczne wskazówki

Na własnym przykładzie widzę, że jeśli chcesz, by AI faktycznie odpowiadało Twoim oczekiwaniom, masz już realny wpływ na to, jakiego stylu i zakresu wypowiedzi oczekujesz. Kilka praktycznych porad, jak tę szansę dobrze wykorzystać:

• Korzystaj z personalizowanych ustawień – sprawdź, czy AI, z którym pracujesz, pozwala na wybór stylu komunikacji lub zakresu dozwolonych tematów.
• Zgłaszaj swoje opinie – większość modeli AI pracuje na bieżąco nad ulepszeniami; nie krępuj się sugerować zmian czy wskazywać problematycznych odpowiedzi.
• Poznaj mechanizmy kontroli – dowiedz się, gdzie znajdziesz wyjaśnienie decyzji AI; w razie wątpliwości korzystaj z opcji odwołania lub dodatkowej konsultacji.
• Dziel się opinią z innymi użytkownikami – wspólna dyskusja pomaga wskazać rzeczywiste potrzeby i wypracować sensowne kompromisy.
• Obserwuj nowości branżowe – AI zmienia się błyskawicznie, warto być na bieżąco z kolejnymi funkcjami czy możliwościami ustawień.

Mam poczucie, że wszyscy jesteśmy obecnie trochę „na próbnych obrotach” – dopiero testujemy, jak daleko można się posunąć z personalizacją i otwartością na sugestie. Jednak już teraz widzę, jak robi to różnicę w codziennej pracy i kontaktach z technologią. Kto by pomyślał jeszcze parę lat temu, że będę „gadać” z AI jak z dobrym kolegą z pracy?

Kolektywny model przyszłości – refleksje osobiste

Przechodząc przez kolejne etapy rozwoju AI w biznesie, od zawsze miałem pewien dystans do modeli „uniwersalnych”, narzucanych przez jedną grupę ekspertów, często zza oceanu i z bardzo określonej perspektywy kulturowej. Dziś obserwuję z satysfakcją, jak trend nabiera nowego kształtu – coraz ważniejszy staje się zwykły użytkownik, jego opinia i prawo do współdecydowania.

Patrząc na to z polskiej perspektywy, mam nieodparte przekonanie, że nasze lokalne wartości, umiłowanie niezależności czy zdroworozsądkowe podejście do nowinek technologicznych mogą być świetnym przeciwwagą dla zbyt łatwego podporządkowywania się globalnym trendom. Warto z tego korzystać – zgłaszać swoje wątpliwości, proponować zmiany i nie bać się wykorzystywać nowych opcji personalizacji.

Sądzę bowiem, że im więcej będzie tego autentycznego, oddolnego udziału, tym bliżej będziemy technologii naprawdę użytecznej i bezpiecznej dla każdego. Jak to mówią – „lepiej dmuchać na zimne”, niż potem żałować, że przespaliśmy moment na sprzeciwy.

Podsumowanie kierunków zmian – co czeka AI w najbliższych latach?

Kolektywne dopasowanie AI nie jest projektem na chwilę, ani eksperymentem, który po pół roku zostanie zapomniany. To raczej nowy fundament budowania odpowiedzialnej, otwartej, a przede wszystkim „ludzkiej” technologii przyszłości. Widać wyraźnie, że:

• Tworzy się przestrzeń do autentycznego dialogu – między twórcami AI, a całą globalną społecznością.
• Wzrasta znaczenie personalizacji – już niedługo komunikacja z AI będzie mogła być „na miarę”, niemal jak dobrze skrojony garnitur.
• Rozszerza się zakres mechanizmów kontroli społecznej – każdy użytkownik może mieć realny wpływ na zmiany, a nie tylko biernie korzystać z tego, co mu narzucono.
• Technologia odpowiada na wyzwania kulturowe, etyczne i językowe – AI coraz częściej „myśli” nie tylko po angielsku, uwzględniając wartości i realia takich krajów, jak Polska.

Na własnym przykładzie przekonałem się, jak olbrzymią robi to różnicę. Nawet jeżeli dziś nie wszystko idealnie działa, od tego właśnie są mechanizmy korekty i konsultacje społeczne. Jeśli będziesz aktywnie korzystać z tych możliwości, śmiało mogę powiedzieć – szybko „wyjdziesz na swoje”.

Nie pozostaje mi nic innego, jak zachęcić ciebie do świadomego udziału w tym nowym rozdaniu. Wierzę, że kolektywne dopasowanie AI to szansa, by technologia wreszcie zaczęła odpowiadać na rzeczywiste potrzeby ludzi. Tak zwyczajnie – po ludzku.

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