Kolektywne ustalanie zasad AI — kto naprawdę decyduje o jej zachowaniu?

Wprowadzenie: Czyja sztuczna inteligencja? Moje przemyślenia na temat wspólnego kształtowania reguł

Nie ukrywam, że przez ostatnie lata śledzę z coraz większym zainteresowaniem dyskusje o tym, jak powinna wyglądać “idealna” sztuczna inteligencja (AI). Przeglądając kolejne raporty czy opinie użytkowników — zarówno tych z doświadczeniem technicznym, jak i ludzi spoza branży — dość szybko przekonałem się, jak bardzo ta kwestia wykracza poza zwyczajne pole inżynierskie. Powiem szczerze: spotkałem się z jednym stanowiskiem, potem z kolejnym, aż w końcu doszedłem do przekonania, że nie da się zbudować jednej, uniwersalnej odpowiedzi.

Ostatnio mocno wybrzmiało publiczne stanowisko OpenAI — i tutaj pozwolę sobie posłużyć cytatem w tłumaczeniu: “Żadna pojedyncza osoba ani instytucja nie powinna definiować idealnego zachowania AI dla wszystkich”. Przyznam, że patrząc na to z własnego podwórka, takie stanowisko nabiera szczególnego znaczenia w świecie, gdzie AI coraz częściej staje się “wspólną przestrzenią”, do której dostęp ma każdy: ty, ja, uczeń, lekarz, urzędniczka czy przedsiębiorca. Wszystkich nas dotyczy pytanie, jak AI ma funkcjonować na co dzień — i kto realnie o tym przesądza.

Czym jest kolektywne uzgadnianie zasad AI?

Do tej pory przez “ustalanie zasad” rozumiano raczej działania zamkniętych grup ekspertów, a czasem — niestety — decyzje podejmowane gdzieś zza kulis, bez konsultacji z użytkownikami. Sam często odczuwałem to jako coś narzuconego, nie zawsze przemyślanego z perspektywy szarego człowieka.

Tymczasem, coraz szerzej rozwija się nowy nurt określany jako kolektywne uzgadnianie zachowań (ang. collective alignment). Ze swojej strony widzę tu kilka kluczowych założeń, które rzucają nowe światło na sposób, w jaki firmy AI (w tym OpenAI) zaczynają traktować rolę użytkowników:

• Włączenie szerokiego spektrum głosów: zarówno laików, jak i profesjonalistów — nie tylko z Zachodu, ale i z regionów mniej dotąd słyszanych w sektorze nowych technologii.
• Transparentność procesu: zbieranie opinii, udostępnianie ich (w zanonimizowanej formie) oraz publikacja wniosków, często otwartych do dalszej debaty.
• Dostosowanie rozwiązań do globalnych potrzeb: wyjście poza własne “bańki informacyjne” i realna próba szukania punktów wspólnych oraz różnic.

Muszę przyznać, że sam osobiście odczuwam tu pewne ożywienie — niby rzecz prosta, ale właśnie o takie “małe rzeczy” toczy się realny bój o przyszłość technologii, które mają wpływ na nasze życie.

Proces ankietowania społecznego — jak to działa w praktyce?

OpenAI, w ramach wspomnianej inicjatywy, przepytało ponad 1000 osób z wielu zakątków świata dotyczących tego, jak powinna się zachowywać AI w domyślnej konfiguracji.

Po otrzymaniu tych opinii, zespół porównał odpowiedzi społeczności ze swoją dotychczasową dokumentacją techniczną (Model Spec), a tam, gdzie pojawiły się zasadnicze rozbieżności — organizacja zdecydowała się na korektę bądź dalsze konsultacje. Dla mnie to ważny znak, że coś się ruszyło — wreszcie zmienił się kierunek na słuchanie, a nie tylko mówienie.

Co ciekawe, zebrane dane zostały opublikowane na otwartej platformie. Z własnego doświadczenia wiem, jak dużo daje możliwość samodzielnego przeglądania takich materiałów, zwłaszcza kiedy staram się zrozumieć, jaką wizję AI mają inni.

Otwartość na zmiany i rewizje — nie wszystko od razu

Nowe zasady nie zostały przyjęte w całości natychmiast. Jak się dowiedziałem, części propozycji odłożono “na później”, z uwagi na ograniczenia techniczne lub czas potrzebny na wypracowanie kompromisu. Pewne wątki zostały skierowane do dogłębnych analiz zespołów badawczych — i tu widzę plus: nie chodzi o to, by każdy głos zawsze wygrał, lecz by był wzięty pod uwagę i nie trafił do “kosza” bez refleksji.

Demokratyzacja decyzji – czy marketing, czy realny zwrot?

Nie da się ukryć, że temat kolektywnego ustalania zasad AI to trochę pole minowe. Po polsku można by rzec — “każdy kij ma dwa końce”. Z jednej strony, świetnie, że coraz więcej osób ma szansę się wypowiedzieć, z drugiej — w głowie wybrzmiewa mi pytanie: czy to aby nie jest kolejny slogan, który zniknie, gdy nadejdzie czas faktycznych decyzji?

Doświadczenia z ubiegłych lat pokazują, że OpenAI faktycznie rozpoczęło szeroką “rozbiegówkę” pod kątem konsultacji: granty dla projektów deliberacyjnych, programy pilotażowe i eksperymenty, w których losowych ludzi pytano o opinie dotyczące spornych kwestii. Sam miałem okazję analizować szczegóły kilku takich projektów — i muszę przyznać, że nawet jeżeli efekty nie zawsze są natychmiastowe, to sam sposób prowadzenia dialogu wyraźnie wychodzi poza PR.

Od początku 2024 roku działa także specjalny zespół zajmujący się rozwijaniem metod kolektywnego ustalania reguł. Dla mnie już samo to, że można do niego aplikować jako inżynier (i mieć realny wpływ na wdrażanie tego typu procedur), dobrze rokuje na przyszłość.

Wartości, bezpieczeństwo, nadzór społeczny – co naprawdę się liczy?

Nie jestem odosobniony w poglądzie, że wokół idei “wartości AI” ostatnio toczą się zażarte dyskusje. Regularnie biorę udział w spotkaniach i szkoleniach, gdzie temat powraca jak bumerang. Co ciekawe, każda branża, grupa społeczna czy wiekowa widzi to wszystko po swojemu. Dla jednych najważniejsze jest bezpieczeństwo (np. brak szkodliwych rekomendacji), dla innych – ochrona prywatności czy poszanowanie różności kulturowych.

OpenAI, a za nim coraz więcej organizacji, otwarcie przyznaje, jak skomplikowane jest ustalenie uniwersalnych standardów. Tam, gdzie na porządku dziennym pojawiają się dylematy moralne, nie ma prostych rozwiązań. Stojąc z boku, łatwo wszystko w uprościć, jednak każdy, kto choć raz próbował “pogodzić wszystkich”, wie, że na tym polu łatwiej o konflikt niż porozumienie.

Z zasad, które – z mojej perspektywy – są szczególnie ważne, mogę wyszczególnić:

• Szeroka reprezentacja wartości użytkowników – im więcej głosów, tym szersza paleta opinii, choć o konsensus coraz trudniej.
• Realny udział społeczeństwa – nie tylko ekspertów, lecz także “zwykłych ludzi” – studentów, osób starszych, ludzi spoza dużych miast.
• Transparentność i audytowalność – możliwość śledzenia decyzji krok po kroku, sprawdzenia, kto za czym się opowiedział.
• Zapewnienie kontroli nad technologią, nawet wtedy, gdy staje się ona coraz bardziej złożona i “wybiega” poza codzienne wyobrażenia.

W praktyce, do zabezpieczenia tych postulatów wdraża się szereg narzędzi: uczenie ze wzmocnieniem przez sprzężenie zwrotne od człowieka (RLHF), testy red-teamingowe czy mechanizmy definiowania reguł, w oparciu o które modele mogą działać (constitutional AI).

Gdzie pojawiają się trudności i czy da się je pokonać?

Nie odkryję Ameryki mówiąc, że każda próba demokratyzacji ma swoje słabe strony. W rozmowach z klientami i znajomymi wraca temat tego, kto realnie może się zaangażować w “wielką debatę”. Przeciętny Kowalski, jeśli nie ma stabilnego łącza internetowego czy wystarczającej wiedzy, raczej nie dotrze do ankiety OpenAI. Pojawiają się też głosy, że dobrze zorganizowane, głośne grupy mogą zawłaszczyć “głos zbiorowości” dla siebie. Równocześnie 1000 czy nawet 10 000 respondentów to i tak tylko ułamek światowej populacji.

W rozmowach przewijają się także wątpliwości, czy AI powinna być ustawiana wyłącznie przez ludzi, czy może jednak warto zostawić miejsce na “autonomiczne” korygowanie własnych zachowań (oczywiście pod nadzorem).

Z drugiej strony, po własnych doświadczeniach mogę powiedzieć, że nawet niedoskonałe mechanizmy budowania konsensusu dużo zmieniają w poczuciu wpływu na sprawy, które bezpośrednio nas dotyczą. Znam osoby, które po wzięciu udziału w tego typu inicjatywie zyskały przekonanie, że “nie wszystko i nie zawsze jest rozstrzygane gdzieś bez ich udziału”.

Co według mnie jeszcze wymaga naprawy?

Wskazałbym tu kilka punktów-rafek:

• Skalowanie procesów konsultacyjnych – jak zebrać i sensownie zestawić miliony opinii?
• Przeciwdziałanie tzw. emocjonalnej polaryzacji – żeby debata rzeczywiście była oparta na argumentach, a nie na licytacji “kto głośniej krzyczy”.
• Uwzględnienie różnic językowych i regionalnych – z własnych obserwacji widzę, jak trudno przełożyć niuanse polskiej kultury na algorytmy budowane “za oceanem”.
• Transparentność wdrażania zmian – zbyt często nowe zasady pojawiają się “z dnia na dzień”, bez jasnego uzasadnienia czy możliwości zapoznania się z motywacją.

Nie mam złudzeń, że wszystkiego uda się dopilnować od ręki, ale warto, moim zdaniem, stawiać poprzeczkę coraz wyżej.

Szanse i ograniczenia kolektywnego kształtowania AI: “Nie ma róży bez kolców”

Nie byłbym sobą, gdybym nie przemycił pewnej nuty sceptycyzmu. Tak, kolektywne uzgadnianie domyślnych zasad dla AI do złudzenia przypomina próbę wskazania “co jest słuszne” metodą plebiscytu. To trochę jak głosowanie na ulubioną potrawę — każdy wybierze, co lubi, ale stołówka i tak musi wybrać menu dla wszystkich.

Mimo wszystko, lubię powtarzać: ziarnko do ziarnka, aż zbierze się miarka. Nawet jeśli efekt nie zawsze zadowala każdego, już sama możliwość zabrania głosu i podglądu tego, jak myślą inni, jest cennym doświadczeniem. Kultura dialogu i uwspólniania decyzji nie przychodzi łatwo — zwłaszcza, kiedy wokół tyle skrajnie różnych opinii.

Patrząc na temat przez pryzmat własnych doświadczeń (również zawodowych, bo automatyzacjami AI zajmuję się na co dzień) dostrzegam, że nawet proste mechanizmy konsultacyjne mogą mieć wpływ na jakość wdrażanych rozwiązań. Modele, których rozwój przebiega pod okiem wielu ludzi, mają tendencję do “uczenia się” szerszego spektrum poglądów. Przekonałem się o tym nie raz, wdrażając systemy AI w różnych sektorach — od handlu po medycynę.

Czy można uciec od narzucania zasad?

Nie da się radykalnie uniknąć sytuacji, w której ktoś, gdzieś musi podjąć decyzję. Ktoś musi ostatecznie wybrać ustawienia domyślne albo określić zakres dopuszczalnej personalizacji. Niemniej jednak, jeśli proces decyzyjny jest przejrzysty, jeśli każdy może zerknąć na tok rozumowania lub przynajmniej poznać uzasadnienie, sporo niejasności znika.

Jestem przekonany, że tak prowadzony dialog społeczny — nawet jeśli czasem mozolny i pełen przeszkód — ułatwia akceptację rozwiązań. Pracując z klientami, nieraz słyszałem, że to właśnie transparentność “od kuchni” bywa ważniejsza, niż sama lista funkcji nowego narzędzia.

Techniczne i społeczne możliwości personalizacji — czyli “każdemu według potrzeb”?

Często powraca temat personalizacji AI. Czy można uzgodnić “jeden standard”, a potem pozwolić użytkownikowi na dowolne korekty pod własne preferencje? Odpowiedź jest, powiedzmy sobie szczerze, niejednoznaczna. Technicznie nie wszystko można przestawić w modelu za pomocą suwaka; pewnych zachowań po prostu nie da się dowolnie zindywidualizować bez ryzyka błędnych, szkodliwych czy wręcz nielegalnych rezultatów.

W mojej praktyce spotykam się z systemami oferującymi dwa poziomy:

1. Zachowanie podstawowe — określone na podstawie zbiorowej rekomendacji, względnie zgodne z “normą społeczną” (cokolwiek to znaczy).
2. Ustawienia personalizowane — drobne poprawki, dostosowania pod kątem języka, tonu rozmowy, akceptowanych tematów.

Naprawdę istotne wydaje mi się zachowanie zdrowego balansu. Jeśli “zbiorowość” uzna, że niektóre treści lub zachowania są niepożądane, AI powinna je omijać, nawet jeśli ktoś indywidualnie podnosi raban o wolność słowa. Z drugiej strony, nadgorliwe ograniczenia potrafią uderzyć rykoszetem nawet w niewinne rozmowy.

Osobiście zawsze testuję, jak różne AI zachowują się w odpowiedzi na “kontrowersyjne” frazy — i przyznam, że największe zaskoczenie wywołują momenty, w których sztuczna inteligencja odmawia odpowiedzi, cytując “zbiorowe standardy społeczności”. Pytanie brzmi: kto naprawdę te standardy ustala? Na razie jestem w stanie zaakceptować, że decyzja została podjęta przez szerokie grono, nie tylko anonimowego “algorytmistę” zza biurka.

Transparentność i dostęp do danych — czy każdy może “zajrzeć za kulisy”?

Pozytywnym zaskoczeniem było dla mnie otwarcie przez OpenAI wyników swoich badań — zanonimizowane opinie uczestników kolektywu dostępne są publicznie, z możliwością samodzielnej analizy. Jako osoba od lat pracująca z danymi, wiem, ile to znaczy: każdy może przejrzeć bazę, sprawdzić, jaki był rozkład odpowiedzi i jakie pojawiły się argumenty.

Taka transparentność daje podwójny efekt:

• Zwiększa zaufanie do etapu “jak się decyduje” — bo nie opiera się już tylko na zaufaniu do jednej firmy czy zespołu.
• Pozwala środowisku naukowemu, ale i zainteresowanym laikom, na weryfikację wniosków i zgłaszanie własnych poprawek.

Wielu znajomych — również tych z pogranicza marketingu i programowania — mówiło mi, że pierwszy raz zdecydowali się “przeklikać” wyniki takich badań samemu, zamiast polegać na gotowych podsumowaniach. To cieszy, bo każda forma świadomości tego, jak “myśli” ogół, ułatwia codzienne korzystanie z AI.

Dlaczego to wszystko ma dla ciebie znaczenie?

Być może zapytasz: czemu właściwie miałbym przejmować się kolektywnym ustalaniem zasad AI, skoro na co dzień używam jej po prostu jako lepszego wyszukiwania czy kreatora tekstu? Odpowiem tak: to właśnie decyzje dotyczące domyślnego działania AI kształtują to, jak bardzo twoje narzędzia będą przyjazne, czytelne i bezpieczne — a także, czy będą respektować normy, które uważasz za ważne.

Powiem szczerze: przekonałem się na własnej skórze, jak łatwo popaść w rutynę i zapomnieć, że każde ograniczenie lub funkcja “pod maską” ma swoje źródło w długim (i nie zawsze prostym) procesie ustalania priorytetów. Jeżeli dziś jakaś AI nie chce udzielić informacji na dany temat albo wręcz nie pozwala na zabawne, niewinne pytania — nie wynika to z czyjejś złośliwości, ale właśnie z kolektywnie ustalanych norm.

Ostatecznie, twój głos — nawet jeśli wydaje się nikły — może mieć wpływ na to, jak będzie wyglądał sposób interakcji z AI w przyszłości. Sam dodałem kilka swoich uwag do otwartych konsultacji i, choć wiem, że nie zostaną one “włożone” do modelu 1:1, mam poczucie, że jestem chociaż trochę bliżej współdecydowania.

Jak możesz uczestniczyć w kolektywnym kształtowaniu AI?

Chociaż formalne uczestnictwo w badaniach OpenAI bywa utrudnione ze względu na język i lokalizację, wiele platform zapowiada lokalne konsultacje czy tłumaczenia dla wybranych regionów. Również w Polsce pojawiają się grupy, które agregują opinie i przekazują je “dalej w świat”. Nawet zwykłe wypełnienie ankiety czy udział w dyskusji na forach tematycznych ma znaczenie.

Nie ukrywam, że wielką rolę odgrywają tu także polscy inżynierowie, programiści i marketerzy, którzy coraz śmielej pokazują, że “nasz punkt widzenia” bywa często inny niż ten, który przeważa w światowej debacie.

Pytania, które nie przestaną wracać — i które warto sobie stawiać

Pozwolę sobie zakończyć osobistą refleksją: gdy wchodzę głębiej w temat, coraz częściej łapię się na tym, że nie istnieje jedna, uniwersalna i niezmienna odpowiedź na pytania o model idealnej AI. Świat zmienia się szybciej, niż pozwala to odnotować papier czy internet, a wraz z nim ewoluują obyczaje, normy, nasze oczekiwania wobec narzędzi cyfrowych.

Nie mam obaw, że pewnych rzeczy „systemowo” nie da się rozwiązać od zaraz. Najważniejsze to, żeby proces ustalania reguł był żywy, elastyczny i otwarty. Trochę jak stare polskie porzekadło: lepiej zapobiegać niż leczyć — lepiej czasem popełnić błąd i go naprawić, niż kurczowo trzymać się sztywnych, niezmiennych zasad.

Wnioski praktyczne – czego nauczyłem się jako marketer i użytkownik AI

Pracując zawodowo przy wdrożeniach AI, widzę, że nawet drobna zmiana w sposobie ustalania zasad często ustawia całą ścieżkę projektu na nowe tory. Z własnego podwórka mogę podpowiedzieć kilka rzeczy:

• Nie bój się zgłaszać feedbacku — nawet jeśli wydaje ci się, że jedna opinia w skali globalnej nic nie zmieni. Zgłaszane “u źródła” uwagi bywają katalizatorem szerszych zmian.
• Analizuj, jak działają domyślne ustawienia — jeśli coś cię frapuje, zadaj pytanie (nawet AI!), skorzystaj z dokumentacji, poczytaj fora i blogi użytkowników.
• Angażuj się w polskie inicjatywy konsultacyjne — tam gdzie decydują się sprawy istotne dla polskiej kultury, lokalnych norm, języka (również w edukacji i biznesie).
• Nie ścigaj się z AI, baw się nią — tworzenie wspólnych standardów wymaga dystansu i nawet trochę humoru; czasem łatwiej przełamać lody w luźnej rozmowie niż na poważnym panelu.

Wierzę, że to właśnie “kręcenie lodów” na granicy technologii i codziennych emocji daje najlepsze rezultaty. Nieraz przekonałem się, że najbardziej liczy się nie to, czy wszystko jest idealne, ale czy da się coś zmienić, jeśli społeczność tego potrzebuje.

Podsumowanie: kto naprawdę decyduje? Odpowiedź — my wszyscy, krok po kroku

Czyli wracając do tytułowego pytania — kto naprawdę decyduje o zachowaniu AI? Odpowiedź nie jest jednoznaczna, ale coraz częściej mogę z czystym sumieniem powiedzieć: to my wszyscy tworzymy katalog tego, co uważamy za słuszne, tolerowane i nieakceptowane. Nawet jeżeli czasem głos społeczności przegrywa z wymogami prawa czy ograniczeniami technicznymi, każda inicjatywa zbiorowa pozostawia ślad.

Mam nadzieję, że z czasem kolektywne uzgadnianie reguł AI stanie się nie tylko ciekawostką, ale stałą praktyką – także w Polsce. W końcu, jak mawiają u mnie w rodzinie: gdzie kucharek sześć, tam nie ma co jeść… chyba że każda kucharka gotuje z szacunkiem do reszty zespołu, a na koniec wszyscy próbują zupy razem. AI to właśnie taka zupa przyszłości — lepsza, jeśli doprawiona wspólnymi siłami.

I tego właśnie wszystkim życzę: odwagi, by dorzucić swoje przyprawy do wspólnego garnka. A jeśli masz ochotę podzielić się uwagą, dopisz swoją opinię – ja chętnie przeczytam i skomentuję, bo każdy głos, zwłaszcza poza wielkomiejskim szumem, bywa czasem decydujący.

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