Kształtowanie AI przez społeczny głos i zbiorową zgodę

Wprowadzenie: Gdzie leży granica „idealnej” sztucznej inteligencji?

W mojej codziennej pracy z narzędziami AI, gdy wdrażam je u klientów czy analizuję nowe podejścia branżowe, ciągle powraca jedno podstawowe pytanie: czy da się określić uniwersalne i właściwe dla każdego zachowanie sztucznej inteligencji? Z moich obserwacji i doświadczeń – odpowiedź brzmi: nie. Ludzkie potrzeby, oczekiwania i wartości są zbyt zróżnicowane, żeby jedna osoba, czy nawet cała instytucja, mogła sztywno zdefiniować ostateczny model interakcji między AI a człowiekiem.

Podobnie myślą naukowcy zajmujący się AI, dla których standardem staje się otwartość na społeczny dialog. Właśnie takim tropem podąża rozwijany obecnie nurt badawczy nazywany „collective alignment” – czyli zbieranie i analiza szerokiego wachlarza opinii społecznych na temat tego, jak wyobrażamy sobie domyślne zachowanie modeli sztucznej inteligencji.

Collective alignment – o co w ogóle chodzi?

W polskim tłumaczeniu najbliżej temu terminowi do „zbiorowej zgody społecznej”, opartej na kompromisie, konsultacjach i wrażliwości na różnorodność. Ale z mojej perspektywy warto wyróżnić kilka praktycznych aspektów tej strategii:

• Wieloperspektywiczność: Modele AI uczą się na podstawie ogromnych zbiorów danych, a ich zachowanie powinno być projektowane z uwzględnieniem najrozmaitszych, również konkurencyjnych światopoglądów.
• Otwarta dyskusja: Zamiast zamkniętego procesu, społeczność szeroko rozumiana – użytkownicy, eksperci, etycy, czasem nawet osoby postronne – mogą się wypowiedzieć, jak sztuczna inteligencja powinna reagować w określonych sytuacjach.
• Elastyczność i transparentność: Chodzi o to, żeby zasady działania modelu nie były „wyryte w kamieniu”, lecz mogą być przemyślane i zmieniane, jeśli dane społeczne na to wskazują.

Wyobraź sobie taką sytuację: codziennie rano tysiące ludzi korzysta z tego samego chatbota tekstowego. Każdy przychodzi z własnymi pytaniami, problemami i nadziejami. Czy można sprawić, by AI była uprzejma, merytoryczna i zarazem neutralna dla wszystkich naraz? Praktyka pokazuje, że bywa z tym różnie – dlatego kluczem jest konsultowanie społecznych oczekiwań i ich rozsądna implementacja.

Model Spec jako kodeks dla AI

W efekcie tych działań powstaje tzw. Model Spec – przemyślany, opisany publicznie zbiór domyślnych zasad, zgodnie z którym trenowane są modele sztucznej inteligencji. Model Spec nie jest martwym dokumentem – traktuje się go raczej jako punkt wyjścia do dalszych dyskusji, aktualizacji i testów. Dla mnie perspektywa, w której reguły te pozostają otwarte na zmiany i są dostępne każdemu użytkownikowi do wglądu, wydaje się naturalną odpowiedzią na wyzwania transparentności w tej branży.

Proces konsultacji społecznych – praktyka i wyboje na drodze transparentności

Gdy pierwszy raz usłyszałem o tym, że nad zachowaniem AI pochyla się szeroka rzesza „zwykłych ludzi”, a nie tylko programiści czy menedżerowie dużych firm technologicznych, odetchnąłem z ulgą. Doświadczenie podpowiada mi, że właśnie takie demokratyczne podejście daje największą szansę na ograniczenie nadmiernego upraszczania czy wymuszania jednolitej perspektywy.

Jak to wygląda od kuchni?

• Badacze organizują konsultacje i ankiety wśród użytkowników z różnych regionów, grup wiekowych, środowisk kulturowych.
• Pytają zarówno o konkretne zachowania („jak AI powinna zwracać się do starszych osób?”), jak i o wartości fundamentalne („na ile AI powinna być neutralna światopoglądowo?”).
• Wyniki porównuje się z Modelem Spec, wyłapując punkty zgodności i rozbieżności. Tam, gdzie pojawiają się „kolce”, zespół decyduje o konieczności zmiany podejścia lub prowadzenia dalszych konsultacji.
• Jeśli nie da się osiągnąć kompromisu – temat odkłada się na później, czasem wręcz zamraża do kolejnych iteracji.

W praktyce opinie społeczne bywają zaskakująco różnorodne. Pracując samodzielnie przy wdrożeniach rozwiązań automatyzujących procesy sprzedaży czy obsługi klienta, nie raz miałem okazję zobaczyć, jak bardzo klienci potrafią się różnić w oczekiwaniach co do stylu, tonu czy zakresu odpowiedzi AI.

Kwestia domyślnych ustawień – „detale” mają wielkie znaczenie

Mówiąc nieco żartobliwie: kto ustawił domyślnego dzwonka w telefonie, ten doskonale pamięta, ilu domowników zaraz próbowało go zmieniać. Podobnie jest z domyślnymi „personalities” AI – to właśnie ich charakter dominuje w kontakcie z większością użytkowników, w szczególności tych mniej technicznych.

Dlatego dla mnie ogromne znaczenie mają zarówno granice personalizacji (możliwości indywidualnego ustawienia AI pod konkretnego użytkownika), jak i to, co „zastaje” się po pierwszym uruchomieniu systemu. Tu właśnie wchodzi gra o największą stawkę: zaufanie i poczucie bycia wysłuchanym.

Waga procesu: AI pod strzechami, AI pod lupą

Nie sposób nie zauważyć, że w ostatnich latach AI przenika coraz to bardziej intymne sfery życia człowieka. Pomaga w nauce, asystuje w karierze, doradza – czasem nawet w sprawach zdrowotnych czy finansowych. Różne rodzaje asystentów głosowych, czatbotów czy narzędzi do automatyzacji biznesowej stają się „chlebem powszednim”.

Kluczowe w tym procesie jest to, żeby ustawienia domyślne AI rzeczywiście przeszły test społeczny. Mówiąc inaczej: to, jak AI odpowiada, gdy nie zdążysz jej jeszcze spersonalizować, świadczy o całej branży.

Niejednokrotnie sam musiałem tłumaczyć użytkownikom, dlaczego chatbot odzywa się tak, a nie inaczej, czy czemu nie podejmuje niektórych tematów. Dopiero gdy wyjaśniałem, że te zachowania wynikają z odpowiedzialności i prób „dogadania się” w szerokim gronie, odbiór stawał się cieplejszy i mniej podejrzliwy.

Zaufanie społeczne – AI nie może działać „na swoją rękę”

Budowanie AI, która nie alienuje żadnej z grup społecznych, wymaga dużej pokory ze strony twórców. To trochę jak moderowanie trudnej rodzinnej narady przy świątecznym stole – wszyscy mają swoje racje i przyzwyczajenia, ale koniec końców wspólne ustalenia mają największe szanse utrzymać się w praktyce.

Właśnie dlatego szukanie konsensusu i zbieranie głosów z zewnątrz chroni przed sytuacją, w której jeden podmiot narzuca swoją „prawdę objawioną”.

Praktyka automatyzacji biznesowych: jak collective alignment odnajduje się w firmach?

Jako osoba zajmująca się zawodowo wdrażaniem AI w środowiskach biznesowych, mogę śmiało powiedzieć, że podejście oparte na społecznej zgodzie staje się coraz istotniejsze również w automatyzacjach sprzedaży czy zarządzaniu komunikacją z klientem.

Jak to wygląda w codziennej praktyce?

• Zespoły wdrażające nowe automatyzacje (np. na platformie make.com czy n8n) konsultują się nie tylko z szefem i informatykami, ale też – a może zwłaszcza – z pracownikami obsługi klienta oraz przedstawicielami różnych działów.
• Tworzy się listy oczekiwanych zachowań, prosząc o opinie nie tylko „głos decydujący”, ale i głosy marginalizowane – osoby, które rzadziej korzystają z technologii, mają inną wrażliwość na sposób komunikacji czy wyznają odmienny światopogląd.
• Po wdrożeniu nie kończy się dialog – regularnie prowadzi się przeglądy i poprawki, analizując zgłaszane przypadki czy nietypowe sytuacje.

Dzięki temu automatyzacje nie są „bezduszne”. Odpowiednio skonfigurowane AI potrafi uwzględnić niuanse branżowe, różnice kulturowe czy nawet potoczne sformułowania klienta. Wynika z tego nie tylko wyższa jakość obsługi, ale i mniejsze ryzyko, że użytkownik poczuje się źle potraktowany.

Custom personalities i granice personalizacji

Coraz więcej rozwiązań – również tych biznesowych – umożliwia użytkownikom dostosowywanie AI do własnych upodobań. Można tu wskazać choćby „custom personalities”, czyli funkcję pozwalającą modelom językowym przyjąć określony styl, ton czy nawet zakres wiedzy w zależności od potrzeb użytkownika lub firmy. To efekt postępującego trendu w stronę indywidualizacji, ale nadal ogromne znaczenie mają domyślne mechanizmy zachowań, z których korzysta większość.

Pułapki i ograniczenia – czy można dogodzić każdemu?

Polskie przysłowie mówi wyraźnie: „nie da się zrobić jajecznicy bez rozbijania jajek”, a w kontekście projektowania AI dochodzi się do podobnych wniosków. Nawet najbardziej skrupulatny proces konsultacji nie rozwiąże wszystkich dylematów czy konfliktów interesów.

Dla przykładu:

• Sporne funkcje: To, co jeden użytkownik uznaje za przydatną funkcję edukacyjną (np. generowanie symulowanych maili phishingowych), dla innego może być nieakceptowalnym ryzykiem.
• Kwestie światopoglądowe: Neutralność AI jest postrzegana przez każdą grupę nieco inaczej – to, co dla mnie brzmi „prosto z mostu”, kogoś innego może urazić.
• Ograniczenia techniczne: AI nie zawsze potrafi „zrozumieć” bardzo złożone konteksty kulturowe, niekiedy gubi żart, ironię czy subtelne niuanse językowe.
• Prawo a oczekiwania użytkowników: Automatyzacje biznesowe wymagają przestrzegania przepisów (RODO, kodeksy etyki branżowej), czasem wbrew oczekiwaniom części pracowników lub klientów.

To wszystko sprawia, że ostateczny kształt domyślnej AI to kompromis, a nie konsensus „od linijki”.

Dobre praktyki: jak mądrze wdrażać kolektywne zasady do AI?

Na bazie własnych wdrożeń i licznych rozmów z firmami różnych branż, wypracowałem kilka prostych, lecz skutecznych reguł:

• Konsekwentnie dokumentuj zgłoszenia użytkowników – zarówno pozytywne, jak i negatywne. To pomaga uniknąć powtarzania tych samych błędów.
• Zbieraj głosy z „dołu” organizacji, nie tylko z zarządu – praktyczne wskazówki od rzeczywistych użytkowników bywają bezcenne.
• Co pół roku przeprowadzaj audyt zachowania AI – uwzględniając nie tylko kwestie techniczne, ale także wrażenia i oceny pracowników oraz klientów.
• Edukacja przede wszystkim – tłumaczenie, dlaczego AI działa w określony sposób i jakie są zasady, bardzo ułatwia wdrożenia i łagodzi kontrowersje.
• Przygotuj się na drobne konflikty – tam, gdzie nie da się wszystkich zadowolić, stawiaj na jasną komunikację i transparentność procesu decyzyjnego.

Udostępnianie wyników badań – AI to nie wyłączna własność jednej firmy

Jednym z moich ulubionych elementów procesu collective alignment jest to, że wyniki badań, pytania oraz dane z ankiet nie przepadają w szufladzie. Organizacje badawcze, dbając o przejrzystość, umieszczają je na ogólnodostępnych platformach takich jak HuggingFace, gdzie każdy – od studenta po właściciela dużej spółki – może zapoznać się z procesem i wyciągnąć własne wnioski.

To trochę jak otwarta księga. Jeśli masz ochotę zobaczyć, czym obecnie „żyje” społeczność AI i jakie tematy budzą najwięcej emocji, możesz śmiało sięgnąć do takich repozytoriów. Dla mnie taki dostęp, bez zamykania się we własnej piaskownicy, jest koronnym dowodem na powagę i szczerość działań firm technologicznych.

Normy społeczne zamiast arbitralnych decyzji korporacji

Przez lata widziałem, jak zbyt sztywno narzucone standardy – nawet jeżeli wynikały z chęci ochrony użytkownika – potrafiły przynieść efekt odwrotny do zamierzonego. Ludzie cenią sobie poczucie współudziału, nawet jeśli nie wszystkie ich propozycje wejdą w życie.

To trochę jak z uchwałą wspólnoty mieszkaniowej: nie zawsze jesteśmy zadowoleni ze wszystkich ustaleń, ale gdy mamy wpływ na ich kształt – łatwiej godzimy się z kompromisem.

Przyszłość i kierunki rozwoju: AI coraz bardziej „nasza”, coraz mniej anonimowa

Na horyzoncie już widać kierunki, w których ten społeczny dialog będzie przesuwał granice automatyzacji. Nie uchylę się przed swoim przeczuciem – przyszłe modele AI, także te wykorzystywane w biznesie, będą coraz bardziej „osobiste” i coraz bardziej transparentne. Co to oznacza w praktyce?

• Zwiększenie udziału użytkowników końcowych w kształtowaniu domyślnych ustawień – a nie tylko modyfikacji na własne potrzeby.
• Rozwój uniwersalnych, łatwo dostępnych narzędzi do zgłaszania sugestii i reklamacji dotyczących zachowania AI.
• Rosnąca rola regulacji – państwo oraz organizacje branżowe będą coraz częściej wprowadzać jasne wytyczne dotyczące przejrzystości i zgodności społecznej algorytmów.

Mam wręcz nadzieję, że już niedługo nikt nie wyobrazi sobie wdrożenia biznesowego AI bez konsultacji „na dole i na górze”, tak by produkt końcowy był rzeczywiście przyjazny, bezpieczny i odpowiadał na realne potrzeby.

Zautomatyzowana etyka czy ludzki kompas?

Wbrew niektórym marketingowym sloganom, AI nigdy nie będzie miała „ludzkiego sumienia”. Algorytm nie przeczyta Ci w myślach i nie rozwiąże dylematów moralnych za społeczeństwo. Moje doświadczenie podpowiada jednak, że narzędzia AI mogą być doskonałym wsparciem – pod warunkiem, że ich „kompas” jest regularnie kalibrowany przez realnych użytkowników, a nie tylko przez programistów.

AI w polskich realiach – specyfika lokalna i uniwersalne wyzwania

Patrząc z perspektywy polskiego rynku – a wiem to z własnych obserwacji – wdrożenia AI bywają bardziej zachowawcze i podlegają silniejszej kontroli regulacyjnej niż choćby w Stanach Zjednoczonych. Polskie firmy, szczególnie te działające w branżach objętych szczególną ochroną (bankowość, ochrona zdrowia, administracja), z rosnącą nieufnością podchodzą do automatyzacji „odgórnych norm”.

Co ciekawe, wynika stąd kilka pozytywnych rzeczy:

• Większa waga przywiązana do bezpieczeństwa, ochrony danych osobowych (RODO!), jawnych zasad przetwarzania informacji.
• Silne ograniczenia dotyczące autopersonalizacji AI przy pierwszym zetknięciu przez użytkownika.
• Realne zaangażowanie działów HR, compliance i prawników przy ustalaniu standardów modelu – nie jest to już tylko sprawa techniczna.

To pokazuje, że Polska, mimo pewnych opóźnień w innowacjach, może być wzorcem dla innych krajów, jeśli chodzi o odpowiedzialne wdrażanie społecznych konsultacji w automatyzacji biznesowej.

Jak sam możesz wpłynąć na zachowanie AI wokół ciebie?

Nawet jeśli nie jesteś programistą ani twórcą startupu, możesz mieć swój wpływ na to, jaka będzie AI, z którą się spotykasz. W codziennej pracy zachęcam klientów, by regularnie:

• Zgłaszali wszystkie sytuacje, w których AI zachowuje się „nie po ludzku” lub wzbudza dyskomfort.
• Proponowali zmiany – choćby niewielkie poprawki w słownictwie, tonie odpowiedzi czy formułowaniu poleceń.
• Angażowali się w otwarte konsultacje oraz śledzili aktualizacje Model Spec, jeśli korzystają z rozwiązań znacznych graczy na rynku AI.

Z własnej praktyki wiem, że żaden, nawet najbardziej złożony, system AI nie poradzi sobie bez ludzi „na zapleczu” – tych, którzy z pokorą i zaangażowaniem poprawiają detale, by technologia służyła, a nie zawodziła.

Kształtowanie AI jako sztuka kompromisu i dialogu

Moje osobiste doświadczenia utwierdzają mnie w przekonaniu, że technologiczny postęp nie wynika z odgórnych dyrektyw, lecz głównie z cierpliwego, czasem żmudnego słuchania różnych stron. To trochę jak w polskiej sztuce negocjacji: dużo cierpliwości, szczypta humoru, gotowość do zmiany zdania i przysłowiowa „chłodna głowa”.

W świecie AI rolę mediatora pełni nie tylko programista czy właściciel narzędzia, lecz cała społeczność zainteresowanych – od specjalistów przez użytkowników, aż po osoby zupełnie nowe w temacie.

Dlatego podoba mi się kierunek, w którym zmierza świat automatyzacji: coraz większa otwartość na głos społeczny i regularne „rachunki sumienia” algorytmów, zamiast sztywnych, nieprzystających do zmieniającej się rzeczywistości instrukcji.

Podsumowanie: AI „nasza”, czyli odpowiedzialna, otwarta i ludzka

Patrząc na to wszystko z perspektywy kilku ostatnich lat pracy w branży marketingowej i automatyzacji, śmiało mogę powiedzieć, że droga do idealnej AI nie biegnie przez laboratoria odcięte od świata, ale przez otwartą, konsekwentną i transparentną konsultację społeczną.

Z każdym rokiem narzędzia AI będą coraz bliżej użytkownika – i to nie tylko w sensie technicznym, ale również kulturowym i emocjonalnym. Najważniejsze, byśmy wszyscy – zarówno decydenci, jak i „zwykli zjadacze chleba” – mieli realny wpływ na to, jak te technologie będą wyglądały i z jakimi zasadami będą kojarzone.

Ja, i wielu moich kolegów z branży, widzimy w tym szansę na budowanie technologii, która nie alienuje, nie wyklucza, a wręcz przeciwnie – staje się naturalną częścią ludzkiego ekosystemu. Trochę jak dobry sąsiad – czasem się z nim spierasz, czasem pożyczysz mleko, ale najważniejsze, byście potrafili ze sobą rozmawiać.

Sztuczna inteligencja nabiera sensu wtedy, gdy jest współtworzona z ludźmi i dla ludzi. Otwarta na zmiany, gotowa przyjąć różne „smaki” i zwyczaje. Dzięki procesowi kolektywnego kształtowania mamy na to realny wpływ – wystarczy chcieć z tego prawa skorzystać.

Źródła i inspiracje

• Wyniki projektu collective alignment, dostępne w oficjalnych publikacjach twórców narzędzi AI.
• Osobiste wdrożenia w środowiskach biznesowych – na przykładzie automatyzacji na platformie make.com oraz n8n.
• Opinie użytkowników i praktyków z polskiej branży marketingowej i sprzedażowej.

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