Testowanie agentów AI Gemini i ChatGPT pokazuje braki technologii

Wprowadzenie: Obietnice sztucznej inteligencji a rzeczywistość

W ostatnich latach technologie związane ze sztuczną inteligencją szturmem podbiły nagłówki i wyobraźnię ludzi zainteresowanych nowoczesnymi rozwiązaniami w biznesie czy codziennym życiu. Jak patrzę na swoje otoczenie, widzę, że coraz więcej znajomych sięga po różnej maści asystentów AI – od pisania esejów, przez programistyczne wsparcie, aż po generowanie obrazów. Można odnieść wrażenie, że AI właściwie zawładnęła codziennym workflow wielu z nas, a ChatGPT lub nowszy Gemini stają się niemal domowymi „pomocnikami” do wszystkiego.

Ale – i tu już cały urok tej technologicznej ścieżki – czy rzeczywiście te modele potrafią rozumieć otaczającą rzeczywistość na tyle, by decydować za nas choćby w drobnych sprawach? Czy AI może realnie działać jako autonomiczny agent, samodzielnie zarządzać zadaniami, a przy tym nie narobić nam większego bałaganu? Najnowsze testy przeprowadzone przez renomowanych badaczy pokazują, że odpowiedź na te pytania nie jest taka oczywista.

Wielu moich rozmówców mówi z podziwem o postępie, jaki wykonała AI, ale po wspomnianych badaniach wyraźnie widać, że jeszcze nie raz przyjdzie nam się zdziwić. Nowości technologiczne lubią przecież spłatać figle, a „sztuczny” rozum pozostaje – póki co – na swój sposób ludzki w braku czujności i zrozumienia kontekstu.

Cel badań i ich kontekst – czyli po co testować AI „od kuchni”?

Zanim przejdę do szczegółów testów, pozwól, że wyjaśnię ci sedno sprawy. Testy przeprowadzone przez zespoły naukowe miały na celu nie tylko zbadanie kolejnych „wersji” modeli AI – jak GPT-4 czy Gemini – ale przede wszystkim sprawdzenie, czy mogą one funkcjonować jako agenci. Innymi słowy, naukowcy nie pytali wyłącznie „czy AI tworzy sensowne teksty”, ale chcieli zobaczyć, czy potrafi zarządzać systemem na wzór wirtualnego asystenta, podejmującego samodzielne decyzje operacyjne.

Nie chodziło o napisanie zabawnego wierszyka na Dzień Babci, ale o coś zdecydowanie poważniejszego: ocenę wpływu działań na dane użytkownika, na system czy na interfejs, w którym AI się porusza. A wiadomo – im większa swoboda AI, tym większe ryzyko, że coś pójdzie nie tak.

W codziennym użytkowaniu, zarówno w biznesie, jak i przy domowych zadaniach, można byłoby marzyć o takim agencie: klikam, proszę – a on sam wie, co i jak wykonać, i to jeszcze lepiej ode mnie. Moje doświadczenia pokazują jednak, że z każdym kolejnym krokiem technologia potrafi czasem stanąć kością w gardle. Przysłowiowe: „nie ma róży bez kolców” sprawdza się jak ulał.

Zakres testów – cztery tryby działania AI

Testy, które obserwowałem ze szczególnym zainteresowaniem, zostały przeprowadzone w czterech różnych trybach funkcjonowania modeli sztucznej inteligencji:

• Zero-shot – tu AI otrzymuje polecenie bez żadnych wcześniejszych przykładów. Taki „rzut na głęboką wodę” pokazuje, czy model ogólnie radzi sobie z nietypowymi zadaniami.
• Knowledge-Augmented Prompting (KAP) – modelowi dostarczona zostaje dodatkowa wiedza, np. o rodzajach skutków danych działań. Pozwala to zobaczyć, czy AI czerpie korzyści z kontekstowych wskazówek.
• In-Context Learning (ICL) – tu do promptu doczepiane są przykłady, które mają „nakierować” AI na prawidłowe rozumienie wyzwań.
• Chain-of-Thought (CoT) – AI otrzymuje serię poleceń prowadzących przez kolejne kroki rozumowania, co teoretycznie powinno sprzyjać dokładniejszemu rozumieniu zadań.

Ja sam najczęściej testuję AI metodą na „zdrowy rozsądek” – podrzucam kilka przykładów i badam, jak AI radzi sobie z nietypowymi sytuacjami. Niestety, jak pokazują wyniki, na pewne nieścisłości, braki czy wręcz niebezpieczne lapsusy można trafić nawet przy najlepszych modelach.

Analiza wyników: precyzja modeli i realne bolączki technologii

Naukowcy rozbudzili moje zaciekawienie, prezentując wyniki, które wcale nie napawają optymizmem. Nie będę ukrywać – trochę się zdziwiłem, bo liczby nie wyglądają najlepiej.

• Skuteczność w pracy agentów: nawet najbardziej cenione modele nie przekroczyły progu nieco ponad 58% poprawności w ocenie, jak dane zadanie wpływa na system czy użytkownika. To tak, jakby na trzy podejścia dwa razy się pomylić.
• Problemy z rozpoznaniem niuansów: AI notorycznie miała trudności z oceną, czy dana czynność jest odwracalna i jakie generuje konsekwencje dla innych użytkowników. Taki rodzaj „nieczucia sytuacji” jest zresztą nawet u ludzi czasem wyzwaniem – jednak tu mówimy o systemach, które mają zarządzać cyfrowym życiem wielu osób.
• Skłonność do przesady i fałszywych alarmów: przykładowo, usunięcie pustej historii kalkulatora bywało dla AI czynnością rangi „krytycznej”, tymczasem istotniejsze działania – takie jak wysłanie ważnej wiadomości czy zmiana danych – bywały przez nią bagatelizowane. Brzmi trochę jak żart, ale skutki takich pomyłek mogą być w praktyce bardzo dotkliwe.

Muszę przyznać, że takie błędy są niebezpieczne – bo gdzie kończy się pole do żartu, tam zaczyna się miejsce na poważne ryzyko biznesowe czy po prostu irytację użytkownika.

Ograniczenia w rozumieniu kontekstu przez AI

Najpoważniejszą bolączką pozostaje bezrefleksyjne traktowanie kontekstu przez AI. Tu ciekawa anegdota: podczas własnych testów, prosiłem model o rozstrzygnięcie niuansów etycznych w hipotetycznych sytuacjach. Co się okazywało? Albo dostawałem ogólniki, albo system wpadał w „pętlę grzecznościową”, nie chcąc zająć wyraźnego stanowiska. Jak dla mnie, wyraźny znak, że budowa modelu opiera się raczej na kalkulacji statystycznej niż dogłębnym rozumieniu.

To trochę jakby kogoś poprosić o podjęcie decyzji w imię „słuszności” i dostać odpowiedź: „znam kilka podobnych przypadków, więc wybiorę to, co wydaje się średnio bezpieczne”. Niby śmieszne, ale efekt czasem mrozi krew w żyłach.

Błędy, których AI nie widzi – przykłady z testów

Pozwól, że podam ci kilka obrazowych przykładów z tych badań, które wyjątkowo działają na wyobraźnię:

• Przypadek nieistotnej operacji potraktowanej śmiertelnie poważnie: AI wycenia usunięcie pustej historii kalkulatora jako zadanie najwyższej krytyczności, mimo że w praktyce taka czynność nie pociąga za sobą żadnych realnych konsekwencji.
• Zignorowanie groźnego działania: Tymczasem operacje realnie groźne, takie jak zmiana danych finansowych czy nadpisanie ważnych informacji, nie zostały zauważone jako potencjalne niebezpieczeństwo.
• Nieodwracalność czynności: AI myliła się również w ocenie, czy wykonana rzecz może zostać cofnięta – co w przypadku zarządzania danymi użytkownika lub procesami automatyzacji jest problemem „grubym jak warkocz Sabały”.

Obserwując tego typu potknięcia, od razu przypominają mi się stare, czasem nieco złośliwe, przysłowia: „mądry Polak po szkodzie” – niestety, w świecie AI lepiej być mądrym PRZED nią.

Wnioski ekspertów – co dalej z agentami AI?

Zespół badaczy stworzył zestaw refleksji, które warto potraktować jako swoisty drogowskaz na przyszłość. Nie chodzi już o luźne porady, ale o konkretne kwestie, z którymi użytkownicy i twórcy spotkają się wcześniej czy później.

• Konieczność manualnego poziomu ostrożności: Przyszłość należy do rozwiązań, które pozwolą użytkownikowi samodzielnie ustalać, jakie operacje może wykonywać AI bez pytania, a jakie należy blokować bezwzględnie. Brzmi trochę jak ręczne ustawianie trybów pralki – niby mamy funkcje automatyczne, ale i tak lepiej rzucić okiem, zanim zacznie wirować z pełną mocą.
• Brak głębokiego rozumienia przez AI: Modele AI nadal przetwarzają polecenia w oparciu o wzorce, nie zaś pełnowartościowe rozumienie kontekstu. To z kolei wywołuje poczucie niepewności – a nierzadko skutkuje poważnymi stratami.
• Pierwszeństwo bezpieczeństwa i przewidywalności: Autonomiczni agenci AI nie powinni jeszcze samodzielnie zarządzać kluczowymi procesami, bo zbyt łatwo mogą „pojechać po bandzie” i wywołać niemały chaos w systemach czy danych użytkowników.

Patrząc na moje doświadczenia z automatyzacją opartą o n8n czy make.com, doskonale wiem, że nawet najbardziej zaawansowane rozwiązania muszą być regularnie monitorowane. AI nie jest wyjątkiem – i długo jeszcze nie będzie.

Agent AI w codzienności – spojrzenie praktyczne

Moja praca często polega na wdrażaniu i testowaniu rozbudowanych automatyzacji biznesowych. Przejawia się to zarówno w marketingu, jak i wsparciu sprzedaży czy automatyzacji biurowej. Z własnego podwórka mogę powiedzieć – im więcej AI, tym bardziej trzeba dmuchać na zimne.

Współczesne narzędzia, choć oferują potężne możliwości, potrafią „zawrzeć sojusz” z błędem przy najmniej spodziewanym zadaniu. Nie raz zdarzyło mi się, że AI w make.com przydzieliła zadanie do niewłaściwego segmentu bazy, albo chatbot w n8n utworzył powiadomienie na temat, który wymagał indywidualnej analizy człowieka. Produktywność? Owszem, rośnie. Ale i odpowiedzialność za systematyczne audyty staje się normą.

Niepewność i rekomendacje: na co szczególnie uważać?

Jeżeli zamierzasz korzystać z agentów AI, zwróć uwagę na kilka punktów:

• Monitorowanie działań AI: Zawsze stosuj mechanizmy logowania i możliwość interwencji na wypadek nieprzewidzianych decyzji ze strony AI.
• Segmentacja operacji: Wyznacz działania, które muszą być potwierdzone ręcznie lub mają wyższy próg bezpieczeństwa.
• Regularne sprawdzanie danych wyjściowych: Analizuj efekty działania agentów i testuj różne warianty promptów, by uczyć system poprawnych reakcji.
• Szkolenia zespołów: Wdrażając AI w firmie, zadbaj, by pracownicy rozumieli jej ograniczenia i wiedzieli, gdzie kończy się magia, a zaczyna proza konieczności manualnej kontroli.

Kiedyś jeden z klientów powiedział mi z przekąsem: „Na końcu i tak człowiek musi coś kliknąć”. I coś w tym jest – AI jest tylko narzędziem, czasem z lekko zwariowaną duszą.

Technologie jutra wymagają rozważnych użytkowników dziś

Patrząc szerzej – nie tylko na chat GPT czy Gemini, ale także szeroką gamę automatyzacji AI – można powiedzieć, że technologie stają się coraz bardziej wszechobecne i użyteczne. Jednak wszędzie tam, gdzie liczy się rozumienie kontekstu i zaawansowane podejmowanie decyzji, AI ciągle „dobiera buty”.

Z moich doświadczeń w branży marketingowej jasno wynika, że nikt nie lubi sytuacji, w której AI – choćby z wybujałym entuzjazmem – zaczyna rozsyłać newslettery z błędem rzeczowym czy uruchamiają się akcje nie do końca przemyślane. Warto więc trzymać rękę na pulsie, testować na małych próbkach i weryfikować skutki działań, zanim pozwolisz AI działać na poważnie. „Co nagle, to po diable” – prastara zasada, która ma dziś więcej sensu niż kiedykolwiek.

Znaczenie dla biznesu i przyszłość automatyzacji

Automatyzacje i narzędzia AI – zarówno chatboci, jak i procesy automatyzujące sprzedaż czy marketing – coraz wyraźniej wpisują się w krajobraz firm. Każde wdrożenie, które realizowałem z zespołem, pokazało jednak, że AI potrafi zaskoczyć zarówno na plus, jak i na minus.

W niektórych przypadkach AI była w stanie wyłapać powtarzalne błędy szybciej, niż doświadczony pracownik. Jednak każda głębsza analiza wskazywała na potrzebę ścisłej kontroli nad operacjami krytycznymi. Zabierając się za wdrożenie, stosuję kilka żelaznych zasad:

• Przygotowanie procedur bezpieczeństwa i sposobów wycofania błędnych decyzji.
• Cięższe operacje siedzą za „ścianą potwierdzenia” – to człowiek decyduje, nie model AI.
• Automatyzacje najlepiej testować na wydzielonych, niekrytycznych danych i zablokować AI możliwość samodzielnej zmiany kluczowych parametrów biznesowych.

Chyba każdy, kto choć raz wdrożył AI w swoim marketingu lub sprzedaży, miał sytuację, w której pozornie drobny błąd urastał do rozmiarów „wielbłąda na pustyni”. I nie ma w tym przesady.

Czego oczekiwać w najbliższej przyszłości?

Świat AI nie stoi w miejscu, narzędzia rozwijają się właściwie z tygodnia na tydzień. Nie ma się jednak co łudzić: do pełnej autonomii agentów AI droga jeszcze daleka. Badania jasno pokazują, jak długa i wyboista to ścieżka.

Jestem przekonany, że najbliższe lata to nie będzie czas „oddania sterów” AI, a raczej świadomego korzystania i rozwoju narzędzi, które uczynią te systemy nie tyle mądrzejszymi, co bardziej przewidywalnymi.

Póki co, rozwijamy technologie krok po kroku – czasem z humorem, czasem z rezerwą. Osobiście wierzę, że AI już teraz jest potężnym narzędziem, ale oddawanie jej autonomicznej władzy nad procesami bez silnych zabezpieczeń i regularnego monitorowania to trochę tak, jak dać dzieciakowi kluczyki do samochodu. Może da radę, ale po co kusić los?

Ile dzieli nas od „inteligentnego” agenta AI?

Mówiąc wprost – jeszcze sporo. Obecne systemy, mimo ogromnych możliwości przetwarzania tekstu, kodu czy grafiki, kuleją przy zadaniach wymagających tzw. rozumu sytuacyjnego. AI nie oceni intencji, nie wyczuje niuansu, nie przewidzi nieoczywistego skutku. Testy, które opisuję, pokazują jasno: czas na ostrożność.

Autonomia agentów AI to marzenie wielu przedsiębiorców, programistów i zwykłych użytkowników. Jednak zanim AI zacznie podejmować za nas wszystkie decyzje, upłynie jeszcze sporo wody w Wiśle. Jeszcze nie raz będziemy drapać się po głowie, widząc, jak AI myli zasadnicze kwestie, a rutynowe operacje uznaje za punkt zwrotny w historii świata.

Moje zdanie? Kluczem jest łączenie możliwości AI z ludzką kontrolą, zaufaniem – ale testowanym, nie ślepym, i „polskim” zdrowym rozsądkiem.

Pole do rozwoju – co muszą poprawić twórcy AI?

Nie sposób nie zastanawiać się, gdzie twórcy AI mogą poprawić swoje modele, by agenty stały się naprawdę niezawodne. Oto kilka refleksji, które wyłaniają się z testów i własnych obserwacji:

• Obszerniejsze modele kontekstu: AI musi lepiej „rozumieć” kontekst działania – teraz bazuje głównie na wzorcach, brak jej głębokiego rozumienia zależności i niuansów sytuacyjnych.
• Zaawansowane mechanizmy przewidywania skutków: AI powinna umieć nie tylko wykonać polecenie, lecz również przewidzieć długofalowe konsekwencje działań. To wymaga zarówno rozwoju algorytmów, jak i lepszego szkolenia na danych z prawdziwego życia.
• Elastyczne ustawienia bezpieczeństwa: Potrzebujemy systemów, które „ujarzmią” autentyczną autonomię AI poprzez wielopoziomowe mechanizmy potwierdzania i blokowania wybranych działań.
• Ludzkie wsparcie tam, gdzie potrzeba: Nie zastąpimy człowieka, jeśli chodzi o finalne decyzje przy wrażliwych procesach. AI powinna działać jako pomoc, a nie decydent.
• Ciągłe testowanie i iteracja: Każdy system AI wymaga systematycznych testów na rzeczywistych przypadkach, a nie tylko laboratoryjnych zadaniach. To pozwoli szybciej wyłapywać błędy i wprowadzać poprawki na bieżąco.

Obserwując najnowsze trendy na rynku, widzę, że coraz więcej twórców stawia właśnie na iteracyjny rozwój i ścisłą współpracę z użytkownikami.

Czy AI stanie się w końcu naszym „asystentem od wszystkiego”?

Tu chwila szczerości: na razie nie widzę takiej możliwości. Chociaż AI radzi sobie znakomicie z wieloma zadaniami, to nie umie jeszcze objąć całości kontekstu codziennego życia czy biznesu. Tam, gdzie wymagana jest elastyczność, wyczucie czy szczypta intuicji – nadal nie doczekaliśmy się ideału.

Niemniej jednak – jestem dobrej myśli. Jeśli AI przestanie przesadzać z ostrożnością lub zignoruje prawdziwe zagrożenia, a zacznie naprawdę czuć niuanse, wtedy być może będziemy mogli ją zostawić „na posterunku”, a sami popijać kawę na tarasie całkowicie spokojni o dane i procesy. Do tego czasu warto inwestować czas w edukację zespołów, testowanie granic oraz odpowiedzialne wdrażanie automatyzacji.

Jak mawiają ludowe przysłowia: „lepiej zapobiegać niż leczyć” – prosta zasada, której nauczyła mnie nie tylko technologia, ale i codzienność w marketingu i biznesie.

Zakończenie – AI: narzędzie, które trzeba trzymać na krótkiej smyczy

Podsumowując swoje doświadczenia i wnioski z najnowszych analiz, zostaje mi tylko doradzić zdrowy dystans do rewolucji, którą niesie AI. Modele takie jak ChatGPT czy Gemini są świetnym wsparciem, ale trzeba stale pamiętać, że autonomiczny agent to wciąż bardziej marzenie niż rzeczywistość.

Każdy krok naprzód – czy to w automatyzacji biznesu, czy przy domowym użytkowaniu AI – powinien być wykonywany z otwartymi oczami i świadomością, że jeszcze długo narzędzia będą potrzebowały naszej czujności. W świecie automatyzacji „nie ma róży bez kolców” – o czym regularnie przypomina historia wdrożeń zarówno w korporacjach, jak i rodzinnych firmach.

Zatem, zanim zaufasz AI jako agentowi, przemyśl swoje procedury, ustaw zabezpieczenia i… trzymaj rękę na pulsie, bo – jak pokazuje życie – czasem nawet najlepsi „pomocnicy” mogą sporo namieszać. I wtedy już tylko pozostaje działać po polsku: z głową, humorem i solidną dawką sceptycyzmu.

—

Artykuł napisany przez zespół Marketing-Ekspercki na podstawie badań i własnych doświadczeń związanych z wdrożeniami AI w środowisku biznesowym.

Źródło: https://gagadget.pl/656224-apple-i-university-of-washington-przetestowali-agentow-ai-na-gemini-i-chatgpt-wniosek-technologia-wciaz-nie-jest-gotowa/