Podstawy AI/ML i LLM – rozumienie, jak działają modele, w tym ograniczenia i ryzyka

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja (AI, ang. Artificial Intelligence) to dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem systemów i programów zdolnych do wykonywania zadań, które normalnie wymagają ludzkiej inteligencji. Obejmuje to m.in. rozumienie języka naturalnego, rozpoznawanie obrazów, podejmowanie decyzji, a także uczenie się na podstawie danych.

AI nie jest jednorodnym narzędziem – to szerokie spektrum technologii, które różnią się zakresem działania, złożonością oraz sposobem podejmowania decyzji. Można wyróżnić proste systemy oparte na regułach, które działają w przewidywalny sposób, jak i zaawansowane systemy uczące się, potrafiące analizować złożone dane i adaptować się do nowych sytuacji.

Współczesna sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach życia i gospodarki, takich jak:

• Medycyna – wspomaganie diagnozy chorób i personalizacja leczenia,
• Finanse – analiza ryzyka kredytowego, wykrywanie oszustw, automatyzacja procesów,
• Przemysł – optymalizacja linii produkcyjnych, predykcyjne utrzymanie ruchu,
• Transport – rozwój autonomicznych pojazdów i systemów zarządzania ruchem,
• Obsługa klienta – chatboty, systemy rekomendacyjne, analiza opinii użytkowników.

Termin „sztuczna inteligencja” bywa często używany jako hasło marketingowe, co może prowadzić do nieporozumień. W praktyce wiele rozwiązań AI opiera się na bardziej precyzyjnie zdefiniowanych technologiach, takich jak uczenie maszynowe czy przetwarzanie języka naturalnego. Ważne jest zatem, by rozumieć, czym tak naprawdę jest AI, jakie są jej podstawowe typy oraz na czym opiera się jej działanie.

Podstawy uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe (ang. machine learning, ML) to jedna z głównych dziedzin sztucznej inteligencji, która koncentruje się na tworzeniu algorytmów i systemów zdolnych do uczenia się z danych i podejmowania decyzji bez jednoznacznego zaprogramowania ich na każdą sytuację. W odróżnieniu od klasycznego programowania, gdzie programista musi przewidzieć wszystkie możliwe scenariusze, w ML model uczy się zachowania na podstawie przykładów. Ten artykuł powstał jako rozwinięcie jednego z najczęstszych tematów poruszanych podczas szkoleń Cognity.

Uczenie maszynowe dzieli się na kilka głównych typów:

• Uczenie nadzorowane – model uczy się na podstawie danych wejściowych i odpowiadających im etykiet (np. klasy lub wartości), co pozwala mu przewidywać wyniki dla nowych, nieznanych danych.
• Uczenie nienadzorowane – model analizuje dane bez etykiet, próbując wykryć ukryte struktury, na przykład grupując podobne dane w klastry.
• Uczenie przez wzmacnianie – model uczy się poprzez interakcję z otoczeniem, otrzymując nagrody lub kary w zależności od podejmowanych decyzji, co pozwala mu optymalizować strategię działania.

Uczenie maszynowe znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak analiza tekstu, rozpoznawanie obrazów, prognozowanie finansowe czy systemy rekomendacyjne. Wspólnym mianownikiem tych zastosowań jest wykorzystanie dużych zbiorów danych do tworzenia modeli, które potrafią generalizować zdobytą wiedzę i podejmować trafne decyzje na podstawie nowych informacji.

Podstawowe pojęcia związane z ML obejmują m.in. dane treningowe, funkcję kosztu, optymalizację, nadmierne dopasowanie (overfitting) i walidację – wszystkie one mają kluczowe znaczenie dla skuteczności i wiarygodności tworzonych modeli.

Czym są duże modele językowe (LLM)

Duże modele językowe (ang. Large Language Models, LLM) to zaawansowane systemy sztucznej inteligencji przetwarzające język naturalny. Są trenowane na ogromnych zbiorach danych tekstowych, co pozwala im analizować, rozumieć i generować tekst w sposób zbliżony do ludzkiego języka. Dzięki temu LLM potrafią odpowiadać na pytania, tłumaczyć teksty, streszczać dokumenty czy nawet tworzyć kreatywne treści.

Najbardziej znanymi przykładami LLM są modele oparte na architekturze transformer, takie jak GPT (Generative Pre-trained Transformer), BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) czy T5 (Text-to-Text Transfer Transformer). Choć różnią się one sposobem działania, łączy je zdolność do pracy z kontekstem językowym, co jest kluczowe dla zrozumienia znaczenia wypowiedzi.

Główne cechy LLM

• Skalowalność: modele uczone są na miliardach słów, co umożliwia rozumienie szerokiego zakresu tematów.
• Generowanie tekstu: potrafią samodzielnie tworzyć płynne i spójne wypowiedzi.
• Wszechstronność: mogą być stosowane w wielu językach i dziedzinach, od edukacji po medycynę.
• Uczenie wstępne i dostrajanie: najpierw uczone są ogólnie, a następnie można je dostosować do konkretnych zadań.

Porównanie: Tradycyjne modele językowe vs. LLM

Przykładowe zastosowania LLM

• Asystenci wirtualni, np. chatboty obsługujące klientów
• Automatyczne tłumaczenia językowe
• Tworzenie treści marketingowych i raportów
• Wspomaganie programowania (np. generowanie kodu lub podpowiedzi)
• Analiza dokumentów i ekstrakcja informacji

LLM stanowią przełom w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego. Ich zdolność do rozumienia i generowania tekstu otwiera nowe możliwości, ale także stawia przed nami wyzwania związane z ich etycznym i odpowiedzialnym wykorzystaniem. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i umiejętności w pracy z modelami AI, polecamy Kurs Machine Learning i Deep Learning w języku Python – modelowanie, optymalizacja, analiza danych.

Jak działają modele językowe – mechanizmy i architektura

Duże modele językowe (ang. Large Language Models, LLM) to zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji, zaprojektowane do przetwarzania i generowania języka naturalnego. Swoje działanie opierają przede wszystkim na architekturze transformera, która umożliwia im analizę kontekstu i zależności pomiędzy słowami w sposób znacznie bardziej efektywny niż wcześniejsze podejścia.

Transformery – serce nowoczesnych modeli językowych

Architektura transformera, wprowadzona w pracy Attention is All You Need (2017), zrewolucjonizowała sposób przetwarzania języka. Głównym elementem tej architektury jest mechanizm uwagi (attention), który pozwala modelowi „skupić się” na istotnych częściach tekstu przy generowaniu odpowiedzi lub tłumaczeniu zdań.

W odróżnieniu od wcześniejszych modeli rekurencyjnych (RNN, LSTM), transformery:

• przetwarzają dane równolegle, co znacząco przyspiesza trening,
• lepiej radzą sobie z rozumieniem długich kontekstów,
• są skalowalne do miliardów parametrów.

W Cognity omawiamy to zagadnienie zarówno od strony technicznej, jak i praktycznej – zgodnie z realiami pracy uczestników.

Tokenizacja i reprezentacja tekstu

Modele językowe nie operują bezpośrednio na tekście, lecz przekształcają go na zbiory liczb zwane wektorami osadzania (ang. embeddings). Proces ten rozpoczyna się od tokenizacji, czyli podziału tekstu na mniejsze jednostki – tokeny. Mogą to być słowa, części słów lub znaki interpunkcyjne. Przykład:

Tekst: "Uczenie maszynowe jest fascynujące."
Tokeny: ["Uczenie", "maszynowe", "jest", "fascynujące", "."]

Tokeny te są następnie mapowane na wektory liczbowe, co pozwala modelowi na matematyczne przetwarzanie języka.

Proces treningu i inferencji

Model językowy uczy się na ogromnych zbiorach danych tekstowych, analizując, jakie słowa pojawiają się razem i w jakich kontekstach. Celem treningu jest minimalizacja błędów w przewidywaniu kolejnych tokenów w sekwencji. Po zakończeniu treningu model może być używany do różnorodnych zadań, takich jak:

• generowanie tekstu,
• automatyczne tłumaczenie,
• streszczanie dokumentów,
• odpowiadanie na pytania.

Porównanie: modele rekurencyjne vs. transformery

Przykład działania

Model językowy taki jak GPT może dokończyć zdanie:

Wejście: "W przyszłości sztuczna inteligencja może..."
Wyjście: "... pomóc w rozwiązywaniu globalnych problemów, takich jak zmiany klimatu i zdrowie publiczne."

Dzięki zdolnościom generacyjnym, modele językowe są dziś stosowane w wielu dziedzinach od obsługi klienta, przez tworzenie treści, po wspieranie programistów.

Zastosowania i możliwości technologii AI

Sztuczna inteligencja (AI) oraz uczenie maszynowe (ML), a w szczególności duże modele językowe (LLM), mają coraz szersze zastosowanie w wielu dziedzinach życia i gospodarki. Ich elastyczność i zdolność do adaptacji sprawiają, że mogą być wykorzystywane zarówno do automatyzacji powtarzalnych zadań, jak i do wspomagania decyzji w skomplikowanych procesach biznesowych czy naukowych.

Główne obszary zastosowań AI/ML

• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): tłumaczenie maszynowe, synteza mowy, analiza sentymentu, chatboty, automatyczne streszczanie tekstów.
• Wizja komputerowa: rozpoznawanie obrazów, detekcja obiektów, analiza wideo, medyczna diagnostyka obrazowa.
• Systemy rekomendacyjne: personalizacja treści, rekomendacje produktów, sugestie muzyczne i filmowe.
• Predykcyjne modele biznesowe: prognozowanie popytu, analiza ryzyka, optymalizacja cen, wykrywanie oszustw finansowych.
• Automatyzacja procesów: robotyzacja procesów biznesowych (RPA), obsługa klienta, zarządzanie dokumentacją.
• Analiza danych naukowych i technicznych: przyspieszenie badań w dziedzinie biologii, chemii, fizyki, astronomii i innych.

Porównanie wybranych zastosowań AI w różnych branżach

Warto zaznaczyć, że AI może działać zarówno jako narzędzie wspomagające człowieka w podejmowaniu decyzji, jak i jako komponent automatyzujący określone zadania bez ingerencji człowieka. Ostateczny sposób wdrożenia zależy od kontekstu, potrzeb oraz poziomu zaufania do technologii. Jeśli chcesz lepiej zrozumieć te możliwości i nauczyć się wykorzystywać je w praktyce, sprawdź Kurs Sztuczna Inteligencja (AI) z Large Language Models.

Ograniczenia i ryzyka związane z AI

Sztuczna inteligencja (AI), mimo swojego potencjału, wiąże się z wieloma ograniczeniami i zagrożeniami, które należy brać pod uwagę przy jej wdrażaniu i użytkowaniu. Modele AI, w tym duże modele językowe (LLM), działają na podstawie danych i statystycznych zależności, co wpływa na ich dokładność, rzetelność oraz bezpieczeństwo.

Najważniejsze ograniczenia AI

• Brak zrozumienia kontekstu: Modele językowe generują odpowiedzi na podstawie wzorców w danych, ale nie mają „świadomości” kontekstu w ludzkim rozumieniu.
• Ograniczona generalizacja: AI może źle radzić sobie z zadaniami odbiegającymi od danych treningowych, co prowadzi do błędnych wyników.
• Wrażliwość na dane wejściowe: Niewielkie zmiany w danych wejściowych mogą powodować znaczne zmiany w wynikach (np. podatność na tzw. ataki typu adversarial).
• Brak zdolności rozumowania: Większość modeli AI nie potrafi logicznie „myśleć” ani samodzielnie wyciągać wniosków poza tym, co zostało zasymilowane z danych.

Główne ryzyka związane z AI

• Halucynacje: Modele językowe mogą generować pozornie prawdziwe, ale całkowicie nieprawdziwe informacje bez oznaczenia ich jako niepewnych.
• Bias i dyskryminacja: AI może nieświadomie utrwalać uprzedzenia zawarte w danych treningowych, prowadząc do niesprawiedliwych wyników.
• Brak przejrzystości (black box): Trudność w wyjaśnieniu, jak i dlaczego model podjął daną decyzję, czyni proces decyzyjny nieprzejrzystym.
• Zależność od jakości danych: Niedokładne, niekompletne lub tendencyjne dane mogą drastycznie pogorszyć efektywność modelu.
• Możliwość nadużyć: AI może być wykorzystywane do tworzenia dezinformacji, deepfake’ów, automatyzacji cyberataków itp.

Porównanie: zalety vs. ryzyka

Przykład: Halucynacja w modelu językowym

Użytkownik: Kto był prezydentem Polski w 1800 roku?
Model AI: W 1800 roku prezydentem Polski był Jan Kowalski.

// Problem: Polska w tym czasie nie miała funkcji prezydenta, a wskazana osoba nie istnieje.

Takie błędy wynikają nie ze złej intencji modelu, ale z braku rzeczywistego rozumienia faktów i świata rzeczywistego.

Świadomość powyższych ograniczeń i zagrożeń ma kluczowe znaczenie dla odpowiedzialnego projektowania, testowania i wykorzystywania systemów opartych na AI, szczególnie w kontekście zastosowań krytycznych dla życia i zdrowia, sprawiedliwości społecznej czy bezpieczeństwa.

7. Etyczne wyzwania i odpowiedzialne wykorzystanie

Rozwój sztucznej inteligencji (AI), w tym dużych modeli językowych (LLM), niesie ze sobą liczne szanse, ale także poważne wyzwania natury etycznej. W miarę jak technologia ta staje się coraz bardziej zintegrowana z codziennym życiem, rośnie potrzeba refleksji nad tym, jak jej używać w sposób odpowiedzialny i sprawiedliwy.

Jednym z głównych wyzwań jest przejrzystość działania modeli. Wiele systemów AI działa jak „czarna skrzynka”, co utrudnia użytkownikom zrozumienie, na jakiej podstawie podejmowane są decyzje. Brak wyjaśnialności może prowadzić do utraty zaufania i błędnych wyników, które trudno zakwestionować.

Innym problemem jest uprzedzenie algorytmiczne (bias). Modele uczone na danych historycznych mogą nieświadomie odtwarzać lub wzmacniać istniejące stereotypy i dyskryminacje. Dotyczy to zwłaszcza obszarów takich jak rekrutacja, wymiar sprawiedliwości czy systemy rekomendacyjne.

Ważną kwestią jest również ochrona prywatności. Modele językowe mogą nieumyślnie ujawniać informacje wrażliwe, które znajdowały się w danych uczących. Dlatego kluczowe jest stosowanie technik anonimizacji oraz przemyślane zarządzanie danymi wejściowymi.

Kolejnym aspektem do rozważenia jest odpowiedzialność i nadzór. Powstaje pytanie: kto ponosi odpowiedzialność za decyzje lub działania podjęte przez system AI? Czy są to twórcy algorytmu, użytkownicy, czy może obie strony? Potrzebne są jasne ramy prawne i etyczne określające zakres tej odpowiedzialności.

Nie mniej istotna jest kwestia manipulacji informacyjnej i dezinformacji. Zaawansowane modele generatywne mogą być wykorzystywane do tworzenia fałszywych treści, deepfake’ów lub manipulowania opinią publiczną. To stawia przed społeczeństwem nowe wyzwania dotyczące weryfikacji informacji i edukacji cyfrowej.

Aby technologia była rozwijana i stosowana w sposób zrównoważony, konieczne jest wdrażanie zasad etycznego projektowania, uwzględniających różnorodność użytkowników, ich prawa i dobrostan. Organizacje powinny promować odpowiedzialne innowacje, które służą społeczeństwu i respektują jego wartości.

Przyszłość sztucznej inteligencji – kierunki rozwoju

Rozwój sztucznej inteligencji (AI) nabiera tempa, a jej przyszłość rysuje się jako jeden z kluczowych elementów transformacji cyfrowej społeczeństw i gospodarek. Kierunki rozwoju tej technologii są zróżnicowane i obejmują zarówno udoskonalanie istniejących rozwiązań, jak i eksplorację zupełnie nowych obszarów zastosowań.

W najbliższych latach spodziewać się można dalszego doskonalenia modeli językowych, wizji komputerowej, robotyki oraz systemów podejmowania decyzji. Zwiększenie mocy obliczeniowej oraz rozwój technik optymalizacji umożliwią tworzenie bardziej wydajnych, skalowalnych i energooszczędnych modeli. Postępująca miniaturyzacja technologii otwiera także drogę do integracji AI z urządzeniami codziennego użytku, co może zmienić sposób, w jaki pracujemy, komunikujemy się i korzystamy z informacji.

Kluczowe kierunki, które zyskują na znaczeniu, to m.in.:

• Personalizacja i kontekstualizacja AI – modele będą coraz lepiej dostosowywać się do indywidualnych potrzeb użytkowników, uwzględniając kontekst sytuacyjny i intencje.
• Rozwój sztucznej ogólnej inteligencji (AGI) – choć wciąż pozostaje to w sferze badań, dąży się do stworzenia systemów zdolnych do rozumienia i wykonywania szerokiego zakresu zadań na poziomie zbliżonym do ludzkiego.
• Rozszerzona i wspomagana inteligencja – AI będzie coraz częściej wspierać ludzi w podejmowaniu decyzji, analizie danych i rozwiązywaniu złożonych problemów, zamiast ich całkowicie zastępować.
• AI zorientowana na prywatność i etykę – rośnie znaczenie projektowania systemów, które respektują prywatność użytkowników oraz działają zgodnie z zasadami odpowiedzialności społecznej.
• Demokratyzacja technologii AI – rozwój narzędzi no-code/low-code oraz otwartych bibliotek umożliwi szerszej grupie osób i organizacji tworzenie własnych rozwiązań opartych na AI.

W miarę jak sztuczna inteligencja będzie przenikać kolejne dziedziny życia, jej rozwój będzie wymagał zrównoważonego podejścia, uwzględniającego zarówno potencjał, jak i możliwe konsekwencje społeczne, ekonomiczne i kulturowe. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

5 realnych zastosowań Copilot Studio w firmie: HR, sprzedaż, obsługa klienta, logistyka, IT 06 października 2025

Jak stworzyć agenta AI do obsługi klienta? Od pomysłu do wdrożenia 04 października 2025