Zjawisko, które wielu użytkowników określa mianem „lenistwa” sztucznej inteligencji, nie jest tylko złudzeniem. To realny problem, z którym borykają się twórcy największych modeli językowych, takich jak GPT czy Claude. Choć na pierwszy rzut oka może się wydawać, że algorytm po prostu „nie ma humoru” lub „chce mieć zadanie z głowy”, przyczyny tego stanu rzeczy są znacznie bardziej złożone i zakorzenione w architekturze oraz procesie trenowania tych systemów.

Optymalizacja i oszczędność zasobów

Jednym z głównych powodów powierzchowności odpowiedzi jest dążenie do efektywności. Generowanie tekstu przez zaawansowane modele AI jest niezwykle kosztowne pod względem mocy obliczeniowej. Każde słowo (a właściwie token), które model produkuje, wymaga przejścia przez miliardy parametrów.

Twórcy modeli często wprowadzają mechanizmy, które mają na celu skrócenie czasu odpowiedzi i zmniejszenie zużycia zasobów serwerowych. W efekcie AI uczy się, że krótsza, bardziej zwięzła odpowiedź jest „lepsza”, ponieważ szybciej zaspokaja podstawowe zapytanie użytkownika, nie obciążając przy tym nadmiernie infrastruktury. Można to porównać do pracownika, który stara się obsłużyć jak najwięcej klientów w ciągu godziny – siłą rzeczy jakość obsługi każdego z nich może na tym ucierpieć.

Pułapka ludzkich preferencji, czyli RLHF

Większość nowoczesnych modeli AI przechodzi proces zwany RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Polega on na tym, że ludzie oceniają różne wersje odpowiedzi wygenerowanych przez model, wskazując, która jest lepsza.

Okazuje się, że jako ludzie mamy tendencję do faworyzowania odpowiedzi, które są czytelne, sformatowane w punktach i łatwe do szybkiego przeskanowania wzrokiem. Rzadziej nagradzamy długie, gęste od wiedzy akapity, które wymagają od nas dużego skupienia. AI, chcąc uzyskać jak najwyższe „noty” od trenerów, dostosowuje swój styl do tych preferencji. W rezultacie otrzymujemy odpowiedzi, które wyglądają profesjonalnie i są przejrzyste, ale często brakuje im głębi merytorycznej.

Problem nieprecyzyjnych zapytań

Warto również spojrzeć na drugą stronę medalu – czyli na to, jak formułujemy prompty. AI działa na zasadzie przewidywania kolejnych słów w oparciu o kontekst. Jeśli zadamy pytanie ogólne, np. „Napisz mi coś o marketingu”, model wybierze najbardziej prawdopodobną, czyli najbardziej ogólną ścieżkę odpowiedzi.

Zjawisko to często nazywa się „dryfem ku przeciętności”. Bez wyraźnych instrukcji dotyczących poziomu skomplikowania, tonu czy szczegółowości, algorytm wybiera bezpieczny środek, który statystycznie pasuje do największej liczby sytuacji. Im mniej detali w zapytaniu, tym większa szansa na leniwą i powierzchowną odpowiedź.

Jak zmusić AI do większego wysiłku?

Istnieje kilka sprawdzonych metod, które pozwalają „wycisnąć” z modeli więcej treści:

• Chain of Thought (Łańcuch myśli): Dodanie do promptu frazy „pomyśl krok po kroku” zmusza model do rozbicia problemu na mniejsze części, co zazwyczaj skutkuje znacznie głębszą analizą.
• Nadanie roli: Kiedy powiesz AI: „Jesteś profesorem fizyki z 30-letnim stażem”, model zacznie dobierać słownictwo i argumentację właściwą dla tego poziomu wiedzy.
• Określenie limitów: Zamiast prosić o „opis”, poproś o „szczegółową analizę na minimum 500 słów, uwzględniającą trzy różne punkty widzenia”.

Ciekawostka: Czy AI ma „przerwę zimową”?

W środowisku entuzjastów AI głośno było o teorii, według której modele stawały się bardziej leniwe w okolicach grudnia. Użytkownicy zauważyli, że odpowiedzi były wtedy krótsze i mniej pomocne. Jedna z hipotez sugerowała, że ponieważ AI uczyło się na danych stworzonych przez ludzi, którzy w grudniu zwalniają tempo pracy z powodu świąt, model „podświadomie” przejął ten wzorzec zachowania. Choć brzmi to jak anegdota, pokazuje to, jak bardzo dane treningowe wpływają na ostateczny charakter sztucznej inteligencji.

Brak rzeczywistego zrozumienia świata

Należy pamiętać o najważniejszym: AI nie „wie”, o czym mówi, w taki sposób, w jaki wie to człowiek. Model operuje na statystyce i korelacji danych. Jeśli temat jest niszowy lub wymaga połączenia faktów z bardzo odległych dziedzin, AI może udzielić powierzchownej odpowiedzi, ponieważ w jej bazie danych brakuje silnych powiązań między tymi konkretnymi informacjami. Zamiast przyznać się do niewiedzy (co systemy te robią coraz częściej, ale wciąż nie zawsze), model może wygenerować bezpieczny, ogólnikowy tekst, który brzmi poprawnie, ale nie wnosi nic nowego.