Używać AI, czy nie używać AI, oto jest pytanie?
Czy szlachetniej jest dla systemu komputerowego 
Znosić ciosy i razy szalejących błędów, 
Czy stawić czoła morzu problemów
I przeciwdziałać im poprzez ciągłą naukę?

Na wstępie notka techniczna: angielskojęzyczny przekład artykułu dostępny jest na moim profilu Linkedin pod adresem: To use AI or not to use AI, that is the question? | LinkedIn oraz jako załącznik w formacie PDF – który zapewnia najlepszy komfort czytania. Wersja polska online znajduje się poniżej,

Wprowadzenie

Czy są więc „Asystenci AI”?

Koncepcja ta jest stosunkowo nowa, w związku z czym nie istnieje jedna, powszechnie akceptowana definicja. Systemy takie jak Gemini firmy Google czy Copilot firmy Microsoft aspirują do miana Asystentów AI, odróżniając się od innych klas oprogramowania, jak np. wirtualni asystenci (VA). Dostępne w Internecie materiały często spłycają funkcje systemów opartych na AI do roli generatora tekstu lub chatbota. Te informacje okazały się dla mnie niewystarczające, dlatego postanowiłem przeprowadzić własne śledztwo, opierając się na wypracowanych przeze mnie definicjach i modelach koncepcyjnych.

Wielu z Was prawdopodobnie miało już styczność ze sztuczną inteligencją w produktach takich jak Czat GPT czy generatory obrazów. Dla tych Czytelników stylizowany na Hamleta cytat we wstępie, stworzony przez sztuczną inteligencję, nie będzie nowością. Warto jednak docenić poziom zaawansowania, z jakim sztuczna inteligencja operuje językiem. W środowisku pracy spotykam się czasem z podobną ludzką kreatywnością na ścianach w pokojach administratorów IT czy programistów.

Spis treści

• Wprowadzenie
  • Rozwój sztucznej inteligencji
  • Obszary AI
• Asystent
  • Kim jest Asystent?
  • Asystent AI
  • Rozwój Asystentów AI
  • Omówienie wybranych Asystentów AI
  • Co napędza silnik asystenta AI?
• Komunikacja człowiek system
  • Komunikacja na przykładzie różnych systemów
  • Nowoczesne modele językowe używane w sztucznej inteligencji
• Przepływ pracy asystenta AI
• Praca z Asystentami AI – przypadki użycia
  • Sztuczna inteligencja pisze artykuł za mnie
  • Tworzenie tabele i podsumowań
  • Inne zastosowania
• Aspekty korzystania z Asystenta AI
  • Negatywne aspekty
  • Pozytywne aspekty
• Ocena stopnia dojrzałości asystentów AI
• Jak efektywnie pracować z Asystentem AI?
• Asystenci AI w 2024 roku
  • Plan wydawniczy
  • Perspektywa na rok 2024
• Podsumowanie

Rozwój sztucznej inteligencji

Koncepcja sztucznej inteligencji sięga czasów starożytnych, kiedy to filozofowie zastanawiali się nad możliwością skonstruowania maszyn zdolnych do myślenia i działania jak ludzie. Jednakże dopiero w XX wieku, wraz z rozwojem komputerów, idea ta stała się realna.

Pierwsze programy AI opracowywano w latach 40. i 50. XX wieku. Skupiały się one na takich dziedzinach jak gra w szachy, rozwiązywanie problemów logicznych i przetwarzanie języka naturalnego.

Obszary AI

Sztuczna inteligencja (AI) to rozległa dziedzina, obejmująca wiele różnych obszarów. Spośród nich do najważniejszych należą:

• Robotyka: skupia się na projektowaniu, konstruowaniu i sterowaniu robotami zdolnymi do autonomicznej egzystencji i interakcji ze środowiskiem.
• Uczenie maszynowe: tworzy algorytmy, które umożliwiają komputerom samodzielne uczenie się i doskonalenie swoich umiejętności na podstawie danych.
• Widzenie komputerowe: analizuje i interpretuje obrazy oraz filmy, rozpoznając obiekty, śledząc ich ruch i rekonstruując scenę.
• Przetwarzanie języka naturalnego: bada interakcję między komputerami a językiem ludzkim, obejmując rozumienie języka naturalnego, rozpoznawanie mowy i syntezę mowy.

Asystent

Jak wspomniałem brak jest definicji systemu Asystenta AI – stwierdzenia typu, są to generatory tekstu zupełnie nic nie wyjaśniają. Po co tworzyć nową klasę oprogramowania i nazwać ją Asystent AI, skoro wystarczyło stwierdzenie jest to generator tekstu. Nic nie dzieje się bez przyczyny, a Informatyka odwzorowuje nasz świat rzeczywisty. Źródła należy więc szukać w świecie rzeczywistym a właściwe pytanie brzmi „Kim jest Asystent?” Na to pytanie każdy z nas może odpowiecie w zupełnie różny sposób i podać szereg właściwych przykładów. Na potrzeby artykułu stworzę profil, od definicji, po cechy (czyli umiejętności i predyspozycje niezbędne do efektywnego wykonywania zadań) i funkcje (czyli sposób realizacji zadań) – opierając się na uproszczeniach w celu zaprezentowania kluczowych aspektów.

Kim jest Asystent?

Pochodzenie słowa:

• Słowo „asystent” wywodzi się od łacińskiego słowa „assistere”, oznaczającego „być obecnym”, „pomagać”.

Słowo w wielu językach przetrwało w podobnym brzmieniu, można więc wnioskować, że ma bogatą tradycję i pełniło ważna funkcje.

Rozszerzona definicja:

• Asystent to osoba, która wspiera inną osobę w realizacji zadań i celów, w sposób proaktywny, zgodnie z ustalonymi normami.
• Definicję podstawową wynikającą ze znaczenia samego słowa wzbogaciłem o współczesne potrzeby:
  • Proaktywność: samodzielne i efektywne działanie.
  • Norma: wyznacza granice proaktywności ((np. zgodnie z obowiązującym prawem w tym, procedurami, politykami, itp.))
  • Inną osobę: w tym aspekcie określana jako przełożony.

Obszary działalności:

• Termin „asystent” ma szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach, np.: sport, medycyna, praca socjalna, biznes – wykorzystywane jest każdym obszarze wymagającym wsparcia.
• Z ogólnej grupy asystentów, można wydzielić asystentów osobistych (personalnych) pracujących na rzecz jednej osoby – nazywanej przełożonym.

Zakres pracy:

Specyfika pracy Asystenta może być bardzo różnorodna. Wynika to z wielu czynników, takich jak branża, stanowisko przełożonego i jego indywidualne potrzeby. Skala zadań stawianych przed asystentem może być bardzo różnorodna i w różnym stopniu złożona.

Przykłady zadań:

Bardzo proste:

• Kierownik: dzwoni do swojego Asystenta „Właśnie wylądowałem w Tokio, która teraz mamy godzinę u nas w Warszawie?”
• Asystent: „U Nas, jest 8:15.”

Złożone:

• Kierownik: wysyła e-mail do swojego asystenta „Proszę przygotować nowe ulotki reklamowe dla naszego produktu”.
• Asystent: odpisuje „Dobrze zajmę się tym. Czy mogę zaproponować spotkanie w celu ustalenia szczegółów?”

Zastanówmy się więc jakie cechy powinien posiadać pracownik pełniący rolę asystenta.

Cech asystenta:

• Umiejętność uczenia się – ciągłe doskonalenie swoich umiejętności i dostosowywanie do nowych sytuacji w oparciu o doświadczenia.
• Umiejętność rozwiązywania problemów – analiza informacji i znajdowanie optymalnych rozwiązań na podstawie ich oceny.
• Umiejętność organizacji – zarządzanie czasem i zadaniami.
• Komunikacja – efektywne przekazywanie informacji i zrozumienie potrzeb.

Cechami asystent posługuje się naprzemiennie i ciągle w zależności od zadania i swojego doświadczenia.

Funkcji asystenta:

Zastanówmy się teraz w jaki sposób może podejść do realizacji swoich zadań.

Posłużę się fazami analogicznymi jak w zarządzaniu projektami lub działaniem. Dodatkowe wyjaśnienie asystent może wykonywać prace osobiście lub zlecać ją do realizacji (co nie zostało ujęte w poniższej tabeli w celu uproszenia całego modelu)

Funkcja	Cel	Przykłada: Bardzo proste	Przykład: Złożone
Przygotowanie	Odebranie i ocena zadania	„Nie zabrałem ze sobą zegarka. Proszę mi powiedzieć, która jest godzina.”	„Proszę przygotować nowe ulotki reklamowe dla naszego produktu”.
Zebranie informacji	Zebranie informacji niezbędnych do realizacji zadania	Sprawdzenie dostępnych informacji	Zebranie dodatkowych informacji (funkcje produktu, grupa docelowa, budżet, termin)
Organizacja	Opracowanie planu działania	Brak potrzeby	Opracowanie strategii rozwiązania problemu; wyznaczenie celów, podział pracy na zadania, wybór narzędzi (zasobów) do realizacji zadania, przypisanie zadań do wybranych narzędzi, przygotowanie harmonogramu realizacji
Wykonanie	Realizacja zadania	„Jest 8:15.”	Zlecenie prac według opracowanej strategii
Ewaluacja	Monitorowanie postępu prac i wprowadzenie korekt	Brak potrzeby	Kontrola realizacji strategii i wprowadzenie korekt w strategii
Prezentacja wyników	Prezentacja projektu przełożonemu	Brak potrzeby	Prezentacja projektu przełożonemu
Ocena wyników	Ocena projektu	Brak potrzeby	Ocena projektu (zgodność z celami kampanii i oczekiwaniami)
Doskonalenie	Zbieranie doświadczeń i doskonalenie umiejętności	Brak potrzeby	Dokonanie analizy wyników kampanii, wyciągnięcie wniosków
Ogólna	Wsparcie przełożonego w realizacji zadań i celów	–	–

Mając ogólny pogląd na temat pracy naszego Asystenta, możemy przejść do kolejnego rozdziału opisującego Asystenta AI.

Asystent AI

Definicja:

Oparty na sztucznej inteligencji program komputerowy (zdolny do samo uczenia się), przeznaczony do użytku osobistego, który pomaga poprzez automatyzację w różnego rodzaju działań, ułatwiając prace w tym:

Funkcje Asystenta AI:

1. Zarządzanie kalendarzem i spotkaniami:

• Planowanie spotkań i wysyłanie zaproszeń i rezerwacja zasobów
• Ustawianie przypomnień

2. Organizowanie podróży:

• Zarezerwowanie biletów lotniczych i kolejowych (optymalne połączenia)
• Zarezerwowanie hotelu (z uwzględnieniem preferencji)
• Ustalanie optymalnego planu podróży (atrakcje, trasa, dokumenty)

3. Zarządzanie zadaniami:

• Zlecanie zadań innym osobom lub systemom.
• Monitorować postępy prac nad zadaniami.
• Monitorowania i Informowanie o terminach realizacji i potencjalnych opóźnieniach.

4. Dostarczanie informacji:

• Dostarczenie informacji w trybie: proaktywnie oraz na żądania
• Przygotowanie tłumaczeń, opisów produktów, artykułów, projektów graficznych
• Przygotowywanie raportów, zestawień, analiz
• Analiza monitorowanych treści

5. Usprawnianie efektywności pracy:

• Identyfikacja i rozwiązywanie problemów (na podstawie analizy danych)
• Automatyzacja rutynowych zadań (np. wysyłanie e-maili)
• Tłumaczenie języków w czasie rzeczywistym (podczas rozmów) – generowanie podsumować ze spotkań

Mamy więc zdefiniowane pewne oczekiwania co do wymagań o do aplikacji tej klasy.

Rozwój Asystentów AI

Poniżej przedstawiamy kluczowe etapy na drodze do popularyzacji Asystentów AI.

Rok	Technologia	Nazwa	Opis
1960	Rule-Based Systems	ELIZA	Pierwsze systemy oparte na regułach, stanowiące kamień milowy w rozwoju sztucznej inteligencji.
1990	Virtual Assistant	Siri	Rozwój systemów opartych na statystykach, kładący nacisk na doskonalenie interfejsu użytkownika i personalizację.
2022	Generative Pre-trained Transformer Chat	Chat GPT	Model chatbota OpenAI zbudowany na bazie GPT-3, znany z płynnych i realistycznych rozmów.
2022	Image Generators	DALE 2	Modele sztucznej inteligencji generujące obrazy z tekstu lub innych obrazów, otwierające nowe możliwości w dziedzinie grafiki i designu.
2023-2024	AI Assistant	Gemini	Model chatbota Google z rodziny LaMDA oferuje szeroki wachlarz umiejętności (płynne rozmowy, tłumaczenia, pisanie różnego rodzaju treści, kompleksowe odpowiedzi na pytania).
2023-2024	AI Assistant	Copilot	Narzędzie programistyczne GitHub wykorzystujące sztuczną inteligencję do generowania kodu, automatyzacji zadań i prowadzenia rozmowy z programistą w celu usprawnienia jego pracy.

W 2022 roku zadebiutował publiczny Chat GPT jako fan technologii oceniłem go jako „fajny gadżet” z potencjałem, ale póki co mało przydatny. Postanowiłem wrócić do tematu po jakimś czasie, gdy technologia Asystentów AI osiągnęła wyższy poziom dojrzałości. Na początku tego roku nadarzyła się ku temu okazja. W ramach rozwoju osobistego ukończyłam kursy LinkedIn na ścieżce rozwojowej „Building Generative AI Skills for Business Professionals”. Postanowiłem dowiedzieć się, dlaczego trenerzy są tak entuzjastycznie nastawieni do potencjału Asystentów AI.

Omówienie wybranych Asystentów AI

Na przełomie roku 2023/2024 do gry weszli najwięksi gracze, tacy jak Google z Bardem (obecnie Gemini) i Microsoft z CoPilotem. Jako użytkowanych korzystający z ich usług postanowiłem sprawdzić co mają do zaoferowania.

Poniżej znajduje się lista wybranych asystentów AI wraz z krótkim przeglądem tego, co potrafią. Należy jednak pamiętać, jak deklarują dostawcy, że rozwiązania te są wciąż w fazie rozwoju, więc ich funkcje mogą z czasem ulec zmianie. Ceny i dostępne funkcje mogą się również różnić w zależności od czasu i regionu.

Funkcja/narzędzie	Copilot	Copilot Pro	Gemini	Gemini Advanced	Chat GPT	Chat GPT Plus
Cena	Wolny	$ 20 / miesiąc	Wolny	$ 19.99 / miesiąc	Wolny	$ 20 / miesiąc
Dostęp do informacji	Nie/Tak	Tak	Tak	Tak	Nie	Tak
Generowanie kodu	Tak	Tak	Podstawowy	Zaawansowany	Tak	Tak
Kreatywne pisanie	Tak	Tak	Tak	Tak	Tak	Tak
Tekst podsumowujący	Tak	Tak	Tak	Tak	Tak	Tak
Pytania i Odpowiedzi	Tak	Tak	Tak	Tak	Tak	Tak
Tłumaczenie językowe	Tak	Tak	Tak	Tak	Tak	Tak
Tworzenie prezentacji	Tak	Tak	Nie	Tak	Nie	Nie
Przesyłanie własnych danych	Nie	Tak	Tak	Tak	Nie	Tak
Dzienny limit zapytań	100	1000	100	1000	100	1000
Maksymalna długość odpowiedzi	1000 słów	2000 słów	1000 słów	2000 słów	1000 słów	2000 słów
Dostęp do interfejsu API	Nie	Tak	Nie	Tak	Nie	Tak
Własna baza wiedzy	Nie	Tak	Nie	Tak	Nie	Tak
Wersje językowe	Dużo	Dużo	Dużo	Dużo	Dużo	Dużo
Klucz: Cena: miesięczny koszt subskrypcji. Dostęp do informacji online: Możliwość wyszukiwania i pobierania informacji z Internetu. Możliwość generowania kodu: Możliwość generowania kodu w różnych językach programowania. Zdolność do kreatywnego pisania: Możliwość tworzenia różnych rodzajów kreatywnych treści, takich jak opowiadania, wiersze, skrypty itp. Tekst podsumowujący: Możliwość generowania krótkich streszczeń dłuższych tekstów. Pytania i odpowiedzi: Umiejętność odpowiadania na pytania w sposób informacyjny. Tłumaczenie języka: Możliwość tłumaczenia tekstu z jednego języka na drugi. Tworzenie prezentacji: Umiejętność tworzenia prezentacji multimedialnych. Przesyłanie własnych danych: Przesyłanie własnych danych do systemu sztucznej inteligencji. Dzienny limit zapytań: maksymalna liczba zapytań, które użytkownik może wysłać do systemu sztucznej inteligencji w ciągu jednego dnia. Maksymalna długość odpowiedzi: Maksymalna długość odpowiedzi wygenerowana przez system sztucznej inteligencji. Dostęp do API: Możliwość integracji systemu sztucznej inteligencji z innymi aplikacjami i usługami. Niestandardowa baza wiedzy: możliwość tworzenia i używania własnej bazy wiedzy. Wersja językowa: Dostępne języki interfejsu i generowanej treści.

Podsumowanie listy:

Narzędzia AI zyskają popularność między innymi dzięki bezpłatnym wersjom. Chociaż mogą mieć pewne ograniczenia, umożliwiają podstawowe użytkowanie.

Jak deklarują producenci, płatne plany oferują dodatkowe funkcje, takie jak praca na własnych zestawach danych w celu uzyskania bardziej spersonalizowanych wyników. Płatne plany zwiększają również limity długości zapytań i odpowiedzi. Niektóre narzędzia mogą wyszukiwać i wykorzystywać dane online dostępne w Internecie, co ma kluczowe znaczenie, ponieważ modele zostały wytrenowane na zestawach danych, które mogą nie odzwierciedlać zmian i aktualizacji w czasie rzeczywistym. W przypadku wersji płatnych modele cenowe wydają się rozsądne.

Co napędza silnik asystenta AI?

W kolejnych rozdziałach, na przykładzie koncepcyjnego Asystenta AI, zgłębimy tajniki jego działania. Przyjrzymy się bliżej kluczowym komponentom, z których jest zbudowany oraz przeanalizujemy jego funkcje. Dla uproszczenia pomijamy techniczne aspekty, takie jak API.

Komponenty Asystenta AI:

1. Interfejs użytkownika: Punkt interakcji między użytkownikiem a asystentem AI. Może to być mikrofon, kamera, ekran dotykowy lub interfejs tekstowy.
2. Percepcja AI: Zdolność asystenta AI do postrzegania otaczającego go świata. Obejmuje rozpoznawanie mowy, rozpoznawanie obiektów, rozpoznawanie twarzy i gestów.
3. Modele językowe: Podstawa dla rozumienia języka naturalnego i generowania odpowiedzi. Nowoczesne modele językowe wykorzystują uczenie maszynowe.
4. Baza wiedzy: Zbiór informacji, z których asystent AI korzysta do odpowiadania na pytania i wykonywania zadań. Może obejmować encyklopedie, słowniki, ontologie i bazy danych.
5. Silnik wnioskowania: Zdolność asystenta AI do rozumienia i interpretowania informacji. Obejmuje rozumowanie logiczne, wnioskowanie probabilistyczne i uczenie maszynowe.
6. Planowanie i wykonanie: Zdolność asystenta AI do planowania i wykonywania zadań. Obejmuje rozkładanie zadań na podzadania, wybór najlepszych strategii i monitorowanie postępów.
7. Uczenie maszynowe: Zdolność asystenta AI do uczenia się na podstawie danych i doświadczeń. Obejmuje uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i uczenie wzmacniania.
8. Etyka AI: Zbiór zasad i wartości, które kierują rozwojem i wykorzystaniem asystentów AI. Obejmuje kwestie prywatności, bezpieczeństwa, przejrzystości i odpowiedzialności, ale również tematów tabu…

Komunikacja człowiek system

Jednym z kluczowych elementów systemów klasy Asystent AI jest komunikacja z użytkownikiem. Człowiek przekazuje informacje na wiele sposobów, m.in. poprzez mowę, intonacje gesty ciała, obrazy czy słowo pisane, są to naturalne sposób komunikuje się z otoczeniem, a w podobny sposób rozwija interakcje z nowoczesnymi systemami komputerowymi.

Dlatego na przestrzeni lat rozwijano systemy:

• Rozpoznawania mowy: Smartfony bez problemu potrafią przetworzyć mowę ludzką na tekst.
• Przetwarzania obrazu: Systemy potrafią nie tylko wyodrębniać tekst z obrazów, w tym pismo odręczne, ale również rozpoznawać ludzi po charakterystycznych cechach twarzy, a nawet oceniać ich emocje.
• Modele językowe: stanowią znaczącą zmianę w stosunku do starszych koncepcji opartych na słownikach i regułach. Obecne modele opierają się na uczeniu maszynowym, zapewniając niespotykaną wcześniej płynność językową.

Umiejętność odczytania informacji to już wiele, ale do pełnej komunikacji niezbędne jest otrzymanie informacji zwrotnej. W tym celu należy interpretować otrzymaną informację, aby móc przygotować odpowiedź.

Wczesne chatboty próbują naśladować język ludzki bazowały na sztywnych szablonach pytań i odpowiedzi lub regułach i słownikach, co stwarzało szereg problemów, takich jak:

• Niepoprawne rozpoznanie intencji rozmówcy.
• Nienaturalny przebieg konwersacji.
• Błędy gramatyczne i inne.

W konsekwencji mogło to prowadzić do frustracji i zaniechania dalszej konwersacji bez uzyskania oczekiwanych informacji.

Komunikacja na przykładzie różnych systemów

Aby lepiej zobrazować różne podejścia do komunikacji na linii użytkownik-system, przedstawię dwa systemy:

• DOS (Disk Operating System) – powstał w latach 80-tych, był jednym z pierwszych powszechnie używanych systemów operacyjnych. Do komunikacji wykorzystywał tekstowy wiersz poleceń. Polecenia to często skróty, a nawigacja po systemie wymaga znajomości katalogów i odpowiedniej składni.
• System asystenta AI – oprogramowanie wykorzystujące sztuczną inteligencję (AI) do wykonywania różnych zadań na polecenie użytkownika. Asystent AI może pracować na różnych interfejsach, takich jak głos, tekst i grafika.

Poniższa tabela przedstawia cechy tych systemów:

Cecha	System (CMD DOS/Windows)	System Asystent AI
Złożoność	Zazwyczaj proste i nastawione na pojedyncze zadania (np. kopiowanie plików, uruchamianie programów). Składnia jest zrozumiała i łatwa do nauczenia. Ograniczony zestaw funkcji i możliwości.	Może obejmować wiele etapów i przeprowadzać złożone procesy. Składnia może być bardziej skomplikowana, wymagająca znajomości języka AI. Oferuje szeroki wachlarz funkcji i możliwości, ograniczonych jedynie kreatywnością użytkownika.
Przykłady	Podstawowe: dir, cd, copy, del, mkdir, shutdown <br> Bardziej zaawansowane: for /r %%f in (*.txt) do echo %%f, 'netstat -an	„Znajdź wszystkie zdjęcia kotów w moim albumie i zrób z nich kolaż z muzyką w tle.” „Napisz maila do klienta podsumowującego wczorajsze spotkanie i proponującego termin kolejnego, biorąc pod uwagę jego dostępność w kalendarzu.”
Możliwości	Skoncentruj się na zarządzaniu systemem i plikami. Ograniczony zakres funkcji, np. kopiowanie, usuwanie, uruchamianie programów.	Oferuje szeroki zakres funkcji, w tym: * Analiza danych * Generowanie treści (np. tekstów, obrazów, kodu) * Automatyzacja procesów * Tłumaczenie językowe * Inteligentne sterowanie urządzeniami
Język	Język poleceń systemu Windows (zrozumiały dla użytkowników systemu Windows)	Język naturalny (np. angielski, polski)

Podsumowanie:

Różnica między DOS-em a systemami opartymi na sztucznej inteligencji wykracza poza język i funkcjonalność. Chodzi przede wszystkim o przekształcenie paradygmatu interakcji człowieka z maszynami.

Systemy DOS reprezentowały model zorientowany maszynowo. Użytkownik musiał nauczyć się sztywnych poleceń i składni, aby sterować systemem. Model ten był wymagający i ograniczający dla osób bez znajomości systemu.

Systemy asystenta AI wprowadzają model zorientowany na użytkownika. Interakcja odbywa się w języku naturalnym, podobnym do ludzkiej rozmowy. Polecenia wydawana się deklaratywnie co upraszcza korzystanie z systemów i otwiera je na szerokie grono odbiorców oraz sprawa że system jest bardziej dostosowany do użytkownika.

Przejście od prostych operacji opartych na sztywnych wzorcach do złożonych procesów realizowanych z wykorzystaniem języka naturalnego otwiera szeroki wachlarz możliwości. Należy jednak pamiętać, że wielu sytuacjach proste imperatywne komendy stosowane w systemie klasy DOS, zapewniają szybkość i bezpieczeństwo.

Nowoczesne modele językowe używane w sztucznej inteligencji

W przeszłości systemy oparte na sztywnych szablonach pytań i odpowiedzi lub regułach i słownikach były mało przyjazne dla użytkownika i ograniczone.

Rozwój technologii przyniósł całkowitą zmianę paradygmatu komunikacji:

• Dawniej to człowiek programował system, aby móc się z nim komunikować.
• Teraz system uczy się języka ludzkiego, aby komunikować się z człowiekiem.

Nowoczesne modele językowe, takie jak LaMDA, GPT-3 czy Bard, wykorzystują zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego do analizowania języka na wielu poziomach:

• Leksykalnym: rozpoznawanie i kategoryzacja słów, identyfikacja ich części mowy.
• Składniowym: analiza struktury zdania i relacji między jego elementami.
• Semantycznym: określanie znaczenia wypowiedzi, uwzględnianie kontekstu i gramatyki.
• Pragmatycznym: rozpoznawanie intencji nadawcy i kontekstu sytuacyjnego.

To prowadzi do naturalnych i płynnych odpowiedzi, w których informacje dostosowane do użytkownika.

Przepływ pracy asystenta AI

Jak więc działa system klas AI Assistant? Poniżej znajduje się koncepcyjny przepływ pracy, który uwzględnia podstawowe założenia:

Krok	Nazwa kroku	Aktor	Komponenty AI	Opis	Przykład zastosowania
1	Wprowadzanie danych	Użytkownik	Interfejs użytkownika	Użytkownik pisze monit tekstowy.	„Napisz wiersz o Warszawie”
1.1	Wprowadzanie parametrów (opcjonalnie)	Użytkownik	Interfejs użytkownika	Opcjonalnie: użytkownik może sprecyzować kontekst, tryb, podać oczekiwany format odpowiedzi i inne parametry.	„Napisz wiersz rymowany o Warszawie w romantycznym stylu”
2	Wstępne przetwarzanie danych (preprocesor)
2.1	Normalizacja danych	AI	Percepcja AI	System AI konwertuje tekst do wspólnego formatu.	„Napisz wiersz o Warszawie w stylu romantycznym” -> „napisz wiersz o Warszawie w stylu romantycznym”
2.2	Tokenizacja	AI	Percepcja AI	System AI dzieli tekst na tokeny (np. słowa).	„napisz wiersz o Warszawie w stylu romantycznym” -> [„pisać”, „wiersz”, „o”, „Warszawa”, „w”, „styl”, „romantyczny”]
2.3	Korekcja błędów (opcjonalnie)	AI	Percepcja AI	System AI sprawdza i poprawia błędy ortograficzne i gramatyczne.	„napisz wiersz o Warszawie w stylu roantycznym” -> „napisz wiersz o Warszawie w stylu romantycznym”
2.4	Wyodrębnianie cech i intencji	AI	Percepcja AI	System AI identyfikuje kluczowe cechy i intencje z danych wejściowych.	[„napisać”, „wiersz”, „o”, „Warszawa”, „w”, „styl”, „romantyczny”] -> {„task”: „generuj tekst”, „type”: „wiersz”, „subject”: „Warszawa”, „style”: „romantyczny”}
3	Analiza danych wejściowych
3.1	Klasyfikacja	AI	Silnik wnioskowania	System AI analizuje cechy i intencje, aby określić typ zadania.	Typ zadania: Generowanie tekstu
3.2	Wybór algorytmu	AI	Silnik wnioskowania	System AI dobiera algorytm odpowiedni do typu zadania i trybu.	Algorytm: Transformacja
3.3	Korzystanie z bazy wiedzy (opcjonalnie)	AI	Baza wiedzy	System AI pobiera z bazy wiedzy informacje istotne do zadania.	–
3.4	Generowanie odpowiedzi	AI	Modele językowe	System AI wykorzystuje model językowy do wygenerowania odpowiedzi.	Odpowiedź: „Stolica Polski, nad Wisłą…”
3.5	Ocena odpowiedzi	AI	Silnik wnioskowania	System AI ocenia jakość odpowiedzi pod kątem jej adekwatności, spójności i poprawności gramatycznej.	Ocena: Wysoka
4	Przetwarzanie końcowe danych (postprocesor)
4.1	Formatowanie odpowiedzi (opcjonalnie)	AI	(funkcja)	Dostosowanie formatu odpowiedzi do preferencji użytkownika	Sformatowana odpowiedź
4.2	Prezentacja danych wyjściowych	AI	Interfejs użytkownika	Asystent AI prezentuje użytkownikowi finalną odpowiedź.	Odpowiedź: „Stolica Polski, nad Wisłą…”
5	Interakcja (opcjonalnie)	Użytkownik	Interfejs użytkownika	Użytkownik może wchodzić w interakcję z Asystentem AI, aby doprecyzować zadanie, uzyskać dodatkowe informacje lub przeformułować monit.	„Czy możesz dodać więcej opisów architektury?”
6	Udoskonalanie modelu AI (opcjonalnie)	AI	Uczenie maszynowe	System AI zbiera informacje zwrotne od użytkowników i wykorzystuje je do uaktualnienia algorytmów i baz wiedzy.	Opinie: „Dodałbym więcej opisów zabytków”

Wyjaśnienie opisowe:

1. Organizuje i kategoryzuje informacje, które mu przekazałeś.
2. Stara się wychwycić Twoją intencję, czyli cel, który chcesz osiągnąć.
3. Dobiera odpowiednie narzędzie do wykonania zadania.
4. Narzędzie tworzy roboczą wersję danych, a Asystent przekształca ją w wynik zgodny z Twoimi oczekiwaniami.
5. Asystent ocenia, czy wynik jest trafny i poprawny, a następnie przekazuje wynik do Twojej akceptacji.
6. Asystent AI, niczym uczeń pod okiem mentora, stale się rozwija i uczy na podstawie zebranych doświadczeń.

Praca z Asystentami AI – przypadki użycia

Po całej tej teorii przejdźmy do praktyki. Zobaczmy, co potrafi Asystent AI!

Sztuczna inteligencja pisze artykuł za mnie

Pierwszym oczywistym zastosowaniem sztucznej inteligencji, które przyszło mi do głowy, było to, czy sztuczna inteligencja może pomóc mi napisać artykuł o sztucznej inteligencji, czy może napisze go za mnie :P?

Po kilku próbach sztuczna inteligencja wygenerowała artykuł. Choć materiał na pierwszy rzut oka wydawał się merytorycznie poprawny, nie do końca oddawał moją wizję tego tekstu. Być może, gdybym był zawodowym początkującym redaktorem opłacanym za ilość wyprodukowanego tekstu, użyłbym tej metody. Postanowiłem jednak zmienić swoje podejście, zwłaszcza, że w moim zawodzie jakość liczy się bardziej niż ilość. Postanowiłem przetestować rozwiązanie pod względem jakościowym.

Tworzenie tabele i podsumowań

Co ciekawe, kiedy po raz pierwszy zacząłem pisać ten artykuł, asystenci AI nie mogli bezpośrednio generować tabel typu Excel. Ta funkcja jest nowym rozwiązaniem i znacznie usprawnia pracę.

Po dokładniejszym zgłębieniu narzędzi zdałem sobie sprawę, że kluczem do ich efektywnego wykorzystania jest precyzyjne określenie mojego celu. Aby w pełni wykorzystać potencjał Asystenta, stworzyłem szczegółowy plan treści artykułu. Plan ten określał strukturę tekstu, główne punkty, argumenty, a także sposób prezentacji danych.

Narzędzia okazało się pomocne w automatyzacji tego procesu. Były w stanie zbierać dane i generować tabele z odpowiednim formatowaniem i stylu. Pozwoliło mi to skupić się przez chwile na merytorycznej treści artykułu, jednak…

Podczas pracy z Asystentem AI napotkałem problem z jakością danych, a konkretnie z ich aktualnością, rzetelnością i dokładnością. Tę kwestię omówię bardziej szczegółowo w dalszej części artykułu, poświęconej negatywnym aspektom korzystania ze sztucznej inteligencji.

Inne zastosowania

Od rozpoczęcia pracy na bieżącym artykułem myślę, że sporo się nauczyłem i znalazłem wiele nowych zastosowań asystentów AI, jak na przykład:

1. Budowaniu spójnych definicji
2. Tworzeniu złożonych obiektów pojęciowych
3. Tworzeniu „tez” na podstawie argumentów i kontrargumentów
4. Przeprowadzanie eksperymentów myślowych

Więcej o moich najnowszych doświadczeń z AI zaprezentuje w kolejnych artykułach.

Aspekty korzystania z Asystenta AI

Jak wspomniałem podczas pracy napotkałem kilka problemów, ale i korzyści. Oto, co zaobserwowałem:

Negatywne aspekty

Lepiej zacząć od złych wiadomości 😛 Na przeczytałem opinie w Internecie, temat korzystania AI. Zresztą sami asystenci AI również chętnie opowiedzieli mi o swoich niedoskonałościach. Na tej podstawie powstała poniższa lista.

Kolumna „Freq” pokazuje, jak często napotkałem problem. Przeprowadziłem 100 prób, w trakcie których prowadziłem różnego rodzaju prace redakcyjne nad artykułem. W przypadku gdy natknąłem się na problem, klasyfikowano go i dodawałem do odpowiedniego wiersza. Następnie przeliczyłem wyniki zgodnie ze skalą ocen pod tabelą w Legendzie. Dla uproszczenia użyłem skali linków. Poniżej zestawienie:

Negatywny aspekt	Freq	Opis	Przykład
Fabrykowanie wyników	1	Systemy sztucznej inteligencji mogą generować wyniki, które nie mają oparcia w rzeczywistości. Jest to bardziej prawdopodobne w przypadku słabo wytrenowanych modeli lub gdy monity proszą o kreatywne wyniki bez nacisku na dokładność faktów.	Model sztucznej inteligencji poproszony o przewidywanie cen akcji twierdzi, że akcje firmy wzrosną o 200% w ciągu tygodnia, co jest mało prawdopodobne na większości rynków.
Błędy w przetwarzaniu informacji	2	Modele sztucznej inteligencji mogą popełniać błędy, takie jak błędna interpretacja danych lub błędna klasyfikacja informacji.	Asystent AI nieprawidłowo kategoryzuje ważną wiadomość e-mail jako spam.
Zbyt optymistyczne nastawienie	1	Przewidywania i analizy sztucznej inteligencji mogą być zbyt optymistyczne, jeśli modele są nadmiernie dopasowane do danych treningowych. Ten optymizm może wprowadzać w błąd w podejmowaniu decyzji.	Model sztucznej inteligencji prognozuje miliony sprzedaży nowego produktu w pierwszym dniu, co przekracza historyczne wyniki firmy.
Niewłaściwe użycie języka	1	Sztuczna inteligencja może generować frazy niezwiązane z kontekstem, potencjalnie z powodu braku świadomości sytuacyjnej lub błędów w tłumaczeniu.	Zapytana o pogodę sztuczna inteligencja odpowiada technicznym żargonem programistycznym.
Nieaktualne informacje	2	Sztuczna inteligencja może dostarczać niedokładnych informacji, jeśli modele nie są często aktualizowane lub trenowane na starych danych.	Sztuczna inteligencja przewidująca trendy rynkowe w bieżącym roku opiera się wyłącznie na danych z poprzedniego roku, ignorując ostatnie zmiany.
Brak przezroczystości (problem „czarnej skrzynki”)	1	Złożone systemy sztucznej inteligencji mogą nie wyjaśniać w pełni uzasadnienia swoich wyników, zwłaszcza w modelach głębokiego uczenia. Może to utrudniać zaufanie i zrozumienie.	Sztuczna inteligencja klasyfikuje wiadomość e-mail jako spam, ale nie może wyartykułować konkretnych powodów swojej decyzji.
Utrata kontekstu	2	Sztuczna inteligencja może mieć trudności z utrzymaniem zrozumienia podczas długich rozmów lub sesji. Wcześniejsza wiedza może być niedostępna w późniejszych interakcjach.	Sztuczna inteligencja poleca laptopa, ale w późniejszej sesji zapomina o preferencjach użytkownika, gdy zadaje pytania uzupełniające.
Potencjalne naruszenie prywatności	0	Sztuczna inteligencja, w szczególności ta obsługująca duże zbiory danych, może stanowić zagrożenie dla prywatności ze względu na niewłaściwe obchodzenie się z danymi, nieodpowiednie zabezpieczenia lub nadmierne praktyki gromadzenia danych.	Bez wyraźnej zgody system reklamowy oparty na sztucznej inteligencji śledzi fizyczną lokalizację użytkownika w celu kierowania reklam.
Legenda: 5-stopniowa liniowa skala częstości występowania negatywnych aspektów AI: 0 – Nie wystąpił: Problem nie wystąpił ani razu podczas 100 sesji pracy z AI. 1 – Rzadko (0-20%): Problem wystąpił od 1 do 20 razy w ciągu 100 sesji. 2 – Przerywany (21-40%): Problem wystąpił 21-40 razy podczas 100 sesji. 3 – Umiarkowany (41-60%): Problem wystąpił 41-60 razy w ciągu 100 sesji. 4 – Częste (61-80%): Problem wystąpił 61-80 razy w ciągu 100 sesji. 5 – Bardzo często (81-100%): Problem występował za każdym razem (81-100 razy) podczas 100 sesji.

Podsumowanie listy:

Błędy i nieścisłości:

Modele sztucznej inteligencji mogą dawać nieprawidłowe lub nierealistyczne wyniki, zwłaszcza jeśli są słabo wytrenowane lub brakuje im wystarczających danych. Obejmuje to wymyślanie wyników i wykazywanie tendencji nadmiernie optymistycznych, co może prowadzić do podejmowania złych decyzji przez użytkownika.

Komunikacja i zaufanie:

Komunikacja ze sztuczną inteligencją może być utrudniona przez używanie nieadekwatnego języka lub sformułowań, co utrudnia płynne interakcje. Dodatkowo brak przejrzystości co do tego, jak funkcjonują modele sztucznej inteligencji, może zmniejszyć zaufanie do ich wyników.

Kontekst i ciągłość:

Sztuczna inteligencja może mieć trudności z utrzymaniem kontekstu między sesjami oraz w trakcie sesji. Ta utrata kontekstu może być problematyczna w przypadku zadań, które są wieloetapowe, wymagają personalizacji lub w których ciągłość jest niezbędna do zrozumienia.

Pozytywne aspekty

Podobne zestawienie przygotowałem dla aspektów pozytywnych, z analogiczną skalą opisaną poniżej w Legendzie dla kolumny „Freq”, czyli jak często występował efekt wsparcia.

Aspekt pozytywny	Freq	Opis	Przykład
Automatyzacja i wydajność	4	Sztuczna inteligencja doskonale radzi sobie z automatyzacją powtarzalnych zadań, uwalniając czas i zasoby ludzkie na bardziej złożoną lub kreatywną pracę.	Model sztucznej inteligencji automatycznie kategoryzuje przychodzące wiadomości e-mail w odpowiednich folderach, oszczędzając użytkownikowi znaczną ilość czasu.
Ulepszona analiza danych i rozpoznawanie wzorców	5	Systemy sztucznej inteligencji mogą przetwarzać ogromne zbiory danych z szybkością i dokładnością przekraczającą ludzkie możliwości, ujawniając wzorce i trendy, które w przeciwnym razie mogłyby pozostać ukryte.	Narzędzie AI analizuje ogromne ilości danych finansowych, aby zidentyfikować możliwości inwestycyjne lub przewidzieć zmiany na rynku.
Lepsze rozumienie języka i tłumaczenie	3	Sztuczna inteligencja ułatwia analizę języka, generowanie tekstu, sugerowanie zmian i zapewnianie dokładniejszych tłumaczeń. Usprawnia to komunikację i przełamuje bariery językowe.	Asystent pisania oparty na sztucznej inteligencji sugeruje ulepszenia stylistyczne i oferuje bezproblemowe tłumaczenia na wiele języków.
Kreatywne wsparcie	3	Sztuczna inteligencja może działać jako partner do burzy mózgów, generować pomysły lub sporządzać podsumowania. Pomaga to użytkownikom odkrywać nowe możliwości i rozwiązywać problemy z nowej perspektywy.	Model sztucznej inteligencji pomaga pisarzowi przeprowadzić burzę mózgów na temat potencjalnych wątków fabularnych fikcyjnej historii.
Dostęp do otwartej wiedzy	4	Sztuczna inteligencja może korzystać z ogromnych repozytoriów wiedzy, dostarczając szybkich i pouczających odpowiedzi na szeroki zakres pytań. Sprzyja to szybkiemu uczeniu się i dostępowi do informacji.	Asystent AI czerpie z Wikipedii i wiarygodnych baz danych, aby odpowiedzieć na złożone pytanie historyczne użytkownika.
Rozwój umiejętności użytkownika	3	Interakcje ze sztuczną inteligencją mogą sprzyjać analitycznym myśleniu, logicznemu rozumowaniu i umiejętnościom rozwiązywania problemów. Dzieje się tak, gdy użytkownicy uściślają swoje zapytania i interpretują dane wyjściowe sztucznej inteligencji.	Model sztucznej inteligencji pomaga analitykowi biznesowemu ćwiczyć interpretację i wizualizację danych, budując jego kompetencje w zakresie badań rynku.
Legenda: 5-punktowa liniowa skala częstotliwości dodatnich aspektów AI: 0 – Nie wystąpiła: Aspekt nie wystąpił ani razu na 100 sesji roboczych AI. 1 – Rzadko (0-20%): Aspekt wystąpił 1-20 razy w ciągu 100 sesji. 2 – Przerywany (21-40%): Aspekt wystąpił 21-40 razy podczas 100 sesji. 3 – Umiarkowany (41-60%): Aspekt wystąpił 41-60 razy podczas 100 sesji. 4 – Częste (61-80%): Aspekt wystąpił 61-80 razy w ciągu 100 sesji. 5 – Bardzo często (81-100%): Aspekt występował za każdym razem (81-100 razy) podczas 100 sesji.

Podsumowanie listy:

Analityka Big Data i rozpoznawanie wzorców:

Sztuczna inteligencja doskonale radzi sobie z szybkim przetwarzaniem ogromnych ilości danych, ujawnianiem wzorców, anomalii i ważnych spostrzeżeń. Może to pomóc zidentyfikować kluczowe trendy – jednak przetwarzanie dużych zbiorów danych prawdopodobnie nie będzie domena systemów klasy Asystent AI.

Tryb kreatywny:

Sztuczna inteligencja może stymulować proces tworzenia treści, oferując szkice, organizując pomysły w konspekty lub mapy myśli, a nawet generując świeże koncepcje artykułów.

Wykorzystanie otwartych zasobów wiedzy:

Sztuczna inteligencja może uzyskiwać dostęp do informacji z publicznych baz wiedzy, artykułów naukowych i innych źródeł oraz weryfikować je. Pomaga to zapewnić dokładność i wiarygodność treści w artykule.

Ocena stopnia dojrzałości asystentów AI

Zaprezentuje nasza listę wymagań co do systemu klasy Asystent AI i z uzupełnionymi danymi

Tak – funkcja dostępna, W trakcie -to moja nadzieja, że kiedyś powstanie.

LP	Wymaganie	Spełnia Gemini	Spełnia Copilot
1	Zarządzanie kalendarzem i spotkaniami
1.1	Planowanie spotkań i wysyłanie zaproszeń i rezerwacja zasobów	W trakcie	W trakcie
1.2	Ustawianie przypomnień	W trakcie	W trakcie
2	Organizowanie podróży
2.1	Zarezerwowanie biletów lotniczych i kolejowych (optymalne połączenia)	W trakcie	W trakcie
2.2	Zarezerwowanie hotelu (z uwzględnieniem preferencji)	W trakcie	W trakcie
2.3	Ustalanie optymalnego planu podróży (atrakcje, trasa, dokumenty)	W trakcie	W trakcie
3	Zarządzanie zadaniami
3.1	Zlecanie zadań innym osobom lub systemom	W trakcie	W trakcie
3.2	Monitorować postępy prac nad zadaniami	W trakcie	W trakcie
3.3	Monitorowania i Informowanie o terminach realizacji i potencjalnych opóźnieniach	W trakcie	W trakcie
4	Dostarczanie informacji
4.1	Dostarczenie informacji w trybie: proaktywnie oraz na żądania	Tak	Tak
4.2	Przygotowanie tłumaczeń, opisów produktów, artykułów, projektów graficznych	Tak	Tak
4.3	Przygotowywanie raportów, zestawień, analiz	Tak	Tak
4.4	Analiza monitorowanych treści	Tak	Tak
5	Usprawnianie efektywności pracy
5.1	Identyfikacja i rozwiązywanie problemów (na podstawie analizy danych)	W trakcie	Tak
5.2	Automatyzacja rutynowych zadań (np. wysyłanie e-maili)	W trakcie	Tak
5.3	Tłumaczenie języków w czasie rzeczywistym (podczas rozmów) – generowanie podsumować ze spotkań	W trakcie	Tak

Jak widać w powyższej tabeli funkcji których spodziewałem się po systemie klasy Asystent AI nie jest zrealizowanych. Przyczyn może być z wiele, brak odpowiedniej autonomii, brak integracji, czy brak zaimplementowanej funkcjonalności.

Jak więc widać dostępne funkcje koncentrują się w obszarze Dostarczania informacji, ewentualnie częściowo w zakresie Usprawnienia efektywności pracy. Z tabeli wynika, że zakaszliwana jest połowa funkcji. Należy zaznaczyć, że najtrudniejszy obszar związany z naturalną komunikacją między systemem a użytkownikiem za pomocą języka naturalnego są już mocno zaawansowane. W między czasie zwiększona została wydajność przez wprowadzenie modelu GPT-4 i innych szybszych modeli. Więcej o planach na rok 2024 opisanych jest w kolejnym rozdzielne Asystenci AI w 2024 roku

Podsumowanie Asystenci AI

• z pewnością wspierają użytkownika;
  • Analizują i oceniają dostarczone materiały,
  • Posiada bazę wiedzy, zapewnia zaplecze merytoryczne,
  • Sugeruje nowe aspekty, które warto rozważyć,
  • Inspirują,
• Jednak sztuczna inteligencja nie ma jeszcze dojrzałej zdolności do analizowania i oceniania danych:
  • Opiera się na algorytmach, które przetwarzają wszystkie dostępne informacje bez krytycznej oceny,
  • Może to prowadzić do błędnych wniosków, jeśli dane są niekompletne, nieaktualne, stronnicze lub niedokładne.
• Sztuczna inteligencja może być przydatnym narzędziem, ale obecnie nie zastąpi ludzkiego osądu i umiejętności oceny danych, dlatego;
  • Pożądane jest stworzenie mechanizmów do oceny jakości i ewaluacji informacji.
  • W przypadku niepewność danych system: Powinien informować w zrozumiały sposób potencjalnych implikacjach.
• Na obecnym etapie – Asystenci mogą być traktowani jako oprogramowanie eksperymentalne.

Jak efektywnie pracować z Asystentem AI?

Na podstawie moich doświadczeń z Asystentami AI, przygotowałem kilka wskazówek, które mogą być pomocne w trakcie pracy:

1. Przede wszystkim wybierz lub ustal konfiguracje Asystenta AI:

• Tryb pracy:
  • Kreatywny: Asystent AI zaproponuje Ci różne, nowe rozwiązania, nawet jeśli nie będą one do końca praktyczne lub prawdziwe.
  • Dokładny: Asystent AI skupi się na wykonaniu zadań zgodnie z Twoimi instrukcjami.
• Ustal, czy Asystent ma dostęp do aktualnych danych z Internetu oraz jakiego typu danymi dysponuje.

1. Jasno określ swoje oczekiwania:

• Im więcej szczegółów podasz, tym lepsze rezultaty otrzymasz. Pamiętaj, że Asystent AI nie czyta w myślach!
• Określ cel, format i oczekiwane rezultaty. Im więcej informacji dostarczysz, tym łatwiej Asystentowi AI będzie wykonać zadanie zgodnie z Twoimi oczekiwaniami.

1. Pamiętaj o kontekście rozmowy:

• Wspólnie z Asystentem budujecie kontekst rozmowy nad danym zagadnieniem:
  • Daj Asystentowi AI czas na naukę – poznanie pełnego kontekstu usprawni pracę.
  • Pamiętaj, że kontekst rozmowy jest tracony po zakończeniu sesji. Utrwal wyniki Waszej pracy.
  • Czasami Asystent może zafiksować się na pewnym detalu. W takiej sytuacji warto rozpocząć nową sesję, aby „odwiesić system”.

1. Weryfikuj i koryguj wyniki:

• Błędy się zdarzają, zarówno w prostym przetwarzaniu danych tabelarycznych, ale również drobna stylistyczna poprawa tekstu może całkowicie zmienić kontekst, który chciałeś przekazać. Dlatego zawsze sprawdzaj rezultaty pracy Asystenta AI.
• Udzielaj precyzyjnych instrukcji, aby poprawić błędy i uzyskać pożądane rezultaty.

1. Cierpliwy i pomocny (uzupełnienie punktu 3):

• Pamiętaj rozwiązanie jest innowacyjne i może posiadać błędy czysto techniczne lub innej natury po stronie Asystenta AI ale również błędy mogą leżeć po Twojej stronie, od małej literówki, po brak dokładnie zdefiniowanego celu.
• Dokonuj wzajemnej oceny:
  • Staraj się oceniać, wyniki pracy z Asystentem AI – pozwala to na jego naukę i poprawne działanie w przyszłości.
  • Możesz zawsze oczekiwać ocenienia twojej pracy przez Asystenta AI.

1. Bądź asertywny i kreatywny:

• Nie bój się wyrażać swoich oczekiwań lub opinii.
• Utrzymuj dystans, możesz się nie zgadzać z wypowiedziami Asystenta AI:
  • Możesz je zwyczajnie zignorować lub
  • Jeżeli uznasz, że temat jest interesujący i ważny, przeprowadzić polemikę z Asystentem AI.
• Wykorzystaj kreatywność Asystenta AI i dostęp do jego bazy wiedzy,
• Pamiętaj o ograniczeniach Asystenta AI i szukaj alternatywnych rozwiązań.

1. Bądź szefem projektu:

• Jak wskazuje nazwa Asystent wspiera i pomaga, ale wizje całość jako Szef musisz mieć ty;
• Nie trać kontroli nad zakresem projektu (zapewne na początku nie uwzględnisz wszystkich istotnych wątków pracy, które wyklarują się w trakcie) ale nie pozwól sobie na mnożące się w nieskończoność watki poboczne,
• Ustal akceptowalną jakość pracy,
• Ustal ramy czasowe na zakończenie całości, jak i poszczególne etapy pracy.

Asystenci AI w 2024 roku

Co przyniesie rok 2024 dla Asystentów AI, rozpocznijmy od planów rozwojowych a następnie zarysuje perspektywę na najbliższy okres.

Plan wydawniczy

Na podstawie danych zebranych od samych asystentów AI, Copilot i Gemini, poniżej znajduje się zestawienie wersji oprogramowania w 2024 roku.

W przypadku rozwiązania Microsoft Copilot:

Wersja	Data wydania
Copilot dla systemu Windows 1.0	23 września 2024
Microsoft 365 Copilot 1.0	23 listopada 2024
Copilot dla programu Outlook 1.0	Planowane na 2024
Wykorzystanie działań generatywnych 2.0	24 kwietnia 2024

Dla Google Gemini (na podstawie informacji z lutego 2023):

Wydanie	Opis	Data wydania
Gemini 1.11	Wprowadza nowe funkcje, takie jak: – Obsługa języka polskiego – Ulepszony interfejs użytkownika	24 lutego 2024
Gemini 1.12	Zawiera poprawki błędów wykrytych w wersji 1.11 i drobne ulepszenia stabilności.	24 maja 2024
Gemini 1.5	Wprowadza nowe funkcje, takie jak: – Integracja z wyszukiwarką Google – Ulepszone generowanie kodu – Ulepszone tłumaczenie językowe	24 sierpnia 2024
Gemini 2.0	Wprowadza znaczące zmiany w architekturze Gemini, a także nowe funkcje i ulepszenia interfejsu użytkownika.	25 maja 2024

Perspektywa na rok 2024

Rok 2024 zapowiada się obiecująco dla Asystentów AI, co pośrednio wpłynie również na rozwój całej technologii Sztucznej Inteligencji. Poniżej prezentuję kilka trendów, które mam nadzieję zrealizują się w nadchodzącym roku, ale także kształtuje dalszą przyszłość:

Asystenci AI:

• Wejście na rynek potentatów technologicznych ze swoimi produktami korzystnie wpłynie na stosunek jakości do ceny.
• Spodziewam się lepszej integracji z pakietami biurowymi, w tym z e-mailem i komunikatorami, a także możliwości pracy na własnych plikach użytkownika.
• Rozwój integracji Asystentów AI z wyszukiwarkami internetowymi. Umożliwi to kontekstowe serwowanie właściwych informacji przez Asystentów AI.

Wzrost synergii między AI a IoT (Internet Rzeczy):

• Coraz więcej urządzeń można sterować zdalnie za pomocą dedykowanych aplikacji. Wprowadzenie standaryzacji pozwoli na podłączenie urządzeń do naszego centralnego systemu zarządzania na zasadzie PnP (podłącz i używaj), w którym Asystent AI będzie jednym z interfejsów sterowania zasobami.
• Rozwinie to koncepcję inteligentnych domów oraz zbliży nas do wizji inteligentnych miast:
  • W obszarach zrównoważonego rozwoju (optymalnego zużycia energii, zarządzania odpadami, sterowania ruchem i komunikacją miejską).
  • W zakresie wykrywania i zarządzania zagrożeniami (pożary, włamania, awarie).
• Asystent AI będzie odgrywał w tym ekosystemie kluczową rolę w zapewnieniu bezpieczeństwa, komfortu życia i zdrowia mieszkańców inteligentnych miast.

Regulacje prawne:

• Wraz z rozwojem znaczenia technologii AI w naszym życiu oczekiwane jest wprowadzenie odpowiednich regulacji. Zapewni to zrównoważony rozwój tej dziedziny, uwzględniający wiele aspektów, w tym społeczne, etyczne, prawne i ekonomiczne.

Spełnienie wyżej wymienionych warunków może doprowadzić do tego, że Asystenci AI staną się głównym interfejsem komunikacyjnym użytkownika z naszymi urządzeniami. Dzięki temu staną się oni dobrą alternatywą dla wyspecjalizowanych aplikacji obsługujących tylko wybrane aspekty naszego życia.

W dalszej perspektywie Asystenci AI staną się użytecznymi towarzyszami na różnych etapach naszego życia:

• Od okresu szkolnego, poprzez inteligentne dostosowanie programu edukacyjnego do naszych naturalnych predyspozycji i zdolności, aż po wsparcie w wyborze dalszej ścieżki edukacyjnej i zawodowej.
• Po właściwe wsparcie i kształtowanie naszej kariery zawodowej w okresie dorosłym.
• Aż po wspieranie nas w okresie seniora, uwzględniające zaspokajanie potrzeb, w tym zakresie opieki zdrowotnej.

Podsumowanie

Początkowo artykuł zawierał różne przykłady interakcji ze sztuczną inteligencją, niektóre z nich miały charakter humorystyczny. Ostatecznie jednak zostały one pominięte z następujących powodów:

• Faza rozwojowa: Moim zdaniem obecne rozwiązania AI, nawet te dostępne komercyjnie, są wciąż w fazie rozwoju lub beta testów.
• Ciągłe doskonalenie: Dzięki zastosowaniu samouczących się algorytmów i lepszemu określeniu celu, kolejne próby („re-testy”) zakończyły się sukcesem.
• Zachowanie neutralności: Na tym etapie nie chcę promować żadnego konkretnego produktu firmy.
• Wartość odkrywania: Dostarczanie gotowych przykładów z konkretnymi rozwiązaniami pozbawiłoby czytelników cennego doświadczenia odkrywania, jak skutecznie komunikować się za pomocą sztucznej inteligencji. Ta podróż odkrywcza pogłębia zrozumienie potencjału sztucznej inteligencji i najlepszych praktyk.

Pomimo ograniczeń, takich jak błędy, ograniczona funkcjonalność i niewielka liczba integracji, model językowy zrobił na mnie spore wrażenie. Wyróżniające się funkcje obejmują korekcję błędów, doskonałe zrozumienie kontekstu, zaawansowaną analizę języka i dostęp do danych internetowych. Te możliwości pozycjonują go jako potężne narzędzie, oferując kompletne, a czasem nawet wyczerpujące informacje.

Należy jednak przyznać, że technologia sztucznej inteligencji nie jest bezbłędna i może dawać nieprawidłowe wyniki. Z drugiej strony, sztuczna inteligencja posiada unikalną zdolność „samonaprawy”, stale poprawiając swoją dokładność w czasie.

Opierając się na ambitnych celach wyznaczonych przez dostawców inteligentnych asystentów oraz rosnące zainteresowanie tematyka jasnym jest, że rok 2024 będzie dużym krokiem na przód dla sztucznej inteligencji zarówno w warunkach domowych, jak i biznesowych.

Na zakończenie

Używać AI czy nie używać AI? – niczym szekspirowski dylemat, to pytanie pozostawiam Wam do dalszych rozważań. Lektura tego artykułu, mam nadzieję, uczyni je owocnymi.

Podziękowania:

Chciałbym podziękować Williamowi Szekspirowi, który niczym muza motywował mnie do ukończenia tego artykułu. Myślę, że przedstawicielom renesansu technologia AI przypadłaby do gustu.

Chciałbym również docenić wkład wszystkich osób pracujących nad sztuczną inteligencją. To dzięki nim dokonuje się ona krok po kroku, a my stajemy na progu rewolucji. Od tej pory to nie ludzie uczą się systemów, ale systemy uczą się ludzi.