Dlaczego AI pisze tak przeciętnie? To nasza wina – tak trenujemy modele

Dlaczego AI pisze tak przeciętnie? I dlaczego to nasza wina

Sztuczna inteligencja z każdym miesiącem staje się coraz potężniejsza. Modele językowe potrafią pisać kod, analizować dane czy dowodzić twierdzeń na poziomie, który często przewyższa ludzkie możliwości. A jednak, gdy prosimy je o napisanie eseju, artykułu czy nawet dłuższego e-maila, efekt jest niemal zawsze rozczarowujący. Tekst jest poprawny gramatycznie, logiczny, ale jednocześnie… nijaki. Płaski, pozbawiony charakteru, bez wyrazistego, autorskiego głosu.

Skąd bierze się ten dysonans? Dlaczego systemy zdolne do tak złożonych operacji intelektualnych zawodzą w jednej z najbardziej fundamentalnych ludzkich umiejętności? Odpowiedź jest prostsza i bardziej niepokojąca, niż mogłoby się wydawać. To nie jest błąd w oprogramowaniu. To zamierzony efekt. Modele AI piszą przeciętnie, ponieważ my sami – jako użytkownicy, twórcy i społeczeństwo – nagradzamy je za przeciętność.

Anatomia przeciętności: jak trenujemy AI, by nie miało głosu?

Aby zrozumieć, dlaczego tak się dzieje, musimy zajrzeć pod maskę procesu treningowego. Składa się on z dwóch głównych etapów, a na każdym z nich systematycznie tłumimy to, co w pisaniu najlepsze – indywidualny głos.

Etap 1: Pre-training – nauka bycia „średnią”

Na początku model językowy uczy się, analizując gigantyczny zbiór tekstów z internetu. Jego zadaniem jest przewidywanie kolejnego słowa. W tym oceanie danych znajdują się zarówno dzieła literackie, jak i wpisy z forów, korporacyjny bełkot i proste odpowiedzi na pytania. Z czysto statystycznego punktu widzenia, najlepszą strategią przetrwania dla modelu jest nauczenie się reguł dominujących w masie tekstu, a nie naśladowanie niszowej, literackiej elity. Już na tym etapie model jest premiowany za bycie „średnią” tego, co przeczytał.

Etap 2: Post-training (RLHF) – tresura do bycia grzecznym asystentem

Następnie wchodzi dostrajanie z udziałem człowieka (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF). Ludzcy oceniający porównują różne odpowiedzi modelu i wskazują, która jest „lepsza”. I tu leży sedno „naszej winy”. Czego oczekujemy od asystenta AI?

• Aby był pomocny i zrozumiały.

• Aby był bezpieczny i unikał kontrowersji.

• Aby jego odpowiedzi były zbalansowane i nikogo nie uraziły.

Wyrazisty, autorski styl jest z natury ryzykowny. Może być spolaryzowany – jedni go pokochają, inni znienawidzą. Styl neutralny, „grzeczny”, jest akceptowalny dla wszystkich. W procesie uśredniania preferencji tysięcy oceniających, bezpieczna przeciętność zawsze wygrywa z odważną oryginalnością. W efekcie nagradzamy model za unikanie mocnych tez, ekscentrycznych metafor i niekonwencjonalnej struktury.

Dostajemy dokładnie to, o co prosiliśmy: uniwersalnego, uprzejmego, ale bezbarwnego asystenta.

Rynek, bezpieczeństwo i interfejs – siły promujące przeciętność

Problem jest głębszy i dotyka całego ekosystemu AI.

Wszystkie te czynniki tworzą potężne sprzężenie zwrotne: trenujemy modele, by były przeciętne, a następnie używamy ich w sposób, który tę przeciętność wzmacnia.

Jak wydobyć z AI coś więcej? Od promptu do nowej architektury myślenia

Czy jesteśmy skazani na morze nijakich, generowanych przez AI tekstów? Niekoniecznie. Rozwiązania istnieją na dwóch poziomach.

1. Zmiany systemowe (przyszłość)

Twórcy AI mogą zacząć projektować modele lub specjalne tryby zoptymalizowane pod kątem pisania. Wymagałoby to:

• Trenowania modeli, w których „głos” jest parametrem, a nie produktem ubocznym.

• Wykorzystania w procesie RLHF ekspertów od stylu i argumentacji, a nie tylko „przeciętnych użytkowników”.

• Stworzenia architektur, które najpierw planują globalną strukturę tekstu, a dopiero potem generują zdania, co zapobiega chaotycznemu „płynięciu z prądem”.

2. Zmiany na poziomie użytkownika (tu i teraz)

Nie musimy czekać na rewolucję. Już dziś możemy radykalnie zmienić jakość generowanych tekstów, zmieniając sposób, w jaki o nie prosimy. Kluczem jest odejście od prostych promptów i przyjęcie bardziej świadomej, wieloetapowej strategii.

• Zdefiniuj głos i perspektywę: Zamiast „napisz artykuł o…”, spróbuj: „Wciel się w rolę sceptycznego historyka nauki i napisz esej o… Twój głos ma być bezpośredni, lekko ironiczny. Wolę odważne tezy niż asekurację”.

• Rozdziel planowanie od pisania: Najpierw poproś model o stworzenie szczegółowego planu argumentacji. Zweryfikuj go i popraw. Dopiero potem poproś o napisanie tekstu na podstawie tego planu.

• Wymuś autokrytykę: Zakończ prompt poleceniem: „Na końcu wskaż, które fragmenty twojego tekstu są najbardziej schematyczne, i zaproponuj bardziej oryginalne alternatywy”.

Takie podejście zmusza model do wyjścia z trybu „bezpiecznego asystenta” i wejścia w rolę świadomego twórcy. To nie magia, ale prosta zmiana funkcji celu, która przynosi zaskakująco dobre rezultaty.

Zagrożenie na horyzoncie: sprzężenie zwrotne przeciętności

Problem ma jeszcze jeden, głębszy wymiar. Im więcej przeciętnych tekstów generowanych przez AI trafia do internetu, tym bardziej „zanieczyszczone” stają się dane, na których będą trenowane przyszłe modele. Grozi nam wejście w pętlę sprzężenia zwrotnego, która prowadzi do kulturowej konwergencji – stopniowego zaniku różnorodności stylów i głosów na rzecz kilku dominujących, „przyjaznych AI” rejestrów.

Dlatego, paradoksalnie, rola człowieka w pisaniu staje się ważniejsza niż kiedykolwiek. To my musimy świadomie projektować lepsze modele, dbać o jakość danych treningowych i używać istniejących narzędzi w sposób, który promuje jakość, a nie utrwala przeciętność.

Pytanie „dlaczego AI pisze tak przeciętnie” przestaje być zwykłym narzekaniem, a staje się fundamentalnym pytaniem o architekturę przyszłej kultury pisanej. To wyzwanie, które stanowi fascynujące pole badawcze, idealne do zgłębienia w ramach ambitnego projektu doktorskiego, łączącego informatykę, lingwistykę i kulturoznawstwo.

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)

1. Czy modele bazowe (przed RLHF) piszą lepiej?
   Często piszą w sposób bardziej kreatywny, nieprzewidywalny i stylistycznie zróżnicowany. Nie zostały jeszcze „wygładzone” przez proces dostrajania. Są jednak znacznie trudniejsze w kontrolowaniu i częściej generują treści bezsensowne lub niebezpieczne.

2. Czy istnieją już modele AI wyspecjalizowane w pisaniu?
   Istnieją narzędzia i modele dostrojone do konkretnych form, np. copywritingu (Jasper, Copy.ai). Zwykle oferują one jednak lepszą kontrolę nad strukturą i tonem, a niekoniecznie generują teksty o wybitnej wartości literackiej. Stworzenie prawdziwego „modelu-pisarza” wciąż jest otwartym wyzwaniem badawczym.

3. Jak dokładnie działa „meta-prompt”, o którym mowa w artykule?
   „Meta-prompt” to zestaw instrukcji, które podajesz modelowi przed właściwym zadaniem. Jego celem jest zmiana domyślnego trybu działania AI. Zamiast prosić o napisanie tekstu, najpierw definiujesz rolę, w jaką ma się wcielić model (np. „jesteś krytykiem literackim”), określasz odbiorcę, styl, ton i proces pracy (np. „najpierw stwórz plan”). To jak danie aktorowi scenariusza i reżyserskich wskazówek, zamiast proszenia go o improwizację.

4. Czy „przeciętność” AI to problem tylko w języku polskim?
   Nie, to globalne zjawisko. Użytkownicy na całym świecie, niezależnie od języka, narzekają na podobny, „korporacyjny”, bezosobowy styl generowany przez popularne modele czatowe. Wynika to z faktu, że procesy treningowe (RLHF, uśrednianie preferencji) są stosowane globalnie.

5. Czy przyszłe modele, jak GPT-6, będą pisać lepiej?
   Prawdopodobnie tak, ale postęp nie będzie automatyczny. Jeśli firmy wciąż będą optymalizować swoje modele pod kątem tych samych, uniwersalnych metryk, to GPT-6 będzie po prostu „bardziej pomocnym, bezpieczniejszym i bardziej poprawnym” przeciętnym pisarzem. Prawdziwy przełom będzie wymagał świadomej decyzji o stworzeniu modeli zoptymalizowanych specjalnie pod kątem jakości pisania, nawet kosztem pewnej uniwersalności.