GPT-5 Pro i Deep Think: Genialny analityk AI, któremu nie można ufać?

Doświadczyliśmy już pierwszej fali rewolucji AI – ery modeli językowych zoptymalizowanych pod kątem szybkości i płynności konwersacji. GPT-4, Claude 3 czy Llama 3 to genialni rozmówcy i sprawni asystenci. Ich celem jest dostarczenie „wystarczająco dobrej” odpowiedzi w jak najkrótszym czasie. Dziś stoimy u progu kolejnej, znacznie głębszej transformacji. Na scenę wchodzą modele nowej generacji, takie jak GPT-5 Pro czy Gemini 2.5 Pro z trybem „Deep Think”.

To nie są po prostu szybsze wersje swoich poprzedników. To zupełnie nowa kategoria systemów, zaprojektowana nie do rozmowy, lecz do głębokiego, wieloetapowego rozumowania. Ich pojawienie się jest ciche i niedoceniane, ponieważ laboratoria technologiczne same jeszcze nie do końca rozumieją, dla kogo tworzą te potężne, analityczne umysły. A odpowiedź jest prosta: tworzą je dla nauki, inżynierii i strategii – dla dziedzin, gdzie szybkość jest mniej ważna niż precyzja, rzetelność i weryfikowalność. Problem w tym, że w obecnej formie, te genialne narzędzia cierpią na jedną, fundamentalną wadę, która uniemożliwia ich pełne wykorzystanie w profesjonalnym świecie.

Nowa era w AI: od szybkich odpowiedzi do głębokiej analizy

Aby zrozumieć skalę zmiany, należy precyzyjnie zdefiniować różnice między standardowymi modelami a nową falą systemów „Deep Think”. To nie jest ulepszenie, to zmiana paradygmatu.

Modele „Deep Think” nie próbują odgadnąć odpowiedzi w jednym przebiegu. Zamiast tego, rozkładają problem na czynniki pierwsze, autonomicznie dobierają narzędzia analityczne (np. piszą i wykonują kod w Pythonie), a następnie iteracyjnie weryfikują i poprawiają swoje wyniki, aż do osiągnięcia wysokiego progu pewności.

Test zderzeniowy: gdy AI recenzuje pracę naukową po latach

Aby zweryfikować realne możliwości tych systemów, przeprowadziłem eksperyment. Dostarczyłem modelowi GPT-5 Pro moją pracę naukową z 2010 roku – artykuł, który przeszedł przez sito recenzji naukowych i był prezentowany na licznych seminariach. Polecenie było proste i otwarte: „skrytykuj metodologię tej pracy, znajdź lepsze metody i zastosuj je”.

Wynik był zdumiewający. Model nie tylko zaproponował szereg inteligentnych, zaawansowanych modyfikacji metodologicznych, które stały się standardem dopiero w ostatnich latach, ale zrobił coś więcej. Spontanicznie – bez żadnej dodatkowej instrukcji – zaczął weryfikować zależności w tabelach z wynikami. W tym celu:

• Przeprowadził własne symulacje Monte Carlo na moich estymacjach punktowych.

• Wykonał analizę wrażliwości, aby sprawdzić solidność moich wniosków.

• Zidentyfikował drobny, ale rzeczywisty błąd w obliczeniach, którego przez ponad dekadę nie zauważył żaden z recenzentów ani uczestników seminariów.

To pokazuje, że nie mamy już do czynienia z asystentem. Mamy do czynienia z autonomicznym analitykiem, zdolnym do samodzielnego projektowania i przeprowadzania procesu badawczego.

Kryzys weryfikowalności: genialny wynik, którego nie można sprawdzić

I tu dochodzimy do fundamentalnego problemu, który hamuje adopcję tych narzędzi w nauce. Mimo że model znalazł prawdziwy błąd, jego praca jest bezużyteczna z naukowego punktu widzenia. Dlaczego? Ponieważ jego „ślad myślowy” jest całkowicie ukryty.

Nie mam dostępu do kodu w Pythonie, który napisał i uruchomił. Nie widzę wyników symulacji, które przeprowadził. Nie mogę prześledzić jego logiki krok po kroku. W efekcie jego poprawny wniosek pozostaje aktem wiary, a nie naukowym dowodem.

Nauka opiera się na fundamencie weryfikowalności i powtarzalności. Każdy wniosek musi być poparty transparentną metodologią, którą inni badacze mogą sprawdzić, skrytykować i odtworzyć. Obecne modele „Deep Think” oferują jedynie końcowy wynik, ukrywając cały proces analityczny w „czarnej skrzynce”.

Transparentność jako warunek konieczny: czego oczekuje nauka?

To nie jest prośba o dodatkową funkcjonalność. To warunek konieczny. Aby systemy takie jak GPT-5 Pro czy Gemini Deep Think mogły stać się pełnoprawnymi partnerami w procesie badawczym, muszą zapewnić pełną transparentność wykorzystania narzędzi.

Laboratoria takie jak OpenAI czy Google muszą udostępnić użytkownikowi „dziennik laboratoryjny” modelu. Powinien on zawierać:

• Każdą linijkę wygenerowanego i wykonanego kodu.

• Kompletne wyniki wyjściowe z każdego uruchomionego narzędzia (np. output z konsoli Pythona).

• Surowe dane z przeprowadzonych symulacji.

Bez tego, nawet najbardziej genialne analizy generowane przez AI pozostaną w sferze ciekawostek, a nie rzetelnych narzędzi naukowych. Potencjał jest rewolucyjny, ale aby go uwolnić, musimy najpierw otworzyć czarną skrzynkę i zajrzeć do środka.

FAQ – Najczęściej zadawane pytania

1. Dlaczego modele „Deep Think” są tak powolne w porównaniu do GPT-4?
   Ponieważ wykonują znacznie więcej pracy. Zamiast jednej, szybkiej predykcji, przeprowadzają złożony, wieloetapowy proces, który może obejmować dziesiątki lub setki wewnętrznych kroków, w tym pisanie kodu, uruchamianie go, analizowanie wyników i iteracyjne poprawianie swojego podejścia. To zamiana szybkości na dogłębność.

2. Czy te modele będą przydatne tylko dla naukowców?
   Nie, ich potencjał jest znacznie szerszy. Znajdą zastosowanie wszędzie tam, gdzie wymagana jest złożona, wieloaspektowa analiza: w prawie (analiza skomplikowanych spraw i linii orzeczniczych), inżynierii (projektowanie i symulacja), finansach (zaawansowane modelowanie ryzyka) czy strategii biznesowej (analiza scenariuszy rynkowych).

3. Czym to się różni od techniki „Chain of Thought” (łańcuch myśli)?
   „Chain of Thought” to technika promptingu, która instruuje standardowy model, aby „myślał na głos”, rozpisując swoje rozumowanie krok po kroku. Modele „Deep Think” idą znacznie dalej – to nie jest tylko technika, ale fundamentalna cecha architektury systemu, która pozwala na autonomiczne, iteracyjne wykorzystanie zewnętrznych narzędzi analitycznych (np. kodu) do rozwiązania problemu.

4. Dlaczego OpenAI nie udostępnia wglądu w proces analityczny modelu?
   Powody mogą być różne. Może to być ochrona własności intelektualnej (unikalne metody wykorzystania narzędzi), kwestie techniczne (ogromna złożoność logów) lub fakt, że wewnętrzny „proces myślowy” modelu nie jest w pełni zrozumiały i interpretowalny dla człowieka. Jednak logi z użycia narzędzi (np. kod w Pythonie) są w pełni interpretowalne i ich udostępnienie jest technicznie możliwe.

5. Ile może kosztować korzystanie z takich modeli?
   Z pewnością będzie to usługa premium, znacznie droższa niż dostęp do standardowych modeli. Ze względu na ogromne zapotrzebowanie na moc obliczeniową, cena będzie prawdopodobnie rozliczana nie za pojedyncze zapytanie, ale za czas pracy lub wykorzystane zasoby obliczeniowe, podobnie jak w chmurach obliczeniowych.