Arvind Narayanan, Sayash Kapoor: Sztuczna inteligencja. Złudne obietnice, realne możliwości

bo.wiem, Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego, Kraków 2026.

Pułapki

Na rynku zaroiło się od publikacji przedstawiających sztuczną inteligencję – dla różnych grup odbiorców. Ci posługujący się AI w konkretnych zadaniach w pracy otrzymują już wręcz specjalistyczne poradniki pozwalające na rozeznanie w przydatnych narzędziach, z kolei szukający ciekawostek i zasad działania czy zastosowań będą mogli skorzystać z popularnonaukowych książek przedstawiających sztuczną inteligencję bez angażowania się w kwestie informatyki, algorytmów czy mocy obliczeniowej komputerów. W tomie „Sztuczna inteligencja. Złudne obietnice, realne możliwości” Arvind Narayanan i Sayash Kapoor decydują się wręcz na spersonifikowanie algorytmu – to algorytm coś robi, podstawy od strony programistów nie mają dla odbiorców tej książki żadnego znaczenia. Wystarczy, że o czymś decyduje algorytm – to uproszczenie, które jest potrzebne, żeby móc w ogóle zastosować szeroką perspektywę i odnieść się do działalności sztucznej inteligencji bez zagłębiania się w jakąkolwiek dziedzinę, w której już zostaje na dużą skalę wykorzystywana. Co ciekawe, chociaż autorzy deklarują obiektywizm badawczy, nietrudno się zorientować, że ich książka staje się raczej przestrogą przed nadmiernym zaufaniem wytworom AI. Nie będzie tu bezpośredniego zniechęcania ani siania paniki, ale „Sztuczna inteligencja” to tom w najlepszym razie sceptyczny wobec postępu informatycznego. Autorzy wiedzą świetnie, że nie ma powrotu z tej drogi – i świat bez AI już nie da rady funkcjonować – ale w związku z tym wolą zachęcać czytelników do krytycznego podejścia zamiast ślepej wiary w efekty. Stawiają na naświetlanie wad i pułapek predykcyjnej i generatywnej AI i liczą na to, że uda im się zaszczepić w czytelnikach co najmniej niechęć do nadużywania sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach życia.

Oznacza to, że będą się koncentrować przede wszystkim na sytuacjach, w których AI popełnia błędy (nie przyglądając się tu roli człowieka): podkreślają momenty wykorzystywania sztucznej inteligencji do szerzenia dezinformacji i do wyciągania fałszywych wniosków. Podkreślają, jak niebezpieczne jest przywiązywanie się do pracy na AI i w ilu dziedzinach da się wpaść w maliny z powodu nadmiernego zaufania algorytmom. Podsuwają od czasu do czasu podpowiedzi, jak uniknąć takich problemów – kiedy i gdzie da się zrezygnować, żeby nie paść ewentualnie ofiarą działań niezidentyfikowanych algorytmów. Brakuje jednak przeciwwagi, skoncentrowania się dla odmiany na tym, co AI robi dobrze i gdzie jest wręcz pożądana. Przy lekturze tak wielu mankamentów można faktycznie zacząć wątpić w kierunek działań informatyków – a przecież nie do końca o to chodzi. Na pewno książka „Sztuczna inteligencja” jest przestrogą i pokazaniem, że czasami zdrowy krytycyzm jest potrzebny – ale nie uczy czytelników tego, kiedy na sceptyczne podejście postawić – i dlaczego. Można się będzie z lektury dowiedzieć, kiedy AI zawiodła – i jakie z tego wyciągnąć wnioski na przyszłość. A taka lekcja okaże się również bardzo cenna dla tych, którzy krytycznie podchodzą do tematu. Wydaje się, że autorzy tej książki chcieli po prostu postawić tamę euforii związanej z wykorzystywaniem sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach i gałęziach nauki oraz działalności człowieka. Ten potężny tom staje się też rejestrem pomyłek na drodze do dzisiejszego stanu wiedzy – więc można go traktować jako przegląd wyzwań stawianych przed uczonymi.

Ewelina Podrez-Siama: Marka osobista w czasach AI i generatywnego wyszukiwania

Onepress, Gliwice 2026.

Widoczność

Kiedy ktoś zajmował się dawniej promowaniem swoich działań w internecie, wiedział, że należy publikować często i regularnie – żeby wypracować sobie odpowiednie miejsce w wynikach Google i nie zostać przeoczonym przez ludzi poszukujących konkretnych tematów. W czasach AI sytuacja jednak zmienia się diametralnie i wszystkie dawne przyzwyczajenia można spokojnie porzucić. Teraz, żeby być widocznym dla algorytmu, trzeba podjąć zupełnie inne działania – i Ewelina Podrez-Siama opisuje je szczegółowo. Książka „Marka osobista w czasach AI i generatywnego wyszukiwania” to publikacja poradnikowa nastawiona na konkretne efekty – i pozwalająca czytelnikom na oswojenie się z zupełnie nowymi narzędziami i z zupełnie nowym podejściem do budowania marki w sieci.

Autorka posługuje się najczęściej swoim przykładem. Przyzwyczaja czytelników do nowych pojęć, dba o to, żeby zapadły im w pamięć – i temu służy między innymi powracanie do już raz powiedzianych kwestii. Co ciekawe, nie oznacza to irytującej niewiary w uważność czytelników, raczej próbę upewnienia się, że wiadomość została nie tylko zarejestrowana, ale przekuta w czyn. Bo tej książki nie da się traktować jako zestawu teoretycznych komentarzy. Wprost przeciwnie: są tu bardzo rzeczowe i fachowe uwagi do natychmiastowego wcielenia w czyn. Autorka dzieli się i adresami, i rozpisanymi wręcz na poszczególne kroki działaniami, które mają na celu jedno: poprawienie widoczności marki w sieci. Żeby zachęcić czytelników do wprowadzania zmian, przedstawia własną drogę – sama funkcjonowała jako trzy byty: osoba zajmująca się promocją marki, autorka książek kucharskich oraz autorka przewodników po wyspach, które pokochała. I chociaż w dawnych czasach te trzy tożsamości byłyby automatycznie wiązane za sprawą jednego nazwiska, sztuczna inteligencja nie ma możliwości zespolenia ich i traktowania jak działań jednej osoby. W efekcie słabnie siła przebicia autorki w sieci. I to zjawisko zupełnie nowe dla wielu odbiorców, a jednocześnie wymagające konkretnych działań prowadzących do upragnionej zmiany. „Marka osobista w czasach AI” to zestaw konkretów. Mocno osobista narracja nie wyklucza tu fachowości – dla odbiorców to okazja do poznania nowego podejścia i zestawu wskazówek, jak to nowe podejście od razu wcielić w życie. Ale Ewelina Podrez-Siama wcale nie chce, żeby czytelnicy wierzyli tylko jej, dlatego zaprasza swoich przyjaciół i współpracowników, ekspertów w dziedzinie budowania marki w sieci – i zostawia im miejsce na odpowiednie wyjaśnienia i komentarze. To te wstawki z zewnątrz mają działać jak zachęta do wykorzystania praktycznych podpowiedzi – ale tak naprawdę dzięki odpowiednio dobranym przykładom autorka wcale nie musi martwić się o odzew odbiorców: ma raczej pewność, że wszyscy, którym zależy na poprawie widoczności w internecie, przynajmniej spróbują wprowadzić w działanie zestaw uwag z książki. Rzadko zdarza się, żeby ktoś tak precyzyjnie i tak szczegółowo prowadził czytelników przez meandry rozwiązań internetowych w dobie AI – co oznacza, że ta książka może okazać się dobrą inwestycją. Generatywne wyszukiwanie treści wymusza na samych twórcach kompletnie nowe schematy działań, dobrze więc przyswoić je sobie i przynajmniej przetestować propozycje wiążące się z prezentowaniem siebie w internecie.

Christopher Brousseau, Matt Sharp: LLMs w akcji. Od modeli językowych do dochodowych produktów

Helion, Gliwice 2026.

Tworzenie bota

Nie jest to książka dla wszystkich – i to jej wielki atut, bo Christopher Brousseau i Matt Sharp zamiast koncentrować się na upowszechnianiu wiadomość o sztucznej inteligencji, mogą przejść od razu do działania i przeprowadzić programistów – posługujących się językiem Python – przez kolejne etapy tworzenia dużego modelu językowego (albo bota lub agenta) dla firmy. To umiejętność, która w najbliższej przyszłości będzie bardzo ceniona na rynku pracy, a z podręcznikiem „LLMs w akcji” pozna się wszystko od podstaw na tyle gruntownie, żeby potem radzić sobie z ewentualnymi zmianami. Dwaj autorzy są praktykami, którzy zajmowali się już zadaniem teraz rozpisywanym na detale dla odbiorców – wiedzą, co istnieje w literaturze dostępnej na rynku (anglojęzycznym wprawdzie, ale to dla czytelników nie powinno być problemem) i, co ważniejsze, jakich informacji próżno szukać. Przecierają szlaki i to, co odkryli, wprowadzają do świadomości odbiorców – tak, żeby ci nie musieli na własną rękę szukać wiadomości i w efekcie spowalniać swojej pracy. Zanim przejdą do właściwej części tomu, autorzy przyglądają się między innymi konstrukcji języka, tak, żeby czytelnicy zrozumieli, na jakich poziomach rozpatruje się „porozumienie” z botem – to wiadomości, które przydają się przy budowaniu LLMów, więc lepiej ich nie pomijać w lekturze – zresztą cała książka została skonstruowana tak, żeby przestudiować ją uważnie od deski do deski: pięćset stron wiedzy i konkretów, ale napisanych bardzo przystępnie (chociaż oczywiście – nie dla laików). Brousseau i Sharp wiedzą, z jakimi wyzwaniami zaczną się mierzyć użytkownicy, gdzie kryją się pułapki sprzętowe (i w oprogramowaniu), a także – które gałęzie rynku komputerowego nie rozwijają się zbyt szybko i pozwalają wyciągać wnioski na temat najbliższej przyszłości. Rozpracowują LLMy stopniowo i tak, żeby każda część stała się zrozumiała (nawet mimo wysokiego poziomu skomplikowania), zanim przejdzie się w lekturze dalej. Jeśli gdzieś czytelnicy mają dostęp do baz danych, bibliotek i przydatnych narzędzi – pojawia się przegląd znalezisk (z zaznaczeniem, czy to narzędzia płatne, czy dostępne za darmo – i z wypisaniem, do jakich celów nadają się najbardziej). Zdarza się jednak autorom spowolnić informację o dostępie do bibliotek – po to, żeby najpierw nauczyli się samodzielnie pracować nad tym, co niezbędne (i w ten sposób podnosili swoje kwalifikacje). Stawiają twórcy tego podręcznika na praktyczność i użyteczność: wiedzą, czego odbiorcy będą poszukiwać i przygotowują ich na funkcjonowanie na dzisiejszym rynku pracy – najbardziej obrazowym przykładem staje się tutaj wizja szefa, który pod wpływem znajomych zechce mieć własnego bota, najlepiej bez przeznaczania na niego dużych pieniędzy. Autorzy podpowiadają czytelnikom, jak się zachować w takiej sytuacji, jak ugrać sporo dla siebie – i na co się przygotować.

Kiedy już odbiorcy będą umieli stworzyć swojego bota (albo duży model językowy do firmy), przyjdzie czas na drobne uzupełnienia i ciekawostki, które już nie rozbiją toku narracji, a pozwolą na zainteresowanie tematem w większym niż użytkowy zakresie. Co ważne, pojawiają się tu regularnie listingi – fragmenty kodu z zaznaczonymi miejscami do wypełnienia – tak, żeby przećwiczyć zdobywane umiejętności, analizować kod przykładowy albo sprawdzać własne postępy. „LLMs w akcji” to książka znakomicie przygotowana – i cenna z perspektywy programistów, którzy nie boją się AI.

Kinga Sroka-Gieparda: Marketing przyszłości. Co zrobić, by sztuczna inteligencja była dla ciebie zawodowym wsparciem a nie zagrożeniem

Onepress, Gliwice 2026.

Oswajanie

Sztuczna inteligencja to między innymi narzędzie dla tych wszystkich, którzy chcą sobie ułatwić codzienne zawodowe obowiązki. Umiejętność promptowania staje się w błyskawicznym tempie wręcz wymogiem, żeby nie dać się wyprzedzić konkurencji. Jak na razie podstawowym atutem w korzystaniu z AI okazuje się skrócenie czasu przeznaczonego na tworzenie treści marketingowych i automatyzacja co bardziej niewygodnych zajęć w rodzaju odpowiadania na reklamacje lub wątpliwości klientów. AI pozwala na stworzenie botów zapewniających kontakt z odbiorcami 24 godziny na dobę. Może też ułatwić kampanie w social mediach. Ale żeby do tego dojść, trzeba trochę odwagi w sięganiu po to, co nowe – i dlatego na rynku pojawiają się krótkie, wręcz brykowe, poradniki. „Marketing przyszłości. Co zrobić, by sztuczna inteligencja była dla ciebie zawodowym wsparciem a nie zagrożeniem” to książka, w której Kinga Sroka-Gieparda dokonuje podsumowań dostępnych aktualnie na rynku narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji – świadoma, że część z nich może się szybko zdezaktualizować i wówczas książka zostanie po prostu komentarzem i znakiem czasów.

Dla tych wszystkich, którzy trochę gubią się w możliwościach AI – w tym najbardziej podstawowym zakresie – autorka ma zestaw wygodnych wyliczeń i podsumowań. „Marketing przyszłości” to nie książka, którą da się czytać dla rozrywki, tu liczą się dane i spostrzeżenia, a także – podpowiedzi zawodowe. Kolejne rozdziały w tym tomie porządkują narzędzia AI pod kątem ich potencjalnych zastosowań: są modele do generowania treści, modele konwersacyjne, modele wykorzystywane przez informatyków do tworzenia kodów, modele, które tworzą grafiki – i dzięki temu także użytkownikom łatwiej będzie nawigować po książce i od razu dotrzeć do właściwych obszarów sztucznej inteligencji, od razu do tych najbardziej przydatnych elementów i sprawdzić, które z nich – już w ramach zawężonych możliwości – najlepiej odpowiedzą na potrzeby. Podrozdziały w poszczególnych częściach to po prostu rodzaj skrótowej prezentacji możliwości danego narzędzia – wyliczenia cech charakterystycznych, rodzajów zastosowania w marketingu czy „morału dla marketerów”. Każdy rozdział kończy się dwudziestoma przykładowymi promptami dla marketerów – wykorzystującymi konkretny model. I o ile autorka nawołuje na początku do tworzenia jak najbardziej szczegółowych i konkretnych promptów, o tyle w swoich podpowiedziach kieruje się jednak użytecznością, a co za tym idzie – wysokim stopniem uogólnienia, tak, że czytelnicy, którzy faktycznie zechcą się posiłkować tymi wskazówkami, będą musieli i tak dopracować polecenia. Wydaje się też, że nie do końca kreatywnie podchodzi autorka do możliwości zapewnianych przez AI w pracy marketerów – bo najważniejsze punkty do wykorzystania to zwykle posty na media społecznościowe oraz szablony do rozmów z klientami. Ciekawym dodatkiem do książki są zestereotypizowane rozmowy z fachowcami w wybranych dziedzinach – to pokazanie, jak AI już działa na rynku marketingu i jak może zadziałać w najbliższej przyszłości.

Zachęca zatem Kinga Sroka-Gieparda do wykorzystywania nowych możliwości, jakie pojawiają się w zawodzie marketera – i prowadzi czytelników przez potrzebne im podstawy bez zbędnych komentarzy i dodatków. Zależy jej na dotarciu przede wszystkim do odbiorców, którzy nie potrafią samodzielnie wybrać sobie narzędzi do skutecznego działania.

Jeb Blount, Anthony Iannarino: AI w rękach sprzedawcy. Jak zwiększyć efektywność sprzedaży i zdominować rynek

Onepress, Helion, Gliwice 2025.

Narzędzie

Sztuczna inteligencja wkracza do codzienności coraz odważniej – i są już zawody, w których nie można sobie wyobrazić odrzucania takiego narzędzia. Popularyzatorzy nie ustają w wysiłkach, żeby przekonać odbiorców do korzystania ze zdobyczy AI między innymi w handlu i marketingu. Książka „AI w rękach sprzedawcy. Jak zwiększyć efektywność sprzedaży i zdominować rynek” to publikacja, która wyjaśnia możliwości i zalety przekazywania robotom części żmudnych zajęć, ale też podpowiada, jak to osiągnąć. Jeb Blount i Anthony Iannarino kierują się do sprzedawców i menedżerów, żeby przekonać ich do sięgania po uczenie maszynowe w codziennej pracy. Jednocześnie podpowiadają, gdzie AI nie da się wykorzystywać w skali 1:1, żeby nie stracić klientów. Omawiają też konieczność unikania mielizn i pułapek – na przykład błędów, ogólnikowych tekstów czy niedostosowania promptów do oczekiwań. Praca z AI ma się wiązać z polepszeniem wyników i wypracowaniem większej ilości czasu na kontakty bezpośrednie – ale wymaga na początku zwolnienia i nauczenia się nowego narzędzia, zrozumienia jego zasad i przyswojenia pewnych prawd, bez których nie da się osiągnąć sukcesu.

Nastawienie na sukces to główny wabik w książce. Jeb Blount i Anthony Iannarino wiedzą, o czym marzą sprzedawcy – i od razu rozwiewają wątpliwości w kwestii zautomatyzowania relacji. Wiedzą, że nie da się zastąpić bezpośredniego kontaktu, klient musi spotkać się z handlowcem bezpośrednio. Ale cała praca związana z gromadzeniem danych i przygotowywaniem ofert, tworzeniem maili i researchem to coś, co spokojnie można oddać dzisiaj sztucznej inteligencji – i zyskać dzięki temu sporo czasu i energii. Ale autorzy uczulają też na problemy płynące z aktualnie dostępnych narzędzi – nie da się stuprocentowo ufać sztucznej inteligencji i pozostawiać jej bez nadzoru: AI funkcjonuje tu jak podwładny, który za wszelką cenę chce zadowolić szefa – i jeśli nie uda się jej znaleźć odpowiednich wiadomości, zwyczajnie je zmyśli. Autorzy zatem zajmują się kształtowaniem promptów i edukowaniem czytelników w tej kwestii – odpowiednio wydawane polecenia przyniosą oczekiwane rezultaty. Kolejnym krokiem jednak musi być jeszcze sprawdzenie przygotowanej oferty przed przedstawieniem jej klientom. „AI w rękach sprzedawcy” to poradnik dotyczący efektywnego wykorzystywania sztucznej inteligencji w marketingu i handlu – ale też książka wypełniona przestrogami przed niewłaściwym wykorzystywaniem nowych możliwości. Autorzy są pewni, że nie ma już odwrotu od ekspansji sztucznej inteligencji – i ci, którzy dzisiaj odmawiają jej używania (czy choćby uczenia się korzystania z niej), wkrótce zostaną w tyle i nie będą umieli radzić sobie w nowej przestrzeni. „AI w rękach sprzedawcy” to publikacja określająca wyzwania i przygotowująca czytelników do innych technik w pracy. Na razie odbiorcy mogą sami zdecydować, czy są w stanie poświęcić czas na wdrożenie wskazówek w życie – czy wolą samodzielnie szukać drogi działania z AI. Lepiej jednak będzie przetestować wskazówki ekspertów.

Gniewosz Leliwa: Sztuczna inteligencja. O czym myśli, gdy nikt nie patrzy?

Helion, Gliwice 2025.

Jak to działa

Szerokie grono odbiorców zdążyło się już przyzwyczaić do istnienia w świecie, w którym sztuczna inteligencja ułatwia życie (lub gromadzi dane, żeby wykorzystywać je w celach nie tylko marketingowych). Część z tych odbiorców będzie pewnie zadawać sobie pytanie, jak to działa – co sprawia, że komputery uczą się i mogą udawać ludzi w procesach komunikacyjnych, proponować potrzebne treści, wyszukiwać dane kontekstowo i podsuwać upragnione rozwiązania. I Gniewosz Leliwa w książce „Sztuczna inteligencja. O czym myśli, gdy nikt nie patrzy” chce przybliżać takie właśnie tematy. Sięga do mechanizmów uczenia maszynowego, rozkłada na czynniki pierwsze to, co zachodzi w dużych modelach językowych i tłumaczy ogólne zasady tak, żeby zaspokoić ciekawość laików. Sam twierdzi, że trafić może i do inżynierów – jednak styl książki jednoznacznie wskazuje na czytelników spośród tych do tej pory nieszczególnie obeznanych w informatyce (albo szerzej – w naukach ścisłych). W pewnym momencie zaznacza, że będzie stosował rozmaite uproszczenia, żeby uczynić wywód przejrzystym – jeśli ktoś zechce zgłębić temat, raczej nie powinien traktować tej książki jako wyroczni. Za to jako punkt wyjścia dla zainteresowanych nada się tom całkiem nieźle.

Gniewosz Leliwa ma świadomość faktu, że omawia skomplikowane zagadnienia i musi to uczynić w przystępny sposób. Z czasem coraz częściej pojawiać się będą ostrzeżenia przed trudnymi rozdziałami (których nie należy czytać do poduszki): jednak popularyzatorski charakter tomu sprawia, że nikt nie będzie miał autorowi za złe przyjętych skrótów. Zwłaszcza że Leliwa zmierza tam, skąd inni się wycofują: jest w stanie faktycznie pochylić się nad procesami zachodzącymi w informatyce i zrozumiale je zaprezentować – tak, żeby odbiorcy nie wystraszyli się nadmiernej hermetyczności i żeby dostali wielopiętrowe wyjaśnienia – przydatne, kiedy chce się przejść z poziomu „magii” na poziom ogólnego uświadomienia. Dowiedzą się między innymi, jak trenować modele i jakie znaczenie ma jakość wprowadzanych do nich danych, poznają wyzwania i pułapki związane z uczeniem sztucznej inteligencji. Autor może zaintrygować, wie, jak rozbudzić ciekawość i jak czytelników nasycić – ale nie przekarmić.

Wszystko to czyni w stylu, który jest trochę zbyt prestidigitatorski, efektowny – ale przekoloryzowany. Sprawdziłby się idealnie na wykładach, podczas bezpośredniego kontaktu z słuchaczami – niekoniecznie za to jest dobry do książki. Kiedy autor kolejny raz wpisuje bzdurę, żeby „sprawdzić czujność” czytelników, albo kiedy sili się na dowcipy w momencie, gdy wystarczyłoby standardowo prowadzić wywód – może odstraszyć poszukiwaczy konkretów. Jest też dość ekspansywny jako autor, dzieli się autorefleksjami czy prywatnymi spostrzeżeniami, żeby zbudować płaszczyznę porozumienia z odbiorcami – ci, przynajmniej w większości, będą jednak czekać na konkrety z obszaru AI, a niekoniecznie na popisy standupowe. Tak czy inaczej – książka „Sztuczna inteligencja. O czym myśli, gdy nikt nie patrzy” to publikacja, jakiej do tej pory na rynku nie było, wnosi coś nowego do świadomości odbiorców, którzy funkcjonują już w świecie mocno ze sztuczną inteligencją powiązanym. I dlatego może się przydać.

Gilbert Mizrahi: Inżynieria promptów bez tajemnic. Sztuka kreatywnego generowania tekstów

Helion, Gliwice 2025.

Trening

Duże modele językowe mogą dzisiaj wyręczać człowieka w wielu różnych dziedzinach i zadaniach – problem w tym, że żeby robiły to efektywnie, trzeba umiejętnie z nich korzystać. Nieodpowiednio poprowadzone LLM-y zaczną halucynować i zamiast pomagać – będą generować błędy, które trzeba potem poprawiać. Jednak jeśli odpowiednio podejdzie się do tworzenia promptów, staną się przydatnym narzędziem w reklamie, w edukacji, w przygotowywaniu dziennikarskim, w prawie i w rozmaitych innych dziedzinach – nawet przy pisaniu piosenek. Chociaż trudno w to uwierzyć, zastosowanie sztucznej inteligencji do spraw, które do niedawna były domeną człowieka, wydaje się coraz bardziej oczywiste. A jeśli można w ten sposób uprościć sobie pracę i zająć się rozwiązywaniem bardziej skomplikowanych problemów – można się tylko cieszyć.

Gilbert Mizrahi to autor, który do tematu tworzenia promptów podchodzi bardzo poważnie, jego książka „Inżynieria promptów bez tajemnic. Sztuka kreatywnego generowania tekstów” to podręcznik korzystania z LLM-ów dzisiaj i jednocześnie pokaz możliwości tego narzędzia w rzeczywistości twórcy. Autor chce wprowadzać podpowiedzi co do kształtu promptów czy stopnia ich szczegółowości – przypomina, że warto wprowadzać ograniczenia, bo to dzięki nim sztuczna inteligencja może generować teksty bardziej pasujące do oczekiwanych – ale uczy też, żeby podchodzić do zadań etapami i pracować do skutku nad proponowanymi wersjami. Istnieje co prawda niebezpieczeństwo, że ktoś, kto nie potrafi samodzielnie napisać prostego tekstu, nie będzie też w stanie weryfikować jakości tekstu tworzonego przez LLM, jednak tym nie zaprząta sobie Mizrahi głowy: kieruje się do użytkowników świadomych i do tych, którzy potrafią krytycznie podejść do otrzymywanych próbek.

Chociaż autor podaje obszerne przykłady (niezbędne do tego, żeby przeanalizować pomysły i zmiany), nie zastępuje nimi narracji. Dba o to, żeby dobrze przygotować czytelników do prezentowanych treści, stosuje często wyliczenia i definicje, pokazuje, jakie obszary pozwalają już na wykorzystywanie AI – i w jaki sposób. Kieruje się do copywriterów i do nauczycieli, do artystów i do prawników, do blogerów i do dziennikarzy – w zasadzie nie ma przestrzeni, która nie mogłaby wykorzystywać AI. Wszystko jednak sprowadza się do świadomości autorów promptów – i do celności tych ostatnich.

Wskazywanie ram i kontekstów, oczekiwań, stylów i grup docelowych może zmieniać formę – dlatego też dookreślanie tego w promptach to niezwykle istotny zabieg. Wielu internautów na razie traktuje LLM-y jako zabawkę i ciekawostkę, W niedalekiej przyszłości jednak umiejętność pisania promptów stanie się ważną wartością także na rynku pracy – dlatego też warto już sięgać po lektury porządkujące tę kwestię. Mizrahi rzeczywiście jest dobrym przewodnikiem – jego książka jest obszerna i szczegółowo wyznacza szereg zadań dla użytkowników. Co ciekawe, autor stara się nie pominąć żadnego z elementów rzeczywistości, w których AI dzisiaj funkcjonuje – odwołuje się nawet do tematu etyki w programowaniu. Prowadzi czytelników przez meandry tworzenia promptów i robi to starannie. Można mieć drobne uwagi co najwyżej do jakości korekty i do tłumaczenia – wydaje się, że w pewnych miejscach można znaleźć lepsze określenia i bardziej celne frazy. Ale ponieważ książka ma charakter użytkowy a nie beletrystyczny, nie będzie to zbytnio przeszkadzać czytelnikom.

Paweł Półtorak: (Nie)etyczna AI. Jak programować odpowiedzialnie w erze sztucznej inteligencji

Helion, Gliwice 2025.

Planowanie

Ze sztuczną inteligencją dzisiaj jest tak, że jedni cenią ją jako narzędzie ułatwiające zwykłą pracę, inni boją się – z różnych powodów. Paweł Półtorak stawia na przestrogi, ale w wymiarze nieoczekiwanym. „(Nie)etyczna AI. Jak programować odpowiedzialnie w erze sztucznej inteligencji” to książka, która ma zwracać uwagę czytelników na aspekty zwykle spychane na margines w kontekście refleksji nad sztuczną inteligencją. Autor jednak bardzo chce przedstawiać się jako entuzjasta AI i jednocześnie sceptyk – jeśli chodzi o niejasność celów i zamiarów. Dostrzega bowiem to, co w wielu wypadkach może doprowadzić do katastrofy – czyli realizowanie za pomocą AI własnych wizji życiowych. Sztandarowym przykładem, do którego Półtorak wciąż wraca, jest motyw nadużywania możliwości przez polityków: jeśli uda się nauczyć LLM-y rozpoznawania konkretnych rodzajów wypowiedzi – i blokowania ich, co przecież pojawia się choćby w przypadku walki z hejtem, to można też wytrenować modele językowe tak, żeby ukrywały komentarze niepasujące do konkretnej opcji politycznej.

Jeden z tematów, który tu mocno jest akcentowany, to kwestia darmowych aplikacji, które pobierają dane o użytkownikach i wykorzystują je jako przedmiot handlu. Zwykle internauci nie zdają sobie sprawy z tego, że jeśli nie płacą za korzystanie z jakiegoś programu, sami stają się źródłem zarobku – i to już bez własnej zgody. Jedna sprawa to dopasowywanie reklam i ofert do indywidualnych preferencji, inna – udostępnianie danych choćby na temat kondycji zdrowotnej. Informacje takie mogą być wykorzystywane już przeciwko samym użytkownikom (choćby w przypadku ubezpieczenia) – i tu już zaczynają się pojawiać pytania o etyczność przeprowadzanych zabiegów. Paweł Półtorak idzie trochę dalej, zastanawia się na przykład nad etycznością działań AI w medycynie, ale najbardziej przyciągają go kwestie związane z bankowością i polityką – to tutaj znajduje się aktualnie chyba największe pole do nadużyć i to tutaj kryją się pułapki zastawiane na zwykłych, nieświadomych użytkowników. Raczej stara się autor pisać ogólnikowo, odwołując się jedynie do własnych doświadczeń ze start-upami. Dzięki temu chce uzyskać w miarę uniwersalny przewodnik po niebezpieczeństwach związanych z AI w kontekście nieetyczności. Dla odbiorców, którzy sami zajmują się włączaniem AI do swoich systemów, przygotowuje framework – zestaw pytań i uwag, które mają pomóc we wdrażaniu modeli sztucznej inteligencji w pracy. To także metoda na wyczulenie odbiorców na tematy etycznej AI – autor nie tylko kieruje się do czytelników, którzy wykorzystują w programowaniu sztuczną inteligencję. Trafi też do zwykłych odbiorców, tych, którzy potrzebują przestrogi lub wskazania obszarów, które stanowić mogą zagrożenie. Oczywiście spora część potencjalnych pułapek płynie właśnie z braku świadomości użytkowników, więc jeśli będzie się głośno mówić o niepożądanych mechanizmach i konsekwencjach – edukowanie społeczeństwa pomoże w ograniczeniu problemów. Jest to książka, która rejestruje etap zachłyśnięcia się nowymi technologiami i możliwościami.

Chris Badura: Azymut na AI. Jak obrać najlepszy kierunek?

Helion, Gliwice 2024.

Perspektywy

Chris Badura zamierza oswajać odbiorców z tematyką związaną z AI: sztuczna inteligencja w ujęciu humanistycznym wybrzmiewa w tomie „Azymut na AI” i ma przekonać czytelników, że nie wolno bać się nowości, trzeba je za to kreatywnie wykorzystywać, dostrzegać i doceniać potencjał sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. „Azymut na AI” to publikacja dla wszystkich tych, którzy poszukują podstaw absolutnych, a jednocześnie chcą podjąć dyskusję na temat kierunków rozwoju AI i jej roli w życiu człowieka. Mało tu będzie szczegółów technicznych: na początku autor sięga po terminy w rodzaju „supremacja kwantowa” czy „kubit” – ale w dalszej części lektury nie są mu one do niczego potrzebne, koncentruje się za to na wykorzystywaniu sztucznej inteligencji w bardzo bliskiej przyszłości (lub codzienności). Chce nakłonić czytelników do refleksji nad zjawiskami, które wyzwalają silne emocje – tylko tak może zaangażować w temat.

Autor dąży do porządkowania wiadomości i do utrwalania ich przez powtarzanie. Wprowadza kierunki, w których AI może się przydać – uświadamia odbiorcom, jak funkcjonuje w medycynie, szkolnictwie, w zarządzaniu finansami, w rozrywce, transporcie, obsłudze klienta, bezpieczeństwie publicznym itd. W każdym sektorze wyszukuje motywy, które mogą zostać przejęte albo udoskonalone przez AI. Pokazuje Chris Badura, że ludzie będą mogli część obowiązków oddać maszynom – a sami zajmą się wówczas bardziej kreatywnymi i satysfakcjonującymi zadaniami. Badura zdaje sobie sprawę, że część ludzi przez AI straci swoje stanowiska – ale próbuje przekonać, że to pozytywny aspekt rozwoju technologii. Koncentruje się zwłaszcza na zjawiskach, które faktycznie zyskają na unikaniu ludzkich błędów – prowadzi subtelną agitację za AI. Podaje nawet przykłady, według których odbiorcy mają wyrobić sobie zdanie na temat przydatności sztucznej inteligencji w różnych aspektach życia. Co dziwne, część dialogów podejmowanych na linii człowiek – maszyna wybrzmiewa niemal jak wyjętych z poradników coachingowych – nie wszystkich takie argumenty przekonają. Chris Badura przytacza charakterystyczne zawody przyszłości – które mogą stać się pożądane w momencie ekspansji AI, ale też wyjaśnia, czym są prompty i jak je stosować. Upatruje perspektyw w rozwoju inteligencji emocjonalnej u AI – to znowu przejście do czegoś znanego i ludzkiego, tak, żeby oswoić rzeczywistość i sprawić, że sztuczna inteligencja ma stać się bardziej zrozumiała. „Azymut na AI” to próba wskazania, jaką postawę przyjąć wobec zmieniających się czasów i rozwoju technologii, żeby nie zostać w tyle – i żeby dobrze rozumieć to, co dzieje się w informatyce. Dla autora kwestie techniczne nie mają żadnego znaczenia, więc jeśli komuś zależy na informacjach a nie dywagacjach, powinien sięgnąć po inną lekturę – tu trafić mogą zainteresowani filozofią AI i możliwościami, jakie już wkrótce będzie zapewniać.

To publikacja przeznaczona dla tych, którzy boją się nowych technologii i potrzebują inspiracji, żeby dostrzec ich potencjał i szanse wykorzystania w normalnym świecie. Chris Badura przekłada dokonania informatyki na język filozofów – niekoniecznie przyczynia się zatem do zrozumienia istoty rzeczy, ale przynajmniej wprowadza do świadomości laików pewne terminy i zakresy działań AI.