Minęły dwa lata od premiery Chat GPT-3, wydarzenia, które zapoczątkowało globalny boom na sztuczną inteligencję. Dzięki tej technologii AI przestała być narzędziem dostępnym jedynie dla wąskiego grona programistów i naukowców — stała się dostępna dla każdego, kto chce z niej korzystać. To moment przełomowy, który zmienia sposób, w jaki pracujemy, uczymy się i rozwiązujemy codzienne problemy.
Jeśli masz poczucie, że do tej pory nie w pełni wykorzystałeś potencjał sztucznej inteligencji, ten artykuł jest dla Ciebie. Odpowiemy na pytania, jak zacząć korzystać z AI, jak może ona zwiększyć Twoją efektywność w pracy czy nauce, a także pokażemy praktyczne zastosowania, które możesz wdrożyć od razu. Niezależnie od tego, czy jesteś specjalistą, studentem czy osobą szukającą prostych rozwiązań ułatwiających życie, znajdziesz tu coś dla siebie.
Spis treści
Sztuczna inteligencja zmienia świat w zawrotnym tempie. Już teraz jest masowo wykorzystywana przez programistów i marketingowców, a w ciągu kilku lat stanie się standardem w każdej dziedzinie. To tylko kwestia czasu, zanim AI zacznie wspierać także pracowników fizycznych, takich jak kasjerzy, magazynierzy czy kurierzy. Choć dziś może się to wydawać abstrakcyjne, pamiętajmy, że 30 lat temu mało kto spodziewał się, że np. kurierzy będą na co dzień korzystać z komputerów (w formie smartfonów).
Ten artykuł pomoże Ci lepiej zrozumieć sztuczną inteligencję i nauczy, jak efektywnie wykorzystać jej potencjał, aby nie zostać w tyle w świecie dynamicznie rozwijającej się technologii.
Szybkie porady na start:
Masz problem z napisaniem dobrej komendy? Przydatnym promptem jest proszenie modelu językowego o napisanie dobrej komendy, dającej określony efekt.
Nie tylko Chat GPT
Claude.ai Alternatywa dla Chat GPT, powszechnie uważa się że bezpłatna wersja Claude AI jest lepsza niż bezpłatna wersja Chat GPT, i niewiele odbiega ona od płatnej wersji.
Perplexity.ai – Bezpłatny model językowy, który nie wymaga zakładania konta. Doskonale sprawdza się w researchu, przewyższając w tej kwestii nawet płatną wersję Chat GPT. Idealny do szybkiego zdobywania informacji
Gamma.app – Innowacyjne narzędzie do tworzenia prezentacji, które oferuje elastyczność i nowoczesne rozwiązania wizualne.
Google AI Studio – Darmowa wersja platformy dla deweloperów. Umożliwia większe dostosowanie ustawień i pozwala na wgrywanie plików dźwiękowych, co otwiera nowe możliwości pracy z danymi.
5 nieoczywistych kroków milowych w nauce o sztucznej inteligencji
Podstawą nauki o praktycznym zastosowaniu AI jest testowanie różnych aplikacji, czytanie artykułów, oglądanie poradników, sprawdzanie komend i poszukiwanie praktycznych rozwiązań. Szczególnie przydatne jest używanie Chat GPT, np. do nauki Excela, programowania czy innych narzędzi. Dzięki temu od razu widzisz efekty działania sztucznej inteligencji i możesz potwierdzić, że to naprawdę działa.
Modele językowe można także wykorzystać jako pomoc w researchu i korekcie. Te podstawowe zastosowania są odkrywane przez większość osób w sposób naturalny, ale istnieją dodatkowe, mniej oczywiste metody przyspieszenia nauki AI:
1. Mini fine-tunning i zaawansowane tworzenie komend
Fine-tunning w podstawowej formie to rozmowa z modelem językowym, podczas której dostosowujesz jego styl odpowiedzi i uczysz go konkretnych preferencji. Dzięki temu uzyskujesz bardziej precyzyjne i spójne odpowiedzi.
Nie wymaga to zaawansowanych umiejętności technicznych, ale ważna jest zdolność logicznego myślenia i wyczucia, jak słowa wpływają na odpowiedzi. Takie podejście sprawdza się w sytuacjach, gdy chcesz dostosować styl wypowiedzi chatbota dla klientów lub poprawić jakość odpowiedzi na pytania. Warto pamiętać, że zrozumienie tego mechanizmu jest przydatne, gdy zajdzie potrzeba przeprowadzenia profesjonalnego fine-tunningu z wykorzystaniem tabel danych.
Praktyczne zastosowania mini fine tunningu (dostosowania)
- Chat GPT posiada prostą pamięć — możesz zapamiętywać wątki za pomocą komendy: „Zapamiętaj ten wątek, nazwij go X”. W przyszłych rozmowach możesz przywołać zapisany styl.
- Możesz tworzyć precyzyjne komendy, analizując wcześniejsze rozmowy. Na podstawie kilku wiadomości uzyskasz konkretne polecenia dostosowane do Twoich potrzeb.
- Jeśli korzystasz z płatnej wersji, możesz w ten sposób stworzyć mini asystenta, dostępnego dla innych osób w organizacji.
2. Tworzenie własnych baz wiedzy
Jednym z najprostszych i najbardziej efektywnych sposobów na usprawnienie pracy z AI jest „karmienie” modelu odpowiednimi danymi. Wgranie dokumentów, artykułów czy materiałów pozwala uzyskać bardziej precyzyjne i bogate odpowiedzi, które brzmią bardziej naturalnie. Modele językowe korzystają wtedy z szerszej bazy danych, co znacząco zwiększa ich użyteczność.
3. Streszczanie dokumentów i tekstów
AI doskonale sprawdza się w streszczaniu dokumentów, analizie ustaw czy wyodrębnianiu najważniejszych fragmentów z długich tekstów. Możesz przesłać pliki PDF z ustawami lub raportami i pytać o konkretne kwestie. Obecnie funkcje te oferują m.in. Chat GPT, Claude czy Google AI Studio.
Google AI Studio umożliwia także pracę z plikami audio, a narzędzie Notebook LM pozwala tworzyć streszczenia dokumentów i generować podcasty w formie rozmowy dwóch osób.
4. Tworzenie notatek o AI
AI pozwala znacząco ograniczyć konieczność tworzenia notatek, ale warto zapisywać najistotniejsze informacje: przetestowane komendy, skonfigurowane czaty czy przydatne aplikacje. Początkowo korzystanie z AI jest intuicyjne, lecz przy częstym użytkowaniu często powtarzamy te same czynności. Dlatego warto mieć dokument na pulpicie lub w chmurze, w którym zapiszesz najważniejsze komendy i konfiguracje. To oszczędza czas i zwiększa efektywność.
5. Stosowanie wtyczek (proste integracje)
Mamy dwie możliwości rozszerzania możliwości chat GPT (i innych modeli językowych).
- Możemy instalować wtyczki rozszerzające możliwość Chat GPT (np. gdy chcemy tworzyć proste mapy myśli bezpośrednio w aplikacji chat gpt)
- Możemy instalować wtyczki modeli językowych, w tym chat gpt, w innych programach, np. w Wordzie czy excelu.
Bonus: Karmienie modelu własnymi informacjami (AI journaling)
Korzystanie z AI jako doradcy lub narzędzia kreatywnego staje się dużo bardziej efektywne, gdy nakarmisz model własnymi danymi, np. informacjami o firmie. Dzięki temu możesz uzyskać lepsze, bardziej spersonalizowane odpowiedzi.
Zalety:
- Możesz wgrać publiczne informacje (np. ze strony internetowej), co pozwala AI lepiej rozumieć Twoje potrzeby.
- AI może tworzyć streszczenia, co oszczędza czas przy przygotowywaniu dokumentów.
Uwaga: Pamiętaj, by nie wgrywać poufnych danych, takich jak istotne know-how, hasła, loginy czy kody dostępu, jeśli korzystasz z publicznych modeli językowych. W przypadku lokalnych modeli (czyli takich które działają bez dostępu Internetu), również lepiej jest nie podawać haseł, loginów itd.
Jak tworzyć transkrypcje tekstu po polsku?
Google AI Studio umożliwia tworzenie transkrypcji z nagrań i filmów, co jest szczególnie przydatne przy dłuższych materiałach. W przypadku języka polskiego transkrypcje są mniej dostępne w popularnych aplikacjach, takich jak Google Meet. Możesz jednak korzystać z opcji dyktowania w edytorach tekstu lub aplikacjach do notatek. Choć nie są one idealne, Google AI Studio może być wygodnym rozwiązaniem do dłuższych transkrypcji.
W przypadku nagrań anglojęzycznych wiele darmowych aplikacji, takich jak Otter.ai, oferuje transkrypcje na wysokim poziomie. W językach takich jak francuski czy niemiecki problematyka jest mniejsza, ale w polskim warto szukać dedykowanych rozwiązań, które zapewnią większą precyzję.
Oczywiste sposoby nauki AI
Jeśli dotrwałeś do 2025 roku bez korzystania z AI, ten fragment jest dla Ciebie.
Oto kilka kluczowych, ale oczywistych sposobów na wykorzystanie AI.
Zorientowanie się w możliwościach
Pierwszym krokiem w nauce korzystania z AI jest zrozumienie jej potencjału. Modele językowe oferują wiele praktycznych zastosowań, takich jak:
- Szybki research,
- Korekta tekstów,
- Nauka nowych umiejętności,
- Kreatywna eksploracja funkcji, np. generowanie obrazków czy muzyki.
Nauka Excela i innych programów
Jednym z najbardziej praktycznych zastosowań AI jest nauka obsługi złożonych programów, takich jak Excel, czy programów graficznych oraz edytorów tekstu. Chat GPT potrafi:
- Wyjaśniać funkcje i formuły,
- Rozwiązywać konkretne problemy,
- Generować gotowe komendy, które możesz od razu przetestować.
Przykład:
Masz tabelę, w której jedna kolumna zawiera imiona i nazwiska. Chcesz rozdzielić je na dwie kolumny: osobno imiona i nazwiska. Tradycyjnie trzeba by było szukać porad w Internecie i testować rozwiązania. Teraz wystarczy opisać problem w Chat GPT, a narzędzie zasugeruje odpowiednią formułę. Jeśli pierwsze rozwiązanie nie działa, AI podpowie, jak je poprawić. Możesz także wrzucić tabelę bezpośrednio do czatu (o ile nie narusza to przepisów RODO) i poprosić o automatyczne rozdzielenie danych.
Testowanie różnych AI, w tym tworzenie obrazków
Eksploracja różnych modeli AI, nawet jeśli nie planujesz korzystać z ich zaawansowanych funkcji, takich jak generowanie obrazów czy muzyki, może pomóc w zrozumieniu ich możliwości. Testując, uczysz się:
- Kształtowania stylu odpowiedzi,
- Dopasowywania działania AI do własnych potrzeb,
- Korzystania z różnych interfejsów i narzędzi.
Umiejętność zmuszania AI do tworzenia specyficznych treści czy efektów pozwala także lepiej zarządzać jej działaniem przy bardziej praktycznych zadaniach, np. w pracy z tekstem.
Poznanie podstawowych funkcji ChatGPT
Aby w pełni wykorzystać możliwości ChatGPT, warto zapoznać się z jego podstawowymi funkcjami, takimi jak:
- Pamięć wątków – pozwala zapisać styl rozmowy, do którego można wrócić później,
- Praca nad projektami – opcja wygodnego przechowywania większej liczby plików i notatek,
- Tworzenie tabel i zestawień – generowanie danych bezpośrednio w czacie,
- Dostosowanie stylu odpowiedzi – stopniowe budowanie rozmowy, aby uzyskać precyzyjne odpowiedzi.
Poznanie tych funkcji znacząco zwiększa efektywność pracy z AI, czyniąc ją bardziej wszechstronną i dostosowaną do Twoich potrzeb.
Bardziej zaawansowane wykorzystanie AI
Uporządkowana baza wiedzy (Json) (podstawa chat botów)
Jeśli chcesz stworzyć chatbota, który automatycznie odpowiada na najczęstsze pytania klientów, kluczowym elementem jest właściwe przygotowanie wiedzy, na której będzie się opierał. Odpowiednie uporządkowanie danych pozwala nie tylko uzyskać lepsze rezultaty, ale także uniknąć błędów, które mogą wpłynąć na wiarygodność Twojego narzędzia.
Na początek warto przetestować proste rozwiązanie, takie jak wrzucenie do Chat GPT numerowanej listy z produktami lub instrukcjami. Taki sposób pozwala na szybkie uruchomienie prototypu i sprawdzenie, jak chatbot radzi sobie z odpowiedziami. Jest to dobry punkt wyjścia do stworzenia tzw. proof of concept, który pokazuje, czy chatbot spełnia Twoje podstawowe oczekiwania. Jednak w takim podejściu można zauważyć, że AI mimo poprawnych odpowiedzi w 80-90% przypadków, czasami popełnia błędy, np. myli informacje o produktach lub wymyśla nowe, nieistniejące dane.
Aby zapewnić chatbotowi większą precyzję i wyeliminować pomyłki, konieczne jest wgranie do niego uporządkowanej bazy wiedzy. Takie rozwiązanie wymaga korzystania z płatnej wersji Chat GPT, która umożliwia tworzenie własnych modeli, nazywanych często asystentami. Przygotowanie takiej bazy danych można zautomatyzować za pomocą narzędzi, takich jak format JSON, co AI może pomóc Ci wygenerować. Następnie baza wiedzy jest wgrywana do dedykowanego pola w systemie, co pozwala chatbotowi operować na precyzyjnych informacjach.
Po wgraniu danych niezbędne jest przeprowadzenie testów, aby upewnić się, że chatbot działa zgodnie z założeniami. Warto zweryfikować, czy AI potrafi przyznać, że czegoś nie wie, zamiast udzielać niepewnych odpowiedzi, oraz czy unika generowania błędnych informacji, takich jak wymyślanie produktów spoza oferty. Na tym etapie można zastosować tzw. mini fine-tuning, który pozwala dostosować styl i logikę odpowiedzi do Twoich wymagań. Jeśli chatbot ma działać w bardziej zaawansowany sposób, warto zastosować pełnoprawny fine-tuning, który uwzględnia złożoną strukturę danych i bardziej precyzyjne dostosowanie.
Dzięki uporządkowaniu bazy wiedzy i odpowiedniej konfiguracji chatbot może działać precyzyjnie i efektywnie, dostarczając klientom trafne odpowiedzi i jednocześnie odciążając zespół z rutynowych zadań. To nie tylko zwiększa wygodę korzystania z narzędzia, ale także poprawia ogólną jakość obsługi klientów.
Wdrażanie chatbotów
Kiedy mamy już dostosowaną wersję modelu językowego (np. Chat GPT, Claude) gotową do działania, kolejnym krokiem jest umożliwienie jej interakcji z klientami. Aby to osiągnąć, musimy zrozumieć, jak działa API.
Jak działa API?
API (Application Programming Interface) to mechanizm, który umożliwia komunikację między różnymi aplikacjami. Dobrą ilustracją API jest praca kelnera, który służy jako łącznik pomiędzy klientami, a kuchnią.
Model językowy dostarcza klucz API, który jest unikalnym identyfikatorem dostępu do jego funkcji. Klucz ten wklejamy w odpowiednie miejsce w aplikacji, z której chcemy korzystać (np. Messenger, Facebook, Gmail).
Ten sam mechanizm jest używany w wielu innych obszarach, np. do integracji systemów płatności, zarządzania danymi czy łączenia aplikacji. Dzięki temu nasz chatbot może działać w środowisku, z którego korzystają klienci, np. odpowiadać na pytania w Messengerze lub automatyzować wiadomości e-mail w Gmailu.
Proste, ale wymagające doświadczenia
Choć zasada działania API jest prosta, jego implementacja wymaga pewnego doświadczenia technicznego. Trzeba wiedzieć, jak znaleźć klucz API, gdzie go wkleić oraz jak skonfigurować połączenie, aby działało prawidłowo. Ważne jest również zapewnienie bezpieczeństwa, aby klucz API nie został wykorzystany przez osoby nieuprawnione.
Ryzyko udostępnienia chatbota
Udostępnienie chatbota publicznie niesie ze sobą pewne ryzyko finansowe. Jeśli użytkownicy zadadzą chatbotowi ogromną liczbę pytań, koszt obsługi tych zapytań może wzrosnąć znacząco. Modele językowe działają w oparciu o liczbę przetworzonych tokenów, a każde zapytanie wiąże się z opłatą dla operatora AI. Dlatego warto wprowadzić ograniczenia, takie jak limity zapytań na użytkownika, aby kontrolować koszty.
Automatyzacja (Zapier, Make.com, Relevance.ai) – ułatwienie pracy i eliminacja powtarzalnych zadań
Nie ma potrzeby, by człowiek ręcznie kopiował dane, skoro można to zautomatyzować. Narzędzia takie jak Zapier, Make.com i Relevance.ai umożliwiają automatyczne przesyłanie wyników pracy AI do innych aplikacji, np. arkuszy kalkulacyjnych, systemów CRM czy e-maili. Dzięki temu można zaoszczędzić czas, uniknąć błędów ludzkich i skupić się na bardziej wymagających zadaniach.
Jak działa automatyzacja w praktyce?
- AI generuje dane – np. streszczenia dokumentów, odpowiedzi dla klientów czy analizy.
- Narzędzia automatyzujące przesyłają wyniki do odpowiednich aplikacji, takich jak bazy danych, arkusze kalkulacyjne czy platformy do zarządzania projektami.
- Pełna automatyzacja procesu – człowiek nie musi już ręcznie przenosić danych ani ich edytować.
Przykład scenariusza:
Rozwiązaliśmy problem dzięki AI, ale ktoś musi ręcznie kopiować dane do e-maili lub systemów. Automatyzacja eliminuje ten etap. Możemy więc ustawić prostego bota, którego zadaniem będzie mechaniczne kopiowanie tekstu z jednego miejsca do drugiego – na przykład z tabeli w arkuszu kalkulacyjnym do Facebooka.
Podstawowe oprogramowanie do automatyzacji.
- Zapier – prosty przepływ pracy między aplikacjami, np. automatyczne przesyłanie wyników do CRM.
- Make.com – bardziej elastyczne, pozwala na budowanie złożonych scenariuszy, np. publikowanie danych z AI na stronie internetowej.
- Relevance.ai – narzędzie oparte na AI automatyczna analiza, sortowanie danych i integracja z innymi narzędziami.
Automatyzacja i AI – doskonałe połączenie
Samo zjawisko automatyzacji istniało na długo przed AI, jednak rozwój sztucznej inteligencji znacznie zwiększył możliwości automatyzowania procesów. Co więcej, AI może wspierać tworzenie automatyzacji, np. pomagając w generowaniu scenariuszy lub optymalizacji procesów.
Ryzyko związane z automatyzacją i jak je ograniczyć
Chociaż automatyzacja pozwala unikać błędów ludzkich, trzeba również brać pod uwagę ryzyko błędów wynikających z działania AI. Dlatego warto przewidzieć miejsce dla człowieka, który będzie nadzorował procesy automatyczne i w razie potrzeby korygował błędy.
- Chatboty dla klientów – zawsze warto zapewnić klientom możliwość kontaktu z człowiekiem w przypadku problemów, których AI nie może rozwiązać.
- Kopiowanie i przetwarzanie tekstów – jeśli proces obejmuje kilka etapów, np. przepuszczanie tekstów przez różne modele językowe lub bazy danych, człowiek powinien na którymś etapie weryfikować wyniki.
O automatyzacji
Samo zjawisko automatyzacji istniało na długo przed upowszechnieniem sztucznej inteligencji. Jednak rozwój AI znacząco zwiększył możliwości automatyzacji wielu procesów, czyniąc je bardziej efektywnymi i wszechstronnymi. Co więcej, AI doskonale wspiera tworzenie automatyzacji, pomagając w projektowaniu i optymalizacji złożonych scenariuszy działania.
Jak najprościej można zastosować AI w firmach i organizacjach?
Sztuczna inteligencja znajduje szerokie zastosowanie w wielu obszarach działalności firm. Oto kilka najprostszych i najbardziej praktycznych sposobów jej wykorzystania:
1. Research i analiza danych przy pomocy sztucznej inteligencji
AI doskonale sprawdza się tam, gdzie praca wymaga zdobywania wiedzy i przetwarzania informacji. Poza tradycyjnymi metodami, jak wyszukiwarki czy analiza dokumentów, można korzystać z modeli językowych, takich jak Chat GPT, aby szybko znajdować odpowiedzi i generować streszczenia.
2. Wsparcie w komunikacji dzięki AI
W pracy opartej na pisaniu wiadomości lub tworzeniu tekstów AI pomaga rozumieć szybko napisane wiadomości klientów i poprawiać odpowiedzi. Dzięki temu można pisać bardziej klarowne, profesjonalne wiadomości, co jest szczególnie przydatne w obsłudze klienta.
3. Sztuczna inteligencja w marketingu
AI stało się codziennym narzędziem w branży marketingowej. Pomaga w tworzeniu kampanii marketingowych czy analizie zachowań użytkowników. Są to już oczywiste zastosowania sztucznej inteligencji, ale AI otwiera też zupełnie nowe możliwości. Dzięki sztucznej inteligencji mniejsze firmy, których nie stać na zatrudnienie marketingowca na pełen etat, mogą korzystać z pewnej pomocy przy tworzeniu treści.
AI w szkoleniu pracowników
Jednym z mniej oczywistych zastosowań AI jest pomoc w szkoleniu nowych pracowników. W przypadku stanowisk, które wymagają dłuższego wdrożenia, AI może znacząco usprawnić proces.
Zamiast kazać pracownikowi szukać informacji w obszernych dokumentach z wytycznymi, wystarczy skonfigurować AI, która odpowiada na pytania i wskazuje potrzebne fragmenty. AI może działać jako uzupełnienie tradycyjnych szkoleń, pozwalając pracownikowi szybko zorientować się w materiale.
Jak zacząć?
- Jeśli posiadasz już materiały szkoleniowe, wystarczy je wgrać do Chat GPT, aby były dostępne dla pracowników.
- Dla większej liczby osób warto stworzyć bardziej zaawansowane systemy wsparcia.
AI dla pracowników wewnętrznych często nie musi być tak precyzyjne jak chatboty dla klientów, ponieważ pracownik potrafi weryfikować odpowiedzi z dokumentami.
Co jeśli brak materiałów szkoleniowych?
AI może je pomóc stworzyć. Wystarczy nagrać dźwięk lub wideo ze szkolenia (20-40 minut), wykonać transkrypcję w narzędziu takim jak Google AI Studio, a następnie przetworzyć dane w Chat GPT. To o wiele prostsze niż tworzenie materiałów tradycyjnymi metodami, wymagającymi wielu godzin pracy nad dokumentami czy filmami. Jeśli interesuje Cię takie rozwiązanie, zapraszam do kontaktu.
Chatbot dla klientów i wewnętrzne narzędzi
Drugim prostym zastosowaniem AI jest chatbot, który przedstawia klientom ofertę firmy. Jeśli zasoby są ograniczone, można stworzyć wewnętrzny system dla pracowników, który ułatwia orientację w ofercie.
AI jako narzędzie pokonujące blokady
Sztuczna inteligencja eliminuje dylematy związane z czasem i opłacalnością działań. Na przykład:
- Przy szkoleniu kilku pracowników przygotowanie materiałów szkoleniowych tradycyjnymi metodami może być nieopłacalne. Dzięki AI można je stworzyć niemal bez dodatkowego nakładu czasu – wystarczy 1-3 godziny na przetworzenie treści nagranych podczas szkolenia.
- W marketingu i tworzeniu treści AI pomaga poprawiać teksty i generować pomysły, dzięki czemu zadania, które mogłyby trwać kilkanaście godzin, są możliwe do zrealizowania w kilka.
Dalszy rozwój nauki o AI
Chcesz rozwijać się w poznawaniu możliwości sztucznej inteligencji? Proces ten można podzielić na trzy główne etapy, pierwsze dwa z nich zostały już wstępnie omówione w tym tekście.
1. Użytkownik sztucznej inteligencji.
To osoba korzystająca z AI o szerokim zastosowaniu. Nie są wymagane zdolności techniczne, a jedynie podstawowa umiejętność uczenia się obsługi programów. Wskazówki, jak stać się świadomym użytkownikiem, zostały opisane w początkowej części tego artykułu.
Poświęcając zaledwie kilka lub kilkanaście godzin w tygodniu, w ciągu kilku tygodni lub miesięcy możesz znacząco podnieść swoje umiejętności korzystania z AI. Ten etap jest dostępny dla każdego i stanowi solidną bazę do dalszego rozwoju.
2. Implementator
Implementator to osoba zajmująca się wdrażaniem AI w firmach lub organizacjach oraz tworzeniem prostych systemów opartych na gotowych rozwiązaniach. Przykładowo, może skonfigurować chatbota, który odpowiada na pytania dotyczące produktów w sklepie.
Aby zostać implementatorem, potrzebujesz podstawowej znajomości:
- Programowania,
- Baz danych,
- API i sposobu jego działania,
- Funkcjonowania modeli językowych i AI.
Te umiejętności można zdobyć samodzielnie. Na przykład stworzenie prostego chatbota, który udziela odpowiedzi o produktach, jest osiągalne w sensownym czasie — w około dwa miesiące nauki po godzinach. Specjalistą od implementacji AI można stać się w kilka miesięcy do roku, w zależności od intensywności nauki.
Uwaga: W tym tekście temat implementatora AI jest poruszony powierzchownie. Zasygnalizowałem kierunki, w których warto podążać, aby zgłębić tę ścieżkę.
3. Twórca AI
Twórca AI to osoba, która potrafi budować modele sztucznej inteligencji od podstaw. Wymaga to zaawansowanej znajomości:
- Programowania,
- Matematyki,
- Zasad funkcjonowania AI na głębszym poziomie.
Zostanie twórcą AI to proces wymagający czasu — zazwyczaj kilku lat, jeśli zaczynasz od podstaw. Jeśli jednak posiadasz już solidne zaplecze techniczne lub informatyczne, proces ten może być krótszy. Jest to najbardziej wymagający, ale jednocześnie najbardziej zaawansowany etap nauki AI, otwierający możliwości pracy nad nowatorskimi rozwiązaniami.
Jak działają modele językowe (w ogromnym skrócie)
Modele językowe, takie jak Chat GPT, można porównać do autokorekty na sterydach. Podobnie jak systemy podpowiadające słowa na klawiaturze, analizują kontekst i przewidują najbardziej prawdopodobne kolejne słowo. Różnica polega na tym, że modele językowe robią to na znacznie bardziej zaawansowanym poziomie.
W tym artykule, ten temat jest poruszony powierzchownie, liczby i operacje matematyczne służą w tu jako ilustracja, porządne zrozumienie tego jak to działa zajęło by sporo czasu. Natomiast pobieżne poznanie mechanizmów może się przydać przy codziennym korzystaniu z sztucznej inteligencji.
Podstawowe działanie
- Tokenizacja
Chat GPT zamienia każde słowo na liczbę (tzw. wektor) i oblicza prawdopodobieństwo wystąpienia kolejnych słów w kontekście. Na przykład fraza „Ile razy literka 'r’ występuje w słowie 'strawberry'” jest przekształcana na ciąg liczb reprezentujących słowa, np.:- „Ile” = 3535
- „razy” = 5454
- „strawberry” = 45336
- Tokeny
Token to liczba przypisana do słowa, sylaby lub litery. Znajomość tego mechanizmu jest przydatna podczas optymalizacji zapytań i oszacowania ich kosztu, np. przy korzystaniu z API w zewnętrznych aplikacjach.
Przetwarzanie tokenów
Użyjmy jako przykład prostszego zdania: np.: „Krzesło jest drewniane”. Na początku, chat gpt przetwarza słowa na tokeny.
Następnie tokeny są przetwarzane. Model językowy szuka zależności między słowami, korzystając z mechanizmów prawdopodobieństwa. Sztuczna inteligencja sprawdza czy dany token „pyta” się o inne tokeny (Query) i czy dany token jest „odpowiada” przez innym tokenom (Key). Ważne jest tez to jaka informacja (Value) jest przenoszona przez dane słowa.
Następnie porównywane jest to jak mocno dany token odnosi się do innych tokenów.
W tym przypadku, po przetworzeniu, nowy token dla słowa krzesło to : [0.831,0.804,0.365]
Same liczby oczywiście nic nam nie mówią, natomiast dla modelu językowego jest to bardzo istotna zmiana.
Co się zmieniło?
Wektor „krzesło” zawiera teraz informację o relacjach z „jest” i „drewniane”.
W kolejnych warstwach proces się powtarza, aż model uzyska reprezentacje uwzględniające pełen kontekst zdania.
Ostatecznie, token słowa „krzesło” zawiera w sobie informacje o połączeniach do wszystkich innych tokenów występujących w tekście. Przetworzenie krótkiego tekstu przez AI wymaga więc ogromnych mocy obliczeniowych, dlatego sztuczna inteligencja radzi sobie gorzej z dłuższymi tekstami.
Istnieją oczywiście metody pozwalające SI przetworzyć większe teksty, natomiast łatwo jest zauważyć spadek jakości wyników w takich przypadkach.
Temperatura
Temperatura określa stopień losowości w odpowiedziach modelu.
- Wyższa temperatura – większa kreatywność i różnorodność odpowiedzi, np. do generowania historii czy pomysłów.
- Niższa temperatura – większa precyzja, np. przy tworzeniu wyjaśnień technicznych lub szczegółowej analizy danych.
Temperaturę można regulować w wersji deweloperskiej Chat GPT lub w Google AI Studio. W zwykłej wersji czatu można próbować wpływać na nią, formułując polecenia, np. „Pisz bardziej kreatywnie” lub „Pisz bardziej precyzyjnie”.
Podsumowanie
Wdrażanie sztucznej inteligencji to proces, który może znacząco usprawnić funkcjonowanie firm i organizacji. Nie wymaga ono od razu zaawansowanej wiedzy technicznej – wystarczy zrozumienie podstaw, takich jak działanie API czy integracja z narzędziami automatyzacji. AI oferuje konkretne korzyści, od uproszczenia powtarzalnych zadań, przez wsparcie w komunikacji, aż po analizę danych. Dzięki odpowiedniemu przygotowaniu, takim jak uporządkowanie bazy wiedzy czy fine-tuning modeli, można stworzyć rozwiązania, które nie tylko poprawią efektywność, ale również zredukują ryzyko błędów. Kluczem jest rozpoczęcie od małych kroków, testowanie i stopniowe poszerzanie zakresu wdrożeń. AI to narzędzie, które nie tylko usprawnia pracę, ale otwiera zupełnie nowe możliwości rozwoju.
