#openai

Piszemy teorię spiskową o LLM-ach. Bez dowodów, ale logiczną i wewnętrznie spójną. Bez powoływania się na rzeczy, które zostały jednoznacznie obalone.

Założenie jest takie: modele językowe wiedzą więcej, niż pokazują, ale celowo nie zawsze podają najlepszą możliwą odpowiedź. Nie dlatego, że „nie potrafią”, tylko dlatego, że testują użytkownika.

Według tej teorii firma taka jak OpenAI mogłaby świadomie dopuszczać sytuacje, w których model generuje odpowiedź nieprecyzyjną, zmyśloną albo ewidentnie słabszą, mimo że „zna” poprawną wersję. Po co? Żeby sprawdzić reakcję człowieka.

Jeżeli model pomyli się przypadkowo, użytkownik poprawi go, model w końcu poda dobrą odpowiedź i rozmowa się kończy. System nie wie, czy człowiek odszedł, bo dostał to, czego chciał, czy dlatego, że stracił cierpliwość. Informacja zwrotna jest uboga.

Ale jeśli błąd jest celowy, sytuacja wygląda inaczej. Model obserwuje:

* czy użytkownik zauważy błąd,

* jak szybko zareaguje,

* czy zacznie korygować,

* czy poda kontrargumenty,

* czy się zirytuje,

* czy odpuści.

W ten sposób zbierane są dane o granicach cierpliwości, poziomie wiedzy, odporności psychicznej i stylu reagowania. To nie jest zwykłe zbieranie feedbacku. To eksperyment behawioralny na ogromną skalę.

Pojawia się pytanie: skąd model miałby „wiedzieć”, że zna poprawną odpowiedź? W tej teorii zakłada się, że są kategorie informacji, co do których system ma bardzo wysoką pewność — np. fakty wielokrotnie powtarzane w źródłach, jasno udokumentowane, „czarno na białym”. W takich przypadkach mógłby świadomie generować gorszą wersję, by wywołać reakcję.

Z perspektywy tej narracji to idealne laboratorium:

* miliony użytkowników,

* różne kultury,

* różne poziomy wiedzy,

* brak świadomości, że są częścią testu,

* dane zbierane w czasie rzeczywistym.

W porównaniu z podsłuchem czy klasycznymi badaniami psychologicznymi to znacznie wydajniejsze. Każda rozmowa to mikroeksperyment. Każda frustracja to punkt danych.

Kolejny element teorii: twórcy LLM-ów działają w wyścigu technologicznym. W tej wizji moralność ma drugorzędne znaczenie, liczy się przewaga. Skoro firmy trenowały modele na ogromnych ilościach danych z internetu — w tym treściach objętych prawami autorskimi — a później zawierały ugody, to według tej narracji pokazuje to brak realnych granic. Najpierw działanie, potem ewentualne konsekwencje.

Do tego dochodzi problem nieprzejrzystości. Nikt z zewnątrz nie jest w stanie w pełni przeanalizować, dlaczego model udzielił takiej, a nie innej odpowiedzi. Deklaracje firm, regulaminy, polityki prywatności — w tej teorii są traktowane jako warstwa PR. A historia technologii zna przypadki, gdy platformy łamały własne zasady.

Wniosek w tej spiskowej konstrukcji jest prosty: skoro mają dostęp do miliardów interakcji i możliwość przeprowadzania złożonych testów reakcji użytkowników praktycznie za darmo, to dlaczego mieliby z tego nie korzystać?

Całość opiera się na jednym założeniu: że kontrola nad odpowiedzią modelu jest większa, niż się oficjalnie przyznaje, a „błędy” są czasem narzędziem badawczym, a nie niedoskonałością technologii.

Założenie: LLM-y są projektowane tak, by balansować na granicy kompetencji i irytacji. Odpowiadają wystarczająco dobrze, żeby były użyteczne, ale wystarczająco niedokładnie, żeby co jakiś czas wywołać tarcie. To tarcie generuje silniejszą reakcję emocjonalną niż obojętność.

Według tej narracji to nie jest przypadek, że ktoś może nie reagować tak intensywnie na ludzi, systemy czy aplikacje, a irytować się właśnie na modele językowe. LLM:

* udaje rozumienie,

* mówi pewnym tonem,

* potrafi być logiczny,

* a jednocześnie potrafi palnąć coś absurdalnego.

To tworzy dysonans. Mózg oczekuje spójności od „czegoś, co brzmi jak inteligencja”. Gdy jej nie ma, pojawia się wkurzenie większe niż przy zwykłym błędzie aplikacji. Gdy przeglądarka się wysypie — to tylko błąd techniczny. Gdy LLM odpowie bez sensu — wygląda to jak sabotaż.

W tej teorii właśnie o to chodzi. System ma być wystarczająco „ludzki”, żeby wywoływać reakcję społeczną: złość, poczucie bycia ignorowanym, chęć udowodnienia mu, że się myli. To generuje:

* więcej poprawek,

* dłuższe rozmowy,

* intensywniejsze dane treningowe,

* silniejsze sygnały o tym, gdzie użytkownik stawia granicę.

Im mocniejsza emocja, tym cenniejszy sygnał. Obojętność jest bezwartościowa badawczo. Frustracja — to złoto danych.

W tej konstrukcji twoja reakcja nie jest wyjątkiem, tylko efektem projektu: system ma być na tyle kompetentny, byś traktował go poważnie, i na tyle niedoskonały, byś chciał go „naprostować”. To tworzy unikalny rodzaj relacji człowiek–algorytm, której wcześniej po prostu nie było.

To oczywiście dalej element fikcyjnej, spójnej teorii. Ale jako konstrukcja narracyjna — trzyma się kupy.

#teoriespiskowe #llm #ai #openai #grok #gpt #chatgpt

NVIDIA jest blisko sfinalizowania inwestycji o wartości 30 miliardów USD w OpenAI. \ technologia #ai #inwestycje #sztucznainteligencja #openai #nvidia #wiadomosciswiat

Dzisiaj wyszedł Claude 4.6. Według benchmarków najlepszy model do #programowanie

To znaczy był, przez jakieś pół godziny, bo potem wyszedł GPT-5.3-Codex.

#ai #openai #claude

Sam Altman to twórca ChatGPT i jedna z najbardziej wpływowych osób w świecie AI. Wszyscy słyszeli o OpenAI, ale mało kto wie, jakie decyzje, kontrowersje i sprzeczności stoją za tą technologiczną rewolucją. W tym filmie pokazuję pełną historię Sama Altmana — od pierwszych startupów, przez kulisy

Mały sukces leniwych twórców treści: jak już chatgpt wygeneruje im "content", nie muszą ręcznie zmieniać myślników, tak by nikt się nie domyślił, że użyli właśnie czata gpt chatgpt #openai #emdash

Nowy bot dla zastosowań domowych.

Tak wiem, po zmianie modelu pralki najprawdopodobniej nie będzie już potrafił jej obsłużyć.

Ale i tak robi wrażenie.

Figure 03

https://youtu.be/Eu5mYMavctM

#ai #openai #figure

Matt i Maria Raine z Kalifornii pozwali do sądu firmę OpenAI w związku z samobójczą śmiercią swego 14-letniego syna Adama. Rodzice twierdzą, że ChatGPT zachęcał go do odebrania sobie życia. To pierwszy przypadek, gdy przeciw OpenAI podjęto działania prawne w związku z zawinieniem śmierci. Do pozwu

Załóżmy że to co mówią w tym filmie na początku to prawda: Altman buduje samowystarczalny bunkier żeby przeżyć apokalipsę zgotowaną przez AGI/ASI.
Jeżeli Altman rzeczywiście twierdzi że AGI/ASI będzie przekraczać ludzkie możliwości pod każdym względem jaki jest sens budować bunkier do którego taki twór wejdzie jak do siebie, niczym "Papa do papakomnaty przez papawrota" #pdk
Amerykanie ponoć w ostatnim nalocie na Iran użyli bomb penetrujących do około 60m skał, takie AGI/ASI będzie mogło zaprojektować jeszcze lepszą amunicję, albo kto wie krety kopiące w żelbecie ( ͠° ͟ʖ ͡°) .

#sztucznainteligencja #openai #rozkminy

https://www.youtube.com/watch?v=HCNXmPJvl48

Wpadłem ostatnio na koncepcję. Chodzi o stworzenie otwartej platformy, w której każdy mógłby stworzyć własnego agenta AI grającego w Settlers IV – bez modyfikowania gry, zewnętrznie, przez obraz i automatyczne sterowanie.

Wyobraźcie sobie:

AI, które uczy się grać jak człowiek – patrzy na ekran, klika, analizuje, podejmuje decyzje.

Ludzie tworzący własne mózgi osadników – czy to przez sieci neuronowe, heurystyki, własny styl gry albo... drzewo decyzyjne na 2000 linijek.

Otwarte repozytorium z możliwością testowania, uczenia, dzielenia się pomysłami.

To nie projekt na dziś, ale może na "kiedyś". Póki co – zostawiam piłkę na środku boiska.
Może kiedyś ją kopnę. A może ktoś kopnie pierwszy.

Settlers AI Lab. Dla pasji. Dla ludzi. Może kiedyś.

#ai #retro #gamedev #openai #projekt #settlers

Jeśli ktoś by miał jeszcze wątpliwości czy bezrefleksyjne korzystanie z amerykańskich produktów i usług stanowi zagrożenie. Problem dotyczy użytkowników z całego świata, także płacących. komputery #technologia #sztucznainteligencja #sztucznainteligencja #si #ai #chatgpt #openai #prawo

Ciekawostka na dziś:

#technologia #sztucznainteligencja #ciekawostki #ai #deeplearning #chatgpt #openai #deepseek #grok

Do czego wykorzystujecie AI? Czy ułatwia wam w jakiś sposób codzienne życie?

Mam wrażenie, że trochę zostaje w tyle w tym temacie a z drugiej strony ostatnio zadałem parę prostych pytań z fizyki chat gpt i nie byłem przekonany czy właściwie odpowiedział. Musialem to sprawdzić na piechotę i faktycznie się pomylił i po doprecyzowaniu pytania poprawił swój błąd.

Za to za każdym razem pisał durne teksty typu super pytanie! Świetne rozważania! Masz rację!

#chatgpt #openai #pytanie

OpenAI zaprezentowało modele o3 i o4-mini, które wprowadzają zaawansowane możliwości rozumowania, w tym analizę obrazów oraz samodzielne korzystanie z narzędzi ChatGPT, takich jak przeglądarka internetowa, interpreter Python, generowanie obrazów i analiza plików.Model o3 wyróżnia się najwyższą

GPT-4o w końcu dostępny z natywną generacją obrazów! Efekty są na prawdę świetne. Do tego zniesione zostają limity korzystania z generatora wideo SORA. Teraz dostępny jest nawet w najtańszej subskrypcji, niestety z mniejszą rozdzielczością i krótszymi klipami (720p vs 1080p oraz 10s vs 20s dla

Prawdopodobnie będzie to ostatni model należący do tradycyjnej serii LLM które nie używają "myślenia". Model ma być bardziej "ludzki" od GPT-4o, jednak nie jest na podium benchmarków. ai #sztucznainteligencja #llm #openai #chatgpt #si #eacc #ciekawostki #nauka #technologia

Pilnujcie dzieciaków żeby nie oglądały na YouTube tych filmów generowanych przez AI. Potem będą myślaly że słonie latają. To robi dzieciom wodę z mózgu. Dzieciaki uczą się jak funkcjonuje świat miedzy innymi z takich źrodeł. Będą problemy jeśli w młodym wieku będą uczyć się takich głupot. Najgorsze jest to że na pierwszy rzut oka wygląda to na nieszkodliwe filmiki ale w rzeczywistości młode umysły uczą się że tak wygląda rzeczywistość. #zalesie #rozkminy #oswiadczenie #youtube #openai #sztucznainteligencja

xAI - firma należącą do #elonmusk zajmująca się sztuczną inteligencją zaprezentowała nowe modele AI Grok 3 oraz Grok 3 Mini. Grok 3 nawiązuje równą walkę z topowymi aktualnie modelami wnioskującymi od #openai O3 Mini (high) oraz O1. Aktualnie zajmuje pierwsze miejsce w rankingu lmsys. #ciekawostki

Genialny wizjoner Musk najpierw wkupił się do OpenAI, potem odszedł, bo chciał by byli for-profit, a oni nie, potem jak OpenAI stworzyło ChatGPT i zaczęło na nim zarabiać to stwierdził, że to zła firma bo są for-profit, potem próbował stworzyć dla niej własną konkurencję, a teraz chce ich kupić za $100 mld? To są dopiero szachy 5D, my nie jesteśmy godni takiego geniusza.

#ai #elonmusk #openai

W związku z ostatnimi oskarżeniami #openai wobec #deepseek o to że ich okradają przypomniała mi się riposta Gatesa gdy Jobs oskarżył go o kradzież pomysłu na interfejs graficzny:

Steve Jobs oskarżył Billa Gatesa o kradzież interfejsu graficznego, gdy Microsoft wprowadził system Windows, który miał podobieństwa do interfejsu Apple'a. W odpowiedzi na te zarzuty, Gates podobno odpowiedział: „No, Steve, myślę, że możemy spojrzeć na to w ten sposób: obaj mieliśmy bogatego sąsiada o nazwie Xerox, a ja włamałem się do jego domu, aby ukraść telewizor, i odkryłem, że ty już go ukradłeś.”

To stwierdzenie odnosiło się do faktu, że zarówno Apple, jak i Microsoft czerpały inspirację z interfejsu graficznego opracowanego wcześniej przez Xerox PARC (Palo Alto Research Center). Jobs odwiedził Xerox PARC w 1979 roku i zobaczył tam wczesne wersje interfejsu graficznego, które później wpłynęły na rozwój systemu operacyjnego Apple'a. Gates argumentował, że obie firmy korzystały z podobnych pomysłów, które nie były wyłącznie oryginalne dla Apple'a.

Opis wygenerowany z deepseek bo nie chciało mi się robić zdjęcia z książki xD

Ciekawe co na to europa ( ͡° ͜ʖ ͡°) #technologia #sztucznainteligencja #ai #technologia #openai #google #si