1
00:00:26,271 --> 00:00:33,356
Dzień dobry, nazywam się Marcin Lis i zapraszam do wysłuchania kolejnego odcinka podcastu What The Fox Says.

2
00:00:33,375 --> 00:00:35,302
Na początek news dla graczy.

3
00:00:36,329 --> 00:00:44,542
Dział Xbox firmy Microsoft potwierdził, że pracuje już nad nową konsolą o nazwie kodowej Projekt Helix.

4
00:00:44,561 --> 00:01:02,792
Firma Microsoft stwierdziła, że urządzenie następnej generacji będzie wiodące pod względem wydajności i będzie obsługiwać zarówno gry na konsolę Xbox, jak i na komputery PC, co może być ciekawym rozwiązaniem, bo jednak do tej pory mieliśmy osobno gry na Xboxa, osobno na PeCety.

5
00:01:04,662 --> 00:01:14,852
Jest to potwierdzenie krążących od jakiegoś czasu plotek, że firma Microsoft zamierza skupić się na produkcji konsoli hybrydowej.

6
00:01:14,871 --> 00:01:26,563
Nowa dyrektor generalna działu gier w firmie Microsoft Asha Sharma powiedziała, że jest to częścią zaangażowania firmy w powrót Xboxa jako marki.

7
00:01:26,584 --> 00:01:33,150
Niestety oficjalne wiadomości o projekcie Halix nie zawierały zbyt wiele szczegółów, ale

8
00:01:34,058 --> 00:01:38,343
Nadal warto wiedzieć, że coś takiego się dzieje.

9
00:01:38,362 --> 00:01:56,623
W oficjalnej informacji zasugerowano, że nawet nie wiem, czy będzie to rzeczywiście konsola, czy bardziej komputer nowej generacji, ale nie podano żadnych szczegółów ani na temat planowanej specyfikacji, ani tego, jak będzie wyglądać.

10
00:01:57,295 --> 00:02:02,021
ani też nie wspomniano o prawdopodobnej cenie.

11
00:02:02,040 --> 00:02:12,312
A tutaj może być różnie, gdyż w tym momencie i dyski, i pamięci nie są najtańsze, i ceny ich rosną, więc różnie może być.

12
00:02:12,332 --> 00:02:15,116
Pytanie też oczywiście o datę premiery.

13
00:02:15,195 --> 00:02:17,058
Tego też nie wiemy.

14
00:02:17,079 --> 00:02:23,286
Ale patrząc na to, że firma Valve, która miała wypuścić

15
00:02:24,818 --> 00:02:33,673
swój komputer PC na początku tego roku miała z tym problemy, no to zobaczymy jak będzie.

16
00:02:33,693 --> 00:02:42,608
Więcej szczegółów ma zostać ujawnionych podczas konferencji Game Developers Conference w San Francisco, więc może wtedy dowiemy się coś więcej.

17
00:02:44,646 --> 00:03:04,457
Trzeba też pamiętać o tym, że dział Xbox, bardzo podobnie jak wiele innych firm zajmującymi się grając wideo, zapowiedział falę zwolnień i anulował kilka dużych projektów, a nawet zamknął kilka popularnych studiów, co nie da się ukryć wywołało negatywną reakcję fanów.

18
00:03:04,518 --> 00:03:08,865
Ale firma już jakiś czas temu postawiła mocno na usługach Game Pass.

19
00:03:09,959 --> 00:03:18,091
Czyli tak naprawdę trochę takiego Netflixa dla gier, która jest dostępna nie tylko na konsoli Xbox, ale również na komputerach PC.

20
00:03:18,110 --> 00:03:26,584
To usługa, która umożliwia pobieranie nowych gier, nowych, starszych też i granie w gry za stałą miesięczną opłatą.

21
00:03:28,353 --> 00:03:41,076
W swoim oświadczeniu nowa szefowa działu Xbox powtórzyła, że firma zamierza realizować strategię graj wszędzie, czyli udostępniać swoje gry na wielu urządzeniach i wrzucać je do Game Passa.

22
00:03:41,098 --> 00:03:43,442
Więc tak naprawdę...

23
00:03:44,569 --> 00:03:47,614
Ciężko powiedzieć, czym będzie ten nowy Xbox.

24
00:03:47,633 --> 00:03:50,016
Już aktualny.

25
00:03:50,037 --> 00:03:52,840
No i poprzedni trochę też, ale aktualny bardziej.

26
00:03:52,879 --> 00:03:57,906
Przypominał bardziej peceta w pudełku niż typową konsolę.

27
00:03:57,925 --> 00:04:07,176
Wydaje mi się, że ten nowy Xbox to będzie po prostu taki mocno przypakowany pecet, ale z drugiej strony nie ma się co dziwić.

28
00:04:07,217 --> 00:04:07,657
To jest

29
00:04:09,122 --> 00:04:37,459
jedno urządzenie mniej jeżeli byłoby to osobna konsola z osobnym systemem na które trzeba wypuścić grę jeżeli będzie to po prostu Xbox z ich ładną nakładką na system operacyjny no to będzie można po prostu robić jedną grę na Windowsa i Xboxa razem bo będzie to działało na jednym i na drugim jeżeli wsadzą do swojego Xboxa Windowsa w środek bo to jest kolejne pytanie na jakim systemie to będzie zbudowane

30
00:04:39,903 --> 00:04:57,269
Tak czy siak, jest mi to przykro mówić, bo od lat byłem fanem bardziej Xboxa niż PlayStation, ale mam wrażenie, że Microsoft odchodzi już coraz bardziej od budowania takiej typowej konsoli do gier,

31
00:04:58,668 --> 00:05:08,127
a skupia się tylko i wyłącznie na produkcji gier dla innych, no i sprzedawania ich w Game Passie, bo z tego są najfajniejsze pieniądze.

32
00:05:08,148 --> 00:05:12,137
Może niekoniecznie największe, jeżeli liczymy per jednostka gry,

33
00:05:13,737 --> 00:05:20,324
ale fajne o tyle, że jest to subskrypcja, więc mają stały miesięczny dochód od każdego gracza.

34
00:05:20,363 --> 00:05:24,728
Można to sobie łatwo policzyć, łatwo zaplanować, łatwo zabudżetować.

35
00:05:24,749 --> 00:05:42,208
Więc z ich punktu widzenia na pewno jest to lepsze niż jednorazowy zastrzyk po premierze gry, a potem długo, długo, długo nic albo małe pieniądze, kiedy gra się albo nie sprzedaje, albo ją trzeba sprzedawać w dużych promocjach, więc mniej się na tym zarabia.

36
00:05:49,747 --> 00:05:56,855
A teraz wiadomości dotyczące brytyjskiego rynku energetycznego.

37
00:05:56,875 --> 00:06:11,992
Firma Tesla Energy Ventures uzyskała licencję od Ofgem, czyli brytyjskiego regulatora rynku energii, na bezpośrednie dostarczanie energii elektrycznej do zarówno gospodarstw domowych, jak i do firm w Anglii, Walii i Szkocji.

38
00:06:11,973 --> 00:06:15,898
Licencja ta obowiązuje od 11 marca.

39
00:06:15,918 --> 00:06:25,009
Jest to zakończenie sześcioletniego procesu starania się Tesli o uzyskanie statusu pełnoprawnego dostawcy energii w Wielkiej Brytanii.

40
00:06:25,029 --> 00:06:36,225
Decyzja ta została podjęta mimo tysięcy publicznych komentarzy sprzeciwu, bo Tesla, jak wiemy, w Europie słabo się kojarzy, więc ludzie przeciwko temu protestowali.

41
00:06:36,475 --> 00:06:55,502
ale mimo wszystko została podjęta, Tesla dostała zgodę i teraz ma możliwość, żeby wejść na rynek brytyjski i prawdopodobnie powielić swój model sprzedaży, który już wcześniej zastosowała w Teksasie w Stanach Zjednoczonych.

42
00:06:55,562 --> 00:06:59,648
Jak powiedziałem, było to zakończenie 6-letniego procesu starania się.

43
00:07:00,387 --> 00:07:15,341
Chodzi o to, że już w 2020 roku firma Tesla została zatwierdzona jako przedsiębiorstwo energetyczne w Wielkiej Brytanii, co oznacza, że odzyskała wtedy licencję na wytwarzanie energii elektrycznej.

44
00:07:15,362 --> 00:07:27,795
W tamtym czasie jeszcze nie do końca było wiadomo po co im to, bo wtedy Tesla w ówczesny moment nie wdrożyła jeszcze w Wielkiej Brytanii żadnych produktów solarnych, ale po tym nastąpiła seria

45
00:07:29,024 --> 00:07:36,653
można powiedzieć strategicznych posunięć, które wzmocniły obecność energetyczną Tesli w Wielkiej Brytanii.

46
00:07:36,673 --> 00:07:41,658
Firma wdrożyła na dużą skalę systemy magazynowania energii nazywane Megapack.

47
00:07:41,738 --> 00:07:50,670
Między innymi duży projekt zwany Pilswood, jest to niedaleko Hull, który stał się największą baterią w Europie.

48
00:07:50,689 --> 00:07:53,994
Dokładnie mówimy o pojemności 196 MWh.

49
00:07:54,014 --> 00:07:58,980
Ten projekt został uruchomiony pod koniec 2022 roku.

50
00:07:58,959 --> 00:08:09,653
Dodatkowo Tesla wprowadziła swoje oprogramowanie o nazwie Auto Bidder AI, które umożliwiało im autonomiczny handel energią w sieci.

51
00:08:09,733 --> 00:08:12,677
Tesla nawiązała też współpracę z Octopus Energy.

52
00:08:12,757 --> 00:08:20,108
W ramach tego zaoferowali plan energetyczny Tesla oferujący właścicielom Power Wally w Wielkiej Brytanii specjalne stawki za energię elektryczną,

53
00:08:21,454 --> 00:08:26,007
i jednocześnie łącząc ich z siecią wirtualnej elektrowni.

54
00:08:26,028 --> 00:08:34,653
Patrząc na to z dzisiejszej perspektywy widać, że partnerstwo z Octopusem było takim krokiem w przyszłość, ale łatwo jest to mówić teraz, jak wiadomo o co chodzi.

55
00:08:36,052 --> 00:08:50,250
W każdym razie licencja, którą teraz uzyskała firma Tesla Energy Ventures, upoważnia ją do bezpośredniej sprzedaży energii elektrycznej, jak już mówiłem, klientom indywidualnym, ale też firmowym w całej Wielkiej Brytanii.

56
00:08:50,272 --> 00:08:57,221
Tylko, że jako licencjonowany dostawca Tesla musi spełniać wszystkie standardowe warunki brytyjskiego rynku energetycznego.

57
00:08:57,240 --> 00:09:05,231
Czyli mówimy tutaj o ochronie konsumentów, przejrzystości rozliczeń, obowiązku uczciwego traktowania, odporności finansowej itd., itd.

58
00:09:05,211 --> 00:09:16,446
ale jest tych przepisów tutaj trochę, a Ofgem będzie sprawował stały nadzór regulacyjny nad Teslą, zresztą podobnie jak nad innymi firmami energetycznymi.

59
00:09:16,466 --> 00:09:19,129
Jest jedno ograniczenie tej licencji.

60
00:09:19,208 --> 00:09:30,403
Licencja Tesli nie pozwala jej oferować umów na podwójne paliwo, co robią niektóre firmy w UK, czyli chodzi o to, że nie mogą sprzedawać energii elektrycznej i gazu.

61
00:09:30,462 --> 00:09:33,767
Ich licencja obejmuje tylko i wyłącznie energię elektryczną,

62
00:09:34,371 --> 00:09:45,884
No ale to trzeba przyznać, można powiedzieć, że jest zgodne z tożsamością Tesli, która jakby nie patrzeć jest firmą skupiającą się na energii elektrycznej.

63
00:09:45,903 --> 00:09:53,513
Specjaliści oczekują, że Tesla wprowadzi w UK podobny model sprzedaży energii jak ma w Teksasie.

64
00:09:53,533 --> 00:10:00,480
W Teksasie Tesla Electric działa jako detaliczny dostawca energii elektrycznej, który oferuje w 100% energię odnawialną.

65
00:10:00,460 --> 00:10:06,751
Co ciekawe, przynajmniej w Stanach usługa nie wymaga od klientów posiadania produktów Tesli.

66
00:10:06,772 --> 00:10:15,028
Wystarczy, że mieszka się na obszarze, który jest zakwalifikowany do tego, żeby móc kupować prąd od Tesli.

67
00:10:15,048 --> 00:10:16,191
Podstawą tego modelu

68
00:10:16,238 --> 00:10:20,203
Jest taki zintegrowany ekosystem Tesla.

69
00:10:20,224 --> 00:10:27,293
Klienci, którzy korzystają z Powerwallów mogą zdobywać kredyty eksportując zmagazynowaną energię z powrotem do sieci.

70
00:10:27,333 --> 00:10:30,437
Stawka od sprzedaży aktualizuje się co kwadrans.

71
00:10:30,518 --> 00:10:35,765
Właściciele pojazdów elektrycznych mogą ładować się poza godzinami szczytu ze stałą miesięczną opłatę.

72
00:10:35,745 --> 00:10:49,802
a autobidder Tesli, czyli ten automatyczny system zakupu prądu oparty na AI, zarządza przepływem energii, kupując ją tanio i sprzedając drogo w całej sieci w czasie rzeczywistym.

73
00:10:49,822 --> 00:10:58,491
W momencie, kiedy na jednym obszarze jest wystarczająco dużo Powerwallów, są one łączone programowo w wirtualną elektrownię.

74
00:10:58,533 --> 00:11:04,960
Taka wirtualna elektrownia świadczy usługi sieciowe, co obniża koszt prądu dla wszystkich jej uczestników.

75
00:11:05,732 --> 00:11:13,302
Do tej pory w Teksasie Tesla wypłaciła właścicielom Powerwallów 10 milionów dolarów w ramach swoich programów.

76
00:11:13,344 --> 00:11:19,751
Po tym co Tesla robi widać, że w Wielkiej Brytanii ambicje Tesli są dość znaczne.

77
00:11:19,792 --> 00:11:29,164
W grudniu zeszłego roku firma podpisała z Matrix Renewables ogromny kontrakt na projekt Megapack.

78
00:11:29,184 --> 00:11:32,870
Jest to projekt obejmujący m.in. system magazynowania energii.

79
00:11:32,931 --> 00:11:34,692
Ma się on znajdować w Eccles w Szkocji.

80
00:11:35,618 --> 00:11:48,091
Jest to miejsce, w którym spotykają się kluczowe korytarze przesyłowe między Szkocją a Anglią i tam będzie magazynowany nadmiar energii powstającej z wiatraku.

81
00:11:49,033 --> 00:11:55,303
która normalnie zostałaby po prostu ograniczona, gdyby nie mogła zostać wykorzystana.

82
00:11:55,344 --> 00:12:01,913
Więc tutaj Tesla będzie mogła kupować bardzo tani prąd, zmagazynować go i potem sprzedać po wyższej cenie.

83
00:12:01,933 --> 00:12:11,227
Wszystkie pozwolenia na budowę zostały już ozyskane, a po ukończeniu projekt będzie należał do jednej z największych instalacji akumulatorowych w Europie.

84
00:12:11,207 --> 00:12:21,967
Trzeba pamiętać, że w Wielkiej Brytanii mamy już kilka wcześniejszych wdrożeń megapaków, więc to nie jest tak, że to będzie jedyny taki projekt.

85
00:12:21,988 --> 00:12:31,544
Więc Tesla tutaj już wcześniej zaczęła strategicznie do tego podchodzić, więc może być ciekawie, jeżeli chodzi o przynajmniej sytuację z prądem.

86
00:12:32,048 --> 00:12:39,822
Patrząc na to można zauważyć, że Tesla w Wielkiej Brytanii ma teraz pełny pakiet.

87
00:12:39,844 --> 00:12:44,953
Ma licencję na wytwarzanie energii elektrycznej, jak wspomniałem już od 2020 roku.

88
00:12:44,994 --> 00:12:50,664
Ma też doświadczenie z masowym wdrażaniem magazynów energii w skali sieci.

89
00:12:50,644 --> 00:12:55,272
Ma sprawdzoną sieć działających tych wirtualnych elektrowni.

90
00:12:55,351 --> 00:12:57,897
To dzięki partnerstwu z Octopusem.

91
00:12:57,917 --> 00:13:02,303
No i teraz ma też licencję na sprzedaż prądu bezpośrednio klientom.

92
00:13:02,344 --> 00:13:06,710
Więc mogą robić cały model dystrybucji.

93
00:13:06,730 --> 00:13:12,720
Bezpośrednio kupować prąd od producenta, czy to z wiatraków, czy z solarów, whatever.

94
00:13:12,700 --> 00:13:29,881
magazynować go, jeżeli jest taka potrzeba, dostarczać do klienta, ale też odbierać od klientów nadmiar energii albo energię wyprodukowaną przez klientów, na przykład przez fotowoltaikę, pobierać do sieci i znowu albo magazynować, albo sprzedawać bezpośrednio za lepszą cenę.

95
00:13:29,861 --> 00:13:57,777
Jeśli Tesla może zaoferować brytyjskim klientom tańszą energię elektryczną, tutaj mówimy właśnie o połączeniu odnawialnych źródeł energii, magazynowania energii w sieci Megapack, tych wirtualnych elektrowni zbudowanych z Powerwalli, zarządzanie przez ten autobider, jeżeli chodzi o zakup i sprzedaż energii, to w efekcie duża szansa jest na to, że wejście Tesli na ten rynek może go

96
00:13:58,263 --> 00:14:08,400
Może nie zrewolucjonizować, ale to przezmienić i tak naprawdę zapewnić klientom końcowym dużo niższe rachunki.

97
00:14:08,520 --> 00:14:15,994
A to w Wielkiej Brytanii jest dość ważny temat, jeżeli o to chodzi.

98
00:14:16,075 --> 00:14:22,566
Więc są oczywiście ryzyka związane na przykład z toksycznością Elona Muska.

99
00:14:23,423 --> 00:14:30,471
jest ryzyko takie, że ludzie nie będą chcieli kupować jego urządzeń albo kupować od niego prądu.

100
00:14:30,491 --> 00:14:35,477
Czyli to samo, co dzieje się z Teslą w Europie, gdzie ludzie nie chcą kupować aut.

101
00:14:35,558 --> 00:14:38,101
Ale to jest właśnie to.

102
00:14:38,162 --> 00:14:52,299
Jeżeli ten prąd będzie mógł być dużo tańszy niż od innych dostawców, to jestem dziwnie przekonany, że nawet podejście do Elona jako takiego nie przeszkodzi ludziom w tym, żeby obniżyć sobie rachunki domowe.

103
00:14:52,414 --> 00:15:02,591
bo to się tak naprawdę liczy na koniec miesiąca, ile trzeba wydać na prąd, czy można trochę zaoszczędzić, czy nie.

104
00:15:02,630 --> 00:15:12,886
I tutaj to, jaki jest Elon, myślę, że aż tak bardzo nie będzie przeszkadzało ludziom, jeżeli będzie to mogło zapewnić im różnicę w rachunkach.

105
00:15:20,274 --> 00:15:22,910
A teraz coś z naszego polskiego podwórka.

106
00:15:24,359 --> 00:15:29,186
Krótko mówiąc, można powiedzieć, że Polska wkracza w nową erę badań kosmicznych.

107
00:15:29,206 --> 00:15:31,769
Wiem, wiem, brzmi to ciekawie.

108
00:15:31,850 --> 00:15:36,956
Sieć badawcza Łukasiewicz uruchomiła program, który ma na celu rozwój technologii satelitarnych i rakietowych.

109
00:15:36,976 --> 00:15:40,301
Nie tylko na potrzeby cywilne, ale też obronne.

110
00:15:40,360 --> 00:15:52,138
Jest to nie tylko krok w kierunku uniezależnienia się od zagranicznych dostawców, ale też szansa na to, by stać się liczącym się graczem, jeżeli nie liderem europejskim w tej dziedzinie.

111
00:15:53,080 --> 00:16:03,789
Program badań kosmicznych został zaplanowany na razie do 2035 roku i obejmuje on kilkadziesiąt projektów, które skopiają się na trzech kluczowych obszarach.

112
00:16:03,809 --> 00:16:20,184
W budowie platform satelitarnych, technologiach wynoszenia na orbitę i tak zwanych ładunkach użytecznych, czyli tutaj jest wliczona aparatura badawcza, obszerządowanie, wszystko co trafia w kosmos, a nie jest typowo rakietą.

113
00:16:21,312 --> 00:16:31,386
Budżet programu to 2,5 mld zł, które mają pochodzić zarówno ze środków własnych sieci, jak i z funduszy na obronność i współpracy z sektorem prywatnym.

114
00:16:31,407 --> 00:16:46,188
Dzięki podejściu dual use, czyli właśnie możliwości wykorzystania technologii zarówno dla cywilnych zastosowań, jak i dla obronnych, ten program może przynieść korzyści zarówno polskiej gospodarce, jak i bezpieczeństwu państwa.

115
00:16:46,168 --> 00:17:02,202
Minister Nauki i Szkolnictwa Wyższego podkreślił, że konsolidacja, która następuje, mówimy tutaj o 22 instytutach sieci Łukasiewicz, daje Polsce historyczną szansę na zdobycie pozycji lidera w europejskim przemyśle kosmicznym.

116
00:17:02,182 --> 00:17:04,946
Jak powiedział minister, nie startujemy od zera.

117
00:17:04,987 --> 00:17:20,190
Mamy już swoje doświadczenie, mamy pewne sukcesy, a teraz czas na kolejny krok, czyli rozwór technologii, które pozwolą Polsce samodzielnie wynosić satelity na orbitę, serwisować je, ale też wykorzystywać zaawansowane materiały.

118
00:17:20,210 --> 00:17:29,624
To wszystko brzmi pięknie biznesowo, ale też trzeba zwrócić uwagę na to, że jednym z najważniejszych celów tego programu jest osiągnięcie suwerenności technologicznej.

119
00:17:29,644 --> 00:17:31,346
I to jest bardzo ważne.

120
00:17:31,326 --> 00:17:42,413
Na chwilę obecną Polska jest uzależniona od zagranicznych korporacji i ich podwykonawców, co, jak widać z tego, co się dzieje na świecie, może stanowić zagrożenie dla bezpieczeństwa.

121
00:17:42,433 --> 00:17:46,163
Dlatego też tak ważne jest, żeby inwestować we własne rozwiązania.

122
00:17:46,615 --> 00:17:54,349
Jak powiedział prezes Centrum Łukasiewicz, dostęp Polski do orbity nie może opierać się wyłącznie na zagranicznych firmach.

123
00:17:54,450 --> 00:18:05,771
A tutaj mamy program, który zakłada m.in. wynoszenie satelitów na niskie orbity za pomocą mobilnych wyrzutni czy samolotów, ale też rozwój sztucznej inteligencji i ekologicznych napędów.

124
00:18:05,751 --> 00:18:13,544
Program ten to także szansa dla rozwoju technologii, takich jak technologie kwantowe, big data, AI.

125
00:18:13,564 --> 00:18:20,375
Polski sektor kosmiczny w ostatnich latach wypracował kompetencje potrzebne do tego.

126
00:18:20,394 --> 00:18:27,384
Teraz potrzeba jest po prostu bliższej współpracy z administracją publiczną, partnerami przemysłowymi, najlepiej krajowymi.

127
00:18:27,424 --> 00:18:32,333
I tutaj nie ma się co oszukiwać, że autonomia i bezpieczeństwo

128
00:18:32,313 --> 00:18:36,980
Czy to w kosmosie, czy na Ziemi, to jest inwestycja, która zawsze się zwróci.

129
00:18:37,040 --> 00:18:46,919
Analitycy szacują, że do 2040 roku globalna wartość projektów kosmicznych wzrośnie trzykrotnie, więc byłoby super, gdyby Polska nie pozostała w tyle.

130
00:18:46,979 --> 00:18:53,410
A dzięki temu programowi możemy zyskać nie tylko nowoczesne technologie, ale też niezależność.

131
00:18:53,390 --> 00:19:00,575
I to nie jest tak, że jakby się komuś wydawało, naprawdę będziemy zaczynać od zera, bo tutaj trzeba się zgodzić z ministrem nauki.

132
00:19:00,634 --> 00:19:05,069
Sieć badawcza Łukasiewicz ma już doświadczenie ze współpracy z Europejską Agencją Kosmiczną.

133
00:19:06,298 --> 00:19:09,282
zrealizowała lub realizuje ponad 50 projektów.

134
00:19:09,303 --> 00:19:17,295
Na przykład w ciągu najbliższych dwóch lat na orbitę ma trafić satelita SPARC, który jest opracowany wspólnie przez grupę instytutów sieci.

135
00:19:17,315 --> 00:19:27,690
Polska ma też szansę stać się liderem, jeżeli chodzi o Europę, w serwisowaniu satelitów, w rozwijaniu technologii cyfrowych i ekologicznych napędów.

136
00:19:27,730 --> 00:19:31,394
I tutaj to nie jest tylko kwestia biznesowa, prestiżu,

137
00:19:32,236 --> 00:19:46,673
ale też bezpieczeństwa państwa tak naprawdę, bo satelity w tym momencie dają przewagę czy to w rozpoznaniu, czy w łączności, a bez tego żadne wojsko nie będzie dobrze działało, nie mając danych.

138
00:19:46,692 --> 00:19:50,978
Nie będzie wiedziało, co robić, jeżeli nie będzie miało dobrej, sprawnej łączności.

139
00:19:51,018 --> 00:19:59,086
Nie będzie mogło koordynować swoich działań, więc biorąc pod uwagę to, co dzieje się za wschodnią granicą,

140
00:19:59,067 --> 00:20:11,364
Jest to biznes, który warto inwestować.

141
00:20:11,384 --> 00:20:18,534
A teraz o kontrowersjach związanych z Grammarly, czyli narzędziem służącym do poprawy pisowni i stylistyki.

142
00:20:18,554 --> 00:20:19,454
Jakiś czas temu

143
00:20:20,566 --> 00:20:24,554
W Grammarly pojawiła się funkcja o nazwie Expert Review.

144
00:20:24,594 --> 00:20:43,029
Była to opcja oparta na sztucznej inteligencji oczywiście, która pozwalała użytkownikom otrzymywać sugestie edycyjne, jak to się ładnie nazywało, inspirowane stylem znanych pisarzy i ekspertów, na przykład takich jak Stephen King, Carl Sagan czy dziennikarka śledcza Julia Anguin.

145
00:20:43,009 --> 00:20:59,604
Problem polegał tylko na tym, że żadna z tych osób nie wyroziła zgody na wykorzystanie swoich nazwisk oraz stylu pisania, zwłaszcza w celu komercyjnym, a tutaj był to cel komercyjny, bo firma Grammarly sprzedaje swoje usługi za pieniądze.

146
00:20:59,624 --> 00:21:00,224
W efekcie

147
00:21:00,661 --> 00:21:06,711
Funkcja Expert Review spotkała się nie tylko z ostrą krytyką, ale też z pozwem zbiorowym.

148
00:21:06,750 --> 00:21:16,627
Właśnie Julia Angwin, czyli dziennikarka śledcza, ale też autorka, publikująca m.in. w The New York Times, została główną powódką w sprawie wniesionej przeciwko Grammarly.

149
00:21:17,182 --> 00:21:25,013
Jak sama przyznała, była zszokowana, kiedy odkryła, że jej profesjonalna tożsamość została wykorzystana jako produkt komercyjny.

150
00:21:25,074 --> 00:21:32,185
Jak powiedziała Anguin w rozmowie z BBC, cytuję, myślałam, że deepfake'i dotyczą głównie celebrytów i obrazów.

151
00:21:32,266 --> 00:21:36,152
Nigdy nie sądziłam, że ktoś może spróbować ukraść moje umiejętności edytorskie.

152
00:21:37,583 --> 00:21:47,509
Jej prawnik podkreślił, że firma naruszyła prawo używając nazwisk setek autorów Bezik Skody, co miało przynieść wymierne zyski firmy z płatnych subskrypcji.

153
00:21:47,928 --> 00:21:57,762
Według niego w ciągu zaledwie 24 godzin od złożenia pozwu skontaktowało się z nim ponad 40 osób, które również padły ofiarą tego procederu.

154
00:21:57,823 --> 00:22:08,838
Co gorsze w tej sytuacji jakość sugestii generowanych przez AI w imieniu czy to właśnie pani Anguin czy innych ekspertów była daleka od oczekiwań.

155
00:22:08,818 --> 00:22:22,577
Anguin sama określiła imionem Slopenganger, nawiązując tutaj do popularnego określenia AI Slop, czyli właśnie takich treści generowanych przez sztuczną inteligencję, które są bardzo niskiej jakości.

156
00:22:22,657 --> 00:22:29,949
Jak sama stwierdziła, cytuję, sugestie przypisowane mojemu nazwisku pogarszały tekst, czyniąc go bardziej skomplikowanym.

157
00:22:29,969 --> 00:22:35,316
To, że moje nazwisko było związane z tak słabymi radami jest po prostu oburzające.

158
00:22:35,296 --> 00:22:43,146
Firma Grammarly początkowo zapowiedziała, że osoby, których nazwisko zostało wykorzystane, będą mogły zrezygnować z udziału w programie.

159
00:22:43,166 --> 00:22:48,976
Trochę to śmieszne, bo nikt ich nie pytał, czy chcą, ale łaskawie pozwolą im zrezygnować.

160
00:22:49,016 --> 00:22:53,782
No i w efekcie rozwiązanie to spotkało się z dość ostro krytyką.

161
00:22:53,803 --> 00:22:59,912
Koniec końców firma przeprosiła za błąd, przyznając, że nie sprostała oczekiwaniom.

162
00:22:59,932 --> 00:23:02,214
Zostało podkreślone, że narzędzie wykorzystało

163
00:23:03,595 --> 00:23:11,945
że narzędzie korzystało z publicznie dostępnej informacji i modeli językowych, aby generować sugestie inspirowane pracami znanych osobistości.

164
00:23:11,986 --> 00:23:17,512
Jednak koniec końców pod naciskiem krytyki firma zdecydowała się wycofać tę funkcję i zapowiedziała jej przebudowę.

165
00:23:17,532 --> 00:23:25,241
Jednocześnie zapewniono, że firma pracuje nad nowym podejściem, które będzie korzystne zarówno dla użytkowników, jak i dla ekspertów.

166
00:23:25,282 --> 00:23:32,791
Jednocześnie oczywiście zaprzeczyli zarzutom prawnym twierdząc, że są one bezzasadne i zapowiedziano obronę przed pozwem w sądzie.

167
00:23:32,771 --> 00:23:55,483
Tutaj trzeba zaznaczyć, że jest to dość ciekawa sprawa, bo jest to sprawa, która po pierwsze jest ciekawa w kontekście ochrony tożsamości, praw autorskich, bo mówimy tutaj po pierwsze o wykorzystaniu wizerunku, czyli nazwiska, ale po drugie o wykorzystaniu stylu pisania.

168
00:23:55,503 --> 00:23:59,589
Czy styl pisania jest objęty prawem autorskim?

169
00:24:00,126 --> 00:24:01,729
To takie ciekawe zagadnienie.

170
00:24:01,749 --> 00:24:07,836
Tutaj będziemy musiały rozstrzygnąć sąd oczywiście, jeżeli do tego dojdzie, ale jest to trudne.

171
00:24:07,876 --> 00:24:10,140
Z jednej strony tak.

172
00:24:10,160 --> 00:24:15,948
Z drugiej strony trudno powiedzieć, bo styl pisania nie jest czymś temacalnym.

173
00:24:15,968 --> 00:24:18,330
To nie jest obraz, który możemy podrobić.

174
00:24:18,351 --> 00:24:20,713
Skopiować jeden do jednego.

175
00:24:20,733 --> 00:24:24,659
Więc zobaczymy jak będzie.

176
00:24:24,699 --> 00:24:25,559
Z drugiej strony

177
00:24:26,214 --> 00:24:32,603
Pokazuje to też wyzwania związane z etycznym wykorzystaniem właśnie sztucznej inteligencji.

178
00:24:32,623 --> 00:24:51,125
Gramarly od lat cieszyło się zaufaniem użytkowników, więc tak naprawdę wdrażając tą funkcję w taki sposób, firma pokazała jak łatwo może przekroczyć granice etyczne i tutaj trochę stracić tego zaufania swoich użytkowników.

179
00:24:51,105 --> 00:25:11,712
No i cóż, pozostaje teraz czekać, po pierwsze na to, co będzie dalej z pozwem, a po drugie, patrząc na to, że firma powiedziała, że przywróci tą funkcję po tym, jak już ją w cudzysłowie naprawią, no to trzeba czekać na to, jakie rozwiązania zostaną zaproponowane i czy uda im się uniknąć podobnych błędów w przyszłości.

180
00:25:18,832 --> 00:25:25,442
A teraz temat poważny, ale też pewnie dla wielu z Was odległy czasowo.

181
00:25:25,462 --> 00:25:30,109
Czyli mówimy tutaj o czasach bycia na emeryturze.

182
00:25:30,130 --> 00:25:42,670
Liczba osób dorosłych powyżej 65 roku życia rośnie, a większość z nich woli starzeć się we własnym domu zamiast przenosić się czy to do jakiegoś ośrodka opieki długoterminowej, czy do domu opieki.

183
00:25:42,690 --> 00:25:46,476
Mieszkanie we własnym domu oferuje wiele korzyści.

184
00:25:46,455 --> 00:25:52,383
Ale może też wiązać się z różnymi wyzwaniami, zwłaszcza dla osób starszych, które często mogą być chore.

185
00:25:52,403 --> 00:25:56,366
Takimi jak na przykład izolacja społeczna, ale też samotność.

186
00:25:56,386 --> 00:26:04,696
Bo wielu seniorów mieszka samotnie, zwłaszcza po tym, jak ich współmążonek zmarł i pozostali sami.

187
00:26:04,717 --> 00:26:09,442
Wychodzenie z domu czy nawiązywanie kontaktów towarzyskich może być trudne dla osób starszych.

188
00:26:09,461 --> 00:26:14,488
Zwłaszcza właśnie w przypadku osób, które mają dolegliwości fizyczne, które utrudniają im poruszanie się.

189
00:26:15,515 --> 00:26:23,262
W rezultacie seniorzy mogą spędzać dni bez kontaktu z innymi osobami, ale też bez sprawdzania ich stanu zdrowia.

190
00:26:24,626 --> 00:26:41,625
Wielokrotnie słyszy się w wiadomościach czy czytawniusach o tym, że znaleziono ciało starszej osoby, które zostało już zmumifikowane, bo nikt nie zajrzał do niej miesiącami i nikt się nie zorientował, że ta osoba nie żyła.

191
00:26:41,645 --> 00:26:46,931
I tutaj można wykorzystać roboty napędzane sztuczną inteligencją.

192
00:26:46,951 --> 00:26:53,959
New York Times opublikował niedawno artykuł o doświadczeniu 85-letniej kobiety z robotem AI w jej domu w Waszyngtonie.

193
00:26:55,171 --> 00:26:58,737
Robot, o którym mowa, to jest ELIC.

194
00:26:58,757 --> 00:27:04,826
Jest to jej towarzysz napędzany sztuczną inteligencją stworzony przez firmę Intuition Robotics.

195
00:27:04,846 --> 00:27:15,383
Robot ten został stworzony tak, by kładł nacisk na zaangażowanie emocjonalne, proaktywną interakcję, ale też wsparcie w codziennych czynnościach.

196
00:27:15,403 --> 00:27:23,035
ELIC to urządzenie z wyglądu przypominające lampę z obrotową głowicą w zestawie z tabletem z ekranem dotykowym.

197
00:27:23,015 --> 00:27:38,253
Jednakże zamiast funkcjonować jak inteligentny głośnik, który czeka, aż się do niego odezwiemy, Elix potrafi inicjować rozmowy, oferuje przypomnienia, sugeruje różne działania i umożliwia interakcje społeczne.

198
00:27:38,273 --> 00:27:41,538
Właśnie po to, żeby złagodzić poczucie samotności.

199
00:27:41,557 --> 00:27:47,384
W artykule zaprezentowanym przez The New York Times Elix jest czymś więcej niż gadżetem.

200
00:27:48,579 --> 00:27:54,147
staje się taką proaktywną obecnością w życiu tej starszej pani.

201
00:27:54,228 --> 00:28:04,903
Ona i robot dzielą się codziennymi czynnościami, takimi jak na przykład picie kawy, joga na krześle, czyli ćwiczenie o ważności, ale też rozmowy o rodzinie czy wspomnieniach.

202
00:28:04,923 --> 00:28:16,359
Projektanci podkreślają, że celem robota nie jest wyłącznie orientacja na zadania, ale też budowanie więzi i godności przez wsparcie dobrego samofocja emocjonalnego i dostarczanie praktycznych wskazówek.

203
00:28:17,875 --> 00:28:24,261
Jest to zgodne z szerszymi badaniami nad robotami wspomagającymi społecznie osoby starsze.

204
00:28:24,281 --> 00:28:33,171
Badania te wskazują zarówno na możliwości, jak i na wyzwania związane z budowaniem zaufania i projektowaniem technologii, która autentycznie odpowiada potrzebom seniorów.

205
00:28:33,191 --> 00:28:45,064
Pokazują też, że zaangażowanie emocjonalne, komfort użytkownika i spersonalizowana interakcja są kluczowe dla zapewnienia osobom starszym korzyści i komfortu korzystania z takich robotów.

206
00:28:45,938 --> 00:28:56,640
W koncepcję asystentów AI, takich właśnie jak ELIK, wpisuje się szersze zmiany demograficzne, w których populacja osób dorosłych powyżej 65 roku życia rośnie,

207
00:28:57,363 --> 00:29:02,667
No i tak jak wspominałem, wiele z nich woli pozostać w domu niż korzystać z opieki instytucjonalnej.

208
00:29:02,688 --> 00:29:17,843
W miarę jak projekty takie jak ELIK będą się rozwijać i rozszerzać, zyskamy informacje na temat tego, w jaki sposób technologia może wspierać starzejące się społeczeństwa, łącząc innowacyjność z poszanowaniem godności osobistej i relacji międzyludzkich.

209
00:29:17,863 --> 00:29:24,990
Trzeba pamiętać, że roboty, ale też systemy oparte na sztucznej inteligencji nie zastąpią opiekunów, ale mogą stanowić

210
00:29:26,354 --> 00:29:29,098
ważne uzupełnienie takiej opieki.

211
00:29:29,118 --> 00:29:40,939
Na przykład, nie wiem, czujniki umieszczone w domu, które monitorują aktywność seniora i które informują opiekunów, gdy osoba starsza opuści dom, ma problemy ze snem, wykazuje niespokojne zachowania.

212
00:29:40,999 --> 00:29:47,670
Dzięki takim czujnikom bliscy czy opiekunowie mogą szybko zareagować w przypadku potencjalnego zagrożenia, ale jednocześnie

213
00:29:48,190 --> 00:29:55,878
Pozwolić seniorowi zachować niezależność, żeby nie czuł się, że ktoś za nim uchodzi, pilnuje go jak dziecka.

214
00:29:55,919 --> 00:30:03,367
Można nadal czuć się dorosłym, samodzielnym człowiekiem, ale też być bezpiecznym.

215
00:30:03,387 --> 00:30:10,856
Inne rozwiązania to na przykład system reagowania w sytuacjach awaryjnych, które umożliwiają wezwanie pomocy w razie upadku czy nagłego pogorszenia stanu zdrowia.

216
00:30:11,578 --> 00:30:16,288
I tutaj też sztuczna inteligencja może pomóc w monitorowaniu stanu zdrowia.

217
00:30:16,308 --> 00:30:28,035
Dzięki integracji z urządzeniami takimi jak smartfony, seniorzy mogą łatwiej zarządzać swoim zdrowiem, schorzeniami, otrzymywać przypomnienie o badaniach czy o konsultacjach lekarskich.

218
00:30:28,015 --> 00:30:30,878
czy nawet korzystać z telemedycyny.

219
00:30:30,898 --> 00:30:36,928
To wszystko sprawia, że opieka zdrowotna staje się dla takich osób bardziej dostępna i efektywna.

220
00:30:36,988 --> 00:30:49,467
Nawet jeżeli, czy to mieszkają one z dala od placówek medycznych, czy mają problemy z poruszaniem się i nie są w stanie samodzielnie po prostu dotrzeć, czy to do lekarza, czy na badania, czy na konsultacje.

221
00:30:49,446 --> 00:30:54,816
Więc jest to potencjalnie duży plus.

222
00:30:54,836 --> 00:30:59,403
Oczywiście są też pewne minusy i technologia napotyka na pewne bariery.

223
00:30:59,423 --> 00:31:08,356
Głównymi to jest koszt zakupu, koszt utrzymania różnych urządzeń, bo seniorzy nie należą do najbogatszych osób.

224
00:31:08,376 --> 00:31:10,721
Nie ma się co oszukiwać.

225
00:31:10,740 --> 00:31:15,588
Nie mówię, że wszyscy, ale statystycznie niestety tak jest.

226
00:31:16,750 --> 00:31:27,722
Dodatkowo są też pytania dotyczące np. ochrony prywatności, czy zakresu wykorzystania danych zbieranych przez te roboty, etyki wykorzystania tych danych.

227
00:31:27,742 --> 00:31:31,807
Więc ważne jest, co z tymi danymi zrobimy.

228
00:31:31,867 --> 00:31:34,510
Ważne są odpowiedzi na te pytania.

229
00:31:34,530 --> 00:31:42,420
Trzeba też pamiętać, aby takie rozwiązania nie zastępiły całkowicie kontaktu z ludźmi, ale go uzupełniały, bo...

230
00:31:43,867 --> 00:31:52,913
Najlepszy nawet robot, najlepsza nawet AI, przynajmniej na chwilę obecną, nie zastąpi kontaktów z drugim człowiekiem.

231
00:31:52,933 --> 00:31:57,928
Nie da się też niestety ukryć, że demografia w społeczeństwach rozwiniętych

232
00:31:59,191 --> 00:32:03,259
Jest jaka jest i liczba osób starszych będzie rosła.

233
00:32:03,279 --> 00:32:06,988
A więc będzie rosło też zapotrzebowanie na takie rozwiązania.

234
00:32:07,008 --> 00:32:15,066
Ważne, żeby były one dostępne, bezpieczne, ale też akceptowane przez samych seniorów.

235
00:32:15,086 --> 00:32:18,532
Co oznacza, że żeby wprowadzić takie innowacje,

236
00:32:18,512 --> 00:32:44,976
Jest wymagana też edukacja i to nie tylko dla samego seniora, ale też dla jego rodziny, opiekunów, bo wiadomo, senior będzie z tego korzystać bezpośrednio, ale już z rodziną czy z opiekunem może się taki robot komunikować, wysyłać im sygnały w razie zagrożenia, przesyłać im choćby wyniki pomiarów zdrowia robione przez seniora na miejscu samemu sobie.

237
00:32:44,955 --> 00:32:52,826
Więc jest to edukacja potrzebna dla wszystkich związanych z tym seniorem, dla całego takiego systemu.

238
00:32:52,846 --> 00:32:58,633
Więc tak, sztuczna inteligencja i robotyka otwierają nowe możliwości.

239
00:32:58,653 --> 00:33:09,185
I dzięki nim starsze osoby mogą cieszyć się większą niezależnością, większym bezpieczeństwem, lepszą jakością życia, utrzymywać kontakt ze światem.

240
00:33:09,205 --> 00:33:12,009
Ale zawsze są jakieś zagrożenia.

241
00:33:12,039 --> 00:33:15,451
Tutaj to jest kwestia nie tylko technologii,

242
00:33:16,596 --> 00:33:19,819
ale też zmiany systemu myślenia.

243
00:33:19,839 --> 00:33:37,016
Chodzi o to, żeby taka opieka była nie tylko na zasadzie damy seniorowi robota, niech sobie radzi, ale żeby to była opieka spersonalizowana, dostosowana do indywidualnych potrzeb, no i żeby nie zastępowała ona całkowicie kontaktu z drugim żywym człowiekiem.

244
00:33:37,056 --> 00:33:43,481
Żeby nie było tak, że rodzina będzie mogła się poczuć, że daliśmy babci robota, babcia sobie radzi,

245
00:33:43,461 --> 00:33:46,026
I już nigdy więcej nie musimy jej odwiedzić.

246
00:33:46,066 --> 00:33:56,664
A tak niestety, może jeszcze bez robota, ale często tak niestety bywa, że odda się osobę starszą na przykład do domu opieki i koniec.

247
00:33:56,724 --> 00:34:06,741
Już się nie odwiedza, nie wysyła nawet głupiej kartki na święta, nie zadzwoni, zapomina się, że taka osoba w ogóle istniała w rodzinie.

248
00:34:06,761 --> 00:34:07,983
Tak też niestety bywa.

249
00:34:16,282 --> 00:34:20,748
A skoro mówimy o AI, przejdźmy teraz do tematu halucynacji.

250
00:34:20,768 --> 00:34:28,119
Halucynacje w dużych modelach językowych to zjawisko, które od lat stanowi jedno z największych wyzwań dla rozwoju AI.

251
00:34:28,139 --> 00:34:37,532
I tutaj pomimo postępów w dziedzinie uczenia maszynowego, nawet najnowocześniejsze systemy wciąż generują błędne, chociaż pozornie wiarygodne informacje.

252
00:34:38,980 --> 00:34:58,472
Artykuł Why Language Models Hallucinate z 2025 roku przygląda się temu problemowi z perspektywy statystycznej, ale też socjotechnicznej i wyjaśnia dlaczego halucynacje nie są przypadkowym defektem, ale konsekwencją sposobu w jaki modele są projektowane, trenowane i oceniane.

253
00:34:58,492 --> 00:35:04,362
Pierwszym etapem, w którym powstają halucynacje jest wstępne uczenie modelu na ogromnych zbiorach tekstowych.

254
00:35:04,342 --> 00:35:08,813
Celem tego procesu jest nauczenie modelu rozkładu prawdopodobieństwa słów w języku naturalnym.

255
00:35:08,893 --> 00:35:14,487
No bo tak działają tak naprawdę modele językowe.

256
00:35:15,784 --> 00:35:30,945
Jeżeli dane treningowe byłyby idealne, czyli pozbawione żadnych błędów, nieścisłości, to i tak sam proces optymalizacji niestety, ale sprzyja generowaniu nieprawdziwych, ale prawdopodobnie brzmiących odpowiedzi.

257
00:35:30,965 --> 00:35:38,836
Autorzy artykuły porównują to do takiego problemu klasyfikacji binarnej, czyli gdzie model musi zdecydować, czy dana odpowiedź jest albo poprawna, albo nie.

258
00:35:38,916 --> 00:35:39,818
Nie ma nic pomiędzy.

259
00:35:41,282 --> 00:35:53,548
W praktyce oznacza to, że model zamiast przyznać się do niepewności, często zgaduje, generując odpowiedź, która brzmi przekonująca, ale niekoniecznie jest prawdziwa.

260
00:35:53,568 --> 00:36:00,945
Na przykład może być pytanie o datę urodzenia konkretnej osoby, na które model zamiast odpowiedzieć nie wiem, podaje losową datę.

261
00:36:03,001 --> 00:36:09,934
Wynika to z tego, że standardowe metryki oceny nagradzają pewność siebie nawet kosztem rzetelności.

262
00:36:09,954 --> 00:36:18,610
Więc gdyby model odpowiedział nie wiem za każdym razem, gdy nie jest pewien, jego wyniki w testach byłyby dużo gorsze niż w przypadku gdyby zgadywał.

263
00:36:18,630 --> 00:36:25,784
W efekcie tego modele uczą się generować odpowiedzi, które są statystycznie najbardziej prawdopodobne, nawet jeżeli nie są poprawne.

264
00:36:28,128 --> 00:36:35,936
To dowodzi, że halucynacje nie są wynikiem braku danych, ale sposobu w jakim modele są optymalizowane.

265
00:36:35,956 --> 00:36:46,969
Kolejnym kluczowym czynnikiem wpływającym na halucynacje jest singleton rate, czyli odsetek pytań, których odpowiedzi pojawiają się tylko raz w danych treningowych.

266
00:36:46,989 --> 00:36:56,920
Im wyższy jest ten odsetek, tym większe prawdopodobieństwo, że model będzie halucynował, ponieważ nie ma wystarczających informacji, aby nauczyć się poprawnej odpowiedzi.

267
00:36:58,519 --> 00:37:10,541
Na przykład, jeżeli 20% faktów na temat dat urodzenia pojawia się tylko raz w zbiorze treningowym, to można oczekiwać, że model będzie błędnie odpowiadał na co najmniej 20% pytań na ten temat.

268
00:37:10,561 --> 00:37:19,677
Z tego wynika, że halucynacje są nieuniknione w przypadku rzadkich lub unikalnych informacji, które są niewystarczająco reprezentowane w danych treningowych.

269
00:37:19,697 --> 00:37:22,501
Kolejnym problemem jest jakość samego modelu.

270
00:37:23,545 --> 00:37:33,094
Chodzi o to, że modele o słabszej architekturze albo też niedopasowane do zadań, które mają wykonywać, częściej popełniają błędy.

271
00:37:33,114 --> 00:37:36,478
Przykładem może być na przykład zliczanie liter w słowie.

272
00:37:36,498 --> 00:37:42,085
Niektóre modele radzą sobie z tym zadaniem dużo gorzej niż inne, co świadczy o ich ograniczeniach.

273
00:37:42,105 --> 00:37:48,371
Na przykład w tym przypadku autorzy przytaczają przykład, w którym model DeepSeek w wersji trzeciej

274
00:37:48,351 --> 00:37:55,400
wielokrotnie błędnie odpowiadał na pytanie o liczbę wystąpienia litery D w słowie Dipsik.

275
00:37:55,420 --> 00:38:05,454
Podawał tutaj różne niepoprawne odpowiedzi, co dowodzi, że halucynacje mogą wynikać nie tylko z braku danych, no bo tutaj dane akurat były.

276
00:38:05,474 --> 00:38:07,617
Model wiedział, jakie to słowo.

277
00:38:07,697 --> 00:38:09,820
Wie, jak wygląda litera D.

278
00:38:09,880 --> 00:38:11,503
Więc teoretycznie powinienem policzyć.

279
00:38:11,543 --> 00:38:16,248
Więc tutaj problem z halucynacji wynika z niedoskonałości samej architektury modelu.

280
00:38:18,052 --> 00:38:24,643
Drugim etapem, w którym halucynacje są utrwalane jest etap dostrajania modelu na podstawie konkretnych zadań.

281
00:38:24,663 --> 00:38:32,376
Większość benchmarków i testów, które służą do oceny modeli, każe odpowiedzi wyrażające niepewność takie jak np. nie wiem.

282
00:38:32,396 --> 00:38:40,650
W efekcie tego modele są optymalizowane pod kątem uzyskania jak najwyższych wyników w testach, a nie pod kątem rzetelności i prawdziwości odpowiedzi.

283
00:38:42,217 --> 00:38:50,628
W efekcie mamy sytuację, w której modele, trochę podobnie jak uczniowie na egzaminie, wolą zgadywać niż przyznać się do tego, że czegoś nie wiedzą.

284
00:38:50,648 --> 00:38:59,782
Podobnie modele językowe są oceniane na podstawie binarnych metryk, takich jak dokładność, które nie uwzględniają stopnia pewności odpowiedzi.

285
00:38:59,802 --> 00:39:05,170
W rezultacie modele uczą się generować pewne, ale często błędne odpowiedzi zamiast wyrażać niepewność.

286
00:39:07,090 --> 00:39:16,019
Po prostu model zamiast przyznać się, że nie zna odpowiedzi, podaje błędną odpowiedź, ponieważ taka strategia jest nagradzana przez standardowe systemy oceny.

287
00:39:17,349 --> 00:39:26,927
Problem ten dotyczy nie tylko prostych faktów, ale też bardziej złożonych zadań, takich jak rozumowanie czy generowanie tekstu na podstawie informacji.

288
00:39:26,947 --> 00:39:32,777
Na przykład, nie wiem, pytanie o deszyfrowanie zaszyfrowanej wiadomości.

289
00:39:32,797 --> 00:39:38,706
Jeżeli model nie zna klucza, to nie jest w stanie udzielić poprawnie odpowiedzi.

290
00:39:38,726 --> 00:39:42,193
Ale zamiast przyznać się do tego, to generuje losowe rozwiązanie.

291
00:39:43,590 --> 00:39:53,313
Co pokazuje, że halucynacje są właśnie utrwalane przez obecne metody oceny, które, jak już wspomniałem, faworyzują pewność siebie kątem rzetelności.

292
00:39:54,036 --> 00:39:55,458
Ale to nie wszystko.

293
00:39:55,478 --> 00:40:02,088
Alucynacje mogą wynikać również z sytuacji, w której model powiela błędy obecne w danych treningowych.

294
00:40:02,108 --> 00:40:09,117
Czyli tutaj mamy do sytuacji, jest mówiona jako garbage in, garbage out.

295
00:40:09,137 --> 00:40:17,208
Jest to szczególnie widoczne w przypadku np. teorii spiskowych, dezinformacji itd., które często pojawiają się w tekstach dostępnych w internecie.

296
00:40:17,188 --> 00:40:33,572
Jeżeli model będzie widział w danych treningowych teksty promujące na przykład teorię o tym, że Ziemia jest płaska, to może nauczyć się tego, że Ziemia jest płaska i tak będzie odpowiadał na pytanie.

297
00:40:33,632 --> 00:40:43,364
Więc to pokazuje, że halucynacje są problemem też społecznym, bo wynikają z jakości danych, na których modele są trenowane,

298
00:40:44,036 --> 00:40:56,278
A jakość tych danych wynika z tego, co ludzie publikują w internecie, bo jednak dużo rzeczy, które są wykorzystane do uczenia modelu, są po prostu wzięte z internetu.

299
00:40:56,298 --> 00:40:58,603
Czy da się to jakoś naprawić?

300
00:40:58,623 --> 00:41:06,096
Owszem, sami autorzy artykuły proponują zmiany w systemie oceny modeli, które mogłyby zredukować halucynacje.

301
00:41:06,902 --> 00:41:11,911
Na przykład jedno z proponowanych rozwiązań to wprowadzenie jawnych progów pewności w instrukcjach testowych.

302
00:41:11,931 --> 00:41:24,269
Na przykład, żeby pytanie zawierało informację odpowiedź tylko wtedy, gdy jesteś pewien w ponad 75%, ponieważ błędna odpowiedź będzie karana dwukrotnie silniej niż brak odpowiedzi.

303
00:41:25,498 --> 00:41:37,829
Takie podejście mogłoby zmusić modele do bardziej ostrożnego generowania odpowiedzi i wyrażania niepewności, gdyż niepewność opłacałaby się bardziej niż zła odpowiedź.

304
00:41:37,909 --> 00:41:45,956
Innym rozwiązaniem jest potencjalnie modyfikacja benchmarków, które już istnieją, tak aby nagradzały one uczciwe wyrażanie niepewności.

305
00:41:45,976 --> 00:41:54,324
Na przykład zamiast karania modelu za odpowiedź nie wiem, można by było przyznawać punkty częściowe za takie odpowiedzi, jeżeli są one uzasadnione.

306
00:41:55,503 --> 00:42:05,849
To mogłaby być zachęta dla twórców modeli, która skłaniałaby ich do projektowania systemów, które są bardziej transparentne w kwestii swojej wiedzy i swoich ograniczeń.

307
00:42:06,521 --> 00:42:24,820
Autorzy podkreślają, że zmiana podejścia do oceny modeli wymaga nie tylko zmian technicznych, ale też społecznych, bo konieczna jest zgoda środowiska na modyfikację istniejących standardów oceny, tak aby priorytetem stała się rzetelność, a nie tylko wysokie wyniki w testach.

308
00:42:24,840 --> 00:42:27,365
A to, żeby się stało... Przepraszam.

309
00:42:27,346 --> 00:42:40,523
Wymaga współpracy między badaczami, inżynierami i organizacjami zajmującymi się sztuczną inteligencją tak, aby stworzyć systemy, które są nie tylko wydajne, ale też wiarygodne.

310
00:42:40,543 --> 00:42:47,632
Więc artykuł Why Language Models Hallucinate pokazuje, że halucynacje nie są nieuniknioną cechą modeli językowych.

311
00:42:48,557 --> 00:42:53,403
ale są po prostu konsekwencją sposobów, w jakich są one projektowane i oceniane.

312
00:42:53,463 --> 00:43:06,318
Więc poprzez zmiany w metodyce oceny, wprowadzenie mechanizmów nagrajających uczciwość, można zredukować liczbę halucynacji, a przez to zwiększyć zaufanie do systemów AI.

313
00:43:06,338 --> 00:43:17,231
A tylko w takim przypadku AI będzie mogła być narzędziem wspierającym ludzką wiedzę i ludzkie decyzje, a nie wprowadzać ludzi w błąd.

314
00:43:18,393 --> 00:43:20,295
I to by było na tyle na dzisiaj.

315
00:43:20,315 --> 00:43:23,199
Dziękuję za wysłuchanie tego odcinka.

316
00:43:23,219 --> 00:43:29,746
Zapraszam do komentowania, oceniania też w swoich aplikacjach podcastowych.

317
00:43:29,766 --> 00:43:33,893
A jeżeli ktoś ma ochotę, zawsze możecie postawić mi wirtualną kawę.

318
00:43:33,913 --> 00:43:42,844
Wszystkie linki zarówno związane z tematami, jak i też z linkiem czy to do podcastu, czy do wirtualnej kawy w opisie odcinka.

319
00:43:42,864 --> 00:43:44,585
Dziękuję bardzo i do usłyszenia.