Dzień dobry, nazywam się Marcin Lis i zapraszam do wysłuchania kolejnego odcinka podcastu What The Fox Says.
Na początek news dla graczy.
Dział Xbox firmy Microsoft potwierdził, że pracuje już nad nową konsolą o nazwie kodowej Projekt Helix.
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.
Jest to potwierdzenie krążących od jakiegoś czasu plotek, że firma Microsoft zamierza skupić się na produkcji konsoli hybrydowej.
Nowa dyrektor generalna działu gier w firmie Microsoft Asha Sharma powiedziała, że jest to częścią zaangażowania firmy w powrót Xboxa jako marki.
Niestety oficjalne wiadomości o projekcie Halix nie zawierały zbyt wiele szczegółów, ale
Nadal warto wiedzieć, że coś takiego się dzieje.
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.
ani też nie wspomniano o prawdopodobnej cenie.
A tutaj może być różnie, gdyż w tym momencie i dyski, i pamięci nie są najtańsze, i ceny ich rosną, więc różnie może być.
Pytanie też oczywiście o datę premiery.
Tego też nie wiemy.
Ale patrząc na to, że firma Valve, która miała wypuścić
swój komputer PC na początku tego roku miała z tym problemy, no to zobaczymy jak będzie.
Więcej szczegółów ma zostać ujawnionych podczas konferencji Game Developers Conference w San Francisco, więc może wtedy dowiemy się coś więcej.
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.
Ale firma już jakiś czas temu postawiła mocno na usługach Game Pass.
Czyli tak naprawdę trochę takiego Netflixa dla gier, która jest dostępna nie tylko na konsoli Xbox, ale również na komputerach PC.
To usługa, która umożliwia pobieranie nowych gier, nowych, starszych też i granie w gry za stałą miesięczną opłatą.
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.
Więc tak naprawdę...
Ciężko powiedzieć, czym będzie ten nowy Xbox.
Już aktualny.
No i poprzedni trochę też, ale aktualny bardziej.
Przypominał bardziej peceta w pudełku niż typową konsolę.
Wydaje mi się, że ten nowy Xbox to będzie po prostu taki mocno przypakowany pecet, ale z drugiej strony nie ma się co dziwić.
To jest
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
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,
a skupia się tylko i wyłącznie na produkcji gier dla innych, no i sprzedawania ich w Game Passie, bo z tego są najfajniejsze pieniądze.
Może niekoniecznie największe, jeżeli liczymy per jednostka gry,
ale fajne o tyle, że jest to subskrypcja, więc mają stały miesięczny dochód od każdego gracza.
Można to sobie łatwo policzyć, łatwo zaplanować, łatwo zabudżetować.
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.
A teraz wiadomości dotyczące brytyjskiego rynku energetycznego.
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.
Licencja ta obowiązuje od 11 marca.
Jest to zakończenie sześcioletniego procesu starania się Tesli o uzyskanie statusu pełnoprawnego dostawcy energii w Wielkiej Brytanii.
Decyzja ta została podjęta mimo tysięcy publicznych komentarzy sprzeciwu, bo Tesla, jak wiemy, w Europie słabo się kojarzy, więc ludzie przeciwko temu protestowali.
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.
Jak powiedziałem, było to zakończenie 6-letniego procesu starania się.
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.
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
można powiedzieć strategicznych posunięć, które wzmocniły obecność energetyczną Tesli w Wielkiej Brytanii.
Firma wdrożyła na dużą skalę systemy magazynowania energii nazywane Megapack.
Między innymi duży projekt zwany Pilswood, jest to niedaleko Hull, który stał się największą baterią w Europie.
Dokładnie mówimy o pojemności 196 MWh.
Ten projekt został uruchomiony pod koniec 2022 roku.
Dodatkowo Tesla wprowadziła swoje oprogramowanie o nazwie Auto Bidder AI, które umożliwiało im autonomiczny handel energią w sieci.
Tesla nawiązała też współpracę z Octopus Energy.
W ramach tego zaoferowali plan energetyczny Tesla oferujący właścicielom Power Wally w Wielkiej Brytanii specjalne stawki za energię elektryczną,
i jednocześnie łącząc ich z siecią wirtualnej elektrowni.
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.
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.
Tylko, że jako licencjonowany dostawca Tesla musi spełniać wszystkie standardowe warunki brytyjskiego rynku energetycznego.
Czyli mówimy tutaj o ochronie konsumentów, przejrzystości rozliczeń, obowiązku uczciwego traktowania, odporności finansowej itd., itd.
ale jest tych przepisów tutaj trochę, a Ofgem będzie sprawował stały nadzór regulacyjny nad Teslą, zresztą podobnie jak nad innymi firmami energetycznymi.
Jest jedno ograniczenie tej licencji.
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.
Ich licencja obejmuje tylko i wyłącznie energię elektryczną,
No ale to trzeba przyznać, można powiedzieć, że jest zgodne z tożsamością Tesli, która jakby nie patrzeć jest firmą skupiającą się na energii elektrycznej.
Specjaliści oczekują, że Tesla wprowadzi w UK podobny model sprzedaży energii jak ma w Teksasie.
W Teksasie Tesla Electric działa jako detaliczny dostawca energii elektrycznej, który oferuje w 100% energię odnawialną.
Co ciekawe, przynajmniej w Stanach usługa nie wymaga od klientów posiadania produktów Tesli.
Wystarczy, że mieszka się na obszarze, który jest zakwalifikowany do tego, żeby móc kupować prąd od Tesli.
Podstawą tego modelu
Jest taki zintegrowany ekosystem Tesla.
Klienci, którzy korzystają z Powerwallów mogą zdobywać kredyty eksportując zmagazynowaną energię z powrotem do sieci.
Stawka od sprzedaży aktualizuje się co kwadrans.
Właściciele pojazdów elektrycznych mogą ładować się poza godzinami szczytu ze stałą miesięczną opłatę.
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.
W momencie, kiedy na jednym obszarze jest wystarczająco dużo Powerwallów, są one łączone programowo w wirtualną elektrownię.
Taka wirtualna elektrownia świadczy usługi sieciowe, co obniża koszt prądu dla wszystkich jej uczestników.
Do tej pory w Teksasie Tesla wypłaciła właścicielom Powerwallów 10 milionów dolarów w ramach swoich programów.
Po tym co Tesla robi widać, że w Wielkiej Brytanii ambicje Tesli są dość znaczne.
W grudniu zeszłego roku firma podpisała z Matrix Renewables ogromny kontrakt na projekt Megapack.
Jest to projekt obejmujący m.in. system magazynowania energii.
Ma się on znajdować w Eccles w Szkocji.
Jest to miejsce, w którym spotykają się kluczowe korytarze przesyłowe między Szkocją a Anglią i tam będzie magazynowany nadmiar energii powstającej z wiatraku.
która normalnie zostałaby po prostu ograniczona, gdyby nie mogła zostać wykorzystana.
Więc tutaj Tesla będzie mogła kupować bardzo tani prąd, zmagazynować go i potem sprzedać po wyższej cenie.
Wszystkie pozwolenia na budowę zostały już ozyskane, a po ukończeniu projekt będzie należał do jednej z największych instalacji akumulatorowych w Europie.
Trzeba pamiętać, że w Wielkiej Brytanii mamy już kilka wcześniejszych wdrożeń megapaków, więc to nie jest tak, że to będzie jedyny taki projekt.
Więc Tesla tutaj już wcześniej zaczęła strategicznie do tego podchodzić, więc może być ciekawie, jeżeli chodzi o przynajmniej sytuację z prądem.
Patrząc na to można zauważyć, że Tesla w Wielkiej Brytanii ma teraz pełny pakiet.
Ma licencję na wytwarzanie energii elektrycznej, jak wspomniałem już od 2020 roku.
Ma też doświadczenie z masowym wdrażaniem magazynów energii w skali sieci.
Ma sprawdzoną sieć działających tych wirtualnych elektrowni.
To dzięki partnerstwu z Octopusem.
No i teraz ma też licencję na sprzedaż prądu bezpośrednio klientom.
Więc mogą robić cały model dystrybucji.
Bezpośrednio kupować prąd od producenta, czy to z wiatraków, czy z solarów, whatever.
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.
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
Może nie zrewolucjonizować, ale to przezmienić i tak naprawdę zapewnić klientom końcowym dużo niższe rachunki.
A to w Wielkiej Brytanii jest dość ważny temat, jeżeli o to chodzi.
Więc są oczywiście ryzyka związane na przykład z toksycznością Elona Muska.
jest ryzyko takie, że ludzie nie będą chcieli kupować jego urządzeń albo kupować od niego prądu.
Czyli to samo, co dzieje się z Teslą w Europie, gdzie ludzie nie chcą kupować aut.
Ale to jest właśnie to.
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.
bo to się tak naprawdę liczy na koniec miesiąca, ile trzeba wydać na prąd, czy można trochę zaoszczędzić, czy nie.
I tutaj to, jaki jest Elon, myślę, że aż tak bardzo nie będzie przeszkadzało ludziom, jeżeli będzie to mogło zapewnić im różnicę w rachunkach.
A teraz coś z naszego polskiego podwórka.
Krótko mówiąc, można powiedzieć, że Polska wkracza w nową erę badań kosmicznych.
Wiem, wiem, brzmi to ciekawie.
Sieć badawcza Łukasiewicz uruchomiła program, który ma na celu rozwój technologii satelitarnych i rakietowych.
Nie tylko na potrzeby cywilne, ale też obronne.
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.
Program badań kosmicznych został zaplanowany na razie do 2035 roku i obejmuje on kilkadziesiąt projektów, które skopiają się na trzech kluczowych obszarach.
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.
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.
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.
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.
Jak powiedział minister, nie startujemy od zera.
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.
To wszystko brzmi pięknie biznesowo, ale też trzeba zwrócić uwagę na to, że jednym z najważniejszych celów tego programu jest osiągnięcie suwerenności technologicznej.
I to jest bardzo ważne.
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.
Dlatego też tak ważne jest, żeby inwestować we własne rozwiązania.
Jak powiedział prezes Centrum Łukasiewicz, dostęp Polski do orbity nie może opierać się wyłącznie na zagranicznych firmach.
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.
Program ten to także szansa dla rozwoju technologii, takich jak technologie kwantowe, big data, AI.
Polski sektor kosmiczny w ostatnich latach wypracował kompetencje potrzebne do tego.
Teraz potrzeba jest po prostu bliższej współpracy z administracją publiczną, partnerami przemysłowymi, najlepiej krajowymi.
I tutaj nie ma się co oszukiwać, że autonomia i bezpieczeństwo
Czy to w kosmosie, czy na Ziemi, to jest inwestycja, która zawsze się zwróci.
Analitycy szacują, że do 2040 roku globalna wartość projektów kosmicznych wzrośnie trzykrotnie, więc byłoby super, gdyby Polska nie pozostała w tyle.
A dzięki temu programowi możemy zyskać nie tylko nowoczesne technologie, ale też niezależność.
I to nie jest tak, że jakby się komuś wydawało, naprawdę będziemy zaczynać od zera, bo tutaj trzeba się zgodzić z ministrem nauki.
Sieć badawcza Łukasiewicz ma już doświadczenie ze współpracy z Europejską Agencją Kosmiczną.
zrealizowała lub realizuje ponad 50 projektów.
Na przykład w ciągu najbliższych dwóch lat na orbitę ma trafić satelita SPARC, który jest opracowany wspólnie przez grupę instytutów sieci.
Polska ma też szansę stać się liderem, jeżeli chodzi o Europę, w serwisowaniu satelitów, w rozwijaniu technologii cyfrowych i ekologicznych napędów.
I tutaj to nie jest tylko kwestia biznesowa, prestiżu,
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.
Nie będzie wiedziało, co robić, jeżeli nie będzie miało dobrej, sprawnej łączności.
Nie będzie mogło koordynować swoich działań, więc biorąc pod uwagę to, co dzieje się za wschodnią granicą,
Jest to biznes, który warto inwestować.
A teraz o kontrowersjach związanych z Grammarly, czyli narzędziem służącym do poprawy pisowni i stylistyki.
Jakiś czas temu
W Grammarly pojawiła się funkcja o nazwie Expert Review.
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.
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.
W efekcie
Funkcja Expert Review spotkała się nie tylko z ostrą krytyką, ale też z pozwem zbiorowym.
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.
Jak sama przyznała, była zszokowana, kiedy odkryła, że jej profesjonalna tożsamość została wykorzystana jako produkt komercyjny.
Jak powiedziała Anguin w rozmowie z BBC, cytuję, myślałam, że deepfake'i dotyczą głównie celebrytów i obrazów.
Nigdy nie sądziłam, że ktoś może spróbować ukraść moje umiejętności edytorskie.
Jej prawnik podkreślił, że firma naruszyła prawo używając nazwisk setek autorów Bezik Skody, co miało przynieść wymierne zyski firmy z płatnych subskrypcji.
Według niego w ciągu zaledwie 24 godzin od złożenia pozwu skontaktowało się z nim ponad 40 osób, które również padły ofiarą tego procederu.
Co gorsze w tej sytuacji jakość sugestii generowanych przez AI w imieniu czy to właśnie pani Anguin czy innych ekspertów była daleka od oczekiwań.
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.
Jak sama stwierdziła, cytuję, sugestie przypisowane mojemu nazwisku pogarszały tekst, czyniąc go bardziej skomplikowanym.
To, że moje nazwisko było związane z tak słabymi radami jest po prostu oburzające.
Firma Grammarly początkowo zapowiedziała, że osoby, których nazwisko zostało wykorzystane, będą mogły zrezygnować z udziału w programie.
Trochę to śmieszne, bo nikt ich nie pytał, czy chcą, ale łaskawie pozwolą im zrezygnować.
No i w efekcie rozwiązanie to spotkało się z dość ostro krytyką.
Koniec końców firma przeprosiła za błąd, przyznając, że nie sprostała oczekiwaniom.
Zostało podkreślone, że narzędzie wykorzystało
że narzędzie korzystało z publicznie dostępnej informacji i modeli językowych, aby generować sugestie inspirowane pracami znanych osobistości.
Jednak koniec końców pod naciskiem krytyki firma zdecydowała się wycofać tę funkcję i zapowiedziała jej przebudowę.
Jednocześnie zapewniono, że firma pracuje nad nowym podejściem, które będzie korzystne zarówno dla użytkowników, jak i dla ekspertów.
Jednocześnie oczywiście zaprzeczyli zarzutom prawnym twierdząc, że są one bezzasadne i zapowiedziano obronę przed pozwem w sądzie.
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.
Czy styl pisania jest objęty prawem autorskim?
To takie ciekawe zagadnienie.
Tutaj będziemy musiały rozstrzygnąć sąd oczywiście, jeżeli do tego dojdzie, ale jest to trudne.
Z jednej strony tak.
Z drugiej strony trudno powiedzieć, bo styl pisania nie jest czymś temacalnym.
To nie jest obraz, który możemy podrobić.
Skopiować jeden do jednego.
Więc zobaczymy jak będzie.
Z drugiej strony
Pokazuje to też wyzwania związane z etycznym wykorzystaniem właśnie sztucznej inteligencji.
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.
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.
A teraz temat poważny, ale też pewnie dla wielu z Was odległy czasowo.
Czyli mówimy tutaj o czasach bycia na emeryturze.
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.
Mieszkanie we własnym domu oferuje wiele korzyści.
Ale może też wiązać się z różnymi wyzwaniami, zwłaszcza dla osób starszych, które często mogą być chore.
Takimi jak na przykład izolacja społeczna, ale też samotność.
Bo wielu seniorów mieszka samotnie, zwłaszcza po tym, jak ich współmążonek zmarł i pozostali sami.
Wychodzenie z domu czy nawiązywanie kontaktów towarzyskich może być trudne dla osób starszych.
Zwłaszcza właśnie w przypadku osób, które mają dolegliwości fizyczne, które utrudniają im poruszanie się.
W rezultacie seniorzy mogą spędzać dni bez kontaktu z innymi osobami, ale też bez sprawdzania ich stanu zdrowia.
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.
I tutaj można wykorzystać roboty napędzane sztuczną inteligencją.
New York Times opublikował niedawno artykuł o doświadczeniu 85-letniej kobiety z robotem AI w jej domu w Waszyngtonie.
Robot, o którym mowa, to jest ELIC.
Jest to jej towarzysz napędzany sztuczną inteligencją stworzony przez firmę Intuition Robotics.
Robot ten został stworzony tak, by kładł nacisk na zaangażowanie emocjonalne, proaktywną interakcję, ale też wsparcie w codziennych czynnościach.
ELIC to urządzenie z wyglądu przypominające lampę z obrotową głowicą w zestawie z tabletem z ekranem dotykowym.
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.
Właśnie po to, żeby złagodzić poczucie samotności.
W artykule zaprezentowanym przez The New York Times Elix jest czymś więcej niż gadżetem.
staje się taką proaktywną obecnością w życiu tej starszej pani.
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.
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.
Jest to zgodne z szerszymi badaniami nad robotami wspomagającymi społecznie osoby starsze.
Badania te wskazują zarówno na możliwości, jak i na wyzwania związane z budowaniem zaufania i projektowaniem technologii, która autentycznie odpowiada potrzebom seniorów.
Pokazują też, że zaangażowanie emocjonalne, komfort użytkownika i spersonalizowana interakcja są kluczowe dla zapewnienia osobom starszym korzyści i komfortu korzystania z takich robotów.
W koncepcję asystentów AI, takich właśnie jak ELIK, wpisuje się szersze zmiany demograficzne, w których populacja osób dorosłych powyżej 65 roku życia rośnie,
No i tak jak wspominałem, wiele z nich woli pozostać w domu niż korzystać z opieki instytucjonalnej.
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.
Trzeba pamiętać, że roboty, ale też systemy oparte na sztucznej inteligencji nie zastąpią opiekunów, ale mogą stanowić
ważne uzupełnienie takiej opieki.
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.
Dzięki takim czujnikom bliscy czy opiekunowie mogą szybko zareagować w przypadku potencjalnego zagrożenia, ale jednocześnie
Pozwolić seniorowi zachować niezależność, żeby nie czuł się, że ktoś za nim uchodzi, pilnuje go jak dziecka.
Można nadal czuć się dorosłym, samodzielnym człowiekiem, ale też być bezpiecznym.
Inne rozwiązania to na przykład system reagowania w sytuacjach awaryjnych, które umożliwiają wezwanie pomocy w razie upadku czy nagłego pogorszenia stanu zdrowia.
I tutaj też sztuczna inteligencja może pomóc w monitorowaniu stanu zdrowia.
Dzięki integracji z urządzeniami takimi jak smartfony, seniorzy mogą łatwiej zarządzać swoim zdrowiem, schorzeniami, otrzymywać przypomnienie o badaniach czy o konsultacjach lekarskich.
czy nawet korzystać z telemedycyny.
To wszystko sprawia, że opieka zdrowotna staje się dla takich osób bardziej dostępna i efektywna.
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.
Więc jest to potencjalnie duży plus.
Oczywiście są też pewne minusy i technologia napotyka na pewne bariery.
Głównymi to jest koszt zakupu, koszt utrzymania różnych urządzeń, bo seniorzy nie należą do najbogatszych osób.
Nie ma się co oszukiwać.
Nie mówię, że wszyscy, ale statystycznie niestety tak jest.
Dodatkowo są też pytania dotyczące np. ochrony prywatności, czy zakresu wykorzystania danych zbieranych przez te roboty, etyki wykorzystania tych danych.
Więc ważne jest, co z tymi danymi zrobimy.
Ważne są odpowiedzi na te pytania.
Trzeba też pamiętać, aby takie rozwiązania nie zastępiły całkowicie kontaktu z ludźmi, ale go uzupełniały, bo...
Najlepszy nawet robot, najlepsza nawet AI, przynajmniej na chwilę obecną, nie zastąpi kontaktów z drugim człowiekiem.
Nie da się też niestety ukryć, że demografia w społeczeństwach rozwiniętych
Jest jaka jest i liczba osób starszych będzie rosła.
A więc będzie rosło też zapotrzebowanie na takie rozwiązania.
Ważne, żeby były one dostępne, bezpieczne, ale też akceptowane przez samych seniorów.
Co oznacza, że żeby wprowadzić takie innowacje,
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.
Więc jest to edukacja potrzebna dla wszystkich związanych z tym seniorem, dla całego takiego systemu.
Więc tak, sztuczna inteligencja i robotyka otwierają nowe możliwości.
I dzięki nim starsze osoby mogą cieszyć się większą niezależnością, większym bezpieczeństwem, lepszą jakością życia, utrzymywać kontakt ze światem.
Ale zawsze są jakieś zagrożenia.
Tutaj to jest kwestia nie tylko technologii,
ale też zmiany systemu myślenia.
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.
Żeby nie było tak, że rodzina będzie mogła się poczuć, że daliśmy babci robota, babcia sobie radzi,
I już nigdy więcej nie musimy jej odwiedzić.
A tak niestety, może jeszcze bez robota, ale często tak niestety bywa, że odda się osobę starszą na przykład do domu opieki i koniec.
Już się nie odwiedza, nie wysyła nawet głupiej kartki na święta, nie zadzwoni, zapomina się, że taka osoba w ogóle istniała w rodzinie.
Tak też niestety bywa.
A skoro mówimy o AI, przejdźmy teraz do tematu halucynacji.
Halucynacje w dużych modelach językowych to zjawisko, które od lat stanowi jedno z największych wyzwań dla rozwoju AI.
I tutaj pomimo postępów w dziedzinie uczenia maszynowego, nawet najnowocześniejsze systemy wciąż generują błędne, chociaż pozornie wiarygodne informacje.
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.
Pierwszym etapem, w którym powstają halucynacje jest wstępne uczenie modelu na ogromnych zbiorach tekstowych.
Celem tego procesu jest nauczenie modelu rozkładu prawdopodobieństwa słów w języku naturalnym.
No bo tak działają tak naprawdę modele językowe.
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.
Autorzy artykuły porównują to do takiego problemu klasyfikacji binarnej, czyli gdzie model musi zdecydować, czy dana odpowiedź jest albo poprawna, albo nie.
Nie ma nic pomiędzy.
W praktyce oznacza to, że model zamiast przyznać się do niepewności, często zgaduje, generując odpowiedź, która brzmi przekonująca, ale niekoniecznie jest prawdziwa.
Na przykład może być pytanie o datę urodzenia konkretnej osoby, na które model zamiast odpowiedzieć nie wiem, podaje losową datę.
Wynika to z tego, że standardowe metryki oceny nagradzają pewność siebie nawet kosztem rzetelności.
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.
W efekcie tego modele uczą się generować odpowiedzi, które są statystycznie najbardziej prawdopodobne, nawet jeżeli nie są poprawne.
To dowodzi, że halucynacje nie są wynikiem braku danych, ale sposobu w jakim modele są optymalizowane.
Kolejnym kluczowym czynnikiem wpływającym na halucynacje jest singleton rate, czyli odsetek pytań, których odpowiedzi pojawiają się tylko raz w danych treningowych.
Im wyższy jest ten odsetek, tym większe prawdopodobieństwo, że model będzie halucynował, ponieważ nie ma wystarczających informacji, aby nauczyć się poprawnej odpowiedzi.
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.
Z tego wynika, że halucynacje są nieuniknione w przypadku rzadkich lub unikalnych informacji, które są niewystarczająco reprezentowane w danych treningowych.
Kolejnym problemem jest jakość samego modelu.
Chodzi o to, że modele o słabszej architekturze albo też niedopasowane do zadań, które mają wykonywać, częściej popełniają błędy.
Przykładem może być na przykład zliczanie liter w słowie.
Niektóre modele radzą sobie z tym zadaniem dużo gorzej niż inne, co świadczy o ich ograniczeniach.
Na przykład w tym przypadku autorzy przytaczają przykład, w którym model DeepSeek w wersji trzeciej
wielokrotnie błędnie odpowiadał na pytanie o liczbę wystąpienia litery D w słowie Dipsik.
Podawał tutaj różne niepoprawne odpowiedzi, co dowodzi, że halucynacje mogą wynikać nie tylko z braku danych, no bo tutaj dane akurat były.
Model wiedział, jakie to słowo.
Wie, jak wygląda litera D.
Więc teoretycznie powinienem policzyć.
Więc tutaj problem z halucynacji wynika z niedoskonałości samej architektury modelu.
Drugim etapem, w którym halucynacje są utrwalane jest etap dostrajania modelu na podstawie konkretnych zadań.
Większość benchmarków i testów, które służą do oceny modeli, każe odpowiedzi wyrażające niepewność takie jak np. nie wiem.
W efekcie tego modele są optymalizowane pod kątem uzyskania jak najwyższych wyników w testach, a nie pod kątem rzetelności i prawdziwości odpowiedzi.
W efekcie mamy sytuację, w której modele, trochę podobnie jak uczniowie na egzaminie, wolą zgadywać niż przyznać się do tego, że czegoś nie wiedzą.
Podobnie modele językowe są oceniane na podstawie binarnych metryk, takich jak dokładność, które nie uwzględniają stopnia pewności odpowiedzi.
W rezultacie modele uczą się generować pewne, ale często błędne odpowiedzi zamiast wyrażać niepewność.
Po prostu model zamiast przyznać się, że nie zna odpowiedzi, podaje błędną odpowiedź, ponieważ taka strategia jest nagradzana przez standardowe systemy oceny.
Problem ten dotyczy nie tylko prostych faktów, ale też bardziej złożonych zadań, takich jak rozumowanie czy generowanie tekstu na podstawie informacji.
Na przykład, nie wiem, pytanie o deszyfrowanie zaszyfrowanej wiadomości.
Jeżeli model nie zna klucza, to nie jest w stanie udzielić poprawnie odpowiedzi.
Ale zamiast przyznać się do tego, to generuje losowe rozwiązanie.
Co pokazuje, że halucynacje są właśnie utrwalane przez obecne metody oceny, które, jak już wspomniałem, faworyzują pewność siebie kątem rzetelności.
Ale to nie wszystko.
Alucynacje mogą wynikać również z sytuacji, w której model powiela błędy obecne w danych treningowych.
Czyli tutaj mamy do sytuacji, jest mówiona jako garbage in, garbage out.
Jest to szczególnie widoczne w przypadku np. teorii spiskowych, dezinformacji itd., które często pojawiają się w tekstach dostępnych w internecie.
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.
Więc to pokazuje, że halucynacje są problemem też społecznym, bo wynikają z jakości danych, na których modele są trenowane,
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.
Czy da się to jakoś naprawić?
Owszem, sami autorzy artykuły proponują zmiany w systemie oceny modeli, które mogłyby zredukować halucynacje.
Na przykład jedno z proponowanych rozwiązań to wprowadzenie jawnych progów pewności w instrukcjach testowych.
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.
Takie podejście mogłoby zmusić modele do bardziej ostrożnego generowania odpowiedzi i wyrażania niepewności, gdyż niepewność opłacałaby się bardziej niż zła odpowiedź.
Innym rozwiązaniem jest potencjalnie modyfikacja benchmarków, które już istnieją, tak aby nagradzały one uczciwe wyrażanie niepewności.
Na przykład zamiast karania modelu za odpowiedź nie wiem, można by było przyznawać punkty częściowe za takie odpowiedzi, jeżeli są one uzasadnione.
To mogłaby być zachęta dla twórców modeli, która skłaniałaby ich do projektowania systemów, które są bardziej transparentne w kwestii swojej wiedzy i swoich ograniczeń.
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.
A to, żeby się stało... Przepraszam.
Wymaga współpracy między badaczami, inżynierami i organizacjami zajmującymi się sztuczną inteligencją tak, aby stworzyć systemy, które są nie tylko wydajne, ale też wiarygodne.
Więc artykuł Why Language Models Hallucinate pokazuje, że halucynacje nie są nieuniknioną cechą modeli językowych.
ale są po prostu konsekwencją sposobów, w jakich są one projektowane i oceniane.
Więc poprzez zmiany w metodyce oceny, wprowadzenie mechanizmów nagrajających uczciwość, można zredukować liczbę halucynacji, a przez to zwiększyć zaufanie do systemów AI.
A tylko w takim przypadku AI będzie mogła być narzędziem wspierającym ludzką wiedzę i ludzkie decyzje, a nie wprowadzać ludzi w błąd.
I to by było na tyle na dzisiaj.
Dziękuję za wysłuchanie tego odcinka.
Zapraszam do komentowania, oceniania też w swoich aplikacjach podcastowych.
A jeżeli ktoś ma ochotę, zawsze możecie postawić mi wirtualną kawę.
Wszystkie linki zarówno związane z tematami, jak i też z linkiem czy to do podcastu, czy do wirtualnej kawy w opisie odcinka.
Dziękuję bardzo i do usłyszenia.