Użyteczność kosztem człowieczeństwa. Dlaczego czatboty coraz gorzej naśladują ludzką naturę?
Chatboty pożerają internet szybciej, niż ktokolwiek zakładał. W Stanach Zjednoczonych już 5,6% zapytań wyszukiwarkowych przechodzi przez duże modele językowe, co stanowi potężny skok w porównaniu do 2,48% notowanych jeszcze w połowie 2024 roku. Jednak w miarę jak sztuczna inteligencja staje się naszym głównym doradcą, dzieje się coś dziwnego: roboty przestają rozumieć, jak to jest być człowiekiem.
To kluczowy moment dla branży. Coraz chętniej używamy AI jako taniego zamiennika grup fokusowych w psychologii, marketingu czy analizie trendów konsumenckich. Problem w tym, że im bardziej model jest „wygładzony” do pracy w obsłudze klienta, tym mniej nadaje się do symulowania autentycznych ludzkich reakcji. Analiza trendów oparta na takich asystentach może prowadzić naukowców na manowce.
Cena bycia pomocnym
Badacze z międzynarodowego konsorcjum, w tym eksperci z Helmholtz Munich, wzięli pod lupę rodziny modeli Qwen, Llama oraz OLMo. Wykorzystali do tego kolosalny zbiór Psych-201, który gromadzi dane od 200 tysięcy osób i zawiera aż 26 milionów indywidualnych reakcji. Wynik? Brutalny dla zwolenników nowoczesnych asystentów. Autorzy badania wprost wskazują, że „base models lepiej symulują ludzkie decyzje niż ich ugrzecznione warianty, takie jak modele typu Instruct czy Chat”.
Kiedy trenujemy AI do przewidywania kolejnego słowa, model chłonie ludzkie błędy, uprzedzenia i nielogiczności. To one czynią nas ludźmi. Jednak gdy inżynierowie nakładają na to warstwę bezpieczeństwa i użyteczności (tzw. post-training), te cechy znikają. AI zamiast zachowywać się jak przeciętny Kowalski, dąży do matematycznie poprawnego, sterylnego ideału.
Złudzenie persony
Powszechnie wierzymy, że wystarczy kazać chatbotowi „zachowywać się jak nastolatek z Polski”, by otrzymać wiarygodne odpowiedzi. To fikcja. Naukowcy sprawdzili tzw. persona prompting, podając modelom wiek, narodowość czy cechy psychologiczne. Wpływ tych instrukcji na rzeczywiste zachowanie AI był bliski zeru. Choć chatboty potrafią wygenerować tekst, który brzmi wiarygodnie na poziomie ogólnym, kompletnie zawodzą w przewidywaniu, jak zareaguje konkretny człowiek w konkretnej sytuacji.
Autopilot zamiast myślenia
Przyczyną tego rozjazdu są techniki takie jak RLHF (uczenie ze wzmocnieniem na podstawie ludzkich opinii). Ich celem jest wymuszenie odpowiedzi zgodnych z normami, a nie z dynamiką ludzkiego myślenia. Jak zauważa serwis ProaTechnology, rocznik 2025 przyniósł nam boty, które rozumieją już obrazy i mowę, ale techniczna sprawność nie idzie w parze z empatią. AI wpada w sekwencyjnego autopilota, który drastycznie różni się od tego, jak deliberuje ludzki mózg.
Dla biznesu i nauki płynie stąd jasna lekcja: popularni asystenci, choć idealni do segregowania maili, są marnymi dublerami w badaniach behawioralnych. Jeśli chcemy zrozumieć ludzi, musimy szukać rozwiązań niszowych, takich jak model Centaur, gdzie priorytetem jest psychologiczna prawda, a nie logiczna bezbłędność.
