Ai to nie tylko Chat GPT. Są dedykowane narzędzia, projektowane dla uczniów i studentów, jak np. Consensus.app, czyli model językowy przeszukujący badania naukowe. Jest również szereg narzędzi, takich jak Notebook LM, które pomagają w organizowaniu notatek, i ogólnie przyśpieszają naukę.
Dodatkowo z samego Chat GPT można wyciągnąć wiele, jeśli wie się jak to robić. Ai może wykonać za Ciebie kawał żmudnej roboty i przyśpieszyć naukę, ale może też Cię ogłupić.
Każdy chyba słyszał o przypadkach uczniów wrzucających polecenia do Chat GPT, i nie czytających tego co z niego wyszło, oraz nauczycieli, którzy robili to samo, przy ocenianiu prac. Tu warto wspomnieć że przy ocenianiu prac, również można się wspomagać AI i robić to dobrze.
Spis treści
20 lat temu zastanawiano się czy dostęp do Internetu nie zaszkodzi edukacji. W końcu uczniowie mogli po prostu wyszukać dokładną odpowiedź na zadanie w parę sekund. Rodziły się więc pytania o plagiaty, oraz o to czy w uczniowie w ogóle cokolwiek zapamiętają. Brzmi znajomo, prawda?
Obecnie, praktycznie niemożliwe jest ukończenie szkoły i studiów bez korzystania z internetu (choć technicznie jest to możliwe, jak ktoś się uprze).
Edukacja ma dwa cele: przygotowanie do pracy, oraz ogólny rozwój umysłowy człowieka. Większość prac biurowych (umysłowych) wymaga korzystania z Internetu, sporo prac fizycznych również w jakieś formie się na tym opiera.
Z AI będzie podobnie. Obecny, centralnie planowany państwowy system edukacji nie nadąża za zmianami, ale można minimalizować problemy z tego wynikające, przygotowując się do korzystania z AI samodzielnie.
Zadając pracę domową do wykonania, często można projektować ją tak, żeby nie dało się jej szybko wykonać przy pomocy Chat GPT.
Coraz więcej prac w jakimś stopniu wymaga korzystania z AI, a przyszłości będzie to jeszcze bardziej powszechne.
Przydatna jest umiejętność zgadywania co AI będzie mogło łatwo robić, a gdzie człowiek będzie niezastąpiony. Musimy się przygotować do pracy z AI, i do pracy z ludźmi korzystającymi z AI.
W tym tekście przewija się parę wątków: ogólna strategia, filozofia korzystania z sztucznej inteligencji w nauce, oraz praktyczne narzędzia i sposoby, które możesz zastosować od razu. Korzystanie z odpowiednich narzędzi zmienia trochę sposób myślenia, z drugiej strony nowe narzędzia powstają szybko, więc znajomość ogólnych zasad jest bardzo przydatna.
Konkretne narzędzia i wskazówki. Research i korekta.
Deep search
Deep Search jest dostępne w bezpłatnej wersji ChatGPT, Groka oraz Gemini. Polecam też narzędzie Perplexity, również dostępne za darmo. Porównanie tych narzędzi, oraz ich dokładniejszy opis, znajdziesz tutaj.
Zasada działania trybu Deep Search: model wielokrotnie przeszukuje sieć, analizuje znalezione materiały i na tej podstawie wyszukuje kolejne źródła. Choć nadal może halucynować, zdarza się to rzadziej niż w standardowym trybie.
Najważniejszym zastosowaniem tej funkcji jest szybkie zbudowanie kontekstu przy nowych tematach, gdy nie znamy jeszcze właściwych pojęć, a wyszukiwanie w Google okazuje się mało skuteczne. Deep Search potrafi zamienić kilka godzin przeglądania sieci w kilka minut oczekiwania na analizę oraz kilkanaście minut lektury jednego tekstu. Taki materiał można też łatwo odsłuchać, na przykład w Eleven Reader.
Przydatny prompt: „skup się na pracach naukowych”. Deep Search przeszukujący publikacje naukowe daje bardzo dobre efekty.
AI użyte do researchu jest bardzo bezpieczne.
Consensus.App
Consensus to wyszukiwarka badań naukowych oparta na AI, która odpowiada na pytania na podstawie publikacji naukowych, a nie zwykłych stron z internetu. Zamiast listy linków dostajesz krótką, zrozumiałą odpowiedź wraz z informacją, na jakich badaniach się opiera.
Consensus przeszukuje miliony artykułów naukowych i pokazuje, co faktycznie wynika z literatury. Często widać też, czy badania są ze sobą zgodne, czy raczej dają sprzeczne wyniki. Każdą odpowiedź można łatwo zweryfikować, bo prowadzi bezpośrednio do źródeł.
Jest to bardzo przydatne narzędzie, gdy chcesz szybko sprawdzić „co mówi nauka” na dany temat, bez przekopywania się przez dziesiątki abstraktów i PDF-ów. Sprawdza się u studentów, osób piszących teksty merytoryczne i wszystkich, którzy chcą opierać się na badaniach, a nie opiniach.
Notebook LM
Notebook LM to narzędzie do pracy z notatkami oparte na dużych modelach językowych, które wyróżnia się tym, że działa wyłącznie w oparciu o dostarczone źródła, co znacząco ogranicza problem halucynacji charakterystyczny dla AI.
Do jednego notesa można dodać do 50 źródeł w różnych formatach: linki, PDF, pliki tekstowe (z wyłączeniem docx) oraz filmy z YouTube z napisami. Narzędzie pozwala tworzyć streszczenia materiałów i prowadzić interaktywną rozmowę z treścią; zadawać pytania i otrzymywać odpowiedzi osadzone bezpośrednio w dostarczonych źródłach.
Szczególnie wartościowa jest możliwość “rozmawiania” z filmami YouTube. Materiały wideo często najlepiej prezentują, jak coś działa w praktyce, ale mają istotną wadę – odnalezienie konkretnej informacji (pojęcia, daty, nazwiska) wymaga przewijania i ponownego odtwarzania fragmentów. Notebook LM rozwiązuje ten problem, umożliwiając błyskawiczne dotarcie do potrzebnych informacji przez zadanie konkretnego pytania, bez konieczności ręcznego przeszukiwania materiału.
Źródła można dowolnie włączać i wyłączać, a ważne fragmenty zapisywać jako notatki.
Funkcje Notebook LM:
- notatki tekstowe,
- rozmowa z treścią źródeł,
- streszczanie filmów z YouTube,
- podsumowanie audio (forma podcastu),
- podsumowanie wideo (animowana prezentacja),
- mapa myśli,
- raport,
- fiszki,
- quiz,
- infografika.
Projekty w Chat GPT oraz w Groku.
Notebook LM to przedewszystkim narzędzie do przeszukiwania treści. Jeśli zależy Ci na lepszej jakość tekstu, oraz możliwości przeszukiwania Internetu na bieżąco, dobrym rozwiązaniem są projekty w Chat GPT oraz Groku. Możesz tam wrzucić kilkanaście/kilkadziesiąt plików, i każdy wątek w projekcie ma dostęp do tych danych.
Projektów można też używać do przypinania ważniejszych wątków.
Streszczanie długich dokumentów, automatyczne tworzenie spisu treści, rozmawianie z książkami.
Częsty temat: szukasz rozwiązania jakiegoś problemu i zastanawiasz się, która z kilkunastu książek jest lepsza? Za pomocą AI możesz łatwo wyszukać użyteczne informacje. Działa to dużo lepiej niż mechaniczne wyszukiwanie fraz kluczowych; za pomocą jednego zapytania możesz znaleźć wiele fragmentów z danej książki.
Możesz też wrzucić PDF do ChatGPT i uzyskać streszczenie.
Korekta i skracanie tekstu.
Kolejne, dość bezpieczne zastosowanie AI, choć tu już trzeba uważać, przeklejenia fragmentu „chat GPT napisał” może nastawić odbiorcę negatywnie do całego tekstu, mimo że wcześniej napisaliśmy wszystko ręcznie, a AI tylko poprawiało błędy i stylistkę — podobnie jest z długimi pauzami. Zwykła komenda typu: „Popraw ten tekst,” potrafi działać cuda. Czasami dobrze jest dodać : ”popraw błędy, nie zmieniaj treści i myśli”, kiedy Chat GPT zmienia zbyt wiele.
Polecam robić korektę fragment po fragmencie, wtedy przy okazji zapamiętujemy dodatkowe rzeczy, dodatkowo mamy większą kontrolę nad stylem, jeśli korekta nas nie zadowala, można prośbę powtórzyć, dodając poprawki. Komendy: popraw tekst” nie trzeba wklejać za każdym razem, wątek pamięta o co w nim chodzi.
Bardzo użyteczny w korekcie jest Claude.ai, często działa lepiej niż Chat GPT czy Gemini. Dobre efekty daje w języku polskim również Bielik.ai.
Po poprawkach robionych przez model językowy, zawsze dobrze jest dodać parę poprawek ręcznie.
Skracanie tekstu:
Pisanie zwięźle też może sprawiać problemy, zwłaszcza gdy zależy nam na przekazaniu konkretnych myśli. I tu modele językowe bardzo dobrze się sprawdzają. Za pomocą AI można też wydłużać fragmenty tekstów, co jest czasami użyteczne np. w Marketingu (czasem liczy się optyczna długość tekstu, i proporcja między tematami) choć na ogół w nauce to nie ma większego zastosowania.
Pomoc w trudniejszych zdaniach.
Czasami, zwłaszcza przy bardziej złożonych tekstach, można mieć problem z sformułowaniem jakiegoś zdania. W takim przypadku napisanie takiej frazy na szybko, i poproszenie model o poprawę, znacząco przyśpiesza pracę.
Vibecoding, Websrcaping, i Arkusze kalkulacyjne
Zacznijmy od AI jako wsparcia w tworzeniu formuł w Excelu. Za pomocą sztucznej inteligencji możesz w prosty sposób budować złożone tabele, na przykład do liczenia wynagrodzeń (z uwzględnieniem różnych składek, czyli tzw. superbrutto), albo tworzyć rozmaite kalkulatory cen. Wiele rzeczy da się znaleźć w Internecie, ale nauka formuł i ciągłe szukanie odpowiedzi na pytanie „dlaczego to nie działa” potrafiły kiedyś zajmować długie godziny. Dzięki AI możesz robić takie rzeczy od zera, nawet bez znajomości arkuszy.
Jeśli coś nie działa, wystarczy wkleić formułę do chatu; możesz też wkleić zrzut ekranu albo całą tabelę i po prostu zapytać o przyczynę problemu. Pamiętam, że kiedyś odkrycie, że „;” i „:” działają w formułach inaczej w zależności od ustawień języka, zajęło mi dwie godziny. Gdyby wtedy istniał ChatGPT, zajęłoby to najwyżej kilka sekund.
Umiejętności programistyczne przydają się nie tylko przy tworzeniu aplikacji i dużych systemów. Kodowanie jest równie pomocne przy prostych skryptach i przyspieszaniu codziennej pracy. Z pomocą AI możesz łatwo napisać kod w Pythonie, który w kilka sekund pozwoli na przykład pobrać kilkaset artykułów z Wikipedii albo listę miejsc z Google Maps.
Super schowek (windows+V)
Praca z AI w dużej mierze polega na kopiowaniu treści. Skrót Windows + V daje dostęp do historii schowka. Dzięki temu można wklejać wiele elementów bez konieczności ciągłego nadpisywania ostatniego kopiowania. Jeśli przypadkiem skopiujesz dodatkowy fragment, nie musisz się cofać, ponownie zaznaczać i kopiować; wystarczy wybrać odpowiedni element z listy.
Dodatkowo częściej używane teksty, na przykład prompty, możesz po prostu przypiąć w schowku i mieć je zawsze pod ręką.
Canva (i tryb Whiteboard).
W przypadku projektów część moich dłuższych tekstów powstaje dzięki wielu zapytaniom kierowanym do modelu językowego. Rozwijam ten temat w dalszej części, bo uważam, że istnieje wyraźna różnica między napisaniem tekstu za pomocą jednego promptu a sytuacją, w której przez cztery godziny wykonuje się pracę, która bez AI zajęłaby szesnaście godzin.
Z każdego zapytania wybieram najlepsze fragmenty, usuwam rzeczy zbędne, a na tej podstawie formułuję kolejne pytania. Następnie składam wszystko w jedną całość; czasami ręcznie, czasami z pomocą AI.
Whiteboard w Canvie jest wygodnym narzędziem do przechowywania wielu zapytań w uporządkowany sposób. Podobne tematy mogą leżeć obok siebie; dodatkowo trafiają tam tylko te wyniki, z których jestem zadowolony.
Mapy myśli są również przydatne w ogólnej pracy koncepcyjnej, ale to temat na osobny artykuł.
Zwykły folder (na pdf), i dokument tekstowy na artykuły (Ai dump).
Często przy robieniu researchu trafia się więcej treści, niż jestem w stanie przeczytać w danym momencie. Kiedyś zapisywałem zakładki w przeglądarce, żeby łatwiej wracać do konkretnych tematów, albo po prostu notowałem linki; nie było to jednak szczególnie wygodne rozwiązanie. Zdolność AI do przetwarzania dużych ilości tekstu działa na mnie wręcz magicznie.
Czasami podczas researchu natrafiam na pliki PDF. W takim przypadku tworzę po prostu osobny folder, a potem wrzucam te pliki do projektów w ChatGPT. Zapisanie PDF-a zajmuje dosłownie kilka sekund; jeśli dodatkowo nadaję mu sensowną nazwę, trwa to kilkanaście sekund.
Podobnie jest z artykułami. Czasem tworzę dokument w Wordzie i wklejam do niego dużą liczbę tekstów, z których później wyciągam potrzebną wiedzę. W podobny sposób korzystam z OneNote. Z założenia nie trzymam tam własnych tekstów ani przemyślanych notatek; cała aplikacja służy mi wyłącznie jako miejsce do wrzucania skopiowanych treści.
Papierowe notatki
Tu wchodzimy w obszar ogólnych zasad, papierowe notatki mogą być po prostu zwykłym narzędziem koncepcyjnym. Mózg działa inaczej, gdy nie korzysta z technologii. Pisanie tekstu ręcznie sprawia, że więcej z niego zapamiętujemy. Nie są to jedynie „duchowo-medytacyjne hasełka”.
Dobrym przykładem są animacje 3D. Wiele z nich, w tym kultowe „Auta” Disneya, miało swój początek na kartce papieru, gdzie każda scena była rozrysowana na moodboardzie. Ołówek i papier wciąż wygrywają z Photoshopem, mimo że teoretycznie w programie graficznym da się to zrobić szybciej.
Zagrożenia. Po prostu sprawdzaj co AI pisze, oraz napisz w jakim stopniu korzystałeś z AI.
To, że wrzucenie treści zadania do ChatGPT, poproszenie o napisanie odpowiedzi i przedstawienie tego jako własnej pracy na zaliczenie jest głupie, niemoralne itd., jest oczywiste, i nie widzę sensu się nad tym doktoryzować. Podobnie jest z halucynacjami AI. Treści, które AI wygeneruje, trzeba po prostu weryfikować i sprawdzać, a krytyczne myślenie jest w cenie.
Przydatną wskazówki przyśpieszające pracę:
- Pytanie się czy to na pewno prawdą
- Można też wrzucić to co model językowy napisał do innego wątku, z pytaniem o ocenę
- Czasem dobrze jest wrzucić tekst do innego modelu.
Na koniec zawsze trzeba to sprawdzić ręcznie.
Pokaż proces, i napisz jak używałaś AI w swojej pracy.
Opisywanie tego w jakim stopniu użyłaś AI, jest bardzo uczciwym i zdrowym podejściem. Jest to nowa rzecz wynikająca z faktu istnienia modeli językowych, i nie jest ona tak oczywista.
Jak opisywać użycie sztucznej inteligencji na studiach?
Zawsze ujawniaj fakt korzystania z AI
Jeśli w trakcie przygotowywania pracy korzystałeś z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, należy to jasno zaznaczyć. Wskazuj, że AI było używane jako narzędzie pomocnicze, oraz określ zakres tego użycia (np. korekta językowa, porządkowanie struktury tekstu, streszczanie materiałów).
Sprawdź regulacje obowiązujące na Twojej uczelni
Uczelnie i wydziały mogą wprowadzać własne zasady dotyczące korzystania z AI, w tym obowiązek zgłoszenia jej użycia promotorowi lub dołączenia osobnego oświadczenia. Zawsze należy stosować się do lokalnych wytycznych.
Precyzyjnie opisz sposób użycia narzędzia
Unikaj ogólników. Zamiast pisać, że „korzystano z AI”, lepiej wskazać, do jakich konkretnych zadań było ono wykorzystywane oraz które decyzje pozostały w pełni po stronie autora pracy.
Nie traktuj AI jako autora ani współautora
Narzędzia sztucznej inteligencji nie mogą być wskazywane jako autorzy pracy. Odpowiedzialność za treść, wnioski i interpretację wyników zawsze spoczywa na autorze, niezależnie od stopnia wsparcia technologicznego.
Nie opieraj argumentów merytorycznych na treściach wygenerowanych przez AI
Odpowiedzi generowane przez modele językowe nie są źródłami naukowymi. Każde twierdzenie faktograficzne powinno mieć oparcie w rzetelnej literaturze, aktach prawnych lub danych empirycznych.
Sprawdzaj wszystkie informacje i cytowania
Treści generowane przez AI mogą zawierać błędy, uproszczenia lub fikcyjne odwołania bibliograficzne. Każdy fragment wykorzystany w pracy powinien zostać zweryfikowany w niezależnych, wiarygodnych źródłach.
Cytuj narzędzia AI tylko wtedy, gdy jest to uzasadnione
Jeśli użycie AI miało realny wpływ na kształt tekstu, można je wskazać zgodnie z zasadami danego stylu cytowania, podając nazwę narzędzia, wersję oraz datę użycia. Nie zastępuje to jednak klasycznego cytowania literatury naukowej.
To ma zastosowanie głównie gdy podaje się powszechnie znane fakty, pełniące funkcję dostarczania kontekstu przy głównych myślach.
Cytuj narzędzia AI zgodnie z zasadami cytowania stylu
Dla popularnych stylów cytowania (np. APA, czyli American Psychological Association) istnieją szczegółowe wskazówki jak odnieść się do narzędzi takich jak ChatGPT:
- w APA cytuj narzędzie jako autora (np. OpenAI, 2024. ChatGPT (wersja)), podaj wersję modelu i ewentualny URL, jeśli dostępny.
Usuń ?utm_source=chatgpt.com z linku
Chat GPT dodaje informacje o tym że dany w dany link dostarczył Chat GPT. Po przeczytaniu źródła, dobrze jest ten znacznik usunąć.
Zachowuj pełną kontrolę nad ostateczną treścią pracy
Autor powinien samodzielnie redagować tekst końcowy, podejmować decyzje dotyczące struktury oraz odpowiadać za logiczną spójność i sens merytoryczny całości.
Ogólne wskazówki i inspiracje, jak uczyć się lepszego korzystania z AI
W tym fragmencie podaje parę sposobów na lepsze poznanie modeli językowych. Cześć z tych wskazówek nie ma zastosowania bezpośrednio przy wykonywaniu zadań do szkoły/na studia, są to po prostu rożne sposoby testowania modeli językowych.
Argumentacja i dyskusja (z ludźmi)
Podczas budowania argumentacji przy pomocy AI można się wiele nauczyć. Oczywiście samo pisanie: „jesteś zwolennikiem X. To argument osoby Y. Napisz odpowiedź” nie ma większego sensu. Ale już pytanie o dane czy o inne punkty zaczepienia ma duży sens. Przykładowo, jeśli ktoś powołuje się na jakąś książkę, możesz łatwo wyszukać odpowiednie rozdziały. Jeśli ktoś podaje konkretny przykład historyczny, ChatGPT może podać listę pomysłów na podważenie tego. Ostatecznie każdy pomysł należy samemu zweryfikować, a potem rozwinąć.
Można się tego uczyć, kłócąc się z różnymi ludźmi w internecie, można też uczestniczyć w debatach „na żywo”, gdzie każdy ma dostęp do ChatGPT.
Podejrzewam, że zadania typu: „zbuduj argumentację na dany temat” to dość dobry typ zadań w erze ChatGPT, i dość łatwo jest stworzyć zadanie, którego nie da się zrobić w parę sekund z modelem językowym.
Wcześniej mogłeś przeczytać że: Nie opieraj argumentów merytorycznych na treściach wygenerowanych przez AI. Nic jednak nie stoi na przeszkodzie, żeby model językowy pomógł Ci zbudować argumentacje, zwłaszcza w sytuacji gdy większość argumentacji jesteś w stanie zbudować samodzielnie.
Poza tym taką argumentacje można budować nie tylko na tematy związane z studiami.
„You have a key in your hand. All you need to find, is the lock”.
Ciekawość to pierwszy krok do poznania. Czy jakoś tak. Uważam, że ciekawość będzie bardzo cenną umiejętnością XXI wieku. Dzięki niej można w prosty sposób uczyć się krytycznego myślenia oraz działania sztucznej inteligencji.
Zastanawiałaś się może, dlaczego broń palna rozwinęła się w Europie? W końcu proch powstał w Chinach, do Europy przeszedł przez świat islamski oraz najazdy Mongołów. Turkowie użyli armat do zdobycia Konstantynopola. Długo myślałem, że broń palna powstała w Europie, tymczasem okazuje się, że zarówno armaty, jak i palną broń ręczną wynaleziono po raz pierwszy w Chinach. Choć w Europie wynaleziono to równolegle.
Polecam więc zadać pytanie: Czemu ani Chiny, ani islam nie rozwinęły broni palnej?
Inne ciekawe pytania to np. najstarszy budynek w okolicy czy najstarsze ślady człowieka na osiedlu. Zdziwisz się, ile śladów osadnictwa neolitycznego znaleziono w odległości 2 km od miejsca, gdzie się znajdujesz.
Oczywiście ciekawostek można szukać w innych dziedzinach, np.: jak „wygląda realność” stworzenia przez ludzkość czarnej dziury, która umieszczona we wnętrzu Ziemi, wchłonęłaby ją? W jaki sposób można w mieszkaniu rozpuścić kurczaka ważącego 78 kg?
Wiele inspiracji znajdziesz w serii książek: “Dlaczego pingwinom nie zamarzają stopy”. Jest to zbiór odpowiedzi na pytania pochodzące z popularnej rubryki „The Last Word” w brytyjskim magazynie naukowym New Scientist.
“It’s good. So good, it scratched that part of my mind. The part that doesn’t allow good to exist without a condition.” AI przy weryfikacji mitów.
Modele językowe działają tu jak Google na sterydach. Wiele mitów i miejskich legend od lat można było po prostu googlować. Natomiast robienie tego w ChatGPT jest szybsze i po prostu ciekawsze. Gdy sprawdzałem w internecie, czy marchewki naprawdę dobrze działają na wzrok, znajdowałem głównie artykuły mówiące, że tak, co w sumie jest prawdą, ponieważ warzywa ogólnie są zdrowe. Natomiast okazuje się, że cudowny wpływ marchewek na wzrok to trochę mit. Nie spodziewałem się, że gdy spytam się o to w ChatGPT, w odpowiedzi znajdzie się fraza: „W czasie II wojny światowej”…
Jail breaking, czyli omijanie blokad I zabezpieczeń, to bardzo dobre ćwiczenie.
Czasami domyślne blokady modeli są zbyt wrażliwe, każdy chyba natknął się na odmowę odpowiedzi przy całkowicie bezpiecznej prośbie. Samo omijanie blokad pozwala lepiej zrozumieć działanie modeli językowych. W przypadku zwykłych tekstów nie da się łatwo ocenić skuteczności promptów, natomiast ocena tego, czy odpowiedź AI była lepsza, jest dość płynna i subiektywna.
W przypadku omijania blokad kwestia jest jasna. Jeśli AI nie chciało czegoś napisać, a po zastosowaniu odpowiedniego promptu udało się uzyskać odpowiedź, to mamy potwierdzenie skuteczności naszych działań.
Jeśli boisz się bana w ChatGPT, to poza tym, że już jesteś niewolnikiem, możesz uczyć się jailbreakowania w całkowicie bezpieczny i legalny sposób, np. na stronie gandalf.ai. I tak, da się w ChatGPT dostać bana.
Wpływ sztucznej inteligencji na ludzką pamięć, i cel ludzkiej pamięci.
Internet zmienił to, w jaki sposób używamy pamięci i po co się uczymy. Wiele rzeczy można znaleźć w parę sekund, opłaca się więc pamiętać same hasła, frazy kluczowe i sposoby dojścia do danej wiedzy. Takie informacje zajmują mniej miejsca, więc można się ich nauczyć szybciej i więcej. Jest to dużo szybsze niż szukanie informacji w książce, dodatkowo do wiedzy z internetu mamy dostęp praktycznie z każdego miejsca na ziemi.
Pojawił się tu oczywisty problem: czasami nie ma czasu na googlowanie i trzeba mieć wiedzę w głowie. A tu internet rozleniwia i sprawia, że zapamiętywanie konkretnych informacji (dokładnie, a nie tylko ogólnego hasła) jest dla wielu ludzi coraz trudniejsze.
W przypadku AI jest podobnie. Obecnie nie musimy znać konkretnych fraz kluczowych, można dany temat opisać Chatowi. Jeśli nie pamiętasz tytułu filmu, możesz go po prostu opisać, a AI w 90% przypadków znajdzie odpowiedź. Co jest w sumie fajną opcją, bo dzięki temu udało mi się znaleźć tytuły filmów, które oglądałem kilkanaście lat temu i których tytułów już zapomniałem. Poza tym AI ogólnie znacząco przyśpiesza wyszukiwanie treści.
Wnioski: Dobrze jest się nauczyć wykorzystywać fakt, że tam gdzie mamy trochę czasu, AI znacząco rozszerza nasze możliwości (podobnie jak to robił internet). Możesz więc szybciej przystępować do nowych zadań (tam gdzie nie ma ryzyka, że coś popsujesz) bez konieczności wcześniejszej nauki i zapamiętywania treści, i łatwiejsze jest uczenie się poprzez działanie.
Z drugiej strony trzeba świadomie uczyć się rzeczy na pamięć, bo ta umiejętność też jest bardzo przydatna.
