<\/p>
W udost\u0119pnionym przez OpenAI zbiorze prac matematycznych<\/mark><\/a> znajduje si\u0119 obecnie 719 tekst\u00f3w przygotowanych przez wewn\u0119trzny model firmy. OpenAI zastrzega, \u017ce przedstawione w nich wyniki s\u0105 na r\u00f3\u017cnych etapach weryfikacji, a niekt\u00f3re mog\u0105 zawiera\u0107 b\u0142\u0119dy.<\/p> W aktualizacji z 7 pa\u017adziernika 2026 roku<\/mark><\/a> firma poinformowa\u0142a o wycofaniu trzech prac. W jednym z dowod\u00f3w znaleziono b\u0142\u0105d znaku. Na tym samym rozumowaniu opiera\u0142y si\u0119 dwie kolejne prace, dlatego trzeba by\u0142o wycofa\u0107 wszystkie trzy. Czterna\u015bcie innych tekst\u00f3w poprawiono, mi\u0119dzy innymi usuwaj\u0105c b\u0142\u0119dy w dowodach i doprecyzowuj\u0105c za\u0142o\u017cenia.<\/p> Poprawianie i wycofywanie prac s\u0105 cz\u0119\u015bci\u0105 pracy naukowej. W opisanym przypadku kontrola zadzia\u0142a\u0142a: b\u0142\u0119dy wykryto, a firma zareagowa\u0142a. Z liczby poprawek nie mo\u017cna jednak wywnioskowa\u0107, czy sprawdzanie ca\u0142ego zbioru przebiega dostatecznie szybko ani ile pracy jeszcze pozosta\u0142o.<\/p> Udost\u0119pnione teksty mog\u0105 zawiera\u0107 warto\u015bciowe pomys\u0142y, ale ich wykorzystanie wymaga oceny dowod\u00f3w, za\u0142o\u017ce\u0144 i zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy poszczeg\u00f3lnymi wynikami. To prowadzi do praktycznego pytania: jak zorganizowa\u0107 tak\u0105 ocen\u0119, gdy AI pozwala przygotowywa\u0107 coraz wi\u0119cej propozycji?<\/p> Obci\u0105\u017cenie zwi\u0105zane ze sprawdzaniem wynik\u00f3w opisuj\u0105 Alex Imas z Google DeepMind i James Manyika z Google w eseju opublikowanym 8 pa\u017adziernika na stronie DeepMind Institute<\/mark><\/a>. Odwo\u0142uj\u0105 si\u0119 do badania \u201eAI in Science: Early Insights\u201d<\/mark><\/a>, przygotowanego przez zespo\u0142y Google, Google DeepMind i MIT FutureTech.<\/p> Jego cz\u0119\u015bci\u0105 by\u0142a ankieta przeprowadzona latem 2026 roku w\u015br\u00f3d 637 naukowc\u00f3w z USA i Wielkiej Brytanii. \u015arednia deklarowana oszcz\u0119dno\u015b\u0107 czasu dzi\u0119ki AI wynios\u0142a 6,9 godziny tygodniowo. Autorzy okre\u015blaj\u0105 t\u0119 warto\u015b\u0107 jako oszcz\u0119dno\u015b\u0107 netto.<\/p> Osobne pytanie dotyczy\u0142o sprawdzania wynik\u00f3w. Oko\u0142o 46 proc. os\u00f3b oszcz\u0119dzaj\u0105cych czas dzi\u0119ki AI zadeklarowa\u0142o, \u017ce ponad jedn\u0105 czwart\u0105 czasu zyskanego przy tworzeniu tekst\u00f3w, kodu lub hipotez przeznacza na weryfikacj\u0119 i poprawki. To informacja o nak\u0142adzie pracy przy kontroli. Nie nale\u017cy jednak wykorzystywa\u0107 tej odpowiedzi do ponownego pomniejszania podanego bilansu netto.<\/p> Oko\u0142o 41 proc. badanych odpowiedzia\u0142o te\u017c, \u017ce ma wi\u0119cej niesprawdzonych hipotez ni\u017c trzy lata wcze\u015bniej. To deklaracje uczestnik\u00f3w, a pr\u00f3ba nie jest reprezentatywna dla ca\u0142ej spo\u0142eczno\u015bci naukowej. Wyniki sygnalizuj\u0105 problem, ale nie dowodz\u0105, \u017ce AI powszechnie powoduje zaleg\u0142o\u015bci w badaniach.<\/p> Jak mog\u0142oby dochodzi\u0107 do takich zaleg\u0142o\u015bci? Je\u015bli AI wska\u017ce wiele nowych substancji o potencjalnie przydatnych w\u0142a\u015bciwo\u015bciach, naukowcy musz\u0105 zdecydowa\u0107, kt\u00f3re z nich warto zbada\u0107. Nast\u0119pnie trzeba je wytworzy\u0107 w laboratorium i przeprowadzi\u0107 pomiary. Wygenerowanie d\u0142u\u017cszej listy propozycji nie zwi\u0119ksza liczby dost\u0119pnych stanowisk laboratoryjnych ani czasu pracy aparatury.<\/p> Warto przy tym rozr\u00f3\u017cni\u0107 dwa zadania. Jednym jest wykrywanie pomy\u0142ek modelu. Drugim jest sprawdzenie, czy zaproponowana hipoteza znajduje potwierdzenie w eksperymencie. Nawet poprawnie wykonane obliczenia nie zast\u0119puj\u0105 takiego badania. Dok\u0142adniejsza AI mo\u017ce wi\u0119c pope\u0142nia\u0107 mniej b\u0142\u0119d\u00f3w, a zarazem proponowa\u0107 wi\u0119cej rozwi\u0105za\u0144, kt\u00f3re wymagaj\u0105 czasoch\u0142onnych test\u00f3w.<\/p> Gdy oceniamy wydajno\u015b\u0107 AI, \u0142atwo pomyli\u0107 otrzymanie gotowej odpowiedzi z zako\u0144czeniem zadania. Dokument mo\u017ce mie\u0107 przejrzysty uk\u0142ad, poprawny j\u0119zyk i przekonuj\u0105ce wnioski. Osoba, kt\u00f3ra ma go zatwierdzi\u0107, musi jednak ustali\u0107, czy mo\u017cna na tych wnioskach polega\u0107.<\/p> W analizie rynku trzeba sprawdzi\u0107 cho\u0107by to, czy zestawione dane dotycz\u0105 tych samych okres\u00f3w i por\u00f3wnywalnych produkt\u00f3w. Przy ocenie rekomendacji dla zarz\u0105du nale\u017cy ustali\u0107, czy uwzgl\u0119dniono sytuacj\u0119 konkretnej firmy. Z kolei programista przegl\u0105daj\u0105cy kod musi oceni\u0107 jego dzia\u0142anie tak\u017ce w mniej typowych sytuacjach, kt\u00f3rych nie obejmuj\u0105 podstawowe testy.<\/p> Poprawno\u015b\u0107 to przy tym dopiero pocz\u0105tek. Analiza mo\u017ce zawiera\u0107 rzetelne dane, ale pomija\u0107 kwesti\u0119 najwa\u017cniejsz\u0105 dla podejmowanej decyzji. Program mo\u017ce dzia\u0142a\u0107, lecz by\u0107 trudny i kosztowny w utrzymaniu. Sprawdzaj\u0105cy musi wi\u0119c oceni\u0107 tak\u017ce przydatno\u015b\u0107 rozwi\u0105zania i konsekwencje jego zastosowania.<\/p> Je\u017celi firma mierzy wy\u0142\u0105cznie czas przygotowania pierwszej wersji, pomija t\u0119 cz\u0119\u015b\u0107 pracy. Do pe\u0142nego rachunku trzeba wliczy\u0107 poprawki, konsultacje i zatwierdzenie dokumentu. Dopiero wtedy mo\u017cna oceni\u0107, ile czasu zaoszcz\u0119dzi\u0142 ca\u0142y zesp\u00f3\u0142.<\/p> Wyobra\u017amy sobie dzia\u0142, w kt\u00f3rym kilka os\u00f3b przygotowuje analizy, a jedna odpowiada za ich zatwierdzanie. Dzi\u0119ki AI autorzy mog\u0105 dostarcza\u0107 wi\u0119cej opracowa\u0144. Je\u015bli wszystkie trafiaj\u0105 do tej samej osoby, przybywa jej pracy, nawet gdy jako\u015b\u0107 poszczeg\u00f3lnych dokument\u00f3w pozostaje bez zmian.<\/p> Dla autora wys\u0142anie analizy mo\u017ce oznacza\u0107 zako\u0144czenie zadania. Dla prze\u0142o\u017conego jej otrzymanie jest pocz\u0105tkiem kolejnego.<\/p> Ten sam mechanizm mo\u017ce dotyczy\u0107 redaktora otrzymuj\u0105cego wi\u0119cej tekst\u00f3w, programisty przegl\u0105daj\u0105cego kod koleg\u00f3w czy kierownika oceniaj\u0105cego oferty. Oszcz\u0119dno\u015b\u0107 czasu po stronie autor\u00f3w mo\u017ce oznacza\u0107 dodatkow\u0105 prac\u0119 dla odbiorcy, szczeg\u00f3lnie wtedy, gdy autorzy przesy\u0142aj\u0105 wszystkie wygenerowane wersje i pozostawiaj\u0105 mu wyb\u00f3r najlepszej. O tym, czy zyskuje ca\u0142y zesp\u00f3\u0142, decyduje r\u00f3wnie\u017c czas potrzebny na t\u0119 ocen\u0119.<\/p> Obci\u0105\u017cenie mo\u017ce wzrosn\u0105\u0107 tak\u017ce bez zwi\u0119kszania liczby dokument\u00f3w. Wystarczy, \u017ce ka\u017cdy z nich b\u0119dzie d\u0142u\u017cszy. AI u\u0142atwia dodawanie uzasadnie\u0144, zestawie\u0144 i alternatywnych scenariuszy. Odbiorca nadal musi je przeczyta\u0107 i ustali\u0107, czy wnosz\u0105 co\u015b do sprawy.<\/p> Przy rosn\u0105cej liczbie zada\u0144 osoba odpowiedzialna za jako\u015b\u0107 potrzebuje wi\u0119cej czasu albo pomocy. Je\u015bli terminy pozostaj\u0105 bez zmian i nikt nie przejmuje cz\u0119\u015bci jej obowi\u0105zk\u00f3w, pojawia si\u0119 presja, \u017ceby sprawdza\u0107 mniej dok\u0142adnie. Starannie napisany dokument mo\u017ce wtedy zosta\u0107 oceniony zbyt pobie\u017cnie, bo na pierwszy rzut oka nie daje powod\u00f3w do niepokoju.<\/p> Wiele zale\u017cy od tego, w jakiej formie autor przekazuje swoj\u0105 prac\u0119 dalej. Mo\u017ce wykorzysta\u0107 AI do wskazania niesp\u00f3jno\u015bci i zb\u0119dnych fragment\u00f3w, ale takiego przegl\u0105du nie nale\u017cy traktowa\u0107 jako potwierdzenia prawdziwo\u015bci danych. Nadal trzeba si\u0119gn\u0105\u0107 do \u017ar\u00f3de\u0142, sprawdzi\u0107 obliczenia lub przeprowadzi\u0107 odpowiednie testy. Autor powinien te\u017c sam wybra\u0107 propozycje warte dalszej oceny. Tak przygotowane opracowanie \u0142atwiej sprawdzi\u0107.<\/p> Warto zatem ustali\u0107, kt\u00f3re propozycje rzeczywi\u015bcie wymagaj\u0105 dalszej oceny. \u0141atwo\u015b\u0107 ich generowania nie jest powodem, by ka\u017cd\u0105 przesy\u0142a\u0107 do prze\u0142o\u017conego. Bez wst\u0119pnej selekcji b\u0119dzie przybywa\u0107 pomys\u0142\u00f3w, na kt\u00f3rych rozpatrzenie nikt nie znajdzie czasu.<\/p> Autor rekomendacji powinien wskaza\u0107, na czym j\u0105 opar\u0142, co ju\u017c sprawdzi\u0142 i jakie w\u0105tpliwo\u015bci pozosta\u0142y. Osoba zatwierdzaj\u0105ca musi te\u017c wiedzie\u0107, czego si\u0119 od niej oczekuje: oceny danych, wyboru wariantu czy zgody na konkretne dzia\u0142anie. Dzi\u0119ki temu nie musi odtwarza\u0107 ca\u0142ego toku pracy autora.<\/p> Cz\u0119\u015b\u0107 kontroli mo\u017cna zautomatyzowa\u0107. Program mo\u017ce przeliczy\u0107 sumy, sprawdzi\u0107 kompletno\u015b\u0107 danych lub uruchomi\u0107 testy kodu. Takie rozwi\u0105zania warto wdra\u017ca\u0107 razem z narz\u0119dziami, kt\u00f3re przygotowuj\u0105 dokumenty i pisz\u0105 oprogramowanie. Trzeba jednak zna\u0107 zakres dzia\u0142ania program\u00f3w kontrolnych. Poprawnie zsumowana tabela nadal mo\u017ce zawiera\u0107 dane, kt\u00f3re nie nadaj\u0105 si\u0119 do por\u00f3wnania.<\/p> Dok\u0142adno\u015b\u0107 kontroli powinna r\u00f3wnie\u017c zale\u017ce\u0107 od skutk\u00f3w ewentualnego b\u0142\u0119du. Robocza propozycja tytu\u0142u wymaga mniej uwagi ni\u017c analiza, na podstawie kt\u00f3rej firma ma wyda\u0107 du\u017c\u0105 kwot\u0119. R\u00f3wnie szczeg\u00f3\u0142owy przegl\u0105d wszystkich propozycji mo\u017ce niepotrzebnie wyd\u0142u\u017ca\u0107 prac\u0119. Pobie\u017cne zatwierdzanie ka\u017cdego dokumentu zwi\u0119ksza z kolei ryzyko b\u0142\u0119dnych decyzji.<\/p> Przyk\u0142ad OpenAI pokazuje znaczenie sprawdzania wynik\u00f3w: wykrycie jednego b\u0142\u0119du pozwoli\u0142o zakwestionowa\u0107 tak\u017ce prace, kt\u00f3re korzysta\u0142y z tego samego rozumowania. Nie daje jednak odpowiedzi na pytanie, jak szybko mo\u017cna zweryfikowa\u0107 ca\u0142y zbi\u00f3r. W firmie podobn\u0105 kwesti\u0119 trzeba rozstrzygn\u0105\u0107, planuj\u0105c prac\u0119 zespo\u0142u: kto oceni nowe propozycje, w jakim zakresie i kiedy.<\/p> Firma, kt\u00f3ra dzi\u0119ki AI przygotowuje dwa razy wi\u0119cej analiz, powinna wi\u0119c sprawdzi\u0107, co z tego wynika. Czy szybciej podejmuje trafne decyzje? Czy sprawniej ko\u0144czy projekty? Je\u017celi przyby\u0142o tylko dokument\u00f3w czekaj\u0105cych na akceptacj\u0119, trudno uzna\u0107 to za wzrost wydajno\u015bci ca\u0142ego zespo\u0142u.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Sztuczna inteligencja pozwala szybciej przygotowywa\u0107 analizy, proponowa\u0107 rozwi\u0105zania i pisa\u0107 prace naukowe. Kto\u015b musi jednak oceni\u0107 ich poprawno\u015b\u0107 i przydatno\u015b\u0107. Czy osoby odpowiedzialne za sprawdzanie tej pracy nad\u0105\u017c\u0105 za rosn\u0105c\u0105 liczb\u0105 wynik\u00f3w? I gdzie w tej sytuacji s\u0105 korzy\u015bci z przyspieszenia?<\/p>\n","protected":false},"author":465,"featured_media":20524,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"rank_math_lock_modified_date":false,"footnotes":""},"categories":[780,758],"tags":[],"popular":[],"difficulty-level":[],"ppma_author":[892],"class_list":["post-20523","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-redakcja-poleca","category-biznes"],"acf":[],"authors":[{"term_id":892,"user_id":465,"is_guest":0,"slug":"kmironczuk","display_name":"Krzysztof Miro\u0144czuk","avatar_url":{"url":"https:\/\/haimagazine.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/awatar-2.png","url2x":"https:\/\/haimagazine.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/awatar-2.png"},"first_name":"Krzysztof","last_name":"Miro\u0144czuk","user_url":"","job_title":"","description":"Od lat zajmuj\u0119 si\u0119 nowymi technologiami w biznesie, edukacji i codziennym \u017cyciu. W centrum mojej uwagi pozostaje cz\u0142owiek \u2013 i to, by technologia wyr\u00f3wnywa\u0142a szanse, zamiast tworzy\u0107 bariery."}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20523","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/465"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=20523"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20523\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":20529,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20523\/revisions\/20529"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/20524"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20523"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20523"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20523"},{"taxonomy":"popular","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/popular?post=20523"},{"taxonomy":"difficulty-level","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/difficulty-level?post=20523"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/ppma_author?post=20523"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Pomys\u0142\u00f3w przybywa<\/strong><\/h4>
Sprawdzenie te\u017c jest prac\u0105<\/strong><\/h4>
Kto ma to wszystko zrobi\u0107?<\/strong><\/h4>
Jak zorganizowa\u0107 sprawdzanie<\/strong><\/h4>