{"id":9122,"date":"2025-03-31T10:00:00","date_gmt":"2025-03-31T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/haimagazine.com\/?p=9122"},"modified":"2025-07-10T15:54:57","modified_gmt":"2025-07-10T13:54:57","slug":"pulapki-wdrozen-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/hai-magazine\/numer-4\/pulapki-wdrozen-ai\/","title":{"rendered":"\ud83d\udd12 Pu\u0142apki wdro\u017ce\u0144 AI"},"content":{"rendered":"<p>Historia zna ju\u017c przypadki niefortunnych implementacji AI. Chatboty sk\u0142ada\u0142y klientom nieuprawnione obietnice zni\u017cek, kt\u00f3re ko\u0144czy\u0142y si\u0119 pozwami s\u0105dowymi. Boty, kt\u00f3re zamiast informowa\u0107 klient\u00f3w o statusie ich przesy\u0142ek, popisywa\u0142y si\u0119 umiej\u0119tno\u015bci\u0105 pisania haiku. Rozwi\u0105zania oparte na du\u017cych modelach j\u0119zykowych, kt\u00f3re kierowa\u0142y wyzwiska w stron\u0119 u\u017cytkownik\u00f3w. Te g\u0142o\u015bne przypadki stanowi\u0105 jedynie wierzcho\u0142ek g\u00f3ry lodowej.<\/p><p>Znacznie wi\u0119cej projekt\u00f3w AI ponosi pora\u017ck\u0119 w zupe\u0142nie inny spos\u00f3b \u2013 po cichu. Po prostu nigdy nie wychodzi poza faz\u0119 test\u00f3w u\u017cytkownika (UAT). Mowa o inicjatywach osi\u0105gaj\u0105cych poziom, kt\u00f3ry niby jest \u201edosy\u0107 dobry\u201d, jednak nie przekonuje na tyle, by zarz\u0105d zdecydowa\u0142 si\u0119 na wdro\u017cenie produkcyjne. I to w\u0142a\u015bnie te projekty ponosz\u0105, wed\u0142ug mnie, naj- wi\u0119ksze pora\u017cki. Cz\u0119sto prac\u0119 nad nimi rozpoczyna si\u0119 z wielkim entuzjazmem, poch\u0142aniaj\u0105 one znaczne zasoby i miesi\u0105ce pracy programist\u00f3w, a ostatecznie ko\u0144cz\u0105 w zapomnieniu i nie przynosz\u0105 \u017cadnej warto\u015bci biznesowej.<\/p><p>W ci\u0105gu ostatnich dw\u00f3ch lat jako architektka techniczna mia\u0142am okazj\u0119 wspiera\u0107 firmy w realizacji ponad stu projekt\u00f3w, kt\u00f3re wykorzystywa\u0142y sztuczn\u0105 inteligencj\u0119. Na podstawie tych do\u015bwiadcze\u0144 zebra\u0142am kluczowe b\u0142\u0119dy, kt\u00f3rych unikni\u0119cie mo\u017ce zadecydowa\u0107 o sukcesie wdro\u017cenia AI w Twojej organizacji.<\/p><p>Mo\u017ce si\u0119 wydawa\u0107 zaskakuj\u0105ce, \u017ce artyku\u0142 o tak prze\u0142omowej technologii rozpoczynam od rozmowy o jej ograniczeniach. Jednak z perspektywy architektki system\u00f3w uznaj\u0119, \u017ce kluczem do sukcesu jest realistyczne podej\u015bcie. Podobnie jak w klasycznym tr\u00f3jk\u0105cie us\u0142ug (\u201eus\u0142ug\u0119 mo\u017cna wykona\u0107 szybko, tanio, dobrze \u2013 nale\u017cy jedynie wybra\u0107 dwa z wymienionych trzech\u201d), r\u00f3wnie\u017c w projektach AI musimy dokonywa\u0107 pragmatycznych wybor\u00f3w.<\/p><h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Probabilistyczna natura AI<\/strong><\/h4><p>Ka\u017cdy model uczenia maszynowego (ML) mo\u017ce pope\u0142nia\u0107 b\u0142\u0119dy. W klasycznych rozwi\u0105zaniach ML mo\u017cemy cz\u0119sto okre\u015bli\u0107 poziom pewno\u015bci modelu poprzez tzw. confidence score \u2013 na przyk\u0142ad, gdy model stwierdza z 98-procentow\u0105 pewno\u015bci\u0105, \u017ce na zdj\u0119ciu jest chihuahua, a nie muffinka (wygoogluj \u201echihuahua muffin\u201d, je\u015bli nie wiesz, o czym m\u00f3wi\u0119).<\/p><p>W przypadku modeli j\u0119zykowych (LLM) sprawa jest bardziej skomplikowana. Najpopularniejszym rozwi\u0105zaniem jest weryfikacja wynik\u00f3w przy pomocy drugiego modelu LLM lub SLM. Mo\u017cemy wprowadzi\u0107 jednego, a nawet kilku takich walidator\u00f3w, kt\u00f3rzy sprawdz\u0105 dla nas wynik genAI i potwierdz\u0105, \u017ce spe\u0142nia on nasze oczekiwania nie tylko pod wzgl\u0119dem jako\u015bci, ale r\u00f3wnie\u017c cho\u0107by braku uprzedze\u0144 (biases). To podej\u015bcie pozwala znacznie ograniczy\u0107 ryzyko pomy\u0142ki.<\/p><p>Wprowadza jednak dodatkowe wyzwania:<\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li>zwi\u0119ksza liczb\u0119 zapyta\u0144 do modeli, a wi\u0119c zazwyczaj r\u00f3wnie\u017c koszty inferencji,<\/li>\n\n<li>wyd\u0142u\u017ca czas odpowiedzi (latency), co z kolei mo\u017ce pogorszy\u0107 do\u015bwiadczenie u\u017cytkownika, szczeg\u00f3lnie w przypadku chatbot\u00f3w, voicebot\u00f3w i podobnych zastosowa\u0144.<\/li><\/ul><p>Mo\u017cna r\u00f3wnie\u017c pomy\u015ble\u0107 o zastosowaniu podej\u015bcia hybrydowego, \u0142\u0105cz\u0105cego AI z regu\u0142ami. Zw\u0142aszcza wtedy, kiedy uda\u0142o nam si\u0119 stworzy\u0107 co\u015b, co w ogromnej wi\u0119kszo\u015bci po prostu dobrze dzia\u0142a. Wtedy dobrym rozwi\u0105zaniem bywa proste dodanie do interfejsu u\u017cytkownika informacji: \u201eRozmawiasz ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105, kt\u00f3ra mo\u017ce si\u0119 myli\u0107. W razie w\u0105tpliwo\u015bci skontaktuj si\u0119 z info@twojafirma.pl\u201d. To pozwoli zabezpieczy\u0107 si\u0119 przed ostatnim, kilku- procentowym ryzykiem pomy\u0142ki.<\/p><h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Halucynacje \u2013 fakty i mity<\/strong><\/h4><p>Termin \u201ehalucynacje\u201d znamy chyba wszyscy, bo nad- zwyczaj cz\u0119sto pojawia si\u0119 w kontek\u015bcie nieprawid\u0142owych odpowiedzi generowanych przez AI. Jednak prawdziwe halucynacje \u2013 b\u0142\u0119dy wynikaj\u0105ce z natury modelu j\u0119zykowego \u2013 stanowi\u0105 tylko niewielk\u0105 cz\u0119\u015b\u0107 problemu. Znacznie cz\u0119\u015bciej niedoskona\u0142o\u015b\u0107 odpowiedzi wynika z takich czynnik\u00f3w jak:<\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li>niew\u0142a\u015bciwie zaprojektowana architektura rozwi\u0105zania,<\/li>\n\n<li>sprzeczne lub niejasne prompty,<\/li>\n\n<li>\u017ale dobrany kontekst,<\/li>\n\n<li>nieodpowiednie parametry zapytania, np. zbyt wysoka \u201etemperatura\u201d, czyli parametr, kt\u00f3ry kontroluje stopie\u0144 losowo\u015bci generowanych odpowiedzi,<\/li>\n\n<li>niedostateczna jako\u015b\u0107 danych w systemach RAG (Retrieval-Augmented Generation).<\/li><\/ul><p>Ostatni punkt, czyli niedostateczna jako\u015b\u0107 danych w\u0142\u0105czanych do bazy, z kt\u00f3rej ma korzysta\u0107 system AI, zas\u0142uguje na szczeg\u00f3ln\u0105 uwag\u0119. Cz\u0119sto bowiem pr\u00f3bujemy naprawi\u0107&nbsp; problem&nbsp; b\u0142\u0119dnych,&nbsp; sprzecznych&nbsp; i\/lub&nbsp; niedostatecznych &nbsp;danych&nbsp; poprzez manipulacje promptem, podczas gdy lepszym rozwi\u0105zaniem jest zazwyczaj podwy\u017cszenie jako\u015bci danych wej\u015bciowych. I na szcz\u0119\u015bcie mo\u017ce nam w tym pom\u00f3c AI.&nbsp;&nbsp;<\/p><p>Wyobra\u017amy sobie na przyk\u0142ad, \u017ce budujemy dla naszych klient\u00f3w chatbota, kt\u00f3ry ma odpowiada\u0107 na pytania na podstawie naszych \u017ar\u00f3de\u0142 \u2013 warunk\u00f3w oferowanych przez nas us\u0142ug, ich koszt\u00f3w oraz dost\u0119pno\u015bci. Te dokumenty b\u0119d\u0105 si\u0119&nbsp; zmienia\u0142y&nbsp; wraz ze zmianami w naszym portfolio. Mo\u017cemy wi\u0119c stworzy\u0107 aplikacj\u0119, kt\u00f3ra za ka\u017cdym razem,&nbsp; gdy chcemy doda\u0107 nowy dokument, sprawdza jego jako\u015b\u0107. Mo\u017cemy j\u0105 zaimplementowa\u0107 w taki&nbsp; spos\u00f3b, aby weryfikowa\u0142a zar\u00f3wno&nbsp; jako\u015b\u0107 samego nowego dokumentu, kt\u00f3ry chcemy do da\u0107, np. czy plik PDF zosta\u0142 poprawnie sczytany, jak i to, czy nie zawiera sprzecznych informacji w kontek\u015bcie pozosta\u0142ych dokument\u00f3w&nbsp; ju\u017c obecnych w naszej bazie dokument\u00f3w \u017ar\u00f3d\u0142owych. Po wykryciu problem\u00f3w aplikacja postara si\u0119 je&nbsp; naprawi\u0107 i\/lub wy\u015ble ostrze\u017cenie do osoby odpowiedzialnej za ten dokument (czyli w klasycznych konceptach: data governance \u2013 do data stewarda). Aplikacja i odpowiadaj\u0105cy jej proces w znacznym stopniu pozwalaj\u0105 ograniczy\u0107 ryzyko b\u0142\u0119dnych odpowiedzi LLM-\u00f3w, kt\u00f3re wynikaj\u0105 z jako\u015bci danych.<\/p><h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Perfect is the enemy of good<\/strong><\/h4><p>Dobrze zaprojektowany i wdro\u017cony system AI rzadko pope\u0142nia b\u0142\u0119dy. Kluczowe jest jednak okre\u015blenie na pocz\u0105tku projektu, jakie \u201erzadko\u201d jest dla nas wystarczaj\u0105ce. Je\u015bli potrzebujemy 100% dok\u0142adno\u015bci i absolutnej pewno\u015bci, \u017ce system odpowie dok\u0142adnie tak, jak oczekujemy, LLM mo\u017ce po prostu nie by\u0107 najlepszym wyborem.<\/p><p>W wi\u0119kszo\u015bci projekt\u00f3w nie jest to jednak konieczne. Czasem nale\u017cy po prostu zaakceptowa\u0107 drobne r\u00f3\u017cnice stylistyczne czy niewielkie odchylenia od zamierzonego rezultatu. Zamiast wi\u0119c d\u0105\u017cy\u0107 do nieosi\u0105galnej perfekcji, warto ustali\u0107 konkretne, mierzalne cele, na przyk\u0142ad:<\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li>brak halucynacji w kluczowych obszarach oraz minimum 80% relevancy score dla odpowiedzi,<\/li>\n\n<li>skuteczno\u015b\u0107 weryfikowan\u0105 na 30 predefiniowanych przypadkach testowych,<\/li>\n\n<li>testy powtarzane 10-krotnie dla pewno\u015bci wynik\u00f3w.<\/li><\/ul><p>Takie ustalenia pozwalaj\u0105 unikn\u0105\u0107 pu\u0142apki poczucia, \u017ce jeste\u015bmy one prompt away od idealnego rozwi\u0105zania, kt\u00f3re z kolei cz\u0119sto prowadzi do przeci\u0105gania projekt\u00f3w w niesko\u0144czono\u015b\u0107.<\/p><h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Zarz\u0105dzanie oczekiwaniami<\/strong><\/h4><p>Ka\u017cdy, kto pracowa\u0142 kiedy\u015b z klientami, wie, jak wa\u017cne jest expe ctation management i ustalenie jasnych, realistycznych cel\u00f3w. Pr\u00f3by realizacji projekt\u00f3w o niejasnych albo sprzecznych celach zwykle ko\u0144cz\u0105 si\u0119 niepowodzeniem, niezadowoleniem klienta, a nawet zerwaniem relacji biznesowej.<\/p><p>Ta sama zasada ma zastosowanie w projektach AI. Dla tworzenia narz\u0119dzi opartych na AI kluczowe jest ustalenie realistycznych (i sp\u00f3jnych!) wymaga\u0144. Na przyk\u0142ad:<\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li>narz\u0119dzie mo\u017ce generowa\u0107 opisy produkt\u00f3w albo w stylu bezpo\u015brednim i zabawnym, albo formalnym i eleganckim,<\/li>\n\n<li>chatbot bazuj\u0105cy na architekturze RAG mo\u017ce udzie- la\u0107 odpowiedzi og\u00f3lnych lub szczeg\u00f3\u0142owych, mo\u017ce albo trzyma\u0107 si\u0119 \u015bci\u015ble \u017ar\u00f3de\u0142 i cytowa\u0107 ich tre\u015b\u0107, albo kierowa\u0107 si\u0119 przede wszystkim pytaniami u\u017cytkownika i dostosowywa\u0107 do nich tre\u015b\u0107 odpowiedzi.<\/li><\/ul><p class=\"has-accent-color has-text-color has-link-color wp-elements-7b6e78e8d135767286b0d95f5f07cc48\">Nale\u017cy unika\u0107 tworzenia rozwi\u0105za\u0144 \u201ewszystko w jednym\u201d. Te cz\u0119sto przeradzaj\u0105 si\u0119 w skomplikowane, za d\u0142ugie i wewn\u0119trznie sprzeczne prompty i projekty aplikacji. Wprowadzanie wyj\u0105tk\u00f3w do zasad dzia\u0142ania rozwi\u0105za\u0144 bazuj\u0105cych na AI zwi\u0119ksza ryzyko, \u017ce nie zachowaj\u0105 si\u0119 tak, jak by\u015bmy tego oczekiwali.<\/p><p>Je\u015bli faktycznie potrzebujemy r\u00f3\u017cnorodnych zachowa\u0144 w r\u00f3\u017cnych kontekstach, lepszym rozwi\u0105zaniem jest wdro\u017cenie bardziej zaawansowanego podej\u015bcia. Na przyk\u0142ad opartego na agentach. Ka\u017cdy z naszych agent\u00f3w powinien mie\u0107 osobny zas\u00f3b wiedzy. Nale\u017ca\u0142oby przy tym zaprojektowa\u0107 go tak, by zachowywa\u0142 si\u0119 w odpowiedni spos\u00f3b: np. zadaniem jednego z nich uczyni\u0107 wy\u0142awianie z wypowiedzi klienta dzwoni\u0105cego na infolini\u0119 krytyki naszej us\u0142ugi. Czyli \u2013 m\u00f3wi\u0105c najpro\u015bciej \u2013 ograniczy\u0107 jego zadanie do jednej czynno\u015bci. Prompt systemowy, wybrany model, parametry oraz stan wiedzy powinny zosta\u0107 do- stosowane do tego konkretnego zadania. Drugiego agenta nale\u017ca\u0142oby natomiast zaprojektowa\u0107 tak, by formu\u0142owa\u0142 odpowiedzi na pytania klienta. W tym przypadku powinien mie\u0107 dost\u0119p do kluczowych \u017ar\u00f3de\u0142 danych oraz wiedzie\u0107, jak prawid\u0142owo z nich korzysta\u0107. R\u00f3wnie\u017c wtedy, gdy s\u0105 napisane specjalistycznym \u017cargonem.<\/p><h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>Unikanie nadmiernej kontroli<\/strong><\/h4><p>Doskona\u0142e rezultaty cz\u0119sto przynosi r\u00f3wnie\u017c \u0142\u0105czenie tradycyjnego programowania z AI. Mo\u017cna to zrobi\u0107 na przyk\u0142ad tak:<\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li>Najpierw klasyfikuj maile tradycyjnymi metodami ML.<\/li>\n\n<li>Nast\u0119pnie kieruj je do wyspecjalizowanych agent\u00f3w AI.<\/li>\n\n<li>Ka\u017cdy agent ma odpowiedni prompt, parametry i dost\u0119p do niezb\u0119dnych narz\u0119dzi oraz wiedzy.<\/li><\/ul><p>Nale\u017cy jednak unika\u0107 nadmiernego \u201e\u015bcie\u017ckowania\u201d \u2013 czyli na przyk\u0142ad zmuszania LLM-\u00f3w do zaawansowanych klasyfikacji maili i promptowania ich, \u017ceby dla ka\u017cdego rodzaju zapyta\u0144 udziela\u0142y odpowiedzi wed\u0142ug \u015bcis\u0142ych szablon\u00f3w. Powiedzmy to sobie wprost: modele j\u0119zykowe nie s\u0105 najlepsze w klasyfikacji, a zbyt szczeg\u00f3\u0142owe instrukcje cz\u0119sto ograniczaj\u0105 ich potencja\u0142. Ten typ modeli sprawdza si\u0119 najlepiej w tych sytuacjach, w kt\u00f3rych zapewnia si\u0119 im pewn\u0105 swobod\u0119 dzia\u0142ania. Gdy potrzebujemy \u015bcis\u0142ej kontroli, warto rozwa\u017cy\u0107 alternatywne rozwi\u0105zania:<\/p><ul class=\"wp-block-list\"><li>u\u017cycie regexa do walidacji numer\u00f3w zam\u00f3wie\u0144 podawanych przez klient\u00f3w w korespondencji zamiast skomplikowanego prompta,<\/li>\n\n<li>wykorzystanie wyspecjalizowanego narz\u0119dzia do anonimizacji danych, gdy chcemy by\u0107 pewni, \u017ce wszystkie przypadki, w kt\u00f3rych klient poda\u0142 sw\u00f3j PESEL albo numer dowodu, zostan\u0105 wy\u0142apane (jak np. Azure AI PII Detection),<\/li>\n\n<li>u\u017cycie mniejszych, wyspecjalizowanych w eks- trakcji jednostek nazewniczych (tzw. Named Entity Recognition, NER), kt\u00f3rych jedynym zadaniem jest znalezienie w tek\u015bcie imion , nazw, ulic, miejsc itd., na przyk\u0142ad tych dost\u0119pnych w Azure AI Language.<\/li><\/ul><p>Dobrym podej\u015bciem&nbsp; mo\u017ce by\u0107&nbsp; te\u017c po\u0142\u0105czenie og\u00f3lnych LLM-\u00f3w albo SLM-\u00f3w z wyspecjalizowanymi narz\u0119dziami. Chodzi o to, aby poprzez oddelegowanie ich do zada\u0144, w kt\u00f3rych sprawdzaj\u0105 si\u0119 najlepiej, w pe\u0142ni wykorzysta\u0107 potencja\u0142 ka\u017cdego z nich.<\/p><p>Sprawdza si\u0119 r\u00f3wnie\u017c \u0142\u0105czenie r\u00f3\u017cnych us\u0142ug tak, aby wzajemnie poprawia\u0142y swoje b\u0142\u0119dy. Na przyk\u0142ad w projektach OCR \u015bwietnie sprawdza si\u0119 kombinacja modeli przetwarzania obrazu wyspecjalizowanych w konkretnych celach (jak np. Azure AI Document Intelligence, Azure AI Vision) z generatywnymi modelami multimodalnymi, takimi jak GPT-4o.<\/p><h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>AI w ci\u0105g\u0142ej ewolucji<\/strong><\/h4><p>W ci\u0105gu ostatnich dw\u00f3ch lat \u015bwiat generatywnej AI do\u015bwiadczy\u0142 swoistego paradoksu zmian. Z jednej strony by\u0142o ich niewiele \u2013 bo te\u017c po premierze Sory i wprowadzeniu Realtime API rok temu, trudno wskaza\u0107 prawdziwie prze\u0142omowe momenty. Oczywi\u015bcie opr\u00f3cz tych zwi\u0105zanych z szybko\u015bci\u0105 treningu i ich wymaganiami infrastrukturalnymi. Mieli\u015bmy do czynienia raczej z ewolucj\u0105. Z drugiej strony, gdy spojrzymy na praktyczne mo\u017cliwo\u015bci najnowszych modeli, zmiany wydaj\u0105 si\u0119 ogromne.<\/p><p>Najnowsze modele, takie jak GPT-4o, GPT-o1 i o3, przewy\u017cszaj\u0105 swoich poprzednik\u00f3w w kluczowych aspektach, takich jak:<\/p><ol class=\"wp-block-list\"><li>wnioskowanie (reasoning) \u2013 czyli umiej\u0119tno\u015b\u0107 wyci\u0105gania wniosk\u00f3w oraz odpowiedzi na pytania, kt\u00f3re wymagaj\u0105 zdolno\u015bci logicznego my\u015blenia,<\/li>\n\n<li>szybko\u015b\u0107 dzia\u0142ania \u2013 zauwa\u017calnie ni\u017csze op\u00f3\u017anienia (latency), cho\u0107 z wyj\u0105tkiem modeli typu reasoning. W ich przypadku proces wnioskowania odbywaj\u0105cy si\u0119 wtedy, kiedy zadamy modelowi pytanie, usprawiedliwia d\u0142u\u017cszy czas potrzebny na dostarczenie odpowiedzi,<\/li>\n\n<li>zdolno\u015b\u0107 do pracy z rozbudowanym kontekstem \u2013 obecnie modele nie tylko przyjmuj\u0105 wi\u0119ksze ilo\u015bci informacji, ale te\u017c wykorzystuj\u0105 je w zdecydowanie efektywniejszy spos\u00f3b. Podczas gdy starsze mode-le skupia\u0142y si\u0119 bardziej na pocz\u0105tku i ko\u0144cu&nbsp; &nbsp;przekazanego im kontekstu, nowe wersje potrafi\u0105 niemal r\u00f3wnomiernie analizowa\u0107 ca\u0142o\u015b\u0107 przekazanych danych.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;<\/li><\/ol><p>Znacz\u0105cy post\u0119p wida\u0107 r\u00f3wnie\u017c w obszarze bezpiecze\u0144stwa \u2013 w poziomie \u015bwiadomo\u015bci zagro\u017ce\u0144 oraz&nbsp; obrony przed nimi. Na przyk\u0142ad platforma Microsoft&nbsp; Azure oferuje rozbudowany zestaw zabezpiecze\u0144 (guardrails), wyposa\u017cony m.in. w filtry chroni\u0105ce przed r\u00f3\u017cnymi formami atak\u00f3w na prompty, takimi jak jailbreak attacks oraz ataki po\u015brednie.<\/p><p>W tak dynamicznie rozwijaj\u0105cej si\u0119 dziedzinie \u015bledzenie nowo\u015bci mo\u017ce sprawi\u0107, \u017ce firmy b\u0119d\u0105 dzia\u0142a\u0107 bardziej efektywnie i lepiej kontrolowa\u0107 ryzyka zwi\u0105zane z wdro\u017ceniami AI.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>W ostatnich dw\u00f3ch latach modele j\u0119zykowe (LLM) zdominowa\u0142y \u015bwiat technologii i rozpali\u0142y wyobra\u017ani\u0119 zar\u00f3wno u\u017cytkownik\u00f3w indywidualnych, jak i biznesu. Jednak droga od zachwytu do udanego wdro\u017cenia produkcyjnego w przedsi\u0119biorstwie jest znacznie trudniejsza ni\u017c korzystanie z gotowych rozwi\u0105za\u0144 do u\u017cytku prywatnego.<\/p>\n","protected":false},"author":260,"featured_media":9756,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"rank_math_lock_modified_date":false,"footnotes":""},"categories":[612,756,758,402,754],"tags":[],"popular":[],"difficulty-level":[38],"ppma_author":[639],"class_list":["post-9122","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-numer-4","category-ai_branza","category-biznes","category-hai-magazine","category-hai_premium","difficulty-level-medium"],"acf":[],"authors":[{"term_id":639,"user_id":260,"is_guest":0,"slug":"agnieszka-niezgoda","display_name":"dr Agnieszka Niezgoda","avatar_url":{"url":"https:\/\/haimagazine.com\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Untitled-design-1.png","url2x":"https:\/\/haimagazine.com\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/Untitled-design-1.png"},"first_name":"dr Agnieszka","last_name":"Niezgoda","user_url":"","job_title":"","description":"Ekspert i mened\u017cer w dziedzinie danych i AI, z 15-letnim mi\u0119dzynarodowym do\u015bwiadczeniem w tworzeniu aplikacji opartych na AI, modeli uczenia maszynowego, in\u017cynierii danych oraz strategii danych i AI. Architekt danych i AI w Microsoft."}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9122","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\/260"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9122"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9122\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":11747,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9122\/revisions\/11747"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9756"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9122"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9122"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9122"},{"taxonomy":"popular","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/popular?post=9122"},{"taxonomy":"difficulty-level","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/difficulty-level?post=9122"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/ppma_author?post=9122"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}