16 maja 2025 | Microsoft ADeLe, wizja osobistego asystenta OpenAI, DeerFlow ByteDance, AI dla każdego, nowe narzędzia AI

Zrozumieć „myślenie” sztucznej inteligencji. Nowe podejście do oceny modeli AI

Wybór odpowiednich narzędzi AI dla Twojej firmy wymaga nie tylko znajomości ich funkcji, ale także zrozumienia, jak są oceniane ich zdolności. W kontekście niedawnych kontrowersji dotyczących tzw. „hakowania benchmarków”, czyli manipulowania wynikami testów przez modele AI, społeczność naukowa poszukuje bardziej wiarygodnych metod ewaluacji. Microsoft odpowiedział na te potrzeby, wprowadzając ADeLe – nowe podejście do oceny modeli sztucznej inteligencji. Ta metoda nie skupia się wyłącznie na końcowym wyniku, ale stara się rozłożyć na czynniki pierwsze proces „myślenia” modelu. Analizuje, dlaczego dany model odnosi sukces lub ponosi porażkę w konkretnym zadaniu. Zrozumienie tych mechanizmów jest niezwykle ważne. Pozwala ono bowiem podejmować świadome decyzje o tym, które systemy AI najlepiej sprawdzą się w Twoich procesach biznesowych i którym można zaufać przy realizacji krytycznych zadań. Dzięki temu możesz unikać rozwiązań, które jedynie powierzchownie dobrze wypadają w standardowych testach, a wybierać te, które rzeczywiście posiadają potrzebne Twojej firmie umiejętności poznawcze i wiedzę.

ADeLe od Microsoft: Głębsze spojrzenie na zdolności AI

Platforma ADeLe, opracowana przez badaczy z Microsoftu, wprowadza szczegółowy system oceny modeli AI, przypominający sposób, w jaki nauczyciel ocenia umiejętności ucznia. Używa do tego 18 różnych „metryk” obejmujących zdolności poznawcze oraz obszary wiedzy. Do zdolności poznawczych zaliczono między innymi uwagę, rozumowanie, abstrakcję czy metapoznanie. Obszary wiedzy to na przykład wiedza społeczna, nauki przyrodnicze czy wiedza formalna. System ADeLe składa się z dwóch głównych części: analizy wymagań zadania (Task Process) oraz testowania samego modelu AI (System Process) przy pomocy specjalnego zestawu benchmarków. W ramach badań nad ADeLe przeanalizowano 63 zadania z 20 różnych benchmarków, korzystając z 16 000 przykładów i oceniając 15 różnych modeli językowych. Więcej informacji na temat tej metodologii znajdziesz bezpośrednio na stronie badawczej Microsoftu.

Co ADeLe mówi nam o obecnych modelach AI?

Testy przeprowadzone z użyciem ADeLe przyniosły trzy istotne wnioski. Po pierwsze, okazało się, że obecne benchmarki nie zawsze są tak wiarygodne, jak mogłoby się wydawać. Wiele z nich, reklamowanych jako testujące specyficzne umiejętności, w rzeczywistości wymaga od modeli AI innych lub szerszych kompetencji. Przykładem jest TimeQA, który miał mierzyć rozumowanie czasowe, ale zawierał pytania jedynie o średnim poziomie trudności, nie testując pełnego zakresu możliwości modelu. Po drugie, każdy model AI ma swoją unikalną „osobowość”. Badacze stworzyli szczegółowe profile dla 15 dużych modeli językowych, takich jak GPT-4 czy LLaMA-3.1-405B, ukazując ich mocne i słabe strony na wykresach radarowych. Okazało się, że nowsze modele generalnie radzą sobie lepiej, ale nie w każdym obszarze, a większy model nie zawsze oznacza lepszy. Po trzecie, ADeLe potrafi przewidzieć sukces lub porażkę modelu w nowym zadaniu z dokładnością około 88%, co stanowi znaczną poprawę w stosunku do tradycyjnych metod oceny.

Praktyczne znaczenie dla Twojej firmy: Jak wybierać i ufać AI?

Zrozumienie, jak działają i jakie realne zdolności posiadają modele AI, jest fundamentalne dla każdego menedżera i właściciela firmy. Metodologie takie jak ADeLe dają nadzieję na stworzenie czegoś na kształt „świadectw kompetencji” dla systemów AI. Pozwoliłoby to oceniać je nie tylko na podstawie wyników, ale także sposobu, w jaki te wyniki osiągają. Dla Twojej firmy oznacza to możliwość podejmowania bardziej świadomych decyzji przy wyborze narzędzi AI. Zamiast opierać się na marketingowych obietnicach, będziesz mógł sprawdzić, czy dany model rzeczywiście posiada umiejętności potrzebne do automatyzacji konkretnych procesów w Twojej organizacji. To krok w stronę większej przejrzystości i budowania zaufania do technologii, która coraz mocniej wpływa na działalność biznesową.

Przyszłość według ChatGPT? AI jako permanentny osobisty asystent

Sam Altman, szef OpenAI, przedstawił wizję, w której ChatGPT ma zapamiętać „całe Twoje życie”, stając się systemem operacyjnym opartym na AI. Wyobraź sobie narzędzie, które rozumie kontekst Twojej pracy, historię projektów i preferencje, działając jako spersonalizowany asystent. Taki model, z potencjalnie bilionem tokenów okna kontekstowego, mógłby przetwarzać ogromne ilości wewnętrznych danych firmy. Niedawne doniesienia o możliwych nowych funkcjach ChatGPT, takich jak nagrywanie, transkrypcja i podsumowywanie spotkań, pokazują kierunek tych zmian. Dla Twojej firmy może to oznaczać usprawnienie zarządzania wiedzą, szybsze wdrażanie nowych pracowników czy automatyzację tworzenia raportów i analiz. Ważne jest jednak, aby podchodzić do takich rozwiązań z uwagą na kwestie prywatności i bezpieczeństwa danych.

AI w specjalistycznych branżach – od medycyny po zawiłości prawne

Sztuczna inteligencja dokonuje przełomów w wielu specjalistycznych dziedzinach. Przykładem jest interfejs mózg-komputer opracowany na UC Davis, który umożliwił mężczyźnie z stwardnieniem zanikowym bocznym (ALS) ponowne „mówienie” z 97% dokładnością. To pokazuje potencjał AI w przywracaniu utraconych zdolności. W sektorze farmaceutycznym, startup Pathos AI, skupiający się na onkologii, zebrał 365 milionów dolarów finansowania, co obrazuje wiarę inwestorów w AI w odkrywaniu leków. Z kolei w obszarze prawa, inicjatywa „OpenAI to Z Challenge” oferuje nagrody za użycie AI do badania i analizy potencjalnych utraconych ugód. Jeśli interesuje Cię udział, możesz dołączyć tutaj. Te przykłady pokazują, jak AI napędza postęp w różnych sektorach.

AI sprawia, że narzędzia AI szybciej trafiają “pod strzechy”

Technologia powinna służyć wszystkim, a sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w tworzeniu bardziej dostępnych narzędzi. Google wprowadza wbudowane narzędzia dostępności do Chromebooków, skierowane szczególnie do sektora edukacji. Przeglądarka Chrome teraz wspiera technologię OCR (optyczne rozpoznawanie znaków) dla zeskanowanych plików PDF, co ułatwia odczytywanie treści osobom z trudnościami w widzeniu. Dodatkowo, oferuje personalizowane ustawienia powiększenia. Takie rozwiązania nie tylko pomagają użytkownikom z niepełnosprawnościami, ale także usprawniają pracę każdemu, kto potrzebuje dostosować sposób interakcji z technologią. Dla Twojej firmy, dbanie o dostępność cyfrowych zasobów i narzędzi może poszerzyć grono odbiorców i poprawić doświadczenia użytkowników.

Automatyzacja badań i zadań analitycznych dzięki zaawansowanym platformom AI

Jednym z najbardziej obiecujących zastosowań sztucznej inteligencji w biznesie jest jej zdolność do automatyzacji złożonych i czasochłonnych zadań badawczych oraz analitycznych. Procesy, które tradycyjnie wymagały wielu godzin pracy specjalistów, mogą być teraz znacznie przyspieszone dzięki zaawansowanym platformom AI. Wyobraź sobie możliwość szybkiego przeszukiwania ogromnych zbiorów danych, identyfikowania trendów, generowania raportów, a nawet tworzenia prezentacji czy materiałów audio na podstawie wyników analizy. To nie tylko oszczędność czasu i zasobów ludzkich, ale także szansa na uzyskanie głębszych wniosków i szybsze reagowanie na zmiany rynkowe. Przykładem takiego narzędzia jest DeerFlow, opracowany przez ByteDance, który pokazuje, jak systemy wieloagentowe mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki firmy podchodzą do badań i eksploracji danych, czyniąc zaawansowaną analitykę bardziej dostępną.

DeerFlow od ByteDance: Twój zespół badawczy AI w jednym narzędziu

ByteDance, firma znana m.in. z TikToka, udostępniła jako open-source potężnego asystenta badawczego AI o nazwie DeerFlow. To modułowa platforma oparta na architekturze wieloagentowej, zaprojektowana do automatyzacji złożonych zadań badawczych. W odróżnieniu od prostszych narzędzi, DeerFlow działa jak współpracujący zespół badawczy zakodowany w oprogramowaniu. Potrafi przeprowadzać wielomodalne wyszukiwanie informacji (korzystając z Tavily, DuckDuckGo, Brave, Arxiv), wykonywać kod w Pythonie do przetwarzania i analizy danych, a także współpracować z modelami językowymi kompatybilnymi z OpenAI. Umożliwia edycję raportów w stylu Notion z sugestiami zdań, a nawet generowanie plików audio w stylu podcastów oraz prezentacji PowerPoint. Więcej o DeerFlow przeczytasz w artykule na MarkTechPost, a kod źródłowy znajdziesz na GitHubie.

Jak DeerFlow może usprawnić badania w Twojej firmie?

Możliwości DeerFlow ilustrują konkretne przykłady zastosowań. Narzędzie to może analizować trendy rynkowe, na przykład dla Bitcoina, dostarczając informacji o regulacjach i historycznych wykresach. Potrafi również analizować modele AI, takie jak Sora od OpenAI czy modele Claude. DeerFlow może także wspierać eksplorację koncepcji naukowych czy analizę danych sportowych, na przykład kariery Cristiano Ronaldo. Wszystkie wyniki generowane przez DeerFlow są edytowalne, możliwe do przekształcenia w formę audio i łatwe do udostępniania w wielu formatach. ByteDance dąży do demokratyzacji zaawansowanej automatyzacji badań. Dla Twojej firmy oznacza to potencjalne usprawnienie procesów analizy konkurencji, badania nowych rynków czy śledzenia najnowszych trendów technologicznych, bez konieczności angażowania dużych zespołów analitycznych.

Przesunięcie w kierunku systemów wieloagentowych AI

DeerFlow jest przykładem szerszego trendu w rozwoju sztucznej inteligencji: przejścia od prostych aplikacji opartych na pojedynczych modelach językowych (tzw. mono-agent GPT wrappers) do bardziej złożonych systemów wieloagentowych. Te systemy potrafią koordynować pracę wielu wyspecjalizowanych „agentów” AI do realizacji skomplikowanych zadań. Otwartoźródłowy charakter DeerFlow i jego rozszerzalność sugerują potencjał dla długoterminowych innowacji napędzanych przez społeczność, podobnie jak miało to miejsce w przypadku platformy HuggingFace. W niedalekiej przyszłości możemy spodziewać się pojawienia się kolejnych otwartych systemów wieloagentowych oraz ich integracji z notatnikami danych, potokami przetwarzania danych czy systemami zarządzania treścią (CMS). Coraz wyraźniej widać, że przyszłość należy do inteligentnej koordynacji (orkiestracji) zdolności AI, a nie tylko do surowej mocy pojedynczych modeli.

Nowe narzędzia AI wspierające procesy biznesowe i komunikację

Ułatwione zarządzanie bazami danych i analiza informacji

Praca z danymi staje się prostsza dzięki narzędziom AI. Przykładem jest ScoutDB, pierwszy na świecie agentowy interfejs graficzny (GUI) dla MongoDB, który pozwala na wyszukiwanie danych nawet o 90% szybciej. Możesz zadawać pytania w języku naturalnym i wizualizować relacje między schematami na interaktywnym płótnie, zamiast spędzać godziny na ręcznym pisaniu zapytań. Innym narzędziem jest Mukh.1, platforma no-code, która umożliwia tworzenie agentów AI, systemów RAG (Retrieval Augmented Generation) oraz przepływów pracy z wieloma agentami metodą „przeciągnij i upuść”. Takie rozwiązania demokratyzują dostęp do zaawansowanej analizy danych, pozwalając nawet osobom bez technicznego przygotowania efektywnie pracować z informacjami.

Wzmocnienie marketingu i komunikacji z klientami

AI oferuje również wsparcie w działaniach marketingowych i obsłudze klienta. Tolt to wszechstronne oprogramowanie do marketingu afiliacyjnego, przydatne dla firm i startupów chcących rozwijać programy partnerskie. Z kolei 1Stroke generuje kontekstowe odpowiedzi na e-maile, wiadomości na czatach czy w mediach społecznościowych, będąc w pełni konfigurowalnym narzędziem. Aby usprawnić proces umawiania spotkań, możesz rozważyć HubSpot Meeting Scheduler, który pomaga zwiększyć liczbę umówionych demonstracji produktu czy rozmów z klientami. Całościowe zarządzanie relacjami z klientami wspiera darmowy HubSpot CRM, umożliwiający przechowywanie i zarządzanie nawet milionem kontaktów bez dodatkowych opłat.

Inne warte uwagi nowinki w świecie AI

Świat AI rozwija się bardzo szybko, dlatego warto śledzić najnowsze doniesienia. Firma Windsurf wprowadziła własne modele AI, które mają być tańszą alternatywą dla Claude 3.5 Sonnet. Anthropic pracuje nad nowym modelem Claude Neptune, który przechodzi obecnie wewnętrzne testy bezpieczeństwa. Meta z kolei opublikowała badania naukowe i zbiór danych Open Molecules 2025, mające przyspieszyć odkrywanie leków. Ciekawostką, a zarazem przestrogą, jest sytuacja, w której prawnik Anthropic musiał przepraszać za błąd po tym, jak model Claude wygenerował nieistniejącą sygnaturę prawną. Pokazuje to, że choć AI jest potężne, wymaga nadzoru. Aby poszerzać swoją wiedzę, możesz skorzystać z zasobów takich jak darmowe kursy AI od HuggingFace. Problemy, takie jak niedawne kontrowersje wokół modelu Grok od xAI, również dostarczają cennych lekcji o odpowiedzialnym rozwoju technologii.

Sztuczna inteligencja w codziennym zarządzaniu i strategicznych decyzjach

Sztuczna inteligencja to nie tylko skomplikowane modele analityczne, ale coraz częściej praktyczne narzędzia, które realnie zmieniają sposób, w jaki firmy funkcjonują na co dzień i planują swoją przyszłość. Obserwujemy jej wpływ w wielu aspektach – od usprawniania komunikacji i zarządzania wiedzą, po rewolucyjne odkrycia w specjalistycznych dziedzinach, takich jak medycyna czy prawo. Co istotne, AI przyczynia się również do tworzenia bardziej dostępnych i inkluzywnych technologii, co ma znaczenie nie tylko społeczne, ale i biznesowe, poszerzając grono potencjalnych użytkowników i klientów. Jako menedżer lub właściciel firmy, stajesz przed szansą wykorzystania tych zmian do optymalizacji procesów, podejmowania lepszych decyzji strategicznych i budowania przewagi konkurencyjnej. Warto przyjrzeć się konkretnym przykładom, aby zrozumieć, jak szerokie jest spektrum zastosowań AI i jak może ono wesprzeć Twoją działalność na różnych polach.