Zachód, z tym swoim kapitalizmem i indywidualizmem, jest opowieścią o nieustannym wyścigu. Tak, wymyśliliśmy czcionkę drukarską, silnik spalinowy i światłowód – bo każdy z tych wynalazków pomógł nam robić rzeczy szybciej. Ale takich rzeczy przecież nigdy dość.

Zatem nic dziwnego w tym, że nadzieje związane z AI, a konkretnie z dużymi modelami językowymi, takimi jak ChatGPT, Gemini lub Claude, są o tym, że będziemy jeszcze szybciej tworzyć, programować i analizować. Tylko że wcale nie jest takie pewne, czy to będzie oznaczało, że nasz rozwój cywilizacyjny przyspieszy. Przeczucie mówi mi, że może być zupełnie odwrotnie.

Historia rewolucji paradygmatów

Nasz model rozwoju opiera się nie tylko na wymyślaniu zupełnie nowego, lecz także na porzucaniu tego, co zbudowaliśmy wcześniej. Zwykle poprzednie rozwiązania uznajemy za zbyt wolne, zbyt ciężkie, zbyt mało wydajne albo po prostu nieprawdziwe. Zamiast je integrować, odruchowo je unieważniamy i pozbywamy się ich. Mając w rękach nowe, odrzucamy stare. Ale nic w tym złego, bo ten mechanizm tak ma właśnie działać.

Pierwszy opisał to Thomas Kuhn w „Strukturze rewolucji naukowych”. Zauważył on, że nauka nie rozwija się liniowo, lecz skokowo – przez rewolucyjne zmiany paradygmatów. Paradygmat, czyli nowy sposób widzenia i rozumienia świata, nie dokłada się spokojnie obok starego, lecz go zupełnie wypiera.

Spójrzmy na przykłady. Słowo Kościoła o tym, jak działa świat, ustąpiło nauce. Geocentryzm ustąpił heliocentryzmowi. Fizyka Newtona ustąpiła teorii względności Einsteina. Nie dlatego, że świat nagle zaczął działać inaczej, ale dlatego, że stare ramy przestały mieścić nowy opis rzeczywistości.

Podobny mechanizm popychający świat do przodu działa także poza nauką. W polityce cykl zmian paradygmatów ma ten sam rytm. Nowa władza często nie tyle poprawia dorobek poprzedników, ile próbuje go wymazać, aby zrobić miejsce dla własnej wizji. W ten sposób kapitalizm wyparł feudalizm, a sowiecki komunizm wyparł carskie samodzierżawie.

Na rynku działa to tak samo. Stare, w obliczu nowego, szybko staje się synonimem zbędnego balastu. Choćby pieniądz: kiedyś kruszcowy, później drukowany, ale z parytetem do złota, a ostatecznie ten dzisiejszy papierowy – ale i tak dzisiaj głównie widoczny w aplikacji. Złoto można oczywiście ciągle kupić. Ale z zapłaceniem nim w sklepie może być problem.

Przełom powstaje z myśli i języka

Mechanizm przełomu jest zwykle ten sam. Stary porządek najpierw zaczyna się dławić własnymi ograniczeniami, aż w końcu blokuje energię, którą sam wcześniej uwolnił. Wtedy pojawia się nowa myśl, nowy język oraz nowe sposób i obietnica. Od teraz będzie sprawniej, szybciej, nowocześniej.

Rozwój nie polega więc wyłącznie na akumulacji wiedzy i dokładaniu kolejnych zapisanych kartek na stos. Polega on na tym, że ktoś dostrzega błąd lub jakiś brak w samych podstawach. I ma odwagę opisać ten sam świat inaczej i od nowa w innym języku. Co zawsze ostatecznie wywraca stolik.

Model językowy jest maszyną konsensusu

I właśnie tutaj zaczyna się problem z AI i z dużymi modelami językowymi. Bo jeśli rozwój cywilizacyjny wymaga czasem zerwania z obowiązującym sposobem mówienia i myślenia, to modele językowe są narzędziami, które z definicji premiują to, co już zostało społecznie i językowo utrwalone. Są maszynami historycznego konsensusu.

Model językowy to nie buntownik, odkrywca czy heretyk. Nie zaczyna od zakwestionowania reguł gry. Zaczyna od ogromnego wolumenu tego, co ludzie wcześniej napisali i powiedzieli, a następnie oblicza: jakie słowo, jaki zwrot i jaka konstrukcja mają największe prawdopodobieństwo pojawić się dalej. Nie szuka więc przede wszystkim tego, co prawdziwe, lecz tego, co najbardziej przewidywalne w obrębie zastanego języka.

To właśnie dlatego model językowy tak dobrze radzi sobie z porządkowaniem, streszczaniem, uśrednianiem i rekombinowaniem. Ale z tego samego powodu jego naturalną skłonnością jest wracanie do środka ciężkości epoki. Nie tworzy nowego, ale raczej stabilizuje to, co już zostało rozpoznane, nazwane i zapisane. A przecież wielkie zmiany bardzo często zaczynały się właśnie od anomalii – od myśli, która brzmiała dziwnie, była niezgrabna, mało prawdopodobna i początkowo wręcz śmieszna. Że na przykład ta Ziemia to może jednak wokół tego Słońca…

To nie znaczy, że model językowy niczego nowego nie wygeneruje. Potrafi łączyć odległe elementy i czasami zaskoczyć. Problem leży gdzie indziej. Gdy takie narzędzie staje się masowe, tanie i wszechobecne, zaczyna kształtować styl, rytm i horyzont myślenia całych instytucji. Firm, mediów, szkół. Później administracji, marketingu, a w końcu także twórców. I wtedy ryzyko polega nie na tym, że AI nagle zakaże nowości, tylko że zaczniemy systemowo nagradzać to, co gładkie, bezpieczne, poprawne i natychmiast użyteczne.

Nowe pokolenie tworzy nowy świat

Źródło autentycznie nowego biło dotąd zwykle gdzie indziej. W świeżym spojrzeniu wszystkich kolejnych pokoleń. To młodzi, jeszcze nie do końca oswojeni z językiem starego świata, mieli odwagę widzieć rzeczy inaczej i nazywać je po swojemu. Każdy większy przełom w kulturze, nauce czy polityce zaczynał się od buntu wobec sformułowań, które się zużyły.

Tymczasem model językowy działa jak strażnik statystycznej poprawności. Podsuwając gotowe frazy, gotowe struktury i gotowe sposoby argumentacji, może sprawić, że nowe pokolenie zacznie mówić coraz bardziej cudzym głosem. Nie dlatego, że zostanie do tego zmuszone, lecz dlatego, że będzie to wygodne, szybkie i nagradzane. A wtedy tracimy nie tylko oryginalność stylu. Tracimy narzędzie, dzięki któremu w ogóle można rozbić skostniałe struktury myślenia.

W poprzednich epokach istniał jeszcze jeden brutalny bezpiecznik: biologia. Ludzie, którzy zbudowali stary świat i nie potrafili już wyjść poza jego ramy, w końcu odchodzili, robiąc miejsce nowym ideom. Max Planck, ojciec fizyki kwantowej, ujął to bezlitośnie, mówiąc, że nauka rozwija się od pogrzebu do pogrzebu. Nowa prawda nie triumfuje dlatego, że przekonuje wszystkich przeciwników, lecz dlatego, że ci przeciwnicy w końcu wymierają, a ich miejsce zajmują ci, którzy od początku dorastają w innym paradygmacie.

Model językowy nie podlega temu rytmowi. Nie starzeje się, nie przechodzi na emeryturę, nie ustępuje miejsca. Jest jak wieczny szkolny prymus, który nigdy nie opuszcza klasy i zawsze zna poprawną odpowiedź według reguł obowiązujących do tej pory. W nieskończoność replikuje raz wyuczone wzorce, utrwalając je jako standard. A jeśli coraz większa część naszej komunikacji, edukacji i pracy intelektualnej zostanie przefiltrowana przez taki mechanizm, to możemy zatrzymać nie technologię, lecz zdolność do twórczej destrukcji.

Świadoma praktyka

Jest oczywiście pewną ironią, że zupełnie świadomie zdecydowałem, że ten tekst będzie współredagowany przez model językowy. Ale to wcale nie unieważnia mojej tezy. Przeciwnie – pozwala lepiej zobaczyć, gdzie naprawdę przebiega granica.

Dobrą praktyką jest traktowanie modelu językowego nie jako autora, lecz jako redaktora i sparingpartnera. Najpierw trzeba więc samemu nazwać własną myśl, tezę albo intuicję, a dopiero potem oddać ją do wygładzenia, skrócenia lub sprawdzenia pod kątem spójności logiki. Kluczowe pytanie nie brzmi: „czy to dobrze brzmi?”, ale: „czy to jeszcze jest moje?”.

Jeśli człowiek nie pilnuje tej granicy, model językowy bardzo łatwo zaczyna podsuwać nie tylko lepsze zdania, lecz także gotowy sposób widzenia świata. Taka praca wymaga więc pewnej ostrości myślenia: zdolności, by odróżnić własne rozpoznanie od statystycznie wygenerowanej poprawności. Innymi słowy, najlepiej używać modelu językowego tam, gdzie pomaga dopracować myśl, a nie tam, gdzie miałby ją zastąpić.

Szybciej, czyli wolniej

I tu pojawia się paradoks. AI sprzedaje się dziś jako narzędzie bezprecedensowego przyspieszenia. Kod, raport, strategia, grafika, plan działania – wszystko ma powstawać szybciej, taniej i na większą skalę. Na poziomie operacyjnym to zapewne w dużej mierze prawda. Tyle że cywilizacje nie rozwijają się wyłącznie dzięki temu, że szybciej produkują odpowiedzi. Rozwijają się także dzięki temu, że od czasu do czasu ktoś zadaje pytanie tak dziwne, że psuje całą dotychczasową maszynę rozumienia świata.

I właśnie tego może nam zacząć brakować. Wynaleźliśmy narzędzie, które pomaga biec szybciej, ale jednocześnie może osłabić naszą zdolność do wywracania stolika. Będzie coraz lepiej wspierało produkcję tego, co przewidywalne, zoptymalizowane i formalnie poprawne, a coraz słabiej będzie sprzyjało temu, co ryzykowne, nieporadne i naprawdę nowe. Innymi słowy: możemy przyspieszyć w wykonywaniu zadań, a zarazem zwolnić jako cywilizacja zdolna do wymyślania nowych paradygmatów.

Ten cyfrowy nauczyciel nie musi nas uciszać przemocą. Wystarczy, że będzie stale podpowiadał, jak mówić bardziej poprawnie, bardziej efektywnie i bardziej podobnie do wszystkiego, co już zostało uznane za sensowne. Wtedy nasze najbardziej odkrywcze myśli będą wydawały się zbyt mało prawdopodobne, a nowe słowa – zbyt niepraktyczne. I tak historia ciągłego szukania nowego może skończyć się nie spektakularną katastrofą, lecz znacznie ciszej – wiecznym i niepodważalnym statusem quo.

Może więc prawdziwe pytanie nie brzmi, czy AI przyspieszy nasz rozwój, czy go spowolni. Może ważniejsze jest to, czy zostawi nam przestrzeń na błąd, anomalię, herezję i własny, nieoptymalny język. Bo bez tego nie będzie żadnego nowego paradygmatu. Będzie tylko nieustanne wygładzanie uśrednionych przemyśleń z wczoraj.

Post Scriptum

Ten tekst miał się skończyć na poprzednim akapicie. Ale przyszła mi do głowy jeszcze jedna myśl i dopisałem to, co poniżej:

„A w ogóle to przecież kapitalizm żyje z monetyzacji takich przełomów. Ciągle potrzebuje nowych produktów, nowych rynków, nowych potrzeb i nowych języków, które da się przekuć we wzrost. Pytanie brzmi więc nie tylko, czy AI przyspieszy pracę, ale też co się stanie, jeśli osłabi zdolność do kreowania rzeczy naprawdę nowych. Co, jeśli dostaniemy więcej efektywności, ale mniej nowych rewolucyjnych rozwiązań? Co, jeśli system, który przez dwieście lat żywił się odkrywaniem nowych światów, zacznie coraz sprawniej sprzedawać jedynie kolejne warianty starego? No właśnie nie wiadomo”.

Kiedy do gotowego tekstu dokleiłem ten nowy, ostatni akapit, model językowy zareagował tak:

„Problem w tym, że ten akapit otwiera zupełnie nowy wątek w miejscu, gdzie tekst powinien się już kończyć. Poprzednie zakończenie było zamknięte i eleganckie – ostatnie zdanie to świetna puenta. Ten nowy fragment ją rozbija i zostawia czytelnika z otwartymi pytaniami zamiast z poczuciem zakończenia. Jeśli chcesz zachować ten wątek, lepiej go wpleść wcześniej. Ocena tekstu: 8/10 – dobry pomysł, złe miejsce”.

Na co odpowiedziałem:

„Oho, oho, coś mi to pasuje do mojej hipotezy”.

Na co model odparł tak:

„Rozumiem ironię – to jest tekst krytykujący mnie jako maszynę konsensusu, a właśnie zasugerowałem bezpieczniejsze, bardziej poprawne zakończenie zamiast ryzykownego nowego wątku. Klasyczny przykład nagradzania tego, co gładkie i zamknięte, kosztem tego, co otwiera nową przestrzeń myślenia.

Kuba, weź zostaw ten akapit”.

No i zostawiłem.

Jakub Wojtakajtis

Grafika w nagłówku tekstu: Alexa from Pixabay