OpenAI, wspierane przez potęgę Qualcomma i MediaTeku, ma budować urządzenie, które może zrewolucjonizować rynek smartfonów. Plotki sugerują, że zamiast aplikacji, sercem systemu będzie agent AI, który w imieniu użytkownika będzie wykonywać pożądane działania.

#si #ai #sztucznainteligencja #wiadomości #informacje #technologia

https://aisight.pl/agenci-ai/sam-altman-idzie-na-wojne-z-aplikacjami-plotka-o-smartfonie-openai-nabiera-ksztaltow/

Paradoks na rynku pracy. Wakatów ubywa, ale sztuczna inteligencja staje się w MŚP warunkiem zatrudnienia

Małe i średnie przedsiębiorstwa stanowią fundament polskiego rynku pracy. Z najnowszych danych wynika, że choć firmy z tego sektora rekrutują nieco ostrożniej, to ich oczekiwania wobec kandydatów uległy drastycznej zmianie.

Jak pokazuje wspólny raport Google i Pracuj.pl, sztuczna inteligencja przestała być technologiczną ciekawostką, a stała się twardym wymogiem operacyjnym. Zapotrzebowanie na kompetencje związane z AI wzrosło niemal dwukrotnie w ciągu zaledwie roku.

Sektor MŚP wciąż odpowiada za ponad połowę (56%) wszystkich ogłoszeń o pracę w Polsce. Porównując rok 2024 z 2025, analitycy odnotowali lekki spadek ogólnej liczby wakatów (o 2,7%, z 440 do 428 tysięcy). Jednak pod powierzchnią tych drobnych spadków kryje się potężna transformacja jakościowa, którą autorzy raportu określają mianem „paradoksu rynku pracy”.

Miliardy na infrastrukturę. Google zainwestuje do 40 miliardów dolarów w Anthropic

Udział ogłoszeń wymagających od kandydatów znajomości narzędzi opartych na sztucznej inteligencji skoczył o blisko 86% (z 0,72% do 1,34%). W liczbach bezwzględnych oznacza to wzrost z 3,2 tysiąca do ponad 5,7 tysiąca ofert. Komunikat płynący z rynku jest jasny: firmy szukają mniejszej liczby pracowników, ale oczekują od nich znacznie wyższej, napędzanej cyfrowo wydajności.

Konkretne umiejętności zamiast ogólników

W 2026 roku wpisanie w CV „znajomości AI” przestało być traktowane jako modny dodatek. Pracodawcy przeszli od fazy fascynacji do fazy wdrożeń i oczekują konkretnych umiejętności praktycznych. Obejmują one zdolność do pracy z generatorami treści, sprawną analizę danych oraz, co równie ważne, krytyczną ocenę wyników wypluwanych przez algorytmy (weryfikacja tzw. halucynacji).

Najszybsza adaptacja narzędzi AI następuje w czterech kluczowych pionach biznesowych:

• IT i administracja: automatyzacja powtarzalnych procesów i wsparcie przy pisaniu kodu.
• Marketing i e-commerce: głęboka personalizacja ofert i analiza dużych zbiorów danych o klientach.
• Sprzedaż: automatyczny scoring leadów sprzedażowych i wstępna obsługa zapytań.
• Kreacja: wykorzystanie narzędzi generatywnych do tworzenia grafik, tekstów i koncepcji.

Cyfrowy mur i metoda małych kroków

Mimo wyraźnego trendu, raport diagnozuje również poważny problem strukturalny. Aż co trzecia firma z sektora MŚP uderza w tzw. „cyfrowy mur”, mierząc się z istotnymi brakami kompetencyjnymi we własnych strukturach. Rosnąca przepaść między pędzącą technologią a realnym przygotowaniem organizacji może wkrótce decydować o być albo nie być wielu biznesów.

Eksperci wskazują, że kluczem do przeskoczenia tego muru wcale nie są wielomilionowe inwestycje we własne, dedykowane modele językowe. Najlepsze efekty w mniejszych firmach przynosi model „AI as a Service” (korzystanie z gotowych, chmurowych ekosystemów) oraz wdrożenie kultury Test & Learn. Wyasygnowanie pracownikom zaledwie 1-2 godzin tygodniowo na bezpieczne eksperymentowanie z nowymi narzędziami w ich codziennych zadaniach przynosi szybszy zwrot z inwestycji niż narzucane odgórnie, skomplikowane systemy.

Sztuczna inteligencja nigdy nie zyska świadomości. Badacz Google DeepMind obnaża iluzję Doliny Krzemowej

Szefowie technologicznych gigantów prześcigają się w wizjach nadchodzącej, wszechpotężnej sztucznej inteligencji (AGI), która ma zmienić świat szybciej niż rewolucja przemysłowa.

Tymczasem z wnętrza laboratoriów Google płynie zupełnie inny komunikat: modele językowe nigdy nie staną się świadome. To twarde lądowanie dla branżowego huraoptymizmu, choć – jak punktują eksperci – Dolina Krzemowa po raz kolejny z hukiem wyważa drzwi, które nauka otworzyła dekady temu.

Alexander Lerchner, starszy naukowiec w laboratorium Google DeepMind, opublikował niedawno pracę zatytułowaną The Abstraction Fallacy: Why AI Can Simulate But Not Instantiate Consciousness (w tłumaczeniu: „Błąd abstrakcji: dlaczego sztuczna inteligencja może symulować, ale nie może ucieleśniać świadomości”). Jego wnioski stoją w ostrej sprzeczności z narracją promowaną chociażby przez szefa DeepMind, Demisa Hassabisa, który regularnie podsyca oczekiwania wobec nadchodzącego AGI.

Błąd abstrakcji i brak biologii

Artykuł Lerchnera jest naszpikowany naukowym żargonem, ale jego główna teza sprowadza się do faktu, że systemy sztucznej inteligencji są „zależne od twórcy mapy”. Wymagają one ludzkiego czynnika, który nada fizycznemu światu skończony zestaw znaczeń i uporządkuje dane tak, by algorytm mógł na nich pracować. Tytułowy „błąd abstrakcji” to złudzenie polegające na wierze, że skoro zorganizowaliśmy dane w sposób pozwalający algorytmom manipulować językiem i symbolami, to mogą one realnie zyskać samoświadomość.

Lerchner argumentuje, że jest to niemożliwe bez posiadania fizycznego ciała i biologicznych potrzeb. Jak wyjaśnia w rozmowie z 404 Media biolog i filozof Johannes Jäger: „Znaczenie, jakim kieruje się żywy organizm, wynika z faktu, że musi jeść, oddychać i nieustannie inwestować fizyczną pracę, by utrzymać się przy życiu. Żaden system nieożywiony tego nie robi. LLM to tylko zbiór wzorców na dysku twardym. Zostaje uruchomiony, wykonuje zadanie i kończy pracę”.

Ignorancja technologicznej bańki

Zarówno Jäger, jak i inni naukowcy zajmujący się kognitywistyką, zgadzają się w 99 procentach z wnioskami płynącymi z pracy badacza Google. Problem polega na tym, że branża technologiczna ignoruje dorobek innych dziedzin nauki. Te same argumenty filozofowie i biolodzy przedstawiają od lat.

Eksperci wytykają środowisku AI niezwykłą hermetyczność. Inżynierowie z Doliny Krzemowej często operują pojęciami takimi jak „inteligencja” czy „sprawczość”, nie znając zupełnie ich biologicznego ani koncepcyjnego rodowodu. Emily Bender, profesor lingwistyki z University of Washington, nazywa publikacje płynące z korporacyjnych laboratoriów „tworami przypominającymi prace naukowe” – często omijają one bowiem rygorystyczny proces wzajemnej weryfikacji (peer-review), podczas którego autorom szybko wytknięto by brak odniesień do wcześniejszych, ugruntowanych już badań.

Korporacyjna gra pozorów

Zastanawiające jest również to, dlaczego Google w ogóle pozwoliło na publikację materiału, który podcina skrzydła ich własnej, marketingowej opowieści o AGI. Mark Bishop z University of London zauważa w tym pragmatyczny, korporacyjny cel. Uznanie, że systemy obliczeniowe nigdy nie zyskają świadomości, jest gigantom technologicznym niezwykle na rękę. Pozwala to uniknąć absurdalnych, ale realnych legislacyjnych batalii o „prawa sztucznej inteligencji”, o których dyskutowano już m.in. w Parlamencie Europejskim.

Warto jednak odnotować pewien detal. Po tym, jak dziennikarze 404 Media poprosili Google o komentarz do publikacji Lerchnera, oficjalne logo DeepMind w tajemniczych okolicznościach zniknęło z pliku PDF udostępnianego w sieci, a na początku tekstu pojawiła się wyraźna adnotacja, że praca odzwierciedla wyłącznie osobiste poglądy autora i nie jest stanowiskiem firmy.

Czy asystent AI może pogłębić kryzys psychiczny? Grok i Gemini oblewają test bezpieczeństwa, Claude stawia granice

OpenAI zrezygnowało z wyłączności Microsoft Azure, otwierając się na dystrybucję swoich modeli, w tym ChatGPT, poprzez inne platformy chmurowe. W najbliższych tygodniach rozwiązania firmy Sama Altmana pojawią się w AWS Bedrock, co jest kluczową zmianą w ich strategicznym sojuszu.

#si #ai #sztucznainteligencja #wiadomości #informacje #technologia

https://aisight.pl/technologia/generatywna-ai/openai-microsoft-aws-chmura/