W świecie opanowanym przez technologię, nazwa ChatGPT stała się synonimem sztucznej inteligencji na wyciągnięcie ręki. Za tym wszechobecnym asystentem stoi firma OpenAI, która z każdą kolejną generacją, szczególnie w rodzinie "5.x", przesuwa granice tego, co możliwe. Najnowsze modele są jak doskonale wyszkoleni rozmówcy – potrafią pamiętać długie wątki, rozumieją złożone niuanse i odpowiadają z taką gracją, że konwersacja z nimi staje się zaskakująco naturalna. Wyróżnia go nie tylko elokwencja, ale i wszechstronność. W przeciwieństwie do rywali, takich jak rozwiązania od Google'a czy Anthropic, ChatGPT to prawdziwy szwajcarski scyzoryk cyfrowego świata. Pisanie, programowanie, tłumaczenie, analizowanie treści – od tekstu po obrazy – wszystko to dzieje się w ramach jednego, spójnego ekosystemu. Chociaż różnice między poszczególnymi modelami są subtelne dla zwykłego odbiorcy, dla użytkownika liczy się jedno: czy efekt końcowy jest jasny, trafny i przede wszystkim, użyteczny. 

Cena za inteligencję. W kwestii cenowej OpenAI prezentuje proste podejście, które można porównać do dostępu do cyfrowej biblioteki. Dostęp darmowy to wejście do czytelni – możesz korzystać z podstawowych zasobów, ale musisz liczyć się z kolejkami. Wersje płatne, takie jak abonament "Plus", to już klucz do prywatnego gabinetu: zyskujesz dostęp do najnowszych wydań, priorytet w obsłudze i szereg zaawansowanych narzędzi. Dla twórców oprogramowania i firm, API to z kolei model „płacisz za słowo” – rozliczenie zależy od faktycznego zużycia, czyli liczby „przetrawionych” tokenów. 

Dlaczego AI "halucynuje"? Termin „halucynacja” w świecie AI brzmi groźnie, ale jest to zjawisko czysto techniczne. To moment, w którym model, zamiast przyznać się do niewiedzy, z pozorną pewnością serwuje fałszywą informację. Dzieje się tak, ponieważ AI nie poszukuje prawdy w sensie ludzkim, a jedynie statystycznych wzorców językowych. Kiedy brakuje mu danych, luki w wiedzy uzupełnia najbardziej prawdopodobnie brzmiącą frazą, tworząc idealnie spójną, choć całkowicie zmyśloną narrację. To nie jest złośliwe kłamstwo, a efekt uboczny niezwykłej zdolności do płynnego układania słów. 

Paradoks postępu: im lepszy model, tym bardziej wiarygodna fikcja. To przewrotna, a zarazem kluczowa myśl, która prowadzi nas do szerszej refleksji. Nowe, zaawansowane modele są tak dobre w pisaniu, tak biegłe w naśladowaniu eksperckiego tonu i tworzeniu logicznych struktur, że ich pomyłki stają się trudne do wychwycenia. Halucynacja w wykonaniu ChatGPT 5.x to nie bełkot – to elegancko ubrane w słowa kłamstwo, często wzbogacone o zmyślone przypisy, cytaty i przykłady. Ta sama moc, która daje nam piękne teksty, potrafi od czasu do czasu stworzyć doskonale wyglądający, choć fałszywy szczegół. Uwierzyć jest więc łatwiej, a to rodzi potrzebę weryfikacji. Ale czy ten mechanizm nie jest nam znany od dawna? Czy ludzcy „eksperci”, politycy i profesorowie, świadomi swoich regaliów i autorytetu, nie używali podobnej strategii od stuleci? Oni również doskonale „czytali” wzorce: wiedzieli, co społeczeństwo chce usłyszeć, i serwowali dokładnie taką narrację, jaką gotowi byliśmy „łyknąć”. Podobnie jak AI, ich „halucynacje” opierały się na formie, a nie na treści. Pojawienie się zaawansowanych AI, które potrafią tworzyć takie złudzenia, stawia nas przed lustrem. Uświadamia nam, jak łatwo ulegamy wrażeniu, że wiarygodna forma równa się prawdziwej treści. Musimy na nowo nauczyć się krytycznego myślenia w stosunku do wszystkich, którzy roszczą sobie prawo do mówienia „prawdy ostatecznej” – niezależnie od tego, czy ich źródłem jest kod, czy dyplom. 

Przykłady halucynacji (i jak je sprawdzać) • Zmyślony cytat: Kiedy model przypisuje znane zdanie innej osobie.  Jak sprawdzić? Sięgnij do wiarygodnych cytatów, poszukaj wywiadów lub książek źródłowych. • Nieistniejąca publikacja: Tytuł pracy naukowej lub artykułu „pasuje” do tematu, ale nie ma jej w żadnej bazie.  Jak sprawdzić? Użyj Google Scholar lub katalogów bibliotecznych. • Nieistniejąca funkcja w kodzie: Model „wymyśla” nazwę metody programistycznej, która pasuje do konwencji.  Jak sprawdzić? Przejrzyj oficjalną dokumentację lub po prostu przetestuj kod w prostym środowisku. • Pomylone fakty: Dwie realne rzeczy połączone błędną datą lub chronologią.  Jak sprawdzić? Porównaj daty w kilku niezależnych źródłach, np. w encyklopediach. • Wymyślone szczegóły prawne/medyczne: Brzmią profesjonalnie, ale są nieaktualne lub niezgodne z praktyką.  Jak sprawdzić? Sprawdź oficjalne portale rządowe, izby zawodowe, a na przykład w przypadku medycyny, wytyczne towarzystw naukowych. We wszystkich tych przypadkach styl przekonuje, dlatego naturalnym odruchem jest zaufanie. Twoją tarczą jest nawyk weryfikacji. 

Jak zminimalizować ryzyko? Oto kilka prostych zasad, które możesz wprowadzić w życie: 1. Żądaj źródeł, a potem sprawdzaj je samodzielnie. 2. Weryfikuj liczby, nazwiska i daty – to najczęstsze ofiary „halucynacji”. 3. Zadawaj pytania kontrolne: „Podaj link do źródła”, „Czy to jest aktualne?”. 4. Przy wrażliwych tematach (prawo, zdrowie, finanse) traktuj odpowiedzi jako punkt wyjścia, a nie ostateczną prawdę. 

Słowem podsumowania. Nowe modele AI są potężnymi narzędziami, które przyspieszają pracę, piszą elokwentnie i pomagają uporządkować myśli. Kluczem do ich efektywnego wykorzystania jest jednak mądra współpraca: pozwól AI robić to, w czym jest najlepsza – tworzyć i porządkować – a samemu stań na straży faktów. Prawdziwa rewolucja nie dokona się w algorytmach, ale w nas samych – w naszej gotowości do kwestionowania i weryfikowania. Tylko wtedy uzyskasz pełnię korzyści: szybkość maszyny połączoną z rozsądkiem człowieka.