“Sztuczna inteligencja „śmieci” jest coraz bardziej widoczna w przedsiębiorstwach”

Sztuczna inteligencja ma problem ze „śmiecią”. Dla niektórych z nas może to objawiać się w codziennym przeglądaniu mediów społecznościowych w postaci filmów wygenerowanych przez sztuczną inteligencję, lub jeśli głęboko wniknęliśmy w sieć, jako rzeczywiste dramaty między ludźmi personifikowanymi jako owoce. Chociaż te przykłady mogą się kwalifikować jako nieszkodliwa zabawa, gdzie rysujemy granice dla tego, jak treści wygenerowane przez sztuczną inteligencję pojawiają się w bardziej poważnych, niechętnych do ryzyka środowiskach, takich jak przedsiębiorstwa?

„Śmieci” sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach objawiają się jako wyglądające na profesjonalne, pewne wnioski oparte na płytkich, niedostępnych lub nieprecyzyjnych danych, a firmy zaczynają odczuwać koszty. Dane AlphaSense pokazują, że od Q4 2025 do Q1 2026 odniesienia do „śmieci” sztucznej inteligencji w wiadomościach i artykułach wzrosły o 20%.

Wadą, której doświadczają użytkownicy ogólnego przeznaczenia narzędzi sztucznej inteligencji, jest brak dostępu do bezpiecznych, premium źródeł – nie każda decyzja może, lub powinna, opierać się na źródłach z sieci. Jeśli chodzi o decyzje oparte na danych o wyższych stawkach, wyraźna granica pojawia się między narzędziami, które generują powierzchniowe odpowiedzi, a tymi, które dostarczają informacje specyficzne dla danego obszaru.

Wyzwanie polega na tym, że eksplozja treści generowanych przez sztuczną inteligencję napędza ogromną pętlę sprzężenia zwrotnego niskiej jakości danych wejściowych i jeszcze gorszych danych wyjściowych. Organizacje, które są w stanie przerwać ten cykl i skupić się na niezawodnych, specyficznych dla danego obszaru danych wejściowych, zdefiniują następną fazę sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach, różnicując prawdziwe spostrzeżenia od sztucznych hałasów.

Największa wada sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach to dane, które ją karmią

Ogólne narzędzia sztucznej inteligencji to systemy, które mogą zrozumieć, nauczyć się i wyjaśnić wiele dziedzin. Te narzędzia koncentrują się na podstawowych zdolnościach, takich jak rozumowanie i uczenie, co sprawia, że są one pomocnymi asystentami w usprawnianiu procesów przepływu pracy i zwiększaniu produktywności. Jednak dane ogólne używane do szkolenia tych modeli mogą produkować równie ogólne dane wyjściowe, skutkując „śmiecią” sztucznej inteligencji, gdy są używane na dużą skalę.

W całej branży technologicznej wiele firm teraz polega na tych ogólnych narzędziach sztucznej inteligencji i modelach językowych do różnych procesów przepływu pracy i oszczędności czasu.

Firmy nie testują już tylko tych modeli; włączają je w agenci procesów przepływu pracy, gdzie systemy sztucznej inteligencji samodzielnie взаимодействują z danymi przedsiębiorstwa, interfejsami API i zewnętrznymi aplikacjami, aby wykonać zadania końcowe. To ogranicza przedsiębiorstwa do danych, które często są trudne lub niemożliwe do uzasadnienia, skutkując danymi wyjściowymi, które nie mają wartości.

Użycie ogólnych narzędzi sztucznej inteligencji powoduje kilka wyzwań, które przyczyniają się do „śmieci” sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach:

• Treści generowane przez sztuczną inteligencję często przytłaczają wewnętrzne bazy wiedzy, sprawiając, że są one trudniejsze do zaufania i użycia.
• Błędy, które są przekazywane przez pętle sprzężenia zwrotnego, zacinają treści generycznymi i nieistotnymi informacjami.
• Sztuczna inteligencja usprawnia proces tworzenia, ale jednocześnie redukuje kontrole jakości, które są zwykle wbudowane w proces.

W przeciwieństwie do tego, sztuczna inteligencja specyficzna dla danego obszaru koncentruje się na głębi zamiast szerokości, projektując systemy, które rozwiązują wąsko określone, wysokowartościowe problemy w określonym obszarze. Zamiast polegać na szerokich, publicznie dostępnych danych szkoleniowych, te narzędzia są budowane na podstawie własnych i kuratorowanych zbiorów danych, co pozwala im produkować znacznie lepsze i bardziej istotne dane wyjściowe. Poprzez zakotwiczenie sztucznej inteligencji w specyficznej dla danego obszaru wiedzy, a nie w danych ogólnych, sztuczna inteligencja stosowana dostarcza spostrzeżenia, które spełniają wymagania dokładności i odpowiedzialności w przedsiębiorstwach. Funkcje takie jak transparentne źródła, cytowane dane wyjściowe i głębsze możliwości badawcze zapewniają, że informacje są śledzone, zweryfikowane i godne zaufania.

Ten poziom dokładności nie jest opcjonalny dla przedsiębiorstw działających na dużą skalę, gdzie ryzyko „śmieci” sztucznej inteligencji może przekładać się na krytyczne błędy.

Przerwanie cyklu pętli sprzężenia zwrotnego

Słabe dane wejściowe i wyjściowe mogą wpływać na odpowiedzi w czasie, co dodatkowo zaostrza wyzwanie „śmieci” sztucznej inteligencji i tworzy negatywną pętlę sprzężenia zwrotnego.

Na przykład, w środowiskach korzystających z ogólnych modeli, treści generowane przez sztuczną inteligencję stworzyły samowzmacniającą się pętlę malejącej jakości. Systemy sztucznej inteligencji często uczą się z wewnętrznych informacji, do których mają dostęp, w tym poprzednich danych wyjściowych, i często absorbują i odtwarzają istniejące błędy. Jeśli te materiały zawierają błędy, błędy są ponownie wykorzystywane, a generyczne wzorce wzmacniają się. Jest to proste: jeśli dane szkoleniowe są niskiej jakości, dane wyjściowe modelu będą odzwierciedlać ten sam standard.

Oryginalne myślenie również maleje, gdy ludzie są mniej zaangażowani. A gdy procesy kontynują, pętla powtarza się, a jakość danych wyjściowych kontynuuje maleć wykładniczo. Narzędzia sztucznej inteligencji często nie priorytetowo traktują weryfikacji dokładności, ani nie starannie rozważają wyboru słów przy wypełnianiu luk w treści. W ten sposób „śmieci” sztucznej inteligencji zaciemniają treści sztucznym hałasem w coraz szybszym tempie.

Ten trend jest widoczny w bardzo wyraźny sposób w komunikatach dużych firm. Ostatni artykuł Barron’s, wspierany przez dane AlphaSense, badał użycie charakterystycznego formatu sztucznej inteligencji „To nie to, to tamto”, który pojawił się w zaskakująco dużej liczbie kanałów komunikacji korporacyjnej. Według artykułu, użycie tego sformułowania prawie podwoiło się w 2024 i 2025 roku.

Poza komunikacją, ryzyko „śmieci” sztucznej inteligencji może wpłynąć na przedsiębiorstwa w znaczący sposób w różnych funkcjach firmy, szczególnie gdy sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej powszechnym strumieniem pracy w procesach decyzyjnych. Jeśli kluczowe decyzje są wpływane przez niedokładne lub nawet redundantne informacje, zespoły nie mogą i nie powinny być pewne swoich danych wyjściowych.

Najbardziej efektywne systemy sztucznej inteligencji dostarczają decyzyjną inteligencję

Gdy przedsiębiorstwa skalują swoje użycie sztucznej inteligencji i oceniają zwrot z inwestycji, różnica między wartościowymi spostrzeżeniami a „śmiecią” sztucznej inteligencji stanie się wyraźną przewagą konkurencyjną. Organizacje, które polegają wyłącznie na ogólnych narzędziach sztucznej inteligencji bez aktywnego egzekwowania jakości danych i kontekstu danego obszaru, są narażone na zalewanie swoich operacji niedostępnymi danymi wyjściowymi.

Sztuczna inteligencja stosowana oferuje bezpieczniejszą i bardziej przemyślaną ścieżkę do przodu, ale organizacje muszą również łączyć te narzędzia z wyraźnym nadzorem ludzkim, standardami weryfikacji, oraz ciągłą oceną procesów przepływu pracy i danych wyjściowych, aby wykryć „śmieci” sztucznej inteligencji. Nie ma jednej uniwersalnej metody.

Firmy, które są w stanie to osiągnąć, będą podejmować lepsze, bardziej poinformowane decyzje. A na rynku, który jest coraz bardziej pod wpływem sztucznej inteligencji, ta różnica staje się już przewagą konkurencyjną.