AI bez ściemy. Krótko i na temat.
Co to jest AI, jak działają modele językowe, jak pisać skuteczne prompty, gdzie są granice i jak używać tego narzędzia odpowiedzialnie. Podstawy dla każdego — od zera do ogarnięcia.
1. Czym jest AI?
Krótka definicja. AI jako narzędzie do przewidywania i generowania.
2. Modele językowe
Tokeny, kontekst, „uczenie na danych”, halucynacje.
3. Prompt
Jak pytać, by dostać użyteczną odpowiedź. Szablon i przykłady.
4. Workflow z AI
Podział na etapy: cel → kontekst → wynik → weryfikacja.
5. Bezpieczeństwo i etyka
Granice, prywatność, odpowiedzialność człowieka.
6. Ograniczenia AI
Kiedy AI się myli i jak nad tym panować.
7. Pierwsze kroki
Trzy krótkie ćwiczenia na start.
8. Słowniczek
Najważniejsze pojęcia jednym zdaniem.
9. Co dalej?
Jak rozwijać umiejętności sensownie i bez spiny.
1. Czym jest AI?
AI to systemy, które uczą się wzorców z danych i na tej podstawie przewidują kolejne elementy (słowa, piksele, dźwięki) albo decyzje. Nie „rozumieją świata” jak człowiek — ale potrafią być użyteczne, jeśli podasz im jasny cel i właściwe dane.
2. Modele językowe — o co chodzi?
Tokeny — model widzi tekst w kawałkach (tokenach) i przewiduje następny. Kontekst — okno pamięci: ile tekstu model bierze pod uwagę naraz. Dane — uczy się statystyki języka na dużych zbiorach (nie „wie” jak człowiek). Halucynacje — pewne brzmienie ≠ prawda. Zawsze weryfikuj rzeczy ważne.
3. Prompt — jak pytać, żeby to działało
Dobry prompt = CEL + KONTEKST + FORMAT + WARUNKI.
Szablon: „Zrób [co?]. Kontekst: [dla kogo, jak, na czym mi zależy]. Daj wynik w formie [format, długość]. Uwzględnij [zasady/ograniczenia].”
Przykład: „Zrób listę 5 zagrożeń przy wdrażaniu AI w firmie. Kontekst: mała firma usługowa. Daj punktowo, maks 80 słów. Bez żargonu.”
4. Workflow z AI (prosty i skuteczny)
1) Cel: Co chcesz dostać na końcu? (konkretnie)
2) Kontekst: 2–4 zdania tła, kluczowe wymogi.
3) Wynik: format (lista, tabela, kod), długość, styl.
4) Weryfikacja: sprawdź fakty / liczby; popraw prompt i powtórz.
5. Bezpieczeństwo i etyka
Prywatność: nie wklejaj wrażliwych danych, jeśli nie musisz. Prawo: szanuj prawa autorskie i licencje. Odpowiedzialność: decyzję podejmuje człowiek, nie model. Szacunek: zero treści szkodliwych.
6. Ograniczenia AI — kiedy się potyka
Aktualność: model może nie znać najnowszych faktów. Precyzja liczb: zawsze licz „na zimno”. Dwuznaczność: mętny prompt = mętny wynik. Etyka: nie wszystko, co możliwe, jest okej.
7. Pierwsze kroki — krótkie ćwiczenia
Ćw. 1: Napisz prompt do streszczenia Twojego tekstu w 5 punktach (max 80 słów).
Ćw. 2: Poproś AI o 3 alternatywne tytuły i wybierz najlepszy, podając kryteria.
Ćw. 3: Weź własny prompt i skróć go o 30% bez utraty sensu.
8. Słowniczek (krótko)
AI: systemy uczące się wzorców z danych. Model językowy: przewiduje kolejne tokeny w tekście. Token: kawałek tekstu (sylaba/słowo). Kontekst: ilość tekstu „w pamięci” modelu naraz. Prompt: instrukcja dla modelu. Halucynacja: pewnie brzmiąca, ale błędna odpowiedź.
9. Co dalej?
Ustal swój cel (np. pisanie, kod, grafika). Rób małe projekty, zapisuj dobre prompty, buduj własne szablony. Z czasem dołóż automatyzacje i pracę na danych. Spokój, konsekwencja, zero spiny.
Autor: Danio & AI · Sekcja „AI – Podstawy” jest rozwijana. Gdy poprosisz, dołożymy przykłady z życia: pisanie, audio/wideo, kod, grafika.