Czy prawdziwa AI już istnieje? Czym różnią się AI, AGI i ASI?

Generatywna sztuczna inteligencja trafiła do masowego odbiorcy pod koniec 2022 roku, gdy miliony osób zaczęły korzystać z ChatGPT. Od tego czasu rozwój kolejnych modeli regularnie wywołuje pytania o przyszłość pracy, bezpieczeństwo danych i granice automatyzacji. Odpowiedź na te obawy wymaga jednak zrozumienia, czym współczesna AI jest i co rzeczywiście potrafi. System może zdobyć wynik odpowiadający złotemu medalowi na Międzynarodowej Olimpiadzie Matematycznej, a chwilę później błędnie policzyć, że w sierpniu 2026 roku wypada łącznie dziesięć piątków i sobót, chociaż prawidłowa odpowiedź to dziewięć.

Co obecnie nazywamy sztuczną inteligencją?

AI (artificial intelligence), po polsku znana również jako sztuczna inteligencja, jest szerokim określeniem systemów komputerowych. Analizują one dane, generują na ich podstawie prognozy, treści, rekomendacje, wspierają lub nawet podejmują decyzję, chociaż te są już podyktowane prawdopodobieństwem. W ostatnich latach największą uwagę przyciągają zdecydowanie LLM-y (large language models), po polsku nazywane dużymi modelami językowymi, wykorzystywane między innymi w narzędziach prowadzących rozmowę i tworzących tekst. Sztuczna inteligencja nie ogranicza się tylko do modeli językowych. Obejmuje rozwiązania służące między innymi do rozpoznawania obiektów na zdjęciach, przewidywania awarii maszyn, analizowania dźwięku oraz wspomagania oceny obrazów medycznych.

Unijny AI Act ujmuje sztuczną inteligencję w podobny sposób, lecz zwraca dodatkowo uwagę na poziom autonomii systemu. Zgodnie z rozporządzeniem system AI na podstawie otrzymanych danych samodzielnie ustala, w jaki sposób wygenerować określony wynik, który może wpływać na środowisko cyfrowe lub fizyczne.

O tym, czy dane rozwiązanie można określić jako AI, decyduje więc sposób przetwarzania danych i tworzenia wyników. System nie potrzebuje osobowości, emocji ani świadomości. Algorytm wykrywający twarz na zdjęciu również jest przykładem sztucznej inteligencji, chociaż nie prowadzi rozmowy i nie rozumie świata w sposób, jaki robi to człowiek.

Jak działa generatywna sztuczna inteligencja?

Duże modele językowe uczą się zależności statystycznych występujących w ogromnych zbiorach tekstów. Materiał treningowy jest dzielony na tokeny, czyli słowa, części słów, znaki i inne fragmenty. Model otrzymuje kontekst i oblicza, który token z największym prawdopodobieństwem powinien pojawić się jako następny.

Podstawą większości współczesnych LLM-ów jest architektura Transformer, opisana w 2017 roku przez Ashisha Vaswaniego, Noama Shazeera, Niki Parmar i pięcioro współautorów w publikacji „Attention Is All You Need”. Zastosowany w niej mechanizm self-attention pozwala analizować zależności pomiędzy elementami tekstu, również wtedy, gdy dzieli je wiele słów lub zdań. Transformer powstał z myślą o tłumaczeniu maszynowym, lecz później stał się podstawą modeli generujących tekst, kod i odpowiedzi na pytania.

Chatboty prowadziły rozmowy na długo przed erą LLM-ów

Na długo przed premierą Chat GPT, bo już w 2007 roku, uruchomiono Evie, której nazwa jest skrótem od Eviebot. Chatbot zdobył dużą popularność na YouTube około 2015 roku, gdzie rozmowy z jej animowanym awatarem nagrywali między innymi PewDiePie, Jacksepticeye czy El Rubius. Na polskim podwórku taką serię prowadził nie kto inny, jak Blowek. Odpowiedzi Evie bywały chaotyczne, zabawne i zaskakująco podobne do ludzkich, dlatego filmy z chatbotem osiągały miliony wyświetleń.

Evie korzystała z tego samego oprogramowania co Cleverbot, rozwijany przez Rollo Carpentera i firmę Existor. System przechowywał wypowiedzi pochodzące z wcześniejszych rozmów użytkowników, a następnie wyszukiwał w bazie odpowiedzi pasujące do aktualnego kontekstu. Według opisu firmy rozmowa była porównywana z milionami wcześniejszych interakcji, dzięki czemu chatbot mógł odpowiadać zdaniami, których wcześniej użyli ludzie.

Evie nie była dużym modelem językowym. Nie tworzyła odpowiedzi token po tokenie przy użyciu architektury Transformer, ponieważ rozwiązanie to opisano dopiero w 2017 roku. Jej przykład pokazuje jednak, że zdolność programu do prowadzenia pozornie naturalnej rozmowy nie pojawiła się wraz z Chat GPT. Przełom z końca 2022 roku polegał przede wszystkim na skali, elastyczności i zakresie zadań wykonywanych przez modele językowe.

Skąd biorą się proste błędy modeli AI?

Model językowy generuje odpowiedzi na podstawie wzorców poznanych podczas treningu, dlatego nie zawsze wykonuje pełne obliczenie potrzebne do rozwiązania zadania. Przy pytaniu o liczbę piątków i sobót w konkretnym miesiącu może odtworzyć prawdopodobną odpowiedź zamiast sprawdzić kalendarz lub użyć interpretera kodu.

Nierównomierność tych możliwości pokazuje „The 2026 AI Index Report” przygotowany przez Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. Gemini Deep Think osiągnął wynik odpowiadający złotemu medalowi na Międzynarodowej Olimpiadzie Matematycznej, podczas gdy najlepszy model w teście ClockBench poprawnie odczytywał zegary analogowe w 50,6 proc. przypadków.

ClockBench to benchmark tzn. test sprawdzający, czy modele analizujące obrazy potrafią odczytać godzinę z zegarów analogowych. Test obejmuje tarcze o różnym wyglądzie, między innymi z cyframi rzymskimi, lustrzanym układem, nietypową liczbą wskazówek czy dodatkowymi elementami utrudniającymi analizę. Model musi rozpoznać położenie wskazówek, przypisać im właściwą funkcję i na tej podstawie podać godzinę.

Ludzie w tym teście uzyskali 90,1 proc. Jak widać, współczesna AI może osiągać bardzo wysoki poziom w jednej dziedzinie i nadal popełniać proste błędy w innej.

Jak AI sprawdza się w wyspecjalizowanych zadaniach?

Opisane wcześniej różnice w możliwościach modeli dobrze pokazują, dlaczego współczesna sztuczna inteligencja często najlepiej sprawdza się w ściśle określonych zadaniach. Zamiast próbować „rozumieć wszystko”, system otrzymuje konkretny rodzaj danych i wykonuje na ich podstawie określoną analizę.

Dobrym przykładem takiego wyspecjalizowanego zadania jest Dermo Scan Super-Pharm, który analizuje wygląd skóry na podstawie zdjęcia twarzy. Według informacji opublikowanych przez Super-Pharm, do wytrenowania algorytmu użyto biblioteki, która posiadała ponad 16 tys. zdjęć klinicznych i selfie osób o zróżnicowanych typach skóry. System ocenia takie parametry jak pigmentacja, głębokie zmarszczki, drobne linie, widoczność porów, jędrność i blask, a następnie na tej podstawie proponuje rutynę pielęgnacyjną.

Super-Pharm deklaruje dokładność sięgającą 95 proc. dla wymienionych oznak starzenia.

Dermo Scan analizuje tutaj konkretny zestaw widocznych cech obrazu i wykorzystuje wynik do przygotowania rekomendacji pielęgnacyjnej. Tak właśnie działa wiele współczesnych systemów AI: mogą być bardzo sprawne w jednym, dokładnie określonym zadaniu, ale nie potrafią samodzielnie wyjść poza jego zakres. Dermo Scan może ocenić cechy widoczne na zdjęciu, ale nie przeprowadzi poprawnego wywiadu medycznego, nie zinterpretuje wszystkich objawów i nie podejmie decyzji tak, jak zrobiłby to specjalista. Właśnie tutaj zaczyna się różnica między dzisiejszymi zastosowaniami AI a znacznie szerszą koncepcją sztucznej inteligencji ogólnej.

Jak trudne zadania mogą wykonywać współcześni agenci AI?

Organizacja METR mierzy możliwości agentów za pomocą wskaźnika „task-completion time horizon”. Określa on trudność zadania przez czas, którego człowiek-specjalista potrzebuje na jego wykonanie. Horyzont 50 proc. oznacza poziom, przy którym agent ma połowę szans na sukces.

METR analizuje ponad sto zadań z programowania, uczenia maszynowego i cyberbezpieczeństwa. W publikacji „Measuring AI Ability to Complete Long Tasks” zespół ustalił, że w latach 2019–2025 mierzony w ten sposób horyzont podwajał się średnio co około siedem miesięcy. Wynik pokazuje szybki rozwój agentów w zadaniach technicznych, ale wciąż daleko im do automatyzacji całych zawodów.

Czy AI zastąpi człowieka w pracy?

Model generujący kod może przyspieszyć pracę programisty, lecz przygotowanie produktu wymaga innych kroków: poznanie infrastruktury, ustalenia potrzeb klienta, testowanie czy odpowiedzialności za podejmowane decyzje. Podobnie system analizujący dokumenty może skrócić czas wyszukiwania informacji, ale w sprawach prawnych, finansowych i zdrowotnych jego wynik nadal wymaga kontroli specjalisty.

Erik Brynjolfsson, Danielle Li i Lindsey Raymond przeanalizowali wpływ asystenta AI na pracę 5172 konsultantów obsługi klienta w badaniu „Generative AI at Work”. Dostęp do podpowiedzi generowanych przez AI zwiększył liczbę rozwiązanych spraw na godzinę średnio o 15 proc. Największe korzyści osiągnęli mniej doświadczeni pracownicy, natomiast u najlepszych konsultantów poprawa była niewielka, a jakość części rozmów nieznacznie spadła. Badanie dotyczyło produktywności w jednej firmie i nie pozwalało określić wpływu technologii na całkowitą liczbę miejsc pracy.

AI może również wspierać tworzenie pomysłów, chociaż korzysta z zależności poznanych podczas treningu. Anil Doshi z University College London i Oliver Hauser z University of Exeter sprawdzili ten mechanizm w eksperymencie „Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content”. Opowiadania napisane z pomocą pomysłów generowanych przez AI były oceniane jako bardziej kreatywne i lepiej napisane, szczególnie w przypadku osób uzyskujących wcześniej słabsze wyniki. Jednocześnie teksty tworzone z pomocą AI były bardziej podobne do siebie, co zmniejszało różnorodność całego zbioru pomysłów.

Co ważne generatywna AI komplikuje kwestie praw autorskich. Obraz wygenerowany bez istotnego udziału człowieka może nie podlegać ochronie, natomiast twórczy wybór, edycja i łączenie elementów mogą być chronione jako wkład autora. Nadal pozostaje tu ryzyko podobieństwa do istniejących utworów lub wykorzystania chronionego wizerunku.

Raport Międzynarodowej Organizacji Pracy „Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure” z 2025 roku wskazuje, że obecna generatywna AI częściej zmieni zakres obowiązków niż zautomatyzuje cały zawód. Większość profesji składa się z czynności o różnym stopniu podatności na automatyzację. Część z nich przejmą systemy, inne zostaną przyspieszone, a kolejne nadal będą wymagały doświadczenia, kontaktu z ludźmi oraz przede wszystkim odpowiedzialności za końcową decyzję.

Czym jest AGI, czyli ogólna sztuczna inteligencja?

AGI (artificial general intelligence), oznacza sztuczną inteligencję ogólną. System ten, miałby wykonywać szeroki zakres zadań poznawczych, uczyć się nowych umiejętności i przenosić wiedzę do sytuacji różniących się od danych treningowych.

Jedna obowiązująca definicja AGI nie została przyjęta. OpenAI (twórcy Chatu GPT) w dokumencie „OpenAI Charter” opisuje ją jako wysoce autonomiczny system, przewyższający ludzi w większości prac mającej wartość ekonomiczną.

Meredith Ringel Morris, Jascha Sohl-Dickstein, Shane Legg i pozostali badacze Google DeepMind zaproponowali inne ujęcie w publikacji „Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI”. Oceniają oni systemy według głębokości kompetencji, czyli poziomu wykonania zadań, oraz ich szerokości, czyli liczby dziedzin, w których osiągają podobny poziom. Model może więc przewyższać człowieka w zdolnościach matematycznych, a nadal słabo radzić sobie z planowaniem, orientacją przestrzenną czy adaptacją do nowych reguł. Autorzy traktują autonomię jako osobny wymiar. System może rozwiązywać trudne problemy, ale nadal potrzebować człowieka do formułowania konkretnych instrukcji.

Czy obecne modele osiągnęły już AGI?

Żaden publicznie zweryfikowany system na ten moment, nie został powszechnie uznany za AGI. Obecne modele osiągają świetne wyniki w wybranych zadaniach, ale nadal mają trudności z opisywanymi w definicji AGI zadaniami.

Pokazuje to ARC-AGI-3, benchmark przygotowany przez ARC Prize Foundation. Agent sam odkrywa w nim zasady interaktywnych środowisk. Przy premierze ludzie osiągali 100 proc., a najlepsze modele około 0,5 proc. Claude Opus 5 High uzyskał w lipcu 2026 roku 30,2 proc., mimo znacznie wyższych wyników w starszych wersjach testu. Benchmark mierzy wybrane zdolności adaptacyjne, a jego zaliczenie nie stanowi dowodu osiągnięcia AGI.

Czy AGI musiałaby być świadoma?

Inteligencja i świadomość opisują różne właściwości. AGI mogłaby uczyć się, rozwiązywać problemy i działać autonomicznie bez ludzkich emocji, osobowości czy subiektywnych przeżyć.

Patrick Butlin, Robert Long, Yoshua Bengio i współautorzy przeanalizowali ten problem w raporcie „Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of Consciousness”. Na podstawie kilku teorii neuronaukowych, między innymi teorii globalnej przestrzeni roboczej, przetwarzania rekurencyjnego, reprezentacji wyższego rzędu, czy teorii schematu uwagi, autorzy opracowali wskaźniki, które mogłyby świadczyć o świadomości systemu. Analiza z 2023 roku nie dostarczyła podstaw do uznania ówczesnych modeli AI za świadome.

Deklaracje chatbota również tego nie rozstrzygają. Model potrafi opisywać strach, radość czy poczucie własnego istnienia, ponieważ poznał język używany przez ludzi do opisywania takich stanów.

Czym jest ASI, czyli superinteligencja sztuczna?

ASI (artificial superintelligence), oznacza hipotetyczną sztuczną superinteligencję, która przewyższałaby człowieka w szerokim zakresie zdolności poznawczych, między innymi w analizie danych, planowaniu, prowadzeniu badań i projektowaniu nowych technologii.

Tim Genewein, Matija Franklin, Alexander Lerchner i współautorzy raportu Google DeepMind „From AGI to ASI” opisują ją jako system sprawniejszy poznawczo niż duże organizacje złożone z ludzi. Wskazują cztery możliwe drogi prowadzące do rozwinięcia ASI: dalsze skalowanie modeli, powstanie nowej architektury, udoskonalanie AI przez inne systemy AI lub współpracę wielu agentów tworzących zbiorową superinteligencję.

Dlaczego droga do AGI i ASI nie jest łatwa?

Rozwój AGI wymaga rozwiązania wszystkich opisanych wcześniej problemów, a ASI pozostaje na razie koncepcją hipotetyczną. Już samo zwiększanie skali obecnych modeli pochłania coraz więcej energii, wody i mocy obliczeniowej. Rozbudowa sieci elektroenergetycznych potrzebnych do zasilania ogromnych centrów danych wiąże z idącymi w parze wielomiliardowymi inwestycjami.

Międzynarodowa Agencja Energetyczna w raporcie „Key Questions on Energy and AI” z 2026 roku prognozuje, że globalne zużycie energii przez centra danych wzrośnie z około 485 TWh w 2025 roku do 950 TWh w 2030 roku. Dane obejmują wszystkie centra danych, lecz AI jest jednym z głównych źródeł wzrostu zapotrzebowania. Rozbudowa infrastruktury wymaga zaawansowanych układów obliczeniowych, pamięci, sieci oraz systemów chłodzenia, które mogą zużywać wodę. IEA ocenia ponadto, że ograniczenia sieci energetycznych mogą opóźnić około 20 proc. planowanej do 2030 roku mocy centrów danych.

Źródła

ARC Prize Foundation. 2026. “Claude Opus 5 – ARC-AGI Results.”

Blowek. 2015. “ZBOCZONA EVIE! :O [EvieBot #0].” Film na YouTube.

Brynjolfsson, E., D. Li i L. Raymond. 2025. “Generative AI at Work.”

Butlin, P., R. Long, E. Elmoznino i in. 2023. “Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of Consciousness.”

Doshi, A. R. i O. P. Hauser. 2024. “Generative AI Enhances Individual Creativity but Reduces the Collective Diversity of Novel Content.”

Existor. b.d. “Cleverbot Data for Machine Learning.”

Genewein, T., M. Franklin, A. Lerchner i in. 2026. “From AGI to ASI.”

Gmyrek, P., J. Berg, K. Kamiński i in. 2025. Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure.

International Energy Agency. 2025. Energy and AI.

International Energy Agency. 2026. “Key Questions on Energy and AI.”

Kwa, T., B. West, J. Becker i in. 2025. “Measuring AI Ability to Complete Long Software Tasks.”

Morris, M. R., J. Sohl-Dickstein, N. Fiedel i in. 2024. “Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI.”

OpenAI. 2022. “Introducing ChatGPT.”

OpenAI. b.d. OpenAI Charter.

Parlament Europejski i Rada Unii Europejskiej. 2024. Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2024/1689 w sprawie ustanowienia zharmonizowanych przepisów dotyczących sztucznej inteligencji.

Safar, A. 2025. “ClockBench: Visual Time Benchmark Where Humans Beat the Clock, LLMs Don’t.”

Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. 2026. The 2026 AI Index Report: Technical Performance.

Super-Pharm. b.d. “Dermo Scan – spersonalizowana analiza skóry online.”

Urząd Unii Europejskiej ds. Własności Intelektualnej. 2025. Development of Generative Artificial Intelligence from a Copyright Perspective.

U.S. Copyright Office. 2025. Copyright and Artificial Intelligence. Part 2: Copyrightability.

Vaswani, A., N. Shazeer, N. Parmar i in. 2017. “Attention Is All You Need.”