8 trendów w generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI), które warto obserwować w 2025 roku

Generatywna sztuczna inteligencja w ciągu ostatniego roku przeszła prawdziwą rewolucję. Tempo rozwoju tej technologii było zawrotne, a jej wpływ coraz wyraźniej widać w niemal każdej dziedzinie współczesnego życia. AI przestaje być dodatkiem do systemów wspomagających decyzje — staje się fundamentem procesów w ochronie zdrowia, handlu, finansach czy przemyśle. Z każdym kolejnym miesiącem narzędzia oparte na sztucznej inteligencji przenikają coraz głębiej do świata realnych zastosowań. W obliczu tej ekspansji warto zadać sobie pytanie: dokąd zmierza ta technologia? Jakie trendy będą kształtować jej rozwój w nadchodzącym roku?

Agenci AI — kolejny krok w stronę autonomii

Jednym z najbardziej intrygujących zjawisk ostatnich miesięcy jest pojawienie się tzw. agentów AI. To pojęcie zyskało popularność m.in. dzięki takim postaciom jak Jensen Huang, prezes NVIDII, który od miesięcy przekonuje, że to właśnie agenci AI są przyszłością całej branży. Czym właściwie są ci „agenci”?

To zaawansowane systemy sztucznej inteligencji, które łączą zdolności językowe dużych modeli (LLM, large language models) z wachlarzem zewnętrznych narzędzi, umożliwiających im samodzielne działanie. W odróżnieniu od klasycznych modeli, które odpowiadają na zadane pytania na podstawie danych treningowych, agenci AI nie ograniczają się już tylko do generowania tekstów. Oni mają działać, podejmować decyzje, korzystać z API, reagować na zmieniające się okoliczności, pamiętać, co już zrobili, i wyciągać z tego wnioski.

Taki system potrafi nie tylko utrzymać kontekst rozmowy, ale też zarządzać pamięcią zarówno tą krótkoterminową (co właśnie się dzieje), jak i długoterminową (co działo się wcześniej). Może też samodzielnie wybierać narzędzia niezbędne do wykonania zadania. W praktyce oznacza to możliwość realizowania znacznie bardziej złożonych operacji niż dotąd. Mowa o tzw. agentach multimodalnych, którzy potrafią pracować nie tylko z tekstem, ale też z obrazem, dźwiękiem czy danymi strukturalnymi.

Nie ma jednak technologii pozbawionej ograniczeń. Wraz z rosnącą autonomią pojawia się także większe ryzyko błędów i to takich, które trudno szybko wykryć i naprawić. System podejmujący decyzje na własną rękę, w sposób mniej przewidywalny niż tradycyjny LLM, może łatwo zejść z kursu. Dlatego właśnie wdrażanie takich rozwiązań wymaga ostrożności i dobrze przemyślanej strategii.

W wielu zastosowaniach wciąż bardziej adekwatne mogą być klasyczne modele językowe, korzystające z metod takich jak RAG (retrieval-augmented generation), fine-tuning czy function calling. Nie każdy problem wymaga od razu armii cyfrowych agentów. Kluczem jest zrozumienie, kiedy warto sięgnąć po bardziej wyrafinowane narzędzia, a kiedy lepiej pozostać przy sprawdzonych, stabilnych rozwiązaniach.

Agenci AI to bez wątpienia obszar o ogromnym potencjale rozwiązywania problemów, podejmowania decyzji czy zwiększenia produktywności. W 2025 r. agenci AI mogą zmienić zasadniczo sposób, w jaki człowiek współpracuje z maszyną.

AI w kieszeni — generatywna sztuczna inteligencja wchodzi do smartfonów

Coraz bardziej oczywiste staje się, że kolejna faza ekspansji sztucznej inteligencji będzie rozgrywać się w naszych kieszeniach. Zarówno urządzenia z Androidem, jak i iPhone’y zaczynają być wyposażane we własne systemy AI — odpowiednio: Gemini i Apple Intelligence. To, co jeszcze niedawno było zarezerwowane dla wyspecjalizowanych serwerów, teraz trafia do telefonów. Ale choć perspektywa mobilnej generatywnej AI wydaje się ekscytująca, nie wszystko wygląda tu tak różowo, jak chciałyby to widzieć firmy technologiczne.

Główny problem? Potężne zapotrzebowanie na moc obliczeniową. Generatywna sztuczna inteligencja – szczególnie w wersji z dużymi modelami językowymi – wymaga ogromnych zasobów, których przeciętny telefon komórkowy zwyczajnie nie jest w stanie dostarczyć. To wyzwanie nie tylko technologiczne, ale też ekologiczne. Wielkie firmy technologiczne, próbując nadążyć za boomem na AI, muszą porzucać cele zrównoważonego rozwoju, rozważać zasilanie nowych centrów danych energią jądrową, a nawet całkowicie przeprojektowywać swoje modele energetyczne.

W rezultacie większość operacji związanych z generatywną sztuczną inteligencją wciąż musi być przetwarzana w chmurze. A to rodzi kolejne problemy. Przesyłanie danych na zewnętrzne serwery budzi uzasadnione obawy o prywatność, bezpieczeństwo danych i możliwy wyciek informacji handlowych czy poufnych. Dla przemysłu produkcyjnego, finansów czy ochrony zdrowia, czyli sektorów coraz chętniej testujących narzędzia AI, to bariera trudna do zignorowania

Częściowym rozwiązaniem, które już dziś zaczyna być wdrażane i prawdopodobnie odegra dużą rolę w 2025 roku, są tzw. małe modele językowe (SLM, small language models). To uproszczone wersje modeli LLM, które choć mniej spektakularne, mają zasadniczą zaletę: wymagają znacznie mniej mocy obliczeniowej. Dzięki temu mogą działać bezpośrednio na urządzeniu użytkownika bez konieczności korzystania z chmury. Korzyści? Przede wszystkim większe bezpieczeństwo danych, ale też mniejsze opóźnienia i niższe koszty operacyjne.

Mimo licznych przeszkód, trudno sobie wyobrazić, by przyszłość AI miała się obyć bez mobilnych zastosowań. Smartfon staje się naturalnym środowiskiem dla rozwiązań generatywnych – osobistym asystentem, doradcą, tłumaczem czy edytorem. Rok 2025 przyniesie z pewnością kolejne przełomy w tej dziedzinie, a aplikacje AI w telefonach komórkowych będą coraz bardziej zaawansowane, coraz bardziej autonomiczne i — co najważniejsze – coraz bardziej obecne.

AI na obrzeżach — sztuczna inteligencja w erze edge computingu

Kolejnym kierunkiem rozwoju, który zyska na znaczeniu w nadchodzącym roku, jest zastosowanie małych modeli językowych w tzw. edge computingu, czyli przetwarzaniu danych na obrzeżach sieci, z pominięciem centralnych serwerów i chmury obliczeniowej. Chodzi o sytuacje, w których urządzenia pracują w środowiskach o ograniczonych zasobach obliczeniowych, a jednocześnie wymagają szybkiego, lokalnego przetwarzania informacji. W tym kontekście niewielkie, wyspecjalizowane modele AI okazują się szczególnie przydatne.

Edge computing staje się dziś nieodłącznym elementem szerszego trendu w świecie sztucznej inteligencji: decentralizacji, poprawy efektywności i działania w czasie rzeczywistym. Urządzenia działające na obrzeżach sieci — od czujników przemysłowych, przez sprzęt medyczny, po inteligentne domy — coraz częściej są wyposażane w lekkie modele uczenia maszynowego i narzędzia AI, które umożliwiają analizę danych i podejmowanie decyzji bez konieczności przesyłania wszystkiego do chmury.

To podejście rozwiązuje jednocześnie kilka problemów: zapewnia większą szybkość reakcji, ogranicza ryzyko wycieku wrażliwych danych i pozwala zachować pełną kontrolę nad przetwarzanymi informacjami. W praktyce oznacza to, że producenci mogą dziś integrować funkcje sztucznej inteligencji z urządzeniami IoT i maszynami przemysłowymi, zachowując przy tym wydajność i bezpieczeństwo operacji.

Zastosowania? Lista jest długa – od tłumaczenia mowy w czasie rzeczywistym, przez spersonalizowanych wirtualnych asystentów, po systemy predykcyjnego utrzymania ruchu w zakładach przemysłowych. Kluczem jest tu zdolność małych modeli językowych do szybkiego reagowania na kontekst i podejmowania decyzji „na miejscu”, bez zewnętrznych opóźnień.

Małe modele nie są tylko tymczasowym rozwiązaniem. To przemyślana strategia rozszerzania dostępności AI na całe spektrum urządzeń, od najtańszych po najbardziej zaawansowane. W świecie, w którym każde urządzenie może być „inteligentne”, edge computing staje się naturalnym środowiskiem dla nowej generacji sztucznej inteligencji takiej, która działa lokalnie, szybko i bezpiecznie.

Nowe oblicze wyszukiwania — generatywna sztuczna inteligencja zmienia silniki wyszukiwarek

Jednym z najbardziej znaczących trendów w obszarze generatywnej sztucznej inteligencji jest jej rosnąca rola w wyszukiwarkach internetowych. To właśnie tutaj, na styku maszynowego uczenia i zdolności dużych modeli językowych do rozumienia naturalnego języka, kształtuje się przyszłość interakcji użytkownika z informacją. Nowe generatywne rozwiązania łączą klasyczne funkcje wyszukiwarki z inteligentnym przetwarzaniem zapytań, tworząc odpowiedzi bardziej dopasowane, kontekstowe i przypominające rozmowę z kompetentnym asystentem. Prześledźmy najważniejszych graczy w tej nowej erze wyszukiwania.

Microsoft Copilot

Dzięki wczesnemu partnerstwu z OpenAI, Microsoft Copilot stał się pionierem w obszarze AI wspomagającej produktywność. Jako pierwszy zaoferował zintegrowane rozwiązanie wyszukiwania oparte na dużym modelu językowym GPT-4 i możliwościach wyszukiwarki Bing. To połączenie pozwala generatywnej AI na dostarczanie wyników, które są nie tylko trafne, ale też kontekstowo dopasowane i „rozumiejące” intencje użytkownika.

Na tle konkurencji Copilot wyróżnia się funkcją weryfikacji źródeł. Każda odpowiedź opatrzona jest przypisami odsyłającymi do konkretnych stron internetowych. Ma to zapewniać przejrzystość i wiarygodność, choć w praktyce często okazuje się, że cytowane źródła są powierzchowne, pochodzą z pierwszej strony wyników Bing i niekoniecznie bezpośrednio odnoszą się do generowanej treści.

Kolejną mocną stroną Copilota jest jego integracja z ekosystemem Microsoftu. Użytkownicy mogą bezproblemowo wciągnąć chatbot do rozmów na Skype czy Teams, a także korzystać z jego możliwości w przeglądarce Edge, gdzie może odpowiadać na pytania dotyczące aktualnie przeglądanych stron.

Trzeba jednak uczciwie przyznać, że mimo ambitnych założeń, narzędzie wciąż bywa zawodne. Copilot często gubi wątek rozmowy. Potrafi ignorować wcześniejsze wypowiedzi użytkownika albo, przeciwnie, powtarzać raz udzieloną odpowiedź, mimo że temat został już zamknięty. Funkcja odczytu zawartości przeglądarki nie zawsze działa, a generowanie obrazów i ich analiza dostępne są w ograniczonym zakresie i często kończą się błędami, zwłaszcza w darmowych kontach. Niemniej, Copilot zyskał sporą przewagę czasową nad konkurencją i bez wątpienia będzie jednym z najważniejszych graczy na rynku AI w 2025 roku.

Google AI Overviews

Google, wspierane przez modele Gemini należące do spółki-matki Alphabet, stawia na inteligentną syntezę informacji i kontekstowe rozumienie zapytań. AI Overviews ma za zadanie nie tylko odpowiadać na pytania, ale też streszczać złożone zagadnienia w przystępnej formie tak, by użytkownik w krótkim czasie otrzymał konkretną, a jednocześnie pogłębioną wiedzę.

Tym, co odróżnia podejście Google, jest zaawansowana personalizacja. Wyszukiwarka dostosowuje wyniki na podstawie historii użytkownika, jego preferencji i wcześniejszych zapytań. To ma sprawiać, że interakcja z wyszukiwarką będzie nie tylko bardziej intuicyjna, ale też coraz bardziej dopasowana do indywidualnych potrzeb.

Choć przygoda Google z AI na razie upływa pod znakiem głośnych, choć często niegroźnych, wpadek PR-owych, nie sposób ignorować jego potencjału. Google wciąż pozostaje najpopularniejszą wyszukiwarką na świecie, a ilość danych, do których ma dostęp, od historii wyszukiwań, przez reklamy i zachowania konsumenckie, po dane osobowe, jest trudna do wyobrażenia. A to właśnie dane są paliwem dla generatywnej AI. Google ma wszystkie zasoby, by uczynić z AI Overviews narzędzie, które może wyznaczyć nowe standardy.

Perplexity

Perplexity to jedna z pierwszych platform, które od początku skupiały się na zastosowaniu generatywnej AI w wyszukiwaniu informacji. Jej największym atutem jest transparentność: każda odpowiedź opatrzona jest przypisami prowadzącymi do źródeł, co pozwala użytkownikowi samodzielnie zweryfikować otrzymane informacje. Interfejs platformy stawia na prostotę i jasną komunikację – odpowiedzi są zwięzłe, konkretne i łatwe do przyswojenia.

Tego typu podejście akcentujące wiarygodność i klarowność wydaje się odpowiedzią na rosnące obawy użytkowników wobec treści generowanych przez AI. Budowanie zaufania przez precyzyjne cytowanie źródeł i uproszczoną prezentację informacji może być przewagą, która przyciągnie bardziej świadomych użytkowników.

W praktyce jednak Perplexity, mimo lepszych odpowiedzi niż Copilot, nie zawsze przekonuje. Brakuje mu integracji z innymi narzędziami, przez co traci na funkcjonalności w porównaniu do rozwiązań Microsoftu.

Wyszukiwanie po nowemu?

Porównanie tych trzech rozwiązań pokazuje, że różne firmy stawiają na odmienne strategie. Microsoft koncentruje się na integracji, Google na personalizacji, a Perplexity na przejrzystości i prostocie. Pytanie brzmi: czy któryś z tych modeli zdominuje rynek, czy raczej powstanie złożony ekosystem, w którym różne narzędzia będą służyć różnym celom?

Jedno jest pewne. Sposób wyszukiwania informacji już nigdy nie będzie taki sam. Choć obecne narzędzia wciąż są niedoskonałe, w 2025 roku można się spodziewać dalszego ich rozwoju i dopracowywania. Generatywna AI zmienia wyszukiwanie z procesu mechanicznego w dynamiczną, kontekstową rozmowę. A to dopiero początek.

Zalew treści generowanych przez AI

Dziś każdy, kto ma dostęp do Internetu, może przy pomocy narzędzi generatywnej AI — takich jak ChatGPT, Claude czy inne modele — pisać artykuły, posty blogowe i rozmaite formy tekstowe, które do niedawna tworzyli wyłącznie ludzie. Problem w tym, że nie istnieją obecnie niezawodne sposoby pozwalające jednoznacznie stwierdzić, czy dany tekst został wygenerowany przez maszynę. Oprogramowanie do wykrywania AI potrafi jedynie oszacować prawdopodobieństwo udziału sztucznej inteligencji w tworzeniu treści, nigdy nie daje jednak stuprocentowej pewności.

Zamiast ograniczać tego typu praktyki, platformy społecznościowe takie jak LinkedIn, Facebook czy X wręcz zachęcają swoich użytkowników do korzystania z generatywnych narzędzi, by „wzmocnić swoją obecność” w sieci. Efekt? Internet zalewany jest AI-owym „papką” — treściami wygenerowanymi maszynowo, które można znaleźć w mediach społecznościowych niemal na każdej platformie. Powszechność tego typu materiałów rodzi coraz poważniejsze pytania o jakość danych, oryginalność i potencjalne uprzedzenia wbudowane w algorytmy — kwestie, które zaczynają niepokoić zarówno twórców, jak i odbiorców treści.

Sytuacja ta do złudzenia przypomina teorię tzw. „martwego Internetu” — marginalną koncepcję spiskową, która wchodząc w 2025 rok, przekształca się w intrygujące ćwiczenie intelektualne dotyczące dominacji treści sztucznej w przestrzeni cyfrowej. Oryginalna teoria głosiła, że większość aktywności internetowej jest już generowana nie przez ludzi, lecz przez boty i algorytmy. Dzisiejsza rzeczywistość okazuje się bardziej zniuansowana, ale być może przez to jeszcze bardziej niepokojąca.

Generatywna sztuczna inteligencja odpowiada dziś za rosnącą liczbę postów w mediach społecznościowych, recenzji produktów, tekstów blogowych, a nawet prywatnych wiadomości. Granica między rzeczywistą interakcją międzyludzką a zaangażowaniem generowanym przez sztuczną inteligencję zaczyna się rozmywać. Sytuację pogarszają praktyki SEO. Jednym z powodów, dla których wyszukiwanie informacji w sieci staje się coraz trudniejsze, jest fakt, że Internet w coraz większym stopniu zapełniają treści stworzone nie z myślą o ludziach, lecz o algorytmach wyszukiwarek.

W odróżnieniu jednak od oryginalnej, paranoicznej wersji teorii, ten stan rzeczy nie jest wynikiem tajemnego spisku AI. Przeciwnie — wkroczyliśmy w tę rzeczywistość dobrowolnie, wybierając wygodę i optymalizację zamiast nieuporządkowanego, niedoskonałego świata ludzkiej ekspresji. W 2025 roku pytanie nie powinno brzmieć, czy Internet „umarł”, lecz czy w coraz bardziej syntetycznym świecie online da się jeszcze ocalić coś z autentycznego, międzyludzkiego kontaktu.

Kontrowersyjna praktyka dopuszczania treści tworzonych przez sztuczną inteligencję na platformach społecznościowych prowadzi również do trudnych pytań o plagiat, wkład ludzki i rolę człowieka w tworzeniu oryginalnych tekstów. Czy tekst wygenerowany przez AI to plagiat? A jeśli tak, to czy ingerencja człowieka wystarczy, by nadać mu status oryginalności? Odpowiedzi na te pytania będą musiały znaleźć się w centrum debaty w 2025 roku — nie tylko wśród użytkowników narzędzi AI, ale również wśród filozofów, prawników i ustawodawców.

Prywatność i technologia — trudne połączenie

Problemy związane z oryginalnością i prawami autorskimi znajdują swoje odbicie w coraz ostrzejszej debacie wokół prywatności danych w kontekście rozwoju generatywnej AI. Dane treningowe są niezbędne do tworzenia coraz lepszych modeli. Im więcej informacji pochodzących z rzeczywistego świata zostanie użytych do trenowania algorytmów sztucznej inteligencji, tym lepsze i trafniejsze będą jej odpowiedzi. Dane syntetyczne, choć czasami przydatne, mogą prowadzić do wypaczenia modeli, a w konsekwencji do obniżenia ich użyteczności.

Jednym ze sposobów na pozyskiwanie wartościowych danych jest zawieranie formalnych porozumień z właścicielami treści. Przykładem może być partnerstwo OpenAI z wydawnictwem Condé Nast, dzięki któremu ChatGPT i SearchGPT zyskały dostęp do zasobów takich marek jak Vogue, The New Yorker, WIRED i innych. To podejście — transparentne i oparte na zgodzie — pozostaje jednak w mniejszości. Znacznie częściej firmy technologiczne sięgają po metody wątpliwe etycznie, polegające na masowym zbieraniu danych bez zgody twórców czy właścicieli treści.

To nie tylko zagrożenie dla prywatności użytkowników. To także ryzyko wycieku tajemnic handlowych i wewnętrznych informacji firm. Kwestia ta staje się jednym z głównych punktów sporu w debacie o odpowiedzialne regulowanie rozwoju AI. W świecie, w którym firmy technologiczne próbują zebrać każdy możliwy punkt danych, realne staje się zagrożenie, że poufne informacje trafią do publicznie dostępnych modeli językowych. A jeśli tak się stanie, pozwy o naruszenie danych osobowych są tylko kwestią czasu.

Taki scenariusz mógłby stać się punktem zwrotnym w tworzeniu regulacji dotyczących sztucznej inteligencji. Przy tak wyraźnym niedoborze wysokiej jakości danych ryzyko wykorzystania treści nielegalnie pozyskanych wzrasta z każdym miesiącem. Wszystko wskazuje na to, że w 2025 roku będziemy świadkami takich spraw i że to mogą one wyznaczyć ramy dla przyszłych przepisów w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie.

Regulacje AI — równowaga między rozwojem a odpowiedzialnością

Rosnące obawy dotyczące przecięcia się sztucznej inteligencji z kwestiami własności intelektualnej, prywatności i bezpieczeństwa danych sprawiają, że w 2025 roku temat regulacji AI stanie się jednym z kluczowych trendów i przedmiotem debaty na globalną skalę. Świat mierzy się z wyzwaniem niezwykle szybkiego postępu technologicznego, próbując jednocześnie zachować kontrolę i wyznaczyć granice odpowiedzialności. Regulacje muszą z jednej strony chronić obywateli i instytucje przed nadużyciami, z drugiej nie mogą dławić innowacji, która często wyprzedza prawo.

Unia Europejska już teraz stawia wysoko poprzeczkę, wprowadzając Akt o Sztucznej Inteligencji (AI Act), który wyznacza globalny punkt odniesienia. Ten dokument nie tylko ustala ramy regulacyjne dla rozwoju i stosowania AI, lecz także rozbudza debatę poza granicami Europy. Firmy na całym świecie starają się dostosować swoje rozwiązania do unijnych standardów, obawiając się sankcji, utraty wiarygodności i wykluczenia z europejskiego rynku.

W Stanach Zjednoczonych dyskusja o regulacjach również nabiera tempa. Rząd federalny wyszedł już poza ogólne rozporządzenia wykonawcze i zmierza w stronę pełniejszego, ogólnokrajowego systemu legislacyjnego. Wciąż jednak dominują działania rozproszone. Poszczególne stany wprowadzają własne regulacje, co skutkuje trudnym do ogarnięcia systemem, który komplikuje życie firmom technologicznym działającym w skali całego kraju.

Chiny z kolei forsują tzw. model dwutorowy. Z jednej strony promują rozwój AI jako motor wzrostu gospodarczego, z drugiej utrzymują ścisłą kontrolę nad jej zastosowaniami. Ten model zdobywa uznanie szczególnie w krajach rozwijających się, które próbują korzystać z potencjału AI, nie rezygnując z narzędzi nadzoru i kontroli.

W ostatnim czasie punkt ciężkości w podejściu regulacyjnym przesuwa się z ogólnych ram ku konkretnym przypadkom użycia. Coraz większy nacisk kładzie się na nadzór nad modelami bazowymi (foundation models), uwierzytelnianie treści generowanych syntetycznie, a także kontrolę nad systemami nadzoru opartymi na AI. Organy regulacyjne domagają się obowiązkowych audytów algorytmicznych i ocen ryzyka dla aplikacji uznanych za systemy wysokiego ryzyka, a także zaostrzenia wymagań dotyczących przejrzystości w kontekście treści tworzonych przez sztuczną inteligencję.

LLM jako uniwersalny interfejs użytkownika

Choć być może ten trend nie w pełni zrealizuje się już w 2025 roku, koncepcja dużych modeli językowych jako uniwersalnego interfejsu użytkownika z pewnością zasługuje na uwagę. W przeciwieństwie do wielu spektakularnych zapowiedzi, nie jest to rewolucja, która nastąpi z dnia na dzień, lecz raczej kierunek, który może zasadniczo zmienić sposób, w jaki człowiek wchodzi w interakcję z technologią.

Modele LLM mogą pełnić funkcję warstwy komunikacyjnej, która tłumaczy naturalny język użytkownika na konkretne działania, wykorzystując dane z systemów zewnętrznych — baz danych, systemów CRM, ERP, platform przemysłowych IoT i wielu innych. Już teraz takie wdrożenia okazują się skuteczne w upraszczaniu interakcji z rozbudowanymi systemami danych, często niemożliwymi do obsługi dla przeciętnego użytkownika.

W przyszłości ten trend może zaowocować powstaniem uniwersalnych interfejsów, które będą w stanie realizować znacznie bardziej skomplikowane zadania, niż obecnie uznaje się za możliwe. Wyobraźmy sobie model językowy jako centralne „okno” do wszystkich narzędzi cyfrowych, zdolne do wykonywania poleceń, integrowania różnych platform i eliminowania potrzeby istnienia tradycyjnych interfejsów. Takie rozwiązanie mogłoby sprawić, że nawet najbardziej złożone systemy stałyby się dostępne dla każdego, niezależnie od poziomu wiedzy technicznej.

Co przyniesie 2025 r. — podsumowanie

Rok 2025 zapowiada się jako czas dalszego rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji, ale też okres, w którym pytania o etykę, prywatność i regulacje staną się palące. Od agentów AI, przez praktyczne zastosowania małych modeli językowych, po rosnącą obecność generatywnej sztucznej inteligencji w urządzeniach mobilnych i wyszukiwarkach — wszystko wskazuje na to, że sztuczna inteligencja będzie nadal przekształcać cyfrowy świat w tempie, do którego społeczeństwo i instytucje dopiero próbują się dostosować.

Jednocześnie zalew treści generowanych przez maszyny, narastające kontrowersje wokół praw autorskich i prywatności, a także próby nadania sensownej struktury regulacyjnej tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie — wszystko to sprawia, że rok 2025 może być kluczowy. Przyszłość AI nie zależy już tylko od kolejnych przełomów technologicznych, ale przede wszystkim od tego, jak jako społeczeństwo zdecydujemy się z niej korzystać. Równowaga między innowacją a odpowiedzialnością stanie się warunkiem koniecznym do tego, by potencjał GenAI mógł rzeczywiście przynieść korzyść wszystkim.