Ta treść została automatycznie przetłumaczona z ukraińskiego.
Jeszcze kilka lat temu rozmowy ze sztuczną inteligencją dla większości ludzi kojarzyły się albo z fantastyką, albo z dość prymitywnymi chatbotami, które mogły odpowiadać tylko na z góry przewidziane pytania. Pojawienie się ChatGPT pod koniec 2022 roku gwałtownie zmieniło to wyobrażenie.
Okazało się, że z komputerowym systemem można rozmawiać niemal zwykłym językiem: poprosić o wyjaśnienie skomplikowanego tematu prostymi słowami, znaleźć błąd w kodzie, wymyślić nazwę, skrócić długi dokument, sporządzić plan podróży lub kontynuować rozmowę z uwzględnieniem wcześniejszych wiadomości.
Od tego czasu ChatGPT znacznie się zmienił. Dziś to już nie tylko pole, w które wpisuje się pytania i otrzymuje tekstową odpowiedź. W zależności od dostępnych funkcji może pracować z obrazami i plikami, wyszukiwać informacje w internecie, analizować dane, komunikować się głosem, prowadzić skomplikowane badania i korzystać z innych narzędzi.
Ale aby zrozumieć, co dokładnie dzieje się „pod maską”, najpierw warto zająć się szerszym pojęciem — sztuczną inteligencją.
Co to jest sztuczna inteligencja
Sztuczna inteligencja, czyli SI, to ogólna nazwa technologii, które pozwalają systemom komputerowym wykonywać zadania, do których zazwyczaj potrzebne są zdolności, które kojarzymy z ludzkim intelektem.
Na przykład, rozpoznawanie mowy i obiektów na zdjęciach, znajdowanie wzorców w dużych zbiorach informacji, tłumaczenie tekstów, robienie prognoz lub generowanie nowego kontentu.
Sztuczna inteligencja przy tym nie musi wyglądać jak rozmówca w czacie. Algorytmy SI od dawna działają w rekomendacjach YouTube i Netflix, filtrach spamu, systemach rozpoznawania twarzy, nawigacjach, automatycznym tłumaczeniu i wielu innych usługach.
ChatGPT należy do osobnego kierunku — generatywnej sztucznej inteligencji. Tak nazywa się systemy zdolne do tworzenia nowego kontentu: tekstu, obrazów, kodu programowego, audio i innych materiałów.
Co to jest ChatGPT prostymi słowami
ChatGPT to stworzony przez firmę OpenAI serwis oparty na modelach sztucznej inteligencji, z którym można interagować za pomocą zwykłego języka.
Użytkownik pisze zapytanie — często nazywane promptem — a system generuje odpowiedź, uwzględniając samo zapytanie, kontekst rozmowy i dostępne mu narzędzia.
Nazwa ChatGPT składa się z dwóch części.
Chat wskazuje na dialogowy format interakcji.
GPT to skrót od Generative Pre-trained Transformer.
Można to w przybliżeniu przetłumaczyć jako „generatywny wcześniej wytrenowany transformator”.
Generative oznacza, że model może generować nowy kontent. Pre-trained — że przed użyciem przechodzi rozległe wstępne szkolenie. A Transformer — to nazwa architektury sieci neuronowych, na której opiera się rodzina GPT.
Ważne jest, aby nie mylić GPT i ChatGPT. GPT to rodzina modeli sztucznej inteligencji. ChatGPT to produkt, w którym takie modele są używane razem z interfejsem i różnorodnymi dodatkowymi możliwościami.
Tak samo OpenAI to firma, która opracowuje ChatGPT i modele GPT.
Jak ChatGPT tworzy odpowiedzi
W bardzo uproszczonej formie działanie modelu językowego można wyjaśnić tak: nauczył się on określać, jaki fragment tekstu najprawdopodobniej powinien pojawić się następny, biorąc pod uwagę wszystko, co zostało napisane przed nim.
Tylko zamiast całych słów nowoczesne modele językowe pracują głównie z mniejszymi jednostkami — tokenami. Tokenem może być słowo, część słowa, znak interpunkcyjny lub inny fragment tekstu.
Podczas wstępnego szkolenia model analizuje ogromne ilości informacji i uczy się znajdować w nich wzorce: jak budowane są zdania, jakie pojęcia są ze sobą powiązane, jak wygląda kod programowy, jaka jest struktura artykułu, jak ludzie formułują pytania i odpowiedzi.
To nie oznacza, że wewnątrz ChatGPT znajduje się ogromna encyklopedia, z której po prostu kopiuje potrzebny akapit. Podczas szkolenia model formuje skomplikowany system liczbowych parametrów, w których zakodowane są odkryte wzorce i powiązania.
Zasada przewidywania następnego tokena może brzmieć zbyt prosto dla systemu, który potrafi pisać kod lub wyjaśniać fizykę kwantową. Ale gdy model uczy się na bardzo dużych zbiorach danych i ma ogromną liczbę parametrów, z tego mechanizmu wyłaniają się znacznie bardziej złożone możliwości.
To właśnie skalowanie modeli językowych stało się jednym z kluczowych kierunków rozwoju rodziny GPT. W 2020 roku OpenAI zaprezentowała GPT-3 — model z 175 miliardami parametrów, który już potrafił wykonywać wiele zadań językowych tylko na podstawie tekstowej instrukcji lub kilku przykładów.
Czemu ChatGPT nie tylko kontynuuje tekst
Jedno wstępne szkolenie nie wystarczy, aby uzyskać wygodnego cyfrowego asystenta.
Model, który nauczył się tylko przewidywać następny fragment tekstu, niekoniecznie poprawnie zrozumie, że człowiek chce otrzymać odpowiedź na pytanie, a nie tylko kontynuację napisanego.
Właśnie tutaj ważny stał się inny etap rozwoju OpenAI — nauczanie modeli wykonywania ludzkich instrukcji.
Na początku 2022 roku firma zaprezentowała InstructGPT. Do jego stworzenia wykorzystano, między innymi, uczenie ze wzmocnieniem na podstawie informacji zwrotnej od ludzi — RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback. Ludzie oceniali różne odpowiedzi modelu, a system uczył się lepiej odpowiadać na ludzkie oczekiwania.
To podejście stało się jednym z ważnych kroków do powstania ChatGPT.
Od pierwszego GPT do ChatGPT
Historia ChatGPT tak naprawdę zaczęła się długo przed uruchomieniem samego serwisu.
OpenAI została założona w 2015 roku, a już w 2018 roku badacze firmy opublikowali pracę na temat modelu opartego na zasadzie generatywnego wstępnego szkolenia. Z czasem ten model zaczęto nazywać pierwszym GPT.
W 2019 roku pojawił się GPT-2. Potrafił generować tak spójne jak na swoje czasy teksty, że OpenAI początkowo zdecydowała się nie publikować od razu największej wersji modelu z obawy przed możliwymi nadużyciami. Pełny model z 1,5 miliarda parametrów firma wydała później tego samego roku.
Następnym dużym krokiem był GPT-3 w 2020 roku. Skala modelu gwałtownie wzrosła, a wraz z nią — liczba zadań, które mogła wykonywać bez specjalnego ponownego szkolenia pod każdą pojedynczą zadanie.
W 2022 roku OpenAI zaprezentowała InstructGPT — modele lepiej przystosowane do wykonywania ludzkich instrukcji. I to właśnie doświadczenie z takimi systemami bezpośrednio doprowadziło do stworzenia ChatGPT.
Kiedy pojawił się ChatGPT
ChatGPT oficjalnie uruchomiono 30 listopada 2022 roku.
Początkowo był to wydanie badawcze, przez które OpenAI chciała uzyskać od użytkowników więcej informacji o mocnych i słabych stronach systemu. Pierwszy ChatGPT był douczniony na modelu z rodziny GPT-3.5 i wykorzystywał metody RLHF.
Główną cechą stał się nie tylko poziom samego modelu językowego, ale forma interakcji.
Zamiast tego, aby za każdym razem wymyślać osobne skomplikowane zapytanie, użytkownik mógł prowadzić zwykły dialog:
„Wyjaśnij mi to prościej”.
„Podaj przykład”.
„A teraz porównaj z poprzednią wersją”.
„Przepisz, ale krócej”.
ChatGPT uwzględniał wcześniejsze wiadomości w ramach rozmowy, więc interakcja z dużym modelem językowym stała się znacznie bardziej dostępna dla osób bez wiedzy technicznej.
W swoim pierwszym ogłoszeniu OpenAI właśnie dialogowy format nazywała jedną z głównych cech produktu: pozwalał zadawać pytania doprecyzowujące i kontynuować wcześniejszą rozmowę.
GPT-4 i przejście od chatbota do uniwersalnego asystenta
Następny duży etap nastąpił 14 marca 2023 roku, kiedy OpenAI zaprezentowała GPT-4.
Model stał się silniejszy w trudnych zadaniach i, w przeciwieństwie do wcześniejszych tekstowych GPT, był multimodalny: mógł pracować nie tylko z tekstem, ale także z obrazami jako danymi wejściowymi.
W ciągu 2023 roku sam ChatGPT również stopniowo zyskiwał nowe funkcje. Możliwość pracy z plikami, analizowania danych, korzystania z dodatkowych narzędzi i rozpoznawania obrazów stopniowo zmieniała samą naturę produktu.
ChatGPT coraz mniej przypominał tradycyjnego chatbota, a coraz bardziej — uniwersalny interfejs do interakcji ze sztuczną inteligencją.
GPT-4o: tekst, obrazy i głos
W maju 2024 roku OpenAI zaprezentowała GPT-4o. Litera o oznacza omni — „wszechstronny”.
Model został zaprojektowany do pracy z różnymi typami informacji: tekstem, obrazami i audio. To pozwoliło uczynić głosową interakcję z ChatGPT znacznie bardziej naturalną, a praca z obrazami — ważną częścią samego produktu.
Od teraz typowy scenariusz mógł wyglądać zupełnie inaczej niż tekstowa korespondencja. Użytkownik może pokazać systemowi zdjęcie, poprosić o wyjaśnienie, co na nim jest, zadać dodatkowe pytanie głosem i kontynuować rozmowę.
ChatGPT uzyskuje dostęp do aktualnych informacji
Wczesne modele językowe miały ważne ograniczenie: ich wiedza zależała od informacji użytych podczas szkolenia. Jeśli zdarzenie miało miejsce po tym, model mógł po prostu o nim nie wiedzieć.
Dlatego ChatGPT i wyszukiwarka początkowo były zasadniczo różnymi rzeczami.
Sytuacja zaczęła się zmieniać wraz z pojawieniem się narzędzi internetowych, a 31 października 2024 roku OpenAI osobno uruchomiła ChatGPT Search — wyszukiwanie w sieci z możliwością korzystania z aktualnych źródeł internetowych i podawania linków do nich. Na początku 2025 roku ta funkcja stała się dostępna dla wszystkich użytkowników w regionach, gdzie działa ChatGPT.
To ważne rozróżnienie i dzisiaj: odpowiedź modelu językowego i odpowiedź po wyszukiwaniu w internecie — to nie do końca to samo.
Jeśli system korzysta z wyszukiwania w sieci, może uzyskać świeże informacje z zewnętrznych źródeł. Bez niego odpowiedź opiera się głównie na wiedzy i wzorcach przyswojonych przez model podczas szkolenia, a także na kontekście, który dostarczył sam użytkownik.
Od odpowiedzi do badań i wykonywania zadań
W 2025 roku rozwój ChatGPT poszedł jeszcze dalej.
W lutym OpenAI zaprezentowała Deep Research — „głębokie badania”. Ta funkcja nie jest przeznaczona do szybkiej odpowiedzi na jedno pytanie, ale do wieloetapowego wyszukiwania: system może przetwarzać różne źródła, porównywać informacje i przygotowywać zorganizowany materiał z odniesieniami.
W lipcu 2025 roku pojawił się ChatGPT agent. Możliwości agenta oznaczają, że system może nie tylko wyjaśniać, jak wykonać określone zadanie cyfrowe, ale także w dozwolonych przez użytkownika granicach pracować z narzędziami i przechodzić poszczególne etapy zadania samodzielnie.
W ten sposób ChatGPT stopniowo przeszedł drogę od eksperymentalnego tekstowego chatbota do platformy, która łączy modele językowe, wyszukiwanie, pracę z dokumentami i obrazami, analizę danych, narzędzia badawcze i agenta.
Rozwój w tym kierunku kontynuowano również w 2026 roku. W lipcu OpenAI zaczęła wdrażać w ChatGPT GPT-5.6 Sol — nowy model flagowy do złożonych zadań, w tym programowania, badań, nauki, pracy z komputerem i projektowania. Tego samego miesiąca firma zaprezentowała ChatGPT Work — tryb agenta, który jest już ukierunkowany nie tylko na odpowiedzi, ale na długotrwałą pracę z plikami, aplikacjami i złożonymi projektami. Te zmiany jeszcze bardziej umocniły przejście ChatGPT od zwykłej usługi dialogowej do środowiska do wykonywania złożonych zadań cyfrowych.
Do czego używa się ChatGPT
Najprostszy sposób zrozumienia możliwości ChatGPT to postrzegać go nie jako „maszynę, która zna odpowiedzi na wszystkie pytania”, ale jako uniwersalne narzędzie do pracy z informacjami i kontentem.
Używa się go do nauki i wyjaśniania skomplikowanych tematów, burzy mózgów, przygotowywania i edytowania tekstów, tłumaczenia, programowania, analizy dokumentów i tabel, przygotowania do rozmów kwalifikacyjnych, strukturyzowania informacji, badań, planowania i zadań twórczych.
Na przykład, student może poprosić o wyjaśnienie zasady matematycznej na prostym przykładzie. Programista — o znalezienie błędu w kodzie. Przedsiębiorca — o zorganizowanie wyników badania rynku. Autor — o sprawdzenie logiki artykułu lub wymyślenie kilku wariantów tytułu.
Ważną zaletą formatu dialogowego jest to, że wynik można doprecyzować. Nie trzeba od razu tworzyć idealnego zapytania: można poprosić o zmianę tonu, dokładniejsze wyjaśnienie danego punktu, zaproponowanie alternatywy lub uwzględnienie nowego warunku.
Czy ChatGPT „myśli”?
Potoczne zwroty takie jak „ChatGPT myśli” lub „SI zdecydowało” są wygodne, ale mogą tworzyć błędne wyobrażenie o technologii.
ChatGPT nie jest człowiekiem za komputerem i nie ma własnej biografii, doświadczenia życiowego ani osobistych przekonań. Odpowiedzi powstają w wyniku pracy modelu matematycznego i systemów programowych, a nie dlatego, że wewnątrz serwisu istnieje cyfrowa osobowość, która coś „przypomniała”.
Jednocześnie redukowanie nowoczesnych modeli do „autokorekty na telefonie” też jest niepoprawne. Skala szkolenia i architektura pozwalają im wykonywać złożone wieloetapowe zadania, pracować z abstrakcyjnymi pojęciami, analizować informacje i przenosić przyswojone wzorce na nowe sytuacje.
Dlatego spory o to, co należy nazywać „rozumieniem” lub „rozważaniem” w kontekście SI, w dużej mierze zależą od tego, jak sami definiujemy te słowa.
Czemu ChatGPT może się mylić
Jedna z najważniejszych rzeczy, które trzeba wiedzieć o ChatGPT: przekonująca odpowiedź nie zawsze jest poprawną odpowiedzią.
Model językowy tworzy tekst, który statystycznie i treściowo odpowiada zapytaniu. Ale sama pewność sformułowania nie jest dowodem prawdziwości.
System może pomylić datę, błędnie zinterpretować pytanie, popełnić błąd w obliczeniach lub nawet stworzyć wiarygodny fakt lub źródło, które w rzeczywistości nie istnieje. Takie błędy często nazywane są halucynacjami SI.
OpenAI zwracała uwagę na ten problem już w pierwszym opisie ChatGPT w 2022 roku, zauważając, że model czasami generuje odpowiedzi, które brzmią przekonująco, ale są błędne lub bezsensowne.
Dlatego ChatGPT jest szczególnie przydatny nie jako nieomylny „elektroniczny wróżbita”, ale jako narzędzie, którego wyniki można weryfikować, doprecyzowywać i uzupełniać innymi źródłami.
To szczególnie ważne w medycynie, prawie, finansach, nauce i innych dziedzinach, gdzie błąd może mieć poważne konsekwencje.
Czy ChatGPT to wyszukiwarka?
Nie do końca.
Wyszukiwarka tradycyjnie znajduje strony, które już istnieją w internecie, i proponuje użytkownikowi przejście do nich. Model językowy natomiast sam formułuje odpowiedź zgodnie z zapytaniem.
Nowoczesny ChatGPT może łączyć oba podejścia. Dla jednego zadania wystarczą możliwości modelu, dla innego może zwrócić się do wyszukiwania w sieci, znaleźć aktualne źródła, przetworzyć je i sformułować uogólnioną odpowiedź.
Dlatego granica między chatbotem, wyszukiwarką, edytorem, narzędziem analitycznym a cyfrowym asystentem stopniowo staje się mniej wyraźna.
Co różni ChatGPT od zwykłego chatbota
Klasyczny chatbot często działa według dość prostej schemy: jeśli użytkownik napisał określoną frazę, system znajduje odpowiedni wcześniej przygotowany scenariusz.
Na przykład, bankowy bot może wiedzieć, że na zapytanie „jak zablokować kartę?” należy pokazać konkretną instrukcję.
ChatGPT nie potrzebuje osobno napisanego scenariusza dla każdego możliwego sformułowania. Duży model językowy pozwala pracować z nowymi zapytaniami, których twórcy nigdy nie zadawali mu dosłownie.
To właśnie ta uniwersalność stała się jedną z przyczyn, dla których ChatGPT został odebrany nie tylko jako kolejny chatbot, ale jako nowy sposób interakcji z komputerem.
Co zmienił ChatGPT
Główną innowacją ChatGPT nie było wynalezienie sztucznej inteligencji ani nawet dużych modeli językowych — istniały one wcześniej.
Jego rola polegała na czymś innym: skomplikowana technologia zyskała niezwykle prosty interfejs — zwykłą rozmowę.
Aby wykorzystać potężny model językowy, nie trzeba było być programistą, pracować przez API ani rozumieć zasad uczenia maszynowego. Wystarczyło napisać, czego się potrzebuje.
Dlatego słowo „czat” w nazwie dziś już trochę umniejsza możliwości produktu. ChatGPT zaczynał jako rozmowny interfejs do modelu językowego, ale stopniowo przekształcił się w środowisko, w którym SI może pracować z tekstem, głosem, obrazami, plikami, źródłami internetowymi i innymi narzędziami cyfrowymi.
Historia ChatGPT jednocześnie dobrze pokazuje, jak szybko zmienia się współczesna sztuczna inteligencja: między uruchomieniem pierwszej publicznej wersji w listopadzie 2022 roku a pojawieniem się wyszukiwania, pogłębionych badań i funkcji agenta minęło zaledwie kilka lat.
Jak poprawnie korzystać z ChatGPT
Aby pracować z ChatGPT, nie trzeba znać specjalnego języka komend. Zapytanie można sformułować tak samo, jak prośbę do innej osoby: wyjaśnić, co dokładnie należy zrobić, podać niezbędny kontekst i, jeśli to ważne, wskazać pożądany format wyniku.
Na przykład, zamiast krótkiego „napisz tekst o panelach słonecznych” można doprecyzować: „Napisz wstęp do pouczającego artykułu o domowych panelach słonecznych dla czytelnika, który wcześniej się z nimi nie spotkał. Bez skomplikowanych terminów technicznych, około 1000 znaków”.
Ogólnie im więcej istotnych informacji otrzymuje model, tym łatwiej mu zrozumieć zadanie. W oficjalnych zaleceniach OpenAI dotyczących tworzenia zapytań zaleca się przede wszystkim być konkretnym, dostarczać wystarczający kontekst i udoskonalać zapytanie w trakcie rozmowy.
Przy tym nie ma potrzeby tworzenia ogromnego „idealnego promptu” dla każdego pytania. Jedną z zalet ChatGPT jest właśnie format dialogowy. Jeśli pierwsza odpowiedź nie jest odpowiednia, można napisać: „wyjaśnij prościej”, „podaj więcej przykładów”, „sprawdź fakty”, „nie używaj żargonu zawodowego” lub „zachowaj strukturę, ale skróć tekst o połowę”.
Przydatne jest także informowanie ChatGPT o ograniczeniach zadania. Na przykład, budżet podróży, poziom wiedzy czytelnika, wersja programu, maksymalna objętość tekstu czy produkty, które są w domu. Dla wielu praktycznych zadań to właśnie kontekst wpływa na wynik bardziej niż jakieś specjalne „magiczne” sformułowania.
A kiedy odpowiedź zależy od aktualnych danych — wiadomości, cen, przepisów, rozkładów lub cech nowoczesnych produktów — warto bezpośrednio poprosić o sprawdzenie informacji w internecie i podanie źródeł, jeśli taka możliwość jest dostępna.
Co ChatGPT wie o użytkowniku i jak działa pamięć
Podczas zwykłej rozmowy ChatGPT uwzględnia wiadomości, które już zostały napisane w tym czacie. Dlatego po długim wyjaśnieniu nie trzeba za każdym razem powtarzać tematu od początku.
Osobno w ChatGPT istnieje funkcja pamięci, która pozwala wykorzystać użyteczny kontekst także w przyszłych rozmowach. Na przykład, system może uwzględniać, w jakim języku użytkownik zazwyczaj się komunikuje, nad jakim projektem pracuje lub jaki format odpowiedzi preferuje.
W 2026 roku OpenAI zaczęła wdrażać zaktualizowany system pamięci. Gdy jest włączony, ChatGPT może automatycznie określać użyteczny kontekst z poprzednich czatów, plików i podłączonych aplikacji oraz formować z niego podsumowanie pamięci, które z czasem się aktualizuje. Użytkownik może przeglądać to podsumowanie, poprawiać lub usuwać poszczególne informacje oraz całkowicie wyłączyć pamięć. Konkretna forma funkcji może się różnić w zależności od planu i regionu.
Ważne jest, że pamięć i zwykła historia rozmów — to nie to samo. Usunięcie konkretnego czatu nie zawsze automatycznie usuwa wszystkie informacje, które ChatGPT mógł zapamiętać na jego podstawie. Aby całkowicie usunąć konkretne informacje, może być konieczne usunięcie ich zarówno z pamięci, jak i ze źródeł, w których się znajdują.
Dla rozmów, kontekst których nie musi być używany w przyszłości, istnieje Temporary Chat — tymczasowy czat. Nie wykorzystuje on istniejącej pamięci i nie tworzy nowej, nie jest przechowywany w zwykłej historii i nie jest używany do szkolenia modeli. OpenAI zaznacza, że takie rozmowy są usuwane z jej systemów w ciągu 30 dni.
Prywatność i bezpieczeństwo: co warto wiedzieć przed użyciem
ChatGPT często pracuje z informacjami, które przekazuje mu sam użytkownik: tekstami, dokumentami, zdjęciami, tabelami lub innymi plikami. Dlatego przed przesłaniem danych warto zadać sobie mniej więcej to samo pytanie, co przed załadowaniem ich do jakiejkolwiek innej usługi online: czy zawierają one informacje, które nie powinny być przekazywane zewnętrznemu systemowi?
Szczególnie ostrożnie należy podchodzić do haseł, kodów dostępu, danych płatniczych, poufnych dokumentów, tajemnic handlowych oraz danych osobowych innych osób.
W ChatGPT istnieje osobny dział Data Controls, przez który można zarządzać częścią ustawień dotyczących wykorzystania danych. Dla osobistych kont użytkownik, między innymi, może wyłączyć opcję Improve the model for everyone. Po tym nowe rozmowy nie będą wykorzystywane do szkolenia modeli OpenAI. Dla ChatGPT Business, Enterprise i Edu, a także API OpenAI domyślnie nie wykorzystuje dostarczonych danych wejściowych i wyjściowych do trenowania modeli.
To kolejny powód, aby rozróżniać historię czatów, pamięć i wykorzystanie danych do udoskonalania modeli. To różne mechanizmy z osobnymi ustawieniami. Na przykład, można pozostawić historię rozmów, ale zrezygnować z wykorzystania nowych czatów do szkolenia modeli.
Jednocześnie żadne ustawienia nie znoszą podstawowej zasady cyfrowej higieny: jeśli informacja jest na tyle poufna, że jej wyciek może wyrządzić poważne szkody, lepiej nie przekazywać jej usłudze online bez wyraźnego zrozumienia zasad przechowywania i przetwarzania danych.
Czy ChatGPT zastąpi Google, programistów, autorów i inne zawody
Pojawienie się ChatGPT wywołało dwie przeciwstawne skrajności. Według jednej wersji, sztuczna inteligencja wkrótce zastąpi większość specjalistów. Według innej — to tylko trochę doskonalszy chatbot, który zasadniczo niczego nie zmieni. Rzeczywisty obraz jest bardziej złożony.
ChatGPT już przejmuje niektóre zadania, które wcześniej w całości wykonywała człowiek: może stworzyć szkic listu, przetłumaczyć tekst, podsumować dokument, napisać fragment kodu, zaproponować formułę do tabeli lub znaleźć informacje. Ale zawód zazwyczaj składa się z wielu różnych zadań, a nie z jednej operacji.
Różnicę tę dobrze widać w badaniach wpływu generatywnego SI na zatrudnienie. W raporcie Międzynarodowej Organizacji Pracy na 2025 rok zaznaczono, że około co czwarty pracownik na świecie pracuje w zawodzie, który w mniejszym lub większym stopniu podlega wpływowi generatywnego SI. Jednocześnie badacze uważają, że transformacja pracy jest znacznie bardziej prawdopodobnym scenariuszem niż pełna automatyzacja większości zawodów, ponieważ wiele zadań wciąż wymaga udziału człowieka.
Na przykład, ChatGPT może pomóc programiście napisać funkcję lub znaleźć błąd, ale stworzenie produktu programowego również wymaga zrozumienia wymagań, architektury, testowania, bezpieczeństwa i odpowiedzialności za końcowy wynik. Autor może otrzymać szkic tekstu, ale wciąż określa temat, sprawdza fakty, decyduje, co zostawić, i odpowiada za opublikowany materiał. Podobna sytuacja występuje w marketingu, analizie, edukacji, projektowaniu i wielu innych dziedzinach.
Dane o rzeczywistym wykorzystaniu ChatGPT również pokazują, że ludzie często stosują go właśnie jako asystenta. Duże badanie OpenAI i ekonomisty Uniwersytetu Harvarda Davida Deminga, opublikowane w 2025 roku, pokazało, że znaczna część interakcji związana jest z wyszukiwaniem informacji, praktycznymi poradami i zadaniami pisemnymi. W kontekście pracy szczególnie powszechne jest tworzenie i edytowanie tekstów.
Do 2026 roku wykorzystanie przesuwa się także od prostego pytania do wykonywania konkretnych zadań: według danych OpenAI, w rozmowach roboczych użytkownicy ponad dwukrotnie częściej proszą ChatGPT o coś do zrobienia lub stworzenia, niż ma to miejsce w osobistych czatach.
W przypadku Google sytuacja jest podobna. ChatGPT już może wykonywać część funkcji, dla których wcześniej otwierano wyszukiwarkę: szybko wyjaśnić pojęcie, porównać opcje lub znaleźć potrzebne informacje. Jednak wyszukiwarki pozostają sposobem na bezpośrednie znajdowanie stron i źródeł pierwotnych, podczas gdy ChatGPT może sam przetwarzać znalezione materiały i formułować na ich podstawie odpowiedź.
Dlatego pytanie „co ChatGPT zastąpi?” stopniowo ustępuje innemu: jakie zadania ludzie będą wykonywać inaczej dzięki SI?
Telefon nie uczynił zbędnym komunikacji, kalkulator nie zniszczył matematyki, a wyszukiwarki nie zniosły potrzeby coś wiedzieć. Zmieniły one sposób, w jaki ludzie wykonują pewne działania. Z ChatGPT, najprawdopodobniej, zachodzi podobny proces — tylko tym razem dotyczy on bardzo szerokiego zakresu pracy intelektualnej.
