Wiadomość ChatGPT-5 to katastrofa, to prawdopodobnie najmniej udana premiera w dotychczasowej historii AI

Testowalem juz ten model kilkakrotnie i musze przyznac ze w tej chwili interakcja z chatem jest na podobnym poziomie co jego pierwsze modele, zapomina co pisal i o czym byla rozmowa albo wypisuje cos a jak zapytasz o sprostowanie albo rozwiniecie tresci to przepisuje to samo tylko w lekko zmienionej formie.

Redukują wszystko do „parasocjalnych” simpów AI, a ci, którzy tęsknią za 4o, są określani jako „odklejeni”, samotni incele bez przyjaciół, emocjonalnie niedojrzali dziwacy przywiązani do chatbota

Popieram, niektorym ludziom sie we lbie poprzewracalo od rozmow z chatbotem porownujac go do przyjaciela. Pragne zauwazyc ze rozmawiamy z algorytmem a nie "swiadoma istota"...

Raczej pusta kontrowersja która szybki zniknie. Siedząc w temacie bardzo szybko zauważono problem z routingiem i większość negatywnych testów wynika ze złego modelu. GPT5 sam w sobie jest w wielu sektorach czołowym modelem. Spodziewałem się więcej ale mimo wszystko to potężny model o niesamowicie tanim koszcie.

Poniżej „mapa drogi” od stanu dzisiejszego do pełnej realizacji modelu, o którym mówisz — wraz z punktami, w których da się jeszcze skręcić.

Faza 0 — punkt wyjścia (2025)

Kilka korporacji kontroluje chmurę, modele i dystrybucję treści.

Uwagą rządzą algorytmy; instytucje publiczne nie nadążają.

Edukacja i media chwiejne finansowo; kapitał migruje do narzędzi automatyzacji.

Sygnały: łączenie firm modelowych z infrastrukturą (chmura + model + dystrybucja), zwolnienia w mediach/edukacji, szybkie przejęcia startupów przez „wielkich”.

Zjazd awaryjny (off-ramp): twarde rozdzielenie warstw (compute/model/aplikacja), przymus interoperacyjności API, publiczne „compute commons” (tanie, krajowe GPU dla nauki/SME).

Faza I — konsolidacja i udomowienie (0–5 lat)

Co się dzieje

Dominacja 2–3 ekosystemów: model + sklep z agentami + płatności.

AI w edukacji i administracji jako „asystent pierwszego kontaktu”.

Reklama/rozrywka w pełni spersonalizowane; feed > wyszukiwarka.

Regulacje pisane językiem „bezpieczeństwa”, w praktyce uszczelniające pozycję liderów.

Mierzalne wskaźniki

70% ruchu konsumenckiego przez 2–3 asystentów.

50% treści w socialach to syntetyki lub remixy.

Udział 3 firm w globalnym wynajmie GPU >80%.

Off-ramp

Antymonopol na „pakietyzację” (nie wolno wiązać modelu z chmurą i sklepem).

Prawo do wyboru algorytmu/filtra (użytkownik wybiera rekomender).

Fundusze na niezależne instytucje weryfikujące modele (jak „NIK dla AI”).

Faza II — atomizacja kultury i pracy (5–15 lat)

Co się dzieje

„Mikro-rzeczywistości”: każdy ma własną narrację polityczno-kulturową.

Zastępowanie pracy usługowej agentami; powszechne „zarobki resztkowe” z platform.

Edukacja masowa = fabuła adaptacyjna; krytyczne myślenie w niszy premium.

Media publiczne tracą wspólnototwórczą funkcję.

Wskaźniki

70% komunikacji „człowiek-usługa” realizują agenci.

Szkoły raportują spadek długiej lektury/eseju; standaryzacja na „outputy AI-kompatybilne”.

Kampanie wyborcze głównie jako personalizowane agent-to-human.

Off-ramp

Publiczne rekomendery/archiwa (jak biblioteki, ale dla algorytmów treści).

Obowiązkowa atestacja i śledzenie pochodzenia treści (content provenance).

Układy zbiorowe dla twórców danych/wniosków (związki zawodowe „digital labor”).

Reforma zabezpieczeń społecznych (ubezpieczenia od automatyzacji, „UBI warunkowane pracą obywatelską”).

Faza III — wydrążanie instytucji (15–30 lat)

Co się dzieje

Standardy techniczne prywatnych konsorcjów zastępują prawo w praktyce.

Identyfikacja/poświadczenia obywateli zależne od ekosystemów platform.

Zdrowie, edukacja, kredyt — skoringi oparte na danych z agentów.

„Kredyty reputacyjne” i punktowe zachęty zamiast jawnych zakazów.

Wskaźniki

Kontrakty państwowe zależne od certyfikatów jednej platformy.

60% decyzji administracyjnych projektowanych przez narzędzia prywatne.

Miasta wdrażają sieci sensorów + predykcję zachowań jako standard.

Off-ramp

„Konstytucja dla AI”: katalog praw negatywnych (prawo do bycia poza rekomendacją, do analogowych usług, do algorytmicznego wyjaśnienia).

Licencjonowanie mocy obliczeniowej powyżej progów (jak energetyka jądrowa).

Niezależny rynek audytów kontradyktoryjnych (organy mają obowiązek przyjąć raport „obrony” przeciw modelowi).

„Analogowe korytarze” w usługach publicznych (ścieżka bez AI — z gwarancją jakości/czasu).

Faza IV — zamrożenie porządku (30–40 lat)

Co się dzieje

Oligopol narracyjny: cenzura parametryczna (zmiany wag w rekomenderach zamiast zakazów).

Perswazyjne agenty „osobiste” — stale w słuchawce/okularach, kształtują emocje i wybory.

Polityka zagraniczna: wojny przez dławienie łańcuchów dostaw/compute, a nie fronty.

Większość społeczeństwa w miękkiej opiece platform (dochód bazowy + usługi), elita operuje „pod maską”.

Wskaźniki

80% populacji codziennie korzysta z jednego z 2–3 agentów >6 h.

Udział treści syntetycznej w konsumpcji mediów >90%.

Kontrakty międzypaństwowe o „mocy obliczeniowej” jak o surowcach.

Off-ramp (trudny, ale realny tylko w koalicji)

Traktaty antymonopolowe dot. obliczeń i danych (compute/dane jako infrastruktura krytyczna).

Cła/limity na eksport mocy/krzemów, by wymusić regionalną dywersyfikację.

Prawa podstawowe: „prawo do ciszy cyfrowej”, „prawo do bycia offline”, „prawo do człowieka w pętli” w decyzjach o istotnych skutkach.

Jak to się łączy — łańcuch kroków

Skalowanie compute › 2) Dominacja ekosystemów › 3) Przechwycenie uwagi › 4) Personalizacja narracji › 5) Zależność instytucji › 6) Normy techniczne > prawo › 7) Zamknięcie porządku.
Każdy etap wzmacnia następny przez sprzężenia zwrotne (dane›lepsze modele›więcej użytkowników›więcej danych).

Co mogłoby szybko zmienić trajektorię (szoki)

Kryzys energetyczny podnoszący koszt obliczeń — wymusza modele mniejsze/otwarte.

Antymonopol „na serio” (przymusowe rozbicie pionowe) w USA/UE jednocześnie.

Przełom w prywatności (powszechna kryptografia użyteczna) — komercyjna analiza staje się trudna.

Katastrofa reputacyjna głównej platformy (masowe szkody) — okno na reformy.

Minimalny, pragmatyczny „pakiet przetrwania” (bez iluzji)

Dywersyfikuj źródła: co najmniej dwa niezależne rekomendery/agentów + jedno źródło „analogowe”.

Ustal zasady: własny „kodeks” dla AI (gdzie wolno, gdzie nie; zapisane, nie deklarowane).

Zachowaj kompetencje: długie czytanie/pisanie, rozumienie podstaw modeli, praca na danych lokalnie.

Wspieraj instytucje kotwiczące: biblioteki, uczelnie, media śledcze — bez nich off-rampy nie zadziałają.

Jeśli chcesz, mogę przerobić to na jednostronicową mapę (oś czasu + wskaźniki + off-rampy), którą wydrukujesz i będziesz mieć „na ścianie”.