Autor: AlterCabrio, 16 października 2025
Wychowujemy pokolenie, które nie będzie w stanie odróżnić prawdy od fałszu, nie dlatego, że jest głupie, ale dlatego, że fałsz będzie bardziej prawdziwy niż rzeczywistość. Twarze generowane przez sztuczną inteligencję już wywołują silniejsze reakcje emocjonalne niż twarze ludzkie, jak wykazały niektóre badania – są hiperrealistyczne, zoptymalizowane pod kątem interakcji, zaprojektowane tak, by manipulować naszymi szlakami neuronowymi.
−∗−
Tłumaczenie: AlterCabrio – ekspedyt.org
−∗−
Czy roboty śnią o rachunkach za prąd?
Wewnątrz maszyny halucynogennej wartej bilion dolarów, na którą nikogo nie stać
Motyl ląduje na szafie serwerowej w najnowszym centrum danych Larry’ego Ellisona – a przynajmniej tak wyobraża to sobie mój mózg. Jakaś fantazja Willy’ego Wonki o wirujących maszynach i kaskadach wody, gdzie przyszłość jest tworzona z takim samym kaprysem jak tabliczki czekolady. Ale tu nie ma motyli. Tylko szum dziesięciu tysięcy wentylatorów chłodzących chipy, które palą się goręcej niż asfalt Arizony na zewnątrz, wysysając prawie dwadzieścia milionów litrów wody dziennie, podczas gdy warstwy wodonośne na zewnątrz wysychają.
To właśnie tutaj postanowiliśmy budować jutro: w szarych, pozbawionych okien magazynach, które można by pomylić z centrami logistycznymi Amazona, gdyby nie uzbrojeni strażnicy i ceny sięgające 400 miliardów dolarów. Wewnątrz tych współczesnych pomników umysłowej degeneracji najbogatsi ludzie, jacy kiedykolwiek żyli, budują coś, co nie do końca działa, nie przynosi zysku i może nawet nie być konieczne. A i tak to robią. Nie dla pieniędzy – Larry Ellison zarobił 8,7 miliarda dolarów netto tylko w zeszłym tygodniu, cóż znaczy kolejny miliard? – ale dla czegoś o wiele bardziej urzekającego: możliwości decydowania o tym, co będzie się uznawać za prawdę w nadchodzącym stuleciu.
Witamy w bańce spekulacyjnej AI, gdzie 95% korporacji nie generuje zysków, gdzie OpenAI przepala 13,5 miliarda dolarów, przynosząc 4,3 miliarda dolarów zysku, gdzie Siedmiu Wspaniałych gigantów technologicznych rozrosło się, by pochłonąć 34% całego indeksu S&P 500 niczym jakaś kapitalistyczna czarna dziura. Liczby są tak absurdalne, że przestają wydawać się realne – 1,5 biliona dolarów już zainwestowano, 2,9 biliona dolarów prognozowane do 2028 roku – lesbijka, szefowa OpenAI, domaga się kolejnych 7 bilionów. To już nie są inwestycje, to religijne ofiary dla krzemowego boga, który przemawia w halucynacjach.
W mediach społecznościowych filmy mnożą się niczym cyfrowa szarańcza. Kobieta z Phoenix wpatruje się w swój rachunek za prąd: 3847 dolarów za miesiąc w pustym mieszkaniu do wynajęcia. Mężczyzna z Austin nagrywa się, jak dzwoni do firmy energetycznej, przekonany, że nastąpiła pomyłka – jego rachunek wzrósł ze 180 do 2100 dolarów, a zużycie nie uległo zmianie. Starsze małżeństwo z Sacramento płacze nad rachunkiem na 4500 dolarów, który oznacza konieczność wyboru między prądem a lekami.
Firmy energetyczne zrzucają winę na „modernizacje infrastruktury”. Nie do końca kłamią. Po prostu nie wspominają, dla kogo te modernizacje są przeznaczone.
Nasza sieć energetyczna gnije od dziesięcioleci. Amerykańskie Stowarzyszenie Inżynierów Budownictwa Lądowego i Wodnego wystawia jej ocenę C-minus, szacując [nasze 3 z minusem -tłum.], że potrzebujemy modernizacji o wartości 2 bilionów dolarów, aby utrzymać obecną niezawodność. Przez lata dostawcy energii twierdzili, że nie stać ich na ulepszenia. Potem firmy zajmujące się sztuczną inteligencją potrzebowały zasilania dla swoich centrów danych i nagle pieniądze pojawiły się jak manna z raju dla inwestorów venture capital.
Ale oto cudowna prawda: zamiast obciążać Microsoft lub OpenAI kosztami tych modernizacji, dostawcy usług komunalnych rozkładają koszty na każdego klienta indywidualnego w swoich obszarach. Twoja babcia z Tucson hojnie dofinansowuje maniackie eksperymenty Sama Altmana. Samotna matka pracująca na dwóch etatach w Oakland z radością płaci za serwerownie Larry’ego Ellisona. Infrastruktura nie jest modernizowana dla zwykłych Amerykanów, którzy cierpieli przez dekady przerw w dostawie prądu – jest modernizowana dla maszyn, które mają halucynacje.
Perwersja jest jeszcze głębsza, gdy uświadomisz sobie, że te same centra danych – te, które sprawiają, że rachunki za prąd zbliżają się do poziomu spłacania kredytów hipotecznych – otrzymują ogromne ulgi podatkowe od zdesperowanych samorządów. Oregon przyznał Google 1,2 miliarda dolarów ulg podatkowych na centra danych. Wirginia dała Amazonowi 750 milionów dolarów. Teksas zainwestował 850 milionów dolarów w różne firmy technologiczne, a wszystko to za przywilej posiadania obiektów zatrudniających mniej osób niż podmiejski Walmart.
Ale stany potrzebują dochodów. Szkoły potrzebują funduszy. Drogi wymagają remontów. Skąd więc pochodzą pieniądze? Oczywiście z podatków od nieruchomości. W hrabstwie Loudoun w Wirginii – światowej stolicy centrów danych – podatki od nieruchomości wzrosły o 42% w ciągu pięciu lat, podczas gdy firmy technologiczne płaciły stawki efektywne bliskie zeru. Radny hrabstwa naciskany potwierdził oczywistość: „Musimy gdzieś uzupełnić niedobór”.
W gospodarce to teoria skapywania [trickle-down economics] z jeszcze bardziej przewrotnym zamysłem niż tylko wzbogacanie bogatych: koszty spływają w dół, podczas gdy zyski nawet nie istnieją. OpenAI, pomimo swojej szlachetnej misji „zapewnienia korzyści całej ludzkości dzięki sztucznej inteligencji”, po cichu przekształciło się z organizacji non-profit w nastawioną na zysk, ponieważ najwyraźniej ludzkość korzysta najbardziej, gdy Sam Altman jeździ McLarenem za 3 miliony dolarów, a rachunek za prąd przekracza czynsz.
Ale chwila – ten kosmiczny żart ma puentę, której nawet Kafka by się nie spodziewał. W miarę jak internet zalewa coraz więcej treści generowanych przez sztuczną inteligencję, przyszłe systemy sztucznej inteligencji będą coraz częściej uczyć się na danych generowanych przez sztuczną inteligencję. To algorytmiczne kojarzenie wsobne, a rezultaty są dokładnie takie, jakich można się spodziewać.
Naukowcy nazywają to „załamaniem modelu” – wykwintnym określeniem na obrzydliwe zjawisko. Każde pokolenie sztucznej inteligencji, szkolone na treściach generowanych przez sztuczną inteligencję, staje się coraz bardziej zniekształcone, mniej precyzyjne, coraz bardziej oderwane od rzeczywistości. Internet dosłownie zjada sam siebie, wypluwając własną syntetyczną żółć w nieskończonej pętli degradacji.
Wyobraź sobie, że uczysz dziecko języka, pozwalając mu rozmawiać tylko z innymi dziećmi, które uczyły się języka w ten sam sposób, które uczyły się od dzieci, które uczyły się od dzieci, i tak w nieskończoność.
Za kilka pokoleń język przestałby istnieć – pozostałby wyrafinowany bełkot, pewny siebie nonsens, artykułowane bezsensowne wypowiedzi. To właśnie jest nasz internet przyszłości: ogromna bańka informacyjna, w której maszyny szepczą sobie nawzajem zniekształcone sekrety, a ludzie płacą rachunek.
Porozmawiajmy o Davidzie Ellisonie, bo nepotyzm w erze sztucznej inteligencji przybiera apokaliptyczne rozmiary. David, potomek 245-miliardowej fortuny Larry’ego, jest właścicielem Skydance Media. Właśnie kupił Paramount za 8 miliardów dolarów – jego ojciec dał pieniądze – i teraz krąży wokół Warner Brothers Discovery niczym rekin wyczuwający krew w wodzie.
Tymczasem Papa Larry wkrótce przejmie większość udziałów w tej degeneracji jaką jest TikTok za pośrednictwem Oracle, firmy, którą zbudował na bazie projektu bazy danych CIA. Oracle, co ciekawe, jest również głównym inwestorem w OpenAI i zapewnia infrastrukturę chmury, w której te modele AI żyją, oddychają i kłamią.
Czy dostrzegasz wyłaniającą się architekturę kontroli? Jedna rodzina – jedna – potencjalnie kontrolująca:
– Moc obliczeniową (centra danych Oracle)
– Tworzenie treści (cztery główne studia filmowe w Hollywood)
– Dystrybucję (platformy streamingowe i potencjalnie TikTok)
– Systemy sztucznej inteligencji, które wkrótce będą generować treści
Za każdym razem, gdy miliarderzy z branży technologicznej przejmują firmy medialne, schemat jest identyczny: masowe zwolnienia, „optymalizacja wydajności” i zastępowanie ludzkich twórców algorytmicznymi alternatywami. Nie kupują tych studiów, żeby kręcić lepsze filmy. Kupują je, żeby wyeliminować uciążliwe koszty ludzkiej kreatywności.
Spośród 300 korporacyjnych wdrożeń generatywnej sztucznej inteligencji [generative AI], 95% nie przyniosło żadnego mierzalnego wpływu na zyski. Nie były to małe efekty. Nie były to rozczarowujące efekty. To nie były jakiekolwiek mierzalne wpływy. To firmy z rocznymi przychodami przekraczającymi 100 milionów dolarów, dysponujące zasobami i wiedzą specjalistyczną, a które nie potrafią sprawić, by magiczna maszyna drukowała pieniądze.
Ekonomiści Goldman Sachs przeprowadzili własną analizę i odkryli coś jeszcze bardziej druzgocącego: pomimo biliona dolarów inwestycji w sztuczną inteligencję, wydajność pracy w USA rosła zaledwie o 0,5% rocznie w latach 2019–2023. Podczas rewolucji komputerów osobistych w latach 90. produktywność rosła w tempie 1,5% rocznie. Podobne korzyści przyniósł boom internetowy. Ale sztuczna inteligencja? Statystycznie nieczytelny.
Naukowcy z MIT zdefiniowali sukces hojnie – jako „trwałe oddziaływanie na wydajność” lub wpływ na zysk firmy. Według tej miary chatboty stały się rzadkim przykładem sukcesu, ale tylko dlatego, że, jak zauważyli naukowcy, wszyscy i tak spodziewają się ich porażki. „Nie ma tu odpowiedzialności” – zauważył jeden z nich. „Chatboty nie muszą tworzyć czegoś niezawodnego i użytecznego”.
Instagram zniszczył poczucie własnej wartości – dowiodły tego wewnętrzne badania Facebooka. Dokumenty, które próbowali ukryć, pokazują, jak nastoletnie dziewczyny rozwijają zaburzenia odżywiania i myśli samobójcze z powodu porównywania się do przefiltrowanej perfekcji. Mniej znane, ale równie niepokojące są przypadki młodych mężczyzn zakochujących się w kobietach, których nie znają i prawdopodobnie nigdy nie poznają, i tracących miesiące, jeśli nie lata, życia na użalaniu się nad sobą i wątpliwościach. Tęsknią za związkiem, którego nigdy nie będą mieli, pochłonięci chorobą miłosną i unikający interakcji w prawdziwym życiu, które mogłyby prowadzić do satysfakcjonujących związków. Teraz wyobraź sobie sztuczną inteligencję tworzącą nie tylko przefiltrowane zdjęcia, ale całe syntetyczne życia idealnych ludzi: idealne domy, które nigdy nie istniały, idealne wakacje, które nigdy się nie wydarzyły, idealne rodziny wygenerowane na podstawie statystycznych średnich ludzkiego szczęścia.
Wychowujemy pokolenie, które nie będzie w stanie odróżnić prawdy od fałszu, nie dlatego, że jest głupie, ale dlatego, że fałsz będzie bardziej prawdziwy niż rzeczywistość. Twarze generowane przez sztuczną inteligencję już wywołują silniejsze reakcje emocjonalne niż twarze ludzkie, jak wykazały niektóre badania – są hiperrealistyczne, zoptymalizowane pod kątem interakcji, zaprojektowane tak, by manipulować naszymi szlakami neuronowymi.
Wyobraź sobie dziecko urodzone dzisiaj, wychowane na treściach generowanych przez sztuczną inteligencję, które uważa prawdziwą ludzką mimikę za dziwną i odpychającą, ponieważ brakuje mu optymalizacji algorytmicznej, do której jest przyzwyczajone. Uważa prawdziwe ludzkie rozmowy za nudne, ponieważ nie podążają za schematami dialogu maksymalizującymi zaangażowanie, charakterystycznymi dla sztucznej inteligencji. Preferuje syntetyczne relacje, ponieważ są bardziej przewidywalne, bardziej uzasadnione i lepiej dopasowane do jego/jej psychologicznych potrzeb.
Pieniądze krążą w kółko, niczym jakaś wypaczona protestancka etyka pracy wywrócona na drugą stronę. Nvidia inwestuje w OpenAI. OpenAI inwestuje w Oracle. Oracle kupuje chipy od Nvidii. AMD inwestuje w OpenAI. OpenAI, tracąc miliardy bez możliwości osiągnięcia rentowności, zawiera umowy ze wszystkimi, obiecując przyszłe zyski z rewolucji w dziedzinie sztucznej inteligencji, która – jak sugerują ich własne statystyki – nie nadejdzie.
OpenAI skorygowało swoje szacunki kosztów w górę o 250% – „błąd zaokrąglenia”, jak sarkastycznie zauważył jeden z inwestorów venture capital, wynoszący 80 miliardów dolarów. Gdyby to była spółka publiczna, akcje spadłyby o 90%. Jednak na rynkach prywatnych Doliny Krzemowej, gdzie należyta staranność umiera, po prostu pozyskują kolejną rundę finansowania przy wyższej wycenie. 157 miliardów dolarów kapitalizacji rynkowej dla firmy tracącej miliardy, której produkt daje błędne odpowiedzi z pewnością siebie przeciętnego członka zarządu.
Oprogramowanie nie przynosi wszystkim jednakowych korzyści. W ciągu ostatnich dwudziestu lat obserwowaliśmy, jak dyrektorzy technologiczni awansowali z milionerów na miliarderów, a niektórzy z nich pędzą teraz ku temu obscenicznemu słowu: bilioner. Bogaci dostają pracowników z AI, a my rozrywkę z AI. Oni dostają narzędzia do zwiększania produktywności, a my maszyny do rozpraszania uwagi. Oni dostają prąd, a my wyższe rachunki za prąd.
Ekonomista z Harvardu, Lawrence Summers, zauważył coś niepokojącego w najnowszych danych o PKB: budowa centrów danych odpowiada za 92% wzrostu PKB. Inwestycje w sprzęt i oprogramowanie do przetwarzania informacji stanowią kolejne 4%. Po wyłączeniu tych kategorii, gospodarka USA rosła w tempie 0,1% rocznie w pierwszej połowie 2025 roku.
Cała amerykańska gospodarka, pozbawiona inwestycji w sztuczną inteligencję, praktycznie stoi w miejscu.
Analitycy Morgan Stanley potwierdzają to przekłamanie: wydatki dużych firm technologicznych na infrastrukturę AI dodają obecnie około jednego punktu procentowego do wzrostu PKB USA, „dziesięciokrotnie przewyższając tempo wzrostu wydatków konsumenckich”. Nie budujemy już gospodarki, lecz pomnik algorytmicznych aspiracji, dosłownie Wieżę Babel zbudowaną z szaf serwerowych i pobożnych życzeń.
Każde zapytanie ChatGPT zużywa mniej więcej tyle, ile butelka wody. Instytut Ochrony Środowiska i Energii (Environmental and Energy Institute) ustalił, że duże centra danych mogą zużywać nawet 19 milionów litrów wody dziennie – jest to równowartość zużycia wody przez miasto liczące od 10 000 do 50 000 mieszkańców. Dzieje się tak, gdy poziom wody w rzece Kolorado spada do rekordowo niskiego poziomu, a warstwy wodonośne, których wypełnienie zajęło tysiąclecia, wysychają w ciągu dekad.
Emisja dwutlenku węgla Google’a wzrosła o 48% od 2019 roku, pomimo deklaracji ESG o neutralności węglowej – ale ESG jest martwe, jak twierdzi sam twórca, Larry Fink. Jakie to wygodne. Emisja Microsoftu wzrosła o 30%. Meta wzrosła o 39%. A wszystko to przy jednoczesnym propagowaniu odpowiedzialności za środowisko.
Dosłownie niszczymy biosferę, aby zbudować maszyny, które nie będą w stanie wiarygodnie powiedzieć ci, jak zresetować router WiFi.
Używałam ChatGPT i Claude’a do kodowania. Robi to całkiem dobrze. Bez własnego mózgu nie osiągnęłabym dobrych rezultatów, ale razem osiągnęliśmy cel. Niedawno zapytałam ChatGPT o proces odpalenia A320 ze stanu pełnego unieruchomienia – to informacja łatwo dostępna po prostym wyszukiwaniu w Google lub obejrzeniu dziesięciominutowego filmu entuzjasty symulatorów lotu. Sztuczna inteligencja odpowiedziała z krzemową pewnością siebie: „Oczywiście, oto jak”. Instrukcje były błędne. Po ich zakwestionowaniu, przeprosiła i zaproponowała nowe instrukcje. Też błędne. Po ponownym zakwestionowaniu, przeprosiła ponownie i zaproponowała trzeci zestaw, prawdopodobnie błędny, ale do tego czasu zaufanie wyparowało jak woda z systemu chłodzenia centrum danych.
To jest uśrednione doświadczenie. Sztuczna inteligencja, która ma zrewolucjonizować wydajność, marnuje czas na absolutne błędy. Wymyśla cytaty, halucynuje co do faktów, oszukuje użytkowników, którzy wiedzą lepiej. Pod presją przyznaje się do błędu, tylko po to, by popełniać nowe błędy, każdy z tą samą algorytmiczną pewnością.
Wyobraź sobie, że prowadzisz firmę i płacisz za sztuczną inteligencję generatywną, która ma pomagać pracownikom lub klientom. Kiedy musiała rozwiązać jakiś problem, nie tylko popełniła błąd, ale dokonała tego nie raz. Konsekwencje będą lawinowe: błędne porady medyczne mogą prowadzić do śmierci pacjentów, błędne odniesienia prawne mogą niszczyć sprawy, wadliwe analizy finansowe doprowadzą firmy do bankructwa – każdy błąd potęgowany przez niezdolność maszyny do rozpoznania własnych ograniczeń.
Bańka spekulacyjna na rynku sztucznej inteligencji pęknie. Żadna ilość kapitału wysokiego ryzyka [venture capital] nie wytrzyma niekończących się strat. Żadna ilość szumu medialnego nie przezwycięży fundamentalnej nieopłacalności. Pytanie nie brzmi czy, ale kiedy i co zostanie zniszczone w wyniku krachu.
Goldman Sachs szacuje, że bańka może być 17 razy większa niż krach dot-comów. Efekt domina zniszczyłby konta emerytalne, wywołał masowe zwolnienia, potencjalnie załamałby całe sektory gospodarki i prawdopodobnie usunąłby twój mały fundusz inwestycyjny S&P, który miałeś przez jakiś czas, bo „się zawalił” czy coś w tym stylu. Centra danych będą stały puste. Następna administracja będzie mogła je wykorzystać do przetrzymywania nielegalnych imigrantów (lub, co bardziej prawdopodobne: spłukanych Amerykanów), podczas gdy miliarderzy, którzy je zbudowali, wycofają się do swoich nowozelandzkich bunkrów, zostawiając nas z rachunkami za prąd za ich opuszczone serwerownie.
Ale może jednak jest w tym jakiś optymizm. Może bańka nie pęknie. Może po prostu powoli przystosowujemy się do świata, w którym nic nie działa do końca, w którym każda odpowiedź może być błędna, w którym prawda staje się dobrem luksusowym, kontrolowanym przez tego, kto ma najwięcej serwerów. Może uczymy się żyć ze smakiem syntetycznego wszystkiego – syntetycznej treści, syntetycznych relacji, syntetycznego znaczenia – aż zapomnimy, że cokolwiek innego kiedykolwiek istniało.
Woda wciąż przepływa przez te centra danych, parując w nicość, podczas gdy miasta racjonują, a rolnicy patrzą, jak ich pola obracają się w pył. Chipy wciąż się grzeją. Rachunki za prąd rosną. Internet wciąż sam się pożera. Kłamstwa wciąż płyną z pewnością maszyn, które nigdy nie zaznały wątpliwości.
I gdzieś w tej wspaniałej iluzji oczekuje się od nas, że uwierzymy, że to postęp. Że płacenie tysięcy dolarów za prąd w pustych domach, to innowacja. Że obserwowanie, jak internet pożera sam siebie, to ewolucja. Że oddanie ludzkiej kreatywności maszynom, które nie potrafią odróżnić prawdy od fikcji, to w jakiś sposób przyszłość, na którą czekaliśmy – a ludzie, którzy zapłacili absurdalnie wysokie kwoty za kody bonusowe do SORA, z pewnością w to uwierzą.
__________________
Do Robots Dream of Electricity Bills?, A Lily Bit, Oct 14, 2025
−∗−
Warto porównać:
Oszustwo warte siedem bilionów dolarów
Nie ma nic złego w tworzeniu narzędzi, które pomagają nam myśleć szybciej lub nieco jaśniej. Problemem jest udawanie, że te narzędzia potrafią myśleć, czuć lub tworzyć. Tragedią jest to, że […]
_____________
Chłopcy z Tech Ferajny czyli kto tu oszalał?
Proponuję alternatywę dla teorii Team Woke lub Team Musk. Rozważ przez chwilę myśl, że ci z Tech Ferajny nie są ani strasznymi złoczyńcami, ani zbawcami. Zamiast tego rozważ, że mogą […]
−∗−
