Transcription
Jeśli miałbym sobie samemu wyznaczyć drogę nauki szeroko rozumianej sztucznej inteligencji, o to dokładnie co bym zrobił. Przygotowałem sześciostopniowy plan z dwoma bonusowymi etapami, który przechodzi od niezbędnych fundamentów po bardziej skomplikowany, ale też bardziej praktyczne zastosowania. Jest to bardzo szczery, ale też bardzo praktyczny poradnik, w którym pokazuje i swoje niedociągnięcia, no i co bym poprawił, gdybym miał na nowo zaczynać naukę AI w 2026 roku. Zapraszam.
I jako że naprawdę zależy mi, żebyście wyciągnęli coś z tego filmu, przygotowałem gotową, darmową do pobrania ćwiczeniówkę, w której znajdziecie wszystkie opisane etapy, zadania, materiały i linki, więc po prostu pobierzcie ją w opisie. Jest całkowicie za darmo, więc jak już macie gotowy pobrany plik, to zapraszam do materiału.
Więc jeśli miałbym zaczynać jeszcze raz od nowa naukę AI, na początku wyłożymy sobie fundamenty odnośnie tego, czym to AI jest, kiedy je wykorzystywać i jakie ma ograniczenia. Dlatego przygotowałem trzy najważniejsze fundamenty, o których teraz pamiętam korzystając z jaj, ale też bym zaczął od nich w ogóle korzystanie ze sztucznej inteligencji. Więc pod tą grafiką medytujących Eskimosów kryją się te nasze trzy najważniejsze fundamenty. Też zaraz przejdziemy, dlaczego tutaj w ogóle są ci medytujący Eskimosi i pierwszy z nich tych fundamentów brzmi: Kontroluj.
Współpracując z jaj, twoja praca zamienia się z producenta, czyli tego, kto po prostu siedzi i klepie coś i coś robi ślepo na redaktora naczelnego. Zmienia się podział ról. Ty w tej układance wiesz, czym jest dobrze wyprodukowana treść, to ty masz smak, masz wyczucie i ostateczny głos, a AI po prostu produkuje. Modele językowe są trenowane na całym internecie, więc ich naturalnym stanem jest generowanie najbardziej prawdopodobnej, czyli bezpiecznej, uśrednionej odpowiedzi. I coś, co jest super istotne, więc aż tutaj podkreślę, to smak jest barierą wejścia, czyli coś, czym możesz się wyróżnić od sztucznej inteligencji. I tak już kończąc ten pierwszy fundament, też chcę, żebyś pamiętał o kontroli źródeł i faktów, prawdziwości odpowiedzi i bezpieczeństwa swoich danych. Do tego jeszcze będziemy później wracali.
I skoro kontrolujesz, musisz też kontrolować swoją własną prawdziwą inteligencję i starać się nie delegować wszystkiego. Bądź po prostu świadomym tych zadań, które warto delegować, a tych, które nie, żeby po prostu nie stać się zależnym od tej technologii sztucznej inteligencji. I podsumowanie brzmi: To ty tutaj rządzisz. Więc pierwszy fundament to jest kontroluj.
A drugi fundament brzmi: Eksperymentuj. Nikt nie ma jednego słusznego podręcznika, jak korzystać z jaj. Nikt. Zwyciężają kombinatorzy, eksperymentatorzy i innowatorzy. I polecam ci, żebyś był jednym z nich. Podważaj każdy sposób, każdą ścieżkę, którą uważasz za działającą i utartą i po prostu ciągle eksperymentuj.
A trzeci fundament pracy z AI, o którym samemu sobie staram ciągle przypominać i wbijać do tej głowy, to jest myślenie systemowe. Czyli chodzi po prostu o to, żebyś od samego początku miał świadomość, że stoimy przed ogromną zmianą tego, jak pracujemy. I żeby być gotowym na tę zmianę, trzeba po prostu starać się swoją pracę usystematyzować w najbardziej możliwy sposób, takiej po prostu checklisty. Starajmy się, żeby AI, które wykorzystujemy, nie było tylko miłym dodatkiem, ale stało się integralną częścią procesu, żeby po prostu być gotowym na tę ogromną zmianę, która nadchodzi w erze AIowej. I to, co mówiłem, staraj się po prostu ze swoich codziennych nudnych zadań wypisywać prostą checklistę: A, B, C, D. Jak zrobię A, to robię B. Jak zrobię C, to robię albo D, albo E. I staraj się to sobie wszystko tak spisywać w formie checklisty.
I okej, jeśli to dalej brzmi jak jakaś czarna magia i trochę za dużo teorii, to po prostu musiałem tak zacząć, żeby te fundamenty były wyłożone. Ale teraz już przechodzimy do bardziej konkretnych zastosowań. A ci Eskimosi i ich wielka tajemnica, o co z tym chodzi, to jak widzicie, to było po prostu kwestia tego, żeby łatwiej było zapamiętać te wszystkie trzy fundamenty, czyli K, E i M, czyli kontemplujący Eskimosi medytują. Więc może to będzie to łatwiej i żeby zapamiętać ten obrazek, przedstawia kontemplujących Eskimosów medytujących przy przy ognisku na przykład. Więc to są te właśnie trzy fundamenty. I wiem, nie chcę nawet wyrażać waszej cierpliwości, ale teraz jeszcze tylko szybciutko pokażę tę tabelę, którą przygotowałem, w której po prostu warto mieć świadomość, w czym AI cię rozczaruje, a w czym cię miło zaskoczy, żebyś po prostu nie wkurzał się od pierwszego dnia wykorzystując sztuczną inteligencję. Więc warto po prostu mieć świadomość, że większość takich manualnych zadań w stylu: wejdź mi teraz na tę grupę na Facebooku, przeczytaj wszystkie posty i przygotuj mi podsumowanie, jeszcze na ten moment jest trochę cięższe do osiągnięcia i będzie to możliwe dzięki automatyzacji, do których jeszcze później przejdziemy, ale na przykład w takim ChatGPT czegoś takiego nie zrobi, więc unikajmy tej frustracji, że na przykład mu wpiszemy to i nie będzie tego robił i będzie po prostu zmyślał. No i jeszcze tutaj jest innych sporo tematów, których teraz nie będę tutaj przeciągał, żebyście się nie zanudzili. To będzie wszystko rozpisane w tej ćwiczeniówce, o której wspominałem, którą możecie sobie pobrać w opisie. I tak samo w tej ćwiczeniówce będą rozpisane wszystkie takie podstawowe definicje, pojęcia AIowe, które możecie sobie po prostu przyswoić, co też jest dobrym, miłym i wskazanym bonusem, zaczynając swoją przygodę z AI.
I okej. I mamy ten pierwszy punkt, trochę bardziej teoretyczny już za nami. I teraz przechodzimy do drugiego punktu, czyli do promptów. Okej.
I skoro już mamy fundamenty i wiemy, z czym to się je, przechodzimy do drugiego najważniejszego punktu, czyli promptowania. Jeśli wiesz, że to są prompty, to jest po prostu to są te polecenia, które wpisujesz do czatu, na przykład w czacie GPT, tak? Czyli na przykład, jeśli jesteśmy w czasie GPT i wpisujemy tutaj jakieś polecenie, na przykład: "Pomóż mi opracować plan kontentowy na najbliższe trzy miesiące, żebym pozyskał jak najwięcej klientów przez swoje social media", to to jest dokładnie to polecenie, czyli ten prompt. Jeśli nie wiedziałeś, to to jest to. Tak tylko jako ciekawostkę dodam. Po wysłaniu tego polecenia ChatGPT czy jakikolwiek inny AI przetwarza to na taki język dla siebie zrozumiały, czyli takie tokeny, które wyglądają w ten sposób i dzięki temu może zrozumieć, co my mu staramy się zakomunikować i oddać nam odpowiedź też w formie tokenów, które są tak samo później przetwarzane na tekst, dzięki czemu możemy z nim się po prostu porozumiewać.
Więc tak, jeśli do tej pory twoje próby korzystania z AI poległy, bo byłeś niesamowicie wkurzony tym, że dostawałeś beznadziejne odpowiedzi, odpowiedzią jesteś prawdopodobnie ty, a bliżej uściślając, prawdopodobnie twoje po prostu słabe polecenia. Bo do tego jeszcze zaraz wrócimy, ale pierwszą zasadą, podstawową zasadą promptowania jest: garbage in, garbage out. Czyli jeśli dajesz beznadziejne wejście, czyli te śmieci na wejściu, to dostajesz tak samo śmieci na wyjściu. No i tak na marginesie powiem, że to jest wyżerka dla wszystkich, którzy robią swoje własne aplikacje AI, na przykład do pisania przepisów, do pisania, nie wiem, postów na LinkedIna czy czy czegokolwiek innego, bo po prostu pod spodem to jest dobrze skonstruowane polecenie, a ty przez to płacisz ileś tam dolarów miesięcznie, żeby mieć taki dobrze skonstruowany prompt. Więc tutaj ci pokażę, jak zrobić taki prompt dobry dla siebie, żebyś mógł zrezygnować z niepotrzebnych aplikacji.
Więc tak, podkreślę to dzisiaj pewnie nie pierwszy raz, a jeśli jedyny raz, to chcę, żebyście zapamiętali, że największą przysługę, jaką możesz sobie samemu zrobić, to od początku swojej przygody z AI nauczyć się dobrze z nim komunikować, czyli pisać dobre prompty. Ja samemu tego bardzo żałuję, że na początku zacząłem tak na łapu capu, po prostu myśląc sobie, że a jakoś to się wyklepie i pisałem takie koślawe polecenia, jak na przykład tutaj, przez co do tej pory mam tak, że czasami po prostu piszę nawet częściej niż czasami piszę po prostu beznadziejne polecenia i dostaję beznadziejne odpowiedzi i się wkurzam, ale się generalnie wkurzam na samego siebie, że nie nauczyłem się od samego początku pisać dobrych poleceń. Więc jeśli masz jeszcze czas i nie jesteś, że tak powiem, stracony tak jak ja, to polecam po prostu na siłę nauczyć się pisać od początku dobrych poleceń. Ale polecam trochę inne podejście. Możecie no właśnie takie frameworki, jak tutaj są na przykład: rola, zadanie, kontekst, zasady, przykłady. To jest bardzo przyzwoity framework i możecie sobie go zapamiętać w ten prosty sposób, że rozdrażniona zebra karmi zapłakane pieski. To też będzie dokładniej rozpisane w tej ćwiczeniówce, ale myślę, że lepszy sposób nauki promptowania to jest nauka imersyjna. I już mówię, o co chodzi. Cały ten koncept nauki imersyjnej wziąłem z metody jednej nauki uczenia się języków, gdzie po prostu zanurzasz się w danym języku, otaczając się, czy to słuchając właśnie filmów na YouTubie, czy nie wiem, w radiu, czy oglądając filmy, czy czytając książki w tym języku, żeby po prostu właśnie zanurzyć się i praktycznie wykorzystywać ten język od dnia pierwszego. I właśnie takie samo podejście rekomenduję przy nauce promptowania, czyli przy nauce komunikowania się z AIem.
Czyli tak, zamiast na początku pisać całe prompty samemu, polecam po prostu czytać i sprawdzać te takie dobre, sprawdzone prompty, które tak samo znajdziecie w ćwiczeniach załączonych i dostosowywać je do swoich potrzeb, sprawdzać, jaka jest ich konstrukcja, co tam się wymaga, czy czego nie wymaga, jak to w ogóle wygląda, z czym to się je i wtedy dostosować to do swoich potrzeb. Tak jak już tutaj wspomniałem wcześniej, ten mój gotowy szablon, czyli tak ta ta, czyli ta rozdrażniona zebra karmi zapłakane pieski, czyli przypisanie jakiejś roli, później danie bezpośredniego zadania, danie kontekstu, przypisanie jakichś zasad i dostarczenie przykładu. To jest bardzo dobry punkt wyjścia, żeby pisać naprawdę przyzwoite prompty. One nie są genialne, ale są po prostu przyzwoite i lepsze niż większość promptów, które pewnie piszecie, jeśli zaczynacie. Więc można po prostu wyjść od czegoś takiego. To jest taki jeden przykład, albo właśnie od tych promptów, które są po prostu już dużo bardziej profesjonalne i po prostu sprawdzanie ich, dekonstruowanie i pisanie do swoich potrzeb.
I coś, co po jakimś czasie korzystania z AI i pisania swoich promptów zobaczycie, to druga taka żelazna zasada promptowania, czyli uwaga, uwaga: kontekst królem. Czyli jeśli dostarczycie więcej dobrego kontekstu, tym będą lepsze odpowiedzi. Im dostarczycie mniej kontekstu, na przykład napiszecie tylko: "Mam 22 lata i pracuję jako YouTuber" czy coś takiego, to odpowiedzi będą dużo bardziej płytkie. Jeśli dacie cały na przykład swój taki kwestionariusz twórcy, czy po prostu taki kwestionariusz mówiący o tym, kim dokładnie jesteś, jakie są twoje cele i dokąd zmierzasz, co, jakie są twoje słabości i mocne strony, to od razu odpowiedzi będą dużo po prostu mocniejsze.
No i okej, załóżmy, że napracowaliście się tyle czasu, żeby przygotować jakieś swoje sensowne polecenie i co wtedy? I i gdzie ono będzie? Jestem jestem w 100% przekonany, że ono się wam prędzej czy później gdzieś zgubi, zapodzieli się w jakichś wcześniejszych rozmów i po prostu przepadnie. Więc coś, co wychodzi naprzeciw temu problemowi, zagubienia się różnych dobrych poleceń, to jest folder TenXAI, o którym też nagrałem poprzedni film, do którego też was serdecznie zapraszam, bo jest tam bardziej szczegółowo omówiony, ale tutaj jeszcze tylko szybko powiem, o co chodzi w tym folderze. Ten folder to jest takie miejsce, do którego zawsze będziecie wracali, korzystając z AI. Tutaj mamy taki bardzo prosty podział na przykłady, prompty i bazę wiedzy. Tutaj widzicie prompty, o których wspominałem. Prompty to jest to, co już wiecie, do polecenia. Tutaj tworzymy swoją własną, najprostszy Google Doc dokument w Googleu, w którym będzie po prostu biblioteka promptów, z których wcześniej korzystaliśmy i które nam się dobrze sprawdziły, do których możemy bardzo łatwo wrócić poprzez na przykład swój dysk Google, czy możemy takie samo coś stworzyć na swoim lokalnym komputerze albo nie na przykład w Notion, gdziekolwiek korzystacie. Po prostu warto mieć coś takiego, jak właśnie te trzy foldery, w których pierwszy to są prompty, w drugich to są przykłady, a w trzecich jest baza wiedzy. Tutaj już nie będę wchodził w szczegóły odnośnie tego filmu, bo tam wszystko bardzo dobrze omówiłem, więc nie ma sensu się powtarzać. Ale tak, taki folder jest kluczowy, absolutnie kluczowy, jeśli zaczynamy z AI, a jeśli nie zaczynamy i już dłużej pracujemy z AI, to tak samo kluczowe jest zrobienie tego, bo ja tego nie zrobiłem od początku i później po prostu mi się to wszystko gubiło, a dzięki temu, że coś takiego mam, dużo, dużo łatwiej mi się pracuje z AI.
A jeszcze nawiązując do tego wcześniejszego polecenia, o którym mówiłem, czyli na przykład przygotowanie planu kontentowego na najbliższe trzy miesiące, to jeśli takie zastosowania was interesują, czyli content AI, czyli tworzenie treści sprzedażowych do internetu AI, to zapraszam was do darmowego newslettera stowarzyszenietow.pl ukośnik newsletter. Też link będzie w opisie, gdzie możecie, tak jak zobaczycie tutaj na stronie, co tydzień otrzymać takie rozłożenie, analizę jakiegoś jednego twórcy i jak do tego wszystkiego mądrze wykorzystać AI. Więc zapraszam serdecznie.
Okej. I możemy przejść do trzeciego kroku, czyli narzędzia AI, bo obiecuję wam, jeśli opanowaliście tak sumiennie te pierwsze dwa kroki, czyli wiecie wiedzę ogólną, znaczy te zasady, definicje i do czego to AI można wykorzystać i wiecie, jak je promptować, chociaż to jest niekończąca się nauka z tymi promptami, to jesteście o 10 kroków dalej niż przeciętny użytkownik AI. I możemy teraz śmiało i świadomie podejść do tematu narzędzi AI, bo to wcale nie jest takie proste, jak się w większości wydaje. To nie jest tak, że na każdy problem nalepiamy po prostu nalepkę, które są narzędzie, bo to jest bez sensu i przepalanie budżetu i tracenie na produktywności.
Więc no do narzędzi AI. Pierwszym punktem styku z narzędziami AI są najczęściej po prostu jakieś interfejsy czatowe, tak? Czy to ChatGPT, czy Gemini, czy Claude. I teraz tak, wiem, że w internecie na pewno znajdziecie mnóstwo jakiś takich filmów, różnych poradników czy tabel, które mówią: GPT jest najlepszy do pisania, Gemini do kodowania, czy Claude do kodowania, Gemini do rozmyślania, do analizy. Ale powiem wam, że to wszystko na początku jest absolutnie bezsensowne, żeby się tym sugerować. Po pierwsze, to wszystko się tak szybko zmienia, że no nie ma sensu takimi przestarzałymi tabelami się sugerować. A po drugie, to jest niepotrzebny rozpraszacz na początku. Na początku to, co polecam wam zrobić, to po prostu wybrać jedno z nich. One są porównywalnie naprawdę w porządku wszystkie z nich. Niektóre, wiadomo, są lepsze, niektóre gorsze, ale się tym nie przejmujcie i polecam po prostu zacząć. Poza tym jeszcze tak na marginesie powiem, z czasem sami zobaczycie, które z których AIów są najlepsze do czego.
Więc tak, jak zacząć, jak faktycznie wykorzystać te AI w czacie, czyli w najczęstszym sposobie, w jaki korzystamy ze sztucznej inteligencji, po prostu wpisujemy sobie. Ja na potrzeby tego poradnika będę korzystał z Gemini, jako że na ten moment jest to po prostu najlepszy AI i też całkowicie darmowy. I tak właśnie wygląda Gemini. Chat GPT, na pewno wiecie jak wygląda. Wygląda jeszcze raz tylko wam przypomnę, wygląda w ten oto sposób. To jest ChatGPT, a Claude to jest tak samo wersja, przepraszam, jakoś strasznie dzisiaj piszę, to jest tak samo wersja interfejsu czatowego, który wygląda w ten sposób. Możecie wybrać którykolwiek chcecie, ale tak jak mówię, na dzień dzisiejszy jest po prostu Gemini najlepszy, bo też ma po prostu świetną darmową wersję, świetny darmowy model, czyli ten szybki, czyli pod spodem to jest Gemini 3 Flash.
Od czego zacząć? Większość poradników, jakie widziałem w internecie, jak zacząć z AI, mówił ci, żebyś napisał jakieś polecenie i zobaczył, co ci wyjdzie i później dyskutował. Czyli możesz napisać, poprosić o przepis, a później zobaczyć: o, dostajesz przepis, czy jakiś plan treningowy, czy plan dietetyczny. Bez sensu. No jednak, jeśli jesteśmy na poważnie, do tego podchodzimy, to zróbmy to na poważnie. Więc taki prosty prompt, który napisałem, który możecie sobie tak samo będzie cały do skopiowania, który po prostu polega na tym, żeby AI ci pomogło znaleźć miejsca, w których AI może ci pomóc. Przygotowałem takie proste polecenie: "Jesteś moim inteligentnym asystentem, którego głównym zadaniem jest znalezienie jednego zadania w moim typowym dniu pracy, do którego będę mógł regularnie i skutecznie wykorzystywać AI dla zaoszczędzenia czasu i zwiększenia produktywności." Tak. I jeszcze tutaj dam takie taki malutki kontekst: "Zadawaj mi pytania kontekstowe pojedynczo, dopóki nie uzyskasz pełnego obrazu mojego typowego dnia pracy. Jak już będziesz miał pełny obraz, zasugeruj mi kilka rozwiązań, które realnie pomogą mi w pracy. Nie zależy mi na banalnych rozwiązaniach, ale głębokich, kontekstowych rozwiązaniach, które biorą pod uwagę ograniczenia obecnych modeli językowych." Tak jak widzicie, nie jest to żaden skomplikowany prompt, ale jak już przeanalizowaliście ten pierwszy, ten drugi punkt z naszego dzisiejszego planu, czyli pisanie promptów, to być może znajdziecie w tym oto prompcie, który napisałem i rolę, i zadanie, i zasady. Tutaj możecie sobie zatrzymać ten film i zobaczyć, gdzie tutaj jest rola, zasady i zadanie, bo jest jak coś.
Więc tak, takie proste polecenie, które możecie sobie teraz przekopiować w ten oto sposób. Możecie sobie całość przekopiować, zrobić zrzut ekranu albo po prostu tak samo w ćwiczeniówce, ćwiczeniówce je znajdziecie i po prostu wysyłamy. Po czymś takim ten Gemini będzie ci kontekstowo pytał się pojedynczo pytania, będzie ci zadawał pojedynczo pytania, dzięki czemu dojdziecie do porozumienia, w czym może ci AI sensownie pomóc. Nie tylko powierzchownie, tylko faktycznie sensownie. I myślę, że to jest bardzo przyzwoity punkt wyjścia jako twoje pierwsze zadanie AIowe. Więc tak, włącz teraz sobie stoper na 15 minut i po prostu wejdź w tę rozmowę. Faktycznie z nim porozmawiaj i teraz wam pokażę przykład, jak ja to robiłem jeszcze w kuluarach. Faktycznie z nim po prostu porozmawiaj, powiedz mu: "Ochrzeń go, jeśli coś pójdzie źle, jeśli na przykład daje ci głupie pytania, to powiedz, że to są durne pytania i chcesz trochę lepsze pytania, ale też nie tylko ochrzaniaj dla ochrzaniania, ale powiedz, dlaczego te pytania są durne." Więc czym więcej kontekstu, tym lepiej i przez 15 minut z zegarkiem w ręku zaangażuj się w tę rozmowę i przez nią po prostu przejdź, aż da ci jakieś gotowe etapy, gotowe takie propozycje do tego, jak wykorzystać to AI. U mnie bardzo fajnie to wyglądało, naprawdę bardzo konkretne dał propozycje, więc no polecam wam po prostu zrobić to samemu dla siebie. I też nie zamykajcie tej rozmowy, bo jeszcze za chwilę do niej wrócimy, wykorzystując AI jeszcze w następnym kroku.
I jeszcze jedna bardzo ważna uwaga. Staraj się nie patrzeć na to z perspektywy konsumenta, czyli staraj się po prostu nie patrzeć na to: "O, dał mi odpowiedź, super, daję mu ja odpowiedź." Nie, staraj się patrzeć na to z perspektywy twórcy. Staraj się po prostu zrozumieć, jak to, że tak powiem, cholerstwo działa. Czyli sprawdzaj, jakie daje odpowiedzi, na jakie twoje słowa i twoje odpowiedzi zwraca uwagę przy swoich odpowiedziach. Mam nadzieję, że rozumiesz, o co chodzi. Staraj się naprawdę spojrzeć na to nieco z odwróconej perspektywy, żeby zobaczyć, jak to działa.
I okej, jak będziemy mieli jakieś taki wstępny zarys, wstępne pojęcie, jak te czatowe narzędzia AIowe działają, możemy trochę się wycwanić, nieco wychylić się i zobaczyć takie narzędzia, które robią coś więcej. Zobaczyć, co jeszcze rynek ma nam do zaproponowania. I tutaj jeszcze bardzo ważna uwaga, zanim przejdziemy jeszcze dalej takich narzędzi, które robią coś więcej. Generalnie zasada jest taka, że im więcej narzędzi, tym większy bałagan i tym mniej produktywności, jeśli chodzi o pracę z AI. Więc zanim dodasz jakiekolwiek narzędzie do swojego arsenału, zapytaj się sam siebie lub zapytaj się AI, czy w tej formie czatu on nie jest w stanie tego samemu zrobić, bo w większości przypadków jest. Takie narzędzia, które robią coś więcej, muszą mieć bardzo konkretny cel. Przepraszam, tutaj wam spoileruję. Muszą mieć bardzo konkretny cel i jakąś funkcję, której po prostu nie da się obejść w tym czacie.
I tutaj, tak jak widzicie, miesiąc temu przygotowałem całkiem wyczerpujący materiał po moich testach ponad 100 różnych narzędzi AI, takich, których policzyłbym każdemu. Zebrałem chyba z osiem takich naprawdę fajnych i rzetelnych narzędzi, a tutaj jeszcze przejdziemy sobie przez takie trzy, które myślę, że każdemu się przydadzą w początkującym arsenalu.
Więc tak, przede wszystkim Perplexity. Perplexity, szybko powiem, to jest po prostu idealne narzędzie, jeśli chodzi o research i szukanie szybkich odpowiedzi z aktualnego internetu. Czyli jeśli chcemy dowiedzieć się czegoś tu i teraz, jakbyśmy wykorzystywali Google'a, to Perplexity jest po prostu tym lepszy, bo on nie jest takim typowym czatem, który po prostu ma ogromną wiedzę i ci daje tę wiedzę. On jest takim bibliotekarzem, który po prostu bardzo szybko przeszukuje konkretną wiedzę i dostarcza ci ją na talerzu. Jak te czatowe narzędzia są takim filozofem, to on jest takim właśnie bibliotekarzem, który po prostu ci dostarcza wiedzę. Ja na przykład z Perplexity korzystam już praktycznie wyłącznie takich zapytań płynących, nie wiem, z mojej ciekawości albo niewiedzy. Już rzadko kiedy korzystam z Google'a, częściej po prostu z Perplexity, bo no jest po prostu bardzo, bardzo fajny.
Drugie narzędzie, do którego też jeszcze później wrócimy, mówiąc o nieco bardziej zaawansowanych zastosowaniach, to NotebookLM. NotebookLM jest po prostu świetny, kiedy mamy do dyspozycji, nie wiem, jakąś dużą ścianę tekstu, albo kilkanaście różnych źródeł, albo no właśnie, po prostu, kiedy mamy naprawdę dużo danych i dużo materiału, to NotebookLM jest idealny, żeby się przedrzeć przez te dane i dostarczyć ci konkretną odpowiedź, bo trzeba mieć świadomość, że takie AI, z których korzystamy, często halucynują, czyli po prostu wymyślają odpowiedzi z taką kamienną twarzą, mówią ci coś, co jest absolutnym fałszem. A NotebookLM jest zoptymalizowany pod to, żeby takich odpowiedzi wymyślonych ci nie dawać i żeby bazować wyłącznie na źródłach, które mu załączyłeś.
I trzecim narzędziem jest WhisperFlow, który po prostu usprawnia rozmawianie z AI. Jak usprawnia? Usprawnia tak, że możemy sobie po prostu gadać, a on będzie wyłapywał to, co gadamy i przekształcał to na tekst. Zobaczcie tutaj teraz. Teraz coś powiem testowo i zobaczycie, jak on śmiało i gładko i i po prostu dobrze wyłapuje mój głos. Tak, tak jak widzicie, bardzo fajnie to działa i po prostu usprawnia mi, kiedy nie mam siły za każdym razem pisać jakichś złożonych poleceń, które są odpowiednio skonstruowane i ułożone i po prostu nie mam siły, to używam tego, żebym mógł mówić, a to będzie mi się dyktowało w okno czatu.
Okej. I jako czwarty krok w tej naszej układance mamy pisanie kodu z AI. I wiem, co teraz powinien sobie pomyśleć: "Yyy, to już nie dla mnie, ja to nie jestem techniczny, to nie są moje tematy." I tylko chciałbym ci teraz przypomnieć, że przez ostatnie już pewnie nie wiem, z 15, 10 minut oglądałeś poradnik odnośnie tego, jak wykorzystać sztuczną inteligencję do swoich zastosowań i pomyśl sobie, czy 5-10 lat temu pomyślałbyś, że coś takiego jest możliwe, żebyś oglądał jakieś tematyki, jak wykorzystać technologię sztucznej inteligencji. Więc zamiast nakładać na siebie te ograniczające przekonania, że to jest dla ciebie zbyt techniczne i sobie nie dasz rady, po prostu spróbuj, bo obecnie AI tak bardzo ułatwia pisanie kodu i robienie czegoś pod swoje indywidualne potrzeby, że aż po prostu głupio nie spróbować.
Więc tak, pisanie kodu z AI jest szerzej rozumiane jako tak zwany "vibe coding". To jest taki termin, który ukuł Andrej Karpathy, jeden ze współzałożycieli OpenAI i gość, który stoi za samojeżdżącymi samochodami Tesli. I tak, no ten vibe coding to jest po prostu pisanie kodu, który się dzieje za pomocą twojego ludzkiego języka. Czyli ty mówisz, co chcesz otrzymać, a ten kod pisze się w tle, a ty nawet nie wiesz często gęsto, że masz do czynienia z kodem.
No dobra, ale jaki byłby pierwszy kod z wipe coatingiem? Jakbym miał sobie samemu doradzić? Więc nie dodawałbym sobie kolejnego narzędzia, no bo niepotrzebnie jest skomplikować, tylko wróciłbym do tej rozmowy, którą wcześniej tutaj, która wcześniej była naszym zadaniem, czyli no to, co już tutaj widzieliście, to, co prezentowałem i na sam dół bym przejechał i dodałbym polecenie, które tak samo przygotowałem, które jest tak samo bardzo proste. Tak jak widzicie, że teraz chcę, żebyś razem ze mną ustalił zarys mojej własnej aplikacji, która pomoże mi rozwiązać problem, który ustaliliśmy i tutaj byłby problem, który wybraliśmy. A zacznijmy od rozpisania wszystkich funkcjonalności takiej aplikacji. Jak już będziemy zgodni co do wyglądu i działania, chcę, żebyś zaczął pisać kod, który stworzy pierwszą wersję takiej aplikacji. Pamiętaj, żeby cały kod, który piszesz, był napisany na Canvas. To jest już taka technikalium, ale chodzi o to, żeby jeśli na przykład sam tego nie odhaczy, to możecie sami sobie odhaczyć w tym miejscu właśnie to canvas, to wtedy otwierać takie boczne okienko, w którym możemy na żywo zobaczyć naszą aplikację, którą sami od zera stworzyliśmy. Chcę, żebyście przez chwilę się zatrzymali i pomyśleli: co my właśnie robimy? Piszemy własną aplikację od zera, coś, co nie było w ogóle jeszcze do pomyślenia kilka lat temu.
A jeśli chcecie zrobić coś, co jest jeszcze może trochę bardziej praktyczne, czyli na przykład swoją własną stronę internetową AI, to tak samo odsyłam do jednego z moich ostatnich filmów tutaj, czyli to narzędzie, które robi najlepsze strony za AI. Tutaj pokazuje tak samo cały proces takiego vibe codingu przy okazji tworzenia swojej własnej strony. I właśnie w ten sposób zrobiłem swoją nową stronę mikolabram.pl, całkowicie wykorzystując AI, nie pisząc ani linijki kodu samemu.
I i taki wniosek na koniec tego vibe codingu, czyli pisania kodu z AI, jest taki, że możemy się uniezależnić od tych wszystkich dostawców usług typu SaaS, czyli ten software as a service, czyli nie wiem, na przykład Notion, Canva czy inne takie cuda, bo możemy stworzyć coś, co po prostu będzie idealnie pod nas dopasowane i potrzebne dla nas. Możemy sami tworzyć własne aplikacje. Oczywiście ktoś zaraz powie, że nie, nie możemy jeszcze tworzyć sami Canvy ani Notion. Wiadomo, na dzisiaj może to będzie jeszcze nieidealne, ale spotkajmy się za pół roku albo za rok i możemy na nowo porozmawiać, bo technologia się rozwija w takim tempie, że szkoda po prostu nie spróbować zrobić czegoś takiego już teraz, żeby jak się polepszy, to być gotowym na te zmiany i wykorzystania tego do własnej przewagi.
I okej, jak już skończyliśmy te żółte kafelki, to możemy przejść do czerwonego etapu, pierwszego z nich, czyli automatyzację i agenci. To jest krok numer piąty i no tu trzeba mieć świadomość, że to jest już bardziej zaawansowany temat. Ale tak najprościej, jakbym miał wam wytłumaczyć, czym są te automatyzacje. Jeśli nie wiecie lub nie wiecie, jaka może być ich przewaga. To jest dokładnie to, co robiliśmy tutaj w naszej rozmowie z Gemini, ale robione bez naszego nadzoru, 24 na dobę i 10 razy szybciej lub w cudzysłowiu, tak jak to guru, ci, którzy sprzedają automatyzację gotowych agentów AI, wtedy kiedy śpimy. To będzie się działo wszystko wtedy, kiedy śpimy. To jest właśnie potęga automatyzacji. Nie musimy indywidualnie i samodzielnie tutaj cały czas wszystkiego klikać, tylko to się będzie działo za naszymi plecami automatycznie i samodzielnie.
I teraz tak, patrząc w też zastanawiałem się, jak ja ogarnąłem na takim podstawowym poziomie te automatyzację i są takie dwa wnioski, które wam teraz też się z nimi podzielę. Przede wszystkim to, co już mówiłem przy okazji web codingu, czyli pisania kodu z AI. Po prostu odpowiednie ustawienie samego siebie i pewność siebie, że damy radę taką automatyzację zrobić dla siebie. Jak nie drzwiami, to oknami. Po prostu wejdziemy i zrobimy tę automatyzację, żeby usprawnić sobie pracę. I takie pozytywne podejście to już jest naprawdę co najmniej połowa sukcesu, żeby coś takiego ogarnąć, nawet jak nie jesteś absolutnie techniczny. A po drugie, w internecie znajdziesz więcej niż mnóstwo różnych sposobów, poradników, gotowych szablonów, darmowych kursów i wszystkiego, czego potrzebujesz do nauki automatyzacji z AI. Więc to jest świetne miejsce, żeby zacząć po prostu z darmowych materiałów dostępnych, no na przykład na YouTubie.
Takim też dobrym punktem wyjścia, który mogę wam wczerć, to jest jeden z moich poprzednich filmów. To jest to, gdzie zrobiłem faktycznie przydatnego asystenta AI poradnik krok po kroku, więc polecam tutaj zajrzeć. Tak samo będzie podlinkowany na górze ekranu. Ale jeszcze jedna bardzo ważna rzecz. Zamiast oglądać całych tych 24 minut, a później usiąść i siadać i spróbować otworzyć to samemu, polecam zatrzymywać naprawdę co chwilka, co minutę, co dwie minuty zatrzymywać i odtwarzać dokładnie to, co zrobiłem na tym materiale. Czy ktokolwiek inny mógł zrobić z jakiegoś filmu, który wam się spodoba. Po prostu poszukajcie tego, co chcecie zrobić, jaką automatyzację chcecie stworzyć i zobaczcie sobie ten film. Zatrzymujcie, odtwarzajcie i tak powtórz, popraw, powtórz, popraw, cały czas to rób, aż naprawdę po prostu ogarniecie i będziecie wiedzieli, z czym to się je. I to jest sposób, w którym ja tak na ślepo z lekką upartością nauczyłem się podstawowych automatyzacji.
DJ A jak już o automatyzacjach mowa, to szybko próbując stworzyć własną automatyzację, zobaczycie, że ten plan wewnątrz na przykład NA, który jest popularny po prostu oprogramowanie do tworzenia takich automatyzacji, jest całkiem drogi, jeśli patrzymy na miesięczną subskrypcję, gdzie jest 24 €. Więc takim prostszym sposobem na posiadanie własnego u siebie bezpiecznie i wydajnie jest Hostinger, który jest sponsorem tej części materiału. A prostym sposobem na obejście tych cen i posiadanie tego Naten u siebie lokalnie, bezpiecznie i wydajnie jest Hostinger, który oferuje VPS-y, które są twoim lokalnym prywatnym serwerem, który działa 24 na dobę. Oprócz tego, że Hostinger naprawdę skrajnie ułatwia posiadanie i podtrzymywanie swojego własnego serwera, to one są po prostu jeszcze naprawdę solidne i utrzymają większość twoich automatyzacji. Na przykład w tym planie KVM2, gdzie wystarczy sobie to wybrać. Wybierz plan taki, jaki który chcemy. Tutaj zwykle po prostu polecam KVM2 na okres na przykład dwóch lat. I po wybraniu planu tutaj, no wiecie, jak to wygląda, to okno checkoutu, ale jeszcze kwestia jest taka, że jak tutaj wpiszemy sobie kod rabatowy Mikolaj 10, to będziemy mieli dodatkowo minus 10% zniżki, czyli w tym przypadku na przykład 72 zł. I kwestia zainstalowania to na przykład tutaj wybieramy nasz okres odliczeniowy. 24 miesiące są optymalne. Później tutaj odhaczamy serwer, który będzie miał najlepszą latencję. U mnie to jest Litwa i u was pewnie też będzie, jeśli jesteście w Polsce. I wybieramy w tym miejscu NA10 ON nie Q mode, nie ze 100 workflowami gotowymi, tylko NA w ten sposób i klikamy kontynuuj. No i tutaj kwestia finalizacji płatności, to już wiecie, jak to zrobić. Później kwestia ustalenia swojego hasła, zapisania go, polecam na kartce sobie gdzieś go zapisać, żeby na pewno nigdzie się nie zgubiło, bo to hasło do twojego serwera. Klikamy dalej. Tutaj możemy się zgodzić na dodatkowy program do śledzenia złośliwego oprogramowania. Klikamy dalej. I teraz jeszcze chwilkę. Musimy poczekać, aż ten serwer nam się stworzy. A jak to się uda, to wylądujemy na naszym dashboardzie i tu kwestia kliknięcia zarządzania aplikacją i wpisania swojego hasła, emaila, imienia, nazwiska i będziemy mieli swój własny Naten. Więc dzięki Hostinger za sponsorowanie tej części wideo, a my wracamy do filmu i przechodzimy do szóstej części, tej już takiej najtrudniejszej, czyli architektury systemów RAG. Wiemy, że brzmi to absolutnie jak jakaś czarna magia i ten RAG to brzmi jakaś tajna misja NASA albo coś takiego, ale to wcale nie musi być aż tak skomplikowane. Oczywiście możemy sobie to komplikować i możemy pisać kod od zera i robić swoją własny system RAG, ale najprościej, czym ten RAG jest i kiedy się warto nim przejąć, to jest odpowiedź na problem, na który najprawdopodobniej się kiedyś natkniecie.
Jeśli na przykład bylibyśmy na przykład w Gemini i byśmy mu napisali lub powiedzieli: "Powiedz mi, z czym rozmawiałem z tym klientem, z klientem, nie wiem, Adamem 13 października zeszłego roku." Byśmy wysłali mu takie polecenie i i co? Z jakim klientem? Z jakiego 13 października, którego roku? O czym mieliście niby rozmawiać i kim ty w ogóle jesteś? To byłoby pytanie, które by zwrócił Gemini, albo by halucynował, czyli by wymyślił całkowicie odpowiedź, bo po prostu nie ma tej wiedzy. Nie ma tych danych. Skąd miałby wziąć te dane? Nie ma tego w swoim mózgu, bo no to jest sztuczna inteligencja. Tak? No skąd on ma to wymyśleć? Więc dokładnie na takie zapytania, czyli na zapytania kontekstowe, do których potrzebna by była twoja własna baza wiedzy, jest odpowiedzią RAG. RAG, tak jak widzicie, to najprościej mówiąc most, który łączy twoją kontekstową bazę wiedzy z AIem, dzięki czemu ten AI może po prostu skorzystać z twojej prywatnej kontekstowej bazy wiedzy.
No i tak jak mówiłem, możemy do tego podejść bardziej skomplikowanie i kodować swoją własną architekturę systemu RAG od zera, ale możemy też zrobić coś prostszego, coś, o czym wcześniej też wspominałem, czyli ten NotebookLM, który dzięki temu, że w darmowym planie możemy wgrać do niego 50 źródeł, a w płatnym aż 300 różnych źródeł, będzie naszym takim właśnie prywatnym RAGiem, który możemy wykorzystywać do naszych potrzeb. O NotebookLM tak samo nagrałem cały oddzielny materiał, do którego odsyłam, ale po prostu chcę, żebyście wiedzieli, że jest opcja, żeby tutaj wgrywać swoje materiały, swoje źródła i z nimi rozmawiać w ten oto sposób, żeby to była nasza taka prywatna baza wiedzy. Tutaj jeszcze ważna uwaga, żeby oczywiście uważać na prywatność danych swoich klientów czy też swoich. A jeśli nie jesteście pewni, czy coś takiego można wrzucić do AI, to po prostu otwórzcie tak samo Gemini czy Perplexity i się zapytajcie, czy coś takiego można umieścić w na przykład NotebookLM.
I bardzo podobnie działają na przykład tak jak tutaj widzicie takie Gemy, czyli takie projekty wewnątrz Gemini, lub jak w ChatGPT mamy swoje własne projekty, to możemy tak samo no właśnie po prostu stworzyć swój taki własny prywatny pseudo mini RAG, gdzie po prostu dodajemy swoje pliki i to jest ta kontekstowa nasza baza wiedzy. Więc no w dużym uproszczeniu w ten sposób możemy stworzyć coś takiego, swój taki szeroki kontekst tutaj wgrywając pliki. A bardziej skomplikowanie to nie wiem, może jak chcecie, to nagram jakiś odcinek, gdzie zaproszę kogoś mądrzejszego od siebie, gdzie zbudujemy taki cały RAG od zera, to to proszę o komentarz.
Okej, więc już kończąc, przechodzimy do ostatnich takich bonusowych dwóch kroków, które są praktycznie prawie na fioletowo, czyli lokalne LLM-y i uczenie maszynowe w sieci neuronowej od zera. To są już bardzo zaawansowane tematy, wręcz akademickie. Co do lokalnych LLM-ów, to mogę tak was tak samo odesłać na jeden z moich poprzednich filmów, gdzie zaprosiłem Łukasza Poźniaka, gdzie pokazał cały taki proces, jak można stworzyć takie lokalne LLM-y, jak można coś takiego zrobić dla siebie. Odcinek jest nieco oczywiście bardziej techniczny. O, to jest właśnie ten odcinek, ale jeśli coś takiego was interesuje, to zapraszam do tego. Jeśli będziecie jeszcze chcieli więcej, to mogę jeszcze raz zaprosić Łukasza na rozmowę, tylko tak samo proszę o komentarz.
A druga rzecz, tak jak widzicie, uczenie maszynowe i sieć neuronowa od zera, to jest już w ogóle najwyższy możliwy poziom. I co do tego, jeśli takie tematy was interesują, to gdzieś, gdzie mogę was odesłać, to jest Andrej Karpathy, Karpathy, o którym wcześniej wspominałem przy okazji vibe codingu, gdzie on na swoim YouTubie dzieli się absolutnie złocistą, że tak powiem, wiedzą o budowaniu własnego na przykład ChatGPT, czy o tym, jak działają sieci neuronowe. Odcinki są długie, ale są po prostu niesamowicie użyteczne i po prostu mega mega wartościowe. Przypomnę, że to jest gość, który pomagał stworzyć OpenAI i który stoi za samojeżdżącymi samochodami w Tesli, więc no po prostu ma ogromną wiedzę, więc polecam tak samo zobaczyć te jego materiały, jeśli takie bardziej zaawansowane tematy was ciekawią.
A jeśli nieco mniej zaawansowane tematy was ciekawią, to zapraszam do swojego newslettera "Chłopski rozumiej" i na Substack. Link tak samo będzie w opisie, gdzie możecie sobie co tydzień poczytać o sztucznej inteligencji wytłumaczonej na chłopski rozum. Więc zapraszam serdecznie.
A ja wam bardzo dzisiaj dziękuję. Wiem, że materiał był trochę może nieco bardziej teoretyczny, ale na pewno bardzo, bardzo wartościowy i ta ścieżka po prostu myślę, że jest naprawdę słuszna i warto podążania nią. Więc dziękuję wam za dzisiaj i zapraszam do kolejnego materiału. Dzięki i życzę dobrego roku wszystkim. Cześć.