Czemu zawsze podważam Status Quo pracując z AI?

Krótka historia współpracy z Manusem

Jun 20, 2025

Nie bój się powiedzieć, prosto z mostu, modelowi AI, że zrobił fatalną robotę. Nie przystawaj na przeciętne odpowiedzi. Drąż do skutku.

To chyba moja ulubiona AI-owa rada.

(Pewnie dlatego, że wymaga jedynie ślepej upartości i zawziętości. Coś, w czym dumnie przyznam, że najgorszy nie jestem.)

Czemu znowu o niej mówię?

Ah, bo przygotowując się do dzisiejszego filmu na YouTube, który będzie o szpiegowaniu na konkurencję z wykorzystaniem Manusa, doszedłem do ściany.

Dałem proste polecenie: “Tu jest mój kanał na YouTube, wyszukaj 3 najpopularniejsze filmy i dostarcz mi ich transkrypcje”.

Mielił i mielił, aż wrócił z odpowiedzią (parafrazując): “Sorry, nie dałem rady, bo filmy nie mają automatycznej transkrypcji. Mam jednak tytuły, opisy i komentarze każdego z nich. Czy chcesz, żebym przygotował transkrypcje bazując na tym?”.

No błagam…

To miejsce, w którym większość (w tym często również ja) by się poddała, przylepiając łatkę: “Narzędzie do kitu. Wrócę za miesiąc sprawdzić, czy się nie poprawiło”.

Ale, na szczęście, nie tym razem. Włączył mi się mój cwaniak-kombinator.

“Przecież na pewno da się to jakoś obejść. Muszę tylko się bardziej postarać”.

Niezawodna zasada GIGO (Garbage In, Garbage Out) sprawdziła się po raz kolejny. Problem tkwił, naturalnie, w jakości (tudzież ilości kontekstu) polecenia.

Postawiłem się na miejscu AI’a i pomyślałem: “Jak ja bym to zrobił?”, a odpowiedź wkleiłem w polecenie. Teraz, do prostego:

“Wyszukaj 3 najpopularniejsze filmy i dostarcz mi ich transkrypcje“

dodałem:

“Jeśli nie mają one transkrypcji do pobrania natywnie przez platformę, chcę żebyś wpisał w wyszukiwarkę "yt transcript" i wkleił tam, pojedynczo, linki z moich najpopularniejszych filmów oraz pobrał ich transkrypcję. Jeśli któreś z narzędzi (yt transcript) nie będzie działało, przejdź do następnego. Jak w końcu jakieś narzędzie zadziała, wyjdź z niego i wróc w innym oknie, żeby skorzystać ponownie. Musisz to zrobić. To dla mnie bardzo istotne.“

Lekko koślawo napisane, ale wiecie o co chodzi. Ważne jest to, że zadziałało. Dostałem gotowe transkrypcje, które mogłem dalej analizować i symulować szpiegowanie na konkurencję.

Mam nadzieję, że powyższy przykład pomoże Wam zapamiętać jedno: nie zadowalajcie się pierwszą lepszą odpowiedzią, drążcie głębiej i używajcie swojej nieocenionej ludzkiej inteligencji. To buduje prawdziwą przewagę.

Najważniejsze newsy z minionego tygodnia

1. Midjourney wypuszcza swój pierwszy model wideo

Midjourney uruchomiło funkcję "Image-to-Video", która pozwala animować statyczne obrazy. Użytkownicy mogą wybierać między trybem automatycznym (AI samo tworzy ruch) a manualnym (opisujesz, jak ma się poruszać), oraz między wysoką i niską intensywnością ruchu. Filmy można rozszerzać o 4 sekundy, maksymalnie 4 razy. Koszt to około 8x więcej niż za obraz, ale nadal 25x taniej niż konkurencja. Nie pozycjonują się jako najlepszy model na rynku, ale raczej jako “filmy AI dla każdego” z racji niskiej ceny i dostępności.

2. Google trenuje swoje modele video na treściach z YouTube (bez świadomości twórców)

Google potwierdził, że wykorzystuje swoją bibliotekę YouTube do trenowania modeli AI, w tym Gemini i generatora wideo Veo 3. Większość twórców i specjalistów od własności intelektualnej nie wiedziała o tym procederze. Użytkownicy nie mogą zrezygnować z wykorzystywania swoich filmów do trenowania przez Google, choć mogą blokować je firmom zewnętrznym (Apple, Amazon, Nvidia). Eksperci ostrzegają przed "kryzysem własności intelektualnej" - twórcy nieświadomie pomagają trenować systemy, które mogą z nimi konkurować. Analiza pokazuje, że Veo 3 potrafi generować treści bardzo podobne do istniejących filmów YouTube. Słowem: Bawią się jak chcą, a my możemy tylko patrzeć.

3. 7 milionów dolarów za pomocą AI-bliźniaka na livestreamie?

Luo Yonghao wykorzystał swojego cyfrowego sobowtóra w 6-godzinnym livestreamie na platformie Baidu, generując ponad 7 milionów dolarów sprzedaży. Dwóch AI-gospodarzy promowało 133 produkty przed 13 milionami widzów, przewyższając wyniki "prawdziwych" streamów Luo w zaledwie 26 minut. W Chinach już ponad 100 tysięcy cyfrowych ludzi pracuje w sektorze live commerce wartym 946 miliardów dolarów, redukując koszty o 80% i zwiększając transakcje o 62%. To pokazuje, jak AI może być doskonałym sprzedawcą - niestrudzone, zawsze perfekcyjne i coraz bardziej nieodróżnialne od prawdziwych ludzi. Polecam zerknąć w źródło.