Sztuczna inteligencja jest jak młotek. To tylko narzędzie — przyspiesza pracę, ułatwia zadania. Ani to dobre, ani złe. Pół biedy, kiedy sami przywalimy sobie w palec — wygenerujemy dłoń z sześcioma palcami, nie sprawdzimy faktów. Jest wstyd, ale sytuacja do naprawienia. Problem zaczyna się wtedy, gdy przestajemy używać tego narzędzia dla siebie, a zaczynamy używać go na innych. Bo tak młotek, jak i sztuczna inteligencja, w takich warunkach szybko mogą stać się narzędziem zbrodni.

Kilka tygodni temu pisałem o tym, jak nie zwariować w świecie fake newsów tworzonych przez AI. Temat jednak wraca i wymaga komentarza. Bo ze sztuczną inteligencją jest jak z polityką – można jej nie lubić, można się nią nie interesować, można się nią brzydzić i jej unikać, ale niezależnie od tego jak bardzo byśmy się przed nią chowali, tak czy tak ma bezpośredni wpływ na nasze życie. I niestety wszystko wskazuje na to, że będzie tylko gorzej. Tu stawką jest co najwyżej muzyczna ciekawostka, ale dokładnie te same mechanizmy wykorzystuje się dziś do wpływania na decyzje polityczne, manipulowania opinią publiczną i wyciągania od ludzi realnych pieniędzy. Dlatego właśni ten niegroźny fejk wykorzystam, aby kolejny raz uwrażliwić Was na to, co znajdujecie w Internecie.

Zaczęło się bardzo niewinnie. Według relacji powielanych w sieci, na stronie Amoeba Music, w dziale poświęconym „Confessions II” pojawiła się przez chwilę tracklista albumu. Oczywiście została szybko usunięta, ale pozostały screeny. Jeden z nich zobaczycie poniżej:

Ludzi od razu zelektryzował duet z Kylie Minogue. „Newsa” zaczęły podawać dalej profile o muzyce. Oczywiście – bez weryfikacji, bez sprawdzania źródeł i faktów. Ale nie to jest najgorsze. Na podstawie tego fake newsa ktoś wygenerował to szkaradzieństwo, a następnie wpuścił je w sieć:

Pomijając tracklistę, zwróćcie uwagę jak napisane jest nazwisko „Carpenter”, na datę: 2024, oraz na „Producedy by your name”,” „executive producer your name here”, czy „mixed & mastyered by your name here”. Czy coś muszę dodawać? Serio, zastanawiam się, czy osoba, która to z siebie – przepraszam za wyrażenie – wydaliła, ma odbiorców za kompletnych półgłówków. Nie wiem, tak jak nie wiem, co mnie bardziej przeraża – że ludzie produkują takie rzeczy krzyczące fejkiem z każdego piksela, czy że są ludzie, którzy wierzą w prawdziwość tych treści.

Ale na chwilę zapomnijmy o tej grafice i skupmy się na samej trackliście. Jeśli coś powinno zwrócić naszą uwagę już na tym etapie, to absolutny brak możliwości zweryfikowania tej informacji. Coś było, ale już nie ma, więc nie da się sprawdzić. I to powinno uruchomić myślenie krytyczne. W końcu co to za problem sfabrykować screena?

Ale załóżmy, że faktycznie tak było. Czy istnieje na to inne wytłumaczenie? Owszem. Być może ktoś nie działał z zamiarem oszukania nas, a jedynie tworzono tzw. placeholdery, które usunięto, kiedy zdano sobie sprawę, że może to wprowadzać w błąd. Jest to praktyka dość częsta w sklepach, które muszą umieścić jakiś tytuł czy tracklistę, zanim oficjalnie zostaną one ujawnione. W ten sposób w wielu sklepach szarą reedycję „Confessions on a Dance Floor” można było znaleźć pod placeholderową nazwą „Disco Nights”, a wydane z okazji Record Store Day „The Confessions Tour” na winylu – „Disco Night Tour”. Ba! Gdzieniegdzie nazwa ta widnieje nadal!

Przykład niezedytowanego placeholdera

No i jest trzecia możliwość – działanie celowe, by nas oszukać. Też nie widzę sensu w fabrykowaniu fałszywych informacji, zdjęć, demówek czy „niewydanych” piosenek. Zastanawia mnie tylko, jakie braki ma osoba, która tworzy coś takiego, od początku wiedząc, że kłamstwo szybko się wyda. Czy chodzi o pięć minut uwagi? Nie wiem. Nie pytajcie mnie. Nie mam kompetencji do stawiania diagnozy.

Ośmielę się jednak stwierdzić, że coś tam wiem o sztucznej inteligencji, bo… jest ona częścią mojego zawodowego życia. Nie wchodząc w szczegóły – pracuję nad poprawą tekstów generowanych przez modele językowe sztucznej inteligencji po to, by mogły się one „uczyć” i w przyszłości unikać ich np. w komunikacji z klientami. Od razu więc zobaczyłem w tej trackliście cuchnący ślad Chata GPT.

Aby tego dowieść, zrobiłem pewien eksperyment. Poprosiłem Chata GPT (wersja Pro 5.4) o przygotowanie analogicznej tracklisty. W prompcie umieściłem wszystkie informacje, jakie wiemy o tytułach. Tak brzmiał w całości:

Wygeneruj listę pasujących do Madonny tytułów utworów z płyty Confessions II wiedząc, że:

– tracklista liczy 16 utworów
– nr 1 to „I Feel So Free”
– inne znane tytuły piosenek: „Fragile”, „Forgive Yourself”, „One Step Ahead” oraz „Bring Your Love” (duet z Sabriną Carpenter)

Umieść na liście 1 utwór będący duetem z Kylie Minogue z tytułem, który będzie pasował do niej.

A oto tracklista, którą przygotował dla mnie Chat GPT (wklejam zrzut ekranu na dowód):

Tak, dobrze widzicie. Tytuły w sporej mierze są identyczne jak na rzekomej liście z Amoeba Music. I nie, nie oznacza to, że Chat GPT wie więcej od nas i potrafi dotrzeć do jakichś sekretnych informacji. Nawet gdyby tak było, poprosiłem go nie o odszukanie takiej tracklisty, a o jej wygenerowanie, a zatem stworzenie od zera. Jak to więc możliwe? Odpowiedź jest prosta – Large Language Model.

Dla kogoś, kto nie interesuje się technologią, najlepiej wyjaśnić to w bardzo prosty sposób: LLM to nie wyrocznia, nie cyfrowy insider i nie maszyna, która „wie”, co dzieje się za kulisami. To raczej bardzo zaawansowane autouzupełnianie. Takie, które nie kończy za nas jednego słowa w wiadomości, tylko potrafi dopisać całe zdania, akapity, dialogi, a nawet całe historie. Nie robi tego jednak dlatego, że zna prawdę. Robi to dlatego, że nauczyło się rozpoznawać wzorce w języku.

To właśnie jest klucz do zrozumienia całego problemu. Model językowy nie sprawdza, czy dana informacja jest prawdziwa. On nie ma dostępu do „rzeczywistości” w ludzkim sensie. Nie wie, co rzeczywiście planuje Madonna, co trzyma na dysku wytwórnia ani jakie rozmowy odbyły się za zamkniętymi drzwiami. Model robi coś innego: dostaje kontekst i przewiduje, jakie słowa najlepiej do niego pasują. Nie myśli jak człowiek. Liczy prawdopodobieństwo.

Jeśli więc damy mu kilka danych wejściowych — tak jak w powyższym prompcie — to model nie musi niczego „odkrywać”. Wystarczy, że rozpozna estetykę i zacznie uzupełniać luki. Madonna kojarzy się w publicznym języku z pewnym zestawem motywów: zmysłowością, duchowością, nocą, tańcem, dramatem, wyznaniem, blaskiem, czasem religijnymi skojarzeniami. Słowa „Prayer”, „Confession” – typowy wzorzec patrząc po tytułach z przeszłości. Kylie Minogue z kolei bywa opisywana językiem bardziej świetlistym, lekkim, romantycznym, dyskotekowym. Model zbiera te skojarzenia i składa z nich tytuły, które „brzmią właściwie”.

W praktyce wygląda to mniej więcej tak: dostaje ramę, wyczuwa klimat, a potem dobiera najbardziej prawdopodobne słowa. Dlatego właśnie tak łatwo powstają tytuły w rodzaju „Neon Prayer”, „Digital Desire”, „Mirrorball Confession”, „Electric Heaven” czy „Sacred Dancefloor”. One nie brzmią przekonująco dlatego, że ktoś naprawdę zna tracklistę. Brzmią przekonująco dlatego, że są zrobione z klocków, które od lat krążą wokół podobnych artystów w recenzjach, nagłówkach, opisach i fanowskich dyskusjach. Słowa „Prayer”, „Confession”, „Dancefloor” to typowy wzorzec, patrząc po tytułach Madonny z przeszłości, analogicznie jak dla Kylie „Slow” (tytuł piosenki z 2003), „Motion” (nawiązanie do kultowego „Loco-Motion” z 1987 roku) czy „Aphrodite” (tytuł płyty z 2010 roku) to słowa „kojarzące się” z nią.

To bardzo ważne: model językowy nie tworzy z niczego. On nie siada i nie wymyśla jak kompozytor. Raczej miesza, wygładza i dopasowuje. Bierze to, co już wielokrotnie widział w języku, i układa z tego nową kombinację. W tym sensie jest bardziej remikserem niż autorem. I właśnie dlatego wygenerowane treści tak często wydają się znajome. Nie dlatego, że są prawdziwe, ale dlatego, że są zbudowane z elementów, które już wcześniej wielokrotnie nas otaczały.

To także tłumaczy, dlaczego różne osoby potrafią dojść do bardzo podobnych wyników. Jeśli kilka osób poda modelowi podobny zestaw wskazówek, bardzo często dostaną podobne tytuły. Nie dlatego, że model „widzi przeciek”, tylko dlatego, że porusza się po bardzo przewidywalnym polu skojarzeń. Innymi słowy: jeśli ktoś chce stworzyć rzekomą tracklistę „w stylu Madonny”, to w pewnym momencie wszyscy zaczynają kręcić się wokół podobnych słów: światło, noc, grzech, pożądanie, wyznanie, taniec, niebo, ogień, lustro, blask. To nie magia. To statystyka języka.

I właśnie tu pojawia się rzecz, której wiele osób nie zauważa. Tego typu tracklisty są nie tylko przekonujące. One są również dość toporne. Tyle że ta toporność nie polega już na błędach ortograficznych czy dziwnym składzie, jak w starych internetowych fejkach. Dziś toporność jest bardziej subtelna. Polega na tym, że wszystko jest aż za bardzo „w punkt”. Tytuły są za bardzo madonnowe, za bardzo oczywiste, za bardzo zgodne z wyobrażeniem fana o tym, jak Madonna „powinna” brzmieć. To nie jest prawdziwa nieprzewidywalność twórczości. To raczej katalog najbezpieczniejszych skojarzeń.

I to jest jeden z najważniejszych sygnałów ostrzegawczych. Prawdziwe projekty artystyczne często mają w sobie coś dziwniejszego: jakiś tytuł banalny, jakiś zaskakująco prosty, jakiś niezgrabny, jakiś bardzo osobisty, jakiś zupełnie niepasujący do fanowskich oczekiwań. Tymczasem LLM działa odwrotnie. On nie szuka tego, co naprawdę nieoczywiste. On szuka tego, co najbardziej prawdopodobne. W efekcie tworzy rzeczy gładkie, estetyczne i łatwe do „kupienia”, ale jednocześnie podejrzanie przewidywalne.

Dlatego fakt, że podobną listę da się odtworzyć przy pomocy modelu językowego, nie jest ciekawostką technologiczną. To ważna wskazówka. Pokazuje, że do wyprodukowania wiarygodnie brzmiącego fejka nie potrzeba dziś specjalnej wiedzy ani zaplecza. Wystarczy rozumieć popkulturowe skojarzenia i mieć narzędzie, które potrafi je szybko posklejać w spójną całość.

Co więcej, jeśli niektóre tytuły pokrywają się niemal 1:1, to wcale nie musi być dowód autentyczności. Może być dokładnie odwrotnie. Może oznaczać, że taka lista jest tak schematyczna, tak przewidywalna i tak mocno osadzona w oczywistych skojarzeniach, że model był w stanie wejść w ten sam układ niemal bez wysiłku. A jeśli podobny fejk już wcześniej krążył po sieci, model mógł dodatkowo nasiąknąć takimi wzorcami i jeszcze łatwiej je odtworzyć. W obu przypadkach nie dostajemy dowodu na prawdę. Dostajemy dowód na łatwość reprodukowania fikcji.

Najkrócej mówiąc: LLM nie musi mieć racji, żeby brzmieć przekonująco. I to jest dziś największy problem. W epoce modeli językowych samo wrażenie wiarygodności przestało być jakimkolwiek argumentem. To, że coś pasuje do klimatu, do artysty, do naszych oczekiwań albo do fanowskich marzeń, nie znaczy jeszcze, że jest prawdziwe. Znaczy tylko tyle, że ktoś — albo coś — bardzo sprawnie złożył odpowiednie słowa w odpowiedniej kolejności.

Dlatego kiedy następnym razem zobaczymy „przeciek”, który brzmi aż za dobrze, warto nie pytać najpierw: „czy to pasuje?”, tylko: „skąd to się wzięło?”. Bo dziś naprawdę nie trzeba wiedzieć. Wystarczy dobrze zgadywać.

A media i muzyczne profile, które podchwytują takie „ekscytujące wiadomości”? Tu refleksja jest bardzo gorzka. Weryfikacja informacji? A na co to komu! Przecież nie chodzi o to, czy informacja jest prawdziwa, tylko czy generuje kliknięcia. W 2026 roku istotą mediów nie jest funkcja informacyjna, a przyciąganie uwagi. Walutą nie jest wiarygodność, a kliknięcia. Im bardziej coś szokuje, oburza, elektryzuje – generalnie: gra na emocjach – tym lepiej. Prawda jest drugo-, albo i trzeciorzędna.

Znajomy fan Madonny i Kylie zapytał mnie, jaka jest szansa, że faktycznie coś razem nagrały. Odpowiedź jest dość brutalna, ale oczywista, jeśli uwzględnimy wszystkie powyższe fakty. Szansa na ten duet jest taka sama, jak przez ostatnie 30 lat – teoretycznie możliwe, ale praktycznie mało prawdopodobne.

A tak w ogóle wiecie, że ten mechanizm nie jest nowy? Fałszywe tracklisty powstawały od tak dawna, jak tylko internet stał się powszechniejszy. Historię fałszywych utworów z „Hard Candy” i „MDNA” przypomniał na swoim Instagramie Matthew Rettenmund.

Jestem ostatnim człowiekiem, który będzie demonizował sztuczną inteligencję. Przeciwnie — uważam ją za przełomowy, choć nadal niedoskonały wynalazek w historii ludzkości. Ale właśnie dlatego, poruszając się po internecie, trzeba dziś pamiętać o jednej rzeczy: w świecie informacyjnej kakofonii nasza uwaga stała się towarem. Karmią się nią nie tylko media i producenci kontentu, ale też wszelkiej maści atencjusze, mitomani i ludzie gotowi wymyślić cokolwiek, by choć przez kilka minut znaleźć się w centrum zainteresowania.

AI nie stworzyła tego mechanizmu — ona go tylko radykalnie przyspieszyła. Dziś wystarczy chwila, by spreparować coś, co wygląda jak fakt, brzmi jak fakt i zaczyna żyć w sieci jak fakt. A wtedy prawda bardzo szybko przegrywa z zasięgiem.

Dlatego nie chodzi o to, żeby bać się sztucznej inteligencji. Chodzi o to, żeby nie oddawać jej bez walki własnego rozsądku. Dziś może chodzić o fałszywą tracklistę. Jutro o spreparowany cytat, fikcyjny przeciek albo informację, która wpłynie na to, komu zaufamy, na co wydamy pieniądze, na kogo oddamy głos w wyborach i jak będziemy rozumieć świat. W czasach, w których fikcję produkuje się szybciej niż refleksję, krytyczne myślenie nie jest już luksusem. Jest odruchem samozachowawczym.