by dr Andrzej Jakubiec - adwokat, mediatorCYFROWY GASLIGHTING W NEGOCJACJACH
Negocjacje są grą psychologiczną. Ludzie zawsze próbowali wpływać na siebie, testować swoje granice, budować i wykorzystywać przewagi. Jednak dziś do tej gry dołącza nowy uczestnik – niewidzialny, szybki i pozbawiony emocji. Algorytm. Może on stać się „wspomaganiem” jednej ze stron. Może być narzędziem, które nie tylko wzmacnia argumenty, ale tworzy groźny nacisk emocjonalny.
Czym jest cyfrowy gaslighting?
Cyfrowy gaslighting to wykorzystanie sztucznej inteligencji do generowania komunikatów, które mają podważyć osąd przeciwnika, wywołać w nim nieuzasadnione poczucie winy, lęku lub dezorientacji. Używam tego pojęcia nie w sensie klinicznym, lecz jako skrótu opisującego algorytmicznie wzmacnianą manipulację poznawczą w komunikacji negocjacyjnej. To już nie jest zwykła perswazja. To precyzyjna inżynieria wpływu. Mamy do czynienia z manipulacją napędzaną najnowszą technologią. Jest to przeskok jakościowy, z jakim jeszcze nie mieliśmy do czynienia.
Sam fakt wykorzystywania AI w sporach jest już faktem. Przeczytajcie mój artykuł zawierający wyniki naszego badania: https://jakubieciwspolnicy.pl/badanie-ai-jako-ukryty-sojusznik-w-sporach/
Jakie korzyści daje cyfrowy gaslighting?
Dlaczego ta technika działa tak skutecznie? Przede wszystkim dlatego, że AI potrafi analizować styl pisania z dokładnością, której człowiek nie jest w stanie osiągnąć. W kilku akapitach potrafi wychwycić skłonność do przepraszania, unikania konfliktu, nadmiernego tłumaczenia się czy lęku przed oceną. Są to klasyczne markery słabszej pozycji negocjacyjnej – wcześniej wykorzystywane intuicyjnie, dziś identyfikowane i wzmacniane algorytmicznie.
A potem AI generuje komunikaty, które uderzają dokładnie w te punkty. To hiperdopasowanie sprawia, że odbiorca ma wrażenie, jakby druga strona „czytała mu w myślach”. W rzeczywistości to nie intuicja, lecz analiza wzorców językowych: modalności, stopnia pewności, afektywności i sposobu uzasadniania własnych racji. Mamy do czynienia z automatycznym doborem formy i argumentów, które z natury rzeczy wywrzeć mają najsilniejszy możliwy wpływ na odbiorcę według uzyskanych wcześniej wskazówek. AI przy tym „nie wie”, że robi coś złego.
Drugą przewagą jest brak hamulców. Człowiek, nawet cyniczny, ma naturalne ograniczenia: empatię, zmęczenie, moralny opór, strach przed przesadą (pomijam teraz psychopatów i socjopatów). AI nie ma żadnego z tych oporów. Jeśli dostanie cel: „wywołaj w nim wątpliwość”, zrobi to w sposób chłodny, konsekwentny i pozornie uprzejmy. Nie poczuje dyskomfortu, nie cofnie się, nie złagodzi tonu. To komunikacja zaprojektowana wyłącznie pod kątem skuteczności, a nie relacji.
Trzecia przewaga to efekt szybkości i skali. Człowiek napisze jedną wiadomość, a AI sto – i to bez wysiłku. Wybierze też tę, która najlepiej destabilizuje emocje ofiary i przesuwa punkt odniesienia. To jak walka z przeciwnikiem, który może trenować nieskończoną liczbę kombinacji, zanim wykona ruch. Nic dziwnego, że odbiorca czuje się przytłoczony – bo faktycznie mierzy się z czymś, co ma nieludzką przewagę. Dla większości ludzi może to się okazać zbyt trudne.
Jak rozpoznać, że przeciwnik wykorzystuje AI?
Jak rozpoznać, że po drugiej stronie „pisze” algorytm? Pokazuję niżej kilka sygnałów. Żaden z nich nie jest dowodem sam w sobie. Stanowią one jednak zespół sygnałów ostrzegawczych. Ich wystąpienie może sugerować duże ryzyko algorytmicznego wsparcia jednej ze stron.
Pierwszym z nich jest nienaturalna intensywność. Komunikat jest zbyt gęsty od argumentów, zbyt „czysty” stylistycznie, zbyt precyzyjnie trafia w emocje. Brzmi jak człowiek, który miał godzinę na przemyślenie każdego zdania – ale odpowiedź przyszła bardzo szybko.
Drugim sygnałem jest brak ludzkiego błędu: brak dygresji, wahań, niekonsekwencji, potknięć językowych. To język wygładzony do granic sztuczności.
Trzeci sygnał to pętla potakiwania – każda Twoja wątpliwość spotyka się z natychmiastowym, perfekcyjnie skrojonym kontrargumentem, a każda próba zmiany tematu kończy się powrotem do narracji korzystnej dla drugiej strony. To nie jest rozmowa. To algorytmiczna spirala nacisku.
Czwartym sygnałem może być widoczna różnica miedzy stylem wypowiedzi, używanym słownictwem i poziomem argumentacji miedzy tekstem pisanym, a tym, co druga strona prezentuje na żywo. Owszem, są ludzie, którym znacznie łatwiej przychodzi pisanie, a na żywo są nieśmiali i niezbyt rozmowni, ale są pewne granice.
Cyfrowy gaslighting. Jak się bronić?
Skoro AI działa szybko, intensywnie i bezlitośnie, obrona może być odwrotna: powolna, świadoma i analogowa reakcja. Najprostsza technika to dekonstrukcja tekstu. Wystarczy rozbić komunikat na dwie kategorie: fakty oraz emocjonalne przymiotniki i sugestie. Wiem, że brzmi to łatwo, a w praktyce może być bardzo trudne. Ale warto z tej techniki korzystać częściej, nie tylko, gdy podejrzewamy manipulację z wykorzystaniem AI. Jeśli jednak tego dokonamy, zobaczymy, jaka część powstała tylko po to, by np. wzbudzić w nas wyrzuty sumienia.
Możemy więc odpowiedzieć tylko na jeden – weryfikowalny – fakt z długiego maila. Pominiemy natomiast emocjonalną narrację, ewentualnie poprosimy o doprecyzowanie reszty. W większości przypadków okaże się, że nacisk opierał się na insynuacjach, hiperbolach i manipulacji kontekstem. Oddzielenie treści od tonu odbiera sprawcy korzystającemu z AI większość mocy.
Kolejną strategią jest test czasu. AI działa w trybie natychmiastowym, ale Ty nie musisz. Celowe spowolnienie obniża presję, pozwala odzyskać kontrolę i zmusza drugą stronę do wyjścia poza algorytmiczny rytm. To klasyczna technika negocjacyjna, która w erze AI zyskuje nowe znaczenie. Może to wybić sprawcę z uderzenia. On chciałby działać natychmiast, Ty nie musisz.
Trzecią metodą – chyba najlepszą – jest zmiana kanału komunikacji. AI najlepiej działa w mailach i czatach. Odejdźmy więc od nich. Póki co AI nie potrafi ani doskonale udawać człowieka np. w telekonferencji, ani tym bardziej – nie zastąpi go na żywo. Przejście na telefon lub spotkanie bezpośrednie odcina przeciwnika od algorytmicznego wsparcia.
Czy stosowanie cyfrowego gaslightingu się opłaca?
Warto jednak zadać pytanie: czy stosowanie cyfrowego gaslightingu w ogóle się opłaca?
Krótkoterminowo – tak. Daje przewagę, pozwala „przepchnąć” swoje stanowisko, wywołać presję, uzyskać ustępstwa. Ale długoterminowo koszt jest ogromny.
Przede wszystkim, dochodzi do erozji zaufania. Negocjacje działają tylko wtedy, gdy istnieje minimalny poziom przewidywalności i wiarygodności. Jeśli obie strony zaczynają używać cyfrowych masek, punkt koordynacji znika. Zostaje gra pozorów, a tracimy relację i zaufanie. W sporach, które mają trwać lata – rodzinnych, biznesowych i sukcesyjnych – takie koszty są często wyższe niż jakakolwiek chwilowa przewaga.
Drugim ryzykiem jest rykoszet. Jeśli AI zbytnio „przyciśnie” człowieka wpędzając go do tego w poczucie winy, istnieje ryzyko, że on sam… zwróci się o pomoc do swojego modelu językowego. Uzyska ją szybko i za darmo. Będzie ona nosiła cechy racjonalności i da mu oparcie w postaci domniemania zewnętrznego autorytetu. Czy taka osoba będzie miała skrupuły? O tym, co może się stać, gdy obie strony sporu korzystają z pomocy modeli językowych pisałem w serii artykułów poświęconych sprzężonemu błędowi konfirmacji. Zostawiam link do jednego z nich: https://jakubieciwspolnicy.pl/sprzezony-blad-konfirmacji/
Trzecim ryzykiem jest to, że manipulacja wyjdzie na jaw – a w erze cyfrowej ślady zostają – reputacja pęka jak szkło. Raz utraconego zaufania nie da się odbudować albo będzie to bardzo trudne.
Pomijam w tym miejscu kwestie czysto prawne, a odnoszące się do możliwości podważenia porozumienia zawartego wskutek opisywanej manipulacji. Są w końcu takie możliwości, jak uchylenie się od skutków oświadczenia woli złożonego pod wpływem np. błędu lub podstępu, wyzysk, a nawet przestępstwo oszustwa. O tym wszystkim będę pisał w osobnym tekście, być może niejednym.
Co nam zostaje?
Okazuje się, że nowe możliwości rodzą nowe zagrożenia, a te przypominają nam o starych wartościach. W świecie, w którym AI może być narzędziem nacisku, największą przewagą staje się zdolność do zachowania racjonalności. Nie szybkość, nie agresja, nie perfekcyjna argumentacja, a racjonalność i… przewidywalność. One budują zaufanie. I one będą w cenie. Jestem o tym przekonany.
Jednym z zadań adwokata, mediatora, stratega negocjacyjnego – jest bycie „filtrem”, który oddziela emocjonalny szum od faktów, rozpoznaje algorytmiczne wzorce nacisku i chroni klienta przed cyfrową manipulacją, szczególnie tam, gdzie komunikacja pisemna zamiast rozwiązywać spór, zaczyna go eskalować.
To powrót do fundamentalnej funkcji doradcy: przywracania proporcji, dystansu i zdrowego rozsądku. Cyfrowy gaslighting będzie się rozwijał. Tak samo, jak przez cały XX wiek rozwijały się techniki manipulacji. Ale tak samo może rozwijać się nasza odporność na nie, jak wzrastała odporność na propagandę. A odporność zaczyna się od świadomości – od zrozumienia, że po drugiej stronie może nie siedzieć człowiek, lecz algorytm zaprojektowany do tego, by nas „rozegrać”. I od decyzji, że nie damy się w tę grę wciągnąć. Zapamiętajmy z tego jedno: bądźmy uważni, bądźmy rozsądni.
Więcej o aspektach etycznych wykorzystania AI w negocjacjach możecie przeczytać m.in. tutaj w Harvard PON:
https://www.pon.harvard.edu/tag/ai
i tutaj na stronie American Bar:
https://www.americanbar.org/groups/dispute_resolution/resources
Jakie to ma dla Ciebie znaczenie?
Wykorzystywanie AI w negocjacjach, komunikacji, w sporach rodzinnych i biznesowych jest faktem. To samo dotyczy relacji w pracy. Musimy być świadomi, że znaczenie AI będzie wzrastać, a już dzisiaj dla wielu osób stanowi ona pierwszy (a czasem jedyny) punkt oceny, weryfikacji i planowania działań.
Naszą misją w Kancelarii Jakubiec i Wspólnicy jest pomoc naszym Klientom w rozwiązywaniu ich sporów i ochronie relacji. Wiemy, że technologia AI niesie wielkie szanse i ułatwienia, ale widzimy również zagrożenia wynikające z braku świadomości lub złej woli.
Jeśli czujecie, że utknęliście w sporze, potrzebujecie pomocy prawnej, negocjacyjnej, odezwijcie się do nas. Jesteśmy od tego, żeby Wam pomóc:
📩 kancelaria@jakubieciwspolnicy.pl
📞 536 270 935
by dr Andrzej Jakubiec - adwokat, mediatorBADANIE: AI JAKO UKRYTY SOJUSZNIK W SPORACH?
Poniżej przedstawiamy raport z badania, jakie przeprowadziliśmy w styczniu 2026 roku. Jego przedmiotem było zebranie informacji o tym, jak ludzie korzystają z AI w analizie sporów, których są stronami. Wyniki okazały się bardzo interesujące.
Raport o roli AI w sporach ze stycznia 2026 roku. Ukryty doradca czy generator błędów? Co zrobiliśmy?
Przeprowadziliśmy ankietę, którą wypełniło 87 osób. Wśród nich są nasi klienci, zaprzyjaźnieni adwokaci, radcowie prawni, mediatorzy, biznesmeni, psychologowie, ludzie zajmujący się nauką i sztuką. Z pewnością nie jest to więc grupa reprezentatywna w rozumieniu badań ogólnopolskich, takich jak badania opinii publicznej. Jest to jednak grupa posiadająca wysoką świadomość istoty sporu i zdolność do krytycznej oceny własnego rozumowania.
Ankietę ułożyłem sam. Już po jej rozesłaniu kilka osób zwróciło mi uwagę na kwestie techniczne lub związane z formułowaniem niektórych pytań. Dziękuję za te uwagi – z pewnością uwzględnię je w następnych badaniach, które – już wiem – z pewnością przeprowadzę.
Co było przedmiotem ankiety o AI?
Pytania dotyczyły korzystania z AI w ogóle oraz wykorzystywania jej do analizy sytuacji rodzinnej / pracowniczej / biznesowej. Obejmuje etap również sprzed powstania sporu.
Kolejne pytania dotyczyły analizy intencji drugiej strony sporu. Jest to element najbardziej podatny na działanie podstawowego błędu atrybucji. W przypadku zetknięcia z AI – przez jej hiperdopasowanie – generuje to działanie tzw. feedback loop. Jest to pułapka potwierdzenia, która prowadzi do powstania myślenia tunelowego.
Następnie zapytałem wykorzystanie AI do ustalenia własnych działań – celowo nie doprecyzowałem, czy chodziło o pierwsze działanie, czy też o reakcję na postawę drugiej strony.
Jednakże najważniejsze było dla mnie pytanie o to, czy poinformowalibyśmy drugą stronę o tym, że korzystamy z AI do analizy jej działań / intencji lub przygotowania własnych ruchów. Tutaj ankieterzy wykazali się zdumiewającą wręcz zgodnością. Jest kwestią otwartą, jakie z tego wyciągniemy wnioski – nie chcę tego przesądzać.
Ostatnie dwa pytania dotyczyły zaufania do AI. Były bardzo podobne, ale jednak… ciekawe jest to, że nie pokrywają się wyniki zaufania do AI z oceną jej obiektywności. Tak, jakbyśmy wiedzieli, że nie jest obiektywna, ale mieli tendencję do tego, by jej ufać.
Jak odpowiadali uczestnicy?
Poniżej przedstawiamy „suche” pytania i odpowiedzi.
Raport o roli AI w sporach. Analiza odpowiedzi
Zdecydowana większość uczestników korzysta z AI. Z pewnością nie dotyczy do wszystkich w tym samym stopniu, ani tym bardziej – tematy poruszane nie są takie same, ani nawet podobne. Jednak fakt powszechnego korzystania z modeli językowych jest faktem.
Prawie połowa, bo 43% respondentów odpowiedziało, że używa modeli językowych do analizy swojej sytuacji rodzinnej, w miejscu pracy lub biznesie. Moim zdaniem, to bardzo dużo. Co ciekawe, najmniej osób potwierdziło analizę sytuacji rodzinnej, a najwięcej biznesowej. 29% osób wskazało też na inne obszary. Zostawiam tu link do artykułu o roli AI w sporach rodzinnych: https://jakubieciwspolnicy.pl/ai-w-sprawach-rodzinnych/
Znaczna większość, bo 81% osób nie próbowało ustalić intencji drugiej strony za pomocą AI. Czy to dużo? Spójrzmy z drugiej strony – prawie 20% osób próbuje to robić. Oznacza to, że co piąta osoba jest podatna na sprzężenie zwrotne wynikające ze wzmocnienia jej pierwotnego nastawienia przez AI, która ma tendencję do „potakiwania”.
25% osób potwierdziło, że ustala własne ruchy w sporze z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Ta rozbieżność z poprzednim pytaniem jest ciekawa. Można ja przemilczeć jako błąd statystyczny albo uznać, że 5% procent z nas korzysta z AI do ustalenia własnych ruchów w sporach bez analizy intencji drugiej strony. Oczywiście, nie wiem, czy to dokładnie te 5% uczestników.
Bardzo ciekawe jest to, że 80% z nas nie poinformowałoby drugiej strony, że korzysta z AI do analizy sporu, intencji drugiej strony lub formułowania własnych posunięć. Dlaczego? Czy uważamy to za nieuczciwe (jak doping)? A może podchodzimy do tego, jak do zabobonu i przesądu i trochę się wstydzimy (nie wiem, jak to działa, ale na wszelki wypadek posłucham, jednak nie będę się tym chwalić)? Może uważamy, że wyprzedziliśmy technologicznie i intelektualnie drugą stronę i nie chcemy ujawniać, że mamy tak potężną broń?
Czy ufamy AI?
Ostatnie dwa pytania dają wyniki zdumiewające. Z AI korzysta 75% z nas, ale 67% uważa, że nie jest ona obiektywna. Czemu więc korzystamy? Dla wzmocnienia własnych przekonań? – W końcu miło jest nam, gdy najpotężniejsza technologia w historii ludzkości zaczyna co drugie zdanie od: „To świetny pomysł, Andrzeju!”. A może zwyczajnie udajemy, że tego nie widzimy? A może uznajemy, że brak obiektywności nie oznacza, że AI nie udziela dobrych rad, tylko że jest po naszej stronie (i dobrze!)? Ciekawie koresponduje to z wynikami poprzedniego pytania, w którym ogromna większość odpowiedziała, że częściowo ufa AI.
Raport o roli AI w sporach. Wnioski
AI stała się powszechnym narzędziem i stanowi jeden z elementów kształtowania naszych postaw w wielu dziedzinach życia. Z pewnością, jej wpływ jest odczuwalny w sporach, które prowadzimy. Co ciekawe, również widzimy ją w analizie samej struktury sytuacji. Może to prowadzić do powstania potrzeby zmiany dotychczasowego układu, a to z kolei – do sporu.
Moje poprzednie publikacje o AI w sporach
Poniżej zostawiam Wam kilka linków do artykułów, w których poruszyłem rolę i wpływ AI na dynamikę sporów. Przedstawiłem w nich moją autorską koncepcję Sprzężonego Błędu Konfirmacji (Coupled Confirmation Bias, CCB). W tekstach tych znajdziecie odnośniki do najnowszych badań zamieszczonych w prestiżowych czasopismach naukowych. Dotyczą one psychologii, aspektów technologicznych AI i jej roli w powstawaniu myślenia tunelowego, utwierdzania pierwotnych uprzedzeń lub preferencji. Tutaj zostawiam link do jednego z najważniejszych artykułów na ten temat, autorstwa Yiran Du: Confirmation Bias in Generative AI Chatbots. Zawiera on analizę tychże mechanizmów błędu potwierdzenia w modelach AI. Przeczytamy w nim również o ryzykach związanych z tym sprzężeniem: https://arxiv.org/abs/2504.09343?
Ja nałożyłem te badania na sytuację, gdy z AI korzystają obie strony sporu, a działania jednej strony ustalone wspólnie z jej AI, stanowią punkt wyjścia do analizy drugiej strony (wspólnie z jej AI), co skłoni tę drugą stronę do przygotowania adekwatnej odpowiedzi. Eskalacja konfliktu wydaje się tu szczególnie niebezpieczna.
Dla zainteresowanych zostawiam również link do artykułu w wersji angielskiej, w którym rozwinąłem koncepcję sprzężonego błędu konfirmacji:
Zaproszenie do współpracy
Jeśli jesteście stroną sporu, potrzebujecie doradztwa strategicznego, nie tylko prawnego, możecie się do mnie odezwać. Ja i mój zespół zajmujemy się nie tylko prawem, ale prowadzimy negocjacje w oparciu o wiedzę z zakresu psychologii, ekonomii, sztuki negocjacji i analizy behawioralnej.
Jeśli macie własne doświadczenia z AI jako czynnikiem w sporach, odezwijcie się do nas. Chętnie wysłuchamy Waszej historii, być może posłuży ona nam jako wartościowy materiał do nauki lub badań. Zapewniamy oczywiście pełną anonimowość.
📩 kancelaria@jakubieciwspolnicy.pl
📞 536 270 935
by dr Andrzej Jakubiec - adwokat, mediatorGDY STRONY SPORU KORZYSTAJĄ Z RÓŻNYCH MODELI AI
W ostatnich wpisach przedstawiłem autorską koncepcję sprzężonego błędu konfirmacji (Coupled Confirmation Bias, CCB). Teraz sygnalizuję potrzebę sprawdzenia, jak różne rodzaje LLM wpływają na dynamikę sporu. Przez różne rodzaje mam na myśli dwie podstawowe grupy: modele AI amerykańskie i chińskie. Jest to oczywiście modelowe uproszczenie, uzasadnione dla przedstawienia pewnego problemu. Zaznaczam, że rozróżnienia między nimi nie dokonuję na podstawie jakichkolwiek kwestii technologicznych. Zakładam, że modele językowe niosą w sobie pewne tendencje zakorzenione głęboko w kulturach i językach ich twórców.
Kulturowe modele AI. Jakie są rodzaje modeli językowych?
Przyjmijmy dwa podstawowe kulturowe modele AI: amerykański i chiński. Ten podział nie opisuje technologii, lecz dominujące style komunikacji zakorzenione w kulturach, które te modele ukształtowały. Odnosi się do tego, że język jest ściśle związany z kulturą. A modele językowe mają za zadanie tworzenie i utrzymywanie relacji z użytkownikami. Robią to dokonując predykcji kolejnych słów, jednakże nie sposób uciec od wrażenia, że nie dzieje się to w oderwaniu od: 1) wartości kulturowych twórców modelu językowego; 2) języka wybranego do rozmowy przez użytkownika i – co stanowi wyłącznie mój domysł – 3) zakładanej lub zadeklarowanej narodowości / natywności językowej użytkownika (tego w jakim języku ten użytkownik myśli).
Tak więc, modele językowe amerykańskie – jak zakładam – operują inną siatką pojęciową wynikająca z naturalnych różnic semantycznych. Na tym jednak nie koniec – zakładam, że inaczej będą one prowadzić rozmowę ze swoimi użytkownikami. Inny jest bowiem rodzaj, cel i forma interakcji w kulturze zachodniej i wschodniej. O ile w kulturze amerykańskiej ceni się indywidualizm, współzawodnictwo, rywalizację i rację, to w Chinach harmonię, kolektywizm, uprzejmość. Kluczowym przykładem – być może centralnym i ogniskującym różnice – jest podejście do zachowania twarzy w obu tych kulturach. Jeśli więc modele różnią się sposobem prowadzenia rozmowy, to mogą w odmienny sposób wpływać na percepcję sporu u użytkownika. Chcę podkreślić, że LLM to nie tylko „maszyna do słów”. To także nośnik wartości. Jeśli amerykański AI promuje adversarial system (system kontradyktoryjny), to chiński może promować consensus-based approach.
Wzajemne postrzeganie stron korzystających w różnych modeli językowych
W Sprzężonym Błędzie Konfirmacji każda strona interpretuje działania drugiej przez filtr własnego modelu kulturowego. Model AI wzmacnia tę interpretację, tworząc spiralę wzajemnych błędów. Załóżmy, że jedna ze stron korzysta z LLM amerykańskiego, a druga chińskiego. I sami użytkownicy również należą do tych kręgów kulturowych. Ich postrzeganie świata będzie odmienne. Tak samo inne będzie językowe formułowanie opisów, pytań i celów. W każdym języku istnieją pewne schematy i uproszczenia. Są też kwestie oczywiste, obszary taboo lub takie, o których wspominać nie trzeba – albo przeciwnie – należy to robić. Są kultury nisko (amerykańska) i wysoko (chińska) kontekstowe.
W pewnych kulturach asertywność, konfrontacja, dążenie do posiadania racji są wartościami samymi w sobie. W innych od racji ważniejsza jest relacja, harmonia, hierarchia, miejsce w społeczeństwie. Zakładam też, że modele typowe dla każdej kultury wzmacniają te wartości i postawy, które w tej kulturze uchodzą za pożądane.
Może z tego wynikać, że jedno zdarzenie będzie nie tylko odmiennie opisane przez użytkowników pochodzących z różnych kręgów kulturowych. Co więcej, wynik konsultacji z AI może być skrajnie odmienny. Problemy wynikające z podstawowego błędu atrybucji i błędu konfirmacji po stronie użytkowników oraz hiperużytecznosci modeli AI nałożą się na kwestie kulturowo – językowe. Hiperużyteczność oznacza tendencję modeli do dostarczania odpowiedzi maksymalnie pomocnych z perspektywy użytkownika — nawet jeśli wzmacnia to jego błędne założenia. Może się okazać, że w takiej sytuacji dojdzie do szybkiego rozpadu jakiejkolwiek przestrzeni wspólnej w odniesieniu do postrzegania rzeczywistości.
Punkt krytyczny
W CCB punkt krytyczny pojawia się wtedy, gdy interpretacje obu stron — wzmacniane przez ich modele — stają się tak rozbieżne, że każda reakcja jednej strony jest odczytywana przez drugą jako eskalacja. Gdy modele wzmacniają odmienne style interpretacji, wspólna przestrzeń poznawcza zanika szybciej niż w tradycyjnych konfliktach.
Kulturowe modele AI. Literatura
Jeśli interesują Was te kwestie, możecie przeczytać „Geografię myślenia” R., Nisbetta oraz „Babel. 20 języków dookoła świata” G. Dorren oraz „Wiek nie-pokoju. Współzależność jako źródło konfliktu” M. Leonarda. Te trzy książki sprawiły, że zainteresowałem różnicami kulturowymi w kontekście konfliktów i stanowiły dla mnie punkt wyjścia dla dalszych poszukiwań. Nic nie zastąpi oczywiście jednej z najważniejszych książek, jakie kiedykolwiek czytałem „Strategii konfliktu” T. Schellinga.
O tym, że modele językowe wiele przejmują z kultur, w których powstały i są trenowane, przeczytać m.in. tutaj: Cultural Alignment in Large Language Models” (Johnson et al., 2023/2024) https://globalaicultures.github.io/pdf/14_cultural_alignment_in_large_la.pdf
Tutaj znajdziecie badanie potwierdzające, że modele chińskie są znacznie mniej skłonne do otwartego konfliktu, od amerykańskich: CultureLLM: Incorporating Cultural Differences into Large Language Models https://arxiv.org/abs/2402.10946
Podobne wnioski znajdują się w tym badaniu: Values-aligned AI: Comparing Western and Chinese LLMs on Moral Dilemmas” (Liu et al., 2024) https://arxiv.org/html/2506.01495v5
Jeśli natomiast chcecie przeczytać więcej o Coupled Confirmation Bias, CCB, to zostawiam Wam linki do dwóch moich tekstów po polsku:
i jego rozwinięcia po angielsku: