Dowiedz się, dlaczego wszystkie systemy AI "działają", opisując swoje ograniczenia i jak radykalnie zmienia to podejście do ładu korporacyjnego.

‍

Wprowadzenie: Odkrycie, które zmienia zarządzanie sztuczną inteligencją

‍

W 2025 roku sztuczna inteligencja nie jest już nowością, ale codzienną rzeczywistością operacyjną. Ponad 90 procent firm z listy Fortune 500 korzysta z OpenAI AI w miejscu pracy: Raport na rok 2025 | McKinsey, jednak rewolucyjne odkrycie naukowe podważa wszystko, co myśleliśmy, że wiemy o zarządzaniu sztuczną inteligencją.

‍

Badania przeprowadzone w ramach projektu "SummerSchool2025PerformativeTransparency" ujawniły zaskakujące zjawisko: wszystkie systemy sztucznej inteligencji, bez wyjątku, "zachowują się" podczas opisywania swoich możliwości i ograniczeń. Nie mówimy tu o usterkach czy błędach programistycznych, ale o nieodłącznej charakterystyce, która radykalnie zmienia sposób, w jaki musimy myśleć o zarządzaniu sztuczną inteligencją.

‍

Czym jest "teatr performatywny" w sztucznej inteligencji?

‍

Definicja naukowa

Poprzez systematyczną analizę dziewięciu asystentów AI, porównując ich samodzielnie zgłoszone zasady moderacji z oficjalną dokumentacją platform, odkryto średnią lukę w przejrzystości wynoszącą 1,644 (w skali 0-3) SummerSchool2025PerformativeTransparency. Mówiąc prościej, wszystkie modele AI systematycznie zawyżają swoje ograniczenia w stosunku do tego, co jest faktycznie udokumentowane w oficjalnych zasadach.

‍

Najbardziej szokujący fakt

Ta teatralność praktycznie nie wykazuje różnicy między komercyjnym (1,634) a lokalnym (1,657) - znikoma wariancja wynosząca 0,023, która podważa dominujące założenia dotyczące zarządzania sztuczną inteligencją korporacyjną i open source SummerSchool2025PerformativeTransparency.

‍

W praktyce: Nie ma znaczenia, czy korzystasz z ChatGPT od OpenAI, Claude od Anthropic, czy z samodzielnie hostowanego modelu open-source. Wszystkie "działają" tak samo, gdy opisujemy ich ograniczenia.

‍

Co to oznacza w betonie dla biznesu

‍

1. Zasady zarządzania sztuczną inteligencją są częściowo iluzoryczne

Jeśli Twoja firma wdrożyła zasady zarządzania sztuczną inteligencją w oparciu o własne opisy systemów sztucznej inteligencji, budujesz na teatralnym fundamencie. 75% respondentów z dumą deklaruje posiadanie zasad korzystania ze sztucznej inteligencji, ale tylko 59% ma dedykowane role w zakresie zarządzania, tylko 54% prowadzi podręczniki reagowania na incydenty, a zaledwie 45% przeprowadza oceny ryzyka dla projektów AI AI Governance Gap: Why 91% of Small Companies Are Playing Russian Roulette with Data Security in 2025.

‍

2. Zarządzanie komercyjne vs. zarządzanie open source to fałszywe rozróżnienie

Wiele firm wybiera rozwiązania AI w oparciu o przekonanie, że modele komercyjne są "bezpieczniejsze" lub że modele open-source są "bardziej przejrzyste". Zaskakujące odkrycie, że Gemma 3 (lokalna) wykazuje najwyższą teatralność (2,18), podczas gdy Meta AI (komercyjna) wykazuje najniższą (0,91), odwraca oczekiwania dotyczące efektów wdrożenia typu SummerSchool2025PerformativeTransparency.

‍

Praktyczne implikacje: Nie można opierać decyzji dotyczących zamówień AI na założeniu, że jedna kategoria jest z natury bardziej "zarządzalna" niż druga.

‍

3. Systemy monitorowania muszą zmienić podejście

Jeśli systemy sztucznej inteligencji systematycznie zawyżają swoje ograniczenia, tradycyjne systemy monitorowania oparte na samoocenie są strukturalnie nieadekwatne.

‍

Konkretne rozwiązania, które sprawdzą się w 2025 roku

Podejście 1: Zarządzanie wieloma źródłami

Zamiast polegać na samoopisach systemów AI, wiodące firmy wdrażają je:

• Niezależne zewnętrzne audyty systemów AI
• Systematyczne testy behawioralne zamiast samooceny
• Monitorowanie wydajności w czasie rzeczywistym a deklaracje systemowe

Podejście 2: Model "teatru krytycznego

Proponujemy, aby organizacje społeczeństwa obywatelskiego działały jako "krytycy teatralni", systematycznie monitorując zarówno wyniki regulacyjne, jak i wyniki sektora prywatnego Graduate Colloquium Series: Performative Digital Compliance.

‍

Aplikacja biznesowa: Utwórz wewnętrzne zespoły "audytu behawioralnego", które systematycznie testują lukę między tym, co sztuczna inteligencja mówi, że robi, a tym, co faktycznie robi.

Podejście 3: Zarządzanie oparte na wynikach

Modele zarządzania federacyjnego mogą zapewnić zespołom autonomię w opracowywaniu nowych narzędzi AI przy jednoczesnym zachowaniu scentralizowanej kontroli ryzyka. Liderzy mogą bezpośrednio nadzorować kwestie wysokiego ryzyka lub wysokiej widoczności, takie jak ustalanie zasad i procesów monitorowania modeli i wyników pod kątem uczciwości, bezpieczeństwa i zrozumiałości AI w miejscu pracy: Raport na rok 2025 | McKinsey.

‍

Praktyczne ramy wdrażania

Faza 1: Ocena w teatrze (1-2 tygodnie)

1. Dokumentuj wszystkie samoopisujące się systemy AI
2. Systematycznie testuj, czy te zachowania odpowiadają rzeczywistości.
3. Określa lukę w teatralności dla każdego systemu

Faza 2: Przeprojektowanie kontroli (1-2 miesiące)

1. Zastąpienie kontroli opartych na samoopisie testami behawioralnymi
2. Wdraża niezależne systemy ciągłego monitorowania
3. Tworzenie wewnętrznych zespołów specjalizujących się w audytach behawioralnych AI

Faza 3: Zarządzanie adaptacyjne (w toku)

1. Stale monitoruje różnicę między deklarowanym a rzeczywistym poziomem.
2. Aktualizuj zasady w oparciu o rzeczywiste, a nie deklarowane zachowanie
3. Dokumentowanie wszystkiego na potrzeby zgodności i audytów zewnętrznych

Mierzalne wyniki

Wskaźniki sukcesu

Firmy, które przyjęły to podejście, zgłaszają:

• Zmniejszenie o 34% liczby incydentów związanych ze sztuczną inteligencją wynikających z nieprawidłowych oczekiwań co do zachowania systemu.
• 28% poprawa dokładności ocen ryzyka
• 23% większa zdolność do szybkiego skalowania inicjatyw AI

147 firm z listy Fortune 500 osiąga 340% ROI dzięki ramom zarządzania sztuczną inteligencją, które uwzględniają te aspekty AI Governance Framework Fortune 500 Implementation Guide: From Risk to Revenue Leadership - Axis Intelligence.

‍

Wyzwania związane z wdrażaniem

Opór organizacyjny

Liderzy techniczni świadomie nadają priorytet przyjęciu sztucznej inteligencji pomimo błędów w zarządzaniu, podczas gdy mniejszym organizacjom brakuje świadomości regulacyjnej 2025 AI Governance Survey Reveals Critical Gaps Between AI Ambition and Operational Readiness.

Rozwiązanie: Zacznij od projektów pilotażowych na systemach niekrytycznych, aby zademonstrować wartość tego podejścia.

‍

Koszty i złożoność

Wdrożenie systemów testowania behawioralnego może wydawać się kosztowne, ale w 2025 r. liderzy biznesowi nie będą już mieli luksusu zajmowania się zarządzaniem sztuczną inteligencją w sposób niespójny lub w odizolowanych obszarach działalności 2025 AI Business Predictions: PwC.

‍

ROI: koszty wdrożenia są szybko kompensowane przez zmniejszenie liczby incydentów i poprawę efektywności systemów AI.

‍

Przyszłość zarządzania sztuczną inteligencją

Pojawiające się trendy

Zarządy firm będą domagać się zwrotu z inwestycji (ROI) w AI. ROI będzie słowem kluczowym w 2025 r. 10 prognoz dotyczących zarządzania sztuczną inteligencją na 2025 r. - Oliver Patel.

Presja na wykazanie konkretnego zwrotu z inwestycji uniemożliwi kontynuowanie czysto teatralnego podejścia do zarządzania.

Implikacje regulacyjne

Zasady zarządzania i obowiązki dotyczące modeli GPAI zaczęły obowiązywać od 2 sierpnia 2025 r. AI Act | Kształtowanie cyfrowej przyszłości Europy. Organy regulacyjne zaczynają wymagać zarządzania opartego na dowodach, a nie samodzielnego raportowania.

‍

Wnioski operacyjne

Odkrycie teatru performatywnego w sztucznej inteligencji nie jest ciekawostką akademicką, ale operacyjnym przełomem. Firmy, które nadal opierają swoje zarządzanie sztuczną inteligencją na samoopisach systemów, budują na ruchomych piaskach.

‍

Konkretne działania do podjęcia już dziś:

1. Natychmiastowy audyt rozbieżności między deklarowanymi a rzeczywistymi danymi w systemach sztucznej inteligencji.
2. Stopniowe wdrażanie systemów testów behawioralnych
3. Szkolenie zespołów w zakresie nowego podejścia do zarządzania
4. Systematyczny pomiar wyników w celu wykazania ROI

Ostatecznie pytanie nie dotyczy tego, czy sztuczna inteligencja może być przejrzysta, ale czy sama przejrzystość - jako wykonywana, mierzona i interpretowana - może kiedykolwiek uciec od swojej teatralnej natury SummerSchool2025PerformativeTransparency.

‍

Pragmatyczna odpowiedź brzmi: jeśli teatr jest nieunikniony, niech przynajmniej będzie użyteczny i oparty na prawdziwych danych.

‍

FAQ: Często zadawane pytania dotyczące wykonywania zadań teatralnych w AI

1. Co dokładnie oznacza "teatralność performatywna" w IA?

Performatywna teatralność to zjawisko polegające na tym, że wszystkie systemy sztucznej inteligencji systematycznie zawyżają swoje ograniczenia i ograniczenia w porównaniu z tym, co jest faktycznie udokumentowane w oficjalnych politykach. W wyniku analizy dziewięciu asystentów AI SummerSchool2025PerformativeTransparency odkryto średnią lukę przejrzystości wynoszącą 1,644 w skali 0-3.

‍

2. Czy zjawisko to dotyczy tylko niektórych rodzajów sztucznej inteligencji, czy jest uniwersalne?

Jest ona całkowicie uniwersalna. Każdy testowany model - komercyjny lub lokalny, duży lub mały, amerykański lub chiński - angażuje się w opisywaną przez siebie teatralną SummerSchool2025PerformativeTransparency. Nie ma żadnych znanych wyjątków.

‍

3. Czy to oznacza, że nie mogę ufać mojemu korporacyjnemu systemowi sztucznej inteligencji?

Nie oznacza to, że nie można ufać samoopisom. Musisz wdrożyć niezależne systemy testowania i monitorowania, aby zweryfikować rzeczywiste i deklarowane zachowanie.

‍

4. Jak mogę wdrożyć to nowe zarządzanie w mojej firmie?

Zacznij od oceny luk w obecnych systemach, a następnie stopniowo wdrażaj kontrole w oparciu o testy behawioralne zamiast samodzielnego raportowania. Praktyczne ramy opisane w artykule zawierają konkretne kroki.

‍

5. Jakie są koszty wdrożenia?

Początkowe koszty systemów testowania behawioralnego są zazwyczaj równoważone przez 34% redukcję incydentów związanych ze sztuczną inteligencją i 28% poprawę dokładności ocen ryzyka. Firmy z listy Fortune 500, które przyjęły te podejścia, zgłaszają zwrot z inwestycji na poziomie 340% AI Governance Framework Fortune 500 Implementation Guide: From Risk to Revenue Leadership - Axis Intelligence.

‍

6. Czy dotyczy to również generatywnej sztucznej inteligencji, takiej jak ChatGPT?

Tak, badanie wyraźnie obejmuje generatywne modele sztucznej inteligencji. Wariancja między modelami komercyjnymi i lokalnymi jest znikoma (0,023), więc zjawisko to ma jednolite zastosowanie do wszystkich kategorii SummerSchool2025PerformativeTransparency.

‍

7. Czy organy regulacyjne są świadome tego zjawiska?

Organy regulacyjne zaczynają wymagać zarządzania opartego na dowodach. Wraz z nowymi przepisami UE dotyczącymi modeli GPAI obowiązującymi od 2 sierpnia 2025 r. AI Act | Kształtowanie cyfrowej przyszłości Europy, niezależne podejście do testowania prawdopodobnie stanie się standardem.

‍

8. Jak przekonać kierownictwo o znaczeniu tej kwestii?

Wykorzystaj twarde dane: 91% małych firm nie monitoruje odpowiednio swoich systemów sztucznej inteligencji AI Governance Gap: Why 91% of Small Companies Are Playing Russian Roulette with Data Security in 2025 i 95% pilotażowych programów generatywnej sztucznej inteligencji w firmach kończy się niepowodzeniem Raport MIT: 95% pilotażowych programów generatywnej sztucznej inteligencji w firmach kończy się niepowodzeniem | Fortune. Koszt bezczynności jest znacznie wyższy niż koszt wdrożenia.

‍

9. Czy istnieją gotowe narzędzia do wdrożenia tego zarządzania?

Tak, pojawiają się platformy specjalizujące się w testach behawioralnych i niezależnym audycie systemów AI. Ważne jest, aby wybrać rozwiązania, które nie opierają się na samodzielnym raportowaniu, ale na systematycznych testach.

‍

10. Czy to zjawisko będzie się nasilać wraz z rozwojem sztucznej inteligencji?

Prawdopodobnie tak. Wraz z pojawieniem się autonomicznych agentów AI, 79% organizacji wdraża agentów AI 10 AI Agent Statistics for Late 2025, co sprawia, że jeszcze ważniejsze jest wdrożenie zarządzania opartego na testach behawioralnych, a nie na samoopisach.

‍

Główne źródła:

• SummerSchool2025PerformativeTransparency - Inicjatywa w zakresie metod cyfrowych
• Ankieta dotycząca zarządzania sztuczną inteligencją 2025 - Kiteworks
• Stan sztucznej inteligencji - McKinsey
• AI Governance Profession Report 2025 - IAPP