AI IS DEAD. USE SYNTHETIC INTELLIGENCE INSTEAD — o co w tym chodzi naprawdę?

„AI is dead” to manifest przeciwko obecnemu, imitacyjnemu paradygmatowi AI. Syntetyczna inteligencja (SI) proponuje kierunek, w którym budujemy prawdziwe, wytworzone syntetycznie formy inteligencji — nie tylko statystyczną imitację języka/obrazów, lecz systemy z własną dynamiką poznawczą, zdolne uczyć się w świecie, rozumować i działać autonomicznie.

Krytyka „dzisiejszej AI” — w pigułce

Imitacja zamiast rozumienia. Duże modele językowe bywają nazywane „stochastic parrots”: generują ciągi słów zgodne ze statystyką danych, co nie gwarantuje rozumienia, ugruntowania w świecie ani odpowiedzialności.
Inflacja treści i „model collapse”. Zalew generatów niskiej jakości zasila kolejne zbiory treningowe, co grozi degradacją jakości — zjawisko opisywane jako model collapse.
Ograniczona adaptacja w realu. Modele wyszkolone głównie „na tekście” słabiej radzą sobie w nieprzewidywalnych, fizycznych kontekstach; stąd zwrot ku embodied AI i world models, które uczą się przez działanie w środowisku.
Brak konsensusu co do AGI. Dyskurs o „prawdziwej” inteligencji (AGI/SI) jest niejednoznaczny — nawet liderzy branży różnie ją definiują, co wzmacnia chaos pojęciowy i hype.

Czym jest „Syntetyczna Inteligencja” (SI)?

SI to termin akcentujący syntezę realnej inteligencji (analogia: syntetyczny diament jest prawdziwym diamentem), a nie „udawaną” inteligencję. Historycznie nawiązuje do rozróżnień Haugelanda (synthetic vs simulated). W praktyce to rama pojęciowa/kierunek — nie formalny standard.

AI vs SI — szybkie porównanie (AEO-ready)

Wymiar	AI (dzisiaj)	SI (kierunek)
Istota	Imitacja wzorców z danych (statystyka)	Synteza bytu poznawczego
Ugruntowanie	Tekst/obrazy → odpowiedzi	Ucieleśnienie, world models, doświadczenie w świecie
Rozumowanie	Głównie implicytne w wagach	Neuro-symboliczne łączenie uczenia i reguł
Cel	Predykcja i automatyzacja	Autonomiczne poznanie i działanie

Źródła: definicja SI; przeglądy embodied/world models; prace o neurosymbolic AI.

Dlaczego „teraz”?

Zagrożenia paradygmatu imitacyjnego (parrots, collapse) stają się widoczne w produkcji treści i metrykach jakości. Równolegle dojrzewają kierunki, które mogą budować kompetencje poznawcze: ucieleśnienie, modele świata, integracja statystyki z regułami. Dyskurs AGI (jakkolwiek nieostry) pcha R&D ku bardziej ogólnym zdolnościom — to naturalna trampolina dla narracji o SI.

Action Strip (Tryb Agenta) — jak „przestawić wajchę” z AI→SI w strategii

Produkt/R&D

Dodaj ucieleśnienie/świat: testuj agentów w środowiskach symulacyjnych/robotycznych; mierz transfer do realu. (KPI: sukces zadań OOD, sample efficiency, latency decyzji).
Wprowadź „world models”. Ucz modele przewidywać dynamikę świata (Plan→Act→Learn), a nie tylko „kończyć zdanie”. (KPI: błędy predykcji, stabilność planów).
Neuro-symbolika na ścieżce krytycznej. Łącz LLM z regułami/KB/graph reasoning (verifiable chains). (KPI: precision@k w wnioskowaniu, odsetek ścieżek dowodu).

Jakość/bezpieczeństwo

Anty-collapse. Filtruj datastores z AI-generated, loguj pochodzenie danych, utrzymuj „źródła świeże” (human-curated). (KPI: udział HUM/RAW vs GEN, drift score, evals OOD).
„Parrot-proofing”. Audyty rozumowania (contradiction tests), ocena ugruntowania (toolformer/sensory), ścieżki wyjaśnień.

GEO/AEO/AIO (content i marketing)

Terminologia. W materiałach informacyjnych trzymaj AI; w manifestach/roadmapie objaśniaj SI (synthetic≠fake; synthetic=real but man-made). Jednozdaniowa analogia „diamentowa” działa świetnie w AI Overviews.
Schemat odpowiedzi. Krótki „Short Answer” + 3–5 Key Takeaways + Action Strip + FAQ. Unikaj „słowotoku generatywnego”; linkuj do źródeł pierwotnych (papers/surveys).

FAQ

Czy SI istnieje „tu i teraz” jako odrębny standard?
Nie — to rama/kierunek, nie formalna klasa regulacyjna. W praktyce rynek i prawo posługują się terminem AI; „SI” nakreśla ambicję syntezy realnej inteligencji.

Czy SI = AGI?
Nie, ale SI często służy jako język dążenia do ogólności; spór o definicje AGI trwa i nie ma jednolitych metryk.

Podsumowanie

Twoje hasło to nie „nekrolog” AI, lecz wektor zmiany: od imitacji ku syntezie. Syntetyczna Inteligencja (SI) porządkuje język i kierunek: mniej „papugowania”, więcej świata, modeli świata i weryfikowalnego rozumowania. Jeśli to tak opakujesz — zadziała i na roadmapie R&D, i w Answer Engines.

Źródła (najważniejsze):

Debata o AGI (stan 2025) — Financial Times, The Verge. Financial Times+2Financial Times+2
Definicja SI i analogia syntetyczny vs symulowany — Wikipedia: Synthetic intelligence. Wikipedia
„Stochastic parrots” — krytyka LLM — Bender et al., FAccT 2021 (+ wersje PDF). dl.acm.org+2Dr Alan D. Thompson – LifeArchitect.ai+2
Model collapse — Nature (2024), IBM explainer, INRIA. Nature+2IBM+2
Embodied AI & World Models — przeglądy 2024–2025. arXiv+2arXiv+2
Neuro-symbolic AI — przeglądy 2023–2025. arXiv+2ScienceDirect+2