Witajcie. Dzisiaj chciałbym Wam przedstawić Radosława Kitę, Dyrektora obszaru #AI w TVN Warner Bros. Discovery. Jak się pewnie domyślacie – rozmawiamy o telewizji. O tym, jak teraz wykorzystuje #AI, jak może się to zmienić w ciągu kolejnych lat… ale nie tylko… bo jak się okazało Radek studiował również filozofię i psychologię…
Zaskoczeni? Życzę Wam dobrego dnia, dobrego popołudnia, dobrego wieczoru – w zależności od tego, kiedy nas słuchacie i niech #AI #AI będzie z Wami! Dzięki za Wasz czas i uwagę!
Kim jest Radosław?
Radosław swoją edukację rozpoczął od kognitywistyki, łącząc studia z zakresu filozofii, psychologii i informatyki. Po krótkim epizodzie pracy na uczelni, w lutym 2000 roku przeszedł na stronę biznesu. Większość swojej kariery zawodowej poświęcił mediom elektronicznym, zdobywając również doświadczenie w sektorze bankowym, adtechu, telekomunikacji i e-commerce.
W ostatnich latach jego rola ewoluowała – obecnie skupia się bardziej na zarządzaniu zespołami niż na samodzielnym programowaniu, które pozostało jego pasją i hobby. Rozpoczęcie kariery w szczególnie interesującym okresie rozwoju technologii pozwoliło mu uczestniczyć w tworzeniu nowatorskich rozwiązań. Wśród nich znajdują się: platforma do prowadzenia testów A/B, system oceny ryzyka kredytowego bazujący na zachowaniach internetowych i wzorcach korzystania z telefonu komórkowego, systemy real time bidding oraz zaawansowane systemy rekomendacji treści i reklam.
Swoją wiedzą dzieli się ze studentami jako wykładowca analizy danych na SWPS oraz statystyki na Akademii Leona Koźmińskiego.
—
Tradycyjnie wielka prośba – jeżeli jeszcze nie wystawiłaś lub nie wystawiłeś oceny 99 Twarzom AI na Spotify lub Apple podcast – pomóż mi proszę z dotarciem do nowych słuchaczy. To zabierze Ci tylko 2 minuty. Z góry serdeczne dzięki!
Dobrego dnia i niech #AI będzie z Wami wszystkimi!
Warto śledzić, warto poczytać
https://www.techmeme.com/
https://securityintelligence.com
https://aimagazine.com
Książki, które zdaniem Radka warto przeczytać:
Charles DuHigg „Mądrzej, szybciej, lepiej”
Roger Fisher, William Ury, Bruce Patton”Dochodząc do tak”
William Ury „Odchodząc od nie”
Transkrypcja rozmowy
Disclaimer. Droga Czytelniczko, Drogi Czytelniku – mała uwaga dotycząca transkrypcji rozmowy. Jak się pewnie domyślasz – transkrypcja została przygotowana z wykorzystaniem magii LLM. Proszę o wyrozumiałość, gdyby pojawiły się w niej niewielkie błędy, literówki, etc. Żeby mieć pewność co do wszystkich wypowiedzi – polecam posłuchać, zamiast czytać. Ukłony.
Karol Stryja: Radku, witam Cię przede wszystkim w kolejnym odcinku 99 Twarzy AI.
Radosław Kita: Bardzo mi miło.
Karol: Czy mógłbyś powiedzieć i przedstawić się naszym słuchaczom, kim jesteś i skąd się wziąłeś w obszarze AI właśnie?
Radosław: Zacząłem pracować na początku tego wieku, w lutym 2000 roku w Onecie. Byłem na początku chyba pierwszym, jedynym analitykiem. Potem udało mi się zbudować zespół, który coraz bardziej przesuwał się w stronę data science i właściwie skończyliśmy jako taki zespół data science’owy. W czasie tej pracy udało mi się zbudować, podjąć kilka takich już pierwszych problemów, zahaczając, bezpośrednio związanych z ze sztuczną inteligencją, robić jakieś segmentacje użytkowników, przewidywać trendy, prognozować trendy już w taki trochę bardziej zaawansowany sposób niż za pomocą takich prostych statystyk. W tamtym okresie też udało mi się przejść taką chyba pierwszą rewolucję na tym rynku. Pojawienie się Hadoopa, który dramatycznie zmienił reguły gry. Nagle okazało się, że potrafimy tanio gromadzić i przetwarzać olbrzymie ilości danych i robić to nie tylko tanio, ale też bardzo efektywnie. Taka zmiana jakościowa. Można było odejść jakby wcześniej. Możliwość przetwarzania dużych wolumenów danych była zarezerwowana dla firm, które miały na tyle dobry model biznesowy, że po prostu było ich na to stać. A Hadoop zniósł tą granicę. I to była pierwsza rewolucja w moim życiu, jeśli chodzi o taką technologię, którą posługuje się na co dzień.
Karol: A przepraszam, opowiesz o tym, na czym polegała ta rewolucja? Co nowego stało się możliwe?
Radosław: Hadoop w tamtym czasie składał się jakby z dwóch części. Pierwsze rozwiązanie pozwalało bardzo efektywnie zapisywać i odczytywać dane. Pomysł prowadzał się do tego, że dane dzielimy na małe kawałki, zapisujemy w trzech kopiach w rozproszonym środowisku. Dzięki temu wcześniej obowiązywał model, że mamy centralny komputer. Centralny komputer oznacza centralny twardy dysk. Ten twardy dysk wymaga tworzenia kilku zapasowych kopii, jest drogi dlatego, że musi cały czas działać, musi mieć wysoką niezawodność, a Hadoop to był pomysł, żeby zapisać dwie albo trzy kopie na tanich serwerach, one nie muszą obsługiwać dużych, twardych dysków, więc to mogą być takie naprawdę nieomalże komputery, które trzymamy pod biurkami, więc nie muszą być niezawodne, nie muszą być drogie, można to robić tanio przez to. Pierwsza rzecz to możliwość szybkiego zapisywania danych, przechowywania tych danych tanio, po prostu tanio i szybkiego dostępu do tych danych. A druga funkcjonalność to było coś co się nazywało MapReduce, to już odeszło w niepamięć, ale sprowadzało się do tego, że potrafiliśmy zrównoleglić przetwarzanie danych, potrafiliśmy rozbić obliczenia na kilka fragmentów. i wykonać niektóre z tych fragmentów równolegle. Można sobie wyobrazić ten sposób, że interesuje Cię średnia zarobków w Europie. Zamiast sprawdzać po kolei każdego Europejczyka, to rozpraszasz to na, wykonujesz te obliczenia w każdym z krajów. Jeśli kraj jest większy, to tam jakby przez cały czas działa jeden zbieracz informacji. A jeśli jest mniejszy, to te mniejsze możesz zgrupować i przyporządkować innemu zbieraczowi informacji, który po prostu w tym samym czasie obskoczy kilka krajów i każdy z nich przynosi, powiedzmy, że sumę dochodu i ilość ludzi. No i kiedy w jednym centralnym miejscu wystarczy, że dodasz dwie liczby i podzielisz przez siebie. Więc ten proces przetwarzania udało się rozproszyć, udało się zrównoleglić i to też była jakościowa zmiana.
Karol: Czyli uczenie maszynowe, dane i technologie jeszcze dużo wcześniej niż listopad 2022 roku.
Radosław: Tak, dla mnie Hadoop pojawił się w lutym 2011 albo w marcu 2011, tak naprawdę to zostałem razem z kolegą wysłany do Stanów Zjednoczonych na taką konferencję Strata do Santa Clara, gdzie mieliśmy sprawdzić, co to jest ten Hadoop i czy w ogóle ktoś go używa. No i wróciliśmy stamtąd podekscytowani właśnie, to było to, czego potrzebowaliśmy. Szczególnie, że Ja wtedy pracowałem w Onecie i portale internetowe są trochę inne niż np. banki albo niż telekomy. Banki i telekomy nawykły do takiej centralnej infrastruktury, gdzie mam jeden centralny serwer, który przetwarza informacje. Portale internetowe korzystają raczej z rozproszonego środowiska, zawsze korzystały z rozproszonego środowiska, po prostu strony są serwowane przez farmę serweru, przez takie właśnie zestawy, czasem kilkuset Bezpieczeństwo, flexibility. Tak, to jakby gwarantuje to, że to jest bezpieczne, że to jest łatwo skalowalne i dodatkowo, że jest to tanie, bo jakby te duże mainframe, duże komputery kosztują po prostu dużo pieniędzy, a jeśli można zestawić dużo małych komputerów, no to jest po prostu tańsze. Więc dla nas to było bardziej naturalne środowisko pracy. Hadłub został wymyślony tak naprawdę przez Google’a, dla którego ten sposób gromadzenia, przetwarzania informacji jest też naturalny.
Karol: Ale teraz jesteś. Zaczynałeś, tak jak mówisz, w Onecie. Teraz widzimy się w siedzibie TVN-u w Warszawie. Czym zajmujesz się tutaj? Jaka jest twoja rola?
Radosław: Tutaj jestem dyrektorem ds. sztucznej inteligencji. Kieruję zespołem, który jakby obsługuje trzy zakresy zadań. Pierwsze to są systemy predykcji. Staramy się przewidywać oglądalność, przewidywać sprzedaż. reklam, przewidywać zasięgi reklamowe. Robimy to zarówno dla linearnej telewizji, jak i dla serwisów internetowych. W TVN-ie mamy zarówno linearną telewizję, jak i mamy serwisy internetowe. Robimy to przewidywanie również takiego trochę pośredniego świata. Nazywamy go Addressable TV. Jeśli oglądasz telewizję na inteligentnym telewizorze, to jesteśmy w stanie podmieniać treści, które widzisz. My podmieniamy reklamy, więc dla tego świata Robimy system, który gromadzi informacje o użytkownikach i dodatkowo przewiduje zasięgi tak realizowanych kampanii.
Karol: O, to super ciekawe co mówisz. Ja powiem Ci, że jestem całkowicie nie na bieżąco jeżeli chodzi o technikę telewizyjną, bo ostatni mój telewizor pamiętam sprzed chyba 14 lat i wiele, wiele lat temu przerzuciłem się po prostu całkowicie na treści online. Zresztą między innymi Player.pl.
Radosław: Bardzo, bardzo dziękujemy. Drugi kawałek to są właśnie systemy rekomendacji, między innymi właśnie dla Prejera, też dla serwisów treściowych, dla zwykłych serwisów takich, które wyświetlają strony internetowe. No i trzeci kawałek to jest wspomaganie pracy dziennikarzy, pracy wydawców poprzez stosowanie generatywnej sztucznej inteligencji. To też jest taki stosunkowo nowy, ale też fascynujący kawałek.
Karol: Ale co, myślisz, że dojdziemy do takiego etapu, że treści będą w pełni generatywne?
Radosław: Myślę, że nie szybko. Myślę, że wciąż nie jesteśmy na takim etapie, że jednak przydaje się człowiek, który sprawdza jakość tych treści. Zresztą jakby my pozycjonujemy się, staramy się być taką firmą, która podaje wyłącznie wiarygodne informacje. Więc dla nas sprawdzenie treści przed opublikowaniem jest konieczne. Tu nie możemy się zdać jeszcze na systemy sztucznej inteligencji. Te generatywne systemy wciąż zdarza im się wymyślać.
Karol: Kreatywność jest połączona z halucynacją często.
Radosław: Tak, tak, wciąż zdarza się im halucynować i to niezależnie od tego, jakbyśmy się starali, to zdarzają się mniej lub bardziej malownicze wpadki.
Karol: A powiedzmy, może moglibyśmy zdefiniować, pokazać tak bardzo opisowo te obszary, w których właśnie AI wspiera tworzenie współczesnej telewizji. Bo mówisz analiza danych, wiedza o waszych użytkowinkach, nowe platformy, czyli telewizja cyfrowa, platformy takie jak chociażby player.pl, ale gdybyśmy mogli obrazowo powiedzieć w jakich dokładnie obszarach wykorzystywana jest teraz, wiesz, GenAI albo w inne technologie?
Radosław: Ja rozumiem sztuczną inteligencję trochę szerzej niż tylko generatywna sztuczna inteligencja i trochę większość technik, które stosujemy, stosujemy techniki zarówno generatywne sztucznej inteligencji, jak i takie stare, dobre techniki uczenia maszynowego. I tutaj mamy systemy, które jakby starają się pomóc zaplanować, przewidzieć np. przychody reklamowe, zasięgi kampanii, potrafią ostrzec przed tym, że np. spada nam zasięg w jakiejś grupie, że warto coś z tym zrobić. To są wszystkie takie systemy predykcyjne. Druga grupa to są takie rozwiązania, które starają się zrozumieć potrzeby użytkownika i np. podpowiadać mu treści np. w serwisach BUD. że ta treść może być dla użytkownika interesująca w danym momencie. A jeśli chodzi o generatywną sztuczną inteligencję, to tutaj mamy dwa takie obszary. Jeden to jest opisywanie treści. Tutaj wprowadzamy coraz mocniej generatywną sztuczną inteligencję. My potrzebujemy opisać treści z wielu powodów.
Karol: Opisywanie? O, to ciekawe. Właśnie z chęcią bym posłuchał, bo powiedziałeś opisywanie, a nie tworzenie.
Radosław: Tak, opisywanie. Chodzi o to, że np. my archiwizujemy wszystkie treści, które u nas powstają i często sięgamy do nich. Chcielibyśmy do nich móc szybko sięgnąć, żeby np. ich reuszyć. Potrzebujemy np. sceny, para ludzi na tle zachodzącego słońca i na rajskiej wyspie. Nie ma sensu wysyłać kogoś, żeby nakręcił tę scenę, kiedy już mamy coś takiego w archiwum. Więc jeśli potrafilibyśmy do tego sięgnąć, to byłoby to bardzo fajne. Staramy się też np. wyświetlać reklamę przy niektórych treściach. Żeby wiedzieć, gdzie możemy wyświetlić reklamę, to musimy wiedzieć, jaki nastrój panuje albo co występuje w danej scenie. No i też dzięki temu potrafimy szybciej docierać do informacji, kiedy np. dziennikarz musi przejrzeć, przygotować się np. do wywiadu, no to wtedy, jeśli ma dobrze opisane treści, dobrze skategoryzowane treści, to potrafi to zrobić.
Karol: A powiedz, czy jest taka tendencja, że firmy taka jak Wasza będą tworzyły własne modele? Skoro, zobaczcie, zakładam, że macie gigantyczne archiwa. Sam o tym wspomniałeś przed chwilą. Macie archiwa, macie wideo, macie treści, macie teksty pisane również. Czy są takie zakusy i są takie plany, żeby tworzyć modele własne?
Radosław: Raczej nie ma takich zakusów, żeby budować własne modele. Po prostu wytrenowanie modelu jest po prostu strasznie drogie. Dwa, że taki model trzeba zabezpieczyć na wiele różnych sposobów. Trzeba zadbać o to, żeby pewne operacje nie były możliwe. Chyba znacznie bardziej ekonomicznym podejściem byłoby korzystanie z czegoś co się nazywa ragi. Wydaje się, że takim efektywniejszym podejściem będzie właśnie tworzenie ragów, czyli takich baz wektorowych, do których model będzie musiał zajrzeć i potraktować serio informacje, które znajdzie w tej bazie, zanim coś generuje, zanim odpowie. I wydaje mi się, że to drugie podejście jest dla nas o wiele bardziej kuszące. Po prostu przygotowanie dobrego modelu to jest kupa pracy, kupa pieniędzy i chyba niekoniecznie ma sens w naszym przypadku. Zresztą widać jakie koszty musiał ponieść Facebook na przykład na wytrenowanie Lamy albo jakie koszty ponosi OpenAI, który buduje swoje rozwiązanie.
Karol: Ostatnie wiadomości, które doszły do nas obserwujących ten rynek. Prawie te 7 miliardów dolarów, przepraszam, trylionów dolarów zebrane.
Radosław: No tak, ale to też jakby widać, że potrzebują tych pieniędzy, więc ich przygotowanie. Zresztą specjalnie modelu, który by generował wideo, czy generował dobre obrazy, no to jest duża kubka pieniędzy, którą trzeba wydać.
Karol: A jak patrzysz na media teraz, w jaki sposób funkcjonują, bo jesteś w mediach, tak jak powiedziałeś, od ponad 20 lat, to jaka jest Twoja perspektywa, jaki jest Twój pomysł i wizja na to, jak media mogą się zmienić w ciągu 5-10 lat? Czy to będzie, wiesz, czy to będzie podział rynku na te media, które będą hurtowe, adresowane do zdecydowanej większości, które będą generowane automatycznie? a media generowane przez ludzi i treści wychodzące spod prawdziwego pióra będą mediami ekskluzywnymi, które będą kosztowały dużo więcej niż inne.
Radosław: To jest dobre pytanie, czy nastąpi taki podział mediów, a jeśli nastąpi to pewnie to jest moja opinia, to nie jest w żaden sposób strategia TVN-u, to pewnie będziemy się trzymać raczej tych treści generowanych przez ludzi, co najwyżej będziemy się wspomagać sztuczną inteligencją, ale tutaj też jest dość duże pole manewru. Myślę, że te media będą się zmieniały raz w tą stronę, że będą się starały coraz lepiej zrozumieć potrzeby użytkownika, czyli coraz większe znaczenie będą miały systemy rekomendacji. Drugim kierunkiem, o którym bym myślał jako ja, to jest wciąganie użytkownika w interakcję z materiałami, gdzie użytkownik może np. wirtualnie wejść na plan, w którym powstaje jakiś film, może porozmawiać z wirtualnie wygenerowanym aktorem, może próbować też pływać na kierunek, w którym rozwija się fabuła danego filmu, więc albo na przykład można oferować użytkownikowi jakieś gry, które są związane z fabułą, wokół fabuły, albo rozwijają w jakiś sposób fabułę, więc to jest jakby drugi kierunek. I zarówno te systemy personalizacji czy rekomendacje jak i to wciąganie użytkownika w interakcję będzie wymagało korzystania z generatywnych sztucznej inteligencji, po prostu generowania treści czy generowania awatarów czy botów, które będą w stanie sprostać potrzebom tego typu takich wyzwań.
Karol: A wierzysz w to, że dojdziemy do takiego punktu, że będziesz logował się do swojego, do swojej platformy telewizyjnej. Agent będzie Ciebie pytał, co chciałbyś obejrzeć. Ty będziesz mówił, że w sumie chciałbym obejrzeć film sensacyjny w stylu Jamesa Bonda z lat siedemdziesiątych, tylko nakręcony w realiach lat dwutysięcznych z takim i takim aktorem. Który doprowadzi mnie do US w ciągu 20 minut. Klikniesz Enter i dostaniesz dokładnie coś takiego?
Radosław: Wiesz co, nawet wierzę w świat, w którym nie będziesz musiał tego mówić tak naprawdę. Zalogujesz się i to będzie na ciebie czekało. To jest taka zależność wychwycona przez Netflixa, że z jednej strony użytkownicy bardzo nie lubią konfigurować serwisów.
Karol: Albo są bardzo leniwi by te serwisy konfigurować, może w ten sposób.
Radosław: Tak, a w każdym razie użytkownicy tego nie robią. Za to jeśli w danym serwisie nie ma rekomendacji, jeśli serwis nie dostosowuje się do gustów użytkownika, to odbierają go jako taki drewniany, sztuczny, więc jesteśmy wskazani na to, żeby jednak starać się dostosowywać do potrzeb użytkownika i to jest też taki kierunek, w którym wygrywają obydwie strony. Z jednej strony To jest taki problem wszystkich wydawców internetowych, że mamy mnóstwo treści, a dla nas przeważnie podstawowym źródłem wejścia jest strona główna. I ta strona główna ma ograniczoną pojemność, nie wiem, może bym świecił 10 linków w sporcie, 10 linków motoryzacji, więc gdybyśmy w stanie byli dostosować, wygenerować kilka wersji strony głównej, kilkanaście wersji strony głównej, to po prostu lepiej byśmy złożyli materiały, którym już dysponujemy, a z drugiej strony to też jest korzyść dla użytkowników, bo oni dostają treści, które są dla nich bardziej interesujące.
Karol: A co stoi na przeszkodzie, żeby w ten sposób funkcjonował internet i serwisy internetowe?
Radosław: Są dwa takie problemy. Jeden to jest niska rozpoznawalność użytkownika i tam gdybyś miał skierować jaki procent cookies widzimy, jeśli próbujemy oprzeć identyfikację kółki, czyli taki identyfikator związany z przeglądarką, to jaki procent identyfikatorów widzimy tylko jeden dzień? Zaryzykowałbyś zgadnięcie?
Karol: I jaki procent widzimy tylko jeden dzień?
Radosław: Są takie cookies, które pojawiają się i znikają.
Karol: To co, 90%?
Radosław: No to nie. Pięćdziesiąt, parę, sześćdziesiąt, zależnie od serwisu, ale to też jest strasznie dużo, więc takich użytkowników, o których zwyczajach coś wiemy, jest zdecydowanie mniej. Drugie to jest to, że różne media mają trochę różny sposób używania. Jeśli jesteśmy medium newsowym, to ludzie przychodzą do nas, żeby dowiedzieć się o takich najważniejszych wydarzeniach. Czasem myślę, że my działamy nad czymś, nie wartościując tego, co nazywam na swoje potrzeby, rynkiem nudy. Tak naprawdę dostarczamy tematów do rozmowy z innymi osobami, do rozmów w pracy, do rozmów z małżonkiem. Ludzie potrzebują takich tematów, które są w danej chwili popularne. Budowanie systemu rekomendacji to jest zawsze taki balans pomiędzy tym, co interesowało użytkownika w przeszłości, a tym, co jest popularne teraz. Wychwycenie tego balansu jest dość trudne. Realizuje się to przez różne sztuczki statystyczne, ale jest to kłopotliwe po prostu.
Karol: A wierzysz w taką wizję przyszłości, wizję przyszłości mediów, że będzie coraz mniej reklam, a będziemy po prostu płacić za content bez jakichkolwiek treści reklamowych?
Radosław: Wiesz co, wydaje mi się, że raczej.
Karol: Będziemy szli w stronę takiego… Zobacz jak się wchodzi teraz na stronę głównych portali internetowych, to na dobrą sprawę. Nie robiłem dokładnej analizy, ale mam takie wrażenie, że połowa to są nagłówki, a druga połowa to są reklamy.
Radosław: A to prawda. Tak pewnie wyglądają strony internetowe. Znaczy tak na pewno wyglądają strony internetowe. Coraz więcej serwisu rzeczywiście zamyka się paywallami.
Karol: Bo wtedy też zobaczysz, że w przypadku paywalla i zamknięciu się serwisu kontrolujesz te dane i możesz wypersonalizować to co widzi każdy użytkownik.
Radosław: Tak, to jest dodatkowa korzyść z tego, ale też użytkownik może lepiej dookreślić treści, które go interesują. To jest taki proces onboardingu, na którym użytkownik dookreśla jakie treści są dla niego interesujące, przynajmniej tak zgrubnie, a potem rzeczywiście system może lepiej zrozumieć jego potrzeby. Jakby ja bardziej wierzę w to, że będziemy szli w taki model mieszany, taki model, gdzie to będzie trochę treści, będziemy płacić jakąś niewielką kwotę za subskrypcję i będziemy mieć dużo mniej reklam i te reklamy będą dużo bardziej dostosowane do naszych gustów, czy do tego, czego potrzebujemy w danej chwili.
Karol: A dziennikarze zespołu redakcyjnego jak będą pracować? Bardzo ogólne pytanie, wiem, ale jaka jest Twoja wizja tego, w jaki sposób będą zespoły redakcyjne pracować, skoro będziemy modele generatywne mieli do tekstu, do obrazu?
Radosław: Myślę, że tak często potrzebujemy bazowej treści. Mogę spróbować sobie wyobrazić świat, nie wiem czy on nadejdzie, w którym dziennikarz przygotowuje bazową wersję artykułu, a sztuczna inteligencja przygotowuje kilka wersji, na przykład wersje dla Newsweeka, wersje dla Faktu, krótsze wersje, dłuższe wersje, więcej zdjęć, mniej zdjęć, wyłącznie rolka. Ale tak czy inaczej potrzebujemy tego bazowego wkładu od dziennikarzy, potrzebujemy wiarygodnych informacji i potrzebujemy kogoś kto oceni czy te treści wyprodukowane, to co powstało na końcu jednak nie uległo przekłamaniu. O te przekłamania jest naprawdę prosto, dlatego że jedną rzeczą są halucynacje, których wciąż nie potrafimy wyeliminować i prawdopodobnie nie będziemy umieli wyeliminować. A drugie jest to, że systemy rekomendacji są po prostu nieprzewidywalne. Na przykład Amazon kiedyś miał problem, bo komuś kto kupił bardzo dokładną wagę kuchenną zarekomendował takie małe plastikowe woreczki zapinane. I ten ktoś uznał, że on nie jest dilerem narkotyków i to go obraża. Więc łatwo sobie wyobrazić takie sytuacje, kiedy dwie niezbyt trafnie zarekomendowane treści wejdą w jakąś taką dziwną interakcję, albo czasem zarekomendujemy komuś treść, którą on bierze bardzo osobiście. Zresztą też Facebook zaliczył, Jezus, naprawdę okropną wpadkę na samym wiele lat temu, kiedy pojawiły się po raz pierwszy takie przypomnienia, że rok temu robiłeś coś, 10 lat temu robiłeś coś tam. przypomniał człowiekowi zdjęcie zmarłej córeczki, takiej, która zmarła kilka miesięcy wcześniej. Dopóki to się nie wydarzy, to właściwie nie przychodzi się do głowy, że przy czymś takim warto się zabezpieczyć. Facebook trochę ten algorytm zmienił, opatrzył te treści przypominane pewnym komentarzom, łagodzi to, co tam się dzieje, ale te po prostu systemy są nieprzewidywalne, więc jakby to, że jest tam ktoś, kto ma trochę wyczucia, zdrowego rozsądku, to jest bardzo cenne.
Karol: A jak sztuczna inteligencja wpływa na innowacyjność Twoim zdaniem?
Radosław: Wiesz co, myślę, że to jest tak, że jesteśmy skazani na korzystanie ze sztucznej inteligencji, ona po prostu bardzo, bardzo, bardzo podnosi innowacyjność przez to, że zyskujemy takiego prywatnego asystenta, z którym możemy przeprowadzić coś w rodzaju brainstormingu. Sprawdzić, poprosić o wygenerowanie kilku wersji artykułu, kilku wersji tytułu, poprosić o sprawdzenie niektórych.
Karol: Informacji, A przepraszam, a Ty w Twojej pracy często korzystasz z modeli językowych?
Radosław: W mojej pracy? Tak, zdarza mi się z nich korzystać i potem np. żeby przygotować jakiś A przeprowadzić właśnie taki brainstorming, na przykład zastanowić się nad jakimś problemem, w jaki sposób mógłbym go rozwiązać, poprosić o wyszukanie jakichś danych w internecie.
Karol: Perplexity używasz?
Radosław: Tak, tak. Używam też Co-pilota Microsoftowego, używam też czata GPT, więc oczywiście jakby zawsze filtruję te treści przez jakiś swój zdrowy rozsądek, ale tak, dość często i dość chętnie z tego korzystam i mam poczucie, że to mi też bardzo pomaga, bo my też jakby zmieniliśmy internet w tą stronę, że bądźmy szczerzy, wpisujemy coś w wyszukiwarkę I dostajemy dużo linków reklamowych, dużo stron, które niekoniecznie zawierają te treści, które są dla nas interesujące.
Karol: Dlatego właśnie pytałem o przyszłość tego internetu. Czy internet będzie płatny w wersji bez reklam?
Radosław: Czy będzie płatny w wersji bez reklam? Być może będą na przykład jego trzy wersje. Jedna taka właśnie otwarta z reklamami, druga w takim modelu mieszanym, trzecia zupełnie bez reklam. Tak, to może się zdarzyć, ale to też jest trochę tak, że jeśli czytasz kilka gazet i chciałbyś w każdej opłacać subskrypcję, albo korzystasz z kilku serwisów i w każdej chciałbyś opłacać subskrypcję, to musiałbyś być bardzo bogatym człowiekiem albo bardzo zdeterminowanym, żeby to zrobić, więc to powoduje, że ja bardziej wierzę w taki model, gdzie będzie taki mieszany dostęp. Po prostu będzie się płaciło jakąś mniejszą kwotę, ale będzie się widziało mniej.
Karol: A wróćmy jeszcze do pracy redakcyjnej. Mówiliśmy o tym, że modele językowe mogą pomagać dziennikarzom w tworzeniu różnych tekstów przeznaczonych do różnych odbiorców, do różnych grup odbiorców. Co jeszcze mogą ułatwić rozwiązania oparte o GenAI, o modele językowe właśnie w pracy dziennikarzy?
Radosław: Wiesz co, mogę na przykład dokonywać szybkiej transkrypcji słowa mówiąc, nagrań na tekst. I to zdejmuje taką robotę związaną z przepisywaniem.
Karol: Nasz podcast będzie również przetranskrybowany i dostępny w wersji do czytania. Z czego korzystają na przykład słuchacze tego podcastu w Indiach.
Radosław: Na przykład tłumaczenia. Nam się zdarza, że dziennikarze przełożą jakieś nagranie w jakimś dziwnym arabskim albo rosyjskim i musimy szybko to przetłumaczyć i wtedy nasze systemy są niezastąpione przy tym. Generowanie kilku wersji takiego streszczenia albo generowanie różnych wersji tytułu, sprawdzanie, która brzmi lepiej. Generowanie jakichś kilku wersji akapitu plus sprawdzanie informacji w internecie. Jeśli pojawiłyby się takie rozwiązania, które w wiarygodny sposób i lepsze niż wyszukiwarki podpowiadały te rozwiązanie, to jest nieocenione w pracy redakcji.
Karol: No właśnie, bo ja cały czas drążę do tego, czy to będzie narzędzie, które wpłynie na jakość tych mediów, czy też będziemy mieli taką sytuację, że internet, telewizja, radio będą zasypane w sposób tak niewyobrażalny, że będziemy mieli ochotę się odciąć od mediów i żyć w świętym spokoju.
Radosław: Myślę, że już teraz można znaleźć ludzi, którzy uważają, że tego jest za dużo i starają się odciąć. Myślę, że nie ma co się czarować. Internet to nie są tylko takie wiarygodne media jak my. To jest na przykład też Polczan. Są ludzie, którzy szukają tego typu treści czy Reddit. Są też problemy, z którymi zanimagają się media społecznościowe. Tam na przykład wystarczą dwa, trzy niezbyt przemyślane ruchy i nagle jesteś zamknięty w bańce, gdzie czytasz głównie treści z Reddita i 4chana. Więc internet jest takim już teraz bardzo zróżnicowanym miejscem i tak nauczenie się Jak z niego korzystać? To jest coś, co można by wprowadzić do systemów uczenia w bardziej sformalizowany sposób niż to się dzieje.
Karol: Ocena wiarygodności źródeł tak samo.
Radosław: Tak, ocena wiarygodności źródeł, sprawdzanie gdzie szukać jakiejś informacji. Tak, to będą takie umiejętności, które będą miały znaczenie.
Karol: Bo zobaczmy, żyjemy trochę w tej bańce technologicznej, bańce jajowej. Mamy pewną świadomość, pewną wiedzę związaną z procesami, contentem itd. Ale jak byłem ostatnio u fryzjera i przesłuchiwałem się rozmowie człowieka gdzieś obok w wieku 50-60 lat, który właśnie mówił o tym, co czyta, jakie wiadomości konsumuje i tak dalej, to wyrażał się o tym całkowicie bezkrytycznie. Mam takie wrażenie, że moment, w którym ludzie nie będą odróżniali wiadomości prawdziwych od fałszywych jest już bardzo blisko.
Radosław: Moim pierwszym kierunkiem była filozofia, drugim psychologia. Taka podstawowa różnica, którą zobaczyłem między tymi kierunkami, to na filozofii mówiono o ludziach, że ludzie jako gatunek coś tam robią. Ludzie są dobrzy albo źli. Ludzie są źli z natury, ale społeczeństwo musi prowadzić system prawny, który spowoduje, że będą psychowali w jakiś akceptowalny dla innych sposób. A na psychologii okazało się, że są rozkłady, że cechy mają pewne natężenia, że coś robi 80% praworęcznych osób, a 20% I myślę, że ten świat jest zróżnicowany tak naprawdę. Już zawsze był zróżnicowany tak naprawdę. Zawsze to były rozkłady cech o różnym natężeniu. Ludzie szukają różnych treści, o różnym poziomie wiarygodności też z różnych powodów. Niektórzy szukają informacji, niektórzy żeby się upewnić w swojej wizji świata. Niektórzy są na tyle zgorzkniali, mogę sobie wyobrazić, że już nie szukają żadnych. informacje i chcą po prostu być utrzymani w stanie przekonania, że ten świat jest złym miejscem. Tak to wygląda.
Karol: Ciekaw jestem jak będzie wyglądało nasze życie za te 5, 10, 15 lat, kiedy będzie zupełnie inna rzeczywistość. Zobacz jak się zmieniły media w ciągu ostatnich 10 lat.
Radosław: Wiesz, tak się zmieniło nasze życie. Za moich czasów wszedł internet i nagle okazało się, że można wysłać u kogoś maila.
Karol: Przepraszam bardzo, ja pamiętam doskonale jak się dzwoniło 020-21-22.
Radosław: Tak, na przykład żeby się dostać, żeby się dzwonić do internetu. I to była rewolucyjna zmiana. Nagle jesteś w stanie w internecie znaleźć informacje. Przedtem były jakieś drukowane encyklopedie, które się wertowało. Potem pojawiła się Wikipedia, jesteś w stanie skomunikować się z kimś nieomal w czasie rzeczywistym na drugim końcu świata. Potem pojawiły się komunikatory, które to umożliwiały. Potem weszła telefonia komórkowa czy urządzenia mobilne, które też gwałtownie zmieniły ten świat. Masz w ręku dostęp do informacji, możesz się komunikować z innymi ludźmi. I ten świat cały czas się zmienia i my nie wysiądziemy z tego pociągu, my musimy się do tego zastosowywać jako ludzie, jako gatunek. No i ten świat się po prostu zmienia, generatywna, sztuczna inteligencja jest jakby kolejną rewolucją, która nam się przydarza, ale tych rewolucji przydarzyło nam się już kilka i udało się przez niej jakoś przepełznąć.
Karol: A nie masz takiego wrażenia, że ta rewolucja, która przyszła następuje dużo, dużo szybciej niż wszystkie poprzednie? Popatrzmy chociażby na szybkość adopcji i zdobycia 100 milionów użytkowników. Chat GPT zaledwie dwa miesiące, dwa albo trzy.
Radosław: Tak, słuchałem wcześniej, jadąc dzisiaj jednego z Twoich podcastów i tam było o adopcji chmury. W moim życiu chmura pojawiła się dobre 10 lat temu. Może 8, ale to jednak było 8 lat temu, a wciąż są firmy, dla których wejście w chmurę to jest przygoda życia.
Karol: Albo brak możliwości, chociażby sektor bankowy.
Radosław: Tak, to oczywiście nie wynika z ich złej woli czy jakiejś zapóźnienia. Przez to z ograniczeń prawnych na przykład albo związanych głównie z ograniczeń prawnych. Tak samo jak otwarcie tych firm na open source. To jest dla nich olbrzymi przełom. Mogą szukać zupełnie innych ludzi na rynku za zupełnie inne pieniądze. Ale to też jakby wymagało zmiany prawnej, ale ta adopcja np. chmury to jest coś, co wciąż się dzieje dla niektórych firm, a dla niektórych się wydarzyło 8 lat temu i ten czas był dość długi. Podczas gdy ta generatywna, sztuczna inteligencja musi być zaadoptowana dużo szybciej. Jeśli ktoś ma pomysł, że on się będzie przez 8 lat tego uczył, to już może być za późno.
Karol: A z czego się uczysz? Co czytasz? Kogo obserwujesz?
Radosław: Wiesz co, z polskich podcastów to bardzo lubię te historie, bardzo serdecznie tu pozdrawiam, jeśli ktoś, któraś z autorek mnie słucha. Prenumeruję ileś tam newsletterów, staram się czytać różne blogi. Trudno by było mi nawet teraz wymienić w jakiś systematyzowany sposób. Staram się bywać na konferencjach, na przykład konferencje to też jest takie fajne miejsce, w którym można z kimś porozmawiać w mniej formalnej atmosferze. Staram się szukać ogłoszenia, czytać ogłoszenia o pracy. Ogłoszenia o pracy to jest takie miejsce, w którym firmy nie kłamią, nie ściemniają, bo one szukają ludzi o określonym zestawie umiejętności i te ogłoszenia o pracy dobrze pokazują, które technologie wchodzą, które robią się popularne, w jakim sektorze. Więc to jest taki mój trik na to, żeby się orientować w którą stronę idzie ten świat i to jest taka też chyba dość przydatna w mojej branży umiejętność, dlatego że tutaj co jakiś czas ktoś wpada do tego mojego pokoju, macha rękami i mówi, że teraz ta technologia zmieni wszystko. To tak nie zawsze działa. Niektóre technologie są takimi błyskotkami, które znikają, więc takie dobre wyczucie, w którą stronę powinniśmy iść jako organizacja jest naprawdę pożądane.
Karol: Wiesz ilość sprzedanych urządzeń w Stanach Zjednoczonych jeżeli chodzi o Alexa Amazona bo przecież oni sprzedali tylko kilkaset milionów egzemplarzy. To wydawało mi się że to będzie urządzenie którego które będzie w każdym domu i będziemy z tego korzystali wszyscy. A okazało się że skończyło się na tym że ludzie to kupili ale skończyło się na tym że wykorzystują to do włączenia światła albo muzyki.
Radosław: No dokładnie, ten świat czasem idzie w dość zaskakujące miejsce. W filmach widzieliśmy jak mają wyglądać komputery przyszłości, roboty przyszłości. One tak nie wyglądają. Roboty wyglądają inaczej, komputery wyglądają inaczej. Nie ma dużych talerzy z taśmami, które się obracają. Tak, ta technologia jest bardzo zaskakująca. Pamiętam wiele, w 2002-2003 rok konferencja organizowana przez jedną z wtedy wiodących światowych firm oferujących rozwiązania Business Intelligence, takiej do analityki biznesowej i tam przyjechał bodajże prezes do Polski, co było dużym wydarzeniem. i opowiadał jaka będzie wizja przyszłości. Ta wizja przyszłości wyglądała w ten sposób, że wziął telefon i głosowo poprosił o przedstawienie wyników i je dostał, ale ten świat wygląda inaczej. Poszedł w zupełnie inną stronę. Systemy analityczne rozwinęły się w inną stronę, więc dość trudno jest przewidywać tak długofalowo w którą stronę pójdziemy. Ale z drugiej strony to jest dość istotne, żeby próbować przynajmniej się utrzymać na tej takiej krótkookresowej fali. Po prostu technologia zmienia się na tyle często, na tyle szybko, że dość trudno za tym nadążyć. Tak naprawdę dość trudno wydawać takie wiążące opinie, że ok, idziemy w tą stronę, to zostawmy rozwiązanie, bo ono się nie sprawdzi.
Karol: A jak myślisz, czy dobrze będzie być teraz generalistą, który potrafi korzystać z wielu różnych narzędzi, czy lepiej iść w jakimś określonym kierunku i być ekspertem w ścisłej określonej dziedzinie?
Radosław: Wiesz co, jeśli trafisz w jakąś tą dziedzinę, która nie zniknie, Tak, ale jeśli nie trafisz to lepiej być generalistą. Jako generalista masz większą szansę, że przeżyjesz. Nie jesteś skazany na jeden ekosystem, który być może umrze.
Karol: Bo tu będziesz miał agentów, wiedzę dostępną w każdej postaci. A eksperci w jakich obszarach? Jak patrzysz, jak analizujesz rynek?
Radosław: Na pewno ludzie związani z cyberbezpieczeństwem, bo to jest taka rzecz, która już się rozwija i to jest trochę jak gaz, zajmuje dowolną przestrzeń, dowolna liczba ekspertów tutaj się sprawdzi. Pewnie kompetencje związane z robotyką, to jest coś co może być bardzo przydatne. Wszystkie kompetencje związane z dogadywaniem się ze systemami sztucznej inteligencji, projektowanie interfejsów różnego rodzaju, to też na pewno będzie bardzo cenne. Takie umiejętności tworzenia systemów rekomendacji, to też będzie taka rzecz, na którą myślę, że wciąż będzie długo zapotrzebowanie. Znajomość środowisk chmurowych to też będzie taka rzecz, która przez najbliższe kilka lat będzie gwarantowała pracę. Tak, to są mniej więcej takie kierunki, tylko też ten rynek jest trochę specyficzny, bo na przykład w tej mojej branży, w data science czy w sztucznej inteligencji, dość łatwo znaleźć ludzi, którzy projektowali jakieś systemy, budowali jakieś systemy, ale na przykład wyłącznie na swoim laptopie. Nie mają doświadczeń w budowaniu takich dużych, złożonych systemów, które przetwarzają duże ilości danych, które na przykład są realizowane w środowisku chmurowym. Ludzi, którzy mają takie doświadczenie, jest bardzo trudno znaleźć. Więc na przykład jeśli ktoś jest gotów zainwestować kilka lat w rozwój i stać się ekspertem właśnie w tworzeniu systemów rekomendacji, czy systemów sztucznej inteligencji, ale takich działających w dużych, złożonych środowiskach, to myślę, że bardzo długo będzie miał zajęcie.
Karol: Ostatnie moje pytanie. Patrząc na to, jak popularne są odcinki 99 twarzy, jednym z najpopularniejszych tematów jest kwestia odpowiedzialności i etyki. Jak etyka ma się do mediów w kontekście sztucznej inteligencji?
Radosław: Mamy się w wielu aspektach. My jesteśmy firmą, która produkuje filmy, produkuje newsy, dostarcza ludziom informacje, dostarcza też rozrywki. W każdym z tych aspektów powinniśmy zachować się odpowiedzialnie. Wiesz co, jeśli miałbym zacząć od filmów, to jakby tak stanąć w szczerości, spojrzeć sobie głęboko w oczy i gdybyś miał odpowiedzieć na pytanie, czy to co wiesz na temat np. ogólnej teorii względności, to bardziej pochodzi z książek, czy może z filmu Stellar, to pewnie większość z nas wybrałaby Stellar tak naprawdę.
Karol: Biorąc pod uwagę wielkość rynku czytelnictwa i to ile statystycznie czytamy książek, jestem zgodny prawie z Tobą.
Radosław: Tak, filmy na przykład stały się takim źródłem, wiesz, na przykład problem body-mind, to większość z nas pewnie tak spotkała się z nim po raz pierwszy oglądając Matrixa. Więc tworząc filmy jakby ponosimy odpowiedzialność też za te treści, które tam się pojawiają i jakby warto to robić w przytomny sposób. Jakby pamiętając zawsze, mając z tyłu głowy to, że kształtujemy obraz świata u ludzi. To, że kształtujemy obraz świata w serwisach newsowych to jest jakby takie dość oczywiste, jakby od tego nie ma ucieczki, nie ma powodu, żeby od tego uciekać. Więc tutaj też ponosimy odpowiedzialność i musimy te systemy budować w taki sposób, żeby po prostu nie skrzywić tego obrazu świata ludziom, żeby nie zamykać ich w bańkach informacyjnych. Na to nie możemy sobie pozwolić z mnóstwa powodów. Więc w tym naszym świadku systemy sztuczne, odpowiedzialne tworzenie systemów ma duże znaczenie. Pewnie nie takie jak w bankowości, gdzie taki system wyliczający ryzyko udzielenia kredytu de facto decyduje o tym, czy na przykład wyślesz dzieci na studia, albo czy przeprowadzisz je do lepszej dzielnicy, czy zrobisz jakiś kurs, który może pchnąć twoją karierę na nowe tory. Ale wciąż te systemy, które budujemy mają wpływ na życie ludzi.
Karol: Szczególnie, że mediów konsumujemy coraz więcej i coraz częściej z nich korzystamy z platform, aplikacji.
Radosław: Tak, jakby też teraz, wiesz, często te treści, które podajemy są nieodwracalne. Jeśli przekazaliśmy jakąś informację, to ona już jest przekazana. Już nie cofniemy tego.
Karol: Poszła w świat.
Radosław: Poszła w świat. Jeśli na przykład przekażemy jakąś nieprawdziwą informację, no to odkręcenie tego będzie skrajnie trudne. Być może w ogóle niemożliwe.
Karol: Szczególnie, że wierzymy w to, co widzimy albo czytamy w internecie.
Radosław: Tak, tak. Szczególnie jeśli to będzie zgodne z czymś światopoglądem, to już w ogóle tego nie wycofamy.
Karol: A pozytywna wizja świata za 5-10 lat? Bo tak się trochę w ciemną stronę udaliśmy.
Radosław: Ja wierzę w gruncie rzeczy w ludzkość, w to, że technologie są po prostu narzędziami, które pozwalają nam być coraz bardziej kreatywnymi, coraz bardziej innowacyjnymi, tworzyć coraz fajniejsze rzeczy. Potrafimy tworzyć leki, które są coraz lepsze, potrafimy ratować coraz efektywniej, diagnozować ludzi.
Karol: Tak, to jest to, o czym wspominałem. To jest to, o czym wspominałem. To jest to, o czym wspominałem. To jest to, o czym wspominałem. To jest to, o czym wspominałem. To jest to, o czym wspominałem. To jest to, o czym wspominałem. To jest to, o czym wspominałem.
Radosław: To jest to, o czym wspominałem. To jest to, o czym wspominałem. To jest to, o czym wspominałem. To jest to, o czym wspominałem. To jest to, o czym wspominałem. To jest to, o czym wspominałem.
Karol: Zobacz, co powiedziałeś przed chwilą. To są obszary, w których jesteśmy lepsi niż ludzie.
Radosław: Tak. Ja jestem po stronie maszyn, bądźmy szczerzy. Tak, to ja jestem.
Karol: Kapitalnie.
Radosław: Tak.
Karol: No dobrze, Radku, serdeczne dzięki za twój czas. Dzięki za rozmowę. Dzięki za twoją wizję, doświadczenie, za to, co robisz. A masz jakąś swoją ulubioną książkę?
Radosław: Wiesz co, mam taką książkę, która wraca do mnie jak boomerang. Książka ma tytuł Zero i ona jest Marka Elsberga. To jest taka dość nietypowa książka, ona opisuje świat przyszłości, w którym media społecznościowe płacą za dostęp do danych ludzi, żeby móc z nich korzystać, to płacą. Cena zależy od pozycji społecznej danej osoby, od tego jak ona jest w hierarchii, więc media zaczynają oferować ludziom programy rozwojowe, że podpowiadają co ćwiczyć, z kim się spotykać, jakie filmy oglądać, o czym rozmawiać, żeby to miejsce w hierarchii wzrosło i żeby dostawać większe pieniądze za dostęp do swoich danych. I to jest jakby jej jeden wątek w tej książce. I właściwie główna fobuła sprawdza się do tego, że media prowadzą testy AB tych systemów. Oferują różne programy, badają ich efektywność. Niestety niektóre z tych programów za bardzo naciskają na nastolatków i tam około 3 tysięcy nastolatków nie potrafi sobie z tym poradzić i popełnia samobójstwo. I firma stara się to ukryć. Taka główna firma mediowa stara się właściwie w serwis społecznościowy stara się to ukryć. Kanłą tej książki jest właśnie odkrywanie.
Karol: Słuchaj, brzmi ciekawie. Co byś powiedział? To może jeden, dwa egzemplarze dla naszych słuchaczy z twoją dedykacją?
Radosław: Z chęcią.
Karol: To słuchajcie. Szczegóły tradycyjne na LinkedInie.
Radosław: Dobrze.
Karol: Radku jeszcze raz serdeczne dzięki za spotkanie i za rozmowę.
Radosław: Bardzo dziękuję.
