Gdy przedsiębiorca z branży technologicznej postanowił w końcu powiedzieć rodzinie i przyjaciołom, co naprawdę obserwuje tam, gdzie pracuje się nad sztuczną inteligencją, sam zdawał sobie sprawę, że zabrzmi jak szaleniec. Przez sześć lat budował firmę opartą na AI, inwestował, testował kolejne generacje modeli i z rosnącym niepokojem obserwował, jak tempo zmian wymyka się spod kontroli. Dotąd serwował otoczeniu wersję uprzejmą, stonowaną, pozbawioną ostrych stwierdzeń. Tym razem postanowił powiedzieć wszystko.
„Został nam może rok”. Człowiek z branży AI przerwał milczenie
Porównanie, którego użył na wstępie, mrozi krew. Poprosił czytelników, żeby cofnęli się pamięcią do lutego 2020 roku — ostatnich tygodni przed pandemią, kiedy giełdy rosły, dzieci chodziły do szkoły, a pomysł robienia zapasów papieru toaletowego wydawał się absurdalny. Kolejne trzy tygodnie zmieniły wszystko. Jego teza jest prosta i niepokojąca zarazem: dokładnie tak samo wygląda obecna sytuacja ze sztuczną inteligencją, z tą różnicą, że konsekwencje mogą być znacznie poważniejsze.
Co istotne, autor od razu zaznaczył, że nie należy do wąskiego grona osób mających realny wpływ na kierunek rozwoju technologii. Przyszłość AI kształtuje zaledwie kilkuset badaczy skupionych w laboratoriach takich jak OpenAI, Anthropic czy Google DeepMind. Pojedynczy cykl treningowy prowadzony przez niewielki zespół przez kilka miesięcy potrafi wyprodukować system zmieniający całą trajektorię branży. Reszta środowiska — w tym on sam — buduje na fundamentach, których nie tworzyła. Stoi jednak wystarczająco blisko, żeby jako pierwsza wyczuć wstrząsy.
Przez dłuższy czas wmówił sobie, że grzecznościowa wersja prawdy wystarczy. Ale przepaść między tym, co komunikował otoczeniu, a tym, co obserwował w codziennej pracy, rosła tak szybko, że dalsze milczenie zaczęło mu po prostu ciążyć. Ludzie, na których mu zależy, zasługują na szczerość, nawet jeśli ta szczerość brzmi jak scenariusz filmu science fiction.
Poniedziałek, który zmienił wszystko
Ludzie spoza sektora technologicznego nie rozumieją jeszcze jednej kluczowej rzeczy — powodu, dla którego tylu profesjonalistów z branży nagle w ostatnich miesiącach bije na alarm. Nie chodzi o prognozy ani futurystyczne wizje. Chodzi o to, że im samym to się już przydarzyło. Opisują własne doświadczenia zawodowe i ostrzegają, że inni są następni w kolejce.
Przez lata sztuczna inteligencja rozwijała się w miarę równomiernie. Duże przeskoki zdarzały się od czasu do czasu, ale każdy kolejny był rozłożony w czasie na tyle, że dało się go oswoić. Rok 2025 zmienił ten schemat. Nowe techniki budowania modeli odblokowały znacznie szybsze tempo rozwoju, a ono wciąż przyspieszało. Każda kolejna generacja nie była po prostu lepsza od poprzedniej. Była lepsza o większy margines, a przerwy między wypuszczaniem na rynek kolejnych wersji narzędzi AI stawały się coraz krótsze.
Punktem przełomowym okazał się 5 lutego 2026 roku, kiedy dwa czołowe laboratoria opublikowały nowe modele tego samego dnia: GPT-5.3 Codex od OpenAI oraz Opus 4.6 od Anthropic. Autor porównał ten moment do chwili, w której człowiek stojący w wodzie nagle uświadamia sobie, że sięga mu ona już do klatki piersiowej.
Stwierdził wprost, że nie jest już potrzebny do faktycznej pracy technicznej we własnym zawodzie. Opisuje zadanie zwykłym językiem i… otrzymuje gotowy produkt. Nie brudnopis wymagający korekt, lecz ukończone dzieło wykonane lepiej, niż zrobiłby to sam. Odchodzi od komputera na cztery godziny, a po powrocie zastaje kompletny rezultat. Jeszcze kilka miesięcy wcześniej prowadził z AI dialog, edytował, naprowadzał. Teraz wystarczy opis oczekiwanego efektu.
Podał konkretny przykład, nad którym pracował w ostatni poniedziałek. Przekazał AI opis aplikacji — funkcje, wygląd, flow użytkownika. System napisał dziesiątki tysięcy linii kodu, a następnie — i to jest fragment, który rok wcześniej byłby nie do pomyślenia — sam otworzył tę aplikację, klikał w przyciski, testował funkcje tak, jak zrobiłby to człowiek. Gdy coś mu nie odpowiadało w wyglądzie lub działaniu, wracał i samodzielnie to poprawiał. Iterował jak doświadczony programista, dopracowywał detale, aż sam uznał rezultat za satysfakcjonujący. Dopiero wtedy zgłosił gotowość do testów. A po sprawdzeniu aplikacja działała niemal perfekcyjnie.
Autor odniósł się również do częstego argumentu sceptyków: „ale ja próbowałem AI i nie było takie dobre”. Przyznał, że kto testował ChatGPT w 2023 roku lub na początku 2024 i uznał go za narzędzie wymyślające fakty i produkujące bzdury z pewnością siebie — miał wtedy rację. Tyle że od tamtego czasu minęły dwa lata, a w tempie rozwoju AI to niemal prehistoria.
Dzisiejsze modele różnią się od tamtych jak smartfon od telefonu z klapką. Debata o tym, czy AI „naprawdę się poprawia”, czy „uderzyło w ścianę” — według niego — jest definitywnie zakończona. Kto twierdzi inaczej, albo nie testował aktualnych wersji, albo ma interes w bagatelizowaniu postępu. Częścią problemu jest to, że większość ludzi korzysta z darmowych wersji narzędzi, które pozostają ponad rok za wariantem płatnym.
Szczególne wrażenie na autorze zrobił model GPT-5.3 Codex. Nie tylko wykonywał polecenia — podejmował inteligentne decyzje. Miał coś, co po raz pierwszy sprawiało wrażenie osądu, wyczucia, gustu. To nieuchwytne poczucie właściwej decyzji, o którym ludzie zawsze twierdzili, że maszyna nigdy go nie posiądzie. Ten model je wykazał — albo coś na tyle bliskiego, że różnica przestaje mieć praktyczne znaczenie.
Maszyny budujące maszyny. Ta spirala, która już się kręci
Laboratoria AI dokonały strategicznego wyboru. Najpierw skoncentrowały się na tym, żeby systemy świetnie pisały kod, ponieważ samo budowanie AI wymaga ogromnych ilości kodu. Jeśli sztuczna inteligencja potrafi go tworzyć, może pomagać w konstruowaniu kolejnej wersji samej siebie. Mądrzejszej wersji, która pisze lepszy kod, który buduje jeszcze mądrzejszą wersję. Uczynienie AI doskonałym w programowaniu było kluczem otwierającym drzwi do wszystkiego innego. Dlatego zaczęto właśnie od tego. Praca inżynierów oprogramowania zaczęła się zmieniać jako pierwsza nie dlatego, że ktoś celował akurat w nich. To był efekt uboczny strategicznego priorytetu.
I tu pojawia się informacja, która — zdaniem autora — jest najważniejsza i najmniej rozumiana przez opinię publiczną. W dokumentacji technicznej GPT-5.3 Codex znalazło się stwierdzenie, że ten model odegrał kluczową rolę w procesie tworzenia samego siebie. Zespół pracujący nad nim wykorzystywał wcześniejsze wersje do poprawiania własnego treningu, zarządzania wdrożeniem oraz diagnozowania wyników testów. AI pomogło stworzyć AI! To nie prognoza — to oficjalny komunikat OpenAI opisujący fakt, który już nastąpił.
Dario Amodei, szef Anthropic, potwierdził, że sztuczna inteligencja pisze obecnie znaczną część kodu w jego firmie, a pętla sprzężenia zwrotnego między obecną a następną generacją nabiera rozpędu z miesiąca na miesiąc. Według niego do momentu, w którym obecna generacja AI samodzielnie zbuduje następną, może dzielić nas zaledwie rok lub dwa. Każda generacja pomaga konstruować kolejną, mądrzejszą, która powstaje szybciej i buduje jeszcze inteligentniejszy system. Badacze nazywają to eksplozją inteligencji.
Ludzie, którzy powinni to wiedzieć najlepiej, czyli twórcy tych systemów, twierdzą, że proces już trwa. Wniosek jest prosty. W ciągu kolejnego roku AI będzie pracować samodzielnie przez kilka dni, w ciągu dwóch lat — tygodniami, a w ciągu trzech — nad wielomiesięcznymi projektami. Modele istotnie mądrzejsze od niemal każdego człowieka w niemal każdym zadaniu mogą pojawić się już w 2026 lub 2027 roku.
Twoja praca, twoje pieniądze, twoje dzieci. Co robić, zanim będzie za późno?
Autor tekstu przeszedł do najbardziej bolesnej części swojego ostrzeżenia. Według niego prawdopodobnie najbardziej skoncentrowany na bezpieczeństwie prezes w branży, publicznie przewidział, że AI wyeliminuje połowę stanowisk dla początkujących pracowników biurowych w ciągu jednego do pięciu lat. Wielu ludzi z branży uważa tę prognozę za ostrożną. Biorąc pod uwagę możliwości najnowszych modeli, zdolność do masowego wstrząsu może pojawić się do końca bieżącego roku. Przeniknięcie do gospodarki zajmie trochę czasu, ale same możliwości technologiczne nadchodzą już teraz.
Ta fala automatyzacji różni się od wszystkich poprzednich. AI nie zastępuje jednej konkretnej umiejętności. Staje się uniwersalnym substytutem pracy intelektualnej, poprawiając się we wszystkim jednocześnie. Kiedy automatyzowano fabryki, zwolniony pracownik mógł się przekwalifikować na biurowego. Kiedy internet wstrząsnął handlem detalicznym, ludzie przenosili się do logistyki albo usług. Sztuczna inteligencja nie zostawia jednak wygodnej niszy do ucieczki — na cokolwiek ktoś się przekwalifikuje, AI równolegle robi postępy w tej samej dziedzinie. Autor wymienił konkretne branże: prawo, analizę finansową, pisarstwo, inżynierię oprogramowania, diagnostykę medyczną, obsługę klienta — podkreślając, że lista nie jest wyczerpująca i niemal cała praca umysłowa jest zagrożona.
Szczególnie uderzający jest wątek dotyczący partnera zarządzającego dużej kancelarii prawnej, który spędza godziny dziennie korzystając z AI. Porównał to do posiadania zespołu młodszych prawników dostępnych natychmiast. Co kilka miesięcy system staje się znacznie bardziej kompetentny. Jeśli ta trajektoria się utrzyma, spodziewa się, że wkrótce AI będzie wykonywać większość jego obowiązków mimo dziesięcioleci doświadczenia.
Autor nie pozostawił jednak czytelników bez wskazówek. Zaapelował o natychmiastowe działanie na kilku frontach. Przede wszystkim — o poważne korzystanie z AI, nie jako wyszukiwarki, lecz jako narzędzia do prawdziwej pracy. Zalecił wykupienie płatnej wersji za dwadzieścia dolarów miesięcznie i upewnienie się, że używa się najlepszego dostępnego modelu, a nie domyślnego, słabszego. Kluczowe jest wepchnięcie AI w codzienne obowiązki — wrzucenie umowy do analizy, chaotycznego arkusza do uporządkowania, danych kwartalnych do interpretacji. Ludzie, którzy wygrywają, aktywnie szukają sposobów na automatyzację godzin pracy, a nie tylko zadają szybkie pytania.
Druga rada dotyczy finansów — budowania oszczędności, ostrożności z nowym zadłużeniem i zapewnienia sobie elastyczności na wypadek, gdyby zmiany nadeszły szybciej niż ktokolwiek przewiduje. Trzecia — przemyślenia tego, co mówi się dzieciom o przyszłości. Standardowy scenariusz — dobre oceny, dobra uczelnia, stabilna praca w zawodzie — prowadzi wprost do ról najbardziej narażonych na automatyzację. Zdaniem autora tym, co będzie miało największe znaczenie dla następnego pokolenia, jest nauka pracy z nowymi narzędziami i podążanie za prawdziwymi pasjami.
Jasne i ciemne strony rewolucji
Jest jednak i jasna strona. Jeśli ktoś kiedykolwiek chciał coś zbudować, ale nie miał umiejętności technicznych ani pieniędzy na specjalistów — ta bariera właśnie zniknęła. Opis aplikacji zamienia się w działający prototyp w godzinę. Najlepszy korepetytor na świecie kosztuje dwadzieścia dolarów miesięcznie i nigdy nie traci cierpliwości. Autor zachęcił, by realizować odłożone marzenia — bo w erze, gdy tradycyjne ścieżki kariery się rozpadają, osoba budująca coś, co kocha, może skończyć w lepszej pozycji niż ta, która kurczowo trzyma się opisu stanowiska.
Technologia działa i poprawia się w przewidywalnym tempie. Najbogatsze instytucje na ziemi przeznaczają na nią biliony. Najbliższe lata będą dezorientujące w sposób, na który większość ludzi nie jest przygotowana. A najlepiej poradzą sobie ci, którzy zaangażują się teraz — nie ze strachem, lecz z ciekawością i poczuciem pilności. Minął moment, w którym sztuczna inteligencja jest tematem ciekawej rozmowy przy kolacji. Przyszłość już nadeszła. Po prostu nie zapukała jeszcze do wszystkich drzwi.
Źródło: X / @mattshumer_
