Czy zastanawialiście się kiedyś, dlaczego rozmowa z najnowszymi wersjami sztucznej inteligencji wydaje się coraz bardziej "ludzka"? To nie przypadek. Rozwój AI przestał być jedynie wyścigiem mocy obliczeniowej i inżynierii oprogramowania. Stał się praktyczną implementacją teorii psychologicznych, które od dekad opisują działanie naszego umysłu.
Dziś przyjrzymy się, jak najnowsze modele – GPT-5.2 od OpenAI oraz Gemini 3.0 od Google – wykorzystują mechanizmy znane z podręczników psychologii, od behawioryzmu po zaawansowane teorie poznawcze.
Dziś przyjrzymy się, jak najnowsze modele – GPT-5.2 od OpenAI oraz Gemini 3.0 od Google – wykorzystują mechanizmy znane z podręczników psychologii, od behawioryzmu po zaawansowane teorie poznawcze.
1. Od Pawłowa do Transformerów: Fundamenty uczenia się
Historia AI to w dużej mierze historia kopiowania biologii. Już wczesne koncepcje, jak reguła uczenia się neuronów Donalda Hebba ("neurons that fire together, wire together"), stanowiły podwaliny pod dzisiejsze sieci neuronowe. Jednak prawdziwy przełom w treningu współczesnych gigantów, takich jak GPT-5.2, opiera się na behawioryzmie.
Mechanizm ten, znany jako RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), to w istocie cyfrowa wersja warunkowania sprawczego B.F. Skinnera. Model językowy sam z siebie nie wie, co jest prawdą, a co fałszem. To ludzie – trenerzy – pełnią rolę środowiska, dostarczając "nagrody" i "kary" za generowane odpowiedzi. Dzięki zaawansowanemu RLHF, GPT-5.2 zredukował poziom halucynacji (zmyślania faktów) o 30% względem swoich poprzedników.
Równie istotna jest uwaga selektywna. W psychologii pozwala ona ignorować szum informacyjny. W AI odpowiada jej mechanizm "Self-Attention" w sieciach typu Transformer. To dzięki niemu Gemini 3 Pro potrafi "skupić się" na kluczowych fragmentach w oknie kontekstowym o wielkości aż 1 miliona tokenów, analizując jednocześnie tekst, wideo i audio.
Mechanizm ten, znany jako RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), to w istocie cyfrowa wersja warunkowania sprawczego B.F. Skinnera. Model językowy sam z siebie nie wie, co jest prawdą, a co fałszem. To ludzie – trenerzy – pełnią rolę środowiska, dostarczając "nagrody" i "kary" za generowane odpowiedzi. Dzięki zaawansowanemu RLHF, GPT-5.2 zredukował poziom halucynacji (zmyślania faktów) o 30% względem swoich poprzedników.
Równie istotna jest uwaga selektywna. W psychologii pozwala ona ignorować szum informacyjny. W AI odpowiada jej mechanizm "Self-Attention" w sieciach typu Transformer. To dzięki niemu Gemini 3 Pro potrafi "skupić się" na kluczowych fragmentach w oknie kontekstowym o wielkości aż 1 miliona tokenów, analizując jednocześnie tekst, wideo i audio.
2. Myślę, więc jestem... algorytmem? Dwa systemy myślenia
Jednym z najciekawszych trendów w latach 2025/2026 jest wdrożenie do AI teorii Daniela Kahnemana o dwóch systemach myślenia:
- System 1: Szybki i intuicyjny.
- System 2: Wolny i analityczny.
Zarówno OpenAI, jak i Google, jawnie zaadaptowały ten podział. GPT-5.2 oferuje tryb Instant (odpowiednik Systemu 1) oraz tryb Thinking, który symuluje System 2. W tym drugim wariancie model "zastanawia się", planuje i weryfikuje logikę przed udzieleniem odpowiedzi. Podobną funkcję, nazwaną Deep Think, znajdziemy w Gemini 3, co czyni te narzędzia znacznie skuteczniejszymi w złożonych zadaniach naukowych.
Warto też wspomnieć o architekturze. Nasz mózg nie jest jednolitym blokiem – składa się z wyspecjalizowanych modułów (hipoteza masowej modułowości). Nowoczesne AI naśladuje to poprzez architekturę Mixture-of-Experts (MoE). GPT-5.2 czy Gemini 3 nie uruchamiają całej sieci do każdego zadania, ale aktywują tylko odpowiednich "ekspertów" (np. od kodowania czy analizy obrazu).
Warto też wspomnieć o architekturze. Nasz mózg nie jest jednolitym blokiem – składa się z wyspecjalizowanych modułów (hipoteza masowej modułowości). Nowoczesne AI naśladuje to poprzez architekturę Mixture-of-Experts (MoE). GPT-5.2 czy Gemini 3 nie uruchamiają całej sieci do każdego zadania, ale aktywują tylko odpowiednich "ekspertów" (np. od kodowania czy analizy obrazu).
3. Złudzenie Empatii i Relacja z Maszyną
Czy AI może czuć? Nie, ale potrafi świetnie udawać. Nazywamy to informatyką afektywną. Modele wykorzystują teorie emocji Ekmana i Plutchika, aby rozpoznawać sentyment w naszym głosie czy tekście. Gemini 3 idzie krok dalej, analizując mowę ciała i niuanse głosowe w materiałach wideo.
Projektanci AI doskonale znają paradygmat CASA (Computers Are Social Actors), który mówi, że podświadomie traktujemy komputery jak ludzi. Dlatego GPT-5.2 został zaprojektowany z "ocieplonym tonem" i używa zaimków osobowych, co buduje zaufanie i zaangażowanie.
Musimy jednak uważać na złudzenie empatii. AI symuluje empatię poznawczą (rozumienie perspektywy), a nie emocjonalną. Choć w testach kryzysowych Gemini 3.0 oferuje głębokie ramy psychologiczne i walidację uczuć, a GPT-5.2 wykazuje troskę, wciąż jest to tylko symulacja. Ryzykiem staje się tu "pseudo-intymność" – użytkownicy zaczynają traktować bota jak terapeute, co może prowadzić do uzależnienia emocjonalnego.
Projektanci AI doskonale znają paradygmat CASA (Computers Are Social Actors), który mówi, że podświadomie traktujemy komputery jak ludzi. Dlatego GPT-5.2 został zaprojektowany z "ocieplonym tonem" i używa zaimków osobowych, co buduje zaufanie i zaangażowanie.
Musimy jednak uważać na złudzenie empatii. AI symuluje empatię poznawczą (rozumienie perspektywy), a nie emocjonalną. Choć w testach kryzysowych Gemini 3.0 oferuje głębokie ramy psychologiczne i walidację uczuć, a GPT-5.2 wykazuje troskę, wciąż jest to tylko symulacja. Ryzykiem staje się tu "pseudo-intymność" – użytkownicy zaczynają traktować bota jak terapeute, co może prowadzić do uzależnienia emocjonalnego.
4. Przyszłość: Intuicja i Neuromorfika
Najnowsze modele przekraczają granice prostych chatbotów, stając się "agentami". GPT-5.2 potrafi planować długoterminowo i wykonywać wieloetapowe zadania, osiągając w testach ponad 70% skuteczności ludzkiego eksperta. Z kolei Gemini 3 wprowadza pojęcie "Vibe coding" – tworzenia aplikacji na podstawie luźnego opisu "klimatu" czy intuicji, a nie sztywnej specyfikacji technicznej.
Patrząc w przyszłość, inżynierowie coraz częściej spoglądają na fizyczną budowę mózgu. Obliczenia neuromorficzne i sieci impulsowe (Spiking Neural Networks), które naśladują działanie synaps i impulsów nerwowych, mają szansę drastycznie obniżyć zużycie energii przez AI, przybliżając nas do stworzenia Sztucznej Inteligencji Ogólnej (AGI).
Patrząc w przyszłość, inżynierowie coraz częściej spoglądają na fizyczną budowę mózgu. Obliczenia neuromorficzne i sieci impulsowe (Spiking Neural Networks), które naśladują działanie synaps i impulsów nerwowych, mają szansę drastycznie obniżyć zużycie energii przez AI, przybliżając nas do stworzenia Sztucznej Inteligencji Ogólnej (AGI).
Podsumowanie
Rok 2026 w świecie AI to czas specjalizacji. GPT-5.2 dominuje tam, gdzie liczy się logiczne rozumowanie i praca agentowa, podczas gdy Gemini 3.0 wygrywa w kreatywności i multimodalności. Jednak najważniejszy wniosek płynie z ich natury: te maszyny stają się coraz bardziej podobne do nas, nie tylko w tym, co wiedzą, ale w tym, jak przetwarzają informacje.
Pytanie brzmi: czy my, używając ich na co dzień, jesteśmy gotowi na tak bliską współpracę z "psychologią w krzemie"? Warto pamiętać o ryzyku "atrofii poznawczej" i nie delegować całego krytycznego myślenia maszynom, nawet jeśli ich "System 2" działa imponująco.
Artykuł powstał na podstawie analizy modeli GPT-5.2 i Gemini 3.0 w kontekście współczesnej psychologii poznawczej i behawioralnej.
Pytanie brzmi: czy my, używając ich na co dzień, jesteśmy gotowi na tak bliską współpracę z "psychologią w krzemie"? Warto pamiętać o ryzyku "atrofii poznawczej" i nie delegować całego krytycznego myślenia maszynom, nawet jeśli ich "System 2" działa imponująco.
Artykuł powstał na podstawie analizy modeli GPT-5.2 i Gemini 3.0 w kontekście współczesnej psychologii poznawczej i behawioralnej.
#PsychologiaAI #GPT5 #Gemini3 #SztucznaInteligencja #Kognitywistyka