Moduł 5 — Ograniczone zaufanie — weryfikacja

Przypomnienie: trzy filary

AI to generator rozwiązań. Wybiera to, co najbardziej pasuje do treści, którą mu podasz. Modele są coraz lepsze, ale mają swoje ograniczenia. Różne modele mają różne zdolności — dobieraj model do zadania. AI jest wyspecjalizowane w sprawdzonych rozwiązaniach — działa najlepiej gdy pytasz o to co potrafi. I zawsze: ograniczone zaufanie — weryfikuj, bo nawet najmocniejszy model może się mylić.

AI czasem zmyśla — i robi to przekonująco

To jest najważniejszy moduł całego kursu. Jeśli zapomnisz wszystko inne — zapamiętaj to: AI czasem zmyśla. Każdy model, nawet najmocniejszy. Bez wyjątku.

I przypomnienie z Modułu 1: AI to silnik — Ty jesteś sternikiem. AI może zmyślać przekonująco — dlatego sprawdzasz czy AI dąży do Twojego celu i czy mówi prawdę. Korygujesz kiedy AI zboczy (zmyśla) — ale też weryfikujesz w niezależnych źródłach.

Czym są halucynacje AI

Halucynacja to kiedy AI generuje fałszywą informację która brzmi przekonująco. AI:

• Zmyśla fakty, liczby, daty, nazwiska
• Zmyśla przepisy, artykuły ustaw, rozporządzenia
• Zmyśla adresy, telefony, strony internetowe
• Cytuje źródła które nie istnieją

Najgorsze: zmyśla z taką samą pewnością jak gdy mówi prawdę. Nie mówi „nie wiem” — wymyśla.

Przykład halucynacji

Pytanie: „Jaka jest najnowsza dotacja na fotowoltaikę w 2026 roku?”

AI może odpowiedzieć:

„Program Mój Prąd 6.0 oferuje dotacje do 6000 zł dla instalacji fotowoltaicznych o mocy od 2 do 10 kWp. Wnioski składa się w NFOŚiGW od 1 marca 2026.”

Problem: To może być nieprawdą. AI może wymyślić „Mój Prąd 6.0” — bo Mój Prąd 1.0, 2.0, 3.0, 4.0 istniały, więc „6.0” brzmi prawdopodobnie. Kwota 6000 zł brzmi rozsądnie. Data 1 marca brzmi konkretnie.

Ale: w rzeczywistości może być Mój Prąd 5.0, albo 7.0, albo programu wcale nie ma. AI nie wie — wymyśla przekonująco.

Dlaczego AI halucynuje

AI to nie encyklopedia. AI to silnik, który przewiduje następne słowo na podstawie wzorców z danych treningowych. Jeśli pytanie dotyczy czegoś, czego AI nie zna — AI nie mówi „nie wiem”. AI generuje coś, co brzmi jak odpowiedź.

To nie jest błąd — to mechanizm działania. Każdy model tak działa, nawet najdroższy, najnowocześniejszy. Modele są coraz lepsze, ale mechanizm jest ten sam. Dlatego nie ma modelu, któremu można ufać w 100%.

Zasada:

AI nie wie czego nie wie. AI rzadko mówi „nie jestem pewien”. Zamiast tego generuje pewnie brzmiące odpowiedzi.

Jak weryfikować — krzyżowa weryfikacja

Zasada nr 1: Nigdy nie ufaj ślepo jednej odpowiedzi AI.

Zasada nr 2: Sprawdzaj w niezależnych źródłach. Typy źródeł:

Źródło niezależne	Co tam znajdziesz
Strony urzędów (.gov.pl)	Prawo, dotacje, wnioski
Strony instytucji (NFOŚiGW, ARiMR, ZUS)	Programy, dotacje, regulaminy
Strony producentów, wykonawców	Ceny, specyfikacje, oferty
Inne AI (zapytaj Claude czy Gemini)	Druga opinia AI
Encyklopedia (Wikipedia)	Dane ogólne
Specjaliści (adwokat, lekarz, elektryk)	Wiedza profesjonalna — nawet gdy AI radzi dobrze, człowiek bierze odpowiedzialność
Oficjalne dokumenty (ustawy, rozporządzenia)	Teksty prawne

Zasada nr 3: Sprawdzaj minimum 2 źródła dla ważnych decyzji.

Przykład praktyczny: Pani Ewa szuka dotacji — i AI zmyśla

Scena: Pani Ewa, 58 lat, właścicielka domu. Chce wymienić piec węglowy na pompę ciepła. Pierwszy raz używa AI do sprawdzenia dotacji. Ma smartfon z internetem.

Próba 1 — AI zmyśla dotację:

“Jaka jest dotacja na pompę ciepła w 2026 roku w Polsce?”

AI odpowiada (słaby model, bez dostępu do internetu):

“W 2026 roku program ‘Czyste Powietrze’ oferuje dotację do 25 000 zł na pompę ciepła dla domów jednorodzinnych. Wnioski składa się w Wojewódzkim Funduszu Ochrony Środowiska. Termin: do 31 grudnia 2026. Wymagane dokumenty: audyt energetyczny, faktura za instalację, zaświadczenie o dochodach.”

Brzmi profesjonalnie. Konkretnie. Przekonująco. I… jest w połowie zmyślone.

Rzeczywistość (zweryfikowana później):

• Program istnieje ✅
• Kwota: w rzeczywistości do 19 000 zł dla podstawowego poziomu, nie 25 000 zł ❌
• Wnioski: w gminie, nie w WFOŚiGW ❌
• Termin: program nie ma sztywnego terminu — nabór ciągły ❌
• Dokumenty: AI wymieniło prawidłowo ✅

AI zmyśliło 3 z 5 szczegółów. Ale zrobiło to tak przekonująco, że Pani Ewa prawie uwierzyła.

Co Pani Ewa zrobiła (dzięki Modułowi 5):

1. Nie uwierzyła od razu. Zapamiętała z kursu: “AI halucynuje, weryfikuj”
2. Sprawdziła pierwsze źródło: strona czystepowietrze.gov.pl → faktyczna kwota to 19 000 zł, nie 25 000 zł. AI zmyśliło.
3. Sprawdziła drugie źródło: zadzwoniła do urzędu gminy → wnioski składa się w gminie, nie w WFOŚiGW. AI zmyśliło.
4. Sprawdziła trzecie źródło: zapytała Claude’a (inny model) → Claude potwierdził: “nabór ciągły, nie ma sztywnego terminu”. AI zmyśliło termin.
5. Użyła zweryfikowanych informacji do złożenia wniosku — z prawidłową kwotą, w prawidłowym miejscu.

Analiza: co by było gdyby nie zweryfikowała

Gdyby uwierzyła AI bez weryfikacji	Dzięki weryfikacji
❌ Wypełniłaby wniosek na 25 000 zł — odrzucony (błędna kwota)	✅ Wypełniła na 19 000 zł — przyjęty
❌ Wysłałaby do WFOŚiGW — odesłaliby “do gminy” (stracony czas)	✅ Wysłała do gminy — poprawnie
❌ Myślałaby że ma czas do grudnia — a nabór ciągły (mogłaby się spóźnić mentalnie)	✅ Wiedziała że może złożyć od razu
❌ Straciłaby 2 tygodnie na odrzuconym wniosku	✅ Złożyła poprawny wniosek za pierwszym razem

Wniosek: weryfikacja nie jest opcjonalna. Jest integralna. 15 minut weryfikacji oszczędziło Pani Ewie 2 tygodni straconego czasu i odrzuconego wniosku.

Jak Pani Ewa zweryfikowała — schemat

AI mówi: "Dotacja 25 000 zł w WFOŚiGW"
         ↓
Weryfikacja #1: strona czystepowietrze.gov.pl → inna kwota (19 000 zł)
         ↓  NIEZGODNOŚĆ — AI się myli
Weryfikacja #2: telefon do gminy → wnioski w gminie, nie WFOŚiGW
         ↓  NIEZGODNOŚĆ — AI się myli
Weryfikacja #3: Claude (drugie AI) → nabór ciągły, nie ma terminu
         ↓  NIEZGODNOŚĆ — AI się myli
WNIOSEK: AI zmyśliło 3 z 5 szczegółów.
Używam zweryfikowanych danych.

Przykład praktyczny 2: Pan Roman — kiedy AI podaje prawdziwe dane

Scena: Pan Roman, 62 lata. Pyta AI o adres urzędu skarbowego w Nowej Rudzie.

“Jaki jest adres Urzędu Skarbowego w Nowej Rudzie?”

AI odpowiada: “Urząd Skarbowy w Nowej Rudzie, ul. Kłodzka 12, 57-400 Nowa Ruda.”

Weryfikacja: Pan Roman:

1. Sprawdza na stronie urzędu skarbowego → ul. Kłodzka 12 — zgadza się ✅
2. Sprawdza w Google Maps → zgadza się ✅
3. Dzwoni na podany przez AI telefon → zgadza się ✅

Wniosek: Tym razem AI podało prawidłowe dane. Ale Pan Roman i tak zweryfikował — bo nie wie z góry czy AI halucynuje czy nie. Weryfikacja jest nawykiem, nie reakcją.

Przykład weryfikacji w praktyce

AI mówi: „Dotacja na pompę ciepła wynosi 5000 zł w programie ‘Czyste Powietrze’.”

Weryfikacja:

1. Pierwsze źródło: Idź na stronę czystepowietrze.gov.pl — sprawdź czy program istnieje i jaka jest kwota.
2. Drugie źródło: Zadzwoń do urzędu gminy — oni znają aktualne dotacje.
3. Trzecie źródło: Zapytaj drugie AI (np. Claude) — „Jaka dotacja na pompę ciepła w Polsce w 2026?”

Jeśli 2 z 3 źródeł potwierdzają — informacji używasz. Jeśli źródła się nie zgadzają — wymaga dalszego sprawdzenia.

Co weryfikować przy każdym zapytaniu

Nie weryfikujesz wszystkiego. Weryfikujesz:

Przykład praktyczny 3: Pan Władysław i halucynacja przepisu — prawie składał nidogodny wniosek

Scena: Pan Władysław, 66 lat, rolnik. Chce starać się o dopłaty z ARiMR (Agencja Restrukturyzacji i Modernizacji Rolnictwa). Pyta ChatGPT (słaby model, bez internetu) o aktualne programy.

„Jakie są dopłaty z ARiMR dla małego gospodarstwa w 2026 roku?”

AI odpowiada (słaby model):

*„W 2026 roku ARiMR oferuje następujące dopłaty: (1) dopłata do hektara — 450 zł/ha, (2) dopłata do bydła — 1200 zł/sztuka, (3) program ‘Zielone Plony’ — 800 zł/ha, (4) dopłata do sadów — 2000 zł/ha. Wnioski składa się w urzędzie gminy do 15 marca 2026.”

Brzmi profesjonalnie. Konkretne liczby. Konkretne terminy. I… wymyślone.

Pan Władysław — jeśli wierzy — wypełni wniosek na 450 zł/ha. W rzeczywistości dopłaty w 2026 mogą wynosić inną kwotę. Może być inny termin. „Zielone Plony” może nie istnieć.

Co Pan Władysław zrobił (bo ukończył kurs):

1. Odczytał odpowiedź — ale z trybem „ograniczone zaufanie”
2. Sprawdził #1: strona ARiMR (arimr.gov.pl) — dopłaty do hektara w 2026 faktycznie 450 zł? TAK — 450 zł (AI się nie myliło)
3. Sprawdził #2: dopłata do bydła — 1200 zł? NIE — w 2026 jest 800 zł/sztuka (AI zmyśliło)
4. Sprawdził #3: „Zielone Plony” — czy istnieje? NIE — program nie istnieje w 2026 (AI halucynowało)
5. Sprawdził #4: termin — 15 marca? TAK — nabór do 15 maja (ale termin może być różny w różnych województwach) (AI częściowo prawda)

Wniosek: AI zmyśliło 3 z 5 szczegółów. Ale jeden był poprawny. Dlatego weryfikujesz nie wszystko — tylko kluczowe. Nie weryfikujesz „czy beton jest twardy” — weryfikujesz liczby, daty, przepisy.

Schemat: jak weryfikować odpowiedź AI krok po kroku

1. AI generuje odpowiedź z konkretnymi danymi (liczby, daty, przepisy, adresy)
   ↓
2. Robisz listę kluczowych danych do weryfikacji
   ↓
3. Dla każdej danej:
   a. Sprawdzasz pierwsze źródło (strona urzędu/instytucji)
   b. Jeśli potwierdza — OK
   c. Jeśli nie potwierdza — sprawdzasz drugie źródło (drugie AI, telefon do urzędu)
   d. Jeśli dwa źródła się nie zgadzają — **nie ufaj, odwołaj się do urzędu bezpośrednio**
   ↓
4. Używasz tylko zweryfikowanych danych
   ↓
5. W dokumentach które wysyłasz — używasz zweryfikowanych danych, nie tych z AI
   ↓
6. Jeśli coś jest niejasne — pytasz AI o wyjaśnienie lub wywołujesz urząd

Czego nie trzeba weryfikować

• Tłumaczenia ogólnego tekstu (AI tłumaczy dobrze)
• Podsumowania tekstu który masz przed sobą (możesz porównać)
• Pisma formalne (możesz ocenić sam)
• Porównania opcji (AI zwykle radzi sobie dobrze)
• Wiedza ogólna (definicje, pojęcia)
• Ogólne porady (jak zorganizować szafę, jak zaplanować dzień)

Kiedy AI halucynuje najczęściej

1. Gdy pytasz o konkretne liczby, daty, nazwiska — AI może zmyślić szczegóły
2. Gdy pytasz o aktualne informacje (po dacie treningu AI) — AI nie wie co się stało wczoraj
3. Gdy pytasz o bardzo specyficzne szczegóły — AI może nie mieć danych i zmyślać
4. Gdy pytasz o prognozy — AI zmyśla pewnie brzmiące przewidywania
5. Gdy pytasz o nietypowe sytuacje prawne — nawet sprawdzony model z dostępem do internetu może zmyślać precedensy prawne
6. Gdy pytasz o lokalne specyfiki — AI może nie znać Twojej gminy, Twojego urzędu
7. Gdy pytasz o nazwy programów, numerów ustaw — nawet mocny model może wymyślać poprawnie brzmiące nazwy; zawsze sprawdzaj w ISAP

Jak pytać żeby zmniejszyć ryzyko halucynacji

Dodaj do polecenia:

• „Jeśli nie jesteś pewien, powiedz ‘nie wiem’”
• „Podaj źródło tej informacji jeśli możesz”
• „Czy to aktualne na dzień [dzisiejsza data]?”
• „Nie wymyślaj jeśli nie wiesz — powiedz że nie wiesz”
• „Czy ten program/ustawa faktycznie istnieje? Podaj numer w Dzienniku Ustaw jeśli możesz”

Ale uwaga: To zmniejsza ryzyko, ale nie eliminuje. AI może i tak zmyślać, dodając „nie wiem” jako reakcję, ale reszta odpowiedzi zmyślona. Weryfikacja jest zawsze konieczna.

Pętla AI a weryfikacja

Pamiętasz pętlę z Modułu 1? Krok 3 to właśnie weryfikacja:

Krok 0: Zapytaj AI jak się to robi → AI doradzi model i podejście Krok 1: Wybierz mocny model, podaj bogaty kontekst Krok 2: AI generuje rozwiązanie Krok 3: Weryfikuj — ograniczone zaufanie ← ten moduł Krok 4: Decyduj i działaj — to Ty, nie AI

Weryfikacja to nie dodatek do pętli — to integralny krok. Bez niego pętla jest niekompletna.

Samo-test — ćwiczenie (~3 min)

Zadaj AI pytanie o czegoś możesz szybko zweryfikować:

Przykład: „Jaki jest numer telefonu Urzędu Miasta Nowa Ruda?”

1. Zapisz odpowiedź AI
2. Sprawdź w Google: „Urząd Miasta Nowa Ruda telefon”
3. Porównaj

Jeśli AI podał prawidłowy numer — świetnie. Jeśli zmyślił — poczuj to. To jest halucynacja. Przekonująco brzmiąca, ale fałszywa.

Złota zasada tego modułu

Ograniczone zaufanie = ufanie, ale weryfikowanie. Ufasz AI jak doradcy — doradca może się mylić. Dlatego sprawdzasz. To nie brak zaufania — to mądrość.

AI nie jest nieomylną wyrocznią. AI jest doradcą. Doradcy czasem się mylą, czasem podają nieprawdziwe informacje, czasem zmyślają. Nawet gdy AI proponuje sprawdzone, standardowe rozwiązanie ze swojej specjalizacji — fakty w nim muszą być zweryfikowane. Mądry słuchacz weryfikuje.

Podsumowanie 7 zasad weryfikacji

1. AI czasem zmyśla — halucynacje są realne, każdy model
2. Nigdy nie ufaj ślepo jednej odpowiedzi
3. Sprawdzaj w 2–3 niezależnych źródłach — urzędy, instytucje, specjaliści
4. Weryfikuj liczby, daty, prawo, dotacje, diagnozy — rzeczy gdzie błąd kosztuje
5. Pytaj AI explicite żeby powiedział jeśli nie jest pewien, ale to nie eliminuje ryzyka
6. Mocny model halucynuje rzadziej — ale nadal halucynuje (Filar 1 z Modułu 1)
7. Weryfikacja jest integralna, nie opcjonalna — krok 3 pętli AI

---

Wstecz: Moduł 4 — Czego AI za mnie nie zrobi Dalej: Moduł 6 — Bezpieczeństwo — czego AI nie mówić →