Błędne imaginarium. Jak uczciwie i sensownie ilustrować sztuczną inteligencję

W literaturze dotyczącej tematu sztucznej inteligencji rośnie liczba prac poświęconych tzw. slopom – niskiej jakości maszynowym wytworom, które atakują platformy społecznościowe i zaśmiecają wyniki wyszukiwania. W jednej z najnowszych prac na ten temat („The 7Vs of AI Slop: A Typology of Generative Waste”, październik 2025), będącej próbą charakterystyki slopu, czytamy, że to produkcje pozbawione wartości odżywczych (nutritionally empty). 

Chociaż slopy nie mają wyłącznie postaci wizualnej – możemy mówić o slopowych tekstach czy nawet kodzie źródłowym – to właśnie wizerunki tego typu kształtują imaginarium sztucznej inteligencji, a więc to, w jaki sposób jest ona, jako pewna idea, wyobrażana i ilustrowana.

Obrazy i sposoby myślenia

Czy nie jest to niepokojące sprzężenie, że źródłem dominujących wyobrażeń sztucznej inteligencji jest sama sztuczna inteligencja? Jak gdyby nie istniał żaden inny, gotowy do użycia język wizualny, bazujący na tysiącleciach ludzkiej kultury, nie tylko pracach mistrzów, ale też estetyce tanich pocztówek albo dziecięcych rysunków.

W efekcie wyszukiwanie w Google informacji o bieżących przygodach ludzkości z AI jest wystawianiem się na atak koślawych, generycznych i przemysłowo wzmacnianych metafor. A przecież metafory (co wiemy przynajmniej od czasów publikacji prac Marka Johnsona i George’a Lakoffa) formatują nasze postrzeganie świata, idei i wartości. Błędne imaginarium może przeszkadzać nie tylko w rozważaniu rzeczy największych, ale też myśleniu o tych przyziemnych.

Dominujące wizerunki sztucznej inteligencji wciąż nas zwodzą, przeinaczając zasady jej działania i możliwości, ale też nadając jej określone wartości. W efekcie wzmacniają, a może niekiedy nawet inspirują kolejne bezsensowne pytania, takie jak o to, czy sztuczna inteligencja ma świadomość, oszukuje, buntuje się, jest już podobna do człowieka, albo czy zniszczy ludzkość.

Bóg jako mściwy Ojciec albo jako bezbronne Niemowlę, Polska jako szarżująca husaria albo biało-czerwona kulka Poland Ball – obrazy kształtują sposób myślenia. Nauczyliśmy się je badać i interpretować, a nawet budować na nich pewną wartość i opowieść. Nie ma powodu, dla którego nie mielibyśmy tego robić wobec imaginarium sztucznej inteligencji.   

Typowe błędy imaginarium AI

Próbą takiego podejścia jest brytyjska inicjatywa „Better Images of AI”, wspierana przez dział badań i rozwoju BBC oraz Leverhulme Centre for the Future of Intelligence Uniwersytetu Cambridge. W opracowanym tam przewodniku „Better Images of AI. A Guide for Users and Creators” (2023) Kanta Dihal i Tania Duarte przedstawiają główne składniki dominującego imaginarium sztucznej inteligencji oraz wskazują na jego negatywny wpływ społeczny. 

Oto na co dzień, nawet w materiałach naukowych czy edukacyjnych, stykamy się z obrazami AI z nadmiarem koloru niebieskiego, przedstawiającymi roboty, które wyglądają jak ludzie, albo pokazującymi świecące mózgi, czasem też nawiązującymi do znanych tekstów kultury takich jak Terminator czy „Stworzenie Adama” Michała Anioła, gdzie rękę Boga zamienia się w rękę robota.

W efekcie, jak czytamy w opracowaniu, „osoby niebędące ekspertami mają tendencję do błędnego rozumienia, czym jest sztuczna inteligencja, utożsamiając ją z robotyką lub odwołując się do przedstawień androidów w science fiction, zamiast traktować ją po prostu jako zestaw fizycznych i cyfrowych technologii, które przetwarzają, syntetyzują i wyciągają wnioski z dużych ilości informacji”. 

To groźna sytuacja, piszą autorki, ponieważ „technologie AI stały się powszechnym i wysoce wpływowym, a jednocześnie w dużej mierze niewidocznym elementem naszego życia. Osoby, które nie rozumieją, czym jest AI, nie są w stanie zabiegać o to, w jaki sposób technologia powinna lub nie powinna wpływać na społeczeństwo”.

Złe obrazy mają swoje złe efekty: fałszywe imaginarium AI może wpływać na przykład na decyzje polityczne dotyczące regulacji AI czy wykorzystywania tych narzędzi w instytucjach państwa.

Skutki nietrafnych metafor

Cała druga część wydanego rok temu w Szwecji tomu „Handbook of Critical Studies of Artificial Intelligence” poświęcona jest metaforom i imaginarium sztucznej inteligencji oraz temu, jak wpływają one na jej zrozumienie i postawy wobec niej, także polityczne. Metafory wizualne i tekstowe przenikają się tutaj, tworząc sugestywne wyobrażenia technologii.

Dość powiedzieć, że już pojęcia takie jak „sztuczna inteligencja” czy „uczenie maszynowe” mają w sobie pewną metaforyczność, która niekiedy jest przydatna (np. w inżynierii do opisywania określonych procesów), ale bywa nadużywana – np. w marketingu, gdzie „sztuczną inteligencję” przedstawia się jako siłę sprawczą, rewolucjonizującą obsługę klienta (hasła o konsultantach AI, pomagających klientom układać program diety pudełkowej). 

I dalej, jeśli AI przedstawiana jest jako tsunami czy porównywana z elektrycznością albo ropą naftową, buduje się przekonanie o nieuchronności jej używania lub – co pewnie ważniejsze dla autorów takich opisów – inwestowania w nią.

Gdzieś w tym wszystkim ginie też pośrednictwo człowieka – kiedy mówimy, że „AI lepiej niż człowiek diagnozuje cukrzycę”, to ukrywamy fakt, że to narzędzie zostało wypracowane dzięki ludzkiemu intelektowi, badaniom przeprowadzanym przez ludzi i że, co oczywiste, jest przez ludzi wykorzystywane w określonym celu i w określonych warunkach. To trochę tak, jakby ktoś mówił, że to „Word napisał mi ten tekst”, bo przecież nie pisałem go ręcznie na kartce.  

Najbardziej negatywnym efektem takiego przedstawiania AI jest jednak solucjonizm, czyli rozumienie problemów społecznych jako technicznych, możliwych do rozwiązania za pomocą technologii. Jeszcze nie raz usłyszymy pewnie, że problemy nierówności, dyskryminacji, przestępczości czy alokacji zasobów w społeczeństwie można rozwiązać skutecznie, uczciwie i sprawiedliwie, korzystając z obiektywnego osądu wszystkowiedzącej AI.

Jak zilustrować sztuczną inteligencję

Poza kontekstem publicznym, złe obrazy AI wpływać mogą na naszą wyobraźnię i rozumienie tego, do czego zdolna jest technologia. Wizerunki androidów nie tylko mogą wywoływać niepokój albo lęk, ale też sugerować, że rozwój sztucznej inteligencji może być zagrożeniem dla ludzkości.

Cyfrowe rozświetlone mózgi na ilustracjach mogą sugerować, że potencjał AI jest już tak duży, że dorównuje ludzkiej inteligencji, albo że sposób jej działania jest zbieżny ze sposobem działania ludzkiego mózgu. A skoro tak, to możliwości AI mogą wydawać się nieograniczone. AI-robot być może myśli, ma świadomość, czuje albo po prostu jest złośliwa. 

I dalej, warto zapytać, czy w takim imaginarium jest miejsce na wizerunki kobiet, a jeśli tak, to jaka jest tam ich rola? Takie wizerunki mają też charakter generyczny, globalistyczny, jeśli już odwołują się do lokalnej specyfiki kulturowej, robią to wykorzystując stereotypy i uproszczenia oraz mieszając konteksty.

Inicjatywa „Better Images of AI” nie jest na szczęście wyłącznie krytyką dominującego imaginarium, ale też próbą wspierania powstawania alternatywnych wizerunków. W witrynie projektu znajdziemy gotową do użycia bibliotekę ilustracji i kolaży, dostępnych na wolnej licencji (a więc do swobodnego użycia, także komercyjnego). 

Szukając lepszych wizerunków AI, możemy też po prostu brać pod uwagę zalecenia, takie jak unikanie digital blue, ścian kodu źródłowego, wariacji ludzkiego mózgu, odniesień do science fiction, białych robotów, białych mężczyzn w garniturach, antropomorfizmu (androidów) czy wariacji na temat „Stworzenia Adama”. 

Jakie wizerunki lepiej wybierać? 

Uczciwe, pokazujące dokładnie, co AI potrafi. Nieprzedstawiające AI jako istoty ludzkiej – raczej pokazujące ludzi pracujących z technologią. Specyficzne – ilustrujące konkretne rozwiązania czy zagadnienia w ramach szerokiego zjawiska, jakim jest sztuczna inteligencja. 

Co więcej, jeśli ilustrowany przez nas tekst nie podejmuje się definicji AI albo jej bezpośrednio nie dotyczy, nie musimy jej wizualizować.

Przetwarzanie obrazów z użyciem AI

Pisałem niedawno na bloga notkę o badaniu stronniczości kulturowej dużych modeli językowych – tego, jak bardzo podobnie konstruują one opowieści charakterystyczne dla konkretnych narodowości (wątek cyfrowego prababkizmu pojawił się w moim wcześniejszym tekście w „TP”). Nie jestem grafikiem i postanowiłem ilustrację do tego tekstu wygenerować w jednym z dostępnych za darmo modeli. Nie zrobiłem tego jednak wyłącznie promptem, ale udostępniłem obrazek referencyjny – fotografię chłopskiej chaty z Polski początku XX wieku.

Pracując nad ilustracją, inspirowałem się projektem Archival Images of AI, który pojawił się w sieci w zeszłym roku. Jego inicjatorem jest Ploipailin Flynn, badaczka i wykładowczyni zainteresowana demokratyzacją tworzenia i wykorzystywania sztucznej inteligencji. Jako współzałożycielka organizacji AIxDESIGN stara się rozwijać humanistyczną i kulturową krytykę AI i kształtować krytyczne kompetencje cyfrowe. Archival Images of AI to próba zwrócenia uwagi na potencjał zdigitalizowanych zbiorów bibliotek, muzeów i archiwów jako zasobów wizualnych, na bazie których można tworzyć alternatywne, bardziej społecznie odpowiedzialne imaginarium AI.

„Cyfrowe kolekcje dziedzictwa proponują język wizualny, który pomaga nam na nowo wyobrazić sobie przedstawienia sztucznej inteligencji, wykraczające poza dystopijne lub wyalienowane obrazy, do których jesteśmy przyzwyczajeni. Korzystając ze znanych historycznych i kulturowych wizualności, możemy przedstawiać AI jako bardziej przystępną i skoncentrowaną na człowieku, a także opowiadać bardziej świadome historie o jej społecznym znaczeniu” – czytamy w opracowaniu, przygotowanym w ramach inicjatywy.

Zbiory instytucji dziedzictwa oddają lokalny kontekst, reprezentują lokalną estetykę i kulturę, która jest nam bliższa i bardziej dla nas zrozumiała niż generyczne przedstawienia, patologicznie uniwersalne i nieznośnie korporacyjne. Za ich pomocą możemy kształtować nasze wyobrażenia o AI, ilustrować jej potencjał i ograniczenia, albo po prostu wyśmiewać hype, napędzający w ostatnich latach szaleństwo inwestycyjne. 

Rozmaite, także darmowe narzędzia do przetwarzania obrazów, edytowania ich, generowania w nich błędów czy remiksów z ich udziałem, pozwalają twórczo wykorzystać zbiory dziedzictwa, dostępne zazwyczaj w domenie publicznej, a więc bez ograniczeń prawnoautorskich. Kolaż, przenikanie, niespójność, nadmiar czy błąd – to cechy wizualne lepiej odpowiadające charakterowi sztucznej inteligencji jako technologii niż korporacyjne prezentacje albo kiczowate scenki science fiction.

Jak opanować sztuczną inteligencję

Jeden z modeli przetworzył zgodnie z moim poleceniem wiejską fotografię tak, że zmienił jej styl na bardziej rysunkowy, oraz – co miało być najważniejszą zmianą – umieścił postaci ludzkie w losowych miejscach ilustracji. W efekcie z fotografii przedstawiającej rodzinę chłopską siedzącą pod chatą krytą strzechą powstała ilustracja, którą zapełniają zduplikowane postaci ludzkie, umieszczone w losowych miejscach sceny.

Dla mnie miała to być ilustracja niezdolności modeli AI do zrozumienia kontekstu kulturowego, ich halucynowania i bardzo powierzchownego traktowania obrazów – jako źródła treści (obiektów), a nie źródła sensu. 

„Odwołując się do cyfrowych kolekcji dziedzictwa i remiksując je, możemy zbudować pomost między przeszłością a współczesnym, szybko zmieniającym się światem i stworzyć nowe możliwości przedstawiania ludzkich doświadczeń i wizji przyszłości” – piszą autorzy zeszytu ćwiczeń opublikowanego w ramach Archival Images of AI. 

Każdy może przeczytać tę kolorową broszurę i zobaczyć, w jaki sposób wizerunki z przeszłości mogą stać się podstawą wypowiedzi o sztucznej inteligencji. Wypowiedzi, którą możemy zbudować na własnych warunkach i w zrozumiały dla nas sposób.