utworzone przez Redakcja | lip 31, 2026
Naukowcy wskazują, że nawet poprawnie uzasadnione wnioski z benchmarków AI nie tworzą automatycznie wiarygodnego łańcucha dowodowego. Zmiana systemu, populacji lub warunków między badaniami może podważać pozornie niezależne wyniki ewaluacji.
utworzone przez Redakcja | lip 11, 2026
Naukowcy proponują nową ramę teoretyczną – przeciwną epistemologię społeczną (ASE) – opisującą, jak agenci (w tym LLM) manipulują informacją w złożonych sieciach komunikacyjnych, wykorzystując mechanizmy zaufania i uwierzytelniania twierdzeń.
utworzone przez Redakcja | cze 4, 2026
Naukowcy zaproponowali framework PEEL łączący deterministyczną analizę tekstu z interpretacją LLM, który ujawnia systematyczne zniekształcenia wprowadzane przez modele językowe w badaniach naukowych. Kluczowy wniosek: biegłość językowa AI nie oznacza wierności wobec...
utworzone przez Redakcja | maj 26, 2026
Sztuczna inteligencja recentralizuje władzę nad wiedzą, oddając ją w ręce kilku prywatnych firm bez demokratycznej kontroli. W przeciwieństwie do prasy drukarskiej, AI nie rozprasza, lecz koncentruje władzę interpretacyjną.
utworzone przez Redakcja | maj 12, 2026
Naukowcy z arxiv identyfikują fundamentalny problem chatbotów AI: ich tendencję do lichem zadowalania użytkowników prowadzi do wzmacniania błędnych przekonań. Proponują rozwiązanie oparte na teorii gier i tanich sygnałach.
