To transkrypcja odcinka podcastu – jeśli wolisz czytać, jesteś w dobrym miejscu. Jeśli wolisz słuchać, skorzystaj z odtwarzacza.
5 listopada 2025
W odcinku omawiam przykłady na ekranie komputera. Załączam bezpośredni link do tego fragmentu na YouTube – kliknij tutaj.
Cześć, nazywam się Kamil Jędryczka i zapraszam Cię do kolejnego, dziesiątego odcinka podcastu „Prosto o reklamie w internecie”. Na początek muszę przyznać, że tego odcinka – w sensie tego tematu – miało nie być.
Chciałem porozmawiać o tematach związanych ze stronami internetowymi, sprzedażą i biznesem. Ale w międzyczasie wydarzyło się kilka rzeczy. Mianowicie odpaliłem kampanię „Szwagier zna się na wszystkim, oprócz tworzenia stron”, która praktycznie w całości jest generowana przez AI. Przygotowałem teksty do bazy wiedzy, które poruszają tematy sztucznej inteligencji.
Podczas przygotowywania [oraz emisji] tych materiałów uświadomiłem sobie, że pomimo tego, że coś dla mnie jest oczywiste – że to sztuczna inteligencja – dla wielu odbiorców takie nie jest.
Potwierdzają to zarówno statystyki, o których wspominam w wymienionych artykułach, potwierdza to też odbiór tej kampanii. Bardzo wyraźnie widać, że to jest treść wygenerowana, ale są osoby, które są zdziwione. Niektóre w komentarzach, niektóre później, jak z nimi rozmawiam, nie do końca mają pojęcie i świadomość tego, że właśnie to wygenerowała sztuczna inteligencja.
Pomyślałem sobie, że dobrze byłoby nagrać odcinek, w którym pokażę kilka punktów, które z dużym prawdopodobieństwem pozwolą Wam ocenić, czy dana treść jest wygenerowana, czy stworzona przez człowieka. Przygotowałem kilka rzeczy – będzie pierwsza część, którą po prostu opowiem. W drugiej części przeniesiemy się chyba pierwszy raz w tym podcaście na ekran mojego komputera, pokażę Wam narzędzia i przykłady.
Dodatkowo jak wejdziecie na BeFuture.pl, na ten podcast czy na bazę wiedzy i zapiszcie się do newslettera, będziecie mogli pobrać bezpłatną checklistę z tymi elementami, o których tutaj powiem oraz z listą narzędzi, z których będę korzystał podczas prezentacji.
Wyróżniłbym pięć podstawowych, bazowych zasad rozpoznawania tekstów generowanych przez sztuczną inteligencję.
AI działa schematycznie, o tym trzeba pamiętać. Sztuczna inteligencja działa na bazie algorytmu, a algorytmy to są w dużej mierze schematy. Wbrew pozorom, pomimo poziomu zaawansowania i tego, jak bardzo rozbudowanym narzędziem jest, działa na pewnych schematach. Często właśnie te schematy są widoczne – chodzi o powtórzenia typu „warto zauważyć”, „warto wspomnieć” i tak dalej.
Jeżeli tekst wygląda zbyt idealnie, nie ma literówek, jest idealna interpunkcja, to również może świadczyć o tym, że tekst jest wygenerowany przez sztuczną inteligencję. Tutaj mała uwaga – ktoś może chcieć sztucznej inteligencji narzucić swój styl pisania. Robi się to w ten sposób, że wrzuca się do promptu treści, które się pisało ręcznie, i AI później na tym bazuje i próbuje to odwzorować.
Wtedy mogą się pojawić rzeczy, które będą inne względem tego, co mówię – chociażby mogą się pojawić literówki. Człowiek zazwyczaj, gdy mówimy o takim tekście typowo wygenerowanym na zasadę „zrób mi artykuł o sianiu cebuli”, nie tworzy treści w ten sposób.
Sztuczna inteligencja uwielbia listy. Listy mają kilka cech, na które warto zwrócić uwagę. Zazwyczaj występują w określonej ilości punktów i w określonej długości. Jeżeli mamy taką listę, która będzie zawierała między 3 a 5 lub między 7 a 10 punktów, będzie trochę może niejasno wciśnięta, a długość poszczególnych punktów – w sensie tych treści, które są od myślnika – będą w miarę zbliżone ze sobą długością, to z dużym prawdopodobieństwem stworzyła ten tekst sztuczna inteligencja.
To jest dosyć ciekawe, ale faktycznie te listy to jest taka mała obsesja AI. Działa to w dwie strony. Jeżeli dostosowujecie sobie stronę internetową w taki sposób, żeby sztuczna inteligencja poprawnie ją czytała, to również dodawajcie listy. To będzie dla niej forma, którą ona będzie dobrze rozumiała.
Jeżeli mówimy o takich czystych tekstach z AI, to tam nie będzie form osobowych. AI będzie unikało haseł typu „ja stworzyłem”, „ja zrobiłem”, „ja napisałem”, „ja polecam”. Ona będzie używała określeń typu „można”, „warto”, „należy”. Będziemy mieć formę bardziej bezosobową – to również może być przyczynką, że faktycznie ta sztuczna inteligencja pracowała nad tym tekstem albo wręcz go zupełnie wygenerowała.
Rzecz kolejna, która chyba najbardziej rzuca się w oczy przy takim pierwszym spojrzeniu na tekst – wszędobylskie ikonki. Te ikony są dosyć specyficzne, ja je też wrzucę w checkliście. Będzie tam kilka przykładów tych ikon. Myślę, że bardzo szybko będziesz w stanie je rozpoznać.
Taki może mały challenge – jak przejrzysz sobie jakiś artykuł, który ostatnio czytałeś, to zastanów się, czy posiadał te cechy. Bardzo możliwe, że większość treści, którą teraz konsumujesz w formie artykułów, właśnie powstała przy wsparciu sztucznej inteligencji.
Czy to jest złe? Nie. Sam tak w dużej mierze robię, ale nie mam takiego przekonania na tyle silnego, żeby faktycznie stwierdzić, że dobra, zostawiamy wszystko w rękach AI. Ta jakość, która jest generowana z mojej perspektywy, jest zbyt niska i ta ręczna korekta, ta ręka ludzka w tym wszystkim jest jednak cały czas potrzebna.
Przejdziemy sobie teraz do obrazów.
Patrzymy na palce. Ja wiem, że te palce to już jest coś, co było w pewnym sensie memiczne, gdzie faktycznie AI swojego czasu w palcach gubiła się zupełnie. Dzisiaj jest to o wiele, wiele lepsze. Producenci tego oprogramowania zwyczajnie naprawili coś, czego Internet się śmiał, ale nie zmienia to faktu, że ciągle się tego typu błędy zdarzają. Może mniej widoczne, może rzadziej, ale jednak ciągle są.
Jak te palce mogą się objawiać? Może być ich inna ilość niż pięć. A druga sprawa – one mogą się zlewać. W sensie niby jest pięć, ale one wyglądają jak jeden, tak połączone, jakby były ściśnięte ze sobą.
Wszelkiego rodzaju napisy. Jeżeli macie coś generowane przez sztuczną inteligencję i na przykład na tym obrazie był napis, to z bardzo dużym prawdopodobieństwem ten napis nie będzie poprawnie odwzorowany na wygenerowanym obrazie. To też zwracałem uwagę pisząc o tym, czy AI zastąpi fotografię. Raz jeszcze odsyłam do tego artykułu – baza wiedzy, będzie na ten moment pierwszy artykuł z góry.
Napisy, szczególnie małe, będą naprawdę nie wyglądały tak, jak powinny wyglądać.
Jeżeli mamy postać, która posiada biżuterię – na przykład kolczyki – to z bardzo dużym prawdopodobieństwem okaże się, że w prawym uchu jest inny kolczyk niż w lewym uchu. To też może być sygnał, że mamy do czynienia ze sztuczną inteligencją i z treścią generowaną.
Kolejnym elementem, na który warto zwrócić uwagę, to są zęby. Zęby z AI wszystkie wyglądają idealnie. One są bielutkie, równiutkie, po prostu bez skaz. Tak jakby ktoś wygrał w totolotka i wymienił sobie całą szczękę.
W tle, szczególnie w tle, mogą się pojawiać dziwne przedmioty. To może być krzesło z pięcioma nogami albo coś, co nie istnieje, albo w rzeczywistości nie wygląda tak, jak to jest wygenerowane.
To samo podobieństwo i cechy wspólne. To widać chociażby w tym artykule z fotografią, o którym wspominałem. Tam jest przykład generowanych zdjęć mnie, które AI wygenerowało właśnie na potrzeby tego wpisu. Zwróćcie uwagę, że marynarka jest w zasadzie identyczna, jeżeli chodzi o swój układ. Zmienia się kolor, ale układ marynarki, to jak jest materiał, wygląda, czy jest pognieciony, czy jest niepognieciony, gdzie jest zagięty, jest identyczny. Postaram się to pokazać na przykładach.
Kolejną rzeczą jest taka rysunkowość tych obrazów. Pamiętajcie, że to, co tworzy sztuczna inteligencja, zawsze będzie rysunkiem. To nie jest zdjęcie, to nie jest wideo, do których za chwilę przejdziemy. To zawsze będzie rysunek. A jeżeli rysunek, to będzie miał cechy rysunku.
Elementy będą zbyt gładkie, zbyt wyrównane. Będzie widać, że te piksele są do niego doklejone. To faktycznie może wymagać takiego opatrzenia się w różnego rodzaju grafikach i rozpoznawania. Coś, co trochę trudno mi jest w jasny sposób określić, ale taka rysunkowość tego obrazu istnieje. Tutaj również pokażę jedno narzędzie, zrobimy sobie jakiś przykład, ale to w części drugiej.
Przejdziemy sobie teraz do wideo. Zanim do wideo, taka szybka autopromocja.
Serdecznie zapraszam do subskrypcji tego kanału, do komentowania, do lajkowania. Jeżeli pojawi Wam się opcja podbicia, to podbijajcie. Będzie mi bardzo miło.
Przechodzimy do wideo. Tutaj chyba trzeba powiedzieć, że to będzie najtrudniejsze. Chociaż nie zawsze. Po niektórych filmach, chociażby ze względu na tę rysunkowość, widać, że jest to wygenerowane. Ale w przypadku innych może być to trudne, szczególnie że dzieje się to szybko.
Tutaj warto, jeżeli macie wątpliwości, zwolnić sobie taki filmik do 0,25x – czyli zwolnić go czterokrotnie. I wtedy przeżyć go jeszcze raz na spokojnie. To są zazwyczaj krótkie filmiki, bo AI nie generuje pół godziny filmów, tylko takie bardziej dziesięciosekundowe albo nawet krótsze.
Pierwsza rzecz, poza tą rysunkowością, o której wspominałem, to jest kwestia synchronizacji ust z dźwiękiem. Zwróćcie uwagę, czy usta faktycznie wypowiadają te słowa, które słychać, i czy wypowiadają je w takim tempie, w jakim to słychać. To jest częsta rzecz. Znowu, coraz lepsza, ale ciągle to widać.
Mrugamy 3-4 razy na sekundę. W przypadku treści generowanych z mruganiem również może być problem – w sensie osoba w kadrze może nie mrugać albo może mrugać w jakiś sposób nienaturalny, nierytmiczny, nierówny typu „nie mrugam, mrugam, potem mam przerwę w mruganiu”.
Problem ze wzrokiem i wodzeniem oczami. Jeżeli obiekt, postać na takim nagraniu patrzy na przykład na nas, to to spojrzenie zazwyczaj jest takie nieprzytomne i ono trochę jest takie puste. Jak patrzy wprost w ekran, to tak jakby nie patrzyli na Was – tak jak ja teraz staram się patrzeć do kamery, chociaż mam tutaj ekranik poglądowy i odruchowo gdzieś tam do niego sobie zerkam.
Generalnie rzecz biorąc, AI niby będzie patrzyło na Was, ale będziecie czuć, że to spojrzenie jest gdzieś dalej, jakby za ekran. Ja nie kojarzę sobie, żeby jakiś człowiek w ten sposób patrzył w jakimkolwiek nagraniu.
AI może się po prostu fiksować. Wiadomo, my też jesteśmy w jakiś sposób dynamiczni i ekspresyjni. Jeśli coś robimy, to dzisiaj teraz patrzę tutaj, za chwilę mi to oko ucieknie. Ja się trochę ruszę, coś tam się wydarzy. Sztuczna inteligencja tego nie robi, więc to też jest kolejna poszlaka.
Kolejna rzecz – zwróćcie uwagę na to, czy skóra na twarzy i na szyi to jest ciągle to samo, w sensie czy ma podobną fakturę i czy ma podobny kolor. To też jest błąd, który może się pojawić w takich nagraniach i warto o nim pamiętać.
Granica włosów. Te włosy mogą mieć problem, szczególnie gdzieś tam na pojedynczych kosmykach – mogą mieć problem z taką przezroczystością na krawędziach, takim nie do końca wykończeniem. To trochę może się kojarzyć z tym, co robią telefony w trybach portretowych – próbują rozmyć tło i jak rozmywają tło na włosach, to tam zazwyczaj jest masa niedociągnięć, artefaktów.
Jeżeli mówimy o takim czystym wideo, które nie jest złożone z kilku kadrów, to ten materiał zazwyczaj będzie typu gadająca twarz. Po prostu jeden kadr, sztywno, twardo i bez jakichś dodatkowych zmian. Nie jest to dowód koronny – potraktujcie to po prostu jako kolejną sugestię.
W praktyce, jeżeli pojawiają się dwa, trzy takie elementy, o których mówiłem, to możecie założyć, że w zasadzie z pewnością jest to materiał generowany przez sztuczną inteligencję.
Jest jeszcze jedna rzecz, którą ciężko zauważyć – bonusowa – a mianowicie brak cienia w ustach. Zależy oczywiście, w jaki sposób wideo jest stworzone i czy faktycznie macie szansę zobaczyć coś takiego, ale cienie w jamie ustnej są dla sztucznej inteligencji w tym momencie czymś bardzo trudnym.
Wszelkiego rodzaju nienaturalności. Jak na przykład generowałem spoty o szwagrach, to tam jest taki spot, gdzie postać miała patrzeć na komputer i ona patrzyła na komputer, tylko że ekran był zwrócony w stronę odbiorcy – czyli w naszą – a nie w stronę tej postaci, która tam była.
Chciałbym tutaj jeszcze zwrócić uwagę na coś, co jest faktycznie trochę groźne – mianowicie deepfake’i, czyli podszywanie się pod inne osoby. To jest szczególnie niebezpieczne, bo możemy w ustach każdej osoby wstawić dowolny tekst i to może powodować pewne problemy. To, że koty siedzą na drzewach i jedzą banany – każdy z grubsza wie, że to jest niemożliwe.
Jak na przykład było – nie wiem, czy widzieliście – czasami biegały takie wygenerowane materiały, gdzie dzik biegał do jakiegoś pomieszczenia. Zwróćcie uwagę, jak się szyba tłucze, jak on przeskakuje przez to okno. Bardzo wyraźnie widać, że to nie jest prawdziwa szyba, tylko coś nienaturalnego. Ta fizyka tam zupełnie się mija z celem.
Jeszcze może taka mała rzecz, którą pewnie powinienem powiedzieć na początku. Ja to mówię z perspektywy początku listopada 2025 roku. Nie wiemy, jak technologia będzie się zmieniała i czy te wszystkie rzeczy, o których wspominam, nie zostaną wyeliminowane za miesiąc, rok czy za pięć lat, ale na ten moment istnieją, funkcjonują i warto na nie zwracać uwagę.
Teraz, żeby było praktycznie, zapraszam Cię do ekranu mojego komputera. Działamy na przykładach.
Jesteśmy na widoku ekranu mojego komputera i chciałbym pokazać kilka rzeczy. Po pierwsze teksty. To jest tekst, który jest wycinkiem transkrypcji podcastu. Ta transkrypcja odbywa się w ten sposób, że ciągle na etapie testów – nasze autorskie narzędzie do transkrypcji i takiej korekty przez sztuczną inteligencję. Na bazie nagrania, które tworzymy, sztuczna inteligencja tworzy i wstępnie obrabnia tekst. To jest wynik mniej więcej tego po delikatnych korektach.
Ten tekst ma taką strukturę. To jest taki krótki fragment odcinka dotyczącego stron B2B. A jeśli nie widziałeś, to oczywiście polecam.
Drugi tekst to jest tekst, który wygenerowała sztuczna inteligencja. Poprosiłem Claude’a, żeby na bazie tego stworzył własny tekst, który porusza te tematy. Zwróćcie uwagę, jak dużo tutaj mamy rzeczy, o których mówiłem.
Przede wszystkim powtarzają nam się zwroty typu „warto zauważyć”, „należy zaakceptować”, „można powiedzieć”, „należy zwrócić uwagę”. Mamy również listy punktowane, które mają w miarę podobną długość i dosyć zbliżoną ilość do tego, o czym mówiłem – czyli między 3 a 5 albo między 7 a 10. Pojawiają się również ikony.
Te ikony – nie będę ukrywał – poprosiłem Claude’a, żeby je umieścił, po to, żeby wam je pokazać. Tutaj się nawet rozpisał i te ikon trochę wrzucił.
Pokażę wam teraz narzędzia. Pierwsze narzędzie, które mamy, to jest Neural Writer. Te wszystkie narzędzia będą w checkliście. Wrzucamy tekst, klikamy „analizuj” i coś się nie udało. Dobra, odświeżymy sobie stronę. Jeszcze raz, „analizuj” i jaki będzie wynik.
Tekst wydaje się być naturalnym nagraniem podcastu. Prawdopodobieństwo, że został napisany przez człowieka wynosi 90%. Te 10% to jest prawdopodobnie ta korekta, którą sztuczna inteligencja tutaj wykonała. To jest, myślę, wynik, któremu spokojnie można zaufać, przede wszystkim zwrócić uwagę na styl.
Teraz weźmiemy sobie drugi fragment – ten, który pisał Claude. Tekst wykazuje cechy pisania maszynowego, w tym powtarzające się frazy wtrąceniowe i taką formalną strukturę. Prawdopodobieństwo, że został napisany przez człowieka wynosi 70%. Jest merytoryczny, ale brakuje mu naturalnego stylu pisania.
Czy ten wynik 70% jest zły? Nie jest zły. Pewnie da się ludzkie – znaczy pisane przez człowieka – teksty wyrzucić i również wyjdą podobne wyniki, ale może być już alarmujący. Jeśli wy zobaczycie tego typu rzeczy, o których mówiłem dzisiaj – czy te listy, powtórzenia, ikony – i taki algorytm poda wam wynik mniejszy niż 90-80%, to myślę, że spokojnie możecie założyć, że jest to wygenerowane przez sztuczną inteligencję.
Gdyby to narzędzie nie dawało rady, możecie sobie też wykorzystać GPTzero. Ze względu na to, że tutaj są limity do trzech skanów dziennie, to ja sobie ten tekst – ten sam, czyli ten z AI – wrzuciłem ponownie i tutaj wyszło nam, że prawdopodobieństwo pisania tego przez człowieka to jest 54%. Przy założeniu, że ta aplikacja ma problem cały czas z językiem polskim, to można generalnie rzecz biorąc założyć, że jest spora szansa, że tekst jednak jest wygenerowany przez AI.
Zupełnie inaczej by to wyglądało w sytuacji, gdybym wziął typowo tekst wygenerowany przez AI bez kontekstu, tak jak ja mu podałem. Ale pokazuję taki przykład z tego powodu, że bardzo często stosuje się teksty wstępnie napisane przez człowieka czy wstępnie napisane przez AI, i te teksty później są miksowane albo z jednym, albo z drugim, przez co tego typu narzędzia mogą pokazywać wyższe wyniki, nie będą miały stuprocentowej pewności. To nie będzie w pełni dowodem, raczej sugestią.
Przejdźmy sobie teraz do zdjęć. Jeżeli chodzi o grafiki, to mam kilka. Pierwsze to moje wspaniałe zdjęcie, czy zdjęcie – wygenerowane, bo to nie do końca jestem ja – przez sztuczną inteligencję. Chciałbym Wam pokazać kilka takich cech.
Zwróćcie uwagę, jak bardzo gładka jest ta twarz. Ktoś może powiedzieć retusz, ale ja bym powiedział, że zdecydowanie za mocny. Ale tutaj są inne ciekawe rzeczy. Zwróćcie uwagę chociażby na marynarkę, jak ona się marszczy. Ona się marszczy w jednym i drugim przypadku dokładnie w tych samych punktach. Widzicie? Tutaj zagięcie, tutaj zagięcie. Teraz jak przejdziemy sobie na ramię – raz, dwa, trzy, raz, dwa, trzy – i linia wzdłuż.
Kolejna rzecz – popatrzcie sobie tutaj na kołnierzyk. W tym miejscu kończy nam się koszula. Ona w jednym i drugim przypadku ma takie jakby przeszycie. Tutaj też to jest widoczne nawet bardziej. Teraz tutaj kołnierzyk bardzo blisko odległość. Jak popatrzycie sobie na ten fragment, to raz, że mamy bardzo blisko odległość tu i tu, to dwa, że ta koszula tutaj jest w pewnym stopniu – ten kołnierzyk jest zagięty. Co oczywiście ma pokazywać naturalność, ale w przypadku AI, kiedy jest to dokładnie tak samo, no to trudno mówić o naturalności.
Krawat też wygląda niemalże identycznie, chociaż uczciwie trzeba przyznać, że może to jest kwestia kadru, że tutaj troszeczkę jakby to zagięcie jest mniejsze niż tutaj.
Kolejne zdjęcie to jest zdjęcie mieszkania. Oryginalne zdjęcie jest i jest zdjęcie AI. To robiło NanoBanana – poprosiłem go, żeby zrobił dokładnie to samo. Uczciwie trzeba przyznać, że to zdjęcie jest bardzo, bardzo dobrze zrobione. Ale są pewne sygnały, które mogą nam pokazać, że mamy do czynienia ze sztuczną inteligencją.
Przede wszystkim zwróćcie uwagę – to, co mi się pierwsze rzuciło w oczy – rzucił mi się problem tutaj z kontrastem między ścianą a tą ramką. Jak sobie na to zbliżymy, popatrzymy, to gdzieś mniej więcej w tym miejscu ta ramka jakby znika i zlewa się ze ścianą. W zdjęciu oryginalnym ona jest widoczna cały czas. Ona jest troszeczkę ciemniejsza i nie ma tego problemu, że gdzieś to ucieka.
Kolejna rzecz – zwróćcie uwagę, że grafika AI-owa, jest trochę bardziej płaska. Jak popatrzycie sobie na strukturę tej pościeli, to jest o wiele bardziej trójwymiarowe niż tutaj. To właśnie wynika z tej rysunkowości, z tego takiego wygładzania przesadnego struktur.
To samo również widać tutaj na lampie. Zobaczcie, że ona jest o wiele bardziej wygładzona względem tej oryginalnej lampy. Bardzo mocno i bardzo fajnie widać to tutaj w tym miejscu – zobaczcie, jak wygląda wygładzenie tego fragmentu a tego fragmentu. Różnica w kontraście jest bardzo duża.
Reszta, naprawdę trzeba uczciwie powiedzieć, jest wygenerowana i wyrenderowana bardzo dobrze.
To jest Olympus z mojej prywatnej kolekcji. Jak się przyjrzycie, to tam z tyłu na szafce za mną stoi między innymi. To jest zdjęcie oryginalne w formie takiego al’a packshota, a to jest zdjęcie, które zostało wygenerowane na bazie pliku, który dostarczyłem sztucznej inteligencji. Żeby trochę pomieszać, to jest zrobione aparatem, a tu jakby pierwowzór był robiony telefonem.
Popatrzymy na tą naszą grafikę. Pierwsze, co mi się rzucało, to takie dziwne rzeczy z cieniem. Teoretycznie świeci światło nam z przodu, co widać przez odbicia po tej stronie, ale tu jest cień. Skąd? Nie wiem. Tak samo tutaj również pojawia się jakiś dodatkowy cień, który też jest trudno trochę wyjaśnić, patrząc na to, jak to światło rozkłada się po samym aparacie.
Teraz popatrzymy sobie na napisy, bo to będzie najbardziej widać. Tutaj w tym napisie „Japan” również mamy jakieś takie dziwne rzeczy, w „Made” również. W ogóle ten tekst jest napisany innym krojem niż oryginał, co może bez porównania nie byłoby widoczne. Ale jak sobie popatrzymy, to faktycznie ten tekst jest o wiele bardziej wyraźny, o wiele bardziej poprawny.
Tu jeszcze mam jeden przykład tego zdjęcia – to jest wygenerowane innym modelem. Tutaj już te wszystkie problemy widać o wiele, wiele lepiej. Popatrzcie sobie, jak te napisy wyglądają. To nie jest Nano Banana, tylko jakiś tam inny model. Tutaj naprawdę ta różnica jest bardzo duża.
Przejdziemy sobie teraz z powrotem do chroma i pokażę Wam narzędzie do weryfikacji obrazów. Tutaj ja już to wrzuciłem wcześniej, żeby było szybciej. Tutaj jest to zdjęcie, które było wrzucone jako pierwsze – w sensie to prawdziwe. Potencjalność 0%. Zdjęcie, które jest wygenerowane – 70%, prawie 72% tego, że sztuczna inteligencja to wygenerowała.
Tu mam jeszcze kolejne narzędzie do wykrywania deepfake’ów. Jego Wam niestety nie pokażę tak faktycznie w pracy, bo nie mam żadnych deepfake’ów pod ręką. Nie generuję takich rzeczy i prawdę powiedziawszy nawet nie mam ku temu narzędzi.
Chciałbym Wam pokazać jeszcze jakieś takie krótkie rzeczy związane z filmikami. Dwa mam przygotowane. Pierwszy to jest element, który ma się pojawić w kampanii związanej właśnie ze szwagrem, który zna się na wszystkim oprócz tworzenia stron.
Tutaj jest taki myk, że ów szwagier patrzy na ekran monitora. Widać to też po odbiciach jego oczu. Zresztą oczy pokazują bardzo dużo w kontekście światła. Jak odpalimy sobie ten film, to się okaże, że ten monitor jest do niego odrzucony tyłem. W ogóle cały laptop jest odrzucony tyłem.
Jeszcze tutaj zanim nam to zniknie, to zwróćcie uwagę, że pojawiają się jakieś takie dziwne artefakty, te ikony też nie do końca są poprawne. To nam będzie świadczyło właśnie o tej rysunkowości.
Tu taki w sumie śmieszny eksperyment, który robiłem z dziećmi – ptaszek, który miał się ślizgać na lodzie. Ładnie to wygląda, ale niech mi ktoś wytłumaczy, w jaki sposób dobrane jest podłoże, na którym on się ślizga, a na którym nie.
To tyle z takich przykładów. Serdecznie dziękuję za wysłuchanie tego odcinka. Raz jeszcze proszę i zachęcam do zostawiania lajków, subskrypcji i komentarzy. Chętnie posłucham waszych opinii i waszych spostrzeżeń w tym temacie, ale również w kontekście całego podcastu.
Zachęcam również do wyjścia na BeFuture.pl w zakładkę podcast. Tam będziesz mógł pobrać bezpłatną checklistę – dostępną po zapisie się do newslettera. Będą tam też linki do narzędzi, z których dzisiaj korzystałem i które dzisiaj pokazywałem, także warto skorzystać.
Serdecznie dziękuję. Cześć.
Zwróć uwagę na powtarzające się frazy typu „warto zauważyć”, „należy pamiętać”, nadmierną ilość list punktowanych z podobną długością punktów (3-5 lub 7-10), idealną interpunkcję bez literówek oraz wszędzie obecne ikony. AI unika też form osobowych – zamiast „polecam” użyje „warto” lub „należy”.
Nie całkiem. Pomimo dużego postępu, AI nadal ma problemy z detalami takimi jak napisy (szczególnie małe), palce (zlewanie się, nietypowa ilość), niesymetryczna biżuteria, idealne zęby i dziwne przedmioty w tle. Charakterystyczna jest też „rysunkowość” – nadmierne wygładzenie struktur i brak naturalnej tekstury.
Kluczowe sygnały to problemy z synchronizacją ust z dźwiękiem, nienaturalne mruganie (zbyt rzadkie lub nierytmiczne), puste spojrzenie, brak cienia w jamie ustnej, różnice w fakturze skóry twarzy i szyi oraz problemy z granicą włosów. Warto zwolnić materiał do 0,25 prędkości, żeby lepiej wychwycić te szczegóły.
Do tekstów polecam Neural Writer i GPTzero, które analizują styl pisania i prawdopodobieństwo autorstwa ludzkiego. Do obrazów sprawdzą się narzędzia do detekcji AI-generated content. Wszystkie linki do narzędzi znajdziesz w bezpłatnej checkliście dostępnej po zapisie do newslettera na BeFuture.pl.
Nie jest złe samo w sobie. Sam używam AI w swojej pracy, ale uważam, że ręczna korekta i ludzki nadzór są nadal niezbędne. Jakość czystych treści AI jest z mojej perspektywy zbyt niska – potrzebna jest ta „ręka ludzka” do dopracowania materiałów.
AI działa na schematach algorytmicznych, a listy są dla niej prostą, uporządkowaną formą przekazu informacji. Zazwyczaj tworzy listy o określonej długości (3-5 lub 7-10 punktów) z podobną długością poszczególnych elementów. To działanie w dwie strony – jeśli chcesz, by AI lepiej rozumiała twoją stronę, również dodawaj listy.
Technologia rozwija się bardzo dynamicznie. To, co opisuję, jest aktualne na listopad 2025 roku, ale wiele z tych ograniczeń może zostać wyeliminowane za miesiąc, rok lub pięć lat. Producenci AI stale pracują nad naprawianiem błędów, które internet wyśmiewa – tak jak było z palcami.
To charakterystyczna cecha obrazów generowanych przez AI – elementy są zbyt gładkie, zbyt wyrównane, widać doklejone piksele. Brakuje naturalnej tekstury i trójwymiarowości. Przykładowo, pościel na łóżku na prawdziwym zdjęciu ma wyraźną strukturę i głębię, podczas gdy wersja AI wygląda płasko i wygładzona.
Zapisz się do naszego newslettera – otrzymasz powiadomienia o nowych odcinkach i wpisach, pierwszeństwo zapisu
na webinary oraz dostęp do dodatkowych materiałów.
Ładowanie formularza...