😩 Tonę w funkcjach AI, o które nigdy nie prosiłem – i mam tego dość
Szczery, emocjonalny głos sprzeciwu wobec przesytu funkcjami AI – oddaje rosnące zmęczenie użytkowników i sprzeciw wobec bezrefleksyjnego dodawania „inteligencji” tam, gdzie nie jest potrzebna.
Artykuł z MakeUseOf krytykuje sposób, w jaki sztuczna inteligencja została na siłę wprowadzona do codziennych narzędzi technologicznych, często pogarszając doświadczenie użytkownika zamiast je ulepszać. Autor zarzuca firmom, że traktują AI jako chwyt marketingowy, co prowadzi do przeładowanych, mniej użytecznych produktów i utraty autentyczności internetu. Tekst porusza też kwestie etyczne, takie jak naruszenia praw autorskich i wykorzystywanie danych przez generatywne modele AI.
🔗Czytaj Więcej🔗
🌐 AI, Wikipedia i błędne tłumaczenia zagrożonych języków
Tekst zwraca uwagę na etyczne i techniczne zagrożenie — automatyczne tłumaczenia mogą niechcący pogłębiać cyfrowy kolonializm, zamiast wspierać różnorodność językową.
MIT Technology Review opisuje, jak tłumaczenia generowane przez AI niszczą Wikipedię w językach mniejszościowych, takich jak igbo czy hawajski. Słaba jakość przekładów zniechęca użytkowników i uczących się, a systemy AI trenują później na błędnych danych, tworząc spiralę zniekształceń językowych. Eksperci ostrzegają, że proces ten zagraża wysiłkom na rzecz ochrony języków i dziedzictwa kulturowego.
🔗Czytaj Więcej🔗
⚖️ FSF analizuje duże modele językowe i problemy licencyjne
Dyskusja pokazuje, że środowisko open source dopiero uczy się poruszać w nowym pejzażu prawnym ery AI. Ostrożne podejście FSF sugeruje, że spójne regulacje powstaną dopiero za kilka lat.
Podczas konferencji GNU Tools Cauldron 2025 Krzysztof Siewicz z Free Software Foundation omówił złożone relacje między licencjonowaniem wolnego oprogramowania a dużymi modelami językowymi (LLM). FSF prowadzi ankietę wśród projektów open source, by opracować wytyczne dotyczące kodu generowanego przez LLM, choć nowa wersja GPL nie jest planowana. Wątpliwości budzą kwestie praw autorskich do wygenerowanego kodu, użycie niewolnych modeli treningowych i ryzyko naruszeń licencji. Proponowane rozwiązania to m.in. oznaczanie i dokumentowanie pochodzenia kodu AI.
🔗Czytaj Więcej🔗
⚡ Agent Lightning: trenowanie agentów przy użyciu RL (bez zmian w kodzie)
🔗Czytaj Więcej🔗
🚀 Fast TypeScript Analyzer: szybka analiza złożoności kodu
FTA wpisuje się w trend narzędzi deweloperskich opartych na języku Rust – łączy wysoką wydajność z głęboką analizą jakości kodu w dużych ekosystemach JavaScript.
FTA to otwartoźródłowe narzędzie do statycznej analizy kodu, napisane w języku Rust, służące do szybkiej oceny złożoności i łatwości utrzymania projektów w TypeScript i JavaScript. Korzysta z parsera swc do generowania czytelnych metryk i wyników, analizując tysiące plików na sekundę. Dostarcza szczegółowe dane, takie jak złożoność cyklomatyczna czy metryki Halsteada, pomagając programistom wykrywać słabe punkty w bazie kodu.
🔗Czytaj Więcej🔗