Sztuczna inteligencja to dziś temat, który pojawia się niemal wszędzie – od strategii biznesowych, przez prawo i compliance, aż po codzienne narzędzia wykorzystywane w pracy. Jednak dla wielu osób język, jakim posługują się eksperci od AI, bywa barierą samą w sobie. Skróty takie jak LLM, GAN czy NLP mogą brzmieć obco i technicznie, a przecież bez ich zrozumienia trudno w pełni świadomie korzystać z możliwości, jakie daje sztuczna inteligencja.
Ten wpis nie jest przeznaczony dla programistów. To przewodnik dla wszystkich, którzy chcą zacząć lepiej orientować się w świecie AI – czy to jako osoby wdrażające nowe narzędzia w firmie, odpowiedzialne za zgodność (compliance), czy po prostu zainteresowane technologią. Zebrałam najczęściej używane pojęcia związane z AI i wyjaśniłam je prostym, przystępnym językiem – bez zbędnego żargonu.
Definicje
Zacznijmy od podstaw i uporządkujmy wspólnie słownictwo, które coraz częściej pojawia się w zawodowych (i nie tylko) rozmowach.
| Pojęcie [EN] | Pojęcie [PL] | Definicja |
|---|---|---|
| AI | Sztuczna inteligencja | Inteligencja wykazywana przez maszyny, np. w uczeniu się i rozwiązywaniu problemów. |
| AI Compliance | Zgodność AI | Proces zapewniania, że systemy sztucznej inteligencji są zgodne z obowiązującymi przepisami prawa, normami technicznymi oraz zasadami etycznymi. |
| AI Ethics | Etyka AI | Zasady dotyczące projektowania i stosowania AI w sposób odpowiedzialny i bezpieczny. |
| AI Governance | Zarządzanie AI | Zestaw struktur, polityk i procesów umożliwiających odpowiedzialne projektowanie, wdrażanie i monitorowanie systemów AI. |
| Algorithm | Algorytm | Zestaw instrukcji, które komputer podąża, aby rozwiązać problem. |
| Algorithmic Fairness | Sprawiedliwość algorytmiczna | Zapewnienie, że algorytmy działają bez uprzedzeń i dyskryminacji. |
| Bias in AI | Stronniczość w AI | Uprzedzenia zawarte w danych lub algorytmach AI. |
| Big Data | Big Data | Ekstremalnie duże i złożone zbiory danych, które wymagają zaawansowanej analizy. |
| Chatbot | Chatbot | Konwersacyjne AI stworzone do symulowania rozmów z ludźmi. |
| Cloud Computing | Chmura obliczeniowa | Usługi dostarczane przez internet, jak przechowywanie danych czy serwery. |
| Computer Vision | Widzenie komputerowe | Dział AI koncentrujący się na umożliwieniu komputerom zrozumienia obrazu i świata wizualnego. |
| Data Mining | Eksploracja danych | Ekstrahowanie użytecznych wzorców z dużych zbiorów danych. |
| Deep Learning | Uczenie głębokie | Potężny rodzaj ML wykorzystujący złożone sztuczne sieci neuronowe. |
| Edge AI | AI na brzegu sieci | Wdrażanie modeli AI bezpośrednio na urządzeniach końcowych. |
| Edge Computing | Obliczenia brzegowe | Przetwarzanie danych bliżej źródła, np. w urządzeniu, zamiast w chmurze. |
| Explainable AI | Wyjaśnialna AI | Tworzenie AI, której decyzje są zrozumiałe dla ludzi. |
| Fine-Tuning LLM | Dostrajanie LLM | Dostosowywanie modelu językowego do konkretnego zadania. |
| GANs (Generative Adversarial Networks) | Generatywne sieci przeciwstawne | AI generujące nowe dane (np. obrazy), ucząc się przez konfrontację dwóch sieci. |
| GPT (Generative Pre-trained Transformer) | Wstępnie przeszkolony transformator generatywny | Architektura LLM zaprojektowana do generowania tekstu na podstawie danych wejściowych. |
| Generative AI (GenAI) | AI generatywna | AI tworząca nowe treści, jak tekst, obrazy, muzyka itp. |
| Hallucinations | Halucynacje (w AI) | Wyniki generowane przez AI, które są nieprawdziwe lub bezsensowne. |
| Human-in-the-loop (HITL) | Człowiek w pętli (HITL) | Podejście do projektowania systemów AI, w którym człowiek bierze aktywny udział w procesie decyzyjnym, np. poprzez zatwierdzanie, korektę lub nadzór nad działaniem AI. |
| ISO/IEC 42001 | ISO/IEC 42001 | Międzynarodowa norma systemu zarządzania sztuczną inteligencją, która określa wymagania dla organizacji opracowujących lub stosujących AI w sposób bezpieczny, odpowiedzialny i zgodny z przepisami. |
| IoT (Internet of Things) | Internet Rzeczy | Połączone urządzenia, które zbierają i udostępniają dane. |
| LLM (Large Language Model) | Duży model językowy | Program AI operujący na bardzo dużej liczbie danych językowych. |
| ML (Machine Learning) | Uczenie maszynowe | AI, która uczy się na podstawie danych, aby poprawić wydajność w określonym zadaniu. |
| NIST AI RMF (NIST AI Risk Management Framework) | NIST AI RMF (NIST AI Risk Management Framework) | Ramy zarządzania ryzykiem AI opracowane przez NIST, wspierające organizacje w identyfikacji, ocenie i ograniczaniu ryzyk związanych z systemami AI. |
| NLP (Natural Language Processing) | Przetwarzanie języka naturalnego | Dział AI koncentrujący się na zrozumieniu i przetwarzaniu ludzkiego języka. |
| Neural Network | Sieć neuronowa | Sieć połączonych ze sobą węzłów inspirowana ludzkim mózgiem. |
| Prompt | Polecenie (prompt) | Instrukcja przekazana LLM w celu wygenerowania odpowiedzi. |
| Prompt Engineering | Inżynieria promptów | Tworzenie skutecznych poleceń w celu uzyskania pożądanego wyniku z LLM. |
| Reinforcement Learning | Uczenie przez wzmocnienie | ML, w którym model uczy się poprzez nagrody i błędy. |
| Robotics | Robotyka | Dział technologii zajmujący się projektowaniem i działaniem robotów. |
| Semantic Database | Baza danych semantycznych | Przechowuje dane wraz z ich znaczeniem i relacjami między pojęciami. |
| Structured Data | Dane strukturalne | Dane zorganizowane w określonym formacie, np. w tabelach lub arkuszach. |
| Supervised Learning | Uczenie nadzorowane | ML, gdzie dane treningowe zawierają oczekiwany wynik. |
| Training Data | Dane treningowe | Dane używane do uczenia modeli AI. |
| Transfer Learning | Uczenie transferowe | Wykorzystanie wcześniej wytrenowanego modelu w nowym zadaniu, zwiększając efektywność. |
| Unsupervised Learning | Uczenie nienadzorowane | ML, gdzie algorytmy znajdują wzorce w nieoznakowanych danych. |
Podsumowanie
Świat sztucznej inteligencji rozwija się błyskawicznie, a wraz z nim rośnie liczba pojęć i skrótów, które pojawiają się w codziennych rozmowach zawodowych, prezentacjach czy dokumentacji technicznej. Choć terminologia może na początku przytłaczać, jej zrozumienie to pierwszy krok do świadomego i odpowiedzialnego korzystania z AI – niezależnie od tego, czy jesteś prawnikiem, specjalistą ds. compliance, managerem, czy po prostu osobą ciekawą nowych technologii.
Mam nadzieję, że ten przewodnik okazał się pomocny i pozwolił Ci uporządkować podstawową wiedzę. Jeśli chcesz zgłębiać temat dalej – od etyki AI, przez zarządzanie ryzykiem, aż po nowe regulacje prawne – zapraszam do śledzenia kolejnych wpisów.
A jeśli czujesz, że Twoja organizacja potrzebuje wsparcia w oswojeniu się z AI – od podstaw po strategię wdrożenia – skontaktuj się ze mną. Pomogę przełożyć technologię na język zgodności, prawa i realnych potrzeb biznesu.
