Co chwilę ktoś kupuje nową subskrypcję. ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Perplexity, Mistral… każdy obiecuje „bardziej inteligentne” rozmowy, lepsze pomysły, szybsze odpowiedzi.
Niektórzy mają już całe portfolio sztucznych asystentów – jakby kolekcjonowali osobowości.
I wszystko byłoby w porządku, gdyby nie jedno pytanie:
czy te wszystkie modele rzeczywiście myślą inaczej, czy tylko mówią inaczej?
Jedno AI, które zna Cię dobrze, czy pięć, które nie znają Cię wcale
Kiedyś sądziłem, że to proste. 95% odpowiedzi tych modeli jest niemal identyczna — różni się tylko papierem, w jaki zapakowano tę samą treść.
Więc po co mnożyć subskrypcje? Po co płacić za kopie tej samej inteligencji w różnych tonach głosu?
A potem zacząłem patrzeć głębiej.
Nie na treść odpowiedzi, ale na sposób, w jaki model do niej dochodzi.
I okazało się, że te 5% różnicy, które wcześniej uważałem za kosmetykę, to w rzeczywistości charakter poznawczy.
GPT myśli jak analityk – precyzyjnie, strukturalnie, krok po kroku.
Claude to humanista – rozumie kontekst, ton, intencję.
Gemini zachowuje się jak encyklopedia – rzeczowy, z obsesją na punkcie danych.
A Mistral? Zwięzły, efektywny, czasem aż do granicy suchości.
Wszystkie dochodzą do podobnych wniosków, ale idą różnymi ścieżkami.
Jak pięciu ekspertów, którzy mówią to samo – ale każdy z innego miejsca.
Użytkownik – najsłabsze ogniwo w łańcuchu inteligencji
Problem nie leży w modelach.
Leży w tym, jak z nich korzystamy.
Większość użytkowników traktuje AI jak maszynkę do zleceń:
„napisz mi to”, „stwórz mi tamto”, „popraw ten tekst”.
Bez rozmowy, bez iteracji, bez budowania wspólnego języka.
W takim trybie rzeczywiście nie ma znaczenia, z kim rozmawiasz — GPT czy Claude’em.
Bo tak naprawdę z żadnym z nich nie rozmawiasz.
Po prostu wrzucasz zlecenie i odbierasz wynik.
A wtedy każda AI działa tak samo: jak dobrze wychowany automat.
Ale kiedy zaczynasz traktować model jak partnera w myśleniu, różnice zaczynają mieć znaczenie.
Nie chodzi już o to, która AI jest „lepsza”, tylko która rezonuje z Twoim sposobem patrzenia na świat.
Głębia kontra szerokość
Jeśli Twoim celem jest efektywność – spójny ton, powtarzalny styl, jeden workflow – lepiej mieć jedno narzędzie, które zna Twój kontekst i przyzwyczajenia.
To jak współpraca z redaktorem: im dłużej razem pracujecie, tym mniej trzeba tłumaczyć.
Ale jeśli Twoim celem jest eksploracja, rozwijanie idei, testowanie granic myślenia – wtedy warto mieć kilka różnych soczewek poznawczych.
Nie po to, by dostać pięć wersji tej samej odpowiedzi,
tylko by zobaczyć, czego jedna z nich nie zauważyła.
Różne modele to nie zestaw do porównań.
To system luster.
W każdym z nich odbijasz się trochę inaczej.
Paradoks produktywności
Wielomodelowość jest trochę jak multitasking – wydaje się, że robisz więcej, a w rzeczywistości rozpraszasz uwagę.
Skaczesz między narzędziami, porównujesz wyniki, zastanawiasz się, które „bardziej cię rozumie”.
I często kończysz z większym chaosem niż przedtem.
Ale z drugiej strony, czasem właśnie to porównanie rodzi wgląd.
Bo gdy dwa modele różnią się o kilka słów, nagle zaczynasz widzieć dlaczego.
I wtedy pojawia się prawdziwa wartość – nie w samym tekście, tylko w różnicy między wersjami.
Więc jak to w końcu jest?
Czy warto mieć kilka modeli?
Czy lepiej nauczyć się jednego naprawdę dobrze?
Jak to często bywa w świecie złożonych systemów – odpowiedź brzmi: to zależy.
Zależy od tego, czy chcesz mieć rację, czy chcesz lepiej rozumieć.
Od tego, czy wolisz stabilność, czy odkrywanie.
Od tego, czy traktujesz AI jako usługę, czy jako przestrzeń do rozmowy.
Bo w gruncie rzeczy sztuczna inteligencja nie jest już technologią.
Jest lustrem naszego sposobu myślenia.
A w lustrze nie chodzi o to, żeby zobaczyć coś nowego.
Tylko żeby w końcu zobaczyć coś naprawdę.
Może więc nie chodzi o to, żeby wybrać jedno AI.
Ani żeby mieć wszystkie.
Może chodzi o to, żeby nauczyć się rozmawiać — tak, by w tej rozmowie zrozumieć samego siebie.
Bo po czym poznasz eksperta?
Po tym, że na każde pytanie odpowie: „to zależy.”