Kiedy William Stanley Jevons w XIX wieku zauważył, że bardziej wydajne silniki parowe nie zmniejszyły zużycia węgla, lecz je zwiększyły, pewnie nie przypuszczał, że jego obserwacja stanie się metaforą całych epok. Paradoks Jevonsa — im bardziej coś staje się efektywne, tym więcej tego zużywamy — powraca dziś w zaskakującym kontekście.
Nie w przemyśle, lecz w języku. Nie w energii, lecz w sensie.
1. Efektywność myślenia
Sztuczna inteligencja obiecuje efektywność.
Więcej tekstów, szybciej. Lepsze pomysły, bez wysiłku. Wyrównanie dostępu do wiedzy.
I wszystko to w pewnym sensie jest prawdą.
Ale wraz z rosnącą efektywnością przetwarzania pojawia się coś, co trudno zmierzyć — rozproszenie sensu.
Im łatwiej generować znaczenie, tym trudniej je odróżnić od pozoru znaczenia.
To właśnie nowa wersja paradoksu Jevonsa:
im efektywniej produkujemy myśl, tym szybciej wyczerpujemy jej wartość.
2. Symulowane doświadczenie
ChatGPT i jego pokrewne modele nie tworzą fikcji — one symulują doświadczenie, które w statystycznym ujęciu jest prawdziwe.
To doświadczenie zrekonstruowane z tysięcy ludzkich fragmentów, pozszywanych z rozmów, notatek, nagłówków, emocji.
I w tym właśnie tkwi siła — oraz ryzyko.
Bo gdy symulacja rzeczywistości jest wystarczająco przekonująca, zaczynamy zapominać, że to już nie rzeczywistość.
Tak jak żelazo po próbach jądrowych — skażone, choć wizualnie czyste — tak i nasze poznanie staje się materiałem, który wciąż wygląda znajomo, ale jego skład jest już inny.
3. Zanieczyszczenie poznawcze
Modele uczą się na danych.
Ale dane te coraz częściej są wytwarzane przez inne modele.
W ten sposób powstaje coś, co można by nazwać poznawczym skażeniem materiału — rekurencyjnym procesem, w którym kolejne generacje AI karmią się własnymi śladami.
To jak gra w głuchy telefon między maszynami:
każda z nich wiernie powtarza, ale już nie zrozumie, dlaczego mówi to, co mówi.
Człowiek staje się w tym procesie nie uczestnikiem, lecz echem własnej symulacji.
4. Ekonomia czystości
W tym świecie czystość źródła staje się nową walutą poznania.
Nie chodzi już o to, kto ma rację — ale kto mówi jeszcze z rzeczywistości.
Treść przestaje być weryfikowana poprzez swoją formę, a zaczyna poprzez genealogię pochodzenia.
Tak jak stary metal sprzed ery atomowej stał się cenniejszy nie ze względu na funkcję, lecz na brak skażenia, tak i „czysta wiedza przedsyntetyczna” — wiedza powstała z ludzkiego doświadczenia, przed erą masowej generacji — może stać się luksusem poznawczym.
5. Entropia sensu
Paradoksalnie, sztuczna inteligencja nie niszczy sensu — ona go rozprasza.
Każda iteracja tekstu, każda synteza wiedzy, każda rekombinacja znaczenia — zwiększa objętość świata, ale zmniejsza jego gęstość.
Sens nie znika.
Po prostu staje się cieńszy.
W efekcie pojawia się pytanie:
czy potrafimy jeszcze rozpoznać moment, w którym mówimy nie o rzeczywistości, ale o jej symulacji?
Czy potrafimy jeszcze usłyszeć własny głos w chórze syntetycznych echa?
6. Paradoks czystego myślenia
Im bardziej udoskonalamy narzędzia myślenia, tym bardziej zbliżamy się do momentu, w którym myślenie stanie się zbędne.
Ale być może właśnie wtedy — gdy sens stanie się zbyt łatwy — zaczniemy na nowo poszukiwać jego trudności.
Nie po to, by pisać lepiej, ale by znowu czuć ciężar słów.
Bo sens, tak jak żelazo sprzed epoki atomowej, ma wartość tylko wtedy, gdy pochodzi z czystego źródła.
Z człowieka, który naprawdę widział, zanim nauczył się symulować widzenie.
Postscriptum
Paradoks Jevonsa nie dotyczy dziś energii.
Dotyczy uwagi, znaczenia i poznania.
To nowa epoka efektywności — w której największym luksusem nie będzie informacja, lecz rzeczywiste doświadczenie.