„AGI jest już tutaj… teraz”. Tym stwierdzeniem Sequoia Capital — jedna z najbardziej znanych firm venture capital w Dolinie Krzemowej i główny inwestor w OpenAI — ogłosiła w tym tygodniu, że przekroczyliśmy próg wkraczania w obszar sztucznej inteligencji ogólnej (AGI).

W swoim wpisie firma jasno i wyraźnie stwierdziła, że „w ogóle nie przytłaczają jej szczegóły”. Kiedy Sequoia przemawia, świat technologii słucha. To stwierdzenie zdominowało dyskusje w społeczności programistów AI na wiele dni.

Jako osoba będąca jednocześnie programistą, inwestorem kapitałowym i badaczem sztucznej inteligencji, uważam tę deklarację za niezwykle użyteczną w pewnym sensie — i niezwykle niebezpieczną w innym.

Co jest przydatnego w argumencie Sequoia?

Sequoia oferuje praktyczną definicję sztucznej inteligencji (AGI): „zdolność do odkrywania rozwiązań. Nic więcej”. W tym ujęciu systemy AI potrafią dziś przeszukiwać ogromne zasoby informacji, określać kierunek działania, a następnie go realizować. Według Sequoia, sedno zmiany polega na tym, że sztuczna inteligencja przeszła od „mówienia” do „działania”.

Firma wskazuje na konkretne przykłady. Mówi, że platformy takie jak Harvey i Legora „działają jako partnerzy prawni”, Juicebox „działa jako rekruter”, a Deep Consult firmy OpenEvidence „działa jako specjalista”. To dosłowne opisy. Choć jestem sceptyczny co do tego ujęcia koncepcyjnego – więcej o tym wkrótce – sama prowokacja ma znaczenie.

Sequoia bezpośrednio rzuca wyzwanie deweloperom, co jest ważne. Systemy sztucznej inteligencji potrafią już analizować umowy klauzula po klauzuli i nawiązywać znaczące relacje z potencjalnymi klientami w czasie rzeczywistym. To przypomina nam, że musimy myśleć szerzej o tym, co jest teraz możliwe, a granice możliwości drastycznie się poszerzyły w ciągu zaledwie jednego roku.

Wysłałem post Sequoia do moich współzałożycieli nie po to, by dyskutować o filozofii, ale by zmotywować nas do ponownego przemyślenia proponowanego przez niego modelu „wykonanie kontra rozmowa”. Musimy sprostać temu wyzwaniu.

Dlaczego nazywanie tych systemów AGI jest niebezpieczne?

Określanie tych systemów mianem „sztucznej inteligencji ogólnej” wyrządza realne szkody – zarówno wiarygodności rewolucji AI, jak i bezpieczeństwu wdrażania tych technologii. Ukrywa to, co tak zwani agenci AI faktycznie potrafią dziś robić – a z pewnością nie są oni ogólną superinteligencją – jednocześnie nie oferując żadnych wskazówek, jak ludzie powinni z nimi wchodzić w interakcje. Krótka odpowiedź: nie ufajcie im bezgranicznie.

Trzy przykłady wyraźnie ilustrują te ograniczenia.

Po pierwsze: systemy AI zawodzą poza dystrybucją ich szkolenia

Poruszałem ten temat w poprzednim artykule, ale kryzys na Grenlandii stanowi żywy, rozwijający się przykład. Sprawdziłem, czy generatywne narzędzia sztucznej inteligencji – w tym ChatGPT 5.2 z włączoną funkcją „rozumowania i badań” – potrafią analizować to dynamicznie rozwijające się wydarzenie geopolityczne. Jeśli te systemy rzeczywiście są AGI, czy mogłyby mi pomóc zrozumieć, co się dzieje?

Odpowiedź brzmiała: nie. Nie mogli nawet pojąć, że te wydarzenia były możliwe.

Przedstawiłem zrzuty ekranu z Wikipedii dokumentujące kryzys. Każdy model twierdził, że historia jest zmyślona, „nonsensowna” i niemożliwa. Kiedy naciskałem dalej, powołując się na prawdziwe źródła informacji, ChatGPT wielokrotnie namawiał mnie do „uspokojenia się”, twierdząc, że „to nie jest prawdziwy kryzys”.

Modele te są tak ściśle zakorzenione w tradycyjnych zachodnich ramach sojuszniczych, że nie są w stanie wygenerować kontekstu, który przeczy ich danym szkoleniowym – nawet w konfrontacji ze źródłami pierwotnymi. Gdy rzeczywistość wykracza poza ich rozkład szkoleniowy, „rozumowanie” sztucznej inteligencji załamuje się. Zamiast wyrażać niepewność, system pewnie wprowadza użytkownika w błąd i kontynuuje rozumowanie, mimo że jest w błędzie. Jeśli decydenci lub politycy polegają obecnie na tych narzędziach, aby zrozumieć sytuację na Grenlandii, stanowi to realne ryzyko.

Po drugie: systemy AI odzwierciedlają przekonania ich twórców

Badanie opublikowane dwa tygodnie temu w czasopiśmie Nature jasno to wykazało. Naukowcy odkryli, że duże modele językowe odzwierciedlają ideologie polityczne ich twórców. Modele chińskie były silnie nastawione do Chin, podczas gdy modele zachodnie były wyraźnie negatywne.

Nawet w modelach zachodnich widoczna jest stronniczość. Grok, opracowany przez xAI Elona Muska, wykazywał negatywne nastawienie do Unii Europejskiej i multikulturalizmu, odzwierciedlając prawicowe poglądy. Gemini Google'a, powszechnie postrzegany jako bardziej liberalny, był bardziej pozytywny w stosunku do obu tych kwestii.

Jest to obecnie powszechnie akceptowane w społeczności AI: modele językowe odzwierciedlają ideologię laboratoriów, które je tworzą. Jak więc możemy ufać, że „agent” z rzekomo czystą kartą może neutralnie „odkrywać rozwiązania”, zwłaszcza analizując złożone dane na dużą skalę?

Deklarowanie istnienia sztucznej inteligencji ogólnej domyślnie zakłada neutralność — lub przynajmniej wskazuje na nią — podczas gdy dowody wskazują na coś przeciwnego.

Po trzecie: systemy deterministyczne kontra systemy niedeterministyczne

Sztuczna inteligencja generatywna jest z natury niedeterministyczna. Te same dane wejściowe mogą generować nieco inne lub radykalnie inne wyniki.

Ludzie intuicyjnie rozumieją, co powinno być deterministyczne, a co może być kreatywne. Rozmiar koszulki zamawianej online jest deterministyczny; wybór wzoru lub koloru jest subiektywny. Nawet najbardziej zaawansowane modele wciąż mylą te kategorie. Wszyscy widzieliśmy, jak generatywna sztuczna inteligencja traktuje twarde fakty jak kreatywne sugestie.

Ujawnia to krytyczną lukę w metapoznaniu – świadomość samego procesu myślenia. Bez zdolności rozróżniania między tym, co musi być stałe, a tym, co może być generatywne, sztuczna inteligencja nie może wiarygodnie „odkrywać rozwiązań”.

Co więc powinniśmy zrobić?

Mamy do dyspozycji przejrzyste narzędzia.

Po pierwsze, wybieraj wąskie, dobrze zdefiniowane przypadki użycia, w których stronniczość i awaria wynikająca z braku dystrybucji są mniej prawdopodobne.

Po drugie, zapewnij systemom AI pełny, dostosowany, rzeczywisty kontekst, zamiast pozwalać agentom działać w próżni. Jak pisałem wcześniej, kontekst jest najważniejszy dla agentów AI. Wyjaśnia on również, co musi być deterministyczne, a co może być generatywne.

Po trzecie, wdróż filtry oparte na regułach i agentów nadzorujących, które w razie potrzeby uruchomią kontrolę przez człowieka.

Na koniec musimy uznać fundamentalną rzeczywistość: duże modele językowe zawsze będą odzwierciedlać dane szkoleniowe i ideologie ich twórców. Modele te – i ich twórcy – są aktorami politycznymi, niezależnie od tego, czy mają takie intencje, czy nie. Sztuczna inteligencja powinna zatem pozostać pod kontrolą poszczególnych użytkowników, a nie być im narzucana jako nieprzejrzysty system. Identyfikowalność i rozliczalność są niezbędne – możliwość prześledzenia każdej decyzji wstecz do człowieka, niezależnie od liczby etapów pośrednich – dla zapewnienia zarządzania i bezpieczeństwa.

Ostatecznie nie ma dla mnie większego znaczenia, jak nazwiemy te technologie – o ile nie będziemy ich nazywać AGI. To, co mamy dzisiaj, to niezwykle potężna sztuczna inteligencja, zdolna do komunikowania się i efektywnego działania w wąskich, ściśle określonych obszarach. Dzięki ścisłym zabezpieczeniom, filtrom deterministycznym i systemom uwzględniającym człowieka w procesie, narzędzia te mogą dodać biliony dolarów do globalnej gospodarki.

Nazwijmy to wąską sztuczną inteligencją. To właśnie w niej tkwi dziś bilionowa szansa.

Giełdy amerykańskie spadły w piątek, co spowodowało, że główne indeksy Wall Street zanotowały drugą z rzędu tygodniową stratę, a akcje Intela gwałtownie spadły po opublikowaniu słabych prognoz. Jednocześnie utrzymujące się napięcia geopolityczne w dalszym ciągu ograniczają apetyt inwestorów na ryzyko.

Giełda odbiła się w ciągu dwóch poprzednich sesji po gwałtownej wyprzedaży we wtorek, wywołanej groźbami prezydenta USA Donalda Trumpa, że nałoży cła na sojuszników europejskich, jeśli Waszyngton nie uzyska zgody na zakup Grenlandii.

Trump później złagodził swoją retorykę dotyczącą ceł i wykluczył użycie siły w celu przejęcia kontroli nad Grenlandią. Mimo to indeksy S&P 500, Nasdaq i Dow Jones Industrial Average pozostały na kursie spadkowym i zakończyły tydzień na minusie. Jednocześnie utrzymywał się napływ kapitału do aktywów bezpiecznych, co podbiło ceny złota do nowego rekordowego poziomu.

Największym obciążeniem dla rynków w piątek był producent chipów Intel, którego akcje spadły o 14,9% po tym, jak firma prognozowała kwartalne przychody i zyski poniżej oczekiwań rynkowych, powołując się na trudności w zaspokojeniu popytu na chipy serwerowe wykorzystywane w centrach danych wykorzystujących sztuczną inteligencję. Pomimo gwałtownego spadku, akcje Intela nadal rosły o około 50% od początku roku.

Indeks Philadelphia Semiconductor spadł o 1,6%, obniżając się w stosunku do rekordowego poziomu osiągniętego w poprzedniej sesji, podczas gdy indeks zmienności Wall Street, VIX, znany jako wskaźnik strachu na rynku, wzrósł po spadkach odnotowanych w ciągu dwóch poprzednich sesji.

Peter Cardillo, główny ekonomista Spartan Capital Securities, powiedział: „Sezon wyników finansowych był udany, ale jedna lub dwie spółki opublikowały mniej optymistyczne prognozy i odpowiednio się wyprzedały, gdy inwestorzy zmieniali swoje pozycje. Prognozy stały się teraz ważniejsze niż kiedykolwiek”.

Dodał: „Inwestorzy zachowają ostrożność, ponieważ nie tylko obserwujemy zyski, ale także koncentrujemy się na Rezerwie Federalnej. Nie oczekujemy zmiany polityki, ale pytanie brzmi, co Fed napisze w swoim oświadczeniu”.

Do godziny 9:48 czasu wschodniego indeks Dow Jones Industrial Average spadł o 320,71 punktów, czyli 0,65%, do poziomu 49 063,30. Indeks S&P 500 spadł o 14,68 punktów, czyli 0,21%, do 6898,78, a indeks Nasdaq Composite spadł o 36,50 punktów, czyli 0,16%, do 23 399,52.

Oczekiwanie na decyzję Rezerwy Federalnej

Powszechnie oczekuje się, że Rezerwa Federalna utrzyma stopy procentowe bez zmian w przedziale od 3,5% do 3,75% na posiedzeniu w przyszłym tygodniu. Inwestorzy będą uważnie śledzić oświadczenie i komentarze prezesa Jerome'a Powella w celu znalezienia wskazówek co do dalszych działań. Według narzędzia CME FedWatch, rynki wyceniają pierwszą obniżkę stóp procentowych w czerwcu.

Wstępne dane S&P Global wykazały, że aktywność gospodarcza w USA w styczniu utrzymała się na stabilnym poziomie, a poprawa liczby nowych zamówień zrównoważyła słabość na rynku pracy.

Kilku członków „Wspaniałej Siódemki”, w tym Apple, Tesla i Microsoft, opublikuje raporty finansowe w przyszłym tygodniu. Ich prognozy będą uważnie obserwowane, aby ocenić, czy narracje o wzroście, które wspierają ich wysokie wyceny, pozostają nienaruszone.

Wspierane przez silną gospodarkę USA i oczekiwania na obniżki stóp procentowych w dalszej części roku, wzrosty na rynku rozszerzyły się poza akcje spółek o dużej kapitalizacji na inne sektory. Zarówno indeks spółek małych Russell 2000, jak i indeks Dow Jones Transportation Average osiągnęły w czwartek rekordowe poziomy.

Wśród innych ruchów akcji firmy Nvidia znalazł się wzrost o 1,4% po tym, jak agencja Bloomberg poinformowała, że chińscy urzędnicy polecili takim firmom, jak Alibaba, Tencent i ByteDance, przygotowanie się na potencjalny zakup układów sztucznej inteligencji H200 firmy Nvidia.

Akcje notowanych na giełdzie amerykańskich spółek górniczych, takich jak Hecla Mining i Coeur Mining, również odnotowały niewielki wzrost, odpowiednio o 0,6% i 0,3%, podczas gdy ceny srebra osiągnęły rekordowe poziomy i po raz pierwszy zbliżyły się do poziomu 100 USD za uncję.

Srebro ma długą historię niezwykłych wahań cenowych, a ostatni wzrost jest niewątpliwie jednym z najbardziej znaczących. Od przebicia poziomu 50 dolarów pod koniec listopada, ceny podążały gwałtownie rosnącą, niemal paraboliczną ścieżką, z niewielkimi, znaczącymi przerwami w ruchu.

Wcześniej srebro systematycznie rosło, osiągając cenę około 23 dolarów w momencie wyboru Donalda Trumpa na drugą kadencję prezydencką. Połączenie popytu przemysłowego, ograniczonej podaży w kopalniach oraz popytu pieniężnego odegrało decydującą rolę w tym niezwykłym wzroście. Najnowszy etap wzrostu był jednak napędzany przez duży udział inwestorów detalicznych, ponieważ srebro stało się swego rodzaju internetowym „fenomenem trendowym”.

Naturalnie, na tych poziomach można spodziewać się realizacji zysków. Mimo to, trudno obstawiać metale szlachetne, zanim samo złoto nie osiągnie poziomu 5000 dolarów. Dziś rano cena złota osiągnęła szczyt w ciągu dnia na poziomie 4967 dolarów i obecnie jest ona niższa tylko o około 8 dolarów.

Srebro zawsze charakteryzowało się dużą zmiennością cen, wynikającą z jego podwójnej roli – zarówno jako surowca przemysłowego, jak i środka przechowywania wartości. Najsłynniejszym epizodem w jego historii pozostaje próba przejęcia rynku srebra przez braci Hunt w latach 1979 i 1980. Motywowani obawami przed inflacją i deprecjacją waluty, Nelson i William Hunt zgromadzili ogromne ilości fizycznego srebra i kontraktów terminowych.

Na początku 1980 roku bracia Hunt kontrolowali około jednej trzeciej światowych zasobów srebra, którymi można było swobodnie handlować. Silna presja zakupowa podniosła ceny z około 6 dolarów do historycznego szczytu blisko 50 dolarów za uncję w styczniu 1980 roku. Bańka pękła po tym, jak giełdy wprowadziły nowe ograniczenia dotyczące depozytów zabezpieczających, co wywołało tzw. „Srebrny Czwartek” – załamanie rynku, które pochłonęło znaczną część majątku rodziny Hunt.

Trzy dekady później, w 2011 roku, srebro doświadczyło kolejnego silnego wzrostu. Po globalnym kryzysie finansowym z 2008 roku, polityka luzowania ilościowego i słabszy dolar amerykański skłoniły inwestorów do inwestowania w twarde aktywa. Srebro systematycznie rosło i zbliżyło się do swojego maksimum z 1980 roku, osiągając cenę około 49 dolarów w kwietniu 2011 roku, po czym nastąpiło gwałtowne spadki po ponownym podniesieniu wymogów dotyczących depozytów zabezpieczających. Powszechnie uważa się, że wzrost ten został wzmocniony przez pojawienie się funduszy ETF opartych na srebrze.

Niedawno, na początku 2021 roku, zjawisko „supresji srebra” uwydatniło rosnący wpływ mediów społecznościowych na rynki finansowe. Zainspirowani sagą wokół GameStop, inwestorzy detaliczni na Reddicie próbowali wymusić presję na instytucje, które ich zdaniem sztucznie zaniżały ceny srebra. Chociaż udało im się zwiększyć popyt na fizyczne srebro i ETF-y, windując ceny do ośmioletniego maksimum w okolicach 30 dolarów, sama skala i płynność globalnego rynku srebra zamortyzowały szok i zapobiegły powtórzeniu się scenariusza z ery Hunta.

Dziś inwestorzy detaliczni ponownie próbują szczęścia. Pomysł krąży w różnych zakątkach internetu od jakiegoś czasu i jest uderzające – a nawet przyjemne – widzieć, jak trend wzrostowy przynosi znaczne zyski i nagradza tych, którzy wcześnie się ulokowali.

Ceny palladu wzrosły w piątek w związku z pozytywnymi oczekiwaniami na dalsze zyski na tym metalu przemysłowym i większym napływem inwestycji.

W piątek UBS poinformował w nocie do klientów, że podwyższył prognozę ceny palladu o 300 dolarów za uncję, do poziomu 1800 dolarów, powołując się na gwałtowny wzrost napływu inwestycji w ten metal.

Analityk Giovanni Staunovo stwierdził, że UBS dokonał korekty „w związku z dużym popytem inwestycyjnym w ostatnich miesiącach” i dodał, że stosunkowo niewielki rozmiar rynku palladu „często prowadzi do gwałtownych wahań cen”.

Bank wyjaśnił, że ostatni wzrost cen nie był spowodowany tradycyjnym wykorzystaniem przemysłu, lecz raczej postawą inwestorów oczekujących na niższe stopy procentowe w USA, osłabienie dolara i rosnącą niepewność geopolityczną.

Staunovo zauważył, że „jeśli popyt inwestycyjny utrzyma się na wysokim poziomie, ceny mogą dalej rosnąć”, ale ostrzegł, że „w przypadku braku popytu inwestycyjnego uważamy, że rynek jest w dużej mierze zrównoważony”, co wyjaśnia preferencje UBS co do inwestowania w złoto.

W ostatnich latach popyt na pallad uległ zmianie po tym, jak w 2019 r. jego wykorzystanie w katalizatorach samochodowych osiągnęło szczyt. W tym samym roku ceny wzrosły powyżej cen platyny, co spowodowało odejście od tego metalu.

Popularność pojazdów elektrycznych, które nie posiadają katalizatorów, również wpłynęła na popyt na pallad.

Bank stwierdził jednak, że od połowy 2025 r. pallad zyskuje na wartości wraz z platyną i srebrem, a ponieważ pallad jest teraz „znacznie tańszy od platyny”, UBS spodziewa się, że producenci katalizatorów „w odpowiednim czasie powrócą do jego stosowania”.

Aktywność inwestycyjna w pallad wyraźnie wzrosła, a UBS wskazuje na rosnące inwestycje w fundusze ETF od połowy 2025 r., a także na gwałtowny wzrost pozycji spekulacyjnych na rynku kontraktów terminowych, po tym jak przez większość ubiegłego roku pozycja ta była krótka.

Chiny również mogą wspierać popyt. Staunovo powiedział, że wprowadzenie na rynek w Kantonie kontraktów terminowych na platynę denominowanych w juanach „prawdopodobnie wsparło popyt na pallad”, w ramach szerszej aktywności handlowej w segmencie metali z grupy platynowców.

W handlu marcowe kontrakty terminowe na pallad wzrosły o 4,1% do 2007 dolarów za uncję o godz. 14:45 GMT.