W świecie generatywnej sztucznej inteligencji, gdzie wyścig o większe, szybsze i mądrzejsze modele nieustannie przyspiesza, badacze z prestiżowego instytutu MIT (Massachusetts Institute of Technology) właśnie zaprezentowali rozwiązanie, które mogłoby gruntownie zmienić zasady gry. Ich nowa metoda, zaprezentowana społeczności naukowej w tym tygodniu, nie skupia się na samym zwiększaniu rozmiaru modeli, lecz na drastycznie mądrzejszym wykorzystaniu zasobów, którymi te modele już dysponują.

Problem, z którym branża mierzyła się do tej pory, był dość osobliwy, ale rzeczywisty: większość dużych modeli językowych (LLM) podchodzi do każdego pytania z taką samą "ilością" myślenia. Niezależnie od tego, czy użytkownik pyta "Ile to jest 2 plus 2?", czy szuka złożonej analizy sytuacji geopolitycznej w XIX wieku, standardowe modele często alokują stały budżet obliczeniowy. Skutkuje to ogromnym marnotrawstwem energii na trywialne zapytania, podczas gdy jednocześnie złożone problemy nie otrzymują wystarczającej uwagi "kognitywnej" potrzebnej do dokładnego rozwiązania.

Właśnie tu na scenę wkracza zespół z MIT i ich rewolucyjne podejście nazwane "skalowaniem dostosowanym do instancji" (instance-adaptive scaling). Ich metoda umożliwia sztucznej inteligencji coś, co ludzie robią instynktownie – zdolność oceny trudności problemu przed i w trakcie samego rozwiązywania oraz dynamiczne dostosowywanie wysiłku potrzebnego do dotarcia do poprawnej odpowiedzi.

Dlaczego "myślenie" jest drogie?

Aby zrozumieć znaczenie tego odkrycia, musimy spojrzeć na sposób, w jaki funkcjonują nowoczesne modele językowe. Aby odpowiedzieć na trudniejsze pytania, badacze niedawno zaczęli stosować technikę znaną jako "skalowanie w czasie wnioskowania" (inference-time scaling). Ta technika pozwala modelowi spędzić więcej czasu na generowaniu potencjalnych rozwiązań, badaniu różnych ścieżek wnioskowania lub łańcuchowych reakcji myśli (chain-of-thought), zanim dostarczy ostateczną odpowiedź.

Jednakże dotychczasowe podejścia były sztywne. Ustawiały one stały budżet obliczeniowy dla każdego problemu, bez względu na jego złożoność. Oznaczało to, że model mógł marnować cenne zasoby procesorów graficznych (GPU) na proste pytania wymagające natychmiastowej odpowiedzi, lub, co gorsza, nie mieć wystarczających zasobów, by zmierzyć się z problemami wymagającymi głębokiej logiki i wielokrotnych kroków weryfikacji.

Nowy algorytm opracowany przez badaczy z MIT pozwala modelowi dynamicznie dostosować swój budżet. W praktyce oznacza to, że model może "zatrzymać się na chwilę", ocenić trudność pytania i prawdopodobieństwo, że obecny kierunek myślenia doprowadzi do poprawnego rozwiązania, i na tej podstawie zdecydować, czy należy włożyć więcej wysiłku, czy odpowiedź jest już gotowa.

Rewolucyjne wyniki: Mniej znaczy czasem więcej

Wyniki testów tej metody są imponujące. Zespół badawczy odkrył, że ich podejście pozwala dużym modelom językowym na wykorzystanie nawet 50 procent mniej zasobów obliczeniowych w porównaniu z istniejącymi metodami, zachowując przy tym ten sam poziom dokładności w szerokim spektrum pytań o różnym stopniu trudności.

Być może jeszcze ważniejszym odkryciem jest fakt, że ta metoda demokratyzuje moc sztucznej inteligencji. Mianowicie badanie wykazało, że mniejsze, mniej wymagające zasobowo modele, gdy są wyposażone w ten adaptacyjny algorytm, mogą dorównać lub nawet przewyższyć wydajność znacznie większych i droższych modeli w złożonych problemach. Otwiera to drzwi do zastosowania zaawansowanej technologii AI na urządzeniach o ograniczonych zasobach, takich jak smartfony czy laptopy, bez konieczności stałego połączenia z masowymi centrami danych.

Jak działa "cyfrowe metapoznanie"?

Sedno tego systemu leży w zdolności modelu do "wiedzenia, czego nie wie". Navid Azizan, profesor na Wydziale Inżynierii Mechanicznej oraz w Instytucie Danych, Systemów i Społeczeństwa (IDSS) na MIT oraz starszy autor badania, podkreśla znaczenie tej koncepcji.

"Koszt obliczeniowy wnioskowania (inference) szybko stał się głównym wąskim gardłem dla dostawców najbardziej zaawansowanych modeli, którzy aktywnie próbują znaleźć sposoby na poprawę wydajności obliczeniowej na zapytanie użytkownika," wyjaśnia Azizan. "Na przykład niedawne wydanie modelu GPT-5.1 podkreśla efektywność podejścia 'adaptacyjnego wnioskowania', które nasza praca proponuje. Umożliwiając modelom rozpoznawanie swoich granic wiedzy, możemy pozwolić im na zużywanie większej mocy obliczeniowej na najtrudniejsze problemy i najbardziej obiecujące ścieżki rozwiązywania, a znacznie mniej tokenów na te proste. Czyni to proces wnioskowania bardziej niezawodnym i dalece bardziej wydajnym."

Technicznie rzecz biorąc, rama wykorzystuje komponent znany jako Process Reward Model (PRM) lub model nagradzania procesu. Ten "nadzorczy" model ocenia każdy potencjalny krok w rozwiązywaniu problemu. Wyobraźcie go sobie jako surowego nauczyciela, który patrzy na ucznia rozwiązującego zadanie z matematyki. PRM ocenia trudność pytania i pomaga głównemu modelowi (LLM) zdecydować, ile zasobów należy alokować.

Rozwiązywanie problemu nadmiernej pewności siebie

Jednym z kluczowych wyzwań, z jakimi zmierzyli się badacze, była skłonność istniejących modeli nagradzania (PRM) do bycia zbyt optymistycznymi. Często przeceniały one prawdopodobieństwo, że dany krok w rozwiązywaniu jest poprawny, co skłaniało system do przedwczesnego zakończenia procesu "myślenia" i dostarczenia błędnej odpowiedzi.

"Gdybyśmy po prostu zaufali obecnym PRM-om, które często przeceniają szansę na sukces, nasz system zbyt agresywnie zmniejszyłby budżet obliczeniowy," wyjaśnia Young-Jin Park, doktorant na MIT i główny autor badania. "Dlatego najpierw musieliśmy znaleźć sposób, jak lepiej skalibrować te modele, aby uczynić skalowanie w czasie wnioskowania bardziej wydajnym i niezawodnym."

Rozwiązanie znaleziono w nowej metodzie kalibracji. Zamiast dawać prostą binarną ocenę (dobrze/źle) lub jedną wartość liczbową, badacze nauczyli PRM generować zakres prawdopodobieństwa. W ten sposób system otrzymuje bardziej realistyczny obraz niepewności. Jeśli model jest "pewny", że jest na dobrej drodze, zmniejsza liczbę alternatywnych scenariuszy, które bada, oszczędzając zasoby. Jeśli jest niepewny, rozszerza poszukiwania.

Hao Wang, badacz w laboratorium MIT-IBM Watson AI Lab i członek zespołu, kreśli ciekawą paralelę z ludzkim myśleniem: "To jest w rzeczywistości sposób, w jaki ludzie rozwiązują problemy. Wymyślamy jakieś częściowe rozwiązania, a następnie decydujemy: czy powinienem kontynuować z jednym z nich, czy zatrzymać się i zrewidować, czy nawet wrócić do poprzedniego kroku i kontynuować rozwiązywanie problemu od tamtego miejsca?"

Przyszłość agentów AI i systemów autonomicznych

To badanie, które w tym tygodniu, na początku grudnia 2025 r., jest prezentowane na prestiżowej konferencji Neural Information Processing Systems (NeurIPS), ma implikacje sięgające daleko poza społeczność akademicką. Zmniejszenie zużycia energii przez systemy generatywnej AI jest kluczowe dla zrównoważonego rozwoju branży, zwłaszcza w świetle rosnących obaw o ślad węglowy dużych centrów danych.

Oprócz aspektu ekologicznego, ta technika otwiera drzwi do wykorzystania LLM-ów w sytuacjach wysokiego ryzyka i wrażliwości czasowej. Kristjan Greenewald, badacz w MIT-IBM Watson AI Lab, podkreśla dynamiczną naturę ich rozwiązania: "Piękno naszego podejścia polega na tym, że to dostosowanie dzieje się w locie, podczas gdy problem jest rozwiązywany, zamiast dziać się od razu na początku procesu."

Patrząc w przyszłość, badacze planują zastosować tę technikę w innych obszarach, takich jak automatyczne generowanie kodu programistycznego i rozwój autonomicznych agentów AI. Kalibracja modeli nagradzania (PRM) mogłaby również znaleźć zastosowanie w uczeniu przez wzmacnianie (reinforcement learning) i precyzyjnym dostrajaniu modeli.

Akash Srivastava, dyrektor i główny architekt ds. Core AI w IBM Software, który nie brał bezpośredniego udziału w pracy, ale śledzi jej rozwój, podkreśla transformacyjny potencjał tej technologii dla siły roboczej przyszłości:

"Ludzcy pracownicy uczą się w pracy — niektórzy dyrektorzy generalni zaczynali nawet jako stażyści — ale dzisiejsi agenci AI pozostają w większości statycznymi kawałkami oprogramowania probabilistycznego. Praca taka jak ten artykuł jest ważnym krokiem w kierunku zmiany tego: pomaganie agentom w zrozumieniu tego, czego nie wiedzą, i budowanie mechanizmów ciągłego samodoskonalenia. Te zdolności są kluczowe, jeśli chcemy agentów, którzy mogą pracować bezpiecznie, dostosowywać się do nowych sytuacji i dostarczać spójne wyniki na dużą skalę."

Współpraca gigantów na rzecz mądrzejszej przyszłości

Warto zauważyć, że to badanie jest wynikiem współpracy jednych z najsilniejszych nazwisk w świecie technologicznym i akademickim. Projekt sfinansowały m.in. MIT-IBM Watson AI Lab, MIT-Amazon Science Hub, MIT-Google Program for Computing Innovation oraz firma MathWorks.

W momencie, gdy świat mierzy się z pytaniem o granice wzrostu sztucznej inteligencji, zespół z MIT udowadnia, że rozwiązanie nie zawsze leży w "większym młocie", lecz w bardziej precyzyjnym uderzeniu. Poprzez wprowadzenie elementu metapoznania – myślenia o własnym myśleniu – sztuczna inteligencja staje się nie tylko wydajniejsza, ale i bardziej podobna do systemów biologicznych, które próbuje naśladować.

Dla użytkowników końcowych może to wkrótce oznaczać szybsze odpowiedzi na proste pytania, głębsze i dokładniejsze analizy złożonych zapytań oraz asystentów AI na naszych telefonach, którzy nie wyczerpują baterii w kilka minut. W świecie, gdzie moc obliczeniowa jest nową walutą, zdolność oszczędzania tej waluty może być najcenniejszą innowacją tego roku.