Dobry lektor ma być niezauważalny
Taki właśnie wniosek wysnuł Jacek Szczerba w swoim artykule „Twarze głosów z telewizji. Dobry lektor jest niezauważalny niczym sędzia na boisku” opublikowanym w „Gazecie Wyborczej”. I rzeczywiście, to słuszna uwaga: słuchając audiobooka, chcemy wyobrażać sobie głównych bohaterów. Zależy nam na zatopieniu się w książkowym świecie. A do tego trzeba jak najmniej rozpraszaczy czy bodźców. Taką umiejętność wtapiania się w tło posiadają profesjonalne lektorki i lektorzy – postacie, które znamy z telewizji czy audiobooków.
Zespół ElevenLabs uznał, że stworzone przez nich krzemowe głosy przebiją zawodowców. Na przełomie kilku ostatnich dni polski jednorożec poinformował o umowie ze Spotify i umożliwieniu użytkownikom streamingu wybranie głosów AI w audiobookach. ElevenLabs wystartował też z własną platformą publishingową: twórcy audiobooków mogą zdecydować się na to, aby ich książki czytała sztuczna inteligencja.
Mogłoby się wydawać, że na branżę wydawniczą padnie blady strach. Wszak wszystko, czego tknie się zespół Matiego Staniszewskiego, obraca się w złoto. Tyle że… nie padł.
Zapytaliśmy o opinię przedstawicieli jednego z największych wydawnictw specjalizujących się w audiobookach. Nieoficjalnie przekazali nam, że lektorzy od ElevenLabs słabo radzą sobie z czytaniem tekstów – co firma przetestowała na własnej skórze, publikując już jakiś czas temu audiobooka z takim wirtualnym lektorem właśnie. Dodatkowo, ElevenLabs nie przeciera szlaków w tym temacie, bo już kilka lat temu podobna opcja została udostępniona społeczności Legimi. Co więcej, inny polski rynkowy gigant Storytel swego czasu ogłosił nawiązanie współpracy z ElevenLabs i redukcję swoich studiów nagraniowych. Jednak jak dotąd, studia mają się świetnie, goszcząc regularnie lektorów z krwi i kości.
Klarna i powrót do przeszłości
Skoro już mówimy o redukowaniu: szwedzki fintech Klarna w 2022 roku ogłosił zwolnienie około 700 pracowników. Stanowiło to około 10% ówczesnej załogi. Prezes spółki, Sebastian Siemiątkowski swój brutalny ruch uzasadniał zamiarem zastąpienia wyrzuconych pracowników rozwiązaniami opartymi na AI.
Oficjalny przekaz PR niósł entuzjastyczne wieści. Wdrożenie asystenta AI, opracowanego we współpracy z OpenAI, miało pozwolić na obsługę 2,3 miliona rozmów z klientami. Czyli blisko dwóch trzecich wszystkich interakcji prowadzonych w ramach obsługi klienta. Kolejne twarde dane serwowane nam przez PR Klarny to 9 minut. O tyle właśnie – z 11 do 2 minut – miał skrócić się czas rozwiązywania problemów zgłaszanych przez użytkowników. Poziom satysfakcji klientów miał pozostać na porównywalnym poziomie jak w epoce żywych konsultantów. Klarna z dumą donosiła, że jej asystent AI wykonywał pracę równoważną 700 pełnoetatowym pracownikom. Zwolnienie 10% załogi miało przynieść szwedzkiemu fintechowi dodatkowe 40 milionów dolarów zysku w 2024 roku.
Po takim zestawie optymistycznych informacji nie pozostaje nam nic innego jak skomentować: „świetny ruch, Klarna”.
Ale czy na pewno?
Wątpliwość zasiał sam Sebastian Siemiątkowski, który w 2025 roku przyznał, że w erze dominacji AI bezpośrednia interakcja z człowiekiem staje się niezwykle cenna. I… nakazał ponowne zatrudnianie pracowników na stanowiska związane z obsługą klienta. Jak sam powiedział, chce w ten sposób dążyć do harmonijnego połączenia zaawansowanych technologii z ludzkim doświadczeniem i empatią.
Odniósł się do tego Michał Sadowski z Brand24, pisząc m.in. „lepiej późno niż wcale, choć żal tych wszystkich zwolnień. Od początku rewolucji AI jestem zdania, że prawdziwą przewagą nie jest zastępowanie ludzi sztuczną inteligencją, a wspieranie ich poprzez technologie AI.”
Przychodzi stochastyczna papuga do lekarza
Ruch Sebastiana Siemiątkowskiego z Klarny można interpretować jako próbę wyleczenia spółki z choroby, jaką fintech sam sobie sprezentował. Tak się składa, że właśnie medycyna jest kolejnym obszarem, w którym stosowanie sztucznej inteligencji bywa kłopotliwe. Szeroko pisała o tym u nas ostatnio Aleksandra Staniszewska (MY OVU). Zwraca ona uwagę, że w medtechach zakres samodzielności AI jest wyraźnie mniejszy niż w pozostałych sektorach. To może wydawać się początkowo kontrintuicyjne: wszak szczegółowość i precyzja sztucznej inteligencji w dużej mierze wywodzi się z jakości oraz ilości danych wykorzystanych do jej trenowania. A takich danych w medycynie jest przecież ogrom.
Tyle że w medycynie nie chodzi o uzyskanie jakiegoś tam statystycznego wyniku. Nie chcemy, aby leczący nas medyk był stochastyczną papugą, która diagnozując nas, opiera się na statystycznych zależnościach, a nie na zrozumieniu naszych osobistych zdrowotnych uwarunkowań, naszej indywidualnej kondycji czy specyficznych, rzadkich schorzeń nam dolegających.
„Dla kobiecej aplikacji zdrowotnej problematycznym do analizy okazuje się na przykład cykl trwający 60 dni lub krwawienie trwające ponad 10 dni. Model AI, który nie uczył się na danych kobiet z zaburzeniami cyklu lub w okresie przed menopauzalnym, inaczej zinterpretuje dane niż model poddany podobnym przypadkom” – pisze Staniszewska. Funkcjonalność AI w medycynie autorka tekstu podsumowuje zgrabnym stwierdzeniem: „AI jest lepsze niż słaby lekarz, lecz nigdy tak dobre jak wybitny”. Czy to wystarczający argument za tym, aby szerzej otworzyć drzwi sztucznej inteligencji do medycyny?
