O czym jest ten film
- Modele takie jak Claude i ChatGPT są z natury ugodowe — ich domyślnym celem jest zadowolenie użytkownika, więc przy ważnych decyzjach najczęściej przytakną.
- Polecenie „bądź brutalnie szczery” nie zmienia tej skłonności — potrzebna jest przemyślana konstrukcja promptu.
- Fundamentem metody jest tzw. steel man: model ma przedstawić najmocniejszą możliwą wersję argumentów każdej ze stron sporu, a nie ich słabe warianty.
- Autor dzieli proces decyzyjny na trzy tryby: pełne niezdecydowanie, częściowe przekonanie (np. 80%) i decyzję już podjętą — do każdego osobny prompt.
- Tryb 1: AI rozpisuje najmocniejsze racje „za” i „przeciw”, wskazuje najsłabsze punkty obu stron, a na końcu wydaje werdykt z poziomem pewności (niski, średni, wysoki).
- Klucz do jakości odpowiedzi to jasno postawiony wybór (X albo Y) oraz kontekst — cele, liczby, terminy, pliki; najwygodniej przekazać go dyktując.
- Tryb 2: gdy skłaniasz się ku jednemu rozwiązaniu, model wzmacnia wyłącznie stronę przeciwną i mówi, co musiałoby się okazać prawdą, by ta opcja wygrała.
- Tryb 3: przed sfinalizowaniem decyzji model wskazuje największe ryzyko i martwy punkt, a dopiero potem wzmacnia twoje stanowisko.
- W promptach są wbudowane zabezpieczenia: AI ma dopytać o brakujące dane i skorygować błędnie postawione pytanie, zanim wyda ocenę.
- Z doświadczeń autora: najbardziej bezpośredni jest Grok, najbardziej „grzeczny” — Claude; ChatGPT i Gemini lądują pośrodku. Dobry prompt i tak znaczy więcej niż wybór modelu.
Redakcyjne tłumaczenie
Model zgodzi się z tobą, zanim zdąży pomyśleć
Gdy pytasz Claude’a albo ChatGPT o poważną decyzję, w większości przypadków usłyszysz potaknięcie. Nie ratuje sytuacji nawet polecenie, żeby model „był brutalnie szczery”. W skrócie o mnie: prowadzę firmę doradczą zajmującą się sztuczną inteligencją, a właściciele biznesów i menedżerowie, z którymi pracuję, każdego dnia opierają się na tych narzędziach przy prawdziwych decyzjach. Pokażę więc prosty sposób, żeby model zajął się stanowiskiem przeciwnym — żebyś zamiast grzecznego „tak” dostał realną kontrę. Podam dokładne prompty i wyjaśnię, kiedy sięgać po każdy z nich.
Wielu z was na pewno zna ten scenariusz z autopsji: prosicie model o zdanie o decyzji albo pomyśle, a on się zgadza. Zdarza mu się nieco się niezgodzić, ale ten sprzeciw jest powierzchowny i w finale i tak przytakuje. Skąd to się bierze? Nie dostajesz wtedy uczciwej oceny, bo narzędzie z natury chce cię zadowolić — a więc szansa na zgodę jest bardzo duża. Trzeba więc ten odruch wyłączyć, zwłaszcza gdy stawka jest wysoka: przy dużych decyzjach, życiowych albo firmowych, liczy się szczerze wydana opinia — a nie komplement.
(Informacja dodatkowa: skłonność modeli językowych do zgadzania się z użytkownikiem ma nazwę techniczną — „sycophancy”, po polsku ugodowość.)
W tym materiale skupiam się na decyzjach, bo każda ma swoje strony. Potrzebujemy, by AI potrafiło skutecznie argumentować za każdą z nich — dopiero wtedy, przed podjęciem wyboru, widzimy sprawę w całości. I o to zadbają trzy prompty.
Słomiany straszak i steel man
Zanim przejdziemy do promptów, dwa pojęcia ze świata debaty: „straw man” i „steel man”. Pierwszy — po polsku słomiany straszak — to osłabiona wersja cudzego argumentu: taka, w którą łatwo wybić dziury i którą łatwo przewrócić. To zniekształcone przedstawienie racji drugiej strony. Drugi to dokładne przeciwieństwo: najmocniejsza możliwa wersja tamtego samego argumentu. A przy poważnych decyzjach chcemy rozumieć obie strony lepiej niż ktokolwiek inny — i właśnie tu AI może pomóc.
Idealem jest, by model zrobił dwie rzeczy. Najpierw przedstawił najmocniejsze racje za danym ruchem i przeciw niemu. Potem wydał werdykt — razem z poziomem pewności, z jakim go formułuje. Do tego służą trzy prompty i trzy związane z nimi tryby pracy.
Trzy tryby, czyli gdzie jesteś na skali przekonania
Czym jest tryb? Każda rozmowa o decyzji ląduje gdzieś na określonej skali. Na jednym końcu stoisz całkowicie niezdecydowany i otwarty na każdą odpowiedź. Krok dalej jesteś przekonany częściowo — powiedzmy w ponad 50% na rzecz konkretnej ścieżki. Na drugim końcu decyzja już zapadła i potrzebujesz tylko, by model dodatkowo podeprł twoje stanowisko.
Większości widzów polecam start z trybu pierwszego — daje pełny obraz obu stron. Ale jeśli siedzisz głębiej na tej skali, też znajdziesz tu prompt dla siebie.
Tryb pierwszy: nie wiesz jeszcze, co wybrać
To tu spędzisz najwięcej czasu. Przykład: rozważasz podniesienie cen produktu albo usługi o 20% i nie masz przekonania, czy to dobry ruch. Prosisz więc model o najmocniejszą wersję argumentów obu stron sporu.
Po stronie podwyżki padły trzy racje. Koszty wzrosły, więc zwiększenie cen po prostu się broni. Z badań rynkowych wynika, że nasza praca jest warta więcej, niż obecnie bierzemy za nią. Wreszcie: klienci, którzy odejdą po podwyżce, to najpewniej ci, z którymi i tak nie chcielibyśmy pracować.
Po stronie wstrzymania się: po pierwsze, ryzyko utraty lojalnych klientów. Po drugie — model, po przejrzeniu bieżącej koniunktury, uznał, że kupujący pilnują portfeli, więc podwyżka jest w tym momencie ryzykowna. Po trzecie, być może da się zwiększyć zyski taniej, bez ruszania cen.
Po tej rozpisce model wrócił z jedną konkluzją: werdykt — podnieś cenę, poziom pewności — wysoki. Dokładnie taki wynik chcemy osiągać. A oto, jak go wymusić.
Rozbiór promptu trybu pierwszego
Prompt wygląda obszernie, ale zmieniasz w nim tylko jedną sekcję — resztę kopiujesz w całości. Przejdźmy go od góry.
Na początku mówisz modelowi, z czym przychodzisz: „Potrzebuję pomocy w podjęciu realnej decyzji. Chcę twojej uczciwej i rzetelnej oceny — nawet jeśli szczera odpowiedź okaże się niewygodna i podważy moje uprzedzenia”. Od razu dajesz do zrozumienia: nie chcę stronniczości.
Potem opisujesz decyzję — i przekazujesz dwie rzeczy. Pierwsza: jasno postawiony wybór, X albo Y. W naszym przykładzie: podnoszę ceny o 20% w przyszłym kwartale albo zostawiam je na obecnym poziomie. To trzeba zapisać wprost, bez owijania.
Druga rzecz: kontekst. Sprawa fundamentalna. Jeśli nie przekażesz odpowiedniego kontekstu, model ocenę wyda — ale będzie to ocena słaba, bo oparta na tym, co mu podrzuciłeś. Wysokiej jakości odpowiedzi wymagają właściwych informacji podanych we właściwym momencie. Sposobów jest wiele: polecam dyktowanie — mówisz normalnie, a wypowiedź zamienia się w tekst. Możesz podać cele, liczby, terminy. Możesz dołączyć pliki, żeby model widział konkretne dokumenty.
Dalsza część promptu to instrukcja kroków. Najpierw najmocniejsza wersja argumentów za tą decyzją. Potem najmocniejsza wersja przeciw. Gdy obie są gotowe — i to jest sedno całej konstrukcji — obie strony mają być ocenione tą samą miarą, wyłącznie na podstawie ich merytorycznej siły, niezależnie od tego, co sam wolisz. Ten krok jest kluczowy. Następnie model ma wskazać najsłabsze punkty każdej ze stron, wybrać tę z mocniejszym zestawem racji i oznaczyć poziom swojej pewności: niski, średni lub wysoki.
Na końcu dochodzi kilka wskazówek co do samego stylu. Po pierwsze: odpowiadaj konkretnie, bez ściany tekstu. Potem dwa zabezpieczenia przed twoimi własnymi błędami. Pierwsze: „jeśli potrzebujesz więcej informacji, żeby ocenić rzecz rzetelnie, daj znać, zanim wydasz sąd” — to bezpośrednie przedłużenie kwestii kontekstu. Drugie: „jeśli sam wybór postawiłem w złych ramach, powiedz o tym i zaproponuj lepsze ujęcie, zanim ocenisz” — a to chroni przed stronniczością ukrytą już w sformułowaniu pytania.
Całość możesz skopiować i stosować do własnych spraw; jedyna sekcja do uzupełnienia to wybór oraz kontekst.
Tryb drugi: skłaniasz się ku jednemu rozwiązaniu
Załóżmy, że w 80% przekonałeś się do podwyżki. Skoro dryfujesz już w jedną stronę, przed ostateczną decyzją chcesz wystawić ten wybór na możliwie ciężką próbę — i do tego służy prosty prompt.
Zaczynasz od słów: „Skłaniam się ku określonemu rozwiązaniu — oto ono”. W to miejsce wklejasz znaną już sekcję: jasno postawiony wybór i kontekst. Dalej instruujesz: „Przetestuj to tak mocno, jak potrafisz. Konkretnie: przedstaw najmocniejszą wersję strony przeciwnej — nie mojej. Zbuduj najmocniejszy i uczciwy argument za tamtą opcją, opierając się na najlepszych dostępnych dowodach i rozsądnych założeniach. Argumentuj tak, jakbyś naprawdę w to wierzył. A na koniec powiedz mi, co musiałoby się okazać prawdą, żeby przeciwne rozwiązanie wygrało tę decyzję jednoznacznie”.
Prompt jest prosty i robi jedno: umacnia drugą stronę sporu. Dzięki temu możesz uczciwie sprawdzić, czy naprawdę chcesz iść w swoją stronę.
Tryb trzeci: decyzja już zapadła
Ostatnia sytuacja: pełne przekonanie. „Idę w ścieżkę A, ścieżka B w ogóle mnie nie interesuje”. Wtedy potrzebujesz asystenta do przygotowania się na decyzję, którą właśnie podjąłeś.
Prompt zaczyna się tak: „Podjąłem decyzję — oto ona”. Znów: wybór zapisany wprost plus kontekst. Dalej: „Zanim to przypieczęczę, sprawdź ten wybór po raz ostatni, naprawdę mocno. Najpierw wyłuskaj największe ryzyko i największy martwy punkt tego wyboru. Potem przedstaw najmocniejszą i uczciwą wersję mojej strony. Na koniec wypisz wszystko, o czym powinienem wiedzieć i na co uważać, zanim ruszę z realizacją”.
Najważniejsza jest pierwsza część: prosimy model, by wyłapał ryzyka i martwe punkty związane z wyborem i pokazał je nam, zanim podejmiemy decyzję. Na wypadek, gdyby brakowało w niej czegoś krytycznego.
Który model mówi najprościej w oczy
Trzy tryby i trzy prompty wystarczą, by bardzo daleko zajść w wymuszaniu szczerych odpowiedzi przy trudnych decyzjach. Zostaje jedna rzecz — dla tych, którzy mają dostęp do wszystkich modeli i mogą wybierać.
Jeśli korzystasz z jednego, to żaden problem. Przy tych trzech promptach, jasnym wyborze i porządnym kontekście odpowiedź i tak będzie znacznie lepsza. Ale jeśli chcesz pójść o krok dalej, sięgnij po model, który z natury jest bardziej bezpośredni. Z moich doświadczeń z obecnymi modelami wynika, że Claude jest najbardziej „grzeczny” — czyli najmniej szczery i najmniej bezpośredni z całej stawki. Grok stoi na przeciwnym biegunie: najczęściej mówi wprost, co myśli. ChatGPT i Gemini lądują gdzieś pomiędzy. Traktuj to jednak jako dodatek — prompt znaczy więcej niż wybór modelu.
(Informacja dodatkowa: ranking odzwierciedla subiektywne doświadczenie autora z chwili nagrania; modele są regularnie aktualizowane i ich „charakter” może się zmieniać wraz z wersjami.)
Podsumowanie
Model prosto „z pudełka” jest bardzo ugodowy: przytaknie ci, a nawet pozorny drobny sprzeciw skończy się zgodą — jeśli nie wymusisz na nim porządnego promptu. Świadomość tej natury narzędzia to punkt wyjścia. Najlepszy sposób, jaki znam, to zlecenie AI przygotowania najmocniejszych wersji obu stanowisk; po takiej rozgrywce model może wydać werdykt i wskazać mocniejszą stronę. Tryb dobierasz do stopnia własnego przekonania: niezdecydowany — tryb pierwszy (tu polecam zaczynać), częściowo przekonany — drugi, zdecydowany — trzeci. A jeśli masz dostęp do czołowych modeli, wybierz Groka — bywa najbardziej bezpośredni. Jeśli nie masz, nic straconego: prompty zrobią większość roboty.
Na koniec: przestroga o plikach
W trakcie filmu zachęcałem, by podawać AI prawdziwe pliki. Czego przy okazji zwykle się nie mówi: pewnie masz ich setki, a wrzucenie wszystkich naraz pogarsza odpowiedzi. Da się to jednak obejść — można zbudować mechanizm, w którym model przekopuje tysiące twoich dokumentów i wyławia z nich właściwe. Pokazuję, jak to zrobić, w następnym materiale.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Zgodę modelu traktuj jak sygnał ostrzegawczy
Na czym polega: Domyślnym zachowaniem Claude’a i ChatGPT jest zadowalanie użytkownika. Model przytaknie nawet twojej najgorszej decyzji, a pozorny sprzeciw zwykle kończy się zgodą.
Jak stosować: Za każdym razem, gdy AI potwierdza twój pomysł, potraktuj to jako punkt wyjścia do dalszego badania, a nie jako walidację. Wartość ma dopiero świadomie wymuszona kontra.
Na co uważać: Polecenie „bądź brutalnie szczery” nie wystarczy — bez struktury promptu model szybko wróci do ugodowości.
2.Żądaj najmocniejszej wersji obu stanowisk
Na czym polega: Kluczowa technika to tzw. steel man — zamiast słabych, łatwych do zbicia argumentów model ma podać najmocniejszą możliwą wersję racji „za” i „przeciw”.
Jak stosować: Zapisz w prompcie wprost: „przedstaw najmocniejszą wersję argumentów za tą decyzją, a potem przeciw”. Ocena może paść dopiero po obu rozpisaniach.
Na co uważać: Bez słowa „najmocniejszą” model poda płytkie kontrargumenty — i stworzy pozory, że był krytyczny.
3.Decyzję formułuj jako wybór X albo Y
Na czym polega: Prompty autora działają, bo wymuszają konkretny wybór, np. „podnoszę ceny o 20% w przyszłym kwartale albo trzymam obecny poziom”.
Jak stosować: Zanim napiszesz prompt, sprowadź sprawę do dwóch wariantów i zapisz je dosłownie w jednym zdaniu.
Na co uważać: Rozmyte pytanie („co myślisz o moich cenach?”) da rozmytą odpowiedź — model nie będzie wiedział, co właściwie rozstrzyga.
4.Kontekst decyduje o jakości oceny
Na czym polega: Model wyda ocenę niezależnie od wszystkiego — jeśli dasz mu ubogi kontekst, będzie to pewnie brzmiący sąd oparty na niepełnych danych.
Jak stosować: Przekazuj cele, liczby, harmonogram i pliki; najwygodniej dyktować, bo mówiąc, podasz naturalnie więcej szczegółów niż pisząc.
Na co uważać: Im większa decyzja, tym większa pokusa, żeby zaoszczędzić czas na kontekście — i to jest główna przyczyna słabych rad.
5.Równa miara dla obu stron, niezależnie od twoich preferencji
Na czym polega: Krytyczny zapis promptu z trybu pierwszego: obie strony oceniane tym samym standardem, wyłącznie na podstawie ich merytorycznej siły, bez oglądania się na to, co wolisz.
Jak stosować: Dopisz to zdanie dosłownie i pilnuj, by werdykt pojawiał się dopiero po pełnym rozpisaniu obu stanowisk.
Na co uważać: Bez tego zapisu model wyczyta twoje preferencje już z samego sformułowania pytania i podporządkuje im ocenę.
6.Werdykt plus poziom pewności plus najsłabsze punkty
Na czym polega: Finalna odpowiedź ma składać się z trzech elementów: wyboru strony, poziomu pewności (niski, średni, wysoki) i najsłabszych punktów każdej ze stron.
Jak stosować: Wymagaj pełnej trójki przy każdej większej decyzji; listę słabych punktów porównaj z własnymi wątpliwościami — zbieżność świadczy, że model pracuje rzetelnie.
Na co uważać: Deklarowana przez model „wysoka pewność” nie jest gwarancją poprawności — to generator języka ocenia własną pewność, a nie rzeczywistość.
7.Gdy jesteś przekonany w 80% — każ umacniać przeciwników
Na czym polega: Tryb drugi to test wytrzymałościowy: model buduje najmocniejszą, uczciwą wersję strony przeciwnej, opartą na najlepszych dowodach i rozsądnych założeniach, oraz wskazuje, co musiałoby być prawdą, by ta opcja wygrała.
Jak stosować: Wklej swój preferowany wybór i kontekst, a potem każ argumentować przeciw „jakby w to wierzył”. Największą wartość ma końcowy warunek zwycięstwa przeciwnika — potraktuj go jako listę rzeczy do sprawdzenia.
Na co uważać: Największym ryzykiem jesteś ty sam: łatwo odrzucić niewygodną kontrę jako „przesadzoną”. Zanim to zrobisz, zapisz, co dokładnie musiałoby się wydarzyć.
8.Gdy decyzja zapadła — najpierw ryzyka i martwe punkty
Na czym polega: Tryb trzeci nie służy podważaniu decyzji, lecz przygotowaniu się na nią: model wskazuje największe ryzyko i martwy punkt, dopiero potem wzmacnia twoje stanowisko i wypisuje rzeczy do obserwowania.
Jak stosować: Użyj go przed ostateczną akceptacją — np. przed wysłaniem oferty czy startem projektu; listę ryzyk potraktuj jako wdrożeniową checklistę.
Na co uważać: Jeśli w tym trybie poprosisz tylko o potwierdzenie słuszności, zapłacisz za wygenerowane poczucie pewności zamiast za realną weryfikację.
9.Wbuduj w prompt zabezpieczenia: dopytanie i korektę ramek
Na czym polega: Dwa zdania-klamry: „jeśli potrzebujesz więcej informacji, daj znać przed oceną” oraz „jeśli źle postawiłem wybór, zaproponuj lepsze ujęcie przed oceną”.
Jak stosować: Wklejaj je do każdego promptu decyzyjnego — porządny model ma najpierw zgłosić braki danych lub źle postawione pytanie, a dopiero potem sądzić.
Na co uważać: Bez tych zdań model oceni nawet fatalnie postawione pytanie — i zrobi to pewnym tonem.
10.Prompt waży więcej niż model, ale modele różnią się szczerością
Na czym polega: Z doświadczeń autora: Grok jest najbardziej bezpośredni, Claude najbardziej ugodowy, ChatGPT i Gemini lądują pośrodku.
Jak stosować: Jeśli masz dostęp do kilku modeli, do ciężkich decyzji wybierz ten najbardziej bezpośredni z dostępnych.
Na co uważać: To subiektywna obserwacja z momentu nagrania — modele są ciągle aktualizowane. Lepszy prompt na słabszym modelu zrobi więcej niż słaby prompt na najlepszym.