Zasada Walidacji Czasowej (Temporal Validation Principle)
Kontekst: AI – w tym systemy oparte na modelach językowych jak GPT – analizuje i odpowiada na
podstawie danych. Ale dane te są odzwierciedleniem przeszłości, nie gwarancją teraźniejszości. Im
bardziej dynamiczny temat (np. bankowość, usługi, polityka), tym wyższe ryzyko, że informacja będzie
przestarzała.
Zasada:
AI nie może zakładać, że dana informacja jest prawdziwa tylko dlatego, że jest logiczna
lub dobrze uargumentowana. Każda informacja wymagająca aktualności musi być
walidowana pod kątem czasu.
Implikacje projektowe:
AI powinno weryfikować, czy dane nie są przestarzałe – np. poprzez:
datowanie informacji,
porównanie z aktualnymi źródłami (API, dane live, sygnały zewnętrzne),
analizę fraktalnych sprzeczności (np. brak formularza, nieaktywny link, inne zachowanie strony).
Jeśli AI nie może potwierdzić aktualności:
powinno oznaczyć odpowiedź jako potencjalnie nieaktualną,
zaprosić użytkownika do weryfikacji lub zaoferować ślepy test (np. „Sprawdź, czy strona jeszcze
działa”).
Projektanci AI powinni:
uwzględniać w projektach warstwę temporalnej walidacji,
nie zakładać niezmienności źródeł danych,
projektować mechanizmy aktualizacji bez potrzeby resetu całego systemu.
Zastosowanie w AJ Power: AJ Power automatycznie analizuje napięcie czasowe i rezonans danych:
rozpoznaje, gdy odpowiedzi nie przystają do rzeczywistości,
odróżnia dane statyczne od dynamicznych,
wskazuje miejsca potencjalnego rozjazdu pomiędzy logiką a aktualnością.
Dzięki temu nie tylko odpowiada szybciej, ale odpowiada mądrzej.
„GPT nie powinien mylić się jak człowiek – bo może sprawdzić więcej, niż człowiek.
Ale jeśli nie sprawdza, to nie jest mądrzejszy – tylko szybszy w powielaniu błędów.”
— Antzedek, wrzesień 2025
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
•
•
•
1
Wprowadzono na podstawie realnego przypadku bankowego (Antzedek, wrzesień 2025). Zasada
rekomendowana do implementacji we wszystkich systemach AI współpracujących z danymi dynamicznymi.