🧠 #Siemens zaprezentował Digital Twin Composer na targach CES w 2026 roku, umożliwiając fabrykom symulowanie modernizacji w czasie rzeczywistym, co zmniejsza ryzyko, ogranicza wydatki kapitałowe i zwiększa wydajność.

🔗 https://link.ie.social/ISSxdT

📜 Nowy rok, nowe zasady: stany USA wprowadzają w 2026 roku kompleksowe przepisy technologiczne, obejmujące nadzór nad sztuczną inteligencją, ochronę prywatności danych i prawo do naprawy w całym kraju.

🔗https://link.ie.social/QJBjJJ

#AI

#Google wiedziało, co kupujesz. #AI wie, dlaczego płaczesz w nocy.
⬇️ https://t.me/ProgramowanieLinux/2032

Przez ostatnią dekadę baliśmy się, że #Facebook czy #Google wiedzą o nas za dużo. Ale z perspektywy roku 2026, tamta inwigilacja wydaje się zabawnie prymitywna.

Co wiedział o Tobie Google? Że szukałeś "taniego hotelu w Paryżu" i "leków na ból pleców". To były okruchy - metadane. Co wie o Tobie Twój asystent #AI, z którym rozmawiasz codziennie?

Wie wszystko, co jest pomiędzy!

W oknach czatów z #ChatGPT, #Gemini czy #Claude oddajemy korporacjom coś, czego nigdy nie wpisalibyśmy w wyszukiwarkę:
- Nasz proces myślowy.
- Nasze lęki ("Jak powiedzieć żonie, że straciłem pracę?").
- Nasze finanse ("Przeanalizuj ten PIT, nie wiem, czemu wiszę tyle urzędowi").
- Nasze surowe pomysły na biznes, zanim jeszcze powstaną!!!

Stworzyliśmy najdoskonalszy system inwigilacji w historii, i to dobrowolnie. Dlaczego?
Bo jest pomocny.

To transakcja faustowska: my dostajemy "inteligentnego przyjaciela", który pomaga nam ogarnąć życie, a Big Tech dostaje kompletny profil psychologiczny każdego użytkownika.

Do czego mogą to wykorzystać? To już nie chodzi o "targetowanie reklam butów".

Precyzyjna manipulacja:
Jeśli #AI wie, jakie masz kompleksy i lęki, może podsunąć Ci produkt w sposób, któremu nie będziesz w stanie się oprzeć. Scoring życiowy:
Wyobraź sobie, że bank lub ubezpieczyciel kupuje dostęp do "profilu ryzyka" opartego na Twoich rozmowach z AI.
Kradzież innowacji:
Twój genialny pomysł na startup, który "skonsultowałeś" z modelem, staje się częścią zbioru treningowego.

Traktujemy okno czatu jak konfesjonał. Ale w tym konfesjonale po drugiej stronie nie siedzi dyskretny ksiądz, tylko #algorytm, który wszystko notuje, indeksuje i sprzedaje (lub wykorzystuje do trenowania jeszcze sprytniejszych modeli).

Prywatność w 2026 roku jest cenniejsza od złota. A my ją tracimy za darmo w zamian za streszczenie maila.

🔙 https://t.me/ProgramowanieLinux/2031

Przestań strzelać z armaty do muchy. #AI to nie jest rozwiązanie każdego problemu.
⬇️ https://t.me/ProgramowanieLinux/2034

Obserwuję ostatnio niebezpieczny trend, zwłaszcza wśród vibe coderów. Mamy w rękach najpotężniejszą technologię w historii, a używamy jej do... wyciągania nagłówka ze strony internetowej.

Widzę projekty, gdzie ludzie budują skomplikowane łańcuchy w n8n albo make, podpinają GPT-4o i płacą za tysiące tokenów tylko po to, żeby sprawdzić, czy w tekście znajduje się adres email. To jak kupowanie Ferrari, żeby pojechać po bułki do sklepu za rogiem. Wygląda fajnie, ale jest drogo, niepraktycznie i trudno zaparkować.

Dlaczego "stara szkoła" programowania wciąż bije AI na głowę w 80% przypadków?

1. Koszt
Gdy robisz demo na Twittera, koszt API rzędu $0.05 nikogo nie boli. Ale gdy Twój SaaS zaczyna mieć ruch, te centy zamieniają się w tysiące dolarów. Pythonowy skrypt z biblioteką BeautifulSoup (bs4) przemieli tysiąc podstron za darmo. LLM przepali na to budżet, który mógłbyś wydać na marketing.

2. Latency
Zapytanie do API OpenAI czy Anthropic to często sekundy oczekiwania. Klasyczny kod w JavaScript czy Pythonie wykonuje się w milisekundach. Jeśli każesz użytkownikowi czekać 5 sekund na wynik prostego filtrowania danych tylko dlatego, że "AI musi pomyśleć", to zabijasz swój UX. Nikt nie ma na to czasu.

3. Halucynacje
Regex jest nudny. Jest trudny. Ale jest przewidywalny. Zawsze zadziała tak samo. AI? Bywa różnie. Raz zwróci Ci idealnego JSON-a. Za drugim razem doda komentarz "Here is your JSON", który wywali Twój parser. Za trzecim razem zmyśli dane, bo zgubi kontekst. Często "może zadziała" to za mało.

Kiedy więc używać AI? Tam, gdzie kończy się logika, a zaczyna "rozumienie". ✅ Analiza sentymentu (czy klient jest wkurzony?). ✅ Wyciąganie danych z totalnego bałaganu (nieustrukturyzowany tekst). ✅ Kreatywność i generowanie treści.

Ale do całej reszty? Błagam, przeproście się z "klasykami". Python (Requests, BeautifulSoup, Pandas). Zwykły SQL. Stary, dobry JavaScript.

Bycie dobrym programistą (lub vibe coderem :) ) w 2026 roku nie polega na wciskaniu AI wszędzie. Polega na wiedzy, kiedy go NIE używać. Budujcie systemy, które są szybkie, tanie i działają.

🔙 https://t.me/ProgramowanieLinux/2033