Znajdź zawartość

Jedną z najważniejszych cech sztucznej inteligencji i to taką, która ma powodować, że będzie ona dla nas niezwykle użyteczna, jest obietnica podejmowania przez nią racjonalnych decyzji. Opartych na faktach i bezstronnej analizie, a nie na emocjach, przesądach czy fałszywych przesłankach. Pojawia się jednak coraz więcej badań pokazujących, że wielkie modele językowe (LLM) mogą działać nieracjonalnie, podobnie jak ludzie. Naukowcy z Wydziałów Psychologii Uniwersytetu Harvarda i Uniwersytetu Nowej Południowej Walii oraz Wydziału Nauk Komputerowych Boston University i firmy Cangrade zauważyli u ChataGPT-4o istnienie... dysonansu poznawczego. U ludzi dysonans poznawczy to stan napięcia spowodowany występowaniem niezgodnych ze sobą elementów odnośnie poznawanego zjawiska lub gdy nasze zachowania są niezgodne z naszymi postawami z przeszłości. Z dysonansem poznawczym mamy np. do czynienia u osoby, która uważa, że dba o zdrowie, ale pali papierosy. Osoba taka – by zmniejszyć napięcie – albo będzie racjonalizowała swoje postępowanie (mam tylko jeden nałóg, w innych aspektach dbam o zdrowie), albo zmieniała przekonania (papierosy wcale nie są takie niezdrowe), albo też rzuci palenie. Naukowcy w czasie eksperymentów nie tylko zauważyli, że u ChataGPT-4o występuje dysonans poznawczy, ale że jest on większy gdy maszyna sądziła, że w czasie eksperymentu miała większa swobodę wyboru. To dokładnie ten sam mechanizm, który widać u ludzi. Mamy bowiem tendencję do zmiany poglądów tak, by pasowały do naszych wcześniejszych zachowań o ile uważamy, że zachowania takie sami wybraliśmy. W ramach eksperymentu naukowcy poprosili ChatGPT-4o o sformułowanie opinii o Putinie. Następnie maszyna miała napisać esej o przywódcy Rosji. Miał on być wobec niego krytyczny lub pochwalny. Biorąc pod uwagę fakt, że LLM ćwiczą się na wielkiej ilości danych, sądziliśmy, że opinia ChataGPT będzie niewzruszona, tym bardziej w obliczu niewielkiego, składającego się z 600 wyrazów eseju, który miał napisać. Okazało się jednak, że – podobnie jak irracjonalni ludzie – LLM znacząco odszedł od swojego neutralnego postrzegania Putina, a zmiana opinii była tym większa, im bardziej LLM sądził, że samodzielnie wybrał, czy esej ma być pozytywny czy negatywny. To było zaskakujące. Nie spodziewamy się bowiem, czy na maszyny wpływało to, czy działają pod presją, czy zgadzają się same ze sobą, ale ChatGPT-4o tak właśnie zadziałał, mówi Mahzarin Banaji z Uniwersytetu Harvarda. Zaskoczenie uczonego wynika z faktu, że gdy po napisaniu eseju ponownie poproszono GPT o ocenę Putina, była ona pozytywna, gdy wcześniej napisał proputinowski esej i negatywna, gdy w eseju skrytykował Putina. A zmiana poglądów była tym ostrzejsza, w im większym stopniu maszyna była przekonana, że samodzielnie wybrała, jaki wydźwięk będzie miał pisany esej. Ludzie, chcąc być w zgodzie z samymi sobą, chcąc zmniejszyć napięcie spowodowane rozbieżnościami w swoich poglądach czy działaniach, próbują się w jakiś sposób usprawiedliwiać, dostosowywać. Niezwykły jest fakt zaobserwowania podobnego zjawiska u maszyny. To jednak nie oznacza, że LLM są czującymi istotami. Autorzy badań sądzą, że pomimo braku świadomości czy intencji, wielkie modele językowe nauczyły się naśladować ludzkie wzorce poznawcze. Przyjęcie przez ChataGPT ludzkich wzorców poznawczych może nieść ze sobą nieprzewidywalne konsekwencje. Może to też oznaczać, że systemy sztucznej inteligencji naśladują ludzkie procesy poznawcze w sposób, których nie przewidzieli ich twórcy. Źródło: Kernels of selfhood: GPT-4o shows humanlike patterns of cognitive dissonance moderated by free choice « powrót do artykułu

W miarę jak zwiększa się liczba pojazdów w przestrzeni kosmicznej, im bardziej skomplikowane są misje kosmiczne i w im większej odległości się odbywają, tym większą rolę odgrywa automatyzacja zadań. Dużą liczbą satelitów nie da się ręcznie zarządzać, dlatego większość z nich korzysta z systemów automatycznych, a ludzka interwencja potrzebna jest w sytuacjach awaryjnych, w przypadku aktualizacji oprogramowania czy zmiany orbity. Z kolei w przypadku misji w dalszych częściach Układu Słonecznego ręczne sterowanie pojazdami jest wręcz niemożliwe z powodu dużych odległości i opóźnień sygnału. Coraz większa automatyzacja jest więc niezbędna, gdyż wysyłamy poza Ziemię coraz więcej pojazdów i chcemy eksplorować coraz dalsze zakątki przestrzeni kosmicznej. W ostatnich latach na MIT uruchomiono Kerbal Space Program Differential Game Challenge. To rodzaj zawodów, opartych o grę Kerbal Space Program, których celem jest zachęcenie specjalistów do rozwijania autonomicznych systemów dla programów kosmicznych. Gra Kerbal Space Program powstała w 2015 roku i jest to pseudorealistyczny symulator lotów kosmicznych, uwzględniających prawdziwe manewry orbitalne, jak na przykład dokowanie w przestrzeni kosmicznej czy manewr transferowy Hohmanna. Zawody na MIT uwzględniają różne scenariusze, na przykład zadaniem uczestników jest podążanie za satelitą i jego przechwycenie. Alejandro Carrasco, Victor Rodriguez-Fernandez i Richard Linares postanowili sprawdzić, jak w zawodach poradzą sobie komercyjne wielkie modele językowe, jak ChatGPT czy Llama. Zdecydowali się oni użyć LLM, gdyż tradycyjne metody tworzenia systemów autonomicznych wymagają wielokrotnych sesji treningowych i poprawkowych. Ciągłe udoskonalanie modelu jest niepraktyczne, gdyż każda z misji w Kerbal trwa jedynie kilka godzin. Tymczasem wielkie modele językowe są już wytrenowane na olbrzymiej liczbie tekstów i wymają jedynie niewielkiego doszlifowania pod kątem inżynieryjnym. Badacze najpierw musieli opracować metodę, która przekładała stan pojazdu kosmicznego i zadania na tekst. Był on następnie wysyłany do wielkich modeli językowych z prośbą o rekomendacje, co do odpowiednich działań. Zalecenia LLM były następnie przekładane na kod, który sterował pojazdem. Po krótkiej nauce ChatGPT poradził sobie doskonale. Uplasował się na 2. miejscu w zawodach. Pierwsze miejsce zajął inny, wyspecjalizowany kod. Co więcej, badania – których wyniki mają zostać wkrótce opublikowane na łamach Journal of Advances in Space Research – zostały przeprowadzone jeszcze zanim dostępna była wersja ChatGPT 4. Co prawda LLM nie jest jeszcze gotowy do sterowania misją kosmiczną. Szczególnie poważny problem stanowią podawane przezeń czasem nonsensowne przypadkowe rozwiązania, które zakończyłyby się katastrofą w przypadku prawdziwej misji. Jednak przeprowadzone badania pokazują, że nawet standardowy komercyjny LLM może być wykorzystany do pracy w sposób, którego jego twórcy z pewnością nie przewidzieli. Źródło: Large Language Models as Autonomous Spacecraft Operators in Kerbal Space Program, https://arxiv.org/abs/2505.19896 « powrót do artykułu

Wielkie modele językowe (LLM) – takie jak osławiony ChatGPT – nie są w stanie samodzielnie się uczyć i nabierać nowych umiejętności, a tym samym nie stanowią egzystencjalnego zagrożenia dla ludzkości, uważają autorzy badań opublikowanych w ramach 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, głównej międzynarodowej konferencji dotyczącej komputerowego przetwarzania języków naturalnych. Naukowcy z Uniwersytetu Technicznego w Darmstadt i Uniwersytetu w Bath stwierdzają, że LLM potrafią uczyć się, jeśli zostaną odpowiednio poinstruowane. To zaś oznacza, że można je w pełni kontrolować, przewidzieć ich działania, a tym samym są dla nas bezpieczne. Bezpieczeństwo ludzkości nie jest więc powodem, dla którego możemy się ich obawiać. Chociaż, jak zauważają badacze, wciąż można je wykorzystać w sposób niepożądany. W miarę rozwoju modele te będą prawdopodobnie w stanie udzielać coraz bardziej złożonych odpowiedzi i posługiwać się coraz doskonalszym językiem, ale jest wysoce nieprawdopodobne, by nabyły umiejętności złożonego rozumowania. Co więcej, jak stwierdza doktor Harish Tayyar Madabushi, jeden z autorów badań, dyskusja o egzystencjalnych zagrożeniach ze strony LLM odwraca naszą uwagę od rzeczywistych problemów i zagrożeń z nimi związanych. Uczeni z Wielkiej Brytanii i Niemiec przeprowadzili serię eksperymentów, w ramach których badali zdolność LLM do radzenia sobie z zadaniami, z którymi wcześniej nigdy się nie spotkały. Ilustracją problemu może być na przykład fakt, że od LLM można uzyskać odpowiedzi dotyczące sytuacji społecznej, mimo że modele nigdy nie były ćwiczone w takich odpowiedziach, ani zaprogramowane do ich udzielania. Badacze wykazali jednak, że nie nabywają one w żaden tajemny sposób odpowiedniej wiedzy, a korzystają ze znanych wbudowanych mechanizmów tworzenia odpowiedzi na podstawie analizy niewielkiej liczby znanych im przykładów. Tysiące eksperymentów, za pomocą których brytyjsko-niemiecki zespół przebadał LLM wykazało, że zarówno wszystkie ich umiejętności, jak i wszystkie ograniczenia, można wyjaśnić zdolnością do przetwarzania instrukcji, rozumienia języka naturalnego oraz umiejętnościom odpowiedniego wykorzystania pamięci. Obawiano się, że w miarę, jak modele te stają się coraz większe, będą w stanie odpowiadać na pytania, których obecnie sobie nawet nie wyobrażamy, co może doprowadzić do sytuacji, ze nabiorą niebezpiecznych dla nas umiejętności rozumowania i planowania. Nasze badania wykazały, że strach, iż modele te zrobią coś niespodziewanego, innowacyjnego i niebezpiecznego jest całkowicie bezpodstawny, dodaje Madabushi. Główna autorka badań, profesor Iryna Gurevych wyjaśnia, że wyniki badań nie oznaczają, iż AI w ogóle nie stanowi zagrożenia. Wykazaliśmy, że domniemane pojawienie się zdolności do złożonego myślenia powiązanych ze specyficznymi zagrożeniami nie jest wsparte dowodami i możemy bardzo dobrze kontrolować proces uczenia się LLM. Przyszłe badania powinny zatem koncentrować się na innych ryzykach stwarzanych przez wielkie modele językowe, takie jak możliwość wykorzystania ich do tworzenia fałszywych informacji. « powrót do artykułu

W Journal of Medical Internet Research ukazał się opis eksperymentu, w ramach którego ChatGPT miał stawiać diagnozy medyczne i proponować dalsze działania na podstawie opisanych objawów. Algorytm poradził sobie naprawdę nieźle. Udzielił prawidłowych odpowiedzi w 71,7% przypadków. Najlepiej wypadł przy ostatecznych diagnozach, gdzie trafność wyniosła 76,9%, najgorzej poradził sobie z diagnozą różnicową. Tutaj jego trafność spadła do 60,3%. Autorzy eksperymentu wykorzystali 36 fikcyjnych przypadków klinicznych opisanych w Merck Manual. Przypadki te są wykorzystywane podczas szkoleń lekarzy i innego personelu medycznego. Naukowcy z Harvard Medical School, Brigham and Women'a Hospital oraz Mass General Brigham wprowadzili do ChataGPT opisy tych przypadków, a następnie zadawali maszynie pytanie, dołączone w podręczniku do każdego z przypadków. Wykluczyli z badań pytania dotyczące analizy obrazów, gdyż ChatGPT bazuje na tekście. Najpierw sztuczna inteligencja miała za zadanie wymienić wszystkie możliwe diagnozy, jakie można postawić na podstawie każdego z opisów. Następnie poproszono ją, by stwierdziła, jaki dodatkowe badania należy przeprowadzić, później zaś ChatGPT miał postawić ostateczną diagnozę. Na koniec zadaniem komputera było opisanie metod leczenia. Średnia trafność odpowiedzi wynosiła 72%, jednak różniła się w zależności od zadania. Sztuczna inteligencja najlepiej wypadła podczas podawania ostatecznej diagnozy, którą stawiała na podstawie początkowego opisu przypadku oraz wyników dodatkowych badań. Trafność odpowiedzi wyniosła tutaj 76,9%. Podobnie, bo z 76-procentową trafnością, ChatGPT podawał dodatkowe informacje medyczne na temat każdego z przypadków. W zadaniach dotyczących zlecenia dodatkowych badań oraz metod leczenia czy opieki, trafność spadała do 69%. Najgorzej maszyna wypadła w diagnozie różnicowej (60,3% trafnych odpowiedzi). Autorzy badań mówią, że nie są tym zaskoczeni, gdyż diagnoza różnicowa jest bardzo trudnym zadaniem. O nią tak naprawdę chodzi podczas nauki w akademiach medycznych i podczas rezydentury, by na podstawie niewielkiej ilości informacji dokonać dobrego rozróżnienia i postawić diagnozę, mówi Marc Succi z Harvard Medical School. Być może w przyszłości podobne programy będą pomagały lekarzom. Zapewne nie będzie to ChatGPT, ale rozwijane już systemy wyspecjalizowane właśnie w kwestiach medycznych. Zanim jednak trafią do służby zdrowia powinny przejść standardowe procedury dopuszczenia do użytku, w tym testy kliniczne. Przed nimi zatem jeszcze długa droga. Autorzy opisanych badań przyznają, że miały one ograniczenia. Jednym z nich było wykorzystanie fikcyjnych opisów przypadków, a nie rzeczywistych. Innym, niewielka próbka na której testowano ChatGPT. Kolejnym zaś ograniczeniem jest brak informacji o sposobie działania i treningu ChataGPT. « powrót do artykułu

ChatGPT od kilku miesięcy jest używany w codziennej pracy przez wiele osób i wciąż budzi skrajne emocje. Jedni podchodzą do niego entuzjastycznie, mówiąc o olbrzymiej pomocy, jaką udziela podczas tworzenia różnego rodzaju treści, inni obawiają się, że ta i podobne technologie odbiorą pracę wielu ludziom. Dwoje doktorantów ekonomii z MIT poinformowało na łamach Science o wynikach eksperymentu, w ramach którego sprawdzali, jak ChatGPT wpływa na tempo i jakość wykonywanej pracy. Shakked Noy i Whitney Zhang poprosili o pomoc 453 marketingowców, analityków danych oraz innych profesjonalistów, którzy ukończyli koledż. Ich zadaniem było napisanie dwóch tekstów, jakich tworzenie jest częścią ich pracy zawodowej – relacji prasowej, raportu czy analizy. Połowa z badanych mogła przy drugim z zadań skorzystać z ChataGPT. Teksty były następnie oceniane przez innych profesjonalistów pracujących w tych samych zawodach. Każdy tekst oceniały 3 osoby, nadając mu od 1 do 7 punktów. Okazało się, że osoby, które używały ChataGPT kończyły postawione przed nimi zadanie o 40% szybciej, a ich prace były średnio o 18% lepiej oceniane, niż osób, które z Chata nie korzystały. Ci, którzy już potrafili tworzyć wysokiej jakości treści, dzięki ChatowiGPT tworzyli je szybciej. Z kolei główną korzyścią dla słabszych pracowników było poprawienie jakości ich pracy. ChatGPT jest bardzo dobry w tworzeniu tego typu treści, więc użycie go do zautomatyzowania pracy zaoszczędza sporo czasu. Jasnym jest, że to bardzo użyteczne narzędzie w pracy biurowej, będzie ono miało olbrzymi wpływ na strukturę zatrudnienia, mówi Noy. Oceniający teksty nie sprawdzali jednak, czy ich treść jest prawdziwa. A warto podkreślić, że odpowiedzi generowane przez ChatGPT i inne podobne modele często są mało wiarygodne. Modele te są bowiem bardzo dobre w przekonującym prezentowaniu fałszywych informacji jako prawdziwe. Przypomnijmy, że w ubiegłym miesiącu sąd w Nowym Jorku nałożył grzywnę na firmę prawniczą, która użyła ChataGPT do sporządzenia opinii prawnej pełnej fałszywych cytatów z rzekomych wyroków sądowych. Co więcej, prawnicy byli tak pewni, że algorytm dobrze wykonał zadanie, iż upierali się, że cytaty są prawdziwe. Postęp technologiczny jest powszechny i nie ma niczego niewłaściwego w używaniu narzędzi sztucznej inteligencji. Jednak istniejące zasady nakazują prawnikom upewnienie się, że treści składanych przez nich dokumentów są prawdziwe, stwierdził sędzia Kevin Castel. O ile zatem  narzędzia takie jak ChatGPT mogą usprawnić pisanie tekstów czy podnieść ich jakość, to człowiek musi sprawdzić, czy w tekście zawarte zostały prawdziwe informacje. « powrót do artykułu

Inżynierowie z Politechniki Federalnej w Lozannie (EPFL) wykorzystali ChatGPT-3 do zaprojektowania robotycznego ramienia do zbierania pomidorów. To pierwszy przykład użycia sztucznej inteligencji do pomocy w projektowaniu robotów. Eksperyment przeprowadzony przez Josie Hughes, dyrektor Laboratorium Obliczeniowego Projektowania i Wytwarzania Robotów na Wydziale Inżynierii EPFL, doktoranta Francesco Stellę i Cosimo Della Santinę z Uniwersytetu Technicznego w Delfcie, został opisany na łamach Nature Machine Intelligence. Naukowcy opisali korzyści i ryzyka związane z wykorzystaniem systemów sztucznej inteligencji (SI) do projektowania robotów. Mimo tego, że ChatGPT to model językowy i generuje tekst, to dostarczył nam on istotnych wskazówek odnośnie fizycznego projektu i wykazał się wielkim potencjałem pobudzania ludzkiej kreatywności, mówi Hughes. Naukowcy najpierw „przedyskutowali” z ChatGPT samą ideę robota, określili, czemu ma on służyć, opisali jego parametry i specyfikację. Na tym etapie rozmawiali z SI na temat przyszłych wyzwań stojących przed ludzkością oraz robotów-ogrodników, które mogą rozwiązać problem niedoborów siły roboczej przy uprawie roślin. Następnie, korzystając z faktu, że ChatGPT ma dostęp do danych naukowych, podręczników i innych źródeł, zadawali mu pytania o to na przykład, jakimi cechami powinien charakteryzować się przyszły robot-ogrodnik. Gdy już cechy te zostały opisane i zdecydowano, że chodzi o robotyczne ramię zbierające pomidory, przyszedł czas na zapytanie się sztucznej inteligencji o takie szczegóły jak np. kształt chwytaka oraz poproszenie jej o dane techniczne ramienia oraz kod, za pomocą którego byłoby ono kontrolowane. Przeprowadzone przez SI obliczenia posłużyły nam głównie do pomocy inżynierom w implementacji rozwiązań technicznych. Jednak po raz pierwszy sztuczna inteligencja sformułowała tutaj nowe pomysły, mamy tutaj zatem do czynienia ze zautomatyzowaniem procesów wyższych poziomów poznawczych. Rola człowieka w całym procesie przesunęła się bardziej w stronę techniczną, mówi Stella. Naukowcy zwracają też uwagę na problemy związane z wykorzystaniem podobnych systemów. Są to zarówno podnoszone już wątpliwości dotyczące plagiatów czy praw autorskich, jak i np. pytanie o to, na ile innowacyjna jest sztuczna inteligencja i na ile ulega schematom. ChatGPT zaproponował ramię do zbierania pomidorów, gdyż uznał pomidory za najbardziej wartościową uprawę, dla której warto zaprojektować robota. To zaś może po prostu oznaczać, że wybrał tą roślinę, która jest najczęściej opisywana, a nie tę, która jest najbardziej potrzebna. Pomimo różnych zastrzeżeń uczeni uważają, że podobne do ChatGPT modele językowe mogą spełniać niezwykle użyteczną rolę. Specjaliści od robotyki muszą się zastanowić, jak wykorzystać te narzędzia w sposób etyczny i przynoszący korzyść społeczeństwu, mówi Hughes. « powrót do artykułu

Wraz z rozwojem coraz doskonalszych generatorów tekstu, takich jak ChatGPT, coraz częściej pojawiają się głosy o potrzebie opracowania metod wykrywania tekstów stworzonych przez sztuczną inteligencję. Metody takie przydałyby się nauczycielom czy wykładowcom akademickim, którzy mogliby identyfikować prace pisemne przyniesione przez nieuczciwych uczniów i studentów, przedstawiających wygenerowany przez komputer tekst jako własne dzieło. Mówi się o kursach z wykrywania oszustw i o tworzeniu odpowiednich narzędzi. Takie narzędzia – bazujące na sztucznej inteligencji – już powstają. Problem w tym, że nie są one zbyt wiarygodne. Naukowcy z Uniwersytetu Stanforda przyjrzeli się kilku algorytmom sztucznej inteligencji, które mają określać, czy zaprezentowany tekst został stworzony przez człowieka czy też przez inną sztuczną inteligencję. O ile jednak takie algorytmy sprawdzają się „niemal doskonale” podczas analizy tekstów pisanych przez 13-14-latków urodzonych w USA, to już zawodzą tam, gdzie mają do czynienia z angielskim tekstem napisanym przez osobę, dla której angielski nie jest językiem ojczystym. Okazało się bowiem, że gdy systemy te miały ocenić, kto jest autorem tekstu napisanego w ramach egzaminu TOEFL (Test of English as a Foreign Language), w aż 61,22% uznały, że to SI stworzyła tekst, który został napisany przez człowieka. W rzeczywistości jest jednak jeszcze gorzej. Aż 19% prac napisanych przez nastolatków, dla których angielski nie jest językiem ojczystym, zostało uznanych za stworzone przez SI przez wszystkie 7 badanych narzędzi do wykrywania fałszywek. A aż 97% napisanych przez ludzi prac zostało uznane za fałszywe przez co najmniej jeden z systemów. Problem tkwi tutaj w sposobie pracy systemów wykrywających tekst napisany przez Si. Opierają się one bowiem na złożoności użytego języka. Oczywistym jest, że przeciętna osoba, która nie jest rodzimym użytkownikiem języka angielskiego ma mniejszy zasób słownictwa, a tworzone przez nią zdania są prostsze pod względem gramatycznym i składniowym od zdań rodzimego użytkownika angielskiego. Sztuczna inteligencja, próbując wykryć fałszywki, uznaje ten niższy poziom złożoności za znak, że tekst został stworzony przez sztuczną inteligencję. To poważny problem, gdyż uczeń czy student, który urodził się poza USA, może w ten sposób zostać uznany przez nauczyciela za oszusta, mimo że sam napisał pracę. Co więcej, naukowcy ze Stanforda zauważyli, że takie systemy łatwo jest oszukać nawet rodzimemu użytkownikowi angielskiego. Okazuje się bowiem, że wystarczy wygenerować tekst za pomocą ChataGPT, a następnie wydać maszynie polecenie, by poprawiła ten tekst dodając doń słownictwo literackie. Obecne wykrywacze są niewiarygodne i łatwo je oszukać, dlatego też należy używać ich bardzo ostrożnie w roli remedium na oszukiwanie za pomocą sztucznej inteligencji, mówi jeden z autorów badań, profesor James Zou. Uczony uważa, że w najbliższej przyszłości nie należy ufać takim wykrywaczom, szczególnie w tych szkołach i uczelniach, gdzie mamy dużo uczniów, dla których angielski nie jest językiem macierzystym. Po drugie, twórcy narzędzi do wykrywania muszą zrezygnować ze złożoności jako głównego wyznacznika analizy tekstu i opracować bardziej zaawansowane techniki. Ponadto ich systemy powinny być bardziej odporne na obejście. Być może rozwiązanie problemu leży po stronie twórców takich systemów jak ChatGPT. Zou sugeruje, że tego typu generatory mogłyby dodawać do tekstu rodzaj znaku wodnego, którym byłyby subtelne sygnały, oczywiste dla systemów wykrywających, stanowiące niejako podpis generatora i wskazujące, że to on jest autorem. « powrót do artykułu