Dlaczego Początkujący Nie Powinni Uczyć Się Z AI

O co tu chodzi? (bez ściemy)

Pisanie własnych rozwiązań i samodzielne rozwiązywanie zadań to klucz do rozwoju myślenia. AI może w tym pomagać – ale nie na samym starcie. Sprawdźmy, co naprawdę tracą początkujący, ucząc się z pomocą ChatGPT i innych modeli AI.

W ostatnich latach w edukacji technicznej pojawiło się nowe zjawisko – początkujący programiści i studenci informatyki coraz częściej korzystają z sztucznej inteligencji (AI) do rozwiązywania zadań. Duże modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT (np. GPT-5), potrafią generować kod, wyjaśniać koncepcje czy choćby rozwiązywać złożone problemy na żądanie użytkownika. Dla osoby stawiającej pierwsze kroki w programowaniu brzmi to jak wymarzona pomoc – wystarczy wpisać pytanie (prompt), a model wypluwa gotową odpowiedź. Jednak doświadczeni edukatorzy i inżynierowie biją na alarm: początkujący, którzy za wcześnie polegają na AI, mogą zahamować swój rozwój. Dlaczego? Ponieważ ludzie uczą się głównie poprzez działanie i samodzielne zmaganie się z problemami, a zlecanie całej pracy modelowi AI odbiera im tę szansę. Innymi słowy – jeżeli pozwolisz, by to ChatGPT napisał za Ciebie kod, nie zdobędziesz zrozumienia, które dałoby Ci samodzielne napisanie go od zera.

W poniższym artykule, skierowanym do studentów i młodych inżynierów oraz wszystkich, którzy zaczynają swoja przygodę z tematami informatyczno/technicznymi, omówimy edukacyjne konsekwencje nadużywania AI na wczesnym etapie nauki. Wyjaśnimy dlaczego to ma znaczenie – jakie praktyczne skutki dla wiedzy i kariery może mieć poleganie na LLM zamiast własnego myślenia. Pokażemy przykłady błędów AI (od bugów w kodzie po słynne halucynacje modeli), aby uświadomić, iż ChatGPT nie jest nieomylny. Na koniec przedstawimy checklistę dla studentów – jak efektywnie uczyć się bez pomocy AI, kiedy ewentualnie warto po nią sięgnąć i jak robić to odpowiedzialnie.

Dlaczego to ma znaczenie?

Nadużywanie AI w nauce to nie tylko niewinna „ściąga” – może realnie zaszkodzić rozwojowi kluczowych umiejętności inżynierskich. W edukacji od dawna wiadomo, iż najlepsze efekty przynosi aktywne rozwiązywanie zadań, pisanie kodu samodzielnie, popełnianie błędów i ich debugowanie (usuwanie błędów). To buduje tzw. myślenie inżynierskie – umiejętność analitycznego podejścia do problemu, samodzielnego znajdowania rozwiązań i wyciągania wniosków z porażek. Gdy początkujący zamiast tego wpisuje polecenie w ChatGPT i dostaje gotowe rozwiązanie, omija cały ten proces. Efekt? Brak zrozumienia tego, co się dzieje „pod maską” – student może oddać działające rozwiązanie, ale nie umie wytłumaczyć, jak ono działa i dlaczego. Sam przyznaje to jeden z użytkowników Stack Exchange: korzystając z AI przestał rozumieć, jak działa używane API i czuł się, jakby „zapomniał, jak się koduje”.

Badania naukowe już zaczynają potwierdzać te obawy. W jednym z eksperymentów edukacyjnych grupa uczniów, która podczas nauki matematyki korzystała z ChatGPT, osiągnęła gorsze wyniki od tych, którzy uczyli się tradycyjnie. Co ciekawe, uczniowie z pomocą ChatGPT rozwiązywali więcej zadań ćwiczeniowych poprawnie na bieżąco – ale na późniejszym teście wiedzy poradzili sobie o 17% słabiej niż grupa ucząca się bez AI. Innymi słowy, AI ułatwiła im zadania domowe, ale utrudniła faktyczne nauczenie się materiału. Naukowcy zatytułowali swój raport wymownie: „Generative AI Can Harm Learning” – generatywna AI może szkodzić nauce. Dlaczego? Ponieważ uczniowie traktowali chatbot jak kulę do podpierania się (“crutch”), prosząc go wprost o odpowiedzi zamiast samodzielnie wypracować rozwiązanie. W efekcie nie budowali umiejętności, jakie rodzą się z samodzielnego rozwiązywania problemów.

Istnieje też inny aspekt: korzystając z AI, początkujący narażają się na fałszywe poczucie kompetencji. Wspomniani uczniowie w ankietach twierdzili, iż ChatGPT im nie zaszkodził, a choćby czuli się pewniej – mimo iż obiektywnie nauczyli się mniej. To zjawisko przypomina autopilota: gdy piloci zbyt długo polegają na automatyce, ich własne umiejętności pilotażu słabną, dlatego zaleca się ograniczać autopilota, by zachować sprawność manualną. Podobnie uczeń na „autopilocie” AI może przebrnąć przez zadanie, ale nie nabiera wprawy potrzebnej, gdy AI zabraknie lub okaże się zawodna. Jak trafnie ujął to jeden z doświadczonych programistów: „Ludzie uczą się poprzez działanie… Posadzenie AI do pisania za ciebie kodu niczego cię nie nauczy”.

Konsekwencje sięgają daleko poza oceny w szkole czy na studiach. W karierze inżynierskiej brak solidnych podstaw gwałtownie wyjdzie na jaw. Wyobraź sobie początkującego programistę, który zawsze polegał na AI i nagle trafia na rozmowę kwalifikacyjną albo dostaje zadanie w pracy. Bez wsparcia algorytmu okazuje się, iż nie potrafi samodzielnie rozwiązać problemu ani wyjaśnić działania kodu. Co więcej, pracodawcy już dostrzegają ten problem. Jeden z szefów działu IT przyznał w dyskusji, iż nie ma pożytku z juniora, który tylko kopiuje wyniki z ChatGPT bez zrozumienia – taka osoba nie wnosi wartości dodanej, bo jeżeli jej rola ogranicza się do wklejania odpowiedzi AI, to po co ją zatrudniać?. Znacznie cenniejszy jest ktoś, kto umie zweryfikować i poprawić rezultat wygenerowany przez model – a do tego potrzeba wiedzy i doświadczenia. Innymi słowy, firma zatrudnia człowieka po to, by myślał krytycznie i kontrolował maszynę, a nie ślepo za nią podążał.

W kontekście nie tylko pracy, ale i ogólnej rzetelności wiedzy, dochodzi kwestia zaufania do informacji od AI. jeżeli od początku polegasz na odpowiedziach modelu, możesz nie zbudować nawyku „ufaj, ale sprawdzaj” — a na starcie najczęściej nie masz jeszcze narzędzi, żeby to sprawdzanie wykonać dobrze. I zanim przejdziemy do halucynacji i błędów modeli, trzeba postawić jedną rzecz na stół: kompetencje nie powstają od samego wyniku. One potrzebują czasu, wysiłku i własnego procesu.

Z wiedzą i z kompetencjami jak z jajkiem – trzeba je wysiedzieć!

Wiedza techniczna nie „wpada do głowy” od kliknięcia. Ona się robi. I to jest proces bardziej biologiczny niż romantyczny: mózg musi zbudować nowe połączenia, wzmocnić ścieżki, pospinać fakty w struktury, które potem da się przywołać bez Google’a i bez czatbota — w stresie, pod presją czasu, podczas debugowania, na kolokwium, w pracy, w trakcie awarii. Właśnie dlatego to porównanie do jajka ma sens. Jajko też ma potencjał. Tylko potencjał nie równa się efekt.

Żeby z „jajka” powstało „coś”, co żyje i działa, trzeba je wysiedzieć: czas, powtarzalność, warunki, cierpliwość. Z kompetencjami jest identycznie. Możesz mieć dostęp do najlepszych kursów, repozytoriów, laboratoriów, dokumentacji i LLM-ów, ale jeżeli ominiesz etap „wysiadywania”, to zrobisz sobie z wiedzy wydmuszkę. Twoj wiedza ędzie wyglądała na pełną, będzie brzmiała na pełną (bo umiesz powtórzyć definicję), ale w praktyce nie będzie miała masy. A masa w technice to nie ładne zdania. Masa to umiejętność: rozumiesz, diagnozujesz, weryfikujesz, podejmujesz decyzje.

Ten czas jest potrzebny, bo mózg uczy się przez wysiłek: przez próby, porażki, korekty, wracanie do materiału i momenty, w których coś Cię uwiera i musisz to rozbroić. Gdy siedzisz nad zadaniem i mielisz temat w głowie, to nie jest strata czasu. To jest budowanie infrastruktury. Tak samo jak w sieci: możesz mieć gotową konfigurację z internetu, ale jeżeli nie rozumiesz, czemu tam jest taki route-map albo czemu ACL jest w tym miejscu, to przy pierwszym incydencie stoisz i patrzysz, jak wszystko płonie. Wiedza „wysiedziana” działa odwrotnie: w krytycznym momencie odpalasz w głowie mapę zależności, a nie losowy zestaw haseł.

Pisanie jest jednym z najważniejszych elementów tego „wysiadywania”, bo pisanie uczy myślenia — nie jako slogan, tylko jako mechanika. Kiedy piszesz, musisz nazwać problem, ustawić kolejność myśli, dobrać pojęcia, doprecyzować założenia, oddzielić wniosek od hipotezy. Pisanie zmusza Cię do tego, żebyś sam zobaczył, gdzie masz dziury w rozumowaniu. I właśnie dlatego jest niewygodne — bo obnaża braki. A jeżeli w tym momencie podstawisz LLM, który napisze Ci to „ładnie” i „spójnie”, to z zewnątrz wygląda jakbyś już to umiał. Tylko iż ten trening odbył się poza Twoją głową.

W tle pozostało jeden istotny wątek: uczelnia ma być bezpiecznym poligonem do formułowania myśli. Masz przestrzeń, żeby się pomylić, dostać feedback, poprawić argument, nauczyć się pracy ze źródłami, literaturą i dokumentacją techniczną. jeżeli na tym etapie regularnie wstawiasz między siebie a problem „automat do wniosków”, to osłabiasz dokładnie te kompetencje, po które przyszedłeś.

I teraz druga warstwa problemu: choćby jeżeli ktoś uzna, iż „OK, proces procesem, ale AI przynajmniej daje dobre odpowiedzi”, to rzeczywistość jest bardziej brudna. LLM-y potrafią generować błędny kod, mylić się z pełnym przekonaniem i halucynować fakty oraz źródła. Zobaczmy, jak to wygląda w praktyce.

Błędy i halucynacje AI – przestroga dla początkujących

Modele AI potrafią być zadziwiająco inteligentne, ale miewają też poważne wady: od typowych błędów w kodzie po kompletnie zmyślone „fakty”. W żargonie specjalistów mówi się choćby o “halucynacjach” – to sytuacja, gdy model językowy generuje odpowiedź brzmiącą wiarygodnie i pewnie, ale niezgodną z rzeczywistością. Przykładowo, ChatGPT może stworzyć opis nieistniejącej funkcji, wymyślić historyczne wydarzenie, a choćby podać referencje do artykułów naukowych, które… nigdy nie powstały. Tak, zdarza się, iż AI „cytuje” źródła i podaje linki do prac, których w rzeczywistości nie ma – wszystko po to, by odpowiedź wyglądała na rzetelną. W jednym z badań aż 47% „przypisów” wygenerowanych przez ChatGPT okazało się czystą fikcją (a kolejne 46% zawierało przekłamane dane bibliograficzne). Tylko 7% źródeł było w pełni poprawnych. To pokazuje, jak ostrożnym trzeba być, gdy model z przekonaniem powołuje się na jakieś fakty – szczególnie jeżeli sam jeszcze nie wiesz, jak je zweryfikować.

Równie niebezpieczne dla uczącego się są błędy w kodzie generowanym przez AI. Początkujący mogą nie dostrzec subtelnych pomyłek, bo brakuje im doświadczenia w debugowaniu. Tymczasem ChatGPT (nawet w zaawansowanej wersji GPT-5) nie gwarantuje poprawności swoich rozwiązań. Jego odpowiedzi opierają się na statystycznych wzorcach językowych, a nie na rzeczywistym uruchomieniu kodu i testach. Model może więc z pełnym przekonaniem zaproponować kod, który w praktyce się wykrzaczy albo da błędne wyniki. Przykładem może być eksperyment opisany przez Kevina Finka: ChatGPT zaproponował funkcję w Pythonie do dzielenia listy osób na grupy, zapewniając, iż „dokładnie przeanalizował kod i uważa, iż powinien on działać zgodnie z założeniami”. Kiedy jednak uruchomiono ten kod, od razu pojawił się błąd wykonania (IndexError) – model przeoczył oczywistą usterkę w logice programu. Co gorsza, zapytany, czy testował kod, ChatGPT odparł, iż jako LLM nie może uruchamiać kodu, ale i tak jest pewien swojego rozwiązania. To pokazuje istotną rzecz: AI nie ma prawdziwego zrozumienia kodu ani możliwości jego zweryfikowania w działaniu – opiera się wyłącznie na tym, co „wydaje się poprawne” statystycznie. Początkujący, który zaufa takiemu kodowi, może spędzić wiele frustrujących godzin, próbując dociec, czemu program nie działa, podczas gdy AI naiwnie “wierzyło” w poprawność odpowiedzi.

Inny przykład z życia wziętego dotyczy konsekwencji prawnych halucynacji AI – co prawda nie z branży IT, ale wymowny. W 2023 roku adwokat z Nowego Jorku przygotowując pozew skorzystał z ChatGPT, by znaleźć precedensy sądowe na poparcie swojej sprawy. Dostał listę imponująco wyglądających orzeczeń i cytatów, więc w dobrej wierze umieścił je w swoim piśmie procesowym. Na rozprawie okazało się, iż sześć z przytoczonych wyroków… nigdy nie istniało – zostały zmyślone przez AI, która halucynowała „bogate” źródła. Prawnik przyznał, iż nie miał pojęcia, iż ChatGPT może fabrykować odpowiedzi, i teraz grożą mu surowe konsekwencje dyscyplinarne. Ta historia obiegła media jako przestroga: ślepa wiara w odpowiedź wygenerowaną przez AI może prowadzić do kompromitacji zawodowej, jeżeli nie zweryfikujemy faktów. W kontekście początkujących programistów może nie chodzi od razu o sprawy sądowe, ale wyobraź sobie analogiczną sytuację: oddajesz projekt zaliczeniowy oparty na kodzie wygenerowanym przez ChatGPT, który zawiera poważny błąd lub choćby zapożyczenie z czyjejś pracy (kwestia plagiatu też może się pojawić!). Albo gorzej – wdrażasz kod AI w aplikacji firmowej, a ten zawiera lukę bezpieczeństwa czy logiczny babol. Bez własnego zrozumienia kodu choćby się nie zorientujesz, dopóki nie będzie za późno.

Podsumowując, AI potrafi zarówno pomóc, jak i wprowadzić na manowce. Dla doświadczonego programisty drobny błąd w odpowiedzi ChatGPT to nie problem – gwałtownie go wychwyci i poprawi. Ale dla nowicjusza taka pomyłka może pozostać niewidoczna, a halucynacja wygląda jak objawiona prawda. Zanim początkujący w pełni rozwinie krytyczne, inżynierskie myślenie, nie powinien bezrefleksyjnie ufać AI. W następnym punkcie przedstawiamy praktyczną checklistę, jak podejść do nauki, by naprawdę skorzystać, a nie stracić na korzystaniu z modeli pokroju ChatGPT.

Checklista dla studentów – ucz się samodzielnie, AI wykorzystaj z głową

Poniżej znajdziesz listę wskazówek i dobrych praktyk, które pomogą Ci efektywnie się uczyć, nie zatracając przy tym własnych umiejętności na rzecz AI. Zastosuj tę checklistę, zanim następnym razem wpiszesz coś w okienko ChatGPT:

• Najpierw spróbuj sam rozwiązać zadanie – zanim zapytasz LLM o pomoc, poświęć czas na własne myślenie. Narysuj sobie schemat, rozplanuj algorytm krok po kroku. choćby jeżeli utkniesz, ta próba jest bezcenna dla Twojego rozwoju. Jak podkreślają eksperci, najwięcej uczymy się poprzez praktyczne zmaganie się z problemem. Popracuj samodzielnie choćby nad częścią zadania – to zaprocentuje.
• Czytaj dokumentację techniczną i szukaj informacji w źródłach** – zanim zwrócisz się do AI z pytaniem, zajrzyj do oficjalnej dokumentacji biblioteki czy języka, którego używasz. Naucz się czytać manuale, RFC, tutoriale. To umiejętność, której nie zdobędziesz, jeżeli każdą wątpliwość od razu rozwiązujesz przez ChatGPT. Dokumentacja rzadko „halucynuje” – jest autorytatywna i uczy Cię kontekstu, podczas gdy model językowy może podać Ci wypaczony obraz.
• Używaj AI do wskazówek, nie gotowych odpowiedzi – o ile już korzystasz z ChatGPT, traktuj go jak wspomagający debugging lub podpowiedź, a nie orakel. Zamiast prosić „napisz mi kod, który robi X”, spróbuj zadać pytanie w stylu: „Utknąłem przy implementacji X – jak mogę podejść do rozwiązania?”. To tzw. prompt engineering dla nauki: formułuj prośby tak, by AI naprowadziła Cię na rozwiązanie, ale go wprost nie podała. Dzięki temu dalej wykonujesz pracę samodzielnie, a AI pełni rolę tutora, nie „gotowca”.
• Weryfikuj odpowiedzi AI z innymi źródłami – gdy ChatGPT poda Ci jakieś rozwiązanie lub informacje, nie przyjmuj ich bezkrytycznie. Sprawdź w innych miejscach: na Stack Overflow, w podręczniku, u kolegi z grupy. o ile AI przytacza jakiś fakt lub kod, postaraj się go przetestować (jeśli to kod, uruchom go na własnym przykładzie z różnymi danymi) albo znaleźć potwierdzenie w dokumentacji. Pamiętaj o halucynacjach: choćby jeżeli odpowiedź brzmi wiarygodnie, może być błędna.
• Ucz się na błędach – własnych i cudzych – o ile Twój kod nie działa, nie rzucaj go od razu do ChatGPT z prośbą “napraw to”. Samodzielne debugowanie to jedna z najważniejszych umiejętności inżyniera! Spróbuj zrozumieć komunikat błędu, dodaj logowanie, użyj debuggera. Gdy naprawdę utkniesz, możesz spytać AI o sugestie – ale znów, traktuj je jako dodatkową parę oczu, nie magiczną różdżkę. Gdy AI coś zasugeruje, zastanów się: dlaczego tak? Czy to ma sens? Przyjmuj postawę sceptycznego inżyniera, nie łatwowiernego ucznia.
• Korzystaj z AI dopiero, gdy masz solidne podstawy – na początku drogi lepiej ograniczyć ChatGPT do minimum. Skup się na opanowaniu języka programowania, algorytmiki, podstaw administracji czy bezpieczeństwa w tradycyjny sposób. Gdy poczujesz, iż rozumiesz już fundamenty, możesz eksperymentować z AI jako narzędziem zwiększającym produktywność. Wtedy łatwiej odróżnisz, kiedy ChatGPT mówi z sensem, a kiedy błądzi. Innymi słowy, najpierw naucz się latać manualnie, potem korzystaj z autopilota – inaczej grozi Ci, iż nie przejmiesz sterów, gdy autopilot zawiedzie.
• Zadawaj przemyślane pytania (i jasno je formułuj) – jeżeli już pytasz AI, poświęć chwilę na doprecyzowanie promptu. Dobra praktyka to np. opisać własnymi słowami, co już zrobiłeś i gdzie napotkałeś trudność. Im lepiej sformułujesz pytanie, tym większa szansa na sensowną podpowiedź. Nie bój się też pytać dlaczego – np. poproś AI o wyjaśnienie, czemu proponuje takie rozwiązanie. To zmusi model do przytoczenia argumentów, które Ty możesz ocenić krytycznie.
• Nigdy nie polegaj na jednej odpowiedzi – choćby doświadczeni użytkownicy AI wiedzą, iż jedno wygenerowane rozwiązanie to nie świętość. Często warto zadać pytanie ponownie, ewentualnie zmodyfikować prompt (inżynieria promptów polega m.in. na iteracyjnym usprawnianiu zapytań), albo skorzystać z innego modelu dla porównania. jeżeli różne źródła (w tym AI) wskazują na podobne rozwiązanie – super, rośnie pewność. jeżeli się rozmijają – to dla Ciebie sygnał, żeby samodzielnie zbadać temat głębiej.

Stosując się do powyższych zasad, wyciśniesz to co najlepsze z nowoczesnych narzędzi AI, jednocześnie hartując własny umysł i umiejętności. Pamiętaj, iż celem edukacji nie jest tylko „mieć rozwiązanie”, ale rozumieć dlaczego jest ono takie, a nie inne. AI potrafi dać Ci rybę, ale to Ty musisz nauczyć się wędkować.

Podsumowanie

W świecie nowych technologii ChatGPT i inne LLM-y są znakomitymi narzędziami – potrafią przyspieszyć pracę, podsunąć pomysły, pomóc w rutynowych czynnościach. Jednak na początku drogi, gdy dopiero kształtuje się Twój inżynierski sposób myślenia, zbyt wczesne zdanie się na AI może sprawić, iż ominiesz fundamentalny trening. To trochę jak w anegdocie o nauce matematyki: kalkulator jest świetny, ale najpierw naucz się liczyć bez niego, żeby zrozumieć, co adekwatnie liczysz. Podobnie ChatGPT nie zastąpi Ci zrozumienia algorytmów, debugowania błędów czy umiejętności czytania dokumentacji – to musisz wypracować samodzielnie. Dopiero mając mocne podstawy, możesz zasiąść ze sztuczną inteligencją obok siebie jako partnerem do dyskusji, a nie nauczycielem dyktującym Ci rozwiązania.

Na koniec praktyczna rada: „Zrób to zadanie najpierw sam, zanim zapytasz LLM”. jeżeli czegoś nie wiesz, „przejrzyj dokumentację, zanim wpiszesz prompt”. Te proste nawyki z czasem zbudują Twoją pewność siebie jako inżyniera. AI nigdzie się nie wybiera – będzie na Ciebie czekać, gdy już będziesz gotów z niej świadomie skorzystać. Ale Twojego własnego doświadczenia i sposobu myślenia nie da się wygenerować na skróty – musisz je zdobyć samodzielnie, krok po kroku. Powodzenia!

Zobacz też podsumowującą ikonografikę:

Bibliografia

• https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10277170/