Odczyt historyczny wymaga razem źródła, definicji terytorium, daty i opisu przekształcenia.
Legal AI · systemy agentowe · badania stosowane
Buduję systemy AI, którym nie trzeba wierzyć na słowo.
Dla prawa, badań i złożonej pracy eksperckiej — tam, gdzie przekonująca odpowiedź nie wystarcza. Każdy istotny wniosek powinien prowadzić z powrotem do źródła, wersji danych, obliczenia i decyzji człowieka.
Sergei Audzeichyk — inżynier AI/ML i twórca produktów AI.
Jak pracuję →POSITION / 01Modele są użyteczne, ale o ich wartości decyduje architektura pracy wokół nich.
Koszt błędu
Przekonujący tekst stał się tani. Weryfikowalny wynik — nie.
Duży model językowy w kilka sekund przygotuje opinię, przegląd albo rekomendację architektoniczną. W pracy zawodowej najdroższe pytanie pojawia się jednak dopiero po odpowiedzi.
Który dokument był źródłem? Która wersja obowiązywała w danym momencie? Czego system nie znalazł? Gdzie kończą się dane, a zaczyna interpretacja? Którego błędu nie wolno przeoczyć? Kto podejmuje ostateczną decyzję?
Projektuję nie generatory eleganckich odpowiedzi, lecz środowiska pracy, w których droga od materiału źródłowego do wniosku, kontroli i odpowiedzialności człowieka pozostaje widoczna.
Model może być silny. Proces musi być silniejszy od modelu.BY Maps / otwarte badanie
Zmian demograficznych nie wyjaśnia pojedyncza liczba, lecz powiązane perspektywy.
Oryginalna wizualizacja projektu. Obserwacje, szacunki i scenariusze warunkowe pozostają rozdzielone.
Zmiany poza dużymi miastami należy czytać z uwzględnieniem granic, definicji i porównywalności serii.
Koncentracja miejska jest pytaniem badawczym, które wymaga jawnego porównania jednostek i okresów.
Scenariusze są warunkowymi modelami z założeniami, a nie opisem przyszłego stanu.
Różne dziedziny — jedno pytanie inżynierskie
Jak zamienić prawdopodobny wynik modelu w pracę, którą można kontynuować i sprawdzić?
Pracuję z prawem, danymi oraz procesami badawczymi i edukacyjnymi. Dziedziny się różnią, lecz problem się powtarza: model ma wzmacniać profesjonalną decyzję, nie zastępować jej, i pozostawiać czytelny ślad pracy.
Otwarte badanie · Pytanie badawcze, ETL, modelowanie, wizualizacja
BY Maps
Co dzieje się z krajem, gdy przez dziesięciolecia jego ludność koncentruje się wokół jednego miejsca?
Publiczny materiał badawczy o zmianach demograficznych, łączący mapę, pytania badawcze i warunkowe scenariusze. Wyniki należy czytać wraz ze źródłem, przekształceniem i ograniczeniem.
Co można sprawdzić: Strona badawcza i repozytorium prowadzą do materiałów oraz metodologii; ta karta nie powtarza liczb bez wersjonowanego odniesienia do zbioru danych.
Odnośnik do zewnętrznego repozytorium · Ta strona nie deklaruje roli ani bieżącego statusu projektu
POISK-IGR
Jak czytać materiał zewnętrzny, gdy powtórzenie w źródłach wtórnych nie jest niezależnym potwierdzeniem?
Zewnętrzne repozytorium podlinkowane do samodzielnego sprawdzenia. Ta strona nie formułuje twierdzeń o jego danych, weryfikacji, współtwórcach ani bieżącym statusie.
- obiekt
- twierdzenie
- źródło
- weryfikacja
Co można sprawdzić: Udostępniono odnośnik do zewnętrznego repozytorium i punktu wejścia; szczegóły materiału wymagają niezależnej weryfikacji w tym repozytorium.
Pilotaż badawczy · Inżynieria danych, systemy agentowe, odtwarzalność
NormaLab
Jak mierzyć nie treść normy, lecz sposób, w jaki jest rzeczywiście stosowana?
Potok badawczy łączy korpus orzeczeń z klasyfikacją, cytowaniami, kontrprzykładami i przeglądem prawnym.
- pytanie
- korpus
- cytat
- wniosek
Co można sprawdzić: Publicznie dostępne są metodologia, model zdarzeń interpretacyjnych i historia weryfikacji.
Koncepcja architektury · Architektura, protokół wymiany, model nadzoru
Legal Copilot Ukraine
Co, jeśli krajowy system Legal AI nie jest jedną platformą, lecz siecią osobistych środowisk pracy?
Koncepcja architektury wymiany weryfikowalnych pakietów pracy: źródeł, wersji norm, kontroli i odrzuconych hipotez.
- źródło
- wersja
- kontrola
- pakiet pracy
Co można sprawdzić: Publiczna architektura i powiązany otwarty prototyp minius — osobiste środowisko pracy prawnika.
Open source · Architektura procesu, implementacja, weryfikacja
TwinLoop
Jak nie pozwolić agentowi samodzielnie uznać własnej pracy za ukończoną?
Implementacja i weryfikacja są rozdzielone: specyfikacja pełni rolę kontraktu, niezależna pętla szuka dowodów wykonania, a CI wskazuje konkretną wersję, która przeszła kontrole.
- specyfikacja
- implementacja
- niezależna kontrola
- CI
Co można sprawdzić: Otwarte repozytorium z opisem procesu, testami i historią weryfikacji.
Jak pracuję
Nie zaczynam od modelu.
Najpierw trzeba zrozumieć, jaką decyzję podejmuje człowiek i co się stanie, jeżeli system się pomyli. Dopiero potem można wybierać model, wyszukiwanie, agentów i interfejs.
- 01
Która decyzja ma stać się lepsza?
Nie „wdrożyć AI”, lecz skrócić konkretną zwłokę, zwiększyć kompletność wyszukiwania, ograniczyć określone ryzyko albo dać specjaliście nowy sposób analizy.
- 02
Które źródła są dopuszczalne?
Ustalam pochodzenie, wersję, datę, prawa dostępu i granice korpusu. Jeżeli źródła nie da się wskazać, nie powinno być mocnego wniosku.
- 03
Co można powierzyć modelowi?
Model otrzymuje ograniczoną rolę: ekstrakcję, klasyfikację, wyszukiwanie relacji, przygotowanie hipotezy albo szkicu. Decyzja o skutkach prawnych, finansowych lub reputacyjnych pozostaje po stronie człowieka.
- 04
Jak system ma się mylić podczas testu?
Sprawdzam nie tylko wygodne przykłady, lecz także podobne, ale błędne dokumenty, nieaktualne wersje, niepełne dane, przypadki graniczne i konkurencyjne wyjaśnienia.
- 05
Co otrzyma kolejny specjalista?
Nie pojedynczy plik końcowy, lecz czytelny pakiet roboczy: źródła, obliczenia, podjęte decyzje, ograniczenia oraz instrukcję dalszej pracy i weryfikacji.
Celem nie jest bezbłędny model. Celem jest proces, w którym błąd zostaje wykryty, zanim stanie się decyzją.
Artykuły i noty badawcze
Piszę o chwili, w której kończy się demonstracja.
Interesuje mnie nie kolejna premiera modelu, lecz to, co dzieje się później: jak AI spotyka się z prawem, historią danych, regułami instytucjonalnymi, odpowiedzialnością i rzeczywistą pracą inżynierską.
Kiedy inteligencja staniała: co teraz jest drogie
Esej o taniejącej inteligencji użytkowej, reorganizacji pracy oraz wartości intencji, osądu, relacji i nowych zadań.
Czytaj esej →AI zhakowała kod ludzkiej cywilizacji
Oryginalna analiza Sergeia Audzeichyka pytań o sprawczość AI, instytucje, zaufanie, język i ludzki osąd, inspirowana wykładem Yuvala Noaha Harariego.
Czytaj analizę autorską →Łatwo nacisnąć Record. Trudniej wyjaśnić to organowi nadzorczemu
Google Meet, Zoom, Fireflies.ai, Otter.ai i Gong — jedna rozmowa może przejść przez kilka systemów, zmienić się w transkrypcję, podsumowanie AI, wpis w CRM i część pamięci organizacji. W 2025 roku francuski organ nadzorczy nałożył na spółkę z sektora call center karę w wysokości 250 000 euro za naruszenia związane z minimalizacją danych, okresem przechowywania i bezpieczeństwem. Interaktywna publikacja o tym, jak zobaczyć konsekwencje jeszcze przed rozpoczęciem nagrywania.
Czytaj publikację →Kraj skupiający się wokół stolicy
Długi szereg danych pozwala zobaczyć zmianę strukturalną, ale wymaga jawnych definicji, źródeł i oddzielenia historii od scenariusza.
Rój zamiast platformy: nowa architektura krajowych systemów prawnych
Teza architektoniczna: infrastruktura prawna może opierać się na wielu kontrolowanych środowiskach agentowych, jeśli wymieniają sprawdzalne pakiety pracy według wspólnego kontraktu.
Badania
Publikuję wyniki tak, aby można było się z nimi rzeczowo nie zgodzić.
Dobre badanie nie kończy się atrakcyjnym wykresem. Czytelnik potrzebuje źródeł, definicji, kodu, założeń i wyraźnej granicy między obserwacją a interpretacją.
Otwórz badania i dane →Dla zespołów i organizacji
Nie potrzebujesz kolejnego narzędzia AI. Potrzebujesz wiedzieć, której pracy można mu zaufać.
Współpraca może zacząć się od diagnozy procesu, projektu architektury albo ograniczonego pilotażu. Zespół otrzymuje czytelne materiały, kryteria jakości i decyzję o kolejnym kroku.
Zobacz formy współpracy →Krótki profil
Inżynier, badacz i twórca produktów na styku kilku dyscyplin
Pracuję na styku uczenia maszynowego, inżynierii oprogramowania, prawa i badań stosowanych. Buduję kopiloty AI, systemy RAG, agentowe środowiska pracy, potoki analityczne i narzędzia edukacyjne.
Szczególnie interesują mnie problemy, w których sama szybkość inżynierska nie wystarcza: trzeba zrozumieć dziedzinę, koszt błędu i sposób, w jaki inny człowiek sprawdzi rezultat.
Więcej o mnie →Opisz miejsce, w którym praca traci dziś czas, jakość albo podstawę dowodową.
Na pierwszą rozmowę wystarczy krótki opis procesu, źródeł, kosztu błędu i wyniku, który ma się zmienić. Zaproponuję najkrótszy sposób sprawdzenia hipotezy — albo powiem wprost, jeżeli AI nie jest właściwym narzędziem.