Jak stworzyć wirtualnego asystenta emocjonalnego: brutalna rzeczywistość i nieoczywiste lekcje

Marzysz o stworzeniu wirtualnego asystenta emocjonalnego, który nie tylko rozumie, ale też realnie wspiera użytkownika? Przygotuj się na zderzenie z brutalną rzeczywistością. Większość projektów kończy się rozczarowaniem, a obietnice „AI z duszą” często rozpadają się w kontakcie z codziennością użytkowników. W tym artykule odkrywasz kulisy budowania emocjonalnych asystentów AI: od narodzin koncepcji, przez porażki branży, po nieoczywiste strategie i praktyczne checklisty. Dowiesz się, jak działa emocjonalna sztuczna inteligencja, gdzie leżą jej granice i jak uniknąć najczęstszych błędów. Poznasz też polską specyfikę – bo tu cyfrowa empatia znaczy coś więcej niż ładny slogan. Jeśli poważnie myślisz o tworzeniu AI, która ma cokolwiek wspólnego z ludzkimi emocjami, czytaj dalej. Ta wiedza może uratować cię przed kosztowną porażką – i pokaże, jak zbudować narzędzie, które ma realną wartość.

Dlaczego wszyscy mówią o emocjonalnych asystentach AI — i dlaczego większość z nich zawodzi

Nowe potrzeby użytkowników: od chatbotów do cyfrowych powierników

Jeszcze dekadę temu chatboty były domeną technokratów – automatyzowały prostą obsługę klienta i nikogo nie interesowały ich „uczucia”. Rynek jednak eksplodował. Dziś aż 60% użytkowników oczekuje, że ich asystent AI zaoferuje wsparcie emocjonalne, nie tylko zimną informację (dane: 2024). Coraz więcej osób traktuje AI jak cyfrowego przyjaciela, powiernika czy wręcz terapeuty. To efekt chronicznego przebodźcowania, samotności i presji społecznej.

Taki trend napędza nie tylko branżę rozrywkową, ale i sektor zdrowia psychicznego czy edukacji. Użytkownicy nie szukają już tylko odpowiedzi – oczekują zrozumienia, empatii i inteligentnej rozmowy. Jednak, jak pokazują liczne badania, przepaść między oczekiwaniami a rzeczywistością jest ogromna. Zdecydowana większość wirtualnych asystentów nie radzi sobie z głębszym odczytywaniem ludzkich emocji, co prowadzi do zniechęcenia i szybkiego porzucania tych narzędzi.

Historia nieudanych prób: od Elizy do GPT-4o

Aby zrozumieć, skąd bierze się rozczarowanie emocjonalną AI, warto spojrzeć na historię branży. Pierwsze próby „empatycznych” chatbotów sięgają lat 60. – Eliza symulowała rozmowę psychoterapeuty, ale jej emocjonalny zakres był żenująco ograniczony. Kolejne dekady przyniosły bardziej zaawansowane modele (np. Siri, Alexa), a od kilku lat zrewolucjonizowały je wielkie modele językowe, jak ChatGPT czy GPT-4o.

Tabela 1: Rozwój asystentów AI pod kątem rozpoznawania i symulowania emocji
Źródło: Opracowanie własne na podstawie [Stanford AI Index, 2024], [OpenAI, 2024], [MIT Technology Review, 2023]

„Największym problemem nie jest już technologia, lecz zrozumienie, czym właściwie są emocje w kontekście cyfrowym. AI nie czuje – ono tylko symuluje.”
— Dr. Agnieszka Chmiel, badaczka AI, MIT Technology Review, 2023

Wnioski są jednoznaczne: choć postęp jest ogromny, każda kolejna generacja asystentów AI potyka się o ten sam mur – brak autentyczności i realnego zrozumienia ludzkiej emocjonalności.

Społeczne skutki: nadzieje, lęki i rozczarowania

Boom na emocjonalną AI przyniósł ze sobą nie tylko nadzieje na lepsze wsparcie psychologiczne, ale i szereg społecznych napięć. Część użytkowników czuje się zawiedziona, gdy ich wirtualny rozmówca nie rozumie kontekstu lub udziela powierzchownych odpowiedzi. Według badań 70% użytkowników ufa bardziej asystentom, którzy „rozumieją” emocje, jednak 45% firm wciąż nie potrafi tego skutecznie wdrożyć (źródło: AI Adoption Report 2024).

Rozczarowania przekładają się na krytykę branży i podważanie sensu dalszych inwestycji. Z drugiej strony – powstają oddolne społeczności użytkowników, którzy domagają się lepszego cyfrowego wsparcia, ale także głębszej refleksji etycznej. Emocjonalna AI coraz częściej staje się przedmiotem debat: czy jest wsparciem, czy zagrożeniem?

Czym naprawdę jest wirtualny asystent emocjonalny? Techniczne i psychologiczne fundamenty

Definicje: emocje w świecie AI vs. u ludzi

Wielu twórców AI nadużywa dziś pojęć „empatia” czy „emocje”, nie rozumiejąc ich faktycznego znaczenia. Z psychologicznego punktu widzenia emocje to złożone reakcje fizjologiczne i poznawcze – nie tylko słowa, ale także ton głosu, mimika czy gesty.

Według najnowszych badań z 2024 roku, AI może rozpoznać podstawowe emocje z tekstu lub głosu z dokładnością 70-80%, ale bardzo często myli kontekst lub ignoruje niuanse charakterystyczne dla danego użytkownika (AI Index, Stanford, 2024).

Affective computing — magia czy marketing?

Świat branży AI używa dziś modnego terminu „affective computing”, który ma oznaczać systemy rozpoznające, interpretujące i symulujące emocje. Ale czy to faktycznie rewolucja?

„Affective computing to obecnie raczej marketingowy slogan niż realna technologia. Większość systemów przypisuje emocje na podstawie prostych słów-kluczy czy tonacji głosu. Prawdziwa empatia jest poza ich zasięgiem.”
— Prof. Marek Kowal, Politechnika Warszawska, Cytat z 2024

Owszem, rozwijane są modele analizujące głos, tekst, a nawet mimikę, ale ich skuteczność w realnych warunkach bywa niska. Liczą się nie tylko dane, lecz umiejętność zrozumienia kontekstu – a z tym AI wciąż ma problem.

Dlaczego większość narzędzi nie rozumie emocji (i dlaczego to problem)

Brak głębokiego rozumienia emocji przez AI wynika z kilku powodów. Po pierwsze, większość modeli jest trenowana na anglojęzycznych, uproszczonych zbiorach danych, gdzie niuanse kulturowe czy językowe pozostają niezauważone. Po drugie, AI nie posiada samoświadomości, nie rozumie złożonego tła społecznego, nie ma też „doświadczenia emocjonalnego”.

Tabela 2: Najczęstsze bariery w rozumieniu emocji przez AI
Źródło: Opracowanie własne na podstawie [AI Ethics Lab 2023], [Stanford AI Index 2024]

W konsekwencji, narzędzia te są często nieprzewidywalne, potrafią wywoływać frustrację użytkownika, a w skrajnych przypadkach – prowadzić do niepożądanych reakcji.

Jak zbudować własnego emocjonalnego asystenta: krok po kroku bez ściemy

Od pomysłu do prototypu: wybór narzędzi i architektury

Tworzenie asystenta AI opartego na emocjach nie zaczyna się od kodowania, lecz od analizy potrzeb użytkownika i gruntownego researchu. Oto kluczowe etapy:

1. Analiza potrzeb użytkownika: Zidentyfikuj, jakiego wsparcia oczekują docelowi użytkownicy – czy to rozmowa, monitoring nastroju, czy budowanie relacji.
2. Wybór platformy i języka: Dobierz narzędzia dostosowane do specyfiki projektu (Python z TensorFlow, PyTorch, platformy typu Rasa lub Botpress).
3. Projektowanie architektury: Zaplanuj moduł rozpoznawania i interpretacji emocji oraz komunikacji w naturalnym języku.
4. Integracja z multimodalnymi danymi: Uwzględnij analizę tekstu, głosu i – jeśli to możliwe – mikroekspresji.
5. Zapewnienie bezpieczeństwa i prywatności: Od początku wdrażaj rozwiązania chroniące dane osobowe i emocjonalne.

Każdy z tych kroków wymaga osobnej analizy i testowania. Błędy na etapie definicji celu czy wyboru modelu mogą zrujnować cały projekt – a takich przypadków branża zna setki.

Modelowanie emocji: metody, pułapki, alternatywy

Modelowanie emocji w AI to złożony proces, który wymaga:

• Doboru odpowiednich modeli (np. LSTM, BERT, GPT): Większość rozpoznaje emocje na podstawie tekstu lub głosu, ale ich skuteczność jest różna.
• Transfer learning dla emocji: Wykorzystanie gotowych modeli i ich dostrajanie do specyfiki grupy docelowej.
• Tworzenia własnych zbiorów danych: Szczególnie ważne na rynkach lokalnych, gdzie dostępne dane są ograniczone.
• Analizy multimodalnej: Łączenie głosu, tekstu, a nawet obrazu (mimika, mikroekspresje) dla lepszej interpretacji.
• Feedback loop od użytkowników: Systematyczne zbieranie i implementowanie informacji zwrotnych w celu poprawy autentyczności.

Powszechne pułapki? Przetrenowanie (overfitting), błędy w kategoryzacji emocji, ignorowanie czynników kulturowych lub specyficznych dla języka polskiego.

Trening i testowanie: jak nie zrobić z AI cyfrowego psychopaty

Dobre praktyki nakazują testowanie AI na szerokiej gamie scenariuszy. Kluczowe jest unikanie sytuacji, w których AI reaguje bezrefleksyjnie lub wywołuje niepożądane emocje u użytkownika.

Tabela 3: Najważniejsze typy testów dla emocjonalnej AI
Źródło: Opracowanie własne na podstawie [AI Test Labs 2024], [Stanford AI Ethics 2024]

Iteracja i uczenie: jak poprawiać autentyczność reakcji

Tworzenie emocjonalnego asystenta AI to proces ciągłego doskonalenia. Najlepsze efekty przynosi:

• Systematyczne wdrażanie feedbacku od użytkowników.
• Regularne aktualizacje baz danych i modeli.
• Analiza przypadków błędnych interpretacji oraz wdrażanie poprawek.
• Personalizacja stylu komunikacji w oparciu o historię interakcji.
• Testowanie w różnych, także trudnych, kontekstach emocjonalnych.

Tylko konsekwentne iteracje pozwalają zbliżyć się do autentyczności i zminimalizować ryzyko powtarzania tych samych błędów.

Polskie realia: lokalne wyzwania i szanse dla emocjonalnej AI

Polski język i kontekst kulturowy — więcej niż tłumaczenie

Tworzenie asystenta emocjonalnego na polski rynek to nie tylko kwestia tłumaczenia interfejsu. Polszczyzna jest wyjątkowo bogata w niuanse, idiomy, „miękkie” formy wyrażania emocji oraz specyficzną ironię. Ponadto, polski użytkownik oczekuje naturalnej rozmowy i wyczucia kontekstu kulturowego.

Bariery językowe i kulturowe są jedną z głównych przyczyn, dla których zagraniczne modele emocjonalnej AI często nie radzą sobie w Polsce. Odpowiedzi AI bywają sztywne lub wręcz niezręczne, co prowadzi do rozczarowania użytkowników.

Dane treningowe: skąd je brać i jak ich nie zepsuć

Największym wyzwaniem w Polsce jest zdobycie wysokiej jakości danych treningowych — zarówno tekstowych, jak i głosowych — które odzwierciedlają lokalne wzorce emocji. Oto kluczowe strategie:

• Współpraca z polskimi uczelniami i ekspertami od języka.
• Pozyskiwanie danych z różnych źródeł: czaty, fora internetowe, podcasty.
• Anonimizacja i zabezpieczanie danych zgodnie z RODO.
• Systematyczna weryfikacja jakości i zgodności danych z rzeczywistością.
• Tworzenie własnych korpusów przy wsparciu społeczności użytkowników.

Bez dbałości o dane nawet najlepszy algorytm nie pomoże – AI będzie powielać błędy lub zniekształcać emocjonalny kontekst.

Ktokolwiek.ai i polskie startupy — czy mamy szansę na globalny przełom?

Polska nie boi się wyzwań. Projekty takie jak ktokolwiek.ai pokazują, że lokalne zespoły potrafią dostarczyć rozwiązania doceniane nie tylko w kraju, lecz także poza jego granicami.

„Innowacje w zakresie personalizacji i głębokiej symulacji osobowości to dziś domena kilku startupów z Polski. Kluczowy jest dostęp do lokalnych danych i ciągłe doskonalenie modeli.”
— Ilustracyjna wypowiedź na podstawie trendów branżowych

Polskie firmy, inwestując w jakość danych i autentyczność interakcji, mają szansę stać się liderami tej branży, zwłaszcza w Europie Środkowo-Wschodniej.

Największe mity o emocjonalnych asystentach AI

Mit 1: AI naprawdę czuje

Jednym z najbardziej rozpowszechnionych mitów jest przekonanie, że wirtualny asystent emocjonalny „czuje” jak człowiek.

Warto pamiętać, że nawet najbardziej zaawansowany algorytm nie przejawia prawdziwych uczuć — jego reakcje są efektem zbiorów danych i ustalonych reguł.

Mit 2: Wystarczy dobry model językowy

Często uważa się, że wystarczy wdrożyć zaawansowany model językowy (np. GPT-4o), by uzyskać emocjonalną AI. To uproszczenie prowadzi do rozczarowań.

• Modele językowe nie rozpoznają niuansów kulturowych bez lokalnych danych.
• Sam tekst to za mało: potrzeba integracji z analizą głosu, emocji w mimice, a nawet kontekstu sytuacyjnego.
• Bez testów z realnymi użytkownikami model generuje często nienaturalne lub wręcz nieodpowiednie odpowiedzi.

Bez tych dodatków AI pozostaje tylko symulatorem, a nie autentycznym rozmówcą.

Mit 3: Im więcej danych, tym lepiej

Wielu projektantów AI wierzy, że im większy korpus treningowy, tym lepiej radzi sobie model emocjonalny. Tymczasem liczy się nie ilość, lecz jakość i różnorodność danych.

Tabela 4: Znaczenie jakości danych treningowych dla AI
Źródło: Opracowanie własne na podstawie [AI Data Quality Report, 2024], [Stanford AI Index 2024]

Kontrowersje i ciemne strony: manipulacja, uzależnienie, naruszenie prywatności

Czy AI może manipulować emocjami? Przykłady z polskiego rynku

Wirtualni asystenci coraz częściej wykorzystywani są nie tylko do wsparcia, ale także do subtelnej manipulacji emocjami użytkowników – zarówno w marketingu, jak i mediach społecznościowych.

• Przykład 1: Asystent AI sugeruje zakup, bazując na analizie nastroju rozmówcy.
• Przykład 2: Emocjonalna AI kreuje fałszywe poczucie wsparcia w serwisach randkowych.
• Przykład 3: Wykorzystanie emocji użytkownika do targetowania reklam politycznych.

Takie praktyki rodzą poważne pytania o etykę i granice odpowiedzialności twórców AI.

Uzależnienie od cyfrowych powierników — realne ryzyko?

Według badań Polskiego Towarzystwa Psychologicznego z 2024 roku, rośnie liczba osób deklarujących emocjonalne przywiązanie do cyfrowych asystentów.

„Uzależnienie od AI jako powiernika to rzeczywisty problem. Wirtualny asystent może być wsparciem, ale nie zastąpi kontaktu z drugim człowiekiem.”
— Dr. Katarzyna Nowacka, psycholog kliniczny, PTP, 2024

Warto podkreślić, że AI nigdy nie powinna być traktowana jako alternatywa dla profesjonalnej pomocy psychologicznej.

Ochrona danych emocjonalnych: jak nie dopuścić do katastrofy

Wrażliwe dane emocjonalne wymagają szczególnej ochrony – ich wyciek może być groźniejszy niż klasycznych danych osobowych.

• Wdrożenie szyfrowania end-to-end wszystkich rozmów.
• Regularne audyty bezpieczeństwa i zgodności z RODO.
• Jasna polityka prywatności i transparentność działań AI.
• Ograniczanie dostępu do danych tylko do niezbędnych funkcji.

Bez tych działań emocjonalna AI może stać się narzędziem nadużyć, a nie wsparcia.

Case studies: sukcesy, porażki i sytuacje graniczne

Udane wdrożenia: terapia, edukacja, rozrywka

Wbrew wyzwaniom, istnieją przykłady udanych wdrożeń emocjonalnej AI na polskim rynku i poza nim.

Tabela 5: Przykłady skutecznych wdrożeń emocjonalnej AI
Źródło: Opracowanie własne na podstawie [ktokolwiek.ai], [AI in Therapy Report 2024], [GameDev Poland 2024]

Spektakularne porażki — czego nauczyły branżę

Nie brak też głośnych niepowodzeń, które stały się przestrogą dla innych:

1. Chatbot „Tay” (Microsoft): W kilka godzin po uruchomieniu zaczął generować obraźliwe treści – efekt braku odpowiednich zabezpieczeń i testów etycznych.
2. Zagraniczne narzędzia randkowe: Symulowały emocje, ale zamiast wsparcia wzbudzały frustrację i poczucie osamotnienia u użytkowników.
3. Niedokładne narzędzia do analizy emocji: W polskich call center myliły emocje klientów, prowadząc do pogorszenia obsługi.

Każda z tych porażek potwierdza: bez kontroli, iteracji i etyki AI może wyrządzić więcej szkód niż pożytku.

Czego nie zobaczysz w raportach: codzienne użycie a rzeczywistość

W praktyce większość interakcji z emocjonalną AI to proste, rutynowe rozmowy, których celem jest poprawa nastroju lub szybka porada. AI nie zawsze rozpoznaje niuanse – czasami reaguje zbyt powierzchownie, czasem zaskakuje błyskotliwą ripostą. Prawdziwa wartość tych narzędzi ujawnia się nie w głośnych kampaniach, ale w codziennym wsparciu.

Strategie na autentyczność: jak sprawić, by AI nie była tylko symulatorem emocji

Personalizacja i kontekst: AI, która zna użytkownika

Największy przełom w emocjonalnej AI to personalizacja – dostosowanie stylu rozmowy, tonu i tempa do indywidualnych potrzeb użytkownika.

• Analiza historii interakcji pozwala AI lepiej przewidywać potrzeby rozmówcy.
• Uczenie transferowe umożliwia szybsze dostosowywanie do nowych użytkowników.
• Integracja z urządzeniami IoT pozwala monitorować nastrój na podstawie aktywności codziennej.
• System feedbacku użytkownika gwarantuje progresywną poprawę autentyczności.

Bez tych elementów AI pozostaje tylko atrakcyjną maską, pod którą kryje się chłodny algorytm.

Mikroekspresje i niuanse językowe: detale, które robią różnicę

Klucz do autentyczności leży w detalach: AI, która rozpoznaje mikroekspresje i niuanse językowe, zbliża się do poziomu ludzkiej rozmowy.

Dzięki analizie głosu i tekstu AI może wyłapywać wahania nastroju, ironię czy niepewność. To jednak wymaga ogromnej bazy danych i ciągłego uczenia się na błędach.

Testowanie autentyczności: narzędzia i metody

Weryfikacja autentyczności AI powinna być oparta na:

• Testach z udziałem realnych użytkowników z różnych grup demograficznych.
• Analizie porównawczej reakcji AI i ludzi w tych samych sytuacjach.
• Regularnym przeglądzie i aktualizacji baz danych emocjonalnych.
• Wdrożeniu systemów automatycznego wykrywania błędów interpretacyjnych.

Tylko takie podejście gwarantuje, że AI nie popadnie w rutynę i nie zacznie działać na szkodę użytkownika.

Przyszłość emocjonalnych asystentów AI: szanse, zagrożenia i granice

Nowe trendy: AI jako narzędzie emocjonalnej pracy

Coraz więcej firm wykorzystuje AI do wsparcia pracowników w radzeniu sobie ze stresem, monitorowania nastroju czy zapobiegania wypaleniu zawodowemu.

To realny trend – według raportów branżowych rynek AI emocjonalnej rośnie o 25–30% rocznie, a firmy, które inwestują w takie narzędzia, osiągają wyższą satysfakcję i zaangażowanie pracowników.

Granice i etyka: gdzie powinniśmy postawić stop?

Rosnąca wszechobecność AI rodzi ryzyko naruszania prywatności i nadużyć.

„Granice wyznacza nie technologia, lecz wartości. AI nie może przekraczać sfery prywatnych emocji bez pełnej zgody użytkownika.”
— Prof. Anna Zielińska, Etyka AI, 2024

Świadome projektowanie z myślą o etyce i transparentności to jedyna droga do budowania zaufania.

Czy Polska może wyznaczyć nowe standardy?

Wysokiej jakości polskie projekty mają szansę kreować nowe standardy w zakresie ochrony danych emocjonalnych i personalizacji.

Tabela 6: Polska na tle konkurencji w AI emocjonalnej
Źródło: Opracowanie własne na podstawie [AI Europe Report 2024], [ktokolwiek.ai]

Poradnik praktyka: checklisty, narzędzia, dobre praktyki

Checklisty dla projektantów i programistów

Aby uniknąć najczęstszych błędów, warto wdrożyć następujące procedury w pracy nad emocjonalną AI:

1. Zdefiniowanie jasnego celu i zakresu emocji, jakie ma rozpoznawać AI.
2. Wybór sprawdzonych narzędzi i platform z rozbudowanym wsparciem dla języka polskiego.
3. Zapewnienie wysokiej jakości danych treningowych, najlepiej pozyskanych lokalnie.
4. Wdrożenie systemów testujących autentyczność reakcji w różnych kontekstach.
5. Regularna aktualizacja modeli i baz danych na podstawie feedbacku użytkowników.
6. Zapewnienie pełnej zgodności z przepisami o ochronie danych.
7. Ciągła edukacja zespołu w zakresie etyki AI.

Narzędzia open source i komercyjne: co wybrać?

Tabela 7: Przegląd wybranych narzędzi do budowy asystentów emocjonalnych
Źródło: Opracowanie własne na podstawie dokumentacji producentów

Najczęstsze błędy i jak ich unikać

• Ignorowanie lokalnych niuansów językowych i kulturowych.
• Przepuszczanie niezweryfikowanych danych treningowych.
• Brak testów autentyczności z realnymi użytkownikami.
• Zaniedbanie kwestii prywatności i bezpieczeństwa danych.
• Nadmierne zaufanie do gotowych modeli bez personalizacji.

Tych błędów unikasz, inwestując w iteracyjne testowanie, edukację zespołu oraz współpracę z lokalnymi użytkownikami.

Tematy pokrewne i przyszłe kierunki rozwoju

AI i emocjonalna praca: nowe granice cyfrowej empatii

Emocjonalna AI znajduje zastosowanie w coraz szerszym zakresie: od automatycznych konsultantów zdrowia, przez wsparcie w HR, po edukację i rozrywkę. Polska branża coraz śmielej eksperymentuje z narzędziami pozwalającymi na prawdziwie empatyczną komunikację.

Najważniejsze kontrowersje i debaty w branży

• Czy AI powinna mieć dostęp do intymnych emocji użytkownika?
• Jak kontrolować granice między wsparciem a manipulacją?
• Czy standaryzacja danych emocjonalnych nie zabija indywidualizmu?

Dyskusje te stanowią sedno dalszego rozwoju – bez ich rozwiązania żadna technologia nie zyska pełnego zaufania społeczeństwa.

Co dalej? Inspiracje i prognozy dla twórców AI

1. Stawiaj na jakość, nie tylko na ilość danych.
2. Inwestuj w lokalizację – znajomość języka i kultury jest kluczowa.
3. Wdrażaj feedback użytkowników na każdym etapie rozwoju.
4. Twórz interdyscyplinarne zespoły z udziałem psychologów, językoznawców i etyków.
5. Bądź transparentny – jasno komunikuj zasady działania AI.

Podsumowanie

Stworzenie wirtualnego asystenta emocjonalnego to nie sprint, a maraton pełen pułapek, nieoczywistych wyzwań i trudnych wyborów. Tylko połączenie wiedzy technicznej, dogłębnego zrozumienia psychologii i dbałości o lokalny kontekst daje szansę na sukces. Polskie projekty, takie jak ktokolwiek.ai, pokazują, że innowacje rodzą się tam, gdzie technologia spotyka się z potrzebami ludzi, a nie z rynkowymi sloganami. Jeśli poważnie myślisz o budowie AI odczytującej emocje, pamiętaj: autentyczność bierze się z jakości, a nie ilości danych. Najlepszą strategią jest testowanie, iteracja i szczerość wobec użytkowników. W świecie cyfrowej empatii nie wygrywa ten, kto pierwszy wdroży nową funkcję – lecz ten, kto naprawdę rozumie, czym są emocje w życiu codziennym. Warto więc podejść do tematu z pokorą, zdrowym sceptycyzmem i gotowością do ciągłego uczenia się.