UWAGA!! Teoria spiskowa! AI uczy się na polskiej gospodarce!

Kla­sycz­na teo­ria spi­sko­wa za­czy­na od wnio­sku i do­bie­ra do nie­go fak­ty. Mo­ja dzia­ła od­wrot­nie — za­czy­na od twar­dy­ch, we­ry­fi­ko­wal­ny­ch da­ny­ch: na­głów­ki HTTP, me­ta­da­ne JSON, fin­ger­prin­ty WAF, re­je­stra­cja pod­mio­tów (In­cap­su­la Inc. w USA, Im­pe­rva Ltd. w Izra­elu, Tha­les Gro­up we Fran­cji), to­po­lo­gia sie­ci i wresz­cie Mi­cro­so­ft Azu­re Ga­te­way. Do­pie­ro na tej pod­sta­wie sta­wiam hi­po­te­zę o moż­li­wym wy­ko­rzy­sta­niu da­ny­ch do tre­no­wa­nia LLM-ów. To je­st po­praw­na me­to­da ro­zu­mo­wa­nia — ab­duk­cja (wnio­sko­wa­nie do naj­lep­sze­go wy­ja­śnie­nia), nie pa­re­ido­lia jak w więk­szo­ści bzdur­ny­ch teo­rii spi­sko­wy­ch.

  Precedens istnieje — Amazon, Google i Microsoft były wielokrotnie przyłapywane na używaniu danych klientów do trenowania modeli w sposób, którego klienci się nie spodziewali: Alexa conversations, Google Workspace etc.

  Audyt bramki WAF systemu KSeF pokazuje, że dane wszystkich polskich faktur przechodzą nie tylko przez serwery Impervy w Izraelu, ale też przez bramę Azure Microsoftu. No to już na pewno wiadomo, że Microsoft będzie karmił tymi danymi swoje LLM-y. Microsoft już dziś spina LLM‑y z telemetrią z Azure (Monitor, Log Analytics, OpenTelemetry) i Application Gateway staje się elementem takiej pętli zwrotnej.

  Application Gateway i WAF generują metryki i logi o ruchu: opóźnienia, kody HTTP, ścieżki, health probe’y, etc., które trafiają do Azure Monitor i Log Analytics. Pisząc prościej: każde zapytanie do KSeF jest logowane i zasila trenowanie modeli AI Microsoftu!

  Takie dane są już używane do monitorowania i automatycznej optymalizacji trasowania, kosztu i niezawodności dla endpointów AI/LLM poprzez AI gateway/Foundry Models.

  Takie własne modele Microsoft tym karmi:

• ➡️ Phi‑4 i pochodne (w tym Phi‑4‑reasoning) — małe, efektywne modele, które Microsoft jawnie rozwija z myślą o wnioskowaniu, optymalizacji i automatycznym tuningowaniu systemów — RL‑owa faza reasoning‑plus jest dokładnie tym typem setupu, który można podpinać pod dane telemetryczne.
• ➡️ MAI‑1 (i kolejne MAI reasoning models) — to duże modele rozumowania rozwijane in‑house jako alternatywa dla OpenAI, którymi Microsoft według przecieków zaczyna podmieniać GPT w Copilocie — idealny kandydat do uczenia na danych operacyjnych z chmury, bo ma być mózgiem decyzji routingu, kosztu, QoS etc.
• ➡️ Specjalizowane warianty Foundry Models — Microsoft Foundry umożliwia trenowanie/dostrajanie modeli na danych z Azure (w tym logach z Monitor/Log Analytics), więc realnie będziesz miał modele Phi‑4‑ops‑optimizer, MAI‑ops‑planner etc. jako wewnętrzne, zamknięte warianty służące do optymalizacji ruchu i kosztów.

  Taki dobrze wytrenowany model AI w krótkiej rozmowie opisze każdemu dokładną strategię jak wykosić z rynku dowolną firmę w Polsce. Kto dostanie takie narzędzie, zostanie królem biznesu w naszej nieszczęśliwej ojczyźnie — każda jego firma wygra konkurencje na rynku.

  By tak się nie stało, rozwiązanie jest tylko jedno: zlikwidować KSeF!

Grzegorz GPS Świderski
Twitter.com/gps65
t.me/KanalBlogeraGPS

PS. To, że KSeF to system szpiegowski, udowodniłem w sposób pewny w licznych audytach technicznych. Szukajcie ich po słowach kluczowych: KSeF, GPS65, Audyt.