# Zbieranie opinii użytkowników (jawnych i niejawnych)

EN: **Explicit and implicit user feedback** · id `userfeedback`

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Produkt i wdrażanie AI](https://aiatlasgraph.com/t/product.md) › [UX i współpraca z AI](https://aiatlasgraph.com/t/ux.md) › Zbieranie opinii użytkowników (jawnych i niejawnych)

## Description

- PL: Projektowanie sposobów, by użytkownicy dawali sygnał o jakości AI: oceny i komentarze wprost oraz sygnały z zachowania — akceptacja, edycja, ponowne generowanie, porzucenie.
- EN: Designing ways for users to signal AI quality: direct ratings and comments, plus behavioural signals — acceptance, edits, regeneration, abandonment.

## In one sentence

- PL: To zbieranie opinii i zachowań pokazujących, jak ludzie oceniają wyniki działania modelu.
- EN: This collects opinions and behaviour indicating how people assess a model's results.

## Problem it solves

- PL: Sam wynik modelu nie pokazuje, czy użytkownik go wykorzystał, musiał poprawić czy zrezygnował z zadania.
- EN: A model's output alone does not show whether a user used it, corrected it or abandoned the task.

## What it does

- PL: Łączy oceny i komentarze z akceptacją, poprawkami lub ponownymi próbami; zachowania interpretuje ostrożnie, bo mogą mieć różne przyczyny.
- EN: It combines ratings and comments with acceptance, edits or retries, interpreting behaviour cautiously because it can have different causes.

## Everyday example

- PL: Po poprawieniu daty w szkicu możesz zaznaczyć błędny fragment i wyjaśnić, co asystent odczytał niewłaściwie.
- EN: After correcting a date in a draft, you can mark the incorrect passage and explain what the assistant misread.

## This concerns you if you…

- PL: chcesz wiedzieć, co użytkownicy poprawiają lub odrzucają
- PL: potrzebujesz konkretnych sygnałów do ulepszania funkcji
- EN: want to know what users correct or reject
- EN: need specific signals to improve a feature

## Keywords

thumbs up/down · acceptance rate · edit distance · correction logs · implicit feedback · feedback loops

## How it works

- PL: Jawne oceny i zdarzenia zachowania zapisuje się z wersją funkcji, kontekstem oraz rezultatem zadania. Analiza rozdziela typy problemów i kieruje wybrane przykłady do ewaluacji lub poprawy danych, zamiast utożsamiać każdą akceptację z poprawnością.
- EN: Explicit ratings and behaviour events are recorded with feature versions, context and task outcomes. Analysis separates problem types and routes selected examples to evaluation or data improvement rather than equating every acceptance with correctness.

## Limits

- PL: Oceniają głównie wybrane grupy, a brak reakcji jest niejednoznaczny. Edycja może oznaczać preferencję zamiast błędu; wykorzystanie danych wymaga kontroli jakości i zgodnego zakresu ich przetwarzania.
- EN: Ratings come mainly from selected groups, while absent reactions are ambiguous. Edits can reflect preferences rather than errors; data reuse needs quality checks and appropriate processing scope.

## Key terms

- PL: **feedback jawny**: Ocena lub komentarz celowo przekazany przez użytkownika.
- PL: **sygnał behawioralny**: Zdarzenie użycia interpretowane jako pośrednia informacja o jakości.
- EN: **explicit feedback**: A rating or comment deliberately supplied by a user.
- EN: **behavioural signal**: A usage event interpreted as indirect quality information.

## Know first

- [Etykietowanie i feedback (Annotation and feedback)](https://aiatlasgraph.com/t/annotation.md)
- [Niepewność statystyczna wyników ewaluacji (Statistical uncertainty in evaluations)](https://aiatlasgraph.com/t/evalstats.md)

## Examples

- PL: kciuk w górę/w dół · akceptacja lub odrzucenie sugestii · edycje odpowiedzi · feedback wyciągany z rozmowy
- EN: thumbs up/down · accept or reject a suggestion · edits to outputs · feedback mined from the conversation

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Etykietowanie i feedback (Annotation and feedback)](https://aiatlasgraph.com/t/annotation.md)
- [Ewaluacja online na ruchu produkcyjnym (Online evaluation on production traffic)](https://aiatlasgraph.com/t/onlineevals.md)
- [Monitoring produkcyjny (Monitoring and observability)](https://aiatlasgraph.com/t/monitoring.md)

## Sources

- [People + AI Guidebook (Google PAIR) — generative AI update](<https://medium.com/people-ai-research/updating-the-people-ai-guidebook-in-the-age-of-generative-ai-cace6c846db4>) `pair-guidebook` · by Reena Jana, Mahima Pushkarna (People + AI Research, Google)
- [What We've Learned From A Year of Building with LLMs](<https://applied-llms.org/>) `applied-llms-2024` · by Eugene Yan, Bryan Bischof, Charles Frye, Hamel Husain, Jason Liu, Shreya Shankar
- [AI Engineering — Chapter 10: AI Engineering Architecture and User Feedback](<https://www.oreilly.com/library/view/ai-engineering/9781098166298/ch10.html>) `huyen-ai-engineering-ch10` · by Chip Huyen

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/userfeedback · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30