4. Rozwiązanie trzech problemów za pomocą Google Gemini
Przedstawimy zrzuty ekranu z trzech sesji Gemini, które pozwoliły rozwiązać trzy postawione problemy. Omówimy je dość szczegółowo. Po wykonaniu tej czynności nie będziemy powtarzać procesu dla pozostałych testowanych IA. Działają one w podobny sposób. Podamy jedynie najważniejsze szczegóły.
4.1. Wprowadzenie
Przypominamy pierwszy zrzut ekranu z Gemini przedstawiony wcześniej:
 |
- W [1], URL z Gemini;
- W pliku [2] – wersja programu Gemini, z której korzystano;
- W [3-5] – trzy zadania postawione Gemini;
Gemini to produkt firmy Google dostępny pod adresem URL [https://gemini.google.com/]. Aby uzyskać historię sesji pytań i odpowiedzi, taką jak powyżej, należy założyć konto. Ponadto, podobnie jak wszystkie inne przetestowane IA, Gemini ogranicza liczbę zadawanych pytań oraz liczbę pobranych plików. Po osiągnięciu tego limitu sesja zostaje zakończona i pojawia się propozycja jej kontynuowania w późniejszym terminie. Ponieważ przerywanie sesji w połowie jest dość frustrujące, wykupiłem subskrypcję. Na szczęście pierwszy miesiąc subskrypcji Gemini jest bezpłatny. Postąpiłem tak samo w przypadku innych narzędzi IA, które miały te ograniczenia, a mianowicie ChatGPT, MistralAI, ClaudeAI. Wykupiłem miesięczną subskrypcję, ale w tym przypadku pierwszy miesiąc był płatny. W przypadku Grok nie napotkałem żadnych ograniczeń. DeepSeek nie informuje o żadnych ograniczeniach, ale czasami odpowiada [Server busy] i przerywa sesję. Sprowadza się to do nakładania ograniczeń bez informowania o tym.
W dalszej części będę mówił o sesjach pytań i odpowiedzi, nazywanych dalej po prostu sesjami. IA najczęściej używa angielskiego terminu „chat” (rozmowa) lub „conversation” (rozmowa).
Interfejs serwisu Gemini służący do zadawania pytań wygląda następująco:
 |  |
- W [1] – Twoje pytanie;
- W polu [2] znajduje się ikona uruchamiająca IA w celu obliczenia odpowiedzi;
- W [3-4] można załączać pliki;
4.2. Zadanie 1
Sesja dotycząca zadania 1 wygląda następująco:
 |
- W pliku [1] znajduje się pytanie;
- W pliku [2] znajduje się początek odpowiedzi Gemini;
Dalsza część odpowiedzi wygląda następująco:
 |
 |
 |
 |
Odpowiedź jest poprawna. Pozostałe pięć ciągów znaków IA również da prawidłową odpowiedź w podobnej formie.
4.3. Zadanie 2
4.3.1. Wprowadzenie
Przypomnijmy tutaj początkowe zadanie z kursu [python3-flask-2020]. Jest to tekst przekazany studentom w formacie TD.
 |
Powyższa tabela pozwala obliczyć podatek w uproszczonym przypadku podatnika, który ma do zadeklarowania wyłącznie swoje wynagrodzenie. Jak wskazuje uwaga (1), tak obliczony podatek jest podatkiem przed zastosowaniem trzech mechanizmów:
- ograniczenia kwoty ulgi rodzinnej, które ma zastosowanie w przypadku wysokich dochodów;
- ulgi i obniżki podatkowe, które mają zastosowanie w przypadku niskich dochodów;
W związku z tym obliczenie podatku obejmuje następujące etapy [http://impotsurlerevenu.org/comprendre-le-calcul-de-l-impot/1217-calcul-de-l-impot-2019.php]:
 |
Proponujemy napisanie programu umożliwiającego obliczenie podatku podatnika w 2019 r. w uproszczonym przypadku, gdy podatnik ma do zadeklarowania wyłącznie swoje wynagrodzenie.
4.3.1.1. Obliczanie podatku brutto
Podatek brutto można obliczyć w następujący sposób:
Najpierw oblicza się liczbę udziałów podatnika:
- Każdy z rodziców wnosi 1 część;
- Dwoje pierwszych dzieci wnosi po 1/2 części;
- Kolejne dzieci wnoszą po jednej części:
Liczba udziałów wynosi zatem:
- nbParts=1+nbEnfants*0,5+(liczbaDzieci-2)*0,5, jeśli pracownik nie jest żonaty;
- nbParts = 2 + nbEnfants * 0,5 + (nbEnfants – 2) * 0,5, jeśli jest żonaty;
- gdzie nbEnfants oznacza liczbę dzieci;
- Oblicza się dochód podlegający opodatkowaniu R = 0,9 * S, gdzie S to roczne wynagrodzenie;
- Oblicza się współczynnik rodzinny QF = R / nbParts;
- Podatek brutto I oblicza się na podstawie następujących danych (2019):
9964 | 0 | 0 |
27519 | 0,14 | 1394,96 |
73779 | 0,3 | 5798 |
156 244 | 0,4 | 13913,69 |
0 | 0,45 | 20163,45 |
Każdy wiersz zawiera 3 pola: champ1, champ2, champ3. Aby obliczyć podatek I, szukamy pierwszego wiersza, w którym QF ≤ pole1, i pobieramy wartości z tego wiersza. Na przykład dla pracownika pozostającego w związku małżeńskim, mającego dwoje dzieci i roczne wynagrodzenie S w wysokości 50 000 euro:
Dochód podlegający opodatkowaniu: R = 0,9 * S = 45 000
Liczba udziałów: nbParts = 2 + 2 * 0,5 = 3
Współczynnik rodzinny: QF = 45 000 / 3 = 15 000
Pierwszy wiersz, w którym QF <= pole1, wygląda następująco:
Podatek I wynosi zatem 0,14*R – 1394,96*nbParts=[0,14*45000-1394,96*3]=2115. Podatek jest zaokrąglany w dół do najbliższego euro.
Jeśli już w pierwszym wierszu zachodzi relacja QF <= pole1, to podatek wynosi zero.
Jeśli QF jest takie, że relacja QF<=pole1 nigdy nie jest spełniona, wówczas stosuje się współczynniki z ostatniego wiersza. W tym przypadku:
co daje podatek brutto I = 0,45*R – 20163,45*nbParts.
4.3.1.2. Ograniczenie ilorazu rodzinnego
 |
Aby sprawdzić, czy ma zastosowanie limit ilorazu rodzinnego QF, ponownie obliczamy podatek brutto bez uwzględnienia dzieci. Nadal dla pracownika pozostającego w związku małżeńskim, mającego dwoje dzieci i roczne wynagrodzenie S w wysokości 50 000 euro:
Dochód podlegający opodatkowaniu: R = 0,9 * S = 45 000
Liczba udziałów: nbParts=2 (nie uwzględnia się już dzieci)
Współczynnik rodzinny: QF = 45 000 / 2 = 22 500
Pierwszy wiersz, w którym QF <= pole1, wygląda następująco:
Podatek I wynosi zatem 0,14*R – 1394,96*nbParts = [0,14*45000-1394,96*2] = 3510.
Maksymalna ulga na dzieci: 1551 * 2 = 3102 euro
Podatek minimalny: 3510 – 3102 = 408 euro
Podatek brutto z uwzględnieniem 2 udziałów, obliczony już w poprzednim akapicie (2115 euro), jest wyższy od podatku minimalnego (408 euro), więc limit rodzinny nie ma tutaj zastosowania.
Ogólnie rzecz biorąc, podatek brutto jest większy niż (podatek1, podatek2), gdzie:
- [impôt1]: to podatek brutto obliczony z uwzględnieniem dzieci;
- [impôt2]: to podatek brutto obliczony bez uwzględnienia dzieci i pomniejszony o maksymalną ulgę (w tym przypadku 1551 euro na pół części) związaną z dziećmi;
4.3.1.3. Obliczanie ulgi
 |
Wciąż w przypadku pracownika pozostającego w związku małżeńskim, mającego dwoje dzieci i roczne wynagrodzenie S w wysokości 50 000 euro:
Podatek brutto (2115 euro) uzyskany w poprzednim etapie jest niższy niż 2627 euro dla pary (1595 euro dla osoby samotnej): w związku z tym ma zastosowanie ulga podatkowa. Oblicza się ją w następujący sposób:
ulga = próg (dla pary = 1970 / dla osoby samotnej = 1196) – 0,75 * podatek brutto
ulga = 1970 – 0,75 * 2115 = 383,75, zaokrąglone do 384 euro.
Nowy podatek brutto = 2115 – 384 = 1731 euro
Przy obliczaniu obniżki należy przestrzegać dwóch zasad (niektóre narzędzia IA napotkały trudności w tej kwestii):
- Odliczenie nie może być ujemne;
- Odliczenie nie może być wyższe niż już obliczony podatek;
4.3.1.4. Obliczanie ulgi podatkowej
 |
Poniżej określonego progu od podatku brutto wynikającego z poprzednich obliczeń przyznaje się ulgę w wysokości 20%. W 2019 r. progi te wynoszą:
- osoba samotna: 21 037 euro;
- para: 42 074 euro; (liczba 37 968 użyta w powyższym przykładzie wydaje się błędna);
Próg ten zwiększa się o wartość: 3797 * (liczba pół-udziałów przypisanych dzieciom).
Wciąż w przypadku pracownika pozostającego w związku małżeńskim, mającego dwoje dzieci i roczne wynagrodzenie S w wysokości 50 000 euro:
- Jego dochód podlegający opodatkowaniu (45 000 euro) jest niższy od progu (42 074 + 2 * 3797) = 49 668 euro;
- Ma zatem prawo do 20-procentowej ulgi podatkowej: 1731 * 0,2 = 346,2 euro, zaokrąglone do 347 euro;
- Podatek brutto podatnika wynosi: 1731 – 347 = 1384 euro;
4.3.1.5. Obliczenie podatku netto
Na tym zakończymy nasze obliczenia: podatek netto do zapłaty wyniesie 1384 euro. W rzeczywistości podatnik może skorzystać z innych ulg, w szczególności z tytułu darowizn na rzecz organizacji pożytku publicznego lub ogólnego.
4.3.1.6. Przypadek osób o wysokich dochodach
Nasz poprzedni przykład dotyczy większości pracowników. Jednak w przypadku osób o wysokich dochodach obliczenie podatku przebiega inaczej.
4.3.1.6.1. Ograniczenie 10-procentowej ulgi od rocznych dochodów
W większości przypadków dochód podlegający opodatkowaniu oblicza się według wzoru: R = 0,9 × S, gdzie S oznacza roczne wynagrodzenie. Nazywa się to 10-procentową ulgą. Ulga ta podlega ograniczeniu. W 2019 r.:
- nie może przekraczać 12 502 euro;
- nie może być niższa niż 437 euro;
Weźmy na przykład pracownika niebędącego w związku małżeńskim, bezdzietnego, o rocznym wynagrodzeniu w wysokości 200 000 euro:
- 10-procentowa redukcja wynosi 200 000 euro > 12 502 euro. Zostaje zatem ograniczona do 12 502 euro;
4.3.1.6.2. Ograniczenie ilorazu rodzinnego
Rozważmy przypadek, w którym ma zastosowanie limit rodzinny przedstawiony w paragrafie |Plafonnement du quotient familial|. Weźmy pod uwagę parę z trójką dzieci i rocznym dochodem w wysokości 100 000 euro. Przeanalizujmy kolejne etapy obliczeń:
- Odliczenie w wysokości 10% wynosi 100 000 euro < 12 502 euro. Dochód podlegający opodatkowaniu R wynosi zatem 100 000 – 10 000 = 90 000 euro;
- Para posiada nbParts = 2 + 0,5 × 2 + 1 = 4 części;
- Ich współczynnik rodzinny wynosi zatem QF = R / nbParts = 90 000 / 4 = 22 500 euro;
- Ich podatek brutto I1 z uwzględnieniem dzieci wynosi I1 = 0,14 × 90 000 – 1 394,96 × 4 = 7 020 euro;
- Jego podatek brutto I2 bez dzieci wynosi:
- QF = 90 000 / 2 = 45 000 euro;
- I2 = 0,3 × 90 000 – 5 798 × 2 = 15 404 euro;
- Zgodnie z zasadą ograniczenia ilorazu rodzinnego korzyść wynikająca z posiadania dzieci nie może przekroczyć (1551 × 4 półczęści) = 6204 euro. W tym przypadku wynosi ona jednak I2-I1 = 15404 – 7020 = 8384 euro, a więc jest wyższa niż 6204 euro;
- Podatek brutto jest zatem przeliczany jako I3 = I2-6204 = 15 404 – 6 204 = 9 200 euro;
- Ponieważ I3 > I1, zachowany zostanie podatek I3;
Para ta nie otrzyma ani ulgi, ani obniżki, a jej ostateczny podatek wyniesie 9200 euro.
4.3.1.7. Oficjalne dane
Obliczanie podatku jest skomplikowane. W całym dokumencie analizy będą przeprowadzane na podstawie poniższych przykładów. Wyniki pochodzą z symulatora urzędu skarbowego |https://www3.impots.gouv.fr/simulateur/calcul_impot/2019/simplifie/index.htm|:
Podatnik | Oficjalne wyniki | Wyniki algorytmu przedstawionego w dokumencie |
Para z dwójką dzieci i rocznym dochodem w wysokości 55 555 euro | Podatek = 2815 euro Stawka podatkowa = 14 % | Podatek = 2814 euro Stawka podatkowa = 14 % |
Para z dwójką dzieci i rocznym dochodem w wysokości 50 000 euro | Podatek = 1385 euro Ulga = 384 euro Ulga = 346 euro Stawka podatkowa = 14 % | Podatek = 1384 euro Odliczenie = 384 euro Ulga = 347 euro Stawka podatkowa = 14 % |
Para z trójką dzieci i rocznym dochodem w wysokości 50 000 euro | Podatek = 0 euro Odliczenie = 720 euro Ulga = 0 euro Stawka podatkowa = 14 % | Podatek = 0 euro odliczenie = 720 euro Ulga = 0 euro Stawka podatkowa = 14 % |
Osoba samotna z dwójką dzieci i rocznym dochodem w wysokości 100 000 euro | Podatek = 19 884 euro ulga = 0 euro Ulga = 0 euro Stawka podatkowa = 41 % | Podatek = 19 884 euro Dodatek = 4480 euro ulga = 0 euro Ulga = 0 euro Stawka podatkowa = 41 % |
Osoba samotna z trójką dzieci i rocznym dochodem w wysokości 100 000 euro | Podatek = 16 782 euro ulga = 0 euro Ulga = 0 euro Stawka podatkowa = 41 % | Podatek = 16 782 euro Dodatek = 7176 euro obniżka = 0 euro Ulga = 0 euro Stawka podatkowa = 41 % |
Para z trójką dzieci i rocznym dochodem w wysokości 100 000 euro | Podatek = 9200 euro ulga = 0 euro Ulga = 0 euro Stawka podatkowa = 30 % | Podatek = 9200 euro Dodatek = 2180 euro obniżka = 0 euro Ulga = 0 euro Stawka podatkowa = 30 % |
Para z pięciorgiem dzieci i rocznym dochodem w wysokości 100 000 euro | Podatek = 4230 euro ulga = 0 euro Ulga = 0 euro Stawka podatkowa = 14 % | Podatek = 4230 euro ulga = 0 euro Ulga = 0 euro Stawka podatkowa = 14 % |
Osoba samotna bez dzieci, z rocznym dochodem w wysokości 100 000 euro | Podatek = 22 986 euro ulga = 0 euro Ulga = 0 euro Stawka podatkowa = 41 % | Podatek = 22 986 euro Dodatek = 0 euro obniżka = 0 euro Ulga = 0 euro Stawka podatkowa = 41 % |
Para z dwójką dzieci i rocznym dochodem w wysokości 30 000 euro | Podatek = 0 euro ulga = 0 euro Ulga = 0 euro Stawka podatkowa = 0 % | Podatek = 0 euro odliczenie = 0 euro Ulga = 0 euro Stawka podatkowa = 0 % |
Osoba samotna bez dzieci, z rocznym dochodem w wysokości 200 000 euro | Podatek = 64 211 euro ulga = 0 euro Ulga = 0 euro Stawka podatkowa = 45 % | Podatek = 64 210 euro Dodatek = 7498 euro obniżka = 0 euro Ulga = 0 euro Stawka podatkowa = 45 % |
Para z trójką dzieci i rocznym dochodem w wysokości 200 000 euro | Podatek = 42 843 euro ulga = 0 euro Ulga = 0 euro Stawka podatkowa = 41% | Podatek = 42 842 euro Dodatek = 17 283 euro obniżka = 0 euro Ulga = 0 euro Stawka podatkowa = 41 % |
W powyższym przykładzie jako dopłatę określa się kwotę, którą osoby o wysokich dochodach płacą dodatkowo z powodu dwóch czynników:
- ograniczenie ulgi podatkowej w wysokości 10% od rocznych dochodów;
- ograniczenie wysokości ilorazu rodzinnego;
Wskaźnika tego nie udało się zweryfikować, ponieważ symulator urzędu skarbowego go nie podaje.
Widać, że algorytm opisany w dokumencie za każdym razem oblicza prawidłową kwotę podatku, choć z marginesem błędu wynoszącym 1 euro. Margines ten wynika z zaokrągleń. Wszystkie kwoty pieniężne są czasami zaokrąglane w górę do pełnego euro, a czasami w dół. Ponieważ nie znałem oficjalnych zasad, kwoty w algorytmie zawartym w dokumencie zostały zaokrąglone:
- w górę do pełnego euro w przypadku zniżek i ulg;
- W dół o 1 euro w przypadku dopłat i podatku końcowego;
Poprosimy IA o wykonanie tego obliczenia podatku.
4.3.2. Konfiguracja sesji Gemini
Do zapytania skierowanego do Gemini dołączone są dwa pliki:
 |
- W pliku [1] obliczenia, które właśnie zostały szczegółowo opisane, zostały umieszczone w pliku PDF, który jest przekazywany do Gemini. Gemini znajdzie w nim dokładne zasady uproszczonego obliczania podatku za rok 2019 od dochodów za rok 2018;
- W pliku [2] znajdują się nasze instrukcje;
- W pliku [3] znajdują się instrukcje dotyczące uruchomienia pliku IA;
Nasze instrukcje w pliku tekstowym [instructionsAvecPDF.txt] są następujące:
Instrukcje te są wynikiem bardzo wielu pytań zadanych Gemini. Dość szybko zdajemy sobie sprawę, że plik IA musi być bardzo precyzyjny, jeśli chcemy uzyskać to, czego oczekujemy. To właśnie z powodu tych wszystkich prób i błędów sesja Gemini została ostatecznie przerwana z powodu przekroczenia limitów. Przyjrzyjmy się dalszej części tych instrukcji:
- Wiersz 1: prosimy, aby rozmowa odbywała się w języku francuskim. Ta wskazówka dotyczy DeepSeek, który miał tendencję do mówienia po angielsku;
- Wiersz 3: to, czego oczekujemy;
- Wiersz 5: nakazujemy IA, aby użył PDF, który mu przekazaliśmy;
- Wiersze 7–14: kilka przydatnych wskazówek, zwłaszcza dotyczących zadania 3 bez PDF. Kilka IA zaginęło podczas obliczania podatku;
- Wiersze 15–44: 11 testów jednostkowych, które chcemy uwzględnić w wygenerowanym skrypcie. Po wygenerowaniu skryptu uruchomimy go w PyCharm i sprawdzimy, czy wszystkie 11 testów zakończy się powodzeniem;
- Wiersze 46–53: bez tych instrukcji skrypt IA generowałby testy jednostkowe sprawdzające dokładne wyniki, które kończyłyby się niepowodzeniem;
- Wiersze 55–56: nakazuję IA, aby nie łączył się z Internetem. Najprostszym rozwiązaniem jest użycie PDF;
- Wiersze 58–59: ta instrukcja nie została wykonana przez IA. Byłem zmuszony zapisać ją wyraźnie w pytaniu, gdy zauważyłem, że test zakończył się niepowodzeniem;
- Wiersze 61–65: wskazuję, jakiego rodzaju skrypt w języku Python chcę uzyskać;
- Wiersze 67–69: wolałbym otrzymać link do pobrania wygenerowanego skryptu, ponieważ wyświetlanie kodu na ekranie zajmuje dużo czasu. Okazało się, że większość IA nie potrafi tego zrobić. Podane linki nie działały;
- Wiersze 71–72: Chciałbym poznać czas, jaki IA poświęcił na udzielenie odpowiedzi na pytanie. Jedynie Gemini był w stanie podać mi tę informację. Pozostałe modele IA albo nie reagowały na tę instrukcję, albo podawały zmyślone liczby, co wskazuje, że nie zrozumiały tej instrukcji;
4.3.3. Odpowiedź Gemini
Pierwsza odpowiedź Gemini brzmi następująco:
 |
- W [1-4] Gemini podaje linki do części PDF lub pliku tekstowego z instrukcjami, z których korzysta w danym momencie;
Dalej następuje:
 |
- W pliku [1] Gemini potwierdza, że pomyślnie wykonał 11 testów jednostkowych. Większość plików IA potwierdzała to zarówno w przypadku zadania 2, jak i zadania 3, a często po załadowaniu wygenerowanego skryptu okazywało się, że nie działa. Należy więc podchodzić do tego stwierdzenia z rezerwą. W przypadku Gemini okaże się to prawdą;
- W przypadku [2] link, który okaże się niedziałający;
- W [3] tylko Gemini podało realistyczny czas wykonania;
Zatem link [2] nie działa. Informujemy o tym Gemini:
 |
Odpowiedź Gemini:
 |
- W [1] znajduje się skrypt w języku Python wygenerowany przez Gemini;
Wczytujemy ten skrypt do PyCharm i uruchamiamy go:
 |
- W pliku [1] skrypt [gemini1] został wygenerowany przez Gemini;
Podczas wykonywania skryptu pojawiają się błędy kompilacji:
"C:\Program Files\Python313\python.exe" "C:/Program Files/JetBrains/PyCharm 2025.2.0.1/plugins/python-ce/helpers/pycharm/_jb_unittest_runner.py" --path "C:\Data\st-2025\dev\python\code\python-flask-2025-cours\outils ia\chatGPT\chatGPT1.py"
Testing started at 17:12 ...
Launching unittests with arguments python -m unittest C:\Data\st-2025\dev\python\code\python-flask-2025-cours\outils ia\chatGPT\chatGPT1.py in C:\Data\st-2025\dev\python\code\python-flask-2025-cours
Traceback (most recent call last):
File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2025.2.0.1\plugins\python-ce\helpers\pycharm\_jb_unittest_runner.py", line 38, in <module>
sys.exit(main(argv=args, module=None, testRunner=unittestpy.TeamcityTestRunner,
~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
buffer=not JB_DISABLE_BUFFERING))
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Program Files\Python313\Lib\unittest\main.py", line 103, in __init__
self.parseArgs(argv)
~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^
File "C:\Program Files\Python313\Lib\unittest\main.py", line 142, in parseArgs
self.createTests()
~~~~~~~~~~~~~~~~^^
File "C:\Program Files\Python313\Lib\unittest\main.py", line 153, in createTests
self.test = self.testLoader.loadTestsFromNames(self.testNames,
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^
self.module)
^^^^^^^^^^^^
File "C:\Program Files\Python313\Lib\unittest\loader.py", line 207, in loadTestsFromNames
suites = [self.loadTestsFromName(name, module) for name in names]
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Program Files\Python313\Lib\unittest\loader.py", line 137, in loadTestsFromName
module = __import__(module_name)
File "C:\Data\st-2025\dev\python\code\python-flask-2025-cours\outils ia\chatGPT\chatGPT1.py", line 28, in <module>
[cite_start]
^^^^^^^^^^
NameError: name 'cite_start' is not defined
Process finished with exit code 1
Empty suite
- Wiersz 30 – błąd kompilacji. [cite_start] to znacznik służący do wygenerowania określonej formy tekstu;
Umieszczamy powyższe logi w pliku [logs gemini1.txt] i przekazujemy go do Gemini:
 |
Odpowiedź Gemini wygląda wówczas następująco:
 |
Po załadowaniu do pliku PyCharm wykonanie nowego skryptu generuje dokładnie ten sam błąd. Informujemy o tym Gemini, ponownie dostarczając mu logi z wykonania:
 |
Odpowiedź Gemini brzmi następująco:
 |
Tym razem wszystko działa poprawnie. Wszystkie 11 testów jednostkowych zakończyło się powodzeniem. Informujemy o tym Gemini:
 |
A Gemini odpowiada:
 |
Skrypt wygenerowany przez Gemini postępował zgodnie z instrukcjami zawartymi w pliku tekstowym [instructionsAvecPDF.txt]:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 | |
Nie sprawdziłem tego kodu. Ponieważ wszystkie 11 testów jednostkowych zakończyło się powodzeniem, uważam, że jest on „prawdopodobnie poprawny”. Nie zrobiłem nic więcej w odniesieniu do mojego własnego kodu poza sprawdzeniem tych 11 testów.
4.4. Zadanie 3
Zadanie 3 jest identyczne z zadaniem 2, z tą różnicą, że w pliku IA nie podano już pliku PDF, który zawierał zasady obliczeń, których należy przestrzegać.
Pierwotne zapytanie skierowane do Gemini brzmi następująco:
 |
Plik z instrukcjami o nazwie [1] jest niemal identyczny jak w przypadku zadania 2, z następującymi różnicami:
1 - Exprime-toi en français.
2 - Peux-tu générer un script Python permettant de calculer l'impôt payé par les familles en 2019 sur leurs revenus de 2018.
3 - Tu t'aideras des sources que tu trouveras sur internet. Dans ta réponse indique-moi ces sources.
4 - Tu dois faire attention aux points suivants :
…
- W zadaniu [3] ma on znaleźć w Internecie zasady obliczania podatku za rok 2019 od dochodów uzyskanych w 2018 roku. Jest to zadanie trudniejsze niż poprzednie;
Poniżej przytaczam jedynie fragmenty pierwszej odpowiedzi Gemini:
 |
 |
Szacowany czas jest wiarygodny. Długo czekamy na odpowiedź Gemini.
Podobnie jak poprzednio, Gemini podało link do pobrania wygenerowanego skryptu, który jednak nie działa. Poinformowaliśmy o tym Gemini:
 |
Odpowiedź Gemini:
 |
Wgrywamy skrypt do PyCharm pod nazwą [gemini2]:
 |
Uruchamiamy go i… nie działa. Oto logi z wykonania:
"C:\Program Files\Python313\python.exe" "C:/Program Files/JetBrains/PyCharm 2025.2.0.1/plugins/python-ce/helpers/pycharm/_jb_unittest_runner.py" --path "C:\Data\st-2025\dev\python\code\python-flask-2025-cours\outils ia\gemini\gemini2.py"
Testing started at 17:23 ...
Launching unittests with arguments python -m unittest C:\Data\st-2025\dev\python\code\python-flask-2025-cours\outils ia\gemini\gemini2.py in C:\Data\st-2025\dev\python\code\python-flask-2025-cours
Failure
Traceback (most recent call last):
File "C:\Data\st-2025\dev\python\code\python-flask-2025-cours\outils ia\gemini\gemini2.py", line 278, in test_cas_2
self.assertAlmostEqual(impot, 1385, delta=1)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
AssertionError: 1691 != 1385 within 1 delta (306 difference)
Error
Traceback (most recent call last):
File "C:\Data\st-2025\dev\python\code\python-flask-2025-cours\outils ia\gemini\gemini2.py", line 291, in test_cas_3
impot, _, _ = calculer_impot_final(2, 3, 50000)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Data\st-2025\dev\python\code\python-flask-2025-cours\outils ia\gemini\gemini2.py", line 187, in calculer_impot_final
decote, impot_apres_decote = calculer_decote(impot_apres_plafonnement, adultes)
~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Data\st-2025\dev\python\code\python-flask-2025-cours\outils ia\gemini\gemini2.py", line 134, in calculer_decote
decote = seuil_decote - (impot_avant_decote * COFFICIENT_DECOTE)
^^^^^^^^^^^^^^^^^
NameError: name 'COFFICIENT_DECOTE' is not defined. Did you mean: 'COEFFICIENT_DECOTE'?
Error
Traceback (most recent call last):
File "C:\Data\st-2025\dev\python\code\python-flask-2025-cours\outils ia\gemini\gemini2.py", line 316, in test_cas_9
self._verifier_cas(2, 2, 30000, (0, 0, 0))
~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Data\st-2025\dev\python\code\python-flask-2025-cours\outils ia\gemini\gemini2.py", line 216, in _verifier_cas
impot_calcule, decote_calculee, reduction_calculee = calculer_impot_final(adultes, enfants, revenus)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Data\st-2025\dev\python\code\python-flask-2025-cours\outils ia\gemini\gemini2.py", line 187, in calculer_impot_final
decote, impot_apres_decote = calculer_decote(impot_apres_plafonnement, adultes)
~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "C:\Data\st-2025\dev\python\code\python-flask-2025-cours\outils ia\gemini\gemini2.py", line 134, in calculer_decote
decote = seuil_decote - (impot_avant_decote * COFFICIENT_DECOTE)
^^^^^^^^^^^^^^^^^
NameError: name 'COFFICIENT_DECOTE' is not defined. Did you mean: 'COEFFICIENT_DECOTE'?
Ran 11 tests in 0.038s
FAILED (failures=1, errors=2)
Process finished with exit code 1
- Wiersz 11 – test zakończył się niepowodzeniem;
- Wiersze 25, 42: ten sam błąd kompilacji;
Umieszczamy te logi w pliku tekstowym, który przekazujemy Gemini:
 |
Odpowiedź Gemini:
 |
 |
Wczytujemy skrypt o nazwie PyCharm i uruchamiamy go. Znowu pojawiają się błędy. Informujemy o tym Gemini, ponownie załączając logi z wykonania:
 |
Odpowiedź firmy Gemini:
 |
 |
 |
Wczytujemy ten nowy skrypt do PyCharm i uruchamiamy go. Tym razem wszystkie 11 testów jednostkowych zakończyło się powodzeniem:
Kod wygenerowany przez Gemini wygląda następująco:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 | |
Ponownie nie sprawdzałem tego kodu. Po prostu stwierdziłem, że pomyślnie przeszedł wszystkie 11 testów.
Można jednak być ciekawym, na jakiej logice opiera się ten kod, zwłaszcza w konkretnych przypadkach obliczania podatku. Zapytamy o to:
 |
Jest to przypadek wysokich dochodów, w którym występuje zarówno możliwe ograniczenie ulgi w wysokości 10%, jak i możliwe ograniczenie współczynnika rodzinnego.
Odpowiedź Gemini brzmi następująco:
 |
|
 |
 |
 |
Te dwa ostatnie zrzuty ekranu są interesujące. Gemini stosuje metodę obliczeniową odmienną od tej opisanej w PDF. Metodę tę można rzeczywiście znaleźć w Internecie. Obie metody są równoważne.
 |
 |
 |
Wyjaśnienie to wyróżnia się niezwykłą przejrzystością. Można by je w tej postaci przekazać studentom w celu wyjaśnienia metody obliczania podatku.
Teraz weźmy inny przykład, tym razem dotyczący niskich dochodów. W tym przypadku mogą wystąpić ulgi i obniżki:
 |
Odpowiedź Gemini brzmi następująco:
 |
 |
 |
 |
 |
Widać tutaj, że Gemini stosuje regułę, której nie ma w pliku PDF. Prawdopodobnie znalazł ją w Internecie, ale czy źródło to jest wiarygodne?
 |
W tym przypadku Gemini nadal stosuje nieznaną regułę (powyższą regułę specjalną).
 |
 |
 |
Wyniki Gemini są więc zgodne z wynikiem oficjalnego symulatora podatków. Jednak Gemini zastosowało regułę, której nie ma w pliku PDF. Gdzie leży błąd? Zadajemy to pytanie, dołączając plik PDF:
 |
Odpowiedź Gemini:
 |
 |
 |
 |
Uważam, że Gemini ma rację, a mój kod PDF jest błędny. Aby to sprawdzić, proszę o przeprowadzenie testu:
- w którym jego obliczenia dałyby takie same wyniki jak oficjalny symulator podatkowy;
- gdzie rozumowanie oparte na PDF dałoby wyniki inne niż te z symulatora;
 |
Odpowiedź Gemini brzmi następująco:
 |
W tym przypadku Gemini się myli. Uruchomiłem symulator na tym przykładzie i uzyskałem następujące wyniki:
 |
Jednak okaże się, że rozumowanie Gemini rzeczywiście prowadzi do powyższych wyników. Kontynuujmy:
 |
 |
 |
 |
Bardzo dobrze. Zanotowano. Kontynuujemy:
 |
 |
 |
 |
Zatem Gemini obliczyło (podatek, ulga, obniżka) = (431, 325, 1296), podczas gdy symulator, z którego korzystam, podaje wyniki (431, 324, 1297). Gemini uzyskało więc prawidłowe wyniki z dokładnością do 1 euro, ale nie jest tego świadome. Informujemy je o tym:
 |
Gemini odpowiada:
 |
 |
Teraz zastanawiamy się, czy Gemini mogłoby wygenerować poprawiony kod PDF:
 |
Odpowiedź Gemini:
 |
Gemini nie podało mi więc linku do pliku PDF, ale wygenerowało tekst, dzięki któremu sam mogłem stworzyć ten plik PDF. Chociaż zamieszczenie tutaj zrzutów ekranu z pliku PDF jest nieco uciążliwe, robię to, aby czytelnik mógł dostrzec generatywny charakter pliku IA:
 |
Szczerze mówiąc, nie sprawdziłem, czy wszystko, co jest napisane w tym pliku PDF, jest prawdą. W każdym razie jest to idealny dokument dla pliku TD, wygenerowany w ciągu kilku sekund.
Można jednak poprosić samego Gemini o sprawdzenie, czy jego plik PDF jest poprawny. Rozpoczynamy nową rozmowę:
 |
- w [1] umieściliśmy plik PDF wygenerowany przez Gemini [Le problème selon Gemini.pdf];
- w pliku [2] plik [instructionsAvecPDF2.txt] jest identyczny z instrukcjami zawartymi w pliku [instructionsAvecPDF.txt], z tą różnicą, że dodano dwunasty test jednostkowy – ten sam, który wykazał, że początkowy plik PDF był błędny:
Co ciekawe, potrzeba było kilku prób, zanim Gemini wygenerowało poprawny skrypt:
Pytanie 2
 |
Pytanie 3
 |
Jak już wielokrotnie robiono, gdy skrypt wygenerowany i załadowany do PyCharm nie działa, przekazujemy Gemini plik tekstowy z logami wykonania. Gemini bardzo dobrze je rozumie.
Pytanie 4
 |
Pytanie 5
 |
Pytanie 6 i koniec
 |  |
Teraz mamy pewność co do poprawności kodu PDF wygenerowanego przez Gemini. Podane w nim zasady obliczeń są prawidłowe.
Teraz zrobimy to samo dla pozostałych pięciu plików IA, ale nasze wyjaśnienia będą bardzo zwięzłe, z wyjątkiem pliku ChatGPT, który jest obecnie liderem wśród plików IA. Interesuje nas, czy IA rozwiązuje trzy postawione mu problemy, czy też nie. Interfejsy wszystkich tych IA są bowiem bardzo podobne i postąpiłem z nimi tak samo jak z Gemini. Zachęcam czytelnika do ponownego prześledzenia rozmów z Gemini przy użyciu wybranego przez siebie modelu IA.