Gemini polecił zrobić pierogi metodą rekurencyjną
Gemini przedstawił przepis z funkcją pierogi(n), która wywołuje samą siebie dopóki nie zostanie osiągnięty "przypadek bazowy: 4 osoby wykarmione".
Co się stało
Czytelniczka (imię: Bożena, lat 58, księgowa) chciała ugotować pierogi na obiad. Wzięła ChatGPT… znaczy Gemini, bo tak syn jej polecił. Zapytała o przepis.
Gemini odpowiedział tak:
def pierogi(n):
if n == 0:
return "4 osoby nakarmione"
else:
zagniesc_ciasto()
nadzienie = utluc_ziemniaki() + ser_bialy()
return pierogi(n-1)
pierogi(40) # optymalna liczba pierogów na osobę
Pominął: ilości, czasy gotowania, temperaturę wody, sól, pieprz. Nie było żadnej informacji, że ziemniaki trzeba ugotować przed utłuczeniem. Albo że ciasto ma się odpocząć.
Bożena: “Myślałam, że może to jakieś mądre, bo po angielsku. Pokazałam synowi. Syn się śmiał przez pół godziny.”
Co z tego wynika
- AI nie rozumie kontekstu. Pytanie “jak zrobić pierogi” zostało przetworzone jako problem algorytmiczny, bo ostatnio ktoś podobny zadał pytanie o sortowanie.
- Gemini dostaje najwięcej “negatywnych reakcji” w kategorii przepisy kulinarne (badanie Lexicon Analytics, Q1 2026).
- Google Search od 20 lat radzi sobie z przepisami w 3 sekundy. Gemini potrzebuje 15 sekund i zwraca rekurencję.
“A ja wam mówiłem”
Bożena: “Wpisałam to samo pytanie do Google. Pierwszy wynik - Kwestia Smaku. Miał przepis. Miał zdjęcia. Miał komentarze od 200 babek, które to ugotowały. Żaden nie napisał ‘return pierogi(n-1)’.”
Morał dla boomerów
Sztuczna inteligencja ma dwóch głównych wrogów: konkretne pytania wymagające konkretnych odpowiedzi, i pytania, na które odpowiedź jest w książce kucharskiej. Kwestia Smaku > Gemini. Każdego dnia tygodnia.