AI nie złamała żadnego szyfru w Watykanie. Za to czyta polskie metryki — i zrobili to nie Polacy

Doniesienie z maja 2026 mówiło, że sztuczna inteligencja złamała w 29 minut szyfr z watykańskich archiwów. Widać to u źródła. Rękopis został odszyfrowany w 2016 roku przez troje badaczy. Dziesięć lat później przepuszczono przez nowe narzędzie wycinek 500 znaków tego samego tekstu — czyli sprawdzian z odpowiedziami z tyłu książki. Żadnego nowego odczytu nie było.

Warto to rozebrać, bo to jest wzorcowy przykład tego, jak z narzędzia robi się cud. A pod spodem leży rzecz znacznie ciekawsza i praktycznie użyteczna dla każdego, kto kiedykolwiek próbował odczytać metrykę swojego pradziadka.

• To nie jest Archiwum Apostolskie Watykanu, tylko Biblioteka Watykańska. To dwie odrębne instytucje, rozdzielone jeszcze przez papieża Pawła V na początku XVII wieku. Rękopis ma sygnaturę Borg.lat.898 i jego skan jest publicznie dostępny.
• Szyfr odczytali w 2016 roku Nada Aldarrab i Kevin Knight z Uniwersytetu Południowej Kalifornii oraz Beáta Megyesi, wtedy z Uppsali. Praca powstała w projekcie finansowanym przez Szwedzką Radę Nauki.
• Słynne 29 minut dotyczy testu nowego czatbota na wycinku 500 symboli tekstu, który był już rozwiązany. Sam artykuł, od którego zaczęła się fala, pisze przy tym, że rozpracowanie klucza szyfru było mozolne nawet z pomocą AI.
• Za tym czatbotem nie stoi na dziś recenzowana praca naukowa. Przejrzeliśmy listę publikacji projektu i nie ma tam artykułu opisującego to narzędzie. Jest deklaracja badaczki w prasie.

Sam rękopis jest zresztą ciekawszy niż legenda o nim: 408 stron zapisanych 34 znakami, prawdopodobnie XVII wiek, a w środku zbiór receptur medycznych. Między innymi kilka kieliszków dobrego czerwonego wina i gałka muszkatołowa fermentowana w cieście, na czerwonkę.

Najpoważniejsze narzędzia w tej dziedzinie zbudował zespół DeepMind razem z historykami. Ithaca, opisana w czasopiśmie Nature w marcu 2022, pracuje na greckich inskrypcjach z ubytkami. Nie odczytuje kamienia. Proponuje, co mogło stać w dziurze, typuje region pochodzenia i datę, a decyzję podejmuje człowiek.

To samo powtórzyło się trzy lata później przy łacinie, na większej próbie. W badaniu z udziałem 23 historyków na 60 inskrypcjach przypisanie do rzymskiej prowincji wyszło: sam historyk 27 procent, sam model 66,7, para 68,3. Przy uzupełnianiu ubytków para pobiła sam model.

Jest jednak liczba, której nie należy pomijać, bo ustawia całą resztę. Nawet w najlepszym układzie, historyk plus model, co piąty znak w uzupełnieniu jest postawiony źle. Dwadzieścia jeden procent błędnych znaków to nie jest odczyt. To jest punkt wyjścia do pracy.

Zwoje zwęglone przez wybuch Wezuwiusza to najgłośniejszy przypadek z tej dziedziny i najczęściej opisywany nieściśle. Łańcuch pracy ma pięć kroków: prześwietlenie w synchrotronie, wytyczenie kolejnych warstw papirusu w bryle danych, wirtualne rozwinięcie warstwy do płaskiego obrazu, sieć neuronowa wykrywająca tusz, i dopiero na końcu odczyt oraz tłumaczenie przez papirologów. Uczenie maszynowe wchodzi w jednym z tych pięciu kroków.

Organizatorzy konkursu opisują przy tym zabezpieczenie przed najgroźniejszym błędem: model widzi wycinki mniejsze niż pojedyncza litera, więc nie może nauczyć się dorysowywać prawdopodobnych kształtów liter. Zasadę zamykają jednym zdaniem: ostateczne odczyty zawsze sprawdzają papirolodzy, a wynik maszyny nigdy nie zastępuje czytania.

Efekty są przy tym realne, tylko skromniejsze, niż sugerują nagłówki. W lutym 2024 odzyskano ponad 2000 znaków w 15 kolumnach jednego zwoju, co daje około pięciu procent jego treści. W maju 2025 odczytano tytuł innego: Filodemos, „O wadach". Nawet tam w komunikacie stoi zastrzeżenie, że numer księgi jest mniej pewny, a papirolog publicznie zakwestionował, czy to w ogóle może być księga pierwsza.

Dla porządku jedna rzecz, którą często wrzuca się do tego samego worka. Zwój z En-Gedi, odczytany w 2016 roku, obył się bez sztucznej inteligencji w ogóle. Tamten tusz zawierał metal i był po prostu widoczny na prześwietleniu — wystarczyły algorytmy geometryczne. Sieć neuronowa stała się potrzebna dopiero przy węglowym tuszu z Herkulanum.

• Rękopis Wojnicza nie został odczytany przez nikogo. Praca z 2018 roku, o której pisano „AI rozszyfrowała Wojnicza", twierdziła wyłącznie, że wyniki sugerują hebrajski jako język dokumentu. Rok później University of Bristol wycofał własny komunikat o rzekomym odczycie i usunął materiał ze strony. Biblioteka Beinecke na Yale pisze, że metody kryptograficzne zawiodły.
• Pismo Majów rozszyfrowali ludzie. Istnieją prace o automatycznym wycinaniu pojedynczych glifów z obrazu, ale ani jednego uznanego odczytu.
• Przy tłumaczeniu akadyjskiego z pisma klinowego model dał 14 poprawnych tłumaczeń na 32 losowe zdania w ocenie ekspertów, a w drugim teście 16 na 50. Autorzy policzyli osobno „ciekawe konfabulacje", czyli treść wymyśloną, która brzmi sensownie.
• Przy tabliczkach klinowych to, co bywa nazywane sztuczną inteligencją, jest w pracy technicznej opisane jako dopasowywanie krótkich ciągów znaków. Sprytne wyszukiwanie wzorców, nie model uczący się języka.

Żadna polska instytucja publiczna nie odczytuje maszynowo pisma ręcznego na skalę produkcyjną i nie udostępnia wyników w wyszukiwarce. W serwisie szukajwarchiwach.gov.pl nie ma wyszukiwania po treści skanów.

Jedyny projekt odczytu w polskim archiwum państwowym prowadzi Archiwum Państwowe w Szczecinie — i rozpoznawanie pisma wykonuje dla niego Archiwum Uniwersytetu w Greifswaldzie. Zeskanowano 34 tomy zestawień dokumentów pomorskich kościołów i klasztorów z lat 1913–1923. Wyniki publikuje niemiecka biblioteka cyfrowa, z wyszukiwaniem po treści.

Liczby z artykułu opisującego ten projekt, opublikowanego zresztą w czasopiśmie Naczelnej Dyrekcji Archiwów Państwowych: model wytrenowano na około 100 tysiącach ręcznie przepisanych słów, średni błąd znaków wyniósł 1,75 procent, a dla trzech konkretnych rąk pisarskich dokładność przekroczyła 99 procent. Przy wyszukiwaniu pełnotekstowym odnajdywane jest około 98 procent słów.

Ten sam artykuł podaje skalę zagraniczną dla porównania i to jest najbardziej wymowna część: holenderskie archiwum narodowe otwierało portal z dwoma milionami stron przeszukiwanych dzięki tej technologii, fińskie udostępniło 800 tysięcy stron akt sądowych, a w Lizbonie przygotowywano projekt na siedem milionów stron protokołów inkwizycji.

Polskie prace idą tymczasem w innym kierunku. Narodowe Archiwum Cyfrowe dołączyło w sierpniu 2025 do prac nad polskimi modelami językowymi, oddając zdigitalizowane zbiory jako materiał treningowy — to nie jest projekt czytania rękopisów. Instytut Historii PAN sprzedaje usługę rozpoznawania pisma na serwerach poznańskiego centrum superkomputerowego. UKSW z IPN dostały w czerwcu 2026 grant chmurowy o wartości 2000 dolarów na badania nad odczytem historycznego pisma. Biblioteka Uniwersytecka w Warszawie prowadzi platformę, na której rękopisy przepisują ręcznie wolontariusze.

To jest część praktyczna. Platforma Transkribus, prowadzona przez spółdzielnię z Innsbrucka, ma publiczne modele obejmujące polszczyznę. W jej katalogu na 409 modeli publicznych siedem dotyczy języka polskiego.

• Polski Bizon — model zbiorczy, uczony na ponad 1,2 miliona słów, opublikowany 7 lutego 2025.
• Transkribus Polish M2 — 764 tysiące słów, błąd rzędu czterech do pięciu procent znaków.
• Polski Wieszcz — 298 tysięcy słów, opublikowany 7 stycznia 2026. W opisie stoi wprost: polskie pismo odręczne od XVII do XIX wieku, przeznaczone między innymi do ksiąg metrykalnych.
• Russian Civil Records late XIX cent. — akta stanu cywilnego pisane cyrylicą, według opisu działa szczególnie dobrze na aktach z Królestwa Polskiego. To jest model dla każdego, kto utknął na metryce po rosyjsku.

Rząd wielkości błędu przy tych modelach to cztery do siedmiu procent znaków. To znaczy, że wyniku nie da się wziąć na wiarę, ale da się go przeczytać i poprawić — a to jest różnica między „nie umiem tego odcyfrować" a „mam brudnopis do sprawdzenia".

Kto je zrobił, jest w tej historii puentą. Nie polskie archiwa i nie polskie uczelnie, tylko L’Dor V’Dor Foundation, amerykańska organizacja niedochodowa z Florydy zajmująca się genealogią żydowską. Jej laboratorium trenuje i udostępnia za darmo modele dla polskiego, rosyjskiego, jidysz, hebrajskiego i arabskiego.

Koszt wejścia: Transkribus daje 50 darmowych punktów miesięcznie bez podawania karty, gdzie jeden punkt to jedna strona. Plan dla badaczy kosztuje 99 euro rocznie za 900 punktów. Doładowanie 250 punktów to 59,50 euro, bezterminowo.

Czego na razie nie ma: polskich ksiąg metrykalnych w wyszukiwaniu pełnotekstowym serwisu FamilySearch. Ich blisko dwa miliardy rekordów przeszukiwanych po treści transkrypcji obejmuje angielski, hiszpański i portugalski, a w planach są chiński, francuski, niemiecki, niderlandzki i włoski. Polskiego na tej liście nie ma.

I kontrapunkt, o którym warto wiedzieć, zanim ktoś uzna, że maszyna wszystko załatwi. Geneteka, największa polska baza genealogiczna prowadzona przez Polskie Towarzystwo Genealogiczne, ma około 67,85 miliona rekordów z 6260 parafii — i jest w całości indeksowana ręcznie przez wolontariuszy, od 2006 roku. Ani śladu automatycznego odczytu. Największy polski zbiór tego typu zbudowali ludzie, jeden akt po drugim.