Dirbtinis intelektas: įrankis, kuris mus padaro produktyvesnius, bet nemąsto už mus

Kam naudoju dirbtinį intelektą

Dirbtinį intelektą (toliau – DI) naudoju kasdien ir pačioms įvairiausioms užduotims: nuo informacijos paieškos tyrimams, idėjų generavimo ir tikrinimo iki tekstų rengimo, kuomet naudoju savo tekstus arba specialiai parinktus šaltinius. Rengiu mokomąją medžiagą studentams, skaičiuokles verslo sprendimų pagrindimui ar vizualizacijas pristatymui (paprastas ir įgarsintas skaidres ar video klipus).

Pastaruoju metu eksperimentuoju su vadinamosiomis agentinėmis sistemomis. Tai DI įrankiai, kurie ne tik atsako į klausimus, bet ir patys atlieka kompleksines, kelių žingsnių užduotis: rašo bei taiso programinį kodą, tvarko failus, sistemina dokumentus. Kaskart atrandu kažką naujo ir vis dar lieku nustebintas, tačiau klaidų išvengti nepavyksta.

Dažniau paspartina, nei pagerina

Dažnai girdime, kad DI pagerina darbo kokybę. Visgi mano patirtis rodo, jog tiksliau būtų sakyti, kad jis darbą paspartina. Įdėjus 20 proc. pastangų, galima pasiekti 80 proc. rezultato. Tačiau jei siekiama ne vidutiniško, o tikrai aukštos kokybės produkto, laiko ir pastangų teks įdėti daug – net ir dirbant su technologijomis.

Įsimintiniausia patirtis aplankė, kai DI pasitelkiau ne programavimui, o vadovėlio teksto rengimui. Nors rezultatas nebuvo idealus, likau priblokštas: tokios apimties – apie 120 puslapių – tekstą su visais bandymais ir eksperimentais parengiau per 12 valandų. Dirbant vienam, tai būtų užtrukę du ar tris mėnesius.

Visai kitokia situacija tose srityse, kuriose nesu specialistas – čia DI iš tiesų pagerina rezultatą. Pavyzdžiui, anksčiau interneto svetaines kurdavau gana primityviai, o su DI pagalba pavyko sukurti asmeninę bei interaktyvias edukacines svetaines. Tai jau nebe proceso pagreitinimas, o visiškai naujo produkto sukūrimas, kurio vien savo jėgomis nebūčiau įgyvendinęs.

Forma svarbi ne mažiau nei turinys

Labiausiai stebina tai, kad sunkiausiai išsprendžiamos būna pačios banaliausios klaidos. Net pateikus aiškias instrukcijas, DI linkęs kartoti tuos pačius netikslumus, ypač generuodamas tekstus lietuvių kalba. Pavyzdžiui, modelis gali parašyti „modeliai lūžta“ (angl. models break), nors lietuviškai reikėtų sakyti „modeliai klysta“ arba „nėra tikslūs“. Akivaizdu, kad lietuviškų duomenų, iš kurių mokosi DI, yra gerokai mažiau nei angliškų, todėl dažnai susiduriame su pažodinio vertimo skambesiu.

Tai nėra smulkmena. Žmonės tekstą pirmiausia vertina pagal jo formą. Jei matome stiliaus klaidų ar netaisyklingų anglicizmų, skaitytojas gali atmesti turinį, net jei šis yra itin vertingas. Prasta forma sukelia natūralų atmetimo efektą, todėl kalbos kokybė DI tekstuose man yra ne kosmetinis, o esminis kriterijus.

Klaidos ir kontrolė

Ankstesnėse DI versijose yra pasitaikę nemalonių situacijų. DI perrašydavo VBA kodą ir tiesiog ištrindavo puikiai veikusias dalis. Kartais, taisydamas vieną eilutę, sugadindavo kitą. Kartą įrankis ištrynė failą, pats jo ieškojo visame kompiuteryje, nerado ir galiausiai pranešė turintis man „liūdną žinią“. Laimei, turėjau atsargines kopijas, todėl realios žalos išvengiau.

Šiandien tokių klaidų gerokai mažiau. Naujausi modeliai vienu metu gali matyti ir apdoroti kur kas didesnį informacijos kiekį. Be to, keičiasi ir mano paties įgūdžiai: dabar darbą skaidau į mažesnius etapus, nuolat tikrinu rezultatus ir stengiuosi kontroliuoti visą procesą. DI keičiasi stulbinančiu greičiu, todėl būtina nuolat eksperimentuoti ir tobulėti. Gera žinia ta, kad dirbdamas su DI nėra sunku išmokti naujų dalykų – DI gali būti puikus pagalbininkas.

Įrankis, o ne autorius

DI man yra įrankis. Jei finansinę analizę atlieku su paties sukurta „Excel“ skaičiuokle, niekas juk nesitiki, kad turėčiau jaustis nejaukiai dėl to, jog neskaičiavau visko mintinai ar kalkuliatoriumi. Žinoma, diskusijos apie žmogaus gebėjimus, autorystę ir etiką yra kur kas platesnės. Tvirtų atsakymų į visus tokio pobūdžio klausimus dar neturiu, tačiau manau, kad jų neturi ir didžioji dalis visuomenės.

Man svarbiausia, kad idėjos ir sprendimai visada išliktų žmogaus. DI padeda generuoti idėjas, jas tikrinti, pokalbis su DI gali pakoreguoti pradinę viziją, tačiau galutinį sprendimą priima žmogus. Nejauku turėtų būti tik tada, kai darbą aklai „nusirašai“ ir pats nebesupranti, ką norėjai juo pasakyti.

Kur brėžiu ribą

Man patinka tyrinėti DI galimybes ir ribas, todėl eksperimentuoti galima beveik visur – išskyrus, žinoma, neteisėtą veiklą. Visgi aklai nepasikliaučiau algoritmu ten, kur klaida gali kainuoti pernelyg brangiai, o aš, nebūdamas tos srities specialistas, negalėčiau jos atpažinti.

Neseniai mačiau komišką, bet iškalbingą vaizdo įrašą: vyras, klausydamas DI patarimų, išardė visą automobilio variklį. Kai darbas buvo baigtas, DI staiga pareiškė: „Atsiprašau, suklydau – norint pakeisti akumuliatorių, variklio ardyti nereikia.“

Tas pats principas galioja ir viešajam kalbėjimui. Kai pranešėjas skaito DI sugeneruotą tekstą, pilną sudėtingų tarptautinių žodžių, ir akivaizdžiai pats nesupranta, ką sako, nukenčia ne tik pranešimas, bet ir autoriaus reputacija. Atsakomybė už rezultatą visada tenka žmogui.

Ką DI pakeis

Esu įsitikinęs, kad DI pakeis beveik viską. Versle standartiniai, o ilgainiui ir sudėtingesni procesai bus automatizuoti. Mažiausiai pokyčių pajusime ten, kur svarbiausias yra bendravimas ir socialinis ryšys. Nors, tenka pripažinti, DI jau dabar tampa savotišku pašnekovu vienišiems žmonėms.

Man kur kas svarbiau ne tai, ką DI pakeis, o kas nutiks žmogui ir visuomenės sanklodai po šių pokyčių. Kokį darbą dirbsime, kai dalį užduočių perims DI? Kaip keisis mūsų santykiai ir vertybės? Tai klausimai, apie kuriuos privalome diskutuoti jau šiandien.

Ko nenorėčiau, kad DI pakeistų

Labiausiai nenorėčiau, kad technologijos pakeistų tai, kas žmogiškiausia – tikrus mūsų tarpusavio santykius.

Taip pat neramina galimas DI poveikis mūsų intelektiniams gebėjimams. Ar neprarasime įgūdžio analitiškai mąstyti ir kurti? Vieniems DI šiandien yra galingas įrankis išmokti dar daugiau. Kitiems – pretekstas mokytis mažiau, nes susidaro iliuzija, kad to nebereikia. Man, kaip dėstytojui, tai ypač aktualus klausimas.

Apie DI kūrėjus ir ateitį

Manau, kad didžiosios DI bendrovės daro tai, ką privalo daryti, reaguodamos į ekonominę aplinką ir konkurenciją rinkoje. Visuomenės nuomonės šiuo klausimu smarkiai išsiskiria. Vieni siūlo DI plėtrą riboti, kiti siekia sukurti sistemą, kuri intelektu pranoktų visą žmoniją (atskirose srityse DI mus jau dabar lenkia).

Neapibrėžtumas natūraliai kelia baimę. Niekas tiksliai nežino, koks kelias yra teisingiausias. Tačiau istorija moko, kad technologijų pažangą galima pristabdyti, bet ne sustabdyti. Todėl esminis uždavinys – plėtoti DI atsakingai ir laiku suvaldyti galimas grėsmes.

Svarbiausia – prieinamumas

Labai svarbu užtikrinti, kad dirbtinis intelektas būtų prieinamas kuo didesnei visuomenės daliai. Žmonės, įvaldę šiuos įrankius, jau dabar įgyja didžiulį pranašumą prieš tuos, kurie jų nesupranta arba neturi prieigos. Taip atskirtis tarp socialinių sluoksnių ar net atskirų valstybių gali pavojingai išaugti.

Būtent todėl DI įrankiai privalo išlikti prieinami, įvairūs ir pritaikomi skirtingiems poreikiams. Tai, kad rinkoje konkuruoja daugybė skirtingų bendrovių modelių, yra neabejotinas privalumas, o ne trūkumas.