Chatbot ChatGPT jedna je od tema koja već više od dva mjeseca dominira svjetskim, ali i hrvatskim medijima. Ova tehnologija bazirana na umjetnoj inteligenciji nikoga nije ostavila ravnodušnim - neke je oduševila svojim mogućnostima, dok neki smatraju kako je ovo prvi korak prema dehumanizaciji svega što radimo. Naime, postavlja se pitanje, ako će AI pisati eseje, baviti se umjetnošću, skladati glazbu i obavljati brojne ljudske, uključujući i kreativne poslove, što ćemo mi raditi za godinu odnosno za pet ili deset godina.
Iako se mnogo govori o umjetnoj inteligenciji, mnogi u biti i ne znaju što to konkretno znači i kako je ona odjednom postala toliko “pametna”. O umjetnoj inteligenciji, njezinu razvoju te pozitivnom i negativnom utjecaju na čovječanstvo, poslove koje radimo i općenito na naše živote razgovarali smo s Matijom Pajasom, inženjerom strojnog učenja iz kompanije BISS.
Donošenje odluka pomoću matematičkih algoritama
Za početak, možete li za one manje upućene demistificirati umjetnu inteligenciju - kakva je to tehnologija i kako izgleda njezino treniranje/učenje?
Umjetna inteligencija je tehnologija koja se koristi za izradu algoritama i programa koji su sposobni rješavati neke ponavljajuće zadatke koje inače rješava čovjek, kao što su prepoznavanje govora, razumijevanje teksta, rješavanje problema, učenje iz podataka i još mnogo toga. Iako je fantastično filozofsko pitanje mogu li računala imati svoju vlastitu svijest, volim izbjegavati pojam 'umjetna inteligencija' jer smo zaista vrlo daleko od računala koja znaju razmišljati u pravom smislu te riječi.
Formulacija prave inteligencije kroz logičke formule i algoritme jednostavno nije ono što se u današnjoj eri događa. Stoga, puno je bolji naziv strojno učenje, a u polju strojnog učenja događa se optimizacija i donošenje odluka pomoću matematičkih algoritama. Ono što podatkovni znanstvenici i inženjeri strojnog učenja zapravo rade je modeliranje nekog skupa podataka pomoću matematičkog algoritma koji se koristi za rješavanje određenog problema. Dakle, 'mozak' cijelog algoritma možemo shvatiti kao jednu kompliciranu matematičku funkciju, koju zovemo model, a koja mora što bolje opisivati neki skup podataka. Nakon odabira jedne takve funkcije potrebno je trenirati je na prikupljenim podacima kako bi se njezina rješenja optimizirala. To se radi tako što se algoritmu daju različiti primjeri podataka, a sama funkcija treningom se prilagođava kako bi što bolje opisivala te različite podatke. Proces učenja odvija se s velikim brojem ponavljanja pomoću računala – stroja.
Kako biste komentirali trenutačnu percepciju AI-a u javnosti - je li više pozitivna ili negativna i što se promijenilo s ChatGPT-om, je li ovaj chatbot utjecao na pozitivniju ili negativnu percepciju AI-a?
Čini mi se kako je javno mišljenje dosta podvojeno. Dok se jedni hvataju za glavu i boje nove tehnologije, neki skaču od sreće i ne mogu se dovoljno načuditi ChatGPT-u. Osobno spadam u ovu drugu skupinu i često se dopisujem s njime. Dapače, uklopio sam ga u svoj posao na dnevnoj bazi, a ponekad mi zna pomoći i s pisanjem dokumentacije ili blogova. Naravno, na odgovoran način. Poseban problem koji se često raspravlja jest varanje na ispitima i zadaćama. Naime, ChatGPT je kao papiga i nikako ne savjetujem shvaćati njegove odgovore kao gotov proizvod jer se podosta izgubi u prijevodu. No vrlo je dobar u generiranju ideja, mozganju i usmjeravanju na pojmove koji su povezani s vašim upitom.
Ako ga se koristi kao mentora koji usmjerava, a njegovi se odgovori tretiraju samo kao sugestije, on postaje vrlo moćan alat. Vjerujem da je ono što nas zapravo čeka znatna promjena u školskom sustavu te ćemo se početi orijentirati na primjenu mikrovještina. Pojava chatbotova koji služe kao mentori pomoći će nam savladavati znanja i vještine u kraćem vremenskom roku. Naposljetku, škole i fakulteti morat će se prilagoditi nasilu jednostavno zato što će biti teško spriječiti korištenje takvih tehnologija. Osim toga, sve učenike i studente nakon školovanja čeka svijet u kojem ta tehnologija i dalje postoji, a koja bi mogla postati standard u poslovnim procesima. Nakon što smo izumili kalkulatore, promijenili smo način na koji ispitujemo matematiku. Napravit ćemo to opet, a ja to vidim kao pozitivnu promjenu i veselim se vidjeti što nas još čeka.
Algoritmi su opasni koliko su opasni i njihovi korisnici
Što je po vama najbolja pozitivna primjena AI-a i kakav mu je potencijal? Gdje vidite da bi AI mogao imati najviše dobrobiti - u znanosti, medicini…?
Iako to možda nije odmah očito, sustavi koji koriste strojno učenje već su doslovce svuda oko nas. Ne mogu istaknuti niti jednu granu posebno jer olakšava neke zadatke svim granama, a neki ga čak koriste za istraživanje novih i još neotkrivenih pojava. Nedavno sam pročitao kako jedna skupina znanstvenika uz pomoć strojnog učenja proučava nove molekularne strukture s namjerom da otkrije nove mirise za parfeme. U medicini pak pomaže dijagnosticirati maligne bolesti i trenutačno je u području dosta interesantno tražiti indikatore malignih bolesti prije nego što se same bolesti pojave. Gdje god se možete sjetiti nekog ponavljajućeg problema koji ima dovoljno jasan obrazac, moguće ga je automatizirati strojnim učenjem i pomoći ljudima u tom zadatku.
S obzirom na brz razvoj AI-a, što nas očekuje u budućnosti, kako će utjecati na svijet u kojem živimo?
Kao što sam već spomenuo, vjerujem da je jedna stvar koja nas čeka promjena u načinu na koji testiramo znanje u školama i na fakultetima. U industriji će se automatizirati veći dio dosadnih i ponavljajućih poslova, a chatbotove i generatore slika integrirat ćemo kao mentore i asistente u već postojeće alate. U medicini možemo očekivati bolju i bržu dijagnostiku te personaliziranu terapiju.
Zažive li ikad autonomna vozila, ceste potencijalno mogu postati sigurnije mjesto, no već su sada zbog tehnologije strojnog učenja moderni auti mnogo sigurniji nego prije samo deset godina zbog različitih sustava automatskog kočenja, parkirnih senzora i sličnog. Istom tom tehnologijom bolje upravljaju izgaranjem i time smanjuju ekološki utjecaj motora s unutarnjim izgaranjem na planet. Možemo očekivati kako će daljnjim razvojem neka radna mjesta ili dio obaveza zamijeniti strojno učenje, a to znači da će se ljudi moći fokusirati na bitnije dijelove posla i nadziranje rada tih algoritama.
Neizbježno je pitanje i o potencijalno negativnim posljedicama - od nekih manjih stvari (npr. AI piše eseje za škole) pa do tzv. robota ubojica i prijetnje sigurnosti. Trebamo li se zaista bojati AI-a?
Algoritmi strojnog učenja opasni su koliko je opasan njihov korisnik. Svaka tehnologija može se zlouporabiti ako dođe u krive ruke. Posebno ćemo se morati paziti automatski generiranih članaka i vijesti koje su vrlo stvarna opasnost. U same chatbotove zbog prirode njihova algoritma usađena je pogreška. Nerijetko potpuno samouvjereno predstavljaju pogrešne informacije kao točne činjenice. Preporučujem da vrlo dobro promislite o svemu što pročitate na internetu.
S druge strane, mogu biti korisni za izvlačenje sažetaka iz nekog većeg teksta ili transkripta kako bi vam uštedjeli malo vremena. Ista tehnologija koja automobilima omogućuje ekonomičniju vožnju može pomoći raketama povećati doseg. Neki će poslovi potencijalno postati potpuno automatizirani, što je vrlo opravdan strah s kojim se možemo boriti učenjem kako uklopiti novu tehnologiju u svoje vještine. Ne postoji jednostavan odgovor. Osobno bih se u ovom trenutku i dalje više bojao ljudi sve dok stvarno ne postignemo umjetnu inteligenciju.
Tehnologija (još) neće zamijeniti ljude
Recite nam nešto više o sustavu HAVEN, koji je razvila vaša kompanija. Na koji način može predvidjeti nepogode i kakvim se dosad pokazao u praksi, tj. koliko su predviđanja AI-a precizna?
HAVEN je sustav koji koristi strojno učenje za predviđanje i prevenciju prirodnih i ljudski uzrokovanih katastrofa. To uključuje pripreme za potencijalne poplave, požare i druge štetne događaje. HAVEN koristi velike količine podataka kako bi generirao precizna predviđanja i upozorio relevantne službe za zaštitu i spašavanje. U praksi se pokazao vrlo preciznim u predviđanju požara i poplava, preciznost nam je viša od 90 %. Uz algoritme strojnog učenja razvijeni su ekspertni sustavi s konkretnijim znanjem i temporalne metode koje rade u tandemu sa strojnim učenjem te nam smanjuju pojavu lažnih uzbuna. U ovom trenutku nismo još spremni objaviti točne podatke o eksperimentima svih naših sustava. Unatoč preciznosti, takvi sustavi nisu u stanju u potpunosti predvidjeti sve nepogode pa se uvijek mora u obzir uzeti čovjekova procjena, a HAVEN-ova zadaća je upozoriti relevantne službe za zaštitu i spašavanje kako bi mogle donijeti finalnu odluku o intervenciji.
Zbog umjetne inteligencije neupitno će mnoga radna mjesta postati nepotrebna i mnogi će ostati bez posla, no otvorit će se druga nova zanimanja. Kakvi će novi poslovi nastati s razvojem AI-a?
Očekuje se da će strojno učenje dovesti do automatizacije mnogih poslova koje trenutačno obavljaju ljudi, što će neizbježno dovesti do otpuštanja u nekim industrijama. Međutim, također će otvoriti nove prilike za neka druga zanimanja koja u ovom trenutku možda ne možemo ni naslutiti jer još nije došlo do potrebe za njima. Otvorit će se nove prilike u područjima medicine i kreativnim zanimanjima kao što je dizajn, u kojima će se zbog pristupačnosti tehnologije strojnog učenja smanjiti kriteriji za dijelove tih poslova. Bit će puno lakše čitati medicinske nalaze te će oni postati pristupačniji svakome.
Bit će brža dijagnoza bolesti jer algoritam može predložiti potencijalne probleme ili uočiti tumore na slikama i postaviti prioritetne pacijente kako bi ih doktor mogao ranije vidjeti. Izrada prototipa pomoću algoritama koji generiraju umjetnička djela ubrzat će kreativni rad i generiranje ideja, nakon čega ljudska ruka može unijeti ono humano u umjetničko djelo i dovesti ga u finalni oblik. Neka radna mjesta fokusirat će se na osiguravanje etičnog korištenja strojnog učenja, kao i produžene ruke za nadgledanje takvih sustava. I još puno toga. Tehnologija, barem još neko (puno) duže vrijeme, neće zamijeniti ljude.
