Mikor érdemes mesterséges intelligenciát használnunk?
Kifejezetten nagy segítség lehet egy-egy negyedéves riport összefoglalásában, képek előállításában, vagy a különféle információk átpakolásában egyes struktúrából egy másik struktúrába. Tudás előállítására viszont nem alkalmas, nem jó, ha arra használjuk, hogy választ adjon bizonyos kérdésekre, nem bízhatunk benne annyira, mint egyfajta tudástárban. Továbbá számolásra sem ajánlott használni. „Erősen befolyásolja ezeket a rendszereket, hogy hogyan és miként trénelték, milyen elfogultságokat pakoltak bele. Valószínűségi alapon működik, azt figyeli, hogy mi a legvalószínűbb következő token, de ez nem feltétlenül egyezik meg azzal, hogy mi a realitás” – mondta el Krizsán Norbert, a Mito designere, majd hozzátette, hogy a rendszer legerősebb tulajdonsága, hogy jól transzformál, és felhasználóként ezt a feldolgozási erejét érdemes igazán megismerni és kihasználni.
A szakember felhívta a figyelmet, hogy amikor azt vizsgáljuk, hogy a mesterséges intelligencia a döntéshozási folyamataink integráns részévé válhat-e, akkor nem szabad figyelmen kívül hagynunk, hogy maga a feldolgozás része nem egyenlő azzal, hogy a rendszer érti is mit dolgoz fel.
A gépi döntéshozó rendszerek egyébként nem újkeletű találmányok, több mint 10 éve használjuk azokat például vásárlásnál, tartalomgenerálásnál (Spotify algoritmus) vagy a navigációnál, ahol már évek óta különféle neruális hálók eredményein keresztül látjuk, hogy mi történik.
Milyen hatással lehet ránk, ha a mesterséges intelligencia végzi el a döntési folyamatainkat?
„Ezzel az állításommal lehet vitatkozni, de úgy gondolom, ha a döntéshozási folyamataink egyre nagyobb részét helyezzük át gépi dolgokra, akkor elkezdjük elveszíteni bizonyos készségeinket, amikre szükségünk lenne a mindennapok során” – fejezte ki véleményét a kreatív szakember, majd kiegészítette: „a döntéshozási és a tanulási folyamat két egymáshoz szorosan kapcsolódó, egymást befolyásoló folyamat az emberi agyban.”
A döntéshozási folyamat során, egy adott szituációban a meglévő ismereteink alapján próbáljuk kiválasztani azt a fajta cselekedetet, amitől valamilyen jutalmat remélünk. Amennyiben a cselekedet végén ténylegesen megkapjuk a jutalmat, akkor a fejünkben lévő tudás megerősítést nyer, ellenkező esetben viszont legyengül. „Ez folyamatában úgy működik, hogy megnézem, milyen helyzetben vagyok, listázom a lehetőségeim opcióit a fejemben lévő információk alapján, majd kiválasztom, hogy mit fogok megtenni, ami szerintem a legnagyobb jutalmat adja. Ha ezeket átpakolom egy gépnek, akkor a mesterséges intelligencia fogja a saját cenzoraival felfedezni azt a kontextust, amiben benne van. A trénelés során kapott információk alapján listáz nekem opciókat, és én csak a folyamat végén választom ki, hogy ezek közül melyik adja a legnagyobb jutalmat. Így saját magamra egyfajta kiegészített felhasználóként tekinthetek, a döntésemnek, a viselkedésemnek, a szándékaimnak egy részét nem én kontrollálom, hanem egy külső gépi rendszer, folyamat” – fejtette ki Krizsán Norbert.
Az előadásból kiderült, hogy ezzel semmi probléma nincs addig, amíg olyan általános, következmények nélküli kérdéseket fogalmazunk meg, mint hogy „Milyen zenét hallgassak? vagy „Hogyan jutok el A-ból B-be?”. Abban az esetben, ha viszont a kérdéseinket jelentőségteljesebb irányba toljuk el, és a mesterséges intelligencia segítségével próbálunk fizetésemelést kérni a főnökünktől, vagy megírni két fejezetet a pályázatban, akkor bizonyos skilleket nem fogunk tovább gyakorolni, így fejlődni sem tudunk bennük. Egy idő után pedig önmaguntól nem fogunk tudni helyes döntéseket hozni.
Cameron Tonkinwise néhány hónapja azt mondta, hogy bármilyen olyan design, ami egy adott tevékenységet kényelmesebbé tesz, normalizálja a kényelmet mint értéket. „A chatGPT és egyéb gépi rendszerek rettentően kényelmesek. Vajon tényleg azt akarjuk, hogy az a kényelem és egyszerűség legyen az, ami értékként fog továbbmenni?” – tette fel a kérdést az előadó, majd válaszában kifejtette, hogy ha valamit értékké teszünk, az egy idő után normává válik. Eleinte csak egyfajta extra érték lesz, később pedig mindenki alapértékként fog tekinteni rá. Ez főleg a következő generáció számára lesz nagy probléma, akik már az AI rendszereken fognak fejlődni. Felmerül a kérdés, hogy ezek az emberek hogyan validálják majd az információkat, hogyan fognak tanulni, továbbá problémákat megoldani.
Krizsán Norbert meglátása szerint egy aktívabb AI rendszert kellene építeni, ami képes a diskurzusra. „Kértem tőle, hogy ajánljon pár étteremet a Széll Kálmán környékén, és a legnagyobb meglepetésemre a végén megkérdezte, hogy én milyen kajákat szeretek. Ez az, amit várok egy rendszertől. Adjon vissza nekem is az ő gondolati fonalából, kezdjen el velem egy diskurzust, ne csak agyatlanul hajtsa végre, amit kérek tőle. Mérje fel, hogy mit nem tudok, és kezdjen el oktatni dolgokra, amiket ő tud. Mondja el, hogy hogyan jutott egy adott következtetésre, és segítsen megtanulni azokat a dolgokat, ami alapján ő működik” – zárta gondolatait a szakember.
Kövesd az oldalunkat a Facebook-on és a Twitteren is!
