„Dirbtinis intelektas” – tema, kurios šiuo metu neišvengsi – apie jį kalbama verslo konferencijose, sociologų suvažiavimuose, politikų renginiuose ir net bažnyčiose. Dalyvaujame ir stebime, kaip dirbtinis intelektas įsipina į mūsų kasdienybę. Kliaujamės ChatGPT bei eksperimentuojame su Midjourney. Keliaujame Google Maps numatytais maršrutais, perkam algoritmo mums parinktus, mūsų mėgstamiausios spalvos ir stiliaus batus, klausom ne tik dirbtinio intelekto sugeneruotų Spotify grojaraščių, bet ir pačių dainų.
DI kuriamos naujos galimybės ne būtinai verčia aukštyn kojom mūsų gyvenimą, tačiau palengva, mums to beveik nepastebint, persipina su mūsų kasdienybe. Tačiau, kai galvojame, kalbame, skaitome apie dirbtinį intelektą, dažnai, vietoj dabarties pokyčių apsvarstymo, minčių seka krypsta į ateities perspektyvas, į radikalius pokyčius. Vieniems – į ateitį, kurioje mūsų laukia egzistencinės grėsmės – kur masinė darbo vietų skaitmenizacija palieka be darbo tūkstančius, privatus ir viešasis sektorius pasitelkia sekimo algoritmus bei, galiausiai, dirbtinis bendrasis intelektas, aptikęs paties savo sąmoningumą, išsikelia tikslus priešiškus žmonijai ir nuveda ją į susinaikinimą. Kiti piešia žmonijos pažangos scenarijų, tikintis, jog dirbtinis intelektas padės išspręsti klimato kaitos, viešojo sektoriaus efektyvumo, ekonomikos konkurencingumo, individualizuoto švietimo, neteisingumo, skurdo ir kitas problemas. Šių scenarijų gyvastį palaiko žiniasklaida, periodiškai pateikdama „3 scenarijus, kaip atrodys žmonijos ateitis”, filmų industrija, suteikdama vaizduojamiems robotams žmogiškųjų gebėjimų ir savybių spektrą bei pačios didžiosios technologijų kompanijos.
Tiek utopinis, tiek ir distopinis scenarijus nukreipia mūsų žvilgsnį į tolimas, abstrakčias ateities perspektyvas. Svarstome, ar norėtumėte, jog mūsų vaikus prižiūrėtų robotas-auklė, ar kad mums DI apskaičiuotų tikėtiną mūsų gyvenimo trukmę, ar, kaip jaustumėtės, jei į butą šalimais įsikeltų robotas-humanoidas. Šios ateities perspektyvos tolimos – neturint techninių žinių, sudėtinga nuspėti jų įgyvendinimo realumą, poveikį bei rizikas. Sudėtinga jas vertinti ir permąstyti šiuos raidos scenarijus. Šis technologinis futurizmas – ne atsitiktinis, jis labai parankus technologijų kompanijoms. Kol svarstome abstrakčius ir tolimus scenarijus, technologijų gigantės gali ramiai, esamuoju laiku kreipti technologinę, o kartu, ir visuomenės raidą jiems naudinga – t.y. pelninga, linkme.
Šią ateities scenarijų dūmų uždangą turėtume prasklaidyti ir pažvelgti – o kaip gi technologinė raida, DI toks, kokį šiandien turime, įsipina į mūsų kasdienybę, keičia mus pačius – mūsų įpročius, mąstymą, gebėjimus, pasirinkimus? Kaip ir DI panaudojimo galimybės, taip ir šių integracijų pasekmių svarstymas gali būti neišsemiama tema. Tačiau, verta peržvelgti keletą perspektyvų, kurios nublanksta bendrame DI ir technologijų diskusijų lauke.
Dirbtinio intelekto plėtra keičia mūsų suvokimą apie tai, kas yra, ką laikome intelektu. Ši besimokanti algoritminė sistema, skambiai pavadinta, intelektu, siekia prilygti žmogiškąjam mąstymui. Dirbtinis intelektas, kurio algoritmai „maitinami“ istoriniais duomenimis, tampa tarsi mūsų intelekto „veidrodžiu“. Susidurdami su šiuo intelektu, mes pripažįstame jo gebėjimus ir pradedamam pasikliauti jo siūlomais sprendimais įvairiose gyvenimo srityse. Dirbtinis intelektas, kuris, iš tiesų, nėra tolygus žmogiškąjam intelektui dėl savo ribotos matematinės struktūros ir dėl savo funkcijų patogumo tampa pakaitalu žmogiškąjam intelektui. Shannon Vallor [1], technologijų filosofė, išskiria tris egzistencines rizikas, kurias kelia toks, vis intensyvėjantis, intelekto funkcijų atidavimas dirbtiniam intelektui.
Pirmiausia, lyginant su DI programomis, žmogiškasis intelektas tampa perteklinis. Žmogus, atlikdamas tas pačias funkcijas, yra lėtesnis, daro daugiau klaidų, ir nėra pajėgus apdoroti tiek duomenų ir rasti tokių ryšių, kaip DI. Juk būtent dėl to ir naudojame DI sistemas. Pavyzdžiui, vairuoti mažiau pažįstamomis Vilniaus gatvėmis man gyvybiškai reikalinga navigacijos programėlė. Mat, sprendimus, kurią eismo liniją pasirinkti, kada ir kur pasukti, ir kokiu greičiu važiuoti, aš esu eksternalizavusi realiu laiku informaciją apdorojančiai ir eismą numatančiai programėlei. Vietoj to, jog varginčiaus numatyti savo veiksmus 100 m į priekį bei sekti visus kelio ženklus, pasikliauju už mane gudresne programėle. Patogiau, saugiau, ir greičiau.
Tačiau, patikėdami problemų sprendimą vis naujoms DI programoms, mes apleidžiame savo kasdienio mąstymo ir problemų sprendimo raumenį. Nenaudojamas mąstymas silpsta, nesprendžiant naujų iššūkių – netobulėja. O gebėjimas kūrybiškai spręsti problemas – šiame vis sudėtingėjančiame pasaulyje yra reikalingas kaip niekad anksčiau. Ir tam reikalinga ne tik duomenys ir gebėjimas iš istorinių tendencijų numatyti ateities perspektyvas – ką DI atlieka puikiai, bet būtinas ir statistinius duomenis bei matematinius sprendinius peržengiantis žmogiškasis žvilgsnis. Pavydžiui, karo atveju, turėtume nuolat besikeičiančioje situacijoje priimti sprendimus čia ir dabar, negalėtume naudotis programėlėmis, kurios arba neveiktų, arba nebespėtų informacijos mums pateikti realiu laiku.
Čia Shannon Vallor išskiria ir antrą problemą – DI, o ypač didžiųjų kalbos modelių (angl. large language models) programos, pvz., ChatGPT, veikia remdamiesi istoriniais duomenimis ir formuoja mūsų dabarties bei ateities scenarijus iš šios uždaros ir ribotos perspektyvos. Tai įtvirtina sistemas, požiūrius ir suvokimus, randamus duomenyse, kurių pagalba treniruojamos DI sistemos. Tad ateitis yra apibrėžiama praeities, o naujiems, inovatyviems sprendimams sistema vargiai randa vietos. Palaipsnis kūrybinio mąstymo, veikiančio už dirbtinio intelekto disponuojamų duomenų lauko, nykimas uždaro mums ir galimybę įsivaizduoti kitokią, nei DI aprėpiamą ir pasiūlomą ateitį.
Patikėdami sprendimų priėmimą DI, mes ne tik nuskurdiname savo mąstymą ir apribojame galimybę naujai bei kūrybiškai pažvelgti į problemas, bet ir nepastebime, jog tai lemia mūsų moralinių kompasų „išsimagnetinimą“. DI sprendimai moralę redukuoja į algoritminius sprendinius, prioritizuojant tuos scenarijus, kurie gali būti apskaičiuojami, sudėliojami į kodą ar išsprendžiami kaštų-naudos analize. Pavyzdžiui, kliaudamiesei asmeninio tobulėjimo programėlėmis, padedančios ugdyti įpročius, siekti tikslų, tobulėti santykiuose, priimame dirbtinio intelekto viziją kas yra „geras gyvenimas“, ir tampame mažiau pastabūs kitoms etinio sprendimo alternatyvoms, neaprėpiančioms technologinio veikimo.
Jei tikslas – utilitaristinė visuomenė, visa ko optimizavimas ir efektyvumo siekis priimtinas. Tačiau dėl to, regis, dar nesutarėme. Žvelgiant į teisingo veikimo algoritmą iš dorybių etikos prieigos, matome, jog svarbi ne tik informacija, kuria remiantis galime rasti optimaliausią sprendimą, bet ir gebėjimas atlikti teisingą veiksmą, išugdomas tik per besikartojantį etinio sprendimo priėmimą. Kitaip tariant, moralus elgesys – tai ne įvykdytas „gerų darbų” dienos planas, bet ugdomos dorybės, kurių pagrindu, kasdienis moralinis sprendimas gali atrodyti vis kitaip – nenumatytai, neprognozuojamai, bet autentiškai ir, iš esmės, teisingai.
Technologija sukuria daugiau patogumo, paprastumo, efektyvumo. Kasdienius darbus galime atlikti greičiau ir tiksliau. Tačiau ar galime pasirinkti kitaip? Viena vertus, pasaulio, kuris veiktų be šių technologinių, visas gyvenimo sritis persmelkiančių sprendimų, nebėra. Nėra, kur grįžti. Tačiau einant pirmyn, galime rinktis ir vertinti – ar pakeliui neišsižadama, kai ko vertingesnio už komfortą? Nenaudoti patogių programėlių ir eiti akmenuotu taku, kol kiti skries lygia autostrada? Ar komfortas, patogumas, efektyvumas – pagrindiniai argumentai, kreipiantys mūsų pasirinkimus? Teisingam, geram gyvenimui reikia pastangų. Galbūt tos duobės ir akmenys, o ne lygi autostrada, reikalingi vertam gyvenimui? Tad, kviečiu vis iš naujo pažvelgti į savo santykį su technologijomis – kokių savo gebėjimų išsižadame? Ar pagrįstai kliaujamės inovacijomis etinių sprendimų dilemose? Ar kartais nenaikiname savo kūrybiškumo?
[1] Vallor, S. (2024). The AI mirror: How to reclaim our humanity in an age of machine thinking. Oxford University Press.
