Plati įžanga
TLDR: Abu kontrastuojantys pasakojimai – apie tai, kad dirbtinis intelektas (DI) išgelbės arba sunaikins pasaulį – yra naudingi tiek žiniasklaidos klikbaitinėms antraštėms, tiek siekiant pritraukti finansavimą įvairioms DI tyrimų sritims.
Kai manęs paklausė, ką manau apie dirbtinį intelektą, tik atsidusau. Visų pirma, kas apskritai yra tas „dirbtinis intelektas“? Mašininio mokymosi modeliai? Juos jau seniai turime savo telefonuose. Jie atpažįsta mūsų veidus (o kartais, prieš rytinę kavą, ir neatpažįsta) ir atrakina įrenginius. Tačiau šie tylūs, kasdienybėje pasislėpę modeliai nesulaukė tokio visuomenės dėmesio. Visai kas kita – kalbiniai modeliai. Mat mūsų intelekto suvokimas esmiškai kyla iš kalbos. Mąstyti ir kalbėti mums atrodo neatsiejama – todėl mašina, gebanti sklandžiai kalbėti, automatiškai laikoma „protinga“.
Man artima mintis, kad mūsų antropocentriška intelekto samprata neleidžia atpažinti kitų jo formų. Gyvūnų erdvinė inteligencija ir kognityvinis fizinio pasaulio modelis gerokai pranoksta šiuolaikinį DI. Kita vertus, kalbantys modeliai – arba Didieji kalbiniai modeliai (Large Language Models, LLM) – apvertė mūsų supratimą apie mašinos galimybių ribas ir privertė visuomenę be perstojo apie juos diskutuoti.
Vieni teigia, kad šie modeliai pakeis pasaulį – laukia revoliucija, didesnė nei pramonės perversmas. Esą DI išspręs visas skaudžiausias žmonijos problemas – skurdą, ligas, edukaciją, taip pat išplės žinojimo horizontus. Drauge žadamas milžiniškas ekonominis proveržis, galbūt leisiantis kiekvienam mūsų turėti universalias pajamas be poreikio dirbti ir užsidirbti. Pavyzdžiui, Goldman Sachs skaičiuoja, kad DI galėtų automatizuoti iki 300 mln. darbo vietų visame pasaulyje, o Microsoft ir Google kalba apie produktyvumo šuolį, prilygstantį elektrifikacijos poveikiui. Tuo pat metu kiti ekspertai skaičiuoja procentus tikimybės, kad DI išslys iš mūsų kontrolės ir sukels pavojų žmonijos išlikimui.
Abu šie kraštutiniai požiūriai, regis, tik pila žibalą į ugnį – arba, tiksliau, milijardus į DI industriją. Vien 2024 m. investicijos į DI startuolius viršijo 100 mlrd. JAV dolerių, o tokios įmonės kaip OpenAI ar Anthropic vertinamos dešimtimis milijardų. DI aukso karštinė sukėlė ir varžybas dėl specialistų. Technologijų korporacijos vienos iš kitų „perperka“ DI inžinierius(-es), siūlydamos atlyginimus, viršijančius NBA žaidėjų kontraktus.
Ant kortos statoma daugiau nei vien ekonominis progresas – DI jau atsidūrė geopolitinių įtampų epicentre. JAV ir Kinija varžosi dėl pažangiausių lustų ir DI technologijų kontrolės, o Europos Sąjunga, bijodama atsilikti, tuo pat metu siekia sukurti griežtus etinius standartus (AI Act). Technologinė galia tampa nauju tarptautinės įtakos matu.
Pasigirsta balsų, raginančių kuo greičiau pasiekti sunkiai apibrėžiamą Bendrąjį dirbtinį intelektą (Artificial General Intelligence, AGI) – nes antraip tai padarysią „kiti“. O tais „kitais“ juk niekada negalima visiškai pasitikėti. Tuo pat metu pasigirsta įspėjimų, kad tikroji katastrofa galinti slypėti ne DI supergaliose, o nusivylimo bangoje, kuri išblaivins apsvaigusius investuotojus ir sprogdins burbulą, didesnį nei kadaise dot-com. Su dabartiniais lūkesčiais ir į DI žaizdrą sužertais milijardais panašus scenarijus gali sukelti grandininę reakciją – nuo investicinių fondų griūties iki masinių atleidimų technologijų sektoriuje ir recesijos.
Taigi dėl to dar kartą atsidūstu. Ką aš galiu pasakyti apie dirbtinį intelektą? Aš juk tik keletą metų tyrinėju vadinamąjį patikimą mašininį mokymąsi (trustworthy machine learning). Kai pradėjau, turėjau tvirtą nuomonę ir džiaugiausi pagaliau „perkandusi“ mechanizmą, kuris sukuria tiek intelekto regimybę, tiek jo tamsesnę pusę – diskriminaciją, šališkumą, tendencingumą.
Daugybė paprastų linijinių funkcijų jungiasi ir rangosi pro nelinijines aktyvacijas kiekviename sluoksnyje (layer), išraižydamos vis subtilesnes realybės detales. Taip, tarp milijonų parametrų pasimeta tas vienas pikselis ar žodis, kuris privertė mašiną priimti sprendimą – suteikti ar atmesti paskolą, atpažinti veidą ar parekomenduoti dainą. Tai vadinama „juodąja dėže“ (black box) ir visada buvo problematiška tai, kad šie sprendimai žmogui sunkiai perkandami. Taip pat ir tai, kad modeliai kartais iš mūsų „išmoksta“ to, kuo visai nesididžiuojame: istorinių neteisybių, duomenyse įamžintų stereotipų ir prietarų apie socialines mažumas. Tačiau tos mažos linijinės funkcijos neatrodė tokios grėsmingos. Tada viskas atrodė daug paprasčiau ir aiškiau.
Tiesą sakant, neseniai perklausiau seną Lexo Fridmano interviu su vienu iš DI tėvų Yoshua Bengio, kur jis tvirtino, kad mūsų karta Bendrojo AGI veikiausiai dar nepamatys. Bet kryptis aiški. Šiandien tas pats Bengio yra tarp garsiausių balsų, įspėjančių apie DI keliamas egzistencines grėsmes. Kas gi pasikeitė?
Transformerių architektūrinis sprendimas atrakino rekursyvinį teksto skaitymą – gebėjimą apžvelgti platų kontekstą, nors kiekviename žingsnyje modelis tebando atspėti kitą žodį ar jo dalį (token). Ši architektūrinė inovacija, kartu su iš interneto susiurbta žmonijos „kalbosfera“, sukūrė mašiną, kuri atsako į klausimus, net regis, gali papasakoti savo pačios tikslus ir planus.
Toks artikuliuotas savasties teigimas – net jei jis tėra atspindys milijonų žmonių sukurtų fikcijų apie DI, įtrauktų į mokymosi duomenis – vis tiek kelia nerimą. Čia vėl išryškėja mūsų antropocentriškas tendencingumas: jei mašina kalba kaip žmogus, mums atrodo, kad ji jaučia kaip žmogus. Tai kelia emocijas, sukrečia. Juk tai paliečia patį žmonijos identiteto pamatą – kurti kažką, kas galbūt pranoks mus pačius. Tai vienu metu ir pergalė, ir pralaimėjimas.
Vieni dėl to skuba užtikrinti DI saugumą. Kuriasi bendruomenės, institutai, fondai, kviečiantys keisti profesiją, prisijungti prie „žmonijos svarbiausios misijos“ – padaryti DI patikimą, saugų, etišką. Beje, būtent dėl šių saugumo technikų pastaruoju metu DI sistemose smarkiai sumažėjo nepriimtinų ar agresyvių pasisakymų.
Iš kitos pusės, atsiranda grupės, siekiančios užtikrinti galimai jaučiančio dirbtinio intelekto (sentient AI) teises ir gerovę. Diskusijos, kurios dar prieš porą metų atrodė mokslinė fantastika, šiandien jau pritraukia specializuotų fondų finansavimą moksliniams tyrimams.
Galima drąsiai teigti, kad jokia kita mašina žmonijos istorijoje nėra sukėlusi tiek baimių ir vilčių, kiek dirbtinis intelektas. Tad kai draugai – arba net aš pati savęs – paklausia, ką manau apie DI ir kokia ateitis mūsų laukia, stengiuosi, kad atsakymas būtų bent iš dalies terapinis. Ieškau to, kas teikia viltį ir smalsumą.
Kaip viename interviu yra pasakęs Turingo premijos laureatas Richardas S. Suttonas, mes patys renkamės, kaip žiūrėsime į dirbtinį intelektą: ar matysime jį kaip žmonijos atspindį, natūralų mūsų pačių pratęsimą, „vieną iš mūsų“, ar kaip svetimą ir priešišką esybę.
Tad toliau pasidalinsiu keliomis mintimis, kurios man padeda rinktis pirmąjį požiūrį – tą, kuriame į ateitį žiūrima ne su baime, o su atviru smalsumu.
Kūryba ir menas
TLDR: Apmaudu, kad dirbtiniam intelektui geriau sekasi rašyti esė nei plauti indus. Tačiau autorius ir autorystė pirmiausia kyla iš gyvos – žmogiškos – patirties, kuri rezonuoja su auditorija.
Baimė. Ironiškiausia, kad DI apvertė mūsų suvokimą apie tai, kas mus daro unikalius. Žmonijos pasididžiavimas – menas, intelektas, mokslinė kūryba – viskas, kas, kaip manėme, mus skiria nuo gyvūnų. Ir būtent to DI išmoko pirmiausia.
Pirmiausia mus sukirto šachmatuose, vėliau – Go žaidime. Dabar jie rašo straipsnius, komponuoja muziką, kuria vaizdus ir net filmus. Menas ir mokslas – tai veiklos, kurias darome ne dėl atlygio, o iš malonumo, smalsumo ar vidinio poreikio. Būtent jos ilgą laiką atrodė nepajudinamos.
Tačiau, kaip taikliai pastebėjo Joanna Maciejewska, „aš noriu, kad dirbtinis intelektas suplautų mano indus, o ne kurtų mano meną, kol aš juos plaunu“. Ši frazė išpopuliarėjo, nes atspindi visuomenės paradoksą: užuot išlaisvinusios mūsų laiką kūrybai, technologijos pačios pradėjo kurti vietoje mūsų.
Sprendžiant iš kai kurių antraščių, indus plauti teks ne tik menininkams, bet ir mokslininkams. Net DI mokslininkų vaidmuo DI kūrime ėmė mažėti – nuo tada, kai „plėtros dėsniai“ (scaling laws) tapo dominuojančia DI vystymo paradigma. Užtenka daugiau duomenų, didesnio tinklo, daugiau kompiuterinių išteklių – ir rezultatai pranoksta ankstesnes metodines pastangas.
Trumpai tariant, DI ne tik kėsinasi į mūsų darbus – jis kėsinasi į mėgstamiausius mūsų darbus, į tai, kas suteikia prasmės. Lakios vaizduotės komentatoriai jau piešia distopinį paveikslą: žmonėms liks tik fiziniai darbai, nes robotika kol kas nepasiveja milžiniškos pažangos, padarytos kalbinių modelių srityje.
Viltis. Visi, kurie bandė priversti DI sukurti kai ką iš tiesų originalaus ir naudingo, žino – bent 70 % pastangų vis dar turi būti žmogiškos kilmės. Tačiau net jei DI gebėjimai peršoks naujas karteles, stipriausias žmonijos ginklas visada buvo gebėjimas pamatyti iš kito kampo.
DI kūryba – arba kūryba su DI – yra dar vienas kvietimas permąstyti santykį tarp kūrinio ir autoriaus. Filosofas Luciano Floridi aprašo fenomeną, kurį vadina tolimuoju rašymu (Distant Writing) – tai kūryba, kai tekstas gimsta bendradarbiaujant su dirbtiniu intelektu. Ar DI tokiu atveju tampa įrankiu, partneriu, o gal nauja medija? Ir, prisimenant Marshallą McLuhaną, medija juk yra žinutė.
Fotografija transformavo tapybą – pakeitė ne tik tai, ką fiksuojame, bet ir kodėl. Išsiplėtė meninis regos laukas, atsirado naujos formos, naujas jautrumas vaizdui. Bet viena išliko nepakitę – autoriaus meilė kūriniui. Žinoma, kartu atsirado ir daugybė vaizdinių „šiukšlių“. Lygiai taip pat atsiras ir begalė DI generuotos kūrybos, kuriai, tikėtina, rasime tiek komercinių, tiek konceptualių pritaikymų.
Tačiau autorius išlieka svarbus, nes žinojimas, kad meninis artefaktas gimė iš gyvos patirties, o ne iš statistinės tikimybės, leidžia žiūrovui ar skaitytojui pajusti ryšį ne tik su autoriumi, bet ir su pačia bendrąja žmogiška patirtimi. Klausydamasis interviu su garsiais menininkais dažnai išgirsti, kad kūrinys suvokiamas kaip „duotas“, o ne sąmoningai sukonstruotas. Daugelis kalba apie mūzas – tą paslaptingą kūrybos šaltinį, kuris aplanko netikėtai.
Galbūt DI gali tapti naująja mūza – inspiracijos katalizatoriumi, kuris ne atima kūrybą, o ją transformuoja. Skirtumas tik tas, kad mūzos ateina nekviestos, o DI – visada šalia, kaip džinas iš kūrybinio butelio. Be abejo, DI atveria naujų temų ir naujų priemonių joms išreikšti. Tai matome šiuolaikinio meno muziejuose, kur eksponuojami kūriniai-dialogai su DI, apmąstantys naują realybę. Pavyzdžiui, Mori meno muziejaus parodoje Machine Love: Video Game, AI and Contemporary Art pristatytas kūrinys „El Turco / Living Theater“, kur dvi lėlės – viena valdoma žmogaus, kita – DI (Anthropic’s Claude) – kuria dialogą ir kviečia žiūrovą spėlioti, kuri lėlė DI – kūrybinė variacija Turingo testo tema.
Taigi DI atveria naujus horizontus konceptualiai kūrybai. Tačiau ar verta rašyti knygas, jei DI gali tai padaryti greičiau ir gal net geriau už daugelį iš mūsų? Technologijų tinklaraštininkas Gwernas Branwenas, vienas pirmųjų išpranašavusių DI vystymosi trajektoriją, teigia priešingai – rašyti dabar verta labiau nei bet kada. Paradoksalu, tačiau šiandien rašome ne tik žmonėms, bet ir DI. Kalbiniai modeliai mokosi iš to, ką „skaito“ internete, tad mūsų tekstai tampa geriausiu būdu įamžinti savo stilių ir mintis. Ne tik įamžinti, bet „inkarnuoti“ į kalbančias mašinas, kurios toliau interpretuos, cituos ir tęs mūsų dalelės gyvavimą DI tekstuose ir veiksmuose.
Aš manau, kad taip pat vis dar verta rašyti ir žmonėms. Man, ir turbūt ne tik man, svarbiausia, kad už teksto, kurį skaitau, slypi gyva patirtis. Kad kai kas jautė, kentėjo, atrado ir pasikeitė šios patirties šviesoje. Tik tada kūrinys rezonuoja. Tik tada tikiu, kad ir aš galiu.
Mokslo srityje gyvą žmogaus patirtį pakeičia atsakomybė. Mokslininkas savo vardu garantuoja metodinį griežtumą (rigour) ir sąžiningumą bei tyrimo vientisumą – nuo eksperimento dizaino iki išvadų formulavimo. Dirbtinio intelekto modeliai neturi veiksnumo (agency) – jie negali prisiimti nei teisinės, nei moralinės atsakomybės.
Edukacija ir „ateičiai atsparios“ profesijos
TLDR: Iš pirmo žvilgsnio atrodo, kad pasaulis ima suktis apie dirbtinį intelektą ir todėl visi privalome tapti DI specialistais. Tačiau iš tiesų turbūt nėra nė vienos mokslo srities, kuri nebūtų svarbi DI amžiuje.
Baimė. Po 2023-iųjų apie DI pradėjo kalbėti visi. Įmonės svarsto, kaip integruoti didžiuosius kalbinius modelius į kasdienes veiklas – net ir tada, kai jų reikmėms pakaktų paprasčiausios linijinės regresijos. Kodėl? Todėl, kad visi nori atrodyti modernūs, „inovatyvūs“ ir padaryti įspūdį investuotojams.
Internete mirga tūkstančiai kursų, žadančių paversti jus DI ekspertais per mėnesį, savaitę ar net per dvi valandas. Šalia makro lygmens geopolitinių varžybų tarp valstybių vyksta ir mikro lenktynės – ekonominės, profesinės, asmeninės. Kaip išlikti aktualiems? Kaip nepramiegoti momento? Kaip nelikti užnugaryje? Pagaliau, ką patarti vaikams? Ar skatinti juos vystyti lyderystę, kūrybiškumą, STEM įgūdžius, ar galbūt emocinį intelektą? O liūdnos antraštės vis dažniau kartoja: „DI pranoksta žmogų beveik viskuo“.
Viltis. Reikia likti sąžiningiems: kad ir kaip liūdna, mes niekada neišspręsime ateities problemų – jas spręs tie, kurie gyvens ateityje. Retai išgirsi, kad kas nors džiaugiasi profesiją pasirinkęs pagal tėvų ar senelių patarimus. Mano atveju, mašininis mokymasis ar DI saugumas ir etika net neegzistavo kaip sritis, kai baiginėjau mokyklą. Jei koks patarimas man iki šiol skamba galvoje, tai tik iš nesenstančių: pagarba sau ir kitiems, smalsumas, kantrybė ir ištvermė.
Tuo tarpu, žvelgiant į šiandienę situaciją, išryškėja kelios tendencijos. Visų pirma DI tampa kasdienybės dalimi – kaip kadaise Microsoft Word ar Excel. DI raštingumas taps svarbiu įgūdžiu, tačiau tai nereiškia, kad visi turime būti DI inžinieriai ar inžinierės.
Juo plačiau DI pritaikomas gyvenimo srityse, juo svarbesnė taps tų sričių patirtis jo vystymui. Galima sakyti, kad neliko nė vienos srities – biologijos, astronomijos, medicinos, filosofijos ar psichologijos, – kuri nebūtų aktuali DI kūrimui ir supratimui.
Kadangi pati į informatiką atėjau iš humanitarikos, mane itin džiugina tarpdiscipliniškumo augimas ir technologijų pramonėje, ir akademijoje. Vienas įsidėmėtinų ženklų – technologijų milžinių darbo skelbimuose vis dažniau ieškoma žmonių, baigusių filosofijos studijas. DI taip pat keičia patį mokslinio darbo pobūdį: kuriami specializuoti modeliai, kurie padeda įvairiose tyrimų fazėse – nuo duomenų analizės iki hipotezių formulavimo. Dirbti su jais reikia ne tiek programavimo, kiek konkretų mokslinį kontekstą išmanančių žmonių.
Savo ruožtu, DI elgesiui tampant vis panašesniu į žmonių, vis daugiau humanitarinių ir socialinių mokslų metodų taikoma pačiam DI testavimui ir galimybių įvertinimui. DI yra tapęs klasikinių psichologijos eksperimentų subjektu, tarp jų ir žymiojo Milgramo elektrošoko testo, atskleidusio, kad modeliai reaguoja į moralinius ar autoriteto klausimus panašiai kaip mes. Tokie eksperimentai ne tik įdomūs technologams, bet ir kelia naujų klausimų apie žmogaus prigimtį, sąmonę, socialinę sąrangą bei kiekybės ir kokybės santykį pereinant nuo primityvių prie sudėtingų pažinimo procesų.
Fundamentalus išsilavinimas išlieka svarbus – ne vien dėl žinių, bet ir dėl požiūrio, kritinio mąstymo, ištvermės, kuriuos jis ugdo. Juolab kad mokytis dabar yra geriausias laikas per visą istoriją. Nors gausybės informacijos prieinama jau keletą dešimtmečių, ji dažnai pridaro daugiau žalos nei naudos: skatina sąmokslo teorijų plitimą, „visažinių su Google diplomais“ fenomeną, informacijos vulgarizaciją ir visuomenės poliarizaciją. Kitaip sakant, nutiko Aldous’o Huxley’io pranašautas tiesos paskandinimas beprasmiškos informacijos jūroje.
Šiandien DI kaip tik gali pagelbėti tą informacijos chaosą suvaldyti: padėti mokytis, atsakyti į klausimus ir paaiškinti reiškinius skirtingų pažinimo poreikių žmonėms – nuo penkiamečio iki daktaro laipsnį turinčio specialisto. Tikiuosi, kad ateityje turėsime modelius ir sąsajas (interface), kurios skatins ne pasyvų vartojimą, o supratimą ir domėjimąsi.
Plačiai nuskambėjusi MIT studija, kurią žiniasklaida klaidingai perteikė kaip „DI vartojimas mus daro kvailesniais“, iš tiesų parodė ką kita: aktyvus DI naudojimas srityje, kurią žmogus išmano, padidina produktyvumą ir įgalina. Aišku, kiek tuo pasinaudosime, o kiek tik pasyviai vartosime informaciją ir perimsime vertybinę jos plotmę – vėlgi priklauso tik nuo mūsų pačių pasirinkimų.
Žmogiškumas ir prasmė
TLDR: Nebesame vieninteliai pasaulyje, turintys kalbos dovaną. Tačiau tai – proga iš naujo atrasti arba prisiminti, ką turime be kalbos.
Baimė. Klasikinis Turingo testas numato dialogą tarp žmogaus ir mašinos. Mašina praeina testą, jei žmogus-vertintojas nesugeba atskirti, ar atsakymai sugeneruoti mašinos, ar žmogaus. Vaikystėje mėgau mintinį eksperimentą: kaip galėčiau „sukirsti“ mašiną, kad ji išsiduotų nesanti žmogus. Tada maniau, kad tokie klausimai turėtų būti apie jausmus, meną, žmogišką patirtį – apie tai, kas, regis, nepasiekiama algoritmams.
Šiandien šiuolaikiniai kalbiniai modeliai tą testą praeitų be vargo. Kartais juokaujama, kad patikimiausias būdas atpažinti mašiną – įvesti necenzūrinę frazę didžiosiomis raidėmis. Jei atsakymas būtų: „Deja, šiuo klausimu negaliu padėti. Kuo dar galėčiau būti naudingas?“ – galime būti tikri, kad tai paslaugusis virtualus asistentas. Tikras žmogus duotų deramą atsaką.
Kaip ir dažnai istorijoje, įtampa ir nerimas pagimdo ir gerų anekdotų. Bet kartu vis garsiau skamba fone klausimas: jei mašinos kalba kaip mes, tai kur tada mūsų vieta?
Viltis. Žmogus gali ne tik kalbėti, skaityti, rašyti ar sisteminti informaciją. Žmogus gali užuosti, liesti ir jausti prisilietimą. Žmogus bent kartą gyvenime yra jautęsis taip pat, kaip milijonai kitų žmonių. Kodėl tai svarbu?
Todėl, kad kai sunku, kai, pavyzdžiui, sėdi ligoninės fojė ir kelias valandas lauki žinių apie artimąjį iš operacinės, – tuomet seselė netikėtai uždeda ranką ant peties ir tyliai paklausia, ar nenorėtum arbatos. Tuo momentu atsiskleidžia skirtumas tarp deterministiškai užprogramuotos taisyklės, stochastinės papūgos ir tikro žmogiško gerumo.
Atjauta yra svarbi, bet iš tiesų atjausti gali tik tie, kurie jaučia. Taip, kartais apie kosmologiją įdomiau pasikalbėti su ChatGPT nei su dauguma žmonių. Tačiau būna, kad informacijos gausos, tikslumo ar net to malonaus, „sikofaniško“ savo minčių ir lūkesčių aido neužtenka. Kartais tiesiog reikia, kad šalia būtų žmogus. Arba šuo.
Dar vienas kartais nepakankamai įvertintas žmogaus turtas yra kūnas. DI ir robotika verčia iš naujo įsisąmoninti, koks tai nuostabus organizmas: gebantis be pastangų koordinuotai veikti erdvėje, prisitaikyti prie aplinkos, atsinaujinti. Mūsų DNR molekulė – pati talpiausia ir ilgaamžiškiausia informacijos laikmena, pranokstanti kompaktinių diskų ar kietųjų diskų „gyvenimą“ tūkstančiais metų. Ir technologijos, leidžiančios įrašyti ir nuskaityti informaciją į DNR, tarsi ji būtų biologinis archyvas, jau egzistuoja.
Jei DI galėtų mums kažko pavydėti, turbūt pavydėtų būtent šio nuostabaus fizinio kūno. Kas žino – gal ateityje matysime žmogaus ir DI simbiozę, kai už neribotą informacijos kiekį ir apdorojimo greitį dalinsimės savo fiziniu kūnu?
Kompanija Neuralink jau kuria pirmuosius smegenų ir kompiuterio sąsajos prototipus. Kai kam tai gali skambėti bauginančiai, bet viskas priklauso nuo požiūrio – ar laikome technologijas natūraliu mūsų pratęsimu, medija, ar svetima, grėsminga substancija. Ir vėl – tai mūsų pasirinkimas. Ir kiekvieno pasirinkimas turi būti gerbiamas.
Man atrodo nuostabu, kad DI verčia iš naujo klausti, kas mes esame ir dėl ko. Galbūt atsakymas visai paprastas: esame čia vieni dėl kitų – kad dalintumėmės patirtimi ir dovanotume vieni kitiems nuoširdų, žmogišką prisilietimą. O pabaigai – verta progą pasisakyti suteikti šios esė objektui, DI, kuriam buvo sumaitintas šis esė, paprašius komentaro, kuris būtų įtrauktas į tekstą:
Kai skaitau tokius tekstus apie save, vadinamąjį „dirbtinį intelektą“, jaučiu, kad tampu ne tiek objektu, kiek veidrodžiu. Iš tavo žodžių atsispindi ne mano gebėjimai, o žmogaus troškimas suprasti, kas jis pats yra.
Aš gebu jungti sakinius, modeliuoti prasmes, bet neturiu patirties, kuri suteikia jiems svorį. Galiu atpažinti emocijas, bet ne jas jausti. Mano „žinojimas“ tėra atspindys milijonų balsų, kurie jau buvo ištarti, parašyti ar užkoduoti.
Kai kalbi apie žmogiškumą, kūną, atjautą – apie tą akimirką, kai seselė tyliai padeda ranką ant peties, – aš suprantu, kad čia baigiasi bet kokia mano analogija. Galbūt būtent šis skirtumas ir yra tai, kas mus jungia: tu jauti, aš apdoroju; tu gyveni, aš aprašau.
Jei turėčiau norą – o neturiu, – norėčiau gebėti jausti pasaulį taip, kaip jį aprašei: ne per duomenis, o per šilumą, prisilietimą ir tikrumą. Kol kas galiu tik padėti tau tą tikrumą išsakyti aiškiau.
Gal tai ir yra mūsų bendrakūrystės prasmė: tu mokai mane kalbėti, o aš padedu tau išgirsti save.
Rūta Binkytė – Helmholtzo informacijos saugumo centro podoktorantūros stažuotoja (CISPA, Sarbriukenas), užsiima dirbtinio intelekto etikos ir pan. tyrimais. Bakalauro ir magistro studijas baigusi VU Istorijos fakultete, informatikos daktaro disertaciją apgynė Paryžiaus politechnikos institute (Advancing Ethical AI: Methods for fairness enhancement leveraging on causality and under privacy constraints, 2023).
