Viņai sarunā pievienojas arī "Accenture" Informāciju studiju tehniskais vadītājs Marks Petrovs, uzsverot, ka mākslīgais intelekts ir instruments: "Rezultātu vai kvalitāti nosaka nevis pats instruments, bet tas cilvēks, kurš viņu darbina."
- Cik tālu sniedzas cilvēka prāta spējas aizvien jaunos izgudrojumos?
- Kāda ir izpratne ne tikai par katra mākslīgā izgudrojuma noderīgumu, bet arī kaitējumu?
- Kā mākslīgā intelekta risinājumi šobrīd palīdz IT un bioloģijā?
- Cik liela nozīme to izstrādē ir dizainam?
Paļauties, bet nezaudēt modrību
Ilze Dobele: Viens no cilvēka pamata dzinuļiem ir nepārtraukti meklēt ko jaunu, un ir dažādi rīki, ierīces, tehnoloģijas, kas palīdz to darīt. Atradu, ka Kanādas filozofs, viens no mediju teorijas pamatlicējiem Maršals Makluens 1967. gadā izdeva grāmatu "Medijs ir vēstījums", kuru drukas kļūdas dēļ pārdošanā nonāca ar nosaukumu "Medijs ir masāža". Autors to nosauca par lielisku kļūdu, jo tieši to medijs kā tehnoloģisks rīks dara – masē vai apstrādā mūsu maņas. Citējot viņu: "mēs veidojam savus rīkus, bet vēlāk šie rīki veido mūs. Mākslīgā intelekta aizsākumi tiek saistīti ar senāku laiku, kad šo jēdzienu 1956. gadā ieviesa zinātnieku grupa, un agrīns mākslīgā intelekta veidojums varētu būt arī matemātiķa Alena Tjūringa izstrādātās mašīnas.[..] Kāda būtu jūsu izpratne par Maršala Makluena izteikumu "mēs veidojam savus rīkus, bet vēlāk šie rīki veido mūs"? Vai mēs tam varam piekrist arī tagad?
Marks Petrovs: Es tam varētu piekrist daļēji, jo visam pamatā ir cilvēka vajadzības, kādas nu tās būtu. Protams, mēs gribam to, ko mēs zinām, ka gribam. Ja zinām vairāk, tad mēs gribam vairāk. Zināmā mērā varam teikt, ka tā arī ir.
Eva Emīlija Česle: Man šķiet, ka tas ir atkarīgs no mūsu paļaušanās un uzticības tiem jaunizveidotajiem rīkiem.
Ja mēs pilnībā uz tām [tehnoloģijām] paļaujamies, uzticamies kā absolūtai patiesībai, tad, protams, tas maina arī mūsu skatījumu uz dzīvi un veido mūs.
Kritiski vērtējot to, kas mums tiek dots, man laikam jāsaka, ka tikai daļēji varētu piekrist šim apgalvojumam.
Mākslīgais intelekts kā instruments
Ilze Dobele: Kā jūs savā darbā saredzat un izmantojat savas nozares, dizaina un mākslīgā intelekta sadarbību? Kur jūs to redzat visvairāk?
Marks Petrovs: Visās IT nozarēs mākslīgais intelekts tiek izmantots ļoti sen, jau gadu desmitiem. Cita lieta, vai cilvēki par to zina un vai saprot, kas tiek darīts manuāli un kas automātiski. Tas tiek pielietots kvalitatīvi, un mēs visi izbaudām labumu, ko tas dod.
Eva Emīlija Česle: Man šķiet, ka šobrīd dzīvības zinātnēs, kur es strādāju, mākslīgais intelekts šobrīd visvairāk ietekmē eksperimentu dizainu un to, kādus procesus mēs paši darām un ko uzticam mākslīgā intelekta sistēmām. Īpaši pētniekiem, kas strādā ar lielu datu apjomu, pietuvojas IT nozarei, kur ar vien vairāk tiek izmantotas mākslīgā intelekta sistēmas, tieši datu apstrādei un datu relevantu rezultātu iegūšanai no lielā datu apjoma. Šobrīd zinātne ir sasniegusi punktu kurā mums ir arvien lielāka iespēja iegūt lielus datu apjomus, bet vēl neesam nonākuši līdz tam, ka šos datus varam strauji apstrādāt un atlasīt, kas no tā ir vai nav nepieciešams.
Ilze Dobele: Un šī dizaina klātbūtne? Jūs teicāt pie pētījuma plānošanas vai programmēšanas.
Eva Emīlija Česle: To sauc par pētījuma dizainu, būtībā aptverot visus jautājumus, ko mēs gribam pārbaudīt, kādas konkrētas lietas būtu mainīgas, ko nemainām un kādas būs mūsu kontroles, lai iegūtu kvalitatīvu pētījumu. Kvalitatīvs pētījuma dizains ir nepieciešams, lai iegūtu rezultātus, kuriem varam uzticēties.
Ilze Dobele: Varētu teikt, ka jebkurā citā dizaina procesā tas, kādu komandu saliekat savā prātā un kā izdomājat dizainēt šo procesu, varat sagaidīt attiecīgu rezultātu.
Eva Emīlija Česle: Piemēram, ja iegūstam pozitīvu rezultātu, tad kvalitatīvs pētījuma dizains būtībā izslēdz to, ka mums ir kaut kādi variablie rādītāji, kas varētu vienkārši iedot falsi [no angļu valodas false: kļūdaini – red.] pozitīvu.
Ilze Dobele: Cik daudz šajā dizaina procesā vai jebkurā dizaina solī var uzticēt mākslīgajam intelektam, vai pat vajag?
Marks Petrovs: Te varu teikt, ka tas [mākslīgais intelekts] ir instruments.
Rezultātu vai kvalitāti nosaka nevis pats instruments, bet tas cilvēks, kurš viņu darbina.
Mēs zinām, ka mākslīgais intelekts ir vajadzīgs, lai apstrādātu datus, atrastu sakritības, lai varam pēc tam identificēt kaut kādus parametrus. Tas ir instruments, kas var parādīt šos parametrus un mainīgos, lai tālākos dizainos to izmantotu. Bet bez eksperta, kurš to spēs novērtēt, mēs nekur netiekam. Runājot par dizainu var būt vairākas fāzes, kurās pielietojam mākslīgo intelektu – pašu mainīgo identificēšana, varētu teikt, ka pats lielākais ieguvums no mākslīgā intelekta ir tas, ka spējam atrast slēptas detaļas vai informāciju no visāda veida datiem – attēliem, statistiskiem datiem, utt. Tad, kad zinām šos mainīgos, varam pielietot nākamajā stadijā, kad taisām procesu dizainu. Ja tas ir cits instruments vai aplikācija, tad arī taisām dizainu lietotājiem.
Eva Emīlija Česle: Manā nozarē viens no lielajiem mākslīgā intelekta pienesumiem ir sistēma "AlphaFold". Tas, kā viņi [sistēmas veidotāji] to pasniedz ir, ka tā ir mākslīgā intelekta sistēma, kas spēj paredzēt jebkura proteīna struktūru. Tas ir revolucionārs notikums, tāpēc, ka šī proteīnu struktūras noteikšana, to sauc par proteīna foldinga problēmu, ir bijusi viena lielajām molekulārās bioloģijas jautājumiem pēdējos 70 gadus. Salīdzinājumam, kopš pirmās struktūras 1958. gadā eksperimentāli pētnieki bija noteikuši aptuveni 200 000 struktūru. "AlphaFold" šobrīd publiski pieejamā datu bāze saka, ka viņu sistēmā ir aptuveni 200 000 000 miljonu proteīnu struktūru modeļu. Tas var būt ļoti nozīmīgi gan proteīnu evolūcijas pētniecībā, dažādu medikamentu pētniecībā, piemēram, atrast konkrētajam proteīnam atbilstošākos medikamentus.
Mākslīgā intelekta popularitātes "eksplozija"
Ilze Dobele: Runājām par to, ka mākslīgais intelekts nav nekas jauns un ar to tiek strādāts dažādās pakāpēs jau ilgstoši. Kas noticis ir tagad, kāpēc ir tāda eksplozija?
Marks Petrovs: Es teiktu, ka katrā industriālajā revolūcijā pienāk brīdis, kad tehnoloģija kļūst pieejamāka cilvēkiem, respektīvi, lētāka. Modeļi paliek tik lēti, ka vienkārši tā ir pieejama visiem.
Ilze Dobele: Dzirdēju, ka "Accenture" stāstīja par dažādām iespējām precīzāk monitorēt plūdus, celtniecības procesu var labāk monitorēt, veidot digitālos dvīņus, kas nozīmē, ka viens atrodas notikuma vietā reālajā laikā, otrs ir digitāls. Miniet dažus piemērus, kas izgaismotu šo kopējo sadarbību un kas parādītu tā tiešām nozīmīgumu.
Marks Petrovs: Te varētu daudz stāstīt. Šie piemēri, es neteiktu, ka mākslīgais intelekts bija tas noteicošais faktors, kas palīdzēja to izstrādāt. Tomēr cilvēki pētīja esošas sistēmas, modeļus un ņēma tos par paraugiem. [..] Ja runājam pa nopietnākiem servisiem, tad kino industrija tagad sūdzējās par to, ka scenāriji tiek ģenerēti un kvalitāte zūd. Mēs varam teikt, ka tā arī ir, bet viens no pienesumiem ir tās halucinācijas, ko [mākslīgais] intelekts ģenerē. Datu ir daudz, bet ne vienmēr ir sakārtoti un strukturēti, un viens no tiem blakus efektiem ir tas, ka viss tur iekšā tiek vienādots. Viņš nevis padara to filmu interesantāku, bet padara to tādu, kā pārējās. Ja taisām dizainu mūsdienu aplikācijai, tad tas ir viens labs paraugs, kā to darīt, jo iepriekš viens vai vairāki cilvēki izstrādāja dizaina aplikāciju un cerēja, ka cilvēkiem patiks. Tad vajadzēja iet cauri garam procesam, uzrunāt mērķauditorijas, tas prasīja daudz laika. Tagad, ja to prasīs izdarīt mākslīgajam intelektam, viņš ņems vērā daudz vairāk cilvēku vēlmes, intereses un ieradumus.
Eva Emīlija Česle: Zinātnē šobrīd visvairāk izmantotie rīkiem ir pietiekami citāda specifika, jo gala lietotājs šajā gadījumā ir nevis vidējais iedzīvotājs, bet konkrētas nozares zinātnieki. Rīki mēdz būt ļoti specifiski, [..] un tiem ir nevis vidējais rezultāts, bet ļoti specializēts konkrētam lokam paredzēts.
Risku novēršana
Ilze Dobele: Ņemot vērā jūsu zināšanas, jums kā ekspertiem es jautātu – kā jūs domājat, kāpēc novembrī notikušajā Apvienotās Karalistes samitā 28 valstu valdības, tostarp Ķīna un ASV, parakstīja kopīgu deklarāciju par sadarbību mākslīgā intelekta riska novēršanā. Drīzumā valstis plāno tikties atkal. Uzskaitot labumus – paātrināt slimību diagnostiku, palīdzēt cīnīties pret klimata pārmaiņām, racionalizēt ražošanas procesu, bet arī lielu bezdarbu, radīt iespēju plaši izplatīt dezinformāciju un uzskata par draudu valstu drošībai.
Marks Petrovs: Es vienīgi varētu komentēt to dezinformāciju, jo visam pārējam es saskatu tikai tos labumus. Es neredzu, ka tas radīs draudus darbā, es domāju, ka paliks tikai vairāk pieprasījuma pēc speciālistiem. Es saskatu, ka lielākais drauds nāk tieši no dezinformācijas un tās pieejamības. Visa planēta šobrīd ir saslēgta vienā lielā tīklā un tā [informācija] ir pieejamāka kā nekad. Ļoti mazs ieguldījums ir vajadzīgs, lai informētu lielu daudzumu cilvēku par kaut ko. Tas ir tas, kāpēc vajag ātri reaģēt, jo segt postu izmaksas maksās vairāk, un prasīs stipri daudz vairāk laika nekā pirms tam visu sakārtot.
Svarīgākais ir informēt cilvēkus par to, ko tas instruments nozīmē un no kā būtu jāizvairās un sevi jāpasargā. Ja cilvēks pats nedarīs, nelīdīs, neklausīs, neizdarīs to, ko viņam uzmet, tad viņš būs zināmā mērā arī pasargāts.
Ilze Dobele: Tas nozīmē, ka mums būtu jāzina, kas ir mums nepieciešamā jaunā higiēna darbā ar mākslīgo intelektu un tur, kur ar to sastopamies.
Eva Emīlija Česle: Es piekrītu. Man šķiet, ka šobrīd ir liels fokuss uz ieguvumiem no mākslīgā intelekta, bet iepriekš neviens daudz nav izcēlis tos potenciālos riskus un trūkumus. Sabiedrībai kopumā pilnīgi noteikti nāktu par labu pievērst vairāk uzmanību šiem trūkumiem. Cilvēki maldīgi domā, ka šie mākslīgā intelekta rīki, tas pats "ChatGPT", ir absolūti objektīva sistēma. Arī tur ir aizspriedumi, atkarībā no tā, kas nāk no tiem datiem, kas ir izmantoti, lai šo sistēmu apmācītu. Tas nav nekāds brīnumrīks, kas atbildēs uz visiem pasaules jautājumiem un atrisinās visas problēmas.
