AI nie jest magiczną różdżką, a lustrem. To, co w nim zobaczysz, zależy tylko od ciebie

Sztuczna inteligencja, a zwłaszcza modele językowe takie jak ChatGPT, czy Gemini w rekordowym tempie przeszły drogę od technologicznej ciekawostki do narzędzia codziennej pracy.

Dla jednych to niemal magia, dla innych – przereklamowany chatbot. Prawda, jak zwykle, leży pośrodku i jest znacznie głębsza: narzędzia AI są dokładnie tak dobre, jak osoba, która ich używa.

W dyskusji o AI często umyka nam fundamentalna zasada, którą analityk danych Delali Gbemu w swoim świetnym eseju na portalu Medium.com trafnie nazwał „czynnikiem mnożącym”, czy też „skalarnym” (scalar factor). Chodzi o ideę, iż sztuczna inteligencja nie zastępuje ludzkiej inteligencji, ale ją mnoży. Nie tworzy wartości z niczego, a jedynie wzmacnia to, co już wnosimy – naszą wiedzę, kreatywność i precyzję. Albo, w drugą stronę, potęguje nasze lenistwo, chaos i brak przygotowania. Czyż nie obserwujemy tego niemal codziennie? AI jest użytecznym narzędziem, ale sztuczna inteligencja także „uczy się” nas. AI jest jak lustro z wbudowanym wzmacniaczem. To, co w nim zobaczymy, zależy tylko od nas. Potwierdzeniem mogą być choćby opisywane już u nas sytuacje związane z tzw. psychozą AI. Z jednej strony psychiatra alarmuje, iż psychoza AI to realne zagrożenie i podaje przykłady hospitalizowanych osób, a z drugiej gdy spojrzymy w dane, okazuje się, iż AI nie zagraża zdrowiu psychicznemu, a ekstremalne przypadki to margines.

Psychoza chatbotowa: czy AI zagraża zdrowiu psychicznemu? Dane studzą alarmistyczne nastroje

Na pierwszy rzut oka może się wydawać, iż ktoś tu kłamie: albo psychiatra, albo analitycy danych. Prawda leży pośrodku, każda ze stron ma trochę racji, AI jest bezstronna i wzmacnia jedynie to, co siedzi w nas samych. o ile jesteśmy na skraju załamania, w głębokiej depresji, czy mamy problemy psychiczne, dla własnego bezpieczeństwa lepiej nie korzystać z AI.

Czynnik mnożący, czyli o co w tym wszystkim chodzi

Różnica między efektywnym a bezużytecznym wykorzystaniem AI leży w precyzji. To różnica między poleceniem:

Napisz mi kod do aplikacji

a

Napisz skrypt w Pythonie, który wykorzystuje bibliotekę requests do pobrania danych z publicznego API NBP z kursami walut, a następnie używa pandas do przetworzenia tych danych i zapisania średniego kursu EUR z ostatniego miesiąca do pliku CSV.

Dostrzegacie różnicę, prawda? Wiem, iż ją widzicie. Pierwsze polecenie da nam albo jakiś generyczny, powierzchowny przykładowy kod w stylu „Hello World”, albo wręcz w ogóle nie da kodu, tylko AI poprosi o dodatkowe szczegóły (a megawaty energii w centrach danych i hektolitry wody na ich chłodzenie lecą i się nie zatrzymują…).

Drugie zapytanie, poparte wiedzą pytającego i jego jasno określonym celem, może wygenerować podwaliny pod przełomowy kod realnie wnoszący nową jakość w naszym świecie. To samo narzędzie, ale zupełnie inne rezultaty. To jest właśnie „czynnik mnożący” w akcji. Owszem, megawaty i woda też zostały zużyte, ale przynajmniej są jakieś efekty.

AI nie zastąpi tych, którzy umieją z niej mądrze korzystać

Popularny lęk, iż „AI zabierze nam pracę”, jest uproszczeniem. Rzeczywistość jest o wiele bardziej subtelna. AI nie zastąpi ludzi, ale ludzie, którzy nauczą się efektywnie korzystać z AI, zastąpią tych, którzy tego nie zrobią.

Historia technologii wielokrotnie pokazywała podobny schemat. Aparaty cyfrowe i programy takie jak Photoshop nie zlikwidowały zawodu fotografa. Zamiast tego, wyeliminowały potrzebę posiadania ciemni i godzin spędzonych na ręcznym wywoływaniu zdjęć. Dzięki temu profesjonaliści mogli skupić się na tym, co najważniejsze – na kompozycji, świetle i artystycznej wizji, a nie tylko na technicznym rzemiośle. Podobnie oprogramowanie typu CAD nie sprawiło, iż architekci stali się zbędni; zautomatyzowało żmudne kreślenie, pozwalając im projektować śmielsze i bardziej złożone konstrukcje. AI zadziała tak samo – nie wyeliminuje potrzeby strategicznego myślenia, a jedynie zautomatyzuje jego prostsze elementy, zmuszając nas do wejścia na wyższy poziom.

Podkreślę to jeszcze raz: modele językowe nie wyeliminują potrzeby posiadania wiedzy i ekspertyzy. Wręcz przeciwnie – one brutalnie zdemaskują różnicę między tymi, którzy naprawdę opanowali swoje rzemiosło, a tymi, którzy bazują jedynie na powierzchownym myśleniu. AI jest potężnym narzędziem w rękach eksperta, a niebezpieczną zabawką w rękach laika.

Pułapka fałszywej pewności siebie

Ignorowanie „czynnika mnożącego” prowadzi do trzech głównych zagrożeń. Po pierwsze, do przeciętności na masową skalę – możemy generować tysiące słów, grafik czy linijek kodu, ale wszystkie będą równie płytkie i pozbawione oryginalności. Przypomnę tylko, iż już rok temu na naszych łamach wspominałem w tekście dotyczącym problemów z danymi treningowymi, jaki mają giganci AI, iż sztuczna inteligencja nie pogłębia własnych umiejętności ucząc się na danych wygenerowanych przez samą siebie. Jest wręcz przeciwnie, to działa jak degradacja puli genetycznej w chowie wsobnym. W sumie, można to nazwać degradacją puli memetycznej (idąc za Dawkinsem, mem to jednostka informacji kulturowej: idea, wzorzec, unikalna treść; analogia do genów, nośników informacji biologicznej jest tu zaskakująco trafna).

Giganci rozwijający AI mają problem, nie chodzi tylko o Apple

Zresztą badacze mają na to wiele terminów od zatrucia danych (data poisoning) po kolaps modelu (model collapse). Co gorsza zmiana modelu kilka daje. Badania pokazują, iż uczenie jednej AI danymi wygenerowanymi przez inną również oznacza utratę jakości, różnorodności i skuteczności działania danego modelu.

Niestety jest też problem taki, iż AI, choćby gdy się myli, brzmi niezwykle przekonująco. Dlatego bez krytycznego myślenia i weryfikacji faktów, zaczynamy ufać błędom i powielać dezinformację. Wreszcie Gbemu zwraca uwagę też na to, iż grozi nam uzależnienie bez rozwoju – bierne opieranie się na AI bez zaangażowania i kwestionowania wyników prowadzi do erozji naszych własnych umiejętności. Mówiąc wprost: bezmyślne używanie AI powoduje, iż głupiejesz.

Prawdziwa supermoc to nie sama technologia, ale synergia człowieka z maszyną. Przyszłość należy do tych, którzy potraktują AI nie jak wyrocznię, ale jak niezwykle zdolnego i pracowitego, choć czasem mylącego się, stażystę.

Zachęcam Was do lektury eseju Delaliego Gbemu. Mnie zainspirował do skreślenia tych kilku słów, myślę, iż i Was skłoni do zastanowienia…

Jeśli artykuł AI nie jest magiczną różdżką, a lustrem. To, co w nim zobaczysz, zależy tylko od ciebie nie wygląda prawidłowo w Twoim czytniku RSS, to zobacz go na iMagazine.