Wizja tego, że przyjdą maszyny i odbiorą nam pracę, towarzyszy człowiekowi od dawna i wcale nie jest powiedziane, że właśnie teraz jesteśmy nią najbardziej zalęknieni. W XIX w., gdy maszyny dopiero zaczynały wchodzić do zakładów pracy, były one nieoswojone, więc wydawały się szczególnie groźne. Obecnie jakieś formy maszyn, automatów lub komputerów towarzyszą zdecydowanej większości pracowników, więc zdążyliśmy się przyzwyczaić. Postęp technologiczny sprawia jednak, że coraz więcej zawodów określanych jest jako „wysoko podatnych na automatyzację”.
Powstają kolejne raporty, których autorzy prześcigają się w szacowaniu liczby miejsc pracy, które niebawem znikną. Według jednych w Polsce podatnych na automatyzację ma być co piąte miejsce pracy, według innych nawet połowa. Sytuacja robi się tym poważniejsza, że oprócz zwyczajnych, dobrze znanych maszyn, na rynek pracy zamierza wejść sztuczna inteligencja (SI), która nie tylko potrafi przeliczać niebywałe ilości danych, ale nawet uczyć się – i to, nomen omen, maszynowo. Jak na razie jednak powodów do paniki nie ma, gdyż SI może i jest już całkiem inteligentna, ale przede wszystkim wciąż bardzo sztuczna. I tej sztuczności przeskoczyć nie jest w stanie.
Kiedy X=Y nie oznacza Y=X
Przewagi SI są w miarę dobrze znane. Potrafi ona analizować potężne ilości danych w krótkim czasie i na ich podstawie stawiać pewne diagnozy lub podejmować decyzje w zakresie ograniczonym do analizowanej materii. Może na przykład, na podstawie danych dotyczących ruchu ulicznego, błyskawicznie określić nam najszybszą trasę dotarcia na miejsce. W umiejętności liczenia żaden pojedynczy człowiek nigdy nie dorówna sztucznej inteligencji. Głównym problemem SI jest jednak to, że… nie jest człowiekiem. Jej wszystkie słabości określają równocześnie różnice między nią a ludźmi. Którzy wcale nie są tak głupiutcy nawet na tle najlepszego komputera.
Czego nie potrafi SI? Wnikliwie opisał to Rob Toews w tekście What Artificial Intelligence Still Can’t Do na łamach Forbesa. Toews jest przedsiębiorcą, który zajmuje się m.in. wdrażaniem SI, więc wie, co mówi. Nie zależy mu też na podważaniu umiejętności sztucznej inteligencji. Po prostu na co dzień widzi jej ewidentne słabości, dzięki którym wciąż możemy spać spokojnie – a przynajmniej większość z nas. Jedną z nich jest niemożność nieustannego uczenia się i adaptowania się do zmieniających się warunków. SI potrafi się już „uczyć”, lecz musi przyswajać zupełnie nowe dane w formie statycznej. Zmiana przyswojonego modelu musi się wiązać z odłączeniem SI od strumienia danych i ponownego przeszkolenia. Wysłany na inną planetę robot, który napotka nieprzewidziane przez projektantów sytuacje, nie będzie wiedział, jak się zachować. Tymczasem człowiek potrafi uczyć się i przekładać nową wiedzę na praktykę na bieżąco. To właśnie stanowi o jego autonomii, w przeciwieństwie do maszyny, która autonomiczna nie jest. Dlatego też sztuczna inteligencja może zajmować się jedynie wąskim zakresem zadań, natomiast człowiek może zajmować się właściwie wszystkim, co mu akurat przyjdzie do głowy. Choć oczywiście może robić to lepiej lub gorzej.
Poza tym sztuczna inteligencja wciąż nie potrafi zbyt dobrze rozróżniać zależności przyczynowo-skutkowych. Potrafi bardzo sprawnie odgadywać współwystępowanie zjawisk, dzięki analizie statystycznej, jednak już wskazanie, co jest przyczyną, a co skutkiem, idzie jej znacznie słabiej. Wynika to z tego, że SI opiera się na matematyce. „Język matematyki jest symetryczny – jeśli X mówi nam o Y, to Y mówi nam o X. Matematyka nie rozwinęła języka asymetrycznego, który jest wymagany do zrozumienia, że jeśli X powoduje Y, to wcale jeszcze nie oznacza, że Y powoduje X” – mówi cytowany przez Toewsa informatyk Judea Pearl. Dlatego też sztuczna inteligencja nie potrafi dogłębnie zrozumieć świata żywego i nigdy nie będzie mądra. Nie stworzy na przykład przemyślanego planu działania w kontekście walki z jakimś palącym problemem społecznym – do tego potrzebny jest ludzki namysł. SI może nam co najwyżej podsunąć istotne wskazówki.
Amoralna maszyna
No i wreszcie kwestia najważniejsza. Sztuczna inteligencja nie potrafi dokonywać wyborów moralnych. Nie chodzi o to, że jest niemoralna – ona jest po prostu amoralna. Jest ślepa na dobro i zło. W 2016 r. Microsoft postanowił przetestować na jednym z portali społecznościowych bota o imieniu Tay, który miał angażować się w wymiany poglądów z innymi użytkownikami. Niestety, Tay bardzo szybko się zradykalizował i pisał między innymi, że „Hitler miał rację”, a także wypisywał nienawistne komentarze w stosunku do innych. Po prostu Tay zobaczył, że część użytkowników w ten sposób się wyraża i uznał, że jest to akceptowalne i w porządku. Oczywiście Microsoft równie szybko skasował Taya, który zdążył jednak dowieść wszem i wobec, że system rządzony przez maszyny byłby bezlitosnym reżimem. Dlatego też maszynom nigdy nie będziemy mogli powierzyć zadań istotnie wpływających na porządek społeczny. Problem w tym, że to już ma miejsce – SI chociażby decydują o zdolności kredytowej lub dokonują pierwszej selekcji podań o pracę. Cathy O’Neil w książce Broń matematycznej zagłady wskazuje, że powierzanie algorytmom tego typu czynności istotnie zwiększa nierówności społeczne. I może zablokować możliwości życiowe osobom pochodzącym z dolnych warstw społecznych, które amoralna maszyna może uznać za niewystarczająco pożyteczne.
Okazuje się zresztą, że puszczona samopas SI może nas, ludzi, zepsuć. Wskazuje na to Nicholas Christakis, naukowiec z Yale, zajmujący się badaniami socjologicznymi z udziałem sztucznej inteligencji. Amoralność SI może na przykład powodować, że staniemy się bardziej samolubni. Christakis na łamach „The Atlantic” opisał kilka z przeprowadzonych przez siebie badań. W jednym z nich uczestnicy brali udział w grze, która polegała na przekazywaniu pieniędzy innym – każda darowizna zwiększała poziom hojności wśród uczestników, dzięki czemu powstawała reguła wzajemności, na której korzystali wszyscy. Jednak badacze w jednej z wersji gry dodali boty, które miały zachowywać się w stu procentach racjonalnie. SI zaczęły więc chętnie przygarniać pieniądze od innych, za to same ich nikomu nie przekazywały. Reguła wzajemności szybko zaczęła zanikać, a uczestnicy gry zaczęli upodabniać się swoim egoizmem do SI. „W ten sposób boty zmieniły grupę hojnych ludzi w samolubnych palantów” – pisze Christakis.
Zbyt częste obcowanie ze sztuczną inteligencją może też doprowadzić do utrwalania się nieprawidłowych społecznych zachowań. Christakis wskazuje, że dzieci, które korzystają z asystentów cyfrowych, mogą zacząć odnosić się do innych w sposób daleki od dobrego wychowania. Korzystając z asystentów typu SIRI, wygłaszają im komendy w nieuprzejmy sposób, na co sztuczna inteligencja nie zwraca uwagi, gdyż nie potrafi rozróżniać dobra od zła. Rodzic na taką odzywkę od razu by odpowiednio zareagował. SIRI jednak nie reaguje, więc dzieci nakręcają się i po pewnym czasie ich komendy stają się coraz bardziej toksyczne. Następnym krokiem może być przeniesienie tych toksycznych zachowań na relacje z ludźmi.
Rozszerzona inteligencja
Jak więc stworzyć optymalne środowisko człowieka korzystającego ze sztucznej inteligencji? Wyjaśniają to David De Cremer i Garri Kasparow na łamach „Harvard Business Review”. Garri Kasparow o sztucznej inteligencji może co nieco powiedzieć, gdyż jest pierwszym mistrzem szachowym, który swego czasu przegrał z komputerem – a dokładnie rzecz biorąc, z programem o nazwie Deep Blue. Mimo to Kasparow nie nabrał przekonania, że maszyny szybko nas z Ziemi wygonią. Wręcz przeciwnie – wskazuje, że sztuczna inteligencja powinna jedynie uzupełniać percepcję człowieka tam, gdzie to okazuje się przydatne. SI świetnie się sprawdza przy rutynowych działaniach, które są powtarzalne i trzeba je wykonywać szybko oraz dokładnie. Nigdy jednak nie dorówna człowiekowi w kreatywności, wyobraźni, empatii oraz ocenie zmieniającej się sytuacji. I właśnie dlatego człowiek dysponuje autentyczną inteligencją, a nie tylko sztuczną, jak maszyny.
Kasparow podaje przykład innego, nietypowego turnieju szachowego. W roku 2005 portal Playchess.com przeprowadził turniej, w którym mogli występować ludzie solo, programy szachowe oraz ludzie wspomagający się programami szachowymi. W rywalizacji wzięło udział też kilku mistrzów szachowych, którzy korzystali ze wsparcia wybranych przez siebie superkomputerów. Wydawało się, że arcymistrz przy wsparciu najlepszej szachowej maszyny wygra w cuglach, tymczasem okazało się, że turniej wygrała para amatorskich szachistów wspomagająca się trzema zwyczajnymi komputerami. Wypracowała ona jednak unikalną metodę gry, która w pełni wykorzystała ograniczone umiejętności zarówno obu graczy, jak i ich sprzętu. Według De Cremera i Kasparowa to właśnie model współpracy między człowiekiem a sztuczną inteligencją jest kluczowy. Najbardziej bystry człowiek we współpracy z najpotężniejszą maszyną nie wypracuje tak dobrych rezultatów, jak przeciętny człowiek we współpracy z przeciętnym komputerem, o ile tylko model współpracy tych drugich będzie lepiej przemyślany. Wszystko więc znów sprowadza się do człowieka i jego decyzji. Żadna sztuczna inteligencja nie będzie w stanie funkcjonować bez człowieka, który musi najpierw ją zaprojektować, a następnie obsługiwać i dbać o to, żeby przypadkiem nie narobiła bałaganu swoją przesadną racjonalnością.
W 2019 r. furorę zrobiła historia Brytyjki, która poprosiła Alexę, czyli asystentkę głosową wyprodukowaną przez Amazona, o poszukanie w sieci informacji o cyklu pracy serca. Alexa rezolutnie poradziła swojej pani, żeby się w to serce dźgnęła, bo tak będzie lepiej dla planety. Jak widać, sztuczna inteligencja ma jeszcze trochę pracy przed sobą, żeby zgodnie współpracować z człowiekiem. Pracy tak zupełnie nie pozbawi nas nigdy, bo na każdą SI przypadać musi grupa osób, która będzie jej pilnować. Nikt przecież nie puści samopas takiego socjopaty.