Umjetna ljudska inteligencija, epizoda 25, 1. ožujka 2024.

Tako su u Jutarnjem listu od 13. siječnja 2024. godine razgovarali novinar Silobrčić i najpoznatiji hrvatski meteorolog Zoran Vakula, za kojeg smo saznali još i da je kao mali htio biti policijski agent i novinar te da on zapravo i nije baš pravi meteorolog nego je više urednik na Hrvatskoj televiziji.

Umjetna inteligencija analizu mamografa, CTa i rendgenskih snimaka već danas obavlja barem podjednako uspješno kao i liječnik specijalist i nema nikakvog razloga za sumnju da će uskoro davati bolje vremenske prognoze od bilo kojeg meteorologa. Vakulino nazivanje onih koji prčkaju po prognostičkim modelima “šušama”, zapravo je statusna tjeskoba, strah od gubitka utjecaja onih ovlaštenih da ovjeravaju i daju pečate. Uostalom, danas svaka šuša može igrati šah pa i umjetna inteligencija.

Postoje aktivnosti u kojima se ljudska uspješnost ne može uspoređivati uspješnosti koda i algoritma, pogotovo onoga utreniranoga na ogromnoj podlozi postojećih podataka i pouzdano uspostavljenih odnosa. Takvih je aktivnosti sve više, a opće je poznati primjer analiza fotografija i medicinskih snimaka.

U slučaju vremenske prognoze postoji ogromna baza podataka stanja atmosfere te budućnosti atmosfere koja slijedi nakon njenih poznatih stanja. Algoritmi utrenirani na takvom, poznatom, skupu podataka mogu davati odlične prognoze nepoznate budućnosti atmosfere iz podataka izmjerenih u proteklih nekoliko dana ili čak tjedana i mjeseci ukoliko se takvo što pokaže nužnim. Nijedan ekspert takvu vrstu prognoze neće moći ni pratiti niti razumjeti jer se ona temelji na obradi skupa podataka čiju veličinu nijedan ljudski um ni na koji način ne može ni pojmiti. Ljudi pogotovo ne mogu analizirati tako velike numeričke nizove i matrice te u njima ustanoviti nekakve uzorke.

Današnja umjetna inteligencija temelji se na algoritmima koje nazivaju organskim, ljudskim imenima: neuralnim mrežama i dubokim učenjem. No, ona je antiklimaks i antiteza fizikalne pa i šire ljudske spoznaje, koja raznolikost svijeta pokušava svesti na nekoliko razumljivih prirodnih zakona. Umjetna inteligencija uopće se ne bavi razumijevanjem niti zakonima u podlozi zbivanja, ona je proizvedena s namjerom da kategorizira zbivanja odn. prepoznaje da uzorke koji se ponavljaju u ogromnim skupovima podataka o zbivanjima.

Michael Wooldridge, Kratka povijest umjetne inteligencije (2021)

No, to nikako ne znači da utrenirani algoritmi nisu uspješniji od ljudskih eksperata u ocjenama i prognozama koje daju. Nitko više ne može pobijediti algoritme u šahu ili drevnoj strateškoj igri go, a mehanizam povratne veze koja nagrađuje ili kažnjava umjetne neuralne mreže, ovisno o potezu koji predlože, može se iskoristiti da ih se nauči superiorno igrati bilo koju igru sa zadanim pravilima. Sama pravila, odn. zakone na kojima igre počivaju, nije u samom algoritmu uopće potrebno eksplicirati – ona će nakon procesa učenja biti implicitno zapisana u ogromnom nizu brojeva koji predstavljaju stanje utrenirane neuralne mreže, premda se iz tih brojeva ni na koji način neće moći očitati.

Ljude smo skloni cijeniti po kvaliteti ekspertize koju imaju. Radiologa cijenimo prema kvaliteti očitavanja snimaka, meteorologa prema kvaliteti prognoze u idućih pet dana, šahista prema broju pobjeda, dizajnera logotipa prema kvaliteti uspješnih dizajnerskih rješenja, ilustratora prema kvaliteti grafičke realizacije ideje. Često smo pri tome padali u zamku da kvalitetu nečije ekspertize sagledavamo u preširokom kontekstu pa smo govorili npr. o "dobrim i humanim doktorima", ili smo nečiju sposobnost igranja šaha promatrali u gotovo magijskom smislu, pripisujući toj osobi svojstva i osobine koje ni na koji način ne izlaze iz uske ekspertne vještine. Bili smo skloni promatrati i ekstrapolirati ljudskost u širokom smislu, na temelju kvalitete uske ekspertize. Danas, kad svaka šuša može očitati ultrazvuk srca i mamograf ili igrati šah i go pa čak i umjetna inteligencija, moramo promisliti o tome što je ono što vrednujemo u čovjeku i koliko "vrijedi" čovjek koji svojom ekspertizom više nikad neće moći nadmašiti stroj.

Kod nas pak i danas uporno trube o obrazovanju za potrebe “tržišta rada”, STEMu, nužnosti specijalizacije, navodnoj konkurentnosti, fleksibilnosti i vrlinama mukotrpnog i bezumnog rada. Iako je očito da su takve zamisli potpuno promašene, pogotovo u vremenu ekspertnih algoritama, takva je indoktrinacija kulturološki poduprta i utuvljuje se u medijima i školama. Nietzsche je prije više od sto pedeset godina o tome zapisao:

Umjetna inteligencija danas već odlično prevodi s jednog jezika na drugi, a s njom možemo i čavrljati i to zato što je jezik moguće interpretirati, odrediti u njemu uzorke, strukture i gramatičke oblike te tako projiciran, kategoriziran i rastavljen jezik provesti kroz računalne algoritme. To nikako ne znači da u tom procesu, s računalne strane, postoji neki razum ili inteligencija, to znači samo da na zadani govorni ili tekstualni input možemo dobiti manje ili više zanimljivi i zadovoljavajući output, a da u takvom “razgovoru”, svakako s računalne strane, uopće ne postoji razumijevanje koje je metafizika ljudskog jezika. Ako takvo razumijevanje i postoji, ono je u toj interakciji nužno na ljudskoj strani. Današnja umjetna inteligencija je poput zombija – ona reagira i govori kao da ima svijest i nešto razumije, iako, naravno, ništa ne razumije. Problem je umjetne inteligencije što ova izjava vrijedi i za veliki broj ljudi.

U bjesomučnoj potrebi za redefinicijom ljudskosti povlače se stalno nove granice koje bi nas navodno trebale razdvojiti od računala. Neki tako tvrde da umjetna inteligencija ipak ne bi mogla pisati "književnost". Umjetna inteligencija bi svakako mogla vrlo "kvalitetno" napisati beskonačan broj ljubavnih i erotskih romana koji su se nekad prodavali na kioscima. Žanr je smiješan i glup, no odličan je predložak za računalno učenje i analizu uzoraka koji se u njemu uvijek pojavljuju. Ljudi su to ipak naveliko kupovali. A kupuju i danas, iako se to ovih dana na raznim interliberima i u učenim žirijima naziva "književnošću", a ne glupavim i repetitivnim ljubićima otisnutim na WC papiru. Čini mi se da danas nije toliko problem sadržaj koji nudi umjetna inteligencija, koliko činjenica da ljudi gutaju "literarno" smeće koje bi sasvim dobro mogao proizvesti osrednje istrenirani robot i to u beskonačnom slijedu kombinacija. Ljudi to žele. Književnost koju nosi misao i stvarna ljudska emocija današnje ljude plaši i boli. Ili je, u drugoj krajnosti, ne mogu ni pojmiti ni osjetiti. Oni ne žele imati ništa s tim, žele sapunice i strojotvorine, žele kupovati najnagrađivanije smeće koje proizvode roboti, a nazivaju to svojim "književnim uzdizanjem". Zato su pred umjetnom inteligencijom i onima koji će zarađivati od prodaje svakakvog šrota i plastike sigurno sjajna i uspješna vremena.

Problem je ljudske inteligencije, ukratko, što za nju nema ljudske publike.

Jeste li ikad, uostalom, pomislili da bi moglo biti da ove podcaste uopće ne snima Antonio Šiber, nego umjetna inteligencija koja se samo predstavlja kao Antonio Šiber? Jeste li ikad pomislili da poeziju akademika Drageca Štambuka nije napisao on, nego loše istreniran domoljubni robot?

Lako je utrenirati algoritam s ciljem da objavljuje u stilu i umjesto, recimo, Marina Miletića i to mnogo efikasnije nego on, prateći statistiku posjeta, lajkova i komentiranja te podešavajući težine neuralne mreže algoritma tako da, procesom računalnog učenja, maksimizira parametre uspješnosti i privuče što više sljedbenika i glasača.

Današnja publika ne bi imala pojma da te statuse objavljuje robot, a ne Marin Miletić. Politika je danas takva, a ljudi s nepomućenom i beskrajnom radošću dočekuju nove doze ispraznog političkog smeća koje je lako kategorizirati i strojno proizvoditi. Migranti, vojska na granicama, strani radnici, domoljublje, vjera, koruptivna hobotnica, rodna ideologija, plandemijska farmakomafija, GMO otrov, kukci u hrani, globalisti, woke ... Ljudi to vole.

Postoje fizikalni modeli koji gibanje i ponašanje ljudi opisuju kao da su bezumne čestice pod utjecajem sile i okoline. Upravo tako izgledaju lavine histerije, mržnje i zla koje se mogu lako pobuditi u ovakvom društvu. Umjetnu inteligenciju lako je naučiti da huška, da probere i istakne mete koje izazivaju najviše mržnje i reakcije publike i da svakodnevno podgrijava i pojačava tu mržnju. Meredith Broussard u knjizi “Umjetna neinteligencija” piše:

Jasno je, dakle, da umjetna inteligencija ima sjajnu političku budućnost, a njena će uloga već i u ovoj superizbornoj hrvatskoj godini biti vrlo važna. Poznajući, uostalom, političke opcije u Hrvata, svakako predlažem da se u Hrvatski sabor čim prije uvede umjetna inteligencija.

Ni u znanosti nije bitno drukčije. Kladim se da bi dobre tri četvrtine današnje znanosti, pa čak i one "vrhunske", sasvim dobro mogli proizvoditi roboti i to neizmjerno brže od 145 članaka godišnje koliko proizvode naši najcitiraniji znanstvenici. Mogli bi pisati i prijave projekata, one odvratne dijelove namijenjene tupim birokratima, koje bi, k tome, sami mogli i "čitati" i ocjenjivati. Mogli bi puniti, kao što sam siguran da i već pune, baze podataka i citata i sretno unapređivati našu sjajnu proizvodnu znanost. Ljudi to žele. Žele pokazivati smeće koje su nataložili po bazama podataka. Oni zatrpavaju jedni druge tim vrhunskim smećem od članaka i citata jer im treba za projekte, nagrade i top-liste najcitiranijih svjetskih znanstvenika pa se onda žale kako je recenziranje presporo. Sad su dobili vrhunskog birokrata koji sve to može raditi mnogo bolje od njih.

Znanost se odavno svela na birokraciju, a znanstvenu "evaluaciju" već sad može obavljati umjetna inteligencija. Ona može provoditi i znanstveno istraživanje koje se tako vrednuje, jer radove ionako nitko ne čita nego ih samo prebrojava i citira, i kad nisu pročitani. To sliči repetitivnom gakanju digitalnih gusaka.

Nada su ljudskog svijeta lijenčine koje su tako nazvane zato što nisu mogli ili nisu željeli kompilirati i proizvoditi pod svaku cijenu, nego su preferirali misliti o nečemu uistinu lijepom, ljudskom i originalnom, čak i ako im se to nije isplatilo. Trebat će ipak još neko vrijeme dok umjetna inteligencija ne nauči obavljati posao nadahnutih lijenčina, iako ovakvom svijetu nešto originalno, lijepo i ljudsko uopće nije ni potrebno i to ni nema nikakvu publiku. Sav su "ljudski" posao i sva ljudska svojstva na putu da izumru, ne zato što bi ih umjetna inteligencija mogla zamijeniti, nego zato što takav posao i svojstva nitko više i ne želi, niti može prepoznati. Kate Crawford u knjizi “Atlas umjetne inteligencije” piše da je

Krajem studenog 2023. godine, portal Forbes Hrvatska objavio je članak koji su po društvenim mrežama reklamirali naslovom "Što mislite o ideji da umjetna inteligencija radi selekciju budućih zaposlenika?". Poslovni magazin Forbes bavi se najpametnijim i najvažnijim ekonomskim temama, listama najbogatijih, trideset lidera ispod trideset, pedeset najisplativijih znanstvenika ispod pedeset, rekordnim rezultatima, novim mandatima na čelu uprava, i sve tako nešto. Tri navodno ljudska lica na najavnoj fotografiji članka, premda je danas postalo nemoguće razlikovati robote od ljudi, trebala su valjda poslužiti da utješe i uvjere čitatelje Forbesa (koji su ti uopće?) kako o njihovim sudbinama neće odlučivati nekakvi algoritmi i roboti nego pravi i simpatični, ugodni, lijepo odjeveni, polunasmiješeni i vrlo pristojni ljudi. Menadžeri. Znajući u kakvom svijetu živimo, zaposlenicima bi možda čak bilo i bolje da o njihovim sudbinama odlučuju roboti nego ljudi koji su danas u pozicijama da nešto odlučuju. Slabo skrivena je poruka člančića da menadžeri očito smatraju da o njihovim sudbinama neće odlučivati nikakvi roboti, nego će oni koristiti robote da za njih upošljavaju i daju otkaze dok će oni, našminkano i pametno, empatično i mudro, sjediti na vrhu tog lanca, otvarajući zlatne padobrane i ubirući još i veće bonuse i naknade za svoju vrijednost, bez koje ostala sitnež zapravo i ne bi mogla raditi i bivati u ovom najboljem od svih svjetova.

Jeste li znali da postoje menadžeri radne sreće kao i timovi za sreću (happiness teams)? Jedna hrvatska direktorica ljudskih resursa kaže da je njihov posao “pružati empatiju ostalim zaposlenicima”.

Ljudi se u vezi sa svime time bave potpuno pogrešnim i irelevantnim temama. Nije pretjerano važno hoće li umjetna inteligencija ikad sličiti ljudskoj u bilo kojem fundamentalnom smislu. Važno je kome ona služi i hoće li se koristiti kao navodno objektivno sredstvo protiv vas, kojem će posve racionalno i objektivno smanjivati plaću i davati otkaz dok vam se empatični menadžeri smiješe sliježući ramenima – umjetna inteligencija je tako odlučila, iako je sve ono što oni misle i što su dosad radili, uredno ukodirano u algoritme koji sad za njih obavljaju sav posao otkaza i odluka, smanjivanja plaća i automatizacije procesa, a da oni i dalje dobivaju plaću za ono što umjetna inteligencija za njih radi. To su ipak stručnjaci za ljudske resurse. Kate Crawford piše:

Radnici u skladištima Amazona nemaju pojma gdje se što nalazi. Kad stigne narudžba, algoritam i središnje računalo proizvedu bar-kod koji se šalje radniku i koji ga, putem koji zahtijeva najmanje vremena, navodi do mjesta na policama gdje se traženi artikl nalazi, koji on potom, u najkraćem mogućem vremenu uzima te šalje u idući korak procesa obrade i dostave. Ljudi tako postaju dijelovi stroja za dostavu i prodaju, kojim upravlja algoritam, a od njih se očekuje da svoje ponašanje i vrijeme podrede strojnom načinu bivanja. O tome je u “Bijedi filozofije” pisao još Marx:

Za to vrijeme, Jeff Bezos u solidnoj godini dnevno zarađuje sedamdesetak milijuna eura, za što bi kongoanskom djetetu u rudniku kobalta trebalo oko 150000 godina rada. Vozi se na jahti od ugljikovih vlakana vrijednoj 500 milijuna eura i sve nas filantropski spašava od globalnog zatopljenja. Umjetna inteligencija, u službi svojih vlasnika, s vrhunskom preciznošću računa koliko vrijedi krv tekstilnih radnica kad se založi kao jamstvo na volatilnim tržištima kapitala. Tehnologija će riješiti sve naše probleme.

Umjetna inteligencija ne može kreirati organsku ideju, ideju koja bi nadilazila postojeći korpus znanja i uvida i koja nije puka kompilacija i reorganizacija već postojećeg. Stoga je ona već po tome kako je stvorena, sredstvo ojačavanja statusa quo i ukorijenjenih narativa, predrasuda i kategorija. Riječ je, kao i uvijek, o moći. Kate Crawford piše:

.	↓ MP3 --- TRNS --- RSS ---