Kevin TopolskyAntropomorfizacija umjetne inteligencije mora se rukovati pažljivo
Sklonost da se umjetnoj inteligenciji pridodaju ljudske osobine nešto je čemu često popuštaju entuzijasti za tehnologiju i mediji. Metafora AI-a kao djeteta koje uči o svijetu jedna je od nedavnih pripovijesti koja je pratila veliki interes za umjetnu inteligenciju nakon otkrića alata poput ChatGPT.
Međutim, uspoređivanje razvoja AI-a s rastom djeteta može biti obmanjujuće. Ovaj antropomorfni pristup implicira ljudsku progresiju učenja i sazrijevanja, što se ne podudara s prirodom samih algoritama. Iako se sustavi umjetne inteligencije zaista razvijaju, razvojni put koji slijede bitno se razlikuje od ljudskog iskustva.
Uvide iz perspektive razvojne psihologije
Stručnjaci poput razvojne psihologinje Alison Gopnik ističu očite razlike u procesima učenja između djece i AI-a. Djeca pokazuju maštu, kreativnost i uče interakcijom sa svojim okruženjem i drugim ljudima. AI, unatoč usporedbama, nije prirodno opremljen tim sposobnostima.
Studija Sveučilišta u New Yorku, primjerice, pokazala je da iako AI može učiti asocijacije između vizualnih scena i govorenog dijaloga slično kao beba, to je izuzetno uski pogled na proces učenja koji ne uspijeva dočarati bit ljudskog kognitivnog razvoja.
Drugo istraživanje koje je vodila Gopnik istaknulo je da čak i mala djeca mogu bolje razmišljati kreativno od nekih naprednih modela AI-a. Kada su postavljeni pred izazove koji zahtijevaju inovativno razmišljanje, djeca su nadmašila AI, pokazujući da su sposobnosti zaključivanja AI-a daleko od usklađivanja čak i s najmlađim ljudima.
Rizik pretjerane antropomorfizacije AI-a
Pripisivanje djetinjastih osobina AI-u više je od pogreške kategorizacije; može nas dovesti do previda prave prirode ovih tehnologija. Kako ističe Melanie Mitchell iz Santa Fe Instituta, sustavi umjetne inteligencije djeluju temeljem obrade ogromnih količina podataka na način koji je bitno drugačiji od ljudske misli i mašte.
Stoga moramo izbjegavati zavaravajuće usporedbe i prepoznati AI onakvim kakav jest: alat s ogromnim potencijalom, ali koji ipak djeluje na temelju temeljno drugačijih principa od ljudskog uma.
Razumijevanje jedinstvenih mehanizama učenja AI-a
Umjetna inteligencija uči putem pristupa vođenih podacima poput strojnog učenja, gdje se obrasci prepoznaju iz velikih skupova podataka. Za razliku od djece, AI ne stječe znanje kroz senzorne doživljaje ili emocionalna stanja. Njegovo učenje ograničeno je podacima koje prima i specifičnim algoritmima koje programiraju ljudi.
Važno pitanje koje treba razmotriti je: Kako se učenje AI-a razlikuje od ljudskog učenja?
Učenje AI-a obično je ograničeno na određene zadatke, nedostaje mu prilagodljivost i sposobnost generalizacije koja je inherentna ljudskom učenju. Sustavi umjetne inteligencije ne mogu prenositi znanje s jednog područja na drugo bez dodatnog programiranja ili podataka.
Glavni izazovi i kontroverze
Primjena i razvoj AI-a dovode do važnih etičkih razmatranja. Pitanja poput zaštite podataka, svjesnih i nesvjesnih pristranosti u AI-u zbog podataka na kojima su trenirani, te moguće zamjene ljudskih poslova izazivaju društvo. Ostaje kontroverza koliko AI treba biti integriran u tradicionalne procese donošenja odluka koji su tradicionalno bili u nadležnosti ljudi, s obzirom na njegova ograničenja i razlike.
Prednosti i nedostaci sustava AI-a
Prednosti:
– Učinkovitost: AI može obraditi i analizirati podatke brže od ljudi.
– Dosljednost: AI ne pati od umora, osiguravajući dosljedno izvođenje.
– Razmjerivost: Sustavi umjetne inteligencije mogu se prilagoditi za obradu velikih količina podataka ili brojne transakcije.
Nedostaci:
– Nedostatak kreativnosti: AI nema urođenu kreativnost i ne može apstraktno razmišljati.
– Rigidnost: AI se muči s zadacima izvan svojih podataka za učenje ili algoritama.
– Etičke brige: Postoji potencijal za zlouporabu, a AI može ojačati postojeće pristranosti.
Povezane preporučene poveznice
Za čitatelje zainteresirane za istraživanje etičkih dimenzija AI-a, preporučene resurse uključuju ACLU za brige o građanskim slobodama ili EFF za privatnost i slobodu u digitalnom svijetu. Za one koji žele saznati više o AI-u općenito, posjet web mjestu MIT može omogućiti pristup najnovijim istraživanjima i razvojima u tom području. Organizacije poput Svjetskog ekonomskog foruma nude uvide u globalni utjecaj AI-a.
