Czy sztuczna inteligencja zniszczy nam życie? Rozmowy o przyszłości z Huawei

Na scenie wystąpili między innymi dr Aleksandra Przegalińska (MIT, Akademia Leona Koźmińskiego), dr Konrd Mak i Jakub Kuś (Uniwersytet SWPS), dr Tomasz Sobierajski (UW), Artur Waliszewski (Google) oraz reprezentanci Huawei i operatorów sieci komórkowych. Jednak zamiast przekazywać treść paneli dyskusyjnych, zamierzam tym razem zadać kilka pytań o sztuczną inteligencję. Czy to szansa na lepsze życie czy zagrożenie dla gatunku?

Percepcja SI zmienia się z czasem. Kilka lat temu dziwiło nas maszynowe rozpoznawanie obrazu, jednak obecnie, gdy jego skuteczność dochodzi do 96%, nie jest już żadnym zaskoczeniem, że program komputerowy „wie” co jest na zdjęciu. Nie dziwią nas już trafne rekomendacje na Spotify czy Netfliksie, powoli oswajamy się też z asystentami głosowymi i autonomicznymi samochodami. Gdzie teraz w naszych głowach przebiega granica między „zwykłym algorytmem” i „sztuczną inteligencją”?

W momencie, gdy sztuczna inteligencja powoli wkracza do naszego codziennego życia, trzeba się też zastanowić, jak ma wyglądać od strony użytkownika. Widzieliśmy sporo projektów robotów, zarówno prawdziwych, jak i czysto fantastycznych, które budzą w nas różne emocje. By wywołać pozytywne emocje, robot humanoidalny nie może być nadmiernie podobny do człowieka, gdyż będzie wywoływał niekomfortowy dysonans poznawczy, co wykorzystują filmowcy i artyści. Prawdziwe produkty, jak Pepper lub Nao, mają ogromne oczy i przypominają urocze postaci z kreskówek. Nie jesteśmy też gotowi na SI sterującą ciałem mechanicznego zwierzęcia. Zanim przejdziesz do czytania dalej, obejrzyj film firmy Boston Dynamics, zamieszczony poniżej.

Co czułeś, gdy tester kopnął maszynę? Większość osób czuje wobec mechanicznego psa taką samą empatię, jak dla żywego stworzenia. Ten przykład pokazuje, że nie jesteśmy jeszcze emocjonalnie gotowi na interakcje z taką postacią SI. Widać to też w chwilach, gdy odruchowo podziękujemy botowi za pomoc. Przytoczone badania i przykłady pokazały, że jednak najlepiej sprawdza się tu paradygmat pudełka. Odpowiednio reagujemy na maszyny w kształcie Amazon Echo Dot czy Roomby.

Jedną z bardziej przerażających możliwości SI jest wbrew pozorom rozpoznawanie emocji, mimo że nie jest to trudne. Wnikliwie obserwując rozszerzanie się źrenic, tętno, wilgotność skóry i napięcia mięśni można bardzo dokładnie ocenić nie tylko stres, ale nawet stopień skupienia na problemie albo na dźwięku (napięcia mięśni w okolicach uszu). A jednak emocjonalność SI przeraża wiele osób. Prawdopodobnie dlatego, że nie lubimy, gdy maszyna nas zaskakuje. Podobnie trudną do rozwiązania kwestią jest ewentualne rozmnażanie, choć pierwsze „algorytmiczne dziecko” już się narodziło.

Czy roboty zabiorą nam pracę? To pytanie spędza sen z powiek wielu osób, ekonomiści zaś rozważają potrzebę wprowadzenia „dochodu gwarantowanego” na wypadek, gdyby ludzie stali się klasą niepotrzebną. Banki już się przekonały, że SI jest tańsza i lepiej sobie radzi z zarządzaniem finansami, niż pracownicy z krwi i kości. Z drugiej strony rozwój SI tworzy miliony nowych miejsc pracy, wymagają tylko przebranżowienia się. To z kolei otwiera nowe perspektywy dla branży szkoleniowej, edukacyjnej, a także wsparcia psychologicznego w tym procesie.

Na listach „zbędnych” zawodów zwykle wysoko znajdują się kasjerzy, kelnerzy, magazynierzy czy obsługa klienta. Jednak mimo że kasy samoobsługowe istnieją od 20 lat, markety nie wprowadziły ich na masową skalę i nie przestały zatrudniać pracowników. Podobnie jest z kelneram, gdyż odwiedzający restaurację lubią usłyszeć rekomendacje obsługi. W magazynach SI radzi sobie doskonale, ale jedynie wspiera „ludzkich” pracowników, którzy wciąż są tam obecni. W kwestii obsługi klienta zdania są podzielone, gdyż SI pokazała, że jest tańsza i skuteczniejsza niż ludzie, ale klienci nie chcą rozmawiać z botami. Dopóki SI nie przemówi ludzkim głosem (już to robi w Chinach), będzie praca „na słuchawce”. Niektóre zawody wymagające analizy i zrozumienia większych zestawów danych i tekstów (prawnicy) można zastąpić SI już teraz, ale musimy rozwiązać kwestie prawne i etyczne.

Ciekawym wyjątkiem są tu jednostki zajmujące się finansami. Ich zamiłowanie do racjonalnego postępowania i podejmowania słusznych decyzji zbliża ich do abstrakcyjnego gatunku „ekonów” (homo œconomicus, człowiek racjonalny). Osoby te wymykają się szablonom zachowań, chłodno kalkulują korzyści zamiast słuchać emocji i są odporni na niektóre „błędy poznawcze”. Odznaczają się ponadprzeciętną wiarą w nieomylność algorytmów i wolą zapytać o prognozę komputer niż nawet najlepiej wykwalifikowanego człowieka.

Być może SI jest rozwiązaniem problemu trudno dostępnej służby zdrowia. Społeczeństwo się starzeje i jest to problem nie tylko Japonii, choć tam widać go najwyraźniej. SI może pomóc osobom tracącym samodzielność mieszkać we własnych domach. Możemy obawiać się automatycznej broni albo buntu maszyn, ale perspektywa mieszkania w zautomatyzowanym mieszkaniu z możliwością przeprowadzenia podstawowej diagnostyki jest kusząca. Warto zaznaczyć, że gdy specjaliści myślą o „sypialni przyszłości”, jednym ze scenariuszy jest właśnie domowy szpital.

Przekazywanie w algorytmom danych o zdrowiu i monitorowanie działań grup ludzi budzi tyle samo obaw, co otwiera nowych drzwi. Czy powinniśmy przekazywać SI informacje o naszych wydatkach, jeśli staramy się o kredyt? Już teraz na podstawie zachowań studentów można przewidzieć, czy ukończą studia. Mniej-więcej, bo maszynowe uczenie nie może wziąć pod uwagę zmian w życiu każdego z nich, które mogą zmotytować do nauki lub w niej przeszkodzić. A co z prognozowaniem cen ubezpieczenia na podstawie aktualnego stanu zdrowia, historii rodzinnej i trybu życia?

Gdy nie wiemy kto powinien być odpowiedzialny za decyzje podejmowane przez SI chcemy zadawać im jakiekolwiek pytania? Rozwój techniczny sztucznej inteligencji to pestka w porównaniu z problemami prawnymi i etycznymi, które będziemy musieli rozwiązać po drodze.