Apie tai naujienų portalo tv3.lt laidoje „Dienos pjūvis“ diskutuoja Vilnius TECH profesorius Antanas Čenys ir Kauno technologijos universiteto mokslininkas Mantas Lukauskas.
Tema, rodos, jau diskutuota ir išdiskutuota, bet visuomet galima atrasti kitą, įdomesnį kampą, kurį būtų galima aptarti plačiau. Tiesą pasakius, skaičiau ir jūsų ankstesnius interviu, gerbiamas profesoriau. Dar 2022 metais minėjote, kad technologinė pažanga, kuri matoma dirbtinio intelekto srityje, prilygsta garo variklio išradimui XVIII amžiuje. Ar jūsų nuomonė nuo to laiko nepasikeitė?
A. Čenys: Kad prilygsta, tuo aš neabejoju. Ar pralenkė tą įtaką, kurią anuomet turėjo garo variklis, sunku pasakyti, nes nelabai galime pamatuoti. Vis dėlto tais laikais ta visuomenės dalis, kurią lietė naujos technologijos, buvo gerokai mažesnė. Dabar tai liečia visus ir iš karto.
Manau, vienas aspektas, kuris tikrai yra skirtingas ir labai svarbus, yra tas, kad pokyčiai labai platūs. Tai liečia visus – dirbtinį intelektą dabar naudoja nuo močiučių iki septynerių metų vaikų. Nežinau, dėl tų septynerių čia sakau šiaip sau.
Kitas, manau, labai svarbus aspektas, kuris mūsų diskusiją padaro labai sudėtingą ir iš dalies galbūt ne itin vaisingą, yra tai, kad visi pokyčiai šiais laikais, ypač dirbtinio intelekto srityje, vyksta be galo greitai.
Jeigu anksčiau technologijose metai buvo trumpas laikas ir buvo kalbama, kas bus po trejų metų ir panašiai, tai dabar dirbtinio intelekto srityje modeliai, kurie buvo prieš tris mėnesius, jau dažnai yra seni.
Todėl ir poveikis visuomenei, ir visuomenės gebėjimas adaptuotis iš tikrųjų susiduria su labai dideliais iššūkiais. Mes nepratę taip greitai keistis ir taip greitai prisitaikyti. Taigi laikai tikrai labai įdomūs, neabejotinai.
Sugrįžtant prie klausimo apie dirbtinio intelekto plėtrą, visai neseniai Europos Centrinio Banko vadovė pareiškė, kad Europa jau praleido progą tapti dirbtinio intelekto srities pioniere. Vertinant šį teiginį, ar pirmiausia su juo sutinkate? Ir ar matote tam tikrą atsilikimą nuo technologinio proveržio, kalbant apie Europą apskritai?
A. Čenys: Iš tikrųjų reikia pripažinti, kad, jeigu žiūrėsime į dabartinę situaciją, dabartiniai lyderiai akivaizdžiai yra, iš vienos pusės, Jungtinių Amerikos Valstijų kompanijos, iš kitos pusės – šiek tiek Kinija, kuri eina savo keliu, vadinamųjų masinių produktų kūrimo keliu. Ir Kinija – čia ne kritika. Jie gali būti tie, kurie daugiausia laimės. Nes jeigu tu padarai ką nors, kas taikoma visiems ir milijonams žmonių, tai nebūtinai tas, kuris turi vieną labai gerą produktą, yra laimėtojas.
Šia prasme apie Europą galime turbūt teigti, kad šiuo metu ji šiek tiek atsilieka. Bet vėlgi, dėl pokyčių greičio, kurie vyksta dabar, pasakyti, kad po metų ar dvejų Europa vis dar bus atsiliekančiųjų vaidmenyje, aš tikrai negalėčiau.
Kaip sakau, pokyčiai pačioje technologijoje vyksta taip greitai, kad gali priimti neteisingą strateginį sprendimą – prisistatai centrų, kurių niekam nereikia, o paaiškėja, kad tavo dirbtinis intelektas telpa į mobilųjį telefoną ar paprastą kompiuterį. Ir visi tie trilijonai, kuriuos amerikiečių kompanijos dabar deda į centrus, paaiškėja, yra nereikalingi.
Taigi sutinku, kad dabartiniu momentu taip yra, ir tai reikia pripažinti, reikia stengtis neatsilikti. Bet jokiu būdu negalime pasakyti, kad tos lenktynės jau pralaimėtos. Jos tikrai nepralaimėtos.
Gerbiamas Mantai, pasižymėjau ir keletą kliūčių, kurios buvo įvardytos. Pasak Europos Centrinio Banko vadovės, Europai sparčiai diegti dirbtinį intelektą trukdo tokie klausimai kaip reglamentavimas.
Taip pat dėmesys buvo atkreiptas į tai, kad vis dar per didelės energijos kainos neleidžia efektyviai naudotis duomenų centrais. Ar sutinkate su profesoriaus išsakytais teiginiais ir ar matote, kad proveržis Europoje stagnuoja, ar vis tik ne?
M. Lukauskas: Europos proveržis stagnuoja, bet tuo pačiu metu Europoje taip pat turime dirbtinio intelekto įmonių. Vienu atveju – įmonių, kurios naudoja dirbtinį intelektą ir tikrai plačiai jį taiko. Kitu atveju turime net ir pačių dirbtinio intelekto modelių, sukurtų Europoje. Vienas geriausiai žinomų ir plačiausiai naudojamų pavyzdžių yra prancūzų įmonė „Mistral“, kuri taip pat turi savo dirbtinio intelekto modelius. Jie gal ir nėra geresni už kitus, bet tuo pačiu veikia tikrai pakankamai gerai.
Kaip profesorius minėjo, šiuo metu labai sudėtinga pasakyti, kas bus po metų, nes pati dirbtinio intelekto revoliucija – o dirbtinis intelektas nėra visiškai naujas dalykas, jis egzistuoja jau gana seniai – dabar išgyvena didžiųjų kalbos modelių revoliuciją, kai visi staiga pradėjo juos naudoti. Ji prasidėjo nuo „Google“ įmonės, ir jie buvo pirmieji, kurie sugalvojo šią architektūrą, kaip turėtų veikti didieji kalbos modeliai. Bet žmonės pradėjo naudoti „OpenAI“ įrankius, nes jie buvo daug patogesni.
Tuo metu tai buvo labai patogu naudoti, bet per pastaruosius metus matome tą patį – nors „OpenAI“ turėjo geresnes startines pozicijas, dabar yra daug įvairių įmonių, tokių kaip „Anthropic“, tas pats „Google“, kurios išleidžia vis naujus modelius. Tarkime, „Anthropic“ modelį išleido dar šią savaitę, „Google“ praėjusią savaitę pristatė naują savo „Gemini 3“ modelį. Iš esmės tos varžybos vis dar intensyviai vyksta.
Šiuo metu Europa atsilieka, taip. Ir, kaip minėjote, mano nuomone, Europai dažnu atveju labiausiai trukdo ribojimai, sudaryti iš biurokratinės pusės. Kai prasidėjo platus dirbtinio intelekto panaudojimas, Europa, jeigu neklystu, buvo pirmoji, pradėjusi reglamentuoti dirbtinio intelekto naudojimą, spręsti, kaip jį apriboti ir taip toliau.
Kitos šalys ar regionai turi didesnį pranašumą, pavyzdžiui, Amerika. Kinijos atvejis išvis yra išskirtinis, lyginant su kitomis šalimis. Iš esmės reguliavimo ten gali ir nebūti, jeigu tai bus valstybės mastu vykdomas dirbtinio intelekto modelių kūrimas.
Kita karšta tema, jeigu taip galima pasakyti, susijusi su pačiais darbuotojais. Tiesą pasakius, tokių diskusijų ypač daug buvo vasarą ir Lietuvoje – apie tai daug rašė žiniasklaida. Netgi teko kalbinti vieną ekspertą, kuris kai kuriems asmenims nerekomendavo rinktis tam tikrų profesijų, pavyzdžiui, vertėjo profesijos. Gerbiamas Mantai, pirmiausia jūsų paklausiu – ar įžvelgiate rizikų, kad kai kurios profesijos bus tiesiog priverstos išnykti?
M. Lukauskas: Vienaip ar kitaip, grįžtant net ir prie tos pačios pramonės revoliucijos ar bet kurio kito didelio pokyčio, iš esmės vienos ar kitos profesijos kažkaip išnyksta arba yra priverstos pasikeisti.
Taigi galbūt kai kurios profesijos gali ir išnykti. Jeigu paimtume vertėjus, netgi išėjus pačiai pradinei „ChatGPT“ versijai vienoje iš platformų, kur talpinami skelbimai tiems, kas gali atlikti vertėjo darbą, tokių skelbimų paklausa buvo labai stipriai sumažėjusi. Tai reiškia, kad žmonės tiesiog pradėjo naudotis „ChatGPT“ ar bet kuriuo kitu įrankiu vertimui atlikti.
Bet tuo pačiu vertėjų darbas arba tekstų rašytojų darbas per pastaruosius metus stipriai pasikeitė. Vietoj to, kad žmogus parašytų tekstą nuo nulio, dabar jis iš dalies sugeneruojamas dirbtiniu intelektu, o tada atliekami galutiniai pakeitimai, stiliaus korekcijos. Yra tam tikrų niuansų, kurių dirbtinis intelektas ir dabar dar negali pagauti, todėl žmogus vis tiek reikalingas.
Kitas pavyzdys galėtų būti programuotojai. Galbūt paprastoms užduotims atlikti dirbtinis intelektas ir tinka. Galbūt ir sudėtingesnes užduotis jis gali atlikti, bet galutinį sprendimą ir visą architektūrinį išmanymą vis tiek turi turėti programuotojas.
Taigi tos profesijos tiesiog įgalinamos dirbti greičiau, produktyviau. Galbūt kai kurios ir išnyks, bet vis tiek vienaip ar kitaip pasikeis. Tas darbas vis tiek turės būti atliktas.
Supratau. Gerbiamas profesoriau, na, būrimas iš kavos tirščių, tačiau ar vertėjų, ar žiniasklaidos atstovų, tokių kaip aš, profesijos išnyks, ar ne?
A. Čenys: Tikrai ne. Nei vertėjų, nei žiniasklaidos atstovų profesija pati savaime neišnyks. Gali sumažėti jų skaičius, gali pasikeisti jų darbas. Bet aš galiu garantuoti viena: kai sako, kaip rinktis specialybę, aš manau, kad žmogus, kuris moka daug kalbų ir moka jas gerai, visada bus vertingas.
Ir joks dirbtinis intelektas, bent jau kol neturėsime to teorinio dirbtinio intelekto, kuris būtų toks pat protingas kaip žmogus, šito nepakeis. O ar jis iš viso bus, ar nebus, kol kas aš to neliečiu.
Bet toje srityje, kur esame dabar, dirbtinis intelektas yra pagalbininkas. Jis padeda visiems, tam pačiam vertėjui padeda dirbti, daro jo darbą efektyvesnį. Tačiau tikras vertimas apskritai yra naujo kūrinio rašymas.
Yra didelė diskusija – jei pasiskaitytumėte Umberto Eco, kuris yra vertimo teorijos klasikas ir labai gerų knygų autorius, jis sako, kad išversta knyga niekada nėra ta pati knyga, kuri buvo parašyta, nes mūsų kultūrinis bagažas skirtingose kultūrose, skirtingose kalbose yra skirtingas.
Tad tai nėra vien vertimas – tai visada yra naujo kūrinio rašymas, inspiruotas kito kūrinio kita kalba. Taigi ta aukštąja prasme vertėjas tikrai neišnyks.
O žiniasklaidos specialistas... Ko mums dabar labai trūksta? Mums trūksta būtent žiniasklaidos specialistų, nes turime pilną internetą, „YouTube“, „ChatGPT“, viską, ko tik nori – mus užverčia visokiausiu turiniu.
Ir gebėjimas atsirinkti žinių sraute tai, kas yra svarbu, tampa itin reikšmingas. Aš net nesakau „teisinga“, nes kas yra tiesa, o kas – netiesa, čia jau atskiras klausimas. Ne taip paprasta ir neaišku, ar iš viso kas nors visada žino.
Pavyzdžiui, klimato kaita – ar ji yra, ar nėra? Mes turime tam tikrą tiesą. Dauguma mokslininkų sako, kad klimato kaita tikrai yra žmogaus sukelta. Bet ar ji pavojinga, ar ji kuo nors skiriasi nuo ankstesnių laikotarpių, ar tikrai su ja reikia kovoti? Aš esu už, aš manau, kad reikia, bet pilnai priimu ir kitą nuomonę.
Taigi tas vadinamasis vartų laikytojas, kuris atrenka informaciją ir ją pateikia vartotojui, mano supratimu, tampa tik dar svarbesnis. Galiu pasakyti asmeniškai – iš spausdintų šaltinių aš skaitau tik vieną – žurnalą „The Economist“. Ir man atrodo, kad jeigu ten apie ką nors nerašo, tai vadinasi, tai yra nesvarbu. Jeigu apie Lietuvą „The Economist“ nerašo, reiškia, Lietuvoje viskas gerai. Bet juk kažkas atrenka. Yra aukšto lygio ekspertai, kurie tai padaro.
Čia aš suprantu, kad tuoj būsiu pasmerktas, nes kalbu apie tam tikrą elitizmą. Bet, mano supratimu, jis yra būtinas. Tam tikras lygis reikalingas. Kaip jis atrenkamas, kas tas elitas yra, kieno nuomonė iš tikrųjų pripažįstama – čia jau atskiri klausimai. Bet tikrai geri žurnalistai ir aukšto lygio žiniasklaidos priemonės turi išlikti.
Tikėkimės, kad taip ir bus. Kalbant apskritai apie jau minėtą žodį „burbulas“ – dirbtinio intelekto burbulas pastaruoju metu užsienio žiniasklaidoje minimas ir net šaržuojamas vis dažniau. Ar, jūsų vertinimu, yra tam tikrų rizikų, kad technologinė pažanga šiuo atveju kiek pervertinta, kalbant tiek apie akcijų rinkos dalyvius, tiek apskritai apie konkurenciją tarp įmonių?
A. Čenys: Aš dabar atsakinėju ne kaip informatikos profesorius, o kaip žurnalo „The Economist“ skaitytojas, nes burbulas yra ekonominė kategorija. Su technologija ji turi ryšį, bet tai nėra nulemta vien technologijos savybių. Tai yra ekonominis faktorius.
Mano nuomone, tikimybė, kad dirbtinio intelekto burbulas finansine prasme gali susiformuoti, yra tikrai pakankamai didelė, nes vis dėlto sumos yra truputį beprotiškos, o tikimybė, kad tos sumos bus uždirbtos, kol kas nelabai matosi.
Taip, dirbtinis intelektas labai gerina mūsų gyvenimą, palengvina mano darbą. Man lengviau studentams parašyti namų darbus ir juos įvertinti. Bet kur tie trilijonai guli, kol kas įtikinamo atsakymo nėra.
Taigi burbulas tikrai gali būti. O gal ir nebus – mes nežinome. Bet pagrindinė rizika, kurią akcentuočiau iš ekonominės pusės, yra ta, kad burbulų buvo visada. Kas kokius dešimt metų koks nors atsitinka: 2008 metai – nekilnojamasis turtas Amerikoje, 2000-ieji – „dot-com“ krizė, dar anksčiau – povandeniniai kabeliai ir panašiai.
Tačiau burbulai turi vieną labai pozityvų efektą – investuojama labai daug. Ne viskas pasiteisina taip, kaip tikėtasi, bet kabeliai lieka, „dot-com“ laikotarpio kompanijos lieka, tada atsirado „Amazon“, vėliau ir kitos milžinės. Ta liekamoji vertė nėra tokia, kokią žadėjo tie, kurie burbulą pūtė, bet kažkas lieka.
Su dirbtiniu intelektu iššūkis yra kitas – kas liks, jeigu tas burbulas sprogs? Turiu omenyje, kad didelė dalis tų trilijonų dabar sudėta į pastatus ir procesorius, kurie perkami iš „Nvidia“ ir panašiai. Bet tie procesoriai labai greitai sensta.
Tad klausimas, kas liks ant griuvėsių, jeigu dirbtinio intelekto burbulas sprogtų. Kiek ten būtų naudingų dalykų? Labai gali būti, kad vis tiek bus sugalvota, ką su tuo daryti. Gal ir nesprogs tas burbulas. Bet tam tikra ekonominė rizika yra.
Pliusas tas, kad pinigai ten daugiausia sudėti didžiųjų IT kompanijų, kurios ir taip nežino, ką su tais pinigais daryti. Jos jų tiesiog turi per daug. Taigi nėra taip paprasta, nes dauguma žmonių savo pensijų fonduose turi „Apple“, „Google“ ar „Microsoft“ akcijų. Jei joms bus blogai, blogai bus labai daug kam. Bet aš labai stipriai to nesibaiminčiau.
Gerbiamas Mantai, kaip sako profesorius, pakalbėkime kaip „The Economist“ redaktoriai. Kokią perspektyvą įžvelgiate jūs?
M. Lukauskas: Kalbant apie burbulą, iš esmės tai tas pats, ką profesorius ir pasakė: burbulas nulemtas to, kokius lūkesčius turime technologijai. Ne dėl pačios technologijos – kaip ji veikia ar neveikia – o dėl to, kiek pinigų į ją sudedame ir panašiai.
Galime pažiūrėti į daugybę naujų įmonių, startuolių, kurių atsiranda begalė. Pinigai, plaukiantys į šias naujas įmones, kurios galbūt kažką darys kitaip, yra milžiniški. Suprantama, kad lūkesčiai joms taip pat labai dideli – tikimasi, kad jos įgyvendins kažkokį projektą ir duos naudos.
Vienas iš įdomesnių atvejų, kalbant apie burbulą, yra vadinamoji „Gartner“ lūkesčių kreivė. Generatyvinis dirbtinis intelektas ilgą laiką kilo į viršų ir vienu metu jau buvo pasiekęs vadinamąjį lūkesčių piką. O paskutinėje „Gartner“ ataskaitoje matoma, kad lūkesčių kreivė jau leidžiasi žemyn. Bet tai nereiškia, kad yra blogai ar kad vyksta kažkas neigiamo. Tai reiškia, kad žmonės pradeda suprasti – dirbtinis intelektas turi tam tikrą ribotumą, jo negalima visur pritaikyti.
Tikrai teko susidurti su daug įmonių, kurios tiesiog nori taikyti dirbtinį intelektą – ar reikia jo, ar nereikia, tiesiog reikia taikyti, nes dabar visi taip daro. Bet galiausiai iš tos „Gartner“ lūkesčių kreivės anksčiau ar vėliau pereinama į produktyvumą. Tai reiškia, kad vėliau suprantame ribotumus, suprantame, kaip jį panaudoti, ir po truputį atsiranda produktyvumas.
Tas pats yra ir su kita dirbtinio intelekto sritimi – kompiuterine rega. Ji dabar labai plačiai naudojama, bet dažniausiai kalbame tik apie generatyvinį dirbtinį intelektą – sugeneruoti tekstą, paveikslėlį ar vaizdo įrašą. Ar tai atneša ekonominę naudą? Jeigu tai didina darbuotojų produktyvumą – taip, atneša. Jeigu tai skirta pramogai – greičiausiai ne.
Žiūrint į nemažai didelių įmonių, tikrai yra tokių, kurios gavo nemažą finansavimą, bet ar jos pelningos – labai didelis klausimas. Todėl ar tai bus burbulas ir ar jis galėtų sprogti, sunku pasakyti. Galbūt tiesiog lūkesčiai buvo per dideli. Galbūt dabar grįšime į realybę: ką galime padaryti, ko negalime.
Paimkime „OpenAI“ pavyzdį. Samas Altmanas ilgą laiką kalbėjo apie bendrąjį dirbtinį intelektą, vadinamą AGI, bet pastaruoju metu šios kalbos nuėjo į šalį. Tai reiškia, kad ilgą laiką kalbėjome, jog jau tuoj turėsime AGI. Dar praėjusiais metais tokios prognozės skambėjo gana garsiai. Dabar atėjo 2025 metai, vis dar jo neturime. 2026 metais taip pat niekas tokio artimo proveržio kol kas nežada.
Taigi, suprantama, tai buvo gražus pardavimas ir gražiai surinktas finansavimas, reikėtų taip sakyti. Iš esmės visko gali būti, sunku prognozuoti, ar sugebėsime tai išnaudoti ir kaip išnaudosime.
A. Čenys: Aš norėjau pakomentuoti. Kur yra šitos visos revoliucijos specifika? Aš ją sau vadinu labai demokratiška technologine revoliucija, nes dirbtinį intelektą dabar gerokai daugiau naudoja tiesiog žmonės, ir jiems tai tikrai yra labai didelis pagalbininkas.
Sakau, rašyti namų darbus, parašyti kontrolinį, parengti kvailą ataskaitą, kurios viršininkas nori, ir dar 87 kitus darbus. Šia prasme jis labai išplitęs, labai greitai plinta ir tikrai yra labai naudingas bei našus.
Tačiau šitas klausimas kol kas nebūtinai atneša pridėtinę vertę įmonėms. Žmonių naudojimas dirbtiniu intelektu šiandien jau yra labai našus ir efektyvus. Jeigu man reikia parašyti tekstą ar paruošti skaidres paskaitoms, tai yra nuostabus įrankis. Bet sukurti įmonei produktą, kuris iš tikrųjų duotų didelę grąžą – čia jau klausimas.
Aš sakyčiau taip – kas bus tas naudos gavėjas iš našumo padidėjimo – įmonė ar darbuotojas? Kol kas tai dažniau yra darbuotojas, o ne įmonė. Ir įmonės kol kas dirbtinį intelektą labiau taiko dėl to, kad negali jo netaikyti, nes kitaip jas pasmerks valdyba arba konkurentai sakys, kad jos atsilikusios.
Bet ar jos turi aiškią idėją, kaip jį pritaikyti taip, kad būtų realus uždarbis arba kad galėtų atleisti 100 darbuotojų, – čia viskas dar labai miglota. O konkretūs žmonės taiko.
M. Lukauskas: Šitoje vietoje turėčiau vieną komentarą, jeigu galima, kadangi dirbu ne tik Kauno technologijos universitete, bet ir įmonėje kaip AI žmogus, tad tenka su tuo susidurti praktiškai įmonėje.
Galiu pateikti vieną iš mūsų pavyzdžių. Mes „Hostinger“ pradėjome dirbti su dirbtiniu intelektu gal prieš penkerius metus, kai tai dar tikrai nebuvo toks populiarus dalykas. Kūrėme savo modelius, kol jie dar buvo maži ir panašiai.
Vienas iš pavyzdžių, kur profesoriui galbūt nepritarčiau, yra klausimas, ar įmonė neturi naudos. Paimant mūsų atvejį, pirmas mūsų pokalbių robotas buvo sukurtas maždaug prieš trejus metus, panašiu metu kaip ir „ChatGPT“ pasirodymas.
Šiuo metu mūsų pokalbių robotas apdoroja klientų aptarnavimo specialistų žinutes, tai yra žmonių, kurie kreipiasi į klientų aptarnavimą. Su tokiu savo kurtu pokalbių robotu sugebame apdoroti apie 75–80 proc. žinučių.
Tai turėjo įtakos tuo, kad įmonė greitai auga ir mums nereikėjo atleisti darbuotojų. Tie darbuotojai pradėjo dirbti reikšmingesnį darbą, persikvalifikavo, dirba kitą darbą, bet tai yra nemenka nauda.
Finansiškai konkrečiai įvardyti negaliu, suprantama, bet bent jau mūsų atveju matome finansinę naudą iš organizacijos pusės – tai padėjo daug sutaupyti, nereikėjo samdyti naujų darbuotojų. Taip pat sutaupyta tiek, kiek būtų kainavę apdoroti tokį kiekį pokalbių, jei būtume turėję daugiau specialistų.
A. Čenys: Gerai, paskutinis komentaras, nes mes čia nebaigsime – galėtume visą dieną diskutuoti. Aš pilnai sutinku. Nesakau, kad niekada nebūna naudos. Tiesiog konsultacinės įmonės, bijau sumeluoti, kuri nesakysiu, bet yra duomenų, kad šiuo metu apie 95 proc. projektų su dirbtiniu intelektu neatneša našumo padidėjimo. Tai jūs esate tie 5 proc., ir galiu tik pagirti – vadinasi, gerai dirbate. Bet 95 proc. vis tiek yra šiek tiek per daug.
Mūsų diskusijai jau beveik baigėsi laikas, tad dar greitas klausimas jums, profesoriau. Kalbant ir apie geopolitinį kontekstą, dirbtiniu intelektu dažnai pasinaudoja priešiškos jėgos. Visai neseniai buvo paskelbta žinia, kad neva Ukrainos kariuomenė atsitraukė iš vienų ar kitų mūšio zonų. Taip pat kariai buvo vaizduojami verkiantys – kitaip tariant, siekiama juos sumenkinti.
Vertinant visą šią tamsiąją dirbtinio intelekto pusę ir kalbant apie sukčiavimo atvejus, kai sukčiai pasinaudoja dirbtiniu intelektu, ar matote, kad ši grėsmė išliks ir toliau plėsis? Ar vis tik bus kažkoks sustojimas šiuo klausimu?
A. Čenys: Galiu pasakyti taip – kaip ir visa žiniasklaida, jau nekalbant apie visas technologijas, taip ir dirbtinis intelektas visada bus naudojamas dezinformacijai, karui su kita valstybe, bandymams ją apgauti ir panašiai.
Bet kokia technologija ir bet kokia žiniasklaida taip pat naudojama ir apsiginti nuo tos dezinformacijos. Taigi šita istorija, o dirbtinis intelektas čia niekuo nesiskiria nuo paprasto interneto, laikraščių ar lapelių mėtymo Antrojo pasaulinio karo metu.
Šitaip buvo visada. Ar daugiau, ar mažiau – mes turbūt nelabai galime pamatuoti, bet akivaizdu, kad taip bus. Tą reikia priimti kaip neišvengiamą dalyką – iš vienos pusės – gėrį, nes tai padeda kovoti, iš kitos pusės – blogį, nes palengvina kurti „fake news“ ir panašiai. Tai tiesiog mūsų gyvenimas.
Nematau, kad čia kažkas esmingai keistųsi, tik reikia keisti įrankius. Reikia naudotis kitais įrankiais tam, kad aptiktume melą, aptiktume kampanijas, dezinformaciją.
Aišku, atsiranda labai specifinių dezinformacijos kampanijų, kai tu net nesupranti, kodėl, pavyzdžiui, atsiranda tiek daug botų, kurie skelbia, grubiai tariant, nesąmones, naudingas, sakykime tiesiai, Rusijai.
Mes puikiai suprantame, kad pas mus niekas to nepriima. Bet paskui paaiškėja, kadangi visą internetą modeliai naudoja treniruotei, tai kuo daugiau tų botų yra, tuo didesnė tikimybė, kad tas naratyvas atsiras jau pačiame dirbtinio intelekto modelyje. Nes dirbtinis intelektas netikrina, ar duomenys, kuriais jis treniruojamas, yra teisingi, ar ne.
Taigi visko naujo dar bus. Bet aš į tai žiūrėčiau taip – reikia būti budriems, tačiau nieko čia nei tragiško, nei ypatingai naujo nėra. Taip buvo visada.
Visą „Dienos pjūvio“ laidą kviečiame žiūrėti vaizdo įraše, esančiame teksto pradžioje.
