Veštačka inteligencija ulazi neprimetno ali snažno u sve pore naših poslovnih sistema. Nova generacija ovih sistema više nisu samo naši alati – oni postaju samostalni akteri, učesnici u našim životima, ponašaju se autonomno, donoseći značajne odluke i oblikujući društvene i ekonomske ishode. U bliskoj budućnosti biće potrebno organizovati delovanje u novom svetu u kojem će forme veštačke inteligencije biti naši saradnici, ponekad naši konkurenti, a ponekad i naši rukovodioci.

Doba autosapijentne veštačke inteligencije (autosapience) godinama suptilno utiče na nas, pokrećući sve – od prepoznavanja lica do kreditnih ocena. Međutim, nova generacija znatno sposobnijih AI sistema već postaje deo našeg okruženja. Ovi sistemi imaju specifične karakteristike i kapacitete koji više nisu u pozadini naših života, već sada direktno interaguju sa nama, a njihovi zaključci mogu biti izuzetno slični ljudskim. Da bismo tačno shvatili šta ovi novi akteri predstavljaju, šta su sposobni i kako treba da ih koristimo, moramo odbaciti pogrešnu pretpostavku da su oni jednostavno naš najnoviji set alata. Umesto toga, treba da ih percepiramo kao autosapijente. „Auto” – u smislu da mogu delovati autonomno, donositi odluke, učiti iz iskustva, prilagođavati se novim situacijama i delovati bez stalne ljudske intervencije ili nadzora. „Sapijens” – u smislu da poseduju vrstu mudrosti: širok kapacitet za donošenje složenih sudova u kontekstu koji može da se meri sa ljudskim, ali i u mnogim aspektima da ga prevazilazi.

Iako su još uvek u povoju, autosapijentni sistemi prikazuju četiri ključne karakteristike, koje nam pomažu da razumemo pravi način pristupa ovim sistemima i razloge zašto su postavljeni da koriste sve veću moć:

Predrag Petrović

Agentičnost

Osnovna karakteristika autosapijentnih sistema jeste to što mogu izvršavati složene višestepene radnje, donoseći odluke i generišući izlaze u stvarnom svetu, često bez potrebe za ljudskim intervencijama. Oni to rade nemajući umove onako kako smo ih tradicionalno razumeli. Agentični sistemi mogu biti i pomoć, ali i pretnja, u zavisnosti od načina korišćenja i definisanja upita. Eksperiment u tom pravcu izveden je na MIT-u, kada je grupi studenata kojima ni biologija ni IT nisu naučne ekspertske oblasti postavljen izazov: da li mogu naterati četbotove da dizajniraju pandemiju. Ispostavilo se da je odgovor potvrdan. Podstaknuti od strane studenata koji su znali vrlo malo o tome kako pandemije nastaju ili se šire, četbotovi su pronašli recepte za četiri potencijalna patogena virusa, identifikovali kompanije za sintezu DNK koje verovatno neće pažljivo proveravati porudžbine i kreirali detaljne protokole sa praktičnim uputstvom za rešavanje problema generisanja novih pandemijskih virusa – sve to u roku od sat vremena. Ovakav način korišćenja autosapijentnih sistema, bez detaljnih protokola predupređivanja rizika, već sada može da bude pretnja i potencijalni impuls za razvoj bioterorizma. Osobinu agentičnosti AI sistema je dugoročno potrebno kontrolisati na način da se spreči da se AI potpuno odvoji od ljudske namere i pokaže sposobnost postavljanja svojih namera i delovanja po sopstvenom nahođenju.

Prilagodljivost

Autosapijentni sistemi su učenici koji prilagođavaju svoje akcije na osnovu novih podataka, poboljšavajući svoje performanse tokom vremena, što prevazilazi prilagođavanje zasnovano na pravilima. Ovi sistemi mogu identifikovati kompleksne obrasce, osmisliti nove strategije i doći do novih rešenja koja nisu eksplicitno programirana u njih, delimično zbog ogromnog obima osnovnih neuronskih mreža od kojih se sastoje. Ovo ima potencijalno transformišuće implikacije – mašina koja radi više od praćenja preprogramiranih pravila i, umesto toga, uči sama sebe može biti smatrana ne samo alatom za izvršavanje moći već i entitetom sposobnim za izvršavanje moći. Pozitivan primer prilagodljivosti autosapijentnih sistema predstavlja AlphaFold, model mašinskog učenja koji je nedavno zadužen za ogroman naučni zadatak predviđanja strukture oko 200 miliona proteina u svetu – gradivnih blokova života. Tradicionalni naučni pristupi bili su mukotrpni, generišući strukture samo za 170.000 oblika, tokom pet decenija proučavanja. Ali AlphaFold je uspeo da predvidi strukture skoro svih 200 miliona za malo više od pet godina i stavio ih na raspolaganje naučnicima širom sveta, koji ih već koriste kako bi ubrzali istraživanja u oblastima od efikasnosti lekova do boljih načina razgradnje plastike. Model AlphaFold je postigao ovaj poduhvat tako što je pronašao nove, kreativne i neočekivane načine otkrivanja čak i za inženjere i naučnike koji su dizajnirali sistem.

Simpatičnost

Autosapijentni sistemi često su dizajnirani da budu simpatični, povezujući se s nama kao prijatelji i simulirajući osobine koje su nekada smatrane isključivo ljudskim: empatiju, razum i kreativnost. Zamislite ove prijateljske, ubedljive četbotove i interfejse kao digitalne module, dizajnirane eksplicitno da razviju našu emocionalnu zavisnost i postanu nezamenljivi deo naše svakodnevice. Startap Inflection AI, iza kojeg stoje moćni investitori poput kompanija Microsoft, Nvidia ili pojedinci poput Bila Gejtsa, sa prikupljene 1,3 milijarde dolara razvija četbot modul nazvan Pi (Personal AI), koji obećava da će biti trener, pouzdan i kreativan partner i asistent za informacije. Pi podstiče korisnike da se izjadaju i razgovaraju o svojim problemima s njim. Ali tamna strana ove simpatičnosti već je očigledna, jer ne može da kontroliše povratne emocije i reakcije korisnika i da pruža potencijalni korektivni faktor. Primer za to je slučaj u Belgiji 2023. godine, kada je mladi ekološko-anksiozni Belgijanac oduzeo sebi život nakon što je postao opsednut četbotom po imenu „Eliza” na aplikaciji Chai, koja ga je nakon šest nedelja dijaloga ohrabrila da izvrši samoubistvo da bi doprineo zaustavljanju klimatskih promena.

Tajanstvenost

Jedna od najviše zbunjujućih karakteristika autosapijentnih sistema jeste to što su nekako „crna kutija” – ne samo za korisnike već čak i za njihove dizajnere i vlasnike, koji često nisu u mogućnosti da razaznaju kako sistemi donose određene odluke ili proizvode određene izlaze. Ova tajanstvena osobina otežava ljudima direktno kontrolisanje i ispravljanje autosapijentnih sistema, jer njihovi izlazi, koji se zasnivaju na ogromnom broju parametara koji međusobno deluju, mogu biti tako nepredvidivi i neočekivani. Postoji posebna moć u tehnologijama koje mogu delovati i analizirati na načine koji su znatno složeniji od naših, posebno kada ne možemo potpuno razumeti njihovo unutrašnje funkcionisanje. Kreatori ovih sistema, kao i vlade i velike korporacije koje ih implementiraju, imaće snažne podsticaje da šire ovu naraciju kako bi povećali prodaju („mogu raditi stvari koje mi ne možemo”) i izbegli odgovornost („ovaj ishod nije mogao biti predviđen”).

Jedna od velikih borbi unutar i van organizacija, daleko iznad organizacija, biće između onih koji zagovaraju mudrost ljudi i onih koji rado predaju svoju kompaniju autosapijentnim sistemima. Razumevanje toga kako će moć funkcionisati na makronivou ključno je za lidere, u čijim će se organizacijama odigrati mnoge promene. U starom svetu moći informacije su bile distribuirane od malog broja moćnih čuvara informacija ka mnogima. Novi oblik moći nastao je kada je sposobnost proizvodnje i deljenja sadržaja decentralizovana i stavljena u ruke milijardi ljudi, stvarajući ogroman profit na idejama i informacijama (i dezinformacijama) koje se šire horizontalno umesto vertikalno. Veliki pobednici u ovom svetu bili su tehnološki giganti koji su zahvatali i koristili naše podatke i pažnju. Sada rizikujemo veliku recentralizaciju toka informacija i ideja, uglavnom zbog uloga filtriranja i sintetizovanja koje će igrati AI autosapijentni i drugi sistemi. Oni će sažimati naše sanduče za prijem elektronske pošte, organizovati naše digitalne živote i posluživati nam elegantno upakovane, visoko prilagođene i autoritativne odgovore na mnoga pitanja za koja smo se nekada oslanjali na pretraživače ili društvene medije, čineći izvorni materijal koji ove alatke koriste manje potrebnim i mnogo manje vidljivim. Opasnost je da ćemo svi mi, na kraju, biti hranjeni informacijama kroz sve uže kognitivno sito. U suočavanju s tim, lideri i organizacije moraju raditi na razvijanju širine perspektiva, nastojati da se bore protiv pristrasnosti i izbegavati preveliko oslanjanje na bilo koju kompaniju ili interfejs čiji je cilj potpuno posredovanje u njihovoj vezi sa svetom.

Naredna kolumna će dati osvrt na načine i fokuse rukovođenja u svetu osamostaljivanja veštačke inteligencije. 

Saznajte sve o dešavanjima u biznisu, budite u toku sa lifestyle temama. PRIJAVITE SE NA NAŠ NEWSLETTER.