Superinteligentna AI zmieni świat? "Cokolwiek ludzie wymyślą, to skomercjalizują. Dla sławy, pieniędzy czy realizacji przekonań"

Superinteligentna AI zmieni świat? "Cokolwiek ludzie wymyślą, to skomercjalizują. Dla sławy, pieniędzy czy realizacji przekonań"
Fot. shutterstock.
Jesteśmy na początku drogi w znajdowaniu zastosowań sztucznej inteligencji. Każdego dnia powstają nowe biznesy i pomysły, jak zaciągnąć ją do pracy, tak by przynosiła zyski. Czy możemy przeoczyć moment, kiedy wymknie się spod kontroli? Na pytania odpowiada Krzysztof Choroszko z Silver Bullet Solutions, polskiej firmy kreującej oryginalne rozwiązania AI.

Zyskaj dostęp do bazy artykułów z „My Company Polska” Zamów teraz!

Wiktor Cyrny: Ostatnio Sam Altman powiedział, że w Open AI dokonano jednego z największych odkryć w jego karierze - zaraz po tym został zwolniony, potem przywrócony na stanowisko - czy to możliwe, że tzw. superinteligencja zostanie dopuszczona do komercjalizacji? I co w takim scenariuszu nas czeka?

Krzysztof Choroszko, Silver Bullet Solutions
: Cokolwiek ludzie wymyślą, to skomercjalizują. Dla sławy, pieniędzy czy realizacji swoich życiowych przekonań. Póki co nie wiemy na jakim poziomie zaawansowania jest domniemana “superinteligencja” i co tak naprawdę stało za zamieszaniem w Open AI. Wiele lat temu (w grudniu 2001), najważniejsze osoby w Krzemowej Dolinie zostały zaproszone na premierę produktu, który miał zmienić świat. Zaprezentowano im... pierwszą wersję Seagway’a. Czy wszyscy czujemy, jak bardzo wskutek tej premiery zmienił się nasz świat? Z “superinteligencją” może być podobnie. A produkcję Seagway’a zakończono w 2020 roku.

Za decyzją o zwolnieniu Altmana miała stać właśnie za szybka komercjalizacja rozwiązań, które rzekomo nie zostały sprawdzone pod względem możliwych zagrożeń. Klasyczny już przypadek to słynne przepisy na substancje wybuchowe czy odurzające, które AI ochoczo wypluwa, jeśli zadamy odpowiednio skonstruowane pytanie. Czy uda się skutecznie wyeliminować takie zagrożenia?

Raczej nie będzie tak (i być może na szczęście), że na świecie będziemy mieć do dyspozycji jeden system AI. Największym dostawcom raczej będzie zależeć na wyeliminowaniu tego typu odpowiedzi (już teraz to robią, choć obecne zabezpieczenia dosyć łatwo obejść). Ale niektórym dostawom może na tym wcale nie zależeć. W końcu darknet ma się świetnie, a takie rozwiązania ciągle da się “wygooglować”.

Skuteczne ograniczenie generowania tego typu, potencjalnie niebezpiecznych, podpowiedzi jest związane z rozwojem technologii, która pomoże AI “zrozumieć” co jest potencjalnie niebezpieczne dla odbiorców (lub zakazane przez prawodawcę). W tym zakresie niestety można liczyć na chiński wkład w ograniczanie dostępności części wyników działania AI. Z drugiej strony, może wtedy AI nie udzieli nam informacji o treningu do maratonu, kiedy wczyta z internetu ostatnie dane z naszego smartwatcha? To może być bardzo obosieczna broń.

Oto supermoce! Przedstawiamy 100 narzędzi AI, które zmienią biznes. Nowy numer My Company Polskaa

Obecnie biznes próbuje oswoić AI i znaleźć dla niej praktyczne zastosowanie. Jak to może wyglądać w najbliższej przyszłości? Powstaje sporo biznesów, które potrafią zarabiać nawet na tych opcjach GPT, które są dostępne za darmo dla każdego.

Przed nami ciągła ewolucja modelu GPT - wymyślanie kolejnych jego zastosowań i ich monetyzowanie. Przyzwyczailiśmy się do stawiania znaku równości pomiędzy pojęciem AI i modelem GPT. A to jeden z modeli generatywnych obecnych na rynku, a chat GPT to jedno z zastosowań tzw. głębokich sieci neuronowych.

W tej chwili trwa (i to moim zdaniem często intensywne) lokowanie rozwiązań AI w strategiach rozwojowych firm. Na wielu poziomach – bo od użycia w codziennej praktyce powszechnie dostępnych rozwiązań generatywnych typu Chat GPT czy Bard (od Google), po inwestowanie w rozwiązania specjalizowane - wykorzystujące dostępne modele lub znajdujące nowe zastosowania dla głębokich sieci neuronowych.

Zastosowania AI generatywnej do tworzenia treści i obrazów czy obsługi klientów są dla nas coraz powszechniejsze, jednak jesteśmy na początki drogi w znajdywaniu jej zastosowań. Jednym z takich obiecujących zastosowań są modele predykcyjne [dop. red. rozwiązanie AI, która analizuje parametry procesu w czasie rzeczywistym w celu identyfikacji i diagnozy problemów dotyczących jakości, jeszcze zanim pojawią się one w gotowym produkcie]. Ale pewnie szybko znajdziemy także inne zastosowania.

Jednym z naszych ograniczeń jest to, że porównujemy AI do człowieka i tak je testujemy. Może zamiana tego paradygmatu pozwoli nam znaleźć inne zastosowania tej technologii?

Właśnie to też ciekawy wątek: Czy AI stanie się bardziej ludzka? Gdzie jest ten element, którego nawet najbardziej zaawansowana AI nie będzie w stanie podrobić? Jeśli zakładamy, że powstanie superzaawansowana AI (tzw. superinteligencja), to chyba całkiem realne.

Póki co nie sądzę, żeby AI mogła zastąpić leaderów, którzy porywają za sobą ludzi, specjalistów potrafiących podejmować nieszablonowe decyzje czy przyjaciół (lub lekarzy), którzy w ważnym momencie po prostu wezmą nas za rękę. Liczę też, że jednak ludzka kreatywność zawsze będzie stanowić naszą przewagę nawet nad superzaawansowaną AI. No i my potrafimy działać bez prądu. Przynajmniej przez jakiś czas.

Systemy oparte na AI mają tendencję do tzw. halucynowania. Czy uda się zmusić systemy generatywne do trzymania się faktów?

Znów uściślijmy - halucyjnują systemy generatywnej AI, ze względu na swoją konstrukcję, opartą de facto o statystykę. Dla większości zastosowań biznesowych, halucynowanie jest poważną przeszkodą w praktycznym wykorzystaniu modeli generatywnych. Halucynowanie jest ograniczane na wiele sposobów - np. przez zawężanie dziedziny, dla której trenowane są modele czy tworzenie mechanizmów pozwalających systemom na weryfikację wygenerowanych treści z danymi dostępnymi w internecie. Halucynowanie zostanie w dużym stopniu wyeliminowane, a być może pojawią się modele, które je zupełnie wykluczą. Ale może halucynowanie nie jest takie złe? To ono każe nam pamiętać, że póki co nie powinniśmy się w pełni zdawać na wyniki działania AI.

Dialog nakierowany na konkretny cel - czy system działający w zamkniętej domenie rzeczywiście będzie potrafił zrozumieć użytkownika?

Systemy już teraz zachowują się, jakby rozumiały użytkownika, choć tak naprawdę dobierają tylko najbardziej prawdopodobną odpowiedź, czasem uwzględniającą pewne dane o użytkowniku, które posiada organizacja. Zamknięta domena oznacza ograniczony dziedzinowo zbiór danych uczących. Wobec tego użytkownik często będzie mieć wrażenie, że system naprawdę go rozumie, choć on tylko dobierze statystycznie najbardziej prawdopodobną odpowiedź i uwzględni część potencjalnych ograniczeń (np. stan rozliczeń z organizacją).

W naszej firmie prowadziliśmy tego typu projekt i uważamy, że jego rezultaty są bardzo zachęcające. System wytrenowany na kilku milionach rekordów zawierających wypowiedzi klientów i konsultantów w kanale chat (jednego z operatorów telekomunikacyjnych), bardzo dobrze symuluje odpowiedzi konsultanta na pytania zadawane przez klientów. A trzeba powiedzieć, że branża telekomunikacyjna jest pod tym względem bardzo wymagająca, ze względy na złożoność świadczonych usług i obsługiwanych procesów. Czyli w dużym stopniu ten cel został już osiągnięty, przynajmniej w niektórych zastosowaniach.

Święty graal call center. Polska firma może zrewolucjonizować rynek telemarketingu

Ostatnia kwestia, której nie możemy pominąć przy okazji rozważań o AI. Skutkiem ubocznym pojawienia się narzędzi sztucznej inteligencji jest możliwość generowania literatury, muzyki i innej twórczości w ogromnych ilościach. Jak w zalewie takich produkcji wyłonić te najbardziej wartościowe?

“Piękno tkwi w oku patrzącego”. Różne utwory są kierowane do różnych odbiorców, ale też zaspokajają różne potrzeby. Krytycy, czytelnicy, melomani nie stracą nagle swojego gustu i rozeznania. Nadal będziemy się kierować swoim gustem czy rekomendacjami krytyków. Do tego w sztuce ważna jest osobista marka twórcy. Dla czytelników mają znaczenie spotkania autorskie, wypowiedzi publiczne autora. Z kolei głównym źródłem zarobków muzyków są obecnie koncerty. To koncerty budują więź twórców z publicznością, tworzą wspaniałą atmosferę i niezapomniane przeżycia. Czyli będziemy stosować dotychczasowe metody wyboru dzieł sztuki. A póki co wytwory AI raczej będą konsumowane przez mniej wymagających odbiorców. Ja jeszcze nie umiem sobie wyobrazić wydawcy tomiku wierszy Wisławy Szymborskiej zlecającego projekt okładki generatywnej AI.

Sądzę też, że np. dla części twórców internetowych możliwość szybkiego wygenerowania co najmniej poprawnych podkładów muzycznych, grafik ilustracyjnych (w dodatku bez problemów z prawami autorskimi) może się przyczynić do wzrostu kreatywności (a czasem też poziomu) i rozwoju tej części rynku. Ale też warto odnotować, że Amazon musiał wprowadzić nowe zasady w swojej internetowej księgarni, wskutek zalewu automatycznie generowanych książek.

ZOBACZ RÓWNIEŻ