Zaufaj mi, jestem robotem. Sztuczna inteligencja w służbie firm?

Technologię zazwyczaj traktujemy jako coś, co pozwala ludzkim zespołom wchodzić w interakcje. Pomyśl o zespole ludzi współpracujących ze sobą przez Skype’a, udostępniających sobie arkusz Exela lub korzystających z tej samej bazy danych Oracle’a. 

Jednak dzięki postępom uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji i przetwarzania języka naturalnego technologia staje się coraz bardziej podobna do „prawdziwych” członków zespołu – zdolnych do interakcji, dzielenia się sugestiami i podejmowania decyzji.

Armia Stanów Zjednoczonych jest jedną z tych organizacji, które postawiły na łączenie sił przez ludzi i maszyny. Wykorzystują tę współpracę na przykład po to, aby ustalić trasę konwoju przez strefę walk lub stworzyć taktyczne plany bitew. Także przedsiębiorstwa coraz częściej włączają sztuczną inteligencję do swoich zespołów pracowniczych. Firma Google „zaprosiła” technologie cyfrowe do swoich zespołów decyzyjnych na szczeblu wyższego kierownictwa. Foxconn wykorzystuje inteligentne narzędzia cyfrowe w zespołach produkcyjnych, a banki – w zespołach oceniających zdolność kredytową.

Nasza zdolność do zaufania maszynom ma kluczowe znaczenie dla pomyślnej współpracy. Niestety, nie zawsze jesteśmy w stanie im zaufać. Pomimo naszej tendencji do uczłowieczania maszyn, jednocześnie obawiamy się obdarzyć je zaufaniem.

Pomyśl o polu bitwy. Skąd masz wiedzieć, czy zaufać maszynie i wierzyć, że podaje ci najlepsze współrzędne do przeprowadzenia ataku czy też najbezpieczniejszą trasę przez obozowisko wroga?

Aby odpowiedzieć na to pytanie i nauczyć się ufać sztucznej inteligencji, musimy zatrzymać się na zagadnieniu uczenia maszynowego. Jest to zdolność komputerów do dopasowywania swojego zachowania na podstawie danych, tak by osiągnąć wyznaczony cel. Na polu bitwy może to oznaczać zminimalizowanie liczby chybionych strzałów. A to wymaga ustalenia zbioru reguł tłumaczących, czym jest celny, a czym niecelny strzał – aby komputer mógł dopasowywać swoje decyzje na podstawie zbieranych doświadczeń.

Ten proces nauki wymaga ogromnych ilości danych, które można wykorzystać w szkoleniu. Ważne, aby pamiętać, że sztuczna inteligencja – pod warunkiem, że jest dobrze przeszkolona – jest w stanie podejmować trafne decyzje, gdy udostępnia się jej nowe dane, i potrafi skorygować swoje zachowanie, gdy jest to konieczne.

Wykształcenie cyfrowego umysłu umożliwiającego współpracę z inteligentną maszyną w roli członka zespołu oznacza, że jej ufasz i wierzysz, że jej sugestie są trafne, nawet jeśli konkretne, bazujące na danych, obliczenia, które doprowadziły ją do takiej, a nie innej decyzji, są ci nieznane. Oznacza to również świadomość, że komputery są w stanie wykorzystać dane w znacznie większym stopniu niż człowiek i stąd też mogą osiągnąć lepsze wyniki.

Robot prawdę ci powie

Przyjrzyjmy się Arthurowi Samuelowi, jednemu z pionierów uczenia maszynowego, który nauczył komputer grać w warcaby.

Jego celem było nauczyć komputer grać lepiej niż on sam. Danymi dostarczonymi do komputera była ogromna ilość rozegranych potyczek z uwagami, które posunięcia są dobre, a które złe, oraz podręcznik gry w warcaby (Lees’ Guide to the Game of Draughts or Checkers). Te dane zaprogramowały komputer, aby jak najczęściej wybierał posunięcia uznawane przez ekspertów za dobre.

W roku 1962 program komputerowy Samuela pobił mistrza gry w warcaby stanu Connecticut, który był czwartym najlepszym graczem w kraju. Wart zapamiętania jest fakt, że choć komputer stosował uprzednio zaprogramowane reguły, podejmował lepsze decyzje niż programista.

Gdy gramy z maszyną w warcaby, nie grozi nam nic poza przegraną.

Dlatego też ludzie używający sztucznej inteligencji do gry lub w innych prostych celach nie martwią się zbytnio tym, czy mogą jej zaufać. Właściwie z większości badań wynika, że ludzie uważają, że maszyny lepiej od nich przetwarzają liczby i przestrzegają prostych reguł. Potwierdza to badanie przeprowadzone przez Jennifer Logg z Georgetown University. Uczestnicy badania otrzymali rady na temat tego, jak przewidywać biznesowy sukces, popularność piosenki albo atrakcyjność potencjalnego partnera. Niektórym powiedziano, że rada pochodzi od człowieka, a innym – że od algorytmu. W obu przypadkach rada była taka sama. W przeważającej liczbie przypadków ludzie bardziej ufali radzie od...