Nauka obsługi narzędzi AI na podstawie fabuł i przykładów z filmów science fiction.
77% ludzi boi się, że w ciągu najbliższych 12 miesięcy straci pracę z powodu sztucznej inteligencji. Takie są wyniki badania z lipca 2023 r opublikowane przez Forbesa. Jest to wspaniały dowód ludzkiej skłonności do irracjonalnych lęków. Zwłaszcza, gdy ludzie od dawna boją się opowieści o Skynecie, TechnoCore i podobnych bezdusznych, ale niezmiennie krwiożerczych AI.
W rzeczywistości nie ma strumieni byłych pracowników opuszczających swoje biura z pudełkami z rzeczami osobistymi w rękach. Wśród naszych współpracowników, znajomych i klientów nie ma ani jednej osoby, która zwolniłaby pracownika lub straciła pracę, bo zastąpiła go sztuczna inteligencja. Wręcz przeciwnie, stale brakuje wykwalifikowanego personelu. Dotyczy to także tych, którzy potrafią skutecznie wyszukiwać i wykorzystywać w swojej pracy różne zastosowania AI.
Istnieje bardzo realny, faktyczny problem, któremu chcemy poświęcić ten artykuł. Podczas pracy nad naszym Pitch Avatar, nie raz spotkaliśmy się z skargami dotyczącymi trudności w pracy z narzędziami AI. Podsumowując, sprowadzają się one do tego, że wielu użytkowników uznało swoje oczekiwania wobec AI za nierealne. „Myślałem, że tak będzie mądrzej” – zirytowany zauważył jeden z naszych znajomych, dzieląc się swoimi doświadczeniami z jednym popularnym chatbotem AI, którego używał jako generatora i edytora tekstu. I nie jest, powtarzam, sam.
Znane „halucynacje”, błędy i wielokrotne powtórzenia lub banały to tylko część problemu. Znacznie gorszy jest fakt, że ludzie często nie potrafią znaleźć „wspólnego języka” ze sztuczną inteligencją. Aplikacja, która rzekomo została wyszkolona do postrzegania naturalnej mowy, mimo to ma problemy ze zrozumieniem, czego użytkownicy od niej chcą, interpretując jej żądania na swój własny sposób raz po raz. Z kolei użytkownik ludzki jest stale sfrustrowany w ich próbach powiedzenia AI, czego chce… Czy doświadczyłeś czegoś z powyższych? Jeśli tak, to witamy na pokładzie. W poszukiwaniu odpowiedzi i rozwiązań tych problemów wyruszamy w podróż przez fabuły filmów science fiction.
Metoda brutalnej siły
Zacznijmy od tego, że choć pozornie podobne narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, nawet te zaprojektowane do osiągnięcia tych samych celów, wciąż są różne. Nie należy wyciągać wniosku, że sztuczna inteligencja nie poradzi sobie z Twoimi zadaniami w oparciu o jedno czy dwa rozwiązania. Nawet jeśli dla ciebie wszystkie wyglądają tak samo. Spróbuj zachowywać się jak detektyw Del Spooner z filmu Alexa Proyasa „Ja, robot”. Wierzył w istnienie unikalnego robota wśród modeli seryjnych, wytrwale go szukał i udało mu się go znaleźć. Co więcej, ostatecznie robot ten okazał się narzędziem, które pomogło detektywowi wykonać niezwykle trudne zadanie – pokonać wymykającą się spod kontroli sztuczną inteligencję, VIKI. Bądź więc wytrwały. Jeśli musisz – poznaj niezliczone możliwości i wypróbuj, jeśli to konieczne, dziesiątki różnych narzędzi AI w swojej pracy. Prawie na pewno znajdziesz taki, który Ci się spodoba.
Metoda wykluczenia
Wyobraź sobie, że sformułowałeś zadanie dla swojej sztucznej inteligencji (na przykład znalezienie jakiegoś artykułu lub utworzenie treści), a ona „wydobyła” lub wygenerowała coś, co technicznie spełnia Twoje wymagania, ale nie jest tym, czego chciałeś. Jednocześnie z różnych powodów nie możesz doprecyzować swojego zapytania ani go przeformułować. Może to wynikać z braku wystarczających informacji. Co robić? Skynet i Terminator z filmu Jamesa Camerona byli w tej samej sytuacji. Pamiętajcie, że nie wiedzieli dokładnie, której Sarah Connor z Los Angeles chcą. Zatem Terminator zdecydował się „odwiedzić” wszystkie Sarah Connors w Los Angeles, po prostu przeglądając wszystkie Sarah Connors wymienione w książce telefonicznej.
Ma to sens, prawda? Nie jest to złe rozwiązanie w sytuacjach, gdy sztuczna inteligencja odpowiadająca na Twoje zapytanie nie daje oczekiwanego rezultatu. Jeśli masz czas, możesz po prostu uzbroić się w cierpliwość i metodycznie powtórzyć zapytanie, zaznaczając, że poprzednie wyniki nie są odpowiednie. Wcześniej czy później sztuczna inteligencja trafi w cel.
Metoda sprawdzania złożoności i sprzeczności
Każdy, kto miał do czynienia z sztuczną inteligencją, spotkał się z przysłowiowymi halucynacjami i urojeniami maszyn. Dotyczy to wszystkich sytuacji, w których generatory tekstu piszą niespójne bzdury, analityka AI pokazuje dane kalendarza sprzed stu lat, uniwersalni asystenci AI tworzą puste odniesienia i wymyślają cytaty od nieistniejących osób, a generatory obrazów oferują labirynt oszpeconych ludzi, przekrzywionych budynków i szalone krajobrazy.
Zanim jednak zaczniesz wściekać się na swoich asystentów AI, zastanów się, dlaczego tak się dzieje. Zdradźmy straszny sekret: Sztuczna inteligencja nie próbuje Cię wkurzyć. Próbuje cię zadowolić, dając możliwie najbardziej satysfakcjonujący wynik. Jednak cała sztuczna inteligencja jest ograniczona pod względem zasobów, czasu i umiejętności. Dlatego sztuczna inteligencja zawsze stara się podążać ścieżką najmniejszego oporu. A jeśli z jakiegoś powodu zadanie przekracza jego możliwości, zaczyna „zachwycać się”, upraszczając zadanie do poziomu, który pozwala mu zmieścić się w prokrustowym łożu jego umiejętności i zasobów.
Pomyślmy o klasycznym przykładzie z filmu Stanleya Kubricka 2001: Odyseja kosmiczna z 1968 roku. W nim HAL 9000, bardzo inteligentna sztuczna inteligencja zainstalowana na statku kosmicznym, otrzymała zadanie sprzeczne z jej podstawowym oprogramowaniem. W rezultacie „oszalał” i postanowił wyeliminować sprzeczność, niszcząc załogę…
Kiedy zauważysz oznaki „szaleństwa” w swoich narzędziach AI, zastanów się, czy Twoje zadanie jest niejednoznaczne, czy sprzeczne. Czy można to sformułować jaśniej, konkretnie i w efekcie prościej? Pamiętaj – „prostszy” nie zawsze oznacza „krótszy”. Czasami, aby zadanie było jednoznaczne, trzeba wydać nie mniej, ale więcej słów na wyjaśnienie.
Metoda identyfikacji większych i mniejszych
Innym częstym problemem jest to, że sztuczna inteligencja koncentruje się na zadaniach drugorzędnych, a nie podstawowych. Załóżmy, że potrzebujesz tekstu o wydrach żyjących w jeziorze. I instruujesz autora AI, aby go wygenerował. W rezultacie powstaje narracja w 90% poświęcona samemu jezioru, a tylko w 10% wydrom. A opowieść o jeziorze z kolei pełna jest szczegółów, które nie mają nic wspólnego z naturą. Na przykład osady ludzkie położone na jego brzegach i ich historia.
Coś podobnego demonstrują takie postacie filmowe, jak robot protokolarny C3PO z epickich Gwiezdnych Wojen czy android Data z serii Star Trek: The Next Generation. Czasami zaczynali dzielić się informacjami niezwiązanymi bezpośrednio z rozwiązaniem, w sprawie którego się do nich zwrócono. Inne postacie często były zmuszone albo doprecyzować swoje zadanie, albo po prostu przerwać strumień świadomości AI.
Z tych przykładów jasno wynika, że formułując zadania dla AI, należy jasno ustalić ich priorytety. Dobrym przykładem jest bezpośredni rozkaz wydany androidowi Ashowi w filmie Ridleya Scotta Obcy. Ash miał za zadanie zapewnić dostawę obcego organizmu na Ziemię. Wyraźnie określono, że można zaniedbać przeżycie załogi statku „Nostromo”, w skład której wchodził on sam. Chociaż sam Ash przyznał się nawet do współczucia ludziom, z którymi służył, rozkazy były rozkazami i pilnie ich wykonywał.
System Human-AI, czyli nieuniknione „42”
Czas na główne wnioski płynące z tego tekstu. Zadajmy sobie pytanie – dlaczego, pomimo całej logiki, Skynet i Terminator, HAL 9000 i Ash, a także wiele innych AI-złoczyńców zawiodło? Jest rzeczą oczywistą, że odpowiedź „Ponieważ tak powiedział scenariusz” nie jest akceptowalną odpowiedzią. Prawidłowa odpowiedź jest taka, że wszystkie te AI sprzeciwiają się ludziom, zamiast z nimi współpracować. I taki jest sens podstawowej filozofii każdej sztucznej inteligencji. Nie jest przeznaczony do samodzielnej pracy, ale raczej do interakcji z człowiekiem. Jeśli wolisz, każda sztuczna inteligencja jest częścią systemu „Człowiek – AI”. Poza tym systemem jest niekompletny. Aby sztuczna inteligencja działała efektywnie, zawsze będzie potrzebować ludzi, którzy będą powierzać jej zadania, a także edytować, poprawiać i udoskonalać wyniki jej pracy. W konsekwencji, w miarę rozwoju sztucznej inteligencji, będziemy musieli stale rozwijać nasze umiejętności pracy z nią.
Błędy AI są nieuniknione, ponieważ są nieuniknione u ludzi. Należy pamiętać, że sztuczna inteligencja uczy się i rozwija. A jak wiemy, nie da się tej drogi przejść bez błędów i niepowodzeń. Dlatego zawsze powinniśmy być gotowi usłyszeć odpowiedź od AI: „42”
