Beyond AI tehnofoobia: kodanike kujunemine ja ülemaailmne haridus

Praegu on avalikkuses kasvanud huvi tehisintellekti (AI) teemade vastu, eriti nende, mis on seotud suurte keelemudelitega, nagu ChatGPT [1]. See ei ole juhuslik areng: AI on siin, et jääda ning sellel on tohutud sotsiaalsed ja majanduslikud tagajärjed. On hästi teada, et tehisintellekt võib olla õnnistuseks, kuid võib muutuda ka needuseks. Selle võimalikke ohte silmas pidades väljendasid paljud tehisintellekti teadlased oma muret tehisintellekti arengute pärast viisil, mis minu arvates piirneb tehnofoobiaga. Siiski on kaitseliine. Esimene on ülemaailmne AI reguleerimine. Tõeline kaitse ja edasiminek on aga uue haritud ja teadlike kodanike kujunemine. See artikkel käsitleb täpselt seost tehisintellekti ja vajaliku (minu arvates) ülemaailmse haridussüsteemi ümberkujundamise vahel kõigil tasanditel.

AI on inimkonna vastus meie globaalselt omavahel seotud ühiskonna ning meie tehis- ja looduskeskkonna üha keerukamaks muutumisele. Füüsilise ja sotsiaalse keerukuse kasvuprotsessid on sügavad ja näiliselt peatamatud. Meie praegune infoühiskond (kus andmed suurenevad eksponentsiaalselt, kuid teadmised kasvavad aja jooksul lineaarselt) on kiiresti muutumas teadmusühiskonnaks (teadmistepõhiseks ühiskonnaks, kus teadmised kasvavad eeldatavasti eksponentsiaalselt). AI ja teadlike kodanike morfoos (moodustumine) on meie ainus lootus nii sujuvaks üleminekuks. Ma kasutan meelega kreekakeelset terminit "kodaniku morfoos", et rõhutada vajadust harida kodanikke, kellel on kriitiline mõtlemine, täpsed multimodaalsed suhtlemisoskused, kujutlusvõime ja emotsionaalne intelligentsus, kes suudavad mõista, kohaneda ja lõpuks kasutada tohutuid tehnoloogilisi ja majanduslikke võimalusi. ja töövõimalused, mis meid ees ootavad. Pole juhus, et sellist haridustaset otsitakse tänapäeval paljudel töökohtadel rahvusvaheliselt [2].

See vajadus läbib kõigi ühiskonnakihtide kõiki haridustasemeid. Ühiskond, mis jaguneb 1/3-2/3, kus 1/3 elanikkonnast mõistab teaduse arengut ja saab sellest kasu, samas kui ülejäänud 2/3 mahajäämust, olles vaesunud ja tehnofoobne, ei ole lihtsalt jätkusuutlik, kuna ei suuda tagada edasiminekut. ja teadmiste omaksvõtmist ülemaailmsel tasandil. Teadmistest peaksid kasu saama kõik inimesed, sealhulgas naised, vähemused ja globaalse lõunaosa inimesed. Vastasel juhul võime silmitsi seista katastroofilise sotsiaalse kokkuvarisemisega, nagu juhtus varakeskajal muudel põhjustel.

Õnneks on tehisintellekti ja infoteaduste mõistmiseks vajalikud põhimõisted (nt andmete sarnasus, klasterdamine, klassifitseerimine) lihtsad ja neid saab õpetada kõigil haridustasemetel. Kui neid õigesti õpetada, saavad nad hõlpsasti aru isegi harimatutele inimestele. See võitleb suuresti teadmatuse ja tehnofoobia vastu. Selline haridusalane edusamm nõuab lihtsalt poliitilist tahet ja hariduse kohandamist, et pakkuda nende mõistete sobivat õpetamist, eelkõige matemaatika ja informaatika õppekavade ümberkorraldamise kaudu kõigil haridustasemetel. Loomulikult täheldame juba kõigi Teaduste (ka liberaalsete) (osalist) matematiseerimist, mis tundub vältimatu. Ei ole kindel, kas see on teostatav, arvestades traditsioonilist teaduste/inseneriteaduste ja humanitaarteaduste eraldamist kõigil haridustasemetel. Küll aga võib see olla teostatav, sest lisaks matemaatikale on klassikalised õpingud ideaalne vahend kriitilise mõtlemise ja väljendustäpsuse arendamiseks. Loomulikult ei ole sellises keskkonnas kohta naiivsel teadmiste päheõppimisel ega oskuste harival pakkumisel laiema ja sügavama teadmiste omandamise arvelt.

Ülikoolihariduses on muudatused drastilised ja tulevad väga kiiresti (enamik neist). Esitan mõned ettepanekud, mida olen üksikasjalikult kirjeldanud oma 2. aasta oktoobris ilmunud raamatus „AI Teadus ja ühiskond” [2022], ning julgen öelda või loota, et need olid prohvetlikud.

1. Infoteaduse ja tehnikakoolide loomine, mille osakondadeks on:

• Informaatika
• Matemaatika
• Arvutitehnika
• Tehisintellekti teadus ja tehnika
• Internet/veebiteadus.

Selliseid jõupingutusi tehakse juba rahvusvaheliselt, nagu on näha jooniselt 1. Kuigi nõudlus on ajendatud, on sellise arengu peamiseks põhjuseks teabe (ja teadmiste) tunnustamine iseseisva teadusliku subjektina samal tasemel aine (füüsika, keemia), keskkond (inseneriteadused) ja elu (terviseteadused, bioloogia). Tundub, et arvutiteadusest (mujal nimetatakse seda informaatikaks) on juba saamas teiste erialade, nt tehisintellekti teaduse ja tehnika emateadus. Sama juhtus ka 19. sajandil: tol ajal sündisid füüsikast ja keemiast kõik tehnikateadused.

2. Meele- ja sotsiaalteaduste ja tehnika osakondade loomine kunsti- ja humanitaarteaduste koolidesse (võib-olla saab kasutada sobivamat terminit). Usun, et see on minu kõige murrangulisem ettepanek. Praegu seisavad humanitaarteadused silmitsi tehisintellekti edusammude suurima survega, mis ei pruugi kohe ilmneda. Tõepoolest, klassikaliste ainete (nt lingvistika, sotsioloogia) matematiseerimine on oluliselt edasi arenenud. Veel üks hea valik oleks digitaalsete humanitaarteaduste osakondade loomine. Muidu on ainus alternatiiv, mida ma näen, filoloogia/lingvistilise inseneri või sotsiaaltehnika osakondade loomist loodus- või tehnikakoolidesse. Kuna olen klassikaliste õpingute fänn (kuigi hariduselt insener), ei tahaks ma olla tunnistajaks humanitaarkoolide sellisele hääbumisele.

3. Bioteaduse ja tehnika osakondade loomine terviseteaduste koolides. Põhimõtteliselt oleks see biomeditsiinitehnika osakondade radikaalne areng uute ainete, näiteks geenitehnoloogia ja süsteemibioloogia lisamisega.

4. Matemaatika ja arvutiteaduse kursuste kohustuslik lülitamine eranditult kõikide erialade õppekavadesse. Lihtsalt üks või kaks (nõrk) statistika või programmeerimise kursust ei vasta praegustele vajadustele.

Mõned ülaltoodud ettepanekutest (mitte kõik) on juba rahvusvahelisel tasandil välja pakutud või rakendatud. Arvestades globaalse haridussüsteemi inertsust, ei ole ma piisavalt naiivne uskumaks, et sellised ideed saab ellu viia ilma reaktsioonideta või üleöö. Neid ettepanekuid (või veelgi paremaid) saab aga arutada poliitilisel tasandil ja ülikoolide endi sees (teaduslikul tasandil), et iga riik saaks parimate eeldustega siseneda algavasse teadmusühiskonna ajastusse.

Bibliograafia

[1] Ioannis Pitas, „Tehisintellekti teadus ja ühiskond A osa: tehisintellekti teaduse ja infotehnoloogia sissejuhatus“,  https://www.amazon.com/dp/9609156460?ref_=pe_3052080_397514860

[2] Ioannis Pitas, Tehisintellekti teadus ja ühiskond C osa: AI teadus ja ühiskond, Amazon/Createspace,  https://www.amazon.com/dp/9609156487?ref_=pe_3052080_397514860

Lisalugemist

[PIT2023a] Ioannis Pitas, CVML-i lühikursus „AI Science and Engineering and its Impact on the Society”, https://icarus.csd.auth.gr/introduction-to-ai-science-and-engineering-and-its-impact-on-the-society-and-the-environment/

[PIT2022] Ioannis Pitas, AI teadus ja tehnika: uus teadusdistsipliin? https://icarus.csd.auth.gr/chatgtp-in-education/

[PIT2023b] Ioannis Pitas, "ChatGPT hariduses", http://icarus.csd.auth.gr/ai-science-and-engineering-a-new-scientific-discipline/

[PIT2023c] I. Pitas: „Tehisintellekt ei ole uus Paabeli torn. Selle asemel peame hoiduma tehnofoobia eest”, Euronews, 8, https://www.euronews.com/2023/05/08/tehisintellekt-pole-uus-paabeli-torn-me-peaksime-hoidma-tehnofoobia-ins