Nu este vorba despre ce poate face AI-ul pentru noi, ci despre ce putem face noi pentru AI

Majoritatea oamenilor privesc inteligența artificială (AI) prin lentila unei relații unidirecționale. Tehnologia există doar pentru a servi oamenilor și pentru a atinge noi niveluri de eficiență, acuratețe și productivitate. Dar ce se întâmplă dacă ratăm jumătate din ecuație? Și ce se întâmplă dacă, prin aceasta, amplificăm doar defectele tehnologiei?

AI-ul se află în stadiul de început și încă se confruntă cu limitări semnificative în ceea ce privește raționamentul, calitatea datelor și înțelegerea conceptelor precum încrederea, valoarea și stimulentele. Divizia dintre capacitățile actuale și “inteligența” adevărată este substanțială. Vestea bună? Putem schimba acest lucru devenind colaboratori activi, mai degrabă decât consumatori pasivi ai AI-ului.

Oamenii dețin cheia evoluției inteligente, oferind cadre de raționament mai bune, alimentând cu date de calitate și podind golul de încredere. Ca rezultat, om și mașină pot lucra împreună pentru a obține o victorie mutuală, cu o colaborare mai bună generând date și rezultate mai bune.

Să considerăm ce ar putea arăta o relație mai simbiotică și cum, ca parteneri, o colaborare semnificativă poate beneficia ambele părți ale ecuației AI.

Relația necesară între om și mașină

AI-ul este, fără îndoială, excelent la analiza unor seturi de date uriașe și la automatizarea unor sarcini complexe. Cu toate acestea, tehnologia rămâne fundamental limitată în a gândi ca noi. Mai întâi, aceste modele și platforme se luptă cu raționamentul dincolo de datele de antrenare. Recunoașterea pattern-urilor și predicția statistică nu reprezintă o problemă, dar judecata contextuală și cadrul logic pe care le luăm de bun sunt mai dificil de replicat. Această lacună de raționament înseamnă că AI-ul adesea ezită atunci când se confruntă cu scenarii nuanțate sau judecată etică.

În al doilea rând, există “gunoi în, gunoi ieșit” calitatea datelor. Modelele actuale sunt antrenate pe uriașe cantități de informații, cu sau fără acord. Informațiile neverificate sau părtinitoare sunt utilizate, indiferent de atribuirea corespunzătoare sau autorizarea, ceea ce duce la AI neverificat sau părtinitor. “Dieta de date” a modelelor este, prin urmare, discutabilă în cel mai bun caz și haotică în cel mai rău. Este util să gândim la acest impact în termeni nutriționali. Dacă oamenii mănâncă doar mâncare de proastă calitate, suntem lenti și letargici. Dacă agenții consumă doar material protejat de copyright și de mână a doua, performanța lor este similar afectată, cu ieșiri inexacte, neverificate și generale, mai degrabă decât specifice. Acest lucru este încă departe de luarea deciziilor autonome și proactive promise în valul următor de agenți.

În mod critic, AI-ul este încă orb la ceea ce și cu cine interacționează. Nu poate distinge între utilizatori aliniați și nealiniați, se luptă să verifice relațiile și nu înțelege concepte precum încrederea, schimbul de valori și stimulentele părților interesate – elemente cheie care guvernează interacțiunile umane.

Problemele AI-ului cu soluții umane

Trebuie să gândim platformele, instrumentele și agenții AI mai puțin ca slujitori și mai mult ca asistenți pe care îi putem ajuta să se antreneze. În primul rând, să ne uităm la raționament. Putem introduce noi cadre logice, ghiduri etice și gândire strategică pe care sistemele AI nu le pot dezvolta singure. Prin promptarea atentă și supravegherea cu grijă, putem completa puterile statistice ale AI-ului cu înțelepciunea umană – învățându-le să recunoască pattern-uri și să înțeleagă contextele care fac aceste pattern-uri semnificative.

La fel, mai degrabă decât să permitem AI-ului să se antreneze pe orice informație pe care o poate extrage de pe internet, oamenii pot curata seturi de date de calitate superioară, verificate, diverse și etic surse.

Acest lucru înseamnă dezvoltarea unor sisteme de atribuire mai bune, în care creatorii de conținut sunt recunoscuți și compensați pentru contribuțiile lor la antrenarea AI-ului.

Cadrul emergent face acest lucru posibil. Prin unirea identităților online sub o singură banneră și decizia cu privire la ceea ce sunt dispuși să împărtășească, utilizatorii pot echipa modelele cu informații de parte zero care respectă confidențialitatea, consimțământul și reglementările. Mai bine, prin urmărirea acestei informații pe blockchain, utilizatorii și creatorii de modele pot vedea de unde provine informația și pot compensa corespunzător creatorii pentru furnizarea acestei “noi ulei“. Acesta este modul în care recunoaștem utilizatorii pentru datele lor și îi introducem în revoluția informațională.

În final, podirea golului de încredere înseamnă dotarea modelelor cu valori și atitudini umane. Acest lucru înseamnă proiectarea mecanismelor care recunosc părțile interesate, verifică relațiile și diferențiază între utilizatorii aliniați și nealiniați. Ca rezultat, ajutăm AI-ul să înțeleagă contextul său de funcționare – cine beneficiază de acțiunile sale, ce contribuie la dezvoltarea sa și cum curge valoarea prin sistemele în care participă.

De exemplu, agenții susținuți de infrastructura blockchain sunt destul de buni în acest sens. Ei pot recunoaște și prioriza utilizatorii cu angajament demonstrat în ecosistem prin reputație, influență socială sau proprietate de token. Acest lucru permite AI-ului să alinieze stimulentele, dând mai multă greutate părților interesate cu “piele în joc”, creând sisteme de guvernare în care susținătorii verificați participă la procesul de luare a deciziilor, în funcție de nivelul lor de implicare. Ca rezultat, AI-ul înțelege mai profund ecosistemul său și poate lua decizii informate de relațiile reale ale părților interesate.

Nu pierdeți din vedere elementul uman în AI

S-a spus mult despre ascensiunea acestei tehnologii și despre modul în care amenință să revoluționeze industrii și să elimine locuri de muncă. Cu toate acestea, încorporarea unor garduri de protecție poate asigura că AI-ul completează, mai degrabă decât anulează, experiența umană. De exemplu, cele mai de succes implementări AI nu înlocuiesc oamenii, ci extind ceea ce putem realiza împreună. Când AI-ul se ocupă de analiza rutinieră și oamenii oferă direcția creativă și supravegherea etică, ambele părți contribuie cu punctele lor forte unice.

Când se face corect, AI-ul promite să îmbunătățească calitatea și eficiența unor procese umane nenumărate. Dar când se face greșit, este limitat de surse de date discutabile și nu mimează inteligența, ci arată inteligență reală. Depinde de noi, partea umană a ecuației, să facem aceste modele mai inteligente și să ne asigurăm că valorile, judecata și etica noastră rămân în inima lor.

Încrederea este nelimitată pentru ca această tehnologie să devină mainstream. Când utilizatorii pot verifica unde merg datele lor, pot vedea cum sunt utilizate și pot participa la valoarea pe care o creează, devin parteneri dispuși, mai degrabă decât subiecți reticenți. La fel, când sistemele AI pot valorifica părțile interesate aliniate și fluxurile de date transparente, devin mai de încredere. Prin urmare, sunt mai probabil să obțină acces la spațiile noastre private și profesionale cele mai importante, creând un efect de “roată de avânt” pentru un acces mai bun la date și rezultate îmbunătățite.

Prin urmare, în această următoare fază a AI-ului, să ne concentrăm pe conectarea omului și a mașinii cu relații verificabile, surse de date de calitate și sisteme precise. Trebuie să ne întrebăm nu ce poate face AI-ul pentru noi, ci ce putem face noi pentru AI.