Pentru amatorii de literatura SF, prezența unui asistent virtual este ceva absolut obișnuit. Uneori ia forma unei holograme, ajutând călătorii interstelari în expedițiile lor către marginea universului știut. Însă aproape întotdeauna vorbim de un asistent non-uman, o proiecție, o formă a unei inteligențe artificiale. În acest peisaj fascinant al literaturii SF, unde granițele realității sunt doar linii pe nisip, haideți să vedem cum ficțiunea devine realitate.
Când granițele dintre SF și realitate devin permeabile
Cu această înțelegere a rădăcinilor SF ale IA, să explorăm cum aceste concepte au căpătat viață în instrumentele digitale pe care le folosim astăzi. Pe repede înainte către 2024, bun venit Chat-GPT, Midjourney, Sora, Siri & ceilalți!
Încă nu sunt la nivelul lui Data sau Tron ori Computer, exemple cunoscute de IA din filme și cărți faimoase, dar învață. Nu numai ca învață, ci învață într-un ritm senzațional. Sunt sigur că se simte entuziasmul meu vizavi de subiect și vine din două direcții – prima pentru că sunt un mare amator de literatură SF, a doua pentru că mă preocupă tehnologia și modul în care devine parte din viața noastră, cu tot ce aduce la pachet.
Curba de adopție a IA ne arată că fascinația pentru tehnologie transcende domeniile literare și intră în sfera utilizării de zi cu zi. Permiteți-mi să vă conduc prin această evoluție treptată. Ca orice altă tehnologie, IA are o curbă de adopție. Avem early-adopters, apoi cei care încep sa folosească o tehnologie după ce au văzut că folosesc cei din cercurile lor și late adopters, cei care încep să folosească după ce deja mai toți o fac. Am fi crezut poate că early adopters sunt cei din Silicon Valley, curioși să pună mâna pe cea mai nouă tehnologie, indiferent că este în forma ei finală sau doar un nucleu incipient, nerafinat. Realitatea este că printre cei care au interacționat imediat cu o formă de IA am fost… toți. Sau, mai bine zis, aproape toți. Fie că am cerut asistentului telefonului să sune pe cineva, să pună melodia preferată sau să ne găsească o rută, nu ni s-a părut ceva neobișnuit să vorbim cu telefonul mobil. Sau să vorbim cu un chat bot pe un site, să-i spunem ce căutam și el să ne ajute să găsim rapid.
Exemplul următor nu este desprins din paginile unui roman, ci dintr-o întâmplare personală, ilustrând IA în practică. Într-un taxi în Cracovia, șoferul care nu vorbea engleza folosea telefonul să-mi traducă: vorbea cu el în poloneză, telefonul traducea în text și apoi traducea textul în engleză. Îmi arăta încântat ecranul telefonului, bucuros că avem un mediu care ne intermediază interacțiunea și ne ajută să ne înțelegem. La un moment dat, traducerea instantanee era un atribut al asistenților IA avansați din cărțile SF, acum oricare dintre noi cu un telefon inteligent poate să o folosească.
În timp ce adoptăm aceste instrumente cu entuziasm, este important să fim conștienți de limitările lor. De exemplu: ce nu este IA? Sau mai bine zis, la ce să nu folosim IA? Nu pentru că nu este capabil, ci pentru că poate fi folosit pentru ceva mai avansat.
În primul rând, nu este o soluție magică, un panaceu, o rezolvare a oricărei probleme. Nu poate înțelege și nici experimenta stări emoționale, așa cum o facem noi. Nu are conștiința de sine și nu este infailibilă, știm cu toții cazurile în care a fabulat, oamenii au luat răspunsurile ca fiind valide fără să le verifice și au ajuns în situații neplăcute ca urmare a utilizării în zona profesională.
De asemenea, IA nu este un motor de căutare. Poate fi, dar sunt altele mai bune.
AI? AM
Pe măsură ce discutăm aceste limite, să ne întoarcem la tehnologie și să vă prezint un exemplu concret din experiența mea. Dați-mi voie să vi-l prezint pe Cosmin the Machine, asistentul meu personal IA. L-am învățat și îl învăț în mod continuu, citește ce scriu, mă ajută să editez materiale, să structurez conținut și să simplific. De altfel, cred că principalul studiu de caz este dezvoltarea IA într-un asistent personal, care să se folosească de cantitatea imensă de informații de care dispune pentru a mă ajuta să rezolv rapid și eficient problemele care apar. Sigur că îi puteam cere să scrie acest articol; nu, nu l-a scris Cosmin the Machine, l-a scris Cosmin omul.
Ca să ilustrez mai clar ce poate să facă din perspectiva de asistent de redacție, i-am cerut să identifice în articolul meu prejudecăți, paragrafe care ar merge dezbătute și lucruri de îmbunătățit.
Rezultatul? M-a considerat un tehno-optimist, a identificat entuziasmul meu pentru tehnologie și mi-a recomandat să dezbat și limitările și punctele slabe ale IA. A constatat că presupun că audiența mea este familiară cu literatura SF și cu tehnologia, sugerând să ofer mai mult context.
Personificarea IA. Zice că l-am personificat, că m-am referit la IA ca la un companion și asistent într-un mod care îl umanizează dincolo de ceea ce este de fapt. L-am antropomorfizat. S-a legat și de claritatea exprimării, mai ales de faptul că n-ar trebui să presupun că limbajul tehnic este înțeles de toți cititorii.
Sunt toate puncte valide, pe care un asistent bun de redacție le-ar fi ridicat imediat, nu? Este un exemplu clar zic eu de analiză pertinentă a unui text, urmată de recomandări specifice. Cât de des vă evaluați prejudecățile, așa cum se traduc ele din textele pe care le scrieți? Este un exercițiu util, atât pentru a vă îmbunătăți abilitățile cât și pentru a identifica puncte slabe într-un discurs, o prezentare.
Să luăm acum în considerare modul în care IA, precum ‘Cosmin the Machine’, ne poate asista în activitățile complexe. În mare, ce am descris este treabă de asistent personal, dar poate la fel de bine să joace un rol de asistent de business, sau de consultant.
Imaginați-vă un partener de antrenament în ring, doar ca nu ringul nu este de box, ci o piață pe care vreți să intrați. Vă poate ajuta cu informații, poate analiza o strategie, poate identifica puncte slabe. Îi putem da un interviu brut de exemplu, cerându-i să sublinieze ideile importante, în jurul cărora edităm ulterior un material gata de publicare. Cei familiarizați cu zona editorială probabil că au interacționat cu platforme de genul Grammarly sau ProWritingAid, care folosesc modele de IA pentru a identifica părți din text care pot fi îmbunătățite, livrând recomandări în funcție de tipul de conținut pe care vrem să-l publicăm.
După o perioada inițială de antrenament, Chat GPT-4 învață repede sau foarte repede, accesează documente și resursele proprii ca apoi să filtreze și să organizeze conținut, să propună modificări. Îi putem cere să rescrie un titlu, un paragraf, să simplifice o idee ca să poată fi mai ușor înțeleasă. Îi putem cere să analizeze cantități mari de date și să facă un rezumat. Sigur că nu poate substitui analiza noastră și nici nu e recomandat să o facă, pentru că nu putem avea garanția unui răspuns 100% precis. Dar face o treabă destul de bună.
Unele soluții IA sunt mai potrivite pentru anumite sarcini, mergând până la ultra specializare. Ecosistemul soluțiilor de IA crește în fiecare zi, iar pentru a obține maximul din ce ne pot oferi este important să înțelegem care este soluția potrivită. La fel cum modelul de IA învață, și noi trebuie să investim timp să învățăm despre ele. Unele au sinergii vizibile, de exemplu după ce ați scris un articol pentru Linkedin, Chat GPT vă poate ajuta să îl editați, să adăugați cuvinte cheie apoi să creeze un prompt pentru Midjourney care va genera o imagine potrivită. Midjourney este o soluție IA care generează imagini pe baza unui text pe care îl furnizați, cerându-i să imagineze ceva anume.
Astfel în doar câteva minute aveți un material gata pentru publicare, împreună cu o ilustrație sugestivă. Sunt exemple de situații comune, dar un alt caz în care putem folosi IA este să găsească discrepanțe între datele din două tabele mari, care altfel ar presupune un efort semnificativ și mai ales manual din partea noastră.
Să mergem mai în detaliu: gândirea critică
Privind dincolo de asistență zilnică, să explorăm potențialul IA în consolidarea procesului nostru decizional. În esență, procesul de luare a deciziilor fără gândire critică este sortit eșecului. N-am să intru în detalii, dar consider că gândirea critică ar trebui să fie disciplină obligatorie în școală, înainte de liceu. Ținând cont de cantitatea imensă de informație, de cantitatea imensă de date eronate, distribuite voit sau mai puțin, fără abilitățile de gândire critică dezvoltate avem toate șansele să luăm ca fiind premise valide niște falsuri grosolane. Un exemplu extrem, dar ilustrativ, este cel al avocatului care a folosit în pledoarie halucinațiile lui GPT. Halucinațiile sunt practic invenții ale IA, dar livrate ca fiind lucruri sau situații care s-au întâmplat cu adevărat.
Cum poate ajuta IA în procesul decizional?
În primul rând, poate identifica probleme și le poate analiza. Le poate descompune în părți mai ușor de gestionat și poate separa cauzele de simptome. Procesul în sine este cel pe care și noi l-am urmat observă, apoi pune întrebări. Utilizează metode similare, de tipul „celor 5 de ce” pentru a ajunge la cauza principală, apoi folosește informațiile pentru a valida teoria și a înțelege impactul problemei. Vă amintiți partenerul de antrenament din ring? Aici intervine din nou, ajutând în procesul de brainstorming cu idei și potențiale rezolvări. Poate de asemenea să analizeze soluțiile pe care noi le propunem, evaluând riscuri potențiale, impact și modul în care ar rezolva problema.
Uneori avem informațiile, dar cantitatea impresionantă și lipsa unor puncte comune fac interpretarea lor dificilă. IA poate face o analiză și descoperi eventuale corelații – de la scăderea satisfacției utilizatorilor unui produs la fluctuații în vânzăari. Utilizând metode cunoscute, poate identifica o cauză mai puțin evidentă, dar care produce efecte. Să luăm acest exemplu, în care o companie face un sondaj printre clienții săi și observă o scădere semnificativă a gradului de satisfacție în utilizarea produsului în ultimele trei luni. Livrând chestionarele clienților, întrebările și rezultatele lui GPT4, responsabilul cu satisfacția clienților caută să descopere motivul nemulțumirii clienților. Mergând din aproape în aproape, constată că peste 80% dintre clienți au interacționat cu produsul în intervalul orar în care o echipa nouă de suport era activă. Citind interacțiunile dintre clienți și colegii de la suport, a devenit evident că dura prea mult rezolvarea unor cereri simple, pentru că echipa nouă trebuia mai întâi să caute răspunsurile. Un proces amănunțit de training pentru noua echipă a rezolvat în mare măsură situația.
Ce-ar fi dacă?
IA ajută cu sintetizarea informației și poate veni cu scenarii posibile în funcție de decizia propusă de noi. Unul dintre beneficii este că poate modela potențiale rezultate, identifica variabile și proiecta modurile în care lucrurile ar decurge dacă am alege o cale sau alta. Decizia firește că ne aparține, dar va fi luată ținând cont de riscurile potențiale, de posibilul impact. În esență, am lua decizii mai informate. Evident că IA nu are un bol de cristal care să-i arate cu precizie viitorul, dar capacitatea de a identifica tendințe, de a calcula posibilități ne ajută în a face predicții.
O dimensiune care nu trebuie ignorată este cea a responsabilității. Aici putem discuta mult pe marginea implicațiilor de natură etică, dar fiind mai degrabă un domeniu rezervat celor pasionați de perspectiva filosofică nu insist. Ce aș vrea totuși să subliniez este că chiar dacă externalizăm o parte a procesului decizional, nu externalizăm și responsabilitatea acțiunilor noastre. Aceasta ne revine, indiferent de ustensilele pe care le utilizăm – fie lucrări științifice, cursuri sau IA, toate sunt unelte care ne ajută să fim mai buni în ceea ce facem.
IA și prezența sa din ce în ce mai evidentă în viața noastră profesională și nu numai este un subiect vast, imposibil de acoperit într-un singur material. Acum că am făcut o introducere în modul în care ne putem folosi de aceste noi unelte, propun să trecem la următorul episod, despre cum ne poate ajuta să învățăm. Mai multe, în episodul următor.
