Sztuczna inteligencja: między szansą a zagrożeniem

Sztuczna inteligencja wywołuje skojarzenia z robotami i pojazdami bez kierowcy, ale to znacznie więcej niż tylko mechanizmy. Sztuczna inteligencja stanowi skomplikowany system, którego celem jest naśladowanie, rozwijanie i zastępowanie ludzkich zdolności, takich jak: uczenie się, analiza, zrozumienie języka, rozpoznawanie wzorców i wiele innych.

Pomimo licznych obaw i kontrowersji związanych z rozwojem AI, nie da się zaprzeczyć jej znacznej roli w naszym społeczeństwie. Spróbujmy zrozumieć AI. Przyjrzyjmy się zatem korzyściom, jak i zagrożeniom płynącym z AI oraz praktycznym zastosowaniom sztucznej inteligencji, które już teraz są częścią naszego życia.

Chociaż koncepcja zaawansowanej ogólnej sztucznej inteligencji (AGI), która może mieć wszystkie atrybuty ludzkiego umysłu, fascynuje wielu, w praktyce jest jeszcze poza naszym zasięgiem. Potężne modele językowe, takie jak ChatGPT czy DeepMind AlphaGo, mają swoje mocne strony, szczególnie w rozwiązywaniu specyficznych problemów związanych z uczeniem maszynowym. Niemniej modele te mają swoje ograniczenia: nie radzą sobie dobrze z niepewnością w danych (tj. niejednoznacznością, brakami oraz z niezweryfikowanymi informacjami) i nie są w stanie tworzyć maszyn, które myślą i rozumieją na podstawie rzadkich oraz niejednoznacznych danych, co jest kluczowe dla AGI.

Aktualne badania nad AI koncentrują się na procesie uczenia przez wzmacnianie (ang. reinforcement learning). Jest to technika uczenia maszynowego, w której model AI przyswaja sobie umiejętność podejmowania decyzji poprzez interakcję ze środowiskiem i otrzymywania sprzężenia zwrotnego (nagrody lub kary) w zależności od podjętych akcji. Model AI podejmuje działania w danym środowisku i naucza się poprawiać swoje decyzje na podstawie informacji zwrotnej, której otrzymuje. Równolegle, zauważalny jest rozwój dużych modeli językowych oraz czerpaniu wiedzy z interakcji z ludźmi. Mimo to na drodze do swobodnego „uczenia się” AI i zwiększenia jej podobieństwa do ludzi stoi jeszcze wiele przeszkód.

Naturalnym jest, że nowe technologie budzą pewne obawy. Warto jednak pamiętać, że innowacje zawsze pomagały rozwijać nasze umiejętności. Kalkulatory nie oduczyły nas liczenia, lecz ułatwiły proces obliczeń. Automatyczne sprawdzanie pisowni nie zastąpiło naszej umiejętności pisania, lecz wspomaga jej poprawność. AI i automatyzacja mają na celu ułatwienie i usprawnienie pracy oraz rozszerzenie naszych możliwości, a nie zastąpienie człowieka.

Należy podkreślić, że obraz przyszłości nawiązujący do scenariuszy z obrazów takich jak „Terminator”, gdzie filmowy Skynet (nazwa sztucznej inteligencji wymyślona na potrzeby scenariusza) przejął kontrolę nad światem, jest tak odległy od rzeczywistości, że wręcz nierealistyczny. Mimo szybkiego rozwoju technologii jesteśmy daleko od sytuacji, w której maszyny mogłyby zawładnąć światem. Ważne, aby pamiętać o tym podczas dyskusji o AI.

Obecnie sztuczna inteligencja, która wspiera automatyzację, staje się istotnym elementem wpływającym na sposoby wykonywania zarówno pracy fizycznej, jak i umysłowej. Rozwój technologii AI pozwala maszynom na przejęcie rutynowych i powtarzalnych zadań, co inicjuje zmiany w charakterze pracy i zmniejsza bezpośrednie zaangażowanie człowieka w te jej etapy, na które zawsze narzekał.

Automatyzacja odgrywa kluczową rolę w sektorze pracy fizycznej, co ma wpływ na wiele gałęzi przemysłu. Roboty i maszyny coraz częściej zastępują pracowników w produkcji, montażu i logistyce. Nieustannie działające linie produkcyjne zapewniają wyższą efektywność i precyzję. W magazynach i centrach logistycznych odpowiednio zaprogramowane roboty skanują, sortują i pakują produkty, co eliminuje ludzkie błędy, jak również przyspiesza wiele procesów. Choć może również generować innego rodzaju problemy, gdy np. na danej paczce został zniszczony kod kreskowy i robot „nie wie”, co zrobić dalej.

Automatyzacja nie ogranicza się jedynie do sektora pracy fizycznej. Zyskuje ona także na znaczeniu w obszarze pracy umysłowej. Algorytmy AI i techniki uczenia maszynowego pozwalają na analizę ogromnych zbiorów danych, identyfikację wzorców, prognozowanie trendów i podejmowanie decyzji. Dotyczy to nie tylko analizy danych, ale również sektorów, takich jak medycyna, finanse, marketing oraz zarządzanie. Systemy AI przetwarzają informacje szybciej i dokładniej niż człowiek, co przekłada się na większą trafność decyzji biznesowych. Oczywiście może się okazać, że mimo bezbłędności takich wyliczeń maszyna, nie mając w swojej bazie kluczowych do podjęcia trafnej decyzji danych z innego obszaru, tak naprawdę zasugeruje rozwiązanie, które nie będzie optymalne.

Wpływ wspieranej AI automatyzacji na różne rodzaje pracy ma zarówno pozytywne, jak i negatywne strony. Automatyzacja może zwiększyć wydajność, precyzję, zmniejszyć ryzyko błędów, skrócić czas realizacji zadań, jak również uwolnić pracowników od monotonnych czynności, pozwalając im skupić się na tych bardziej kreatywnych i wartościowych. Z drugiej strony, automatyzacja może prowadzić do utraty miejsc zatrudnienia, co zmusza pracowników do przekwalifikowania się i adaptacji do szybko zmieniających się warunków na rynku pracy.

Dynamiczny postęp sztucznej inteligencji zasadniczo wpływa także na sektor finansowy, zmieniając jego dotychczasowe schematy. W obszarze bankowości i ubezpieczeń AI jest wykorzystywana do automatyzacji procesów, analizy skomplikowanych zbiorów danych, wykrywania nadużyć finansowych, personalizacji ofert oraz tworzenia inteligentnych tzw. robodoradców. Dzięki AI możliwe staje się głębsze zrozumienie preferencji klientów, co umożliwia dostarczanie im lepiej dopasowanych produktów i usług.

Handel giełdowy i inwestycje to kolejne dziedziny, w których AI odgrywa coraz większą rolę. Modele oparte na AI są w stanie analizować ogromne ilości danych, prognozując trendy na rynkach finansowych, co wspomaga podejmowanie decyzji inwestycyjnych. Algorytmy AI są również wykorzystywane do automatycznego handlu i identyfikacji atrakcyjnych okazji inwestycyjnych.

W sektorze ubezpieczeniowym AI wspomaga ocenę ryzyka, szacowanie szkód, zarządzanie portfelem ubezpieczeń oraz tworzenie spersonalizowanych ofert. Chatboty oparte na AI są wykorzystywane do obsługi klienta i szybkiego reagowania na zapytania. Choć każdy, kto musiał załatwiać sprawy za pośrednictwem infolinii obsługiwanej przez wirtualnego doradcę, wie, jak może to być stresujące, gdy nasze pytanie nie jest z puli „zapisanych” w programie.

Sektor finansowy jest jednym z kluczowych beneficjentów postępu w dziedzinie sztucznej inteligencji, co przekłada się na zwiększoną efektywność, lepszą obsługę klienta i bardziej celowe podejmowanie decyzji. Niemniej jednak wprowadzanie AI w branży finansowej niesie za sobą wyzwania, takie jak kwestie odpowiedzialności, bezpieczeństwa danych i regulacji. W związku z tym istotne jest utrzymanie równowagi między innowacyjnością a ochroną interesów klientów i stabilnością systemu finansowego.

Sztuczna inteligencja i automatyzacja, zamiast zastępować tradycyjne miejsca pracy, stają się sojusznikami zarówno pracowników jak i pracodawców, umożliwiając osiąganie większej wydajności i efektywności. Technologie te otwierają drzwi do nowych rodzajów pracy, szczególnie związanych z projektowaniem, wdrażaniem oraz utrzymaniem systemów AI. Wraz z rozwojem tego typu technologii rośnie zapotrzebowanie na specjalistów z dziedziny uczenia maszynowego, inżynierów danych i analityków AI, co stwarza doskonałe perspektywy dla osób zainteresowanych rozwojem umiejętności w tych dynamicznie rozwijających się obszarach. A to rodzi oczywiście pytanie, czy takie zorientowanie rynku pracy nie będzie wykluczające dla części osób?

Z AI wiąże się wiele nowych i ewoluujących profesji. Coraz bardziej poszukiwani są specjaliści tworzący unikatowe i interesujące treści generowane przez AI. Niezbędni są też fachowcy ds. monitorowania sztucznej inteligencji, zarządzający interakcjami między ludźmi a systemami, którzy zapewnią bezpieczeństwo i odpowiedzialne wykorzystanie technologii. Projektanci wizualizacji danych AI tworzą intuicyjne i atrakcyjne wizualizacje, które pomagają zrozumieć i analizować ogromne ilości danych generowanych przez programy. Specjaliści ds. personalizacji AI opracowują strategie personalizacji, analizują dane użytkowników i dostosowują sztuczną inteligencję do indywidualnych potrzeb i preferencji. Eksperci ds. odpowiedzialności AI monitorują i oceniają etyczne, społeczne i prawne jej implikacje oraz opracowują politykę, regulacje i standardy dotyczące odpowiedzialnego wykorzystania technologii.

Z drugiej strony możliwości oferowane przez AI wiążą się ze zmianami w sposobie wykonywania wielu tradycyjnych zawodów. Dziennikarze mogą wykorzystywać technologie generatywne (ang. generative technologies) do tworzenia treści informacyjnych, ale to ich rola w analizie, weryfikacji informacji i przeprowadzaniu wywiadów pozostaje kluczowa. Kreatywni copywriterzy i projektanci graficzni są wspomagani przez technologie generatywne, takie jak DALL·E2, mające zdolność do tworzenia obrazów i grafik, jednak to ludzka kreatywność i umiejętność do opracowywania nowych koncepcji pozostają niezastąpione. Handlowcy i sprzedawcy muszą dostosować się do wpływu AI na sektor sprzedaży i handlu, skupiając się bardziej na budowaniu relacji z klientami. AI może także przyczynić się do automatyzacji niektórych rutynowych zadań administracyjnych, ale nadal niezbędni są pracownicy zajmujący się zarządzaniem procesami, ich nadzorowaniem i koordynacją poszczególnych działań.

Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w działaniach biznesowych i przemysłowych. I tak, polska firma HalfPrice (sieć należąca do Grupy CCC) wprowadziła kampanię reklamową, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia grafik. W ramach kampanii HalfPrice Club infogramy oraz informacje zostały wygenerowane przez AI.

Innym aktualnym trendem jest rosnąca liczba e-booków pisanych przez sztuczną inteligencję, które są sprzedawane na platformie Amazon. Coraz więcej autorów korzysta z oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji, aby tworzyć e-booki przy pomocy botów i publikować je na platformie Kindle Direct Publishing. Mimo obaw dotyczących autentyczności i jakości tych książek popularność e-booków pisanych przez AI stale rośnie, mimo że odbiorcy wiedzą kto jest „autorem” tych dzieł. Kontrowersje, takie jak przypadki plagiatu i ogólnie praw autorskich, pokazują jednak, że proces ten nie jest wolny od problemów.

Branża mody również zaczyna dostrzegać potencjał sztucznej inteligencji. Firma odzieżowa Levi’s rozważa zatrudnienie modeli stworzonych przez AI. Partnerem w tym projekcie jest LaLaLand.ai, studio cyfrowe zajmujące się generowaniem niestandardowych modeli przy użyciu sztucznej inteligencji. Celem jest prezentacja ubrań na różnych typach sylwetek, przy uwzględnieniu wszystkich grup wiekowych i kolorów skóry, co ma na celu stworzenie produktu bardziej dostosowanego do konkretnego odbiorcy. Levi’s podkreśla jednak, że modele AI mają uzupełniać, a nie zastępować modele ludzkie.

Coca-Cola to kolejna marka, która korzysta z AI w swoich działaniach marketingowych. Firma wykorzystała generatywną sztuczną inteligencję do stworzenia swojej najnowszej kampanii reklamowej „Arcydzieło”. Firma ogłosiła, że będzie współpracować z modelami DALL-E2 i ChatGPT stworzonymi przez OpenAI w przyszłych działaniach marketingowych. Ponadto, firma zachęca grafików cyfrowych z całego świata do tworzenia nowych dzieł za pomocą nowej platformy opartej na sztucznej inteligencji.

Na koniec, Jackson Greathouse Fall posłużył się ChatGPT, aby założyć i rozwijać firmę Green Gadget Guru. Początkowo wszystko szło świetnie, projekt otrzymał nawet dofinansowanie oraz zdobył sporą popularność. Biznes jednak prowadzony przez bota najprawdopodobniej upadł (strona internetowa przestała działać). Pomimo tych trudności, Fall pozostaje optymistą, co do przyszłości projektu i obiecuje dalsze aktualizacje.

Sztuczna inteligencja jest zatem stosowana nie tylko w finansach i biznesie, ale także w etycznym wykorzystaniu AI oraz w edukacji czy medycynie. Temat sztucznej inteligencji oraz jej narzędzi jest szeroki i cieszy się dużym zainteresowaniem. Niezbędne są dalsze badania, aby lepiej zrozumieć pełen potencjał tych narzędzi i wyzwania związane z ich wykorzystaniem.