Dok jedni očekuju da im mašina da savršene odgovore, a drugi je odbacuju nakon prve greške, najuspješniji korisnici tretiraju je kao pametnog pripravnika kojem su potrebni jasni zadaci i stalno usmjeravanje.
Tom Hjuitson, osnivač i izvršni direktor kompanije General Purpose, koja se bavi obukom timova za korištenje vještačke inteligencije, obučavao je hiljade ljudi kako da je koriste. To mu je omogućilo da iz prve ruke uoči novu vrstu profesionalne podjele među zaposlenima.
Neki ljudi sve prepuštaju mašini i prestaju razmišljati. Drugi je, pak, potpuno ignorišu. Ali, ističe Hjuston, postoji i treća grupa koja kritički radi sa vještačkom inteligencijom i tretira je kao bistrog, entuzijastičnog pripravnika kojeg je potrebno usmjeravati i davati mu podršku da bi radio najbolje što može.
Rijetko je u pitanju tehnička sposobnost, već prije svega radoznalost. Spremnost da se eksperimentiše, da se pogriješi i da se shvati u čemu je vještačka inteligencija zapravo dobra, smatra Hjuston.
Većina ljudi ne uspijeva sa vještačkom inteligencijom jer ne razumiju šta ona zapravo jeste
Ljudi sa kojima je radio kreću se između krajnosti: tretiraju vještačku inteligenciju kao sveznajućeg proroka ili je potpuno odbacuju nakon jedne greške., prenosi Ekapija.
Trenutna vještačka inteligencija ima isto toliko zajedničkog sa ljudskim mozgom koliko ptica ima sa avionom. Oba mogu letjeti, ali tu se svaka sličnost završava.
Veliki jezički modeli jednostavno predviđaju riječi na osnovu obrazaca u svojim podacima za obuku. Zato mogu proizvesti tečan tekst o dobro obrađenim temama, ali će samouvjereno izmišljati stvari kada se nađu na nepoznatom terenu.
Kada korisnici ovo shvate, njihov pristup se mijenja u pravcu pružanja jasnih ciljeva i odgovarajućeg konteksta.
Kada mi neko kaže da je sve što dobijaju od vještačke inteligencije glupost, skoro uvijek se ispostavi da dobijaju generičke odgovore na generičke zahtjeve - napominje Houston.
Ljudi koji postižu najbolje rezultate tretiraju vještačku inteligenciju kao vještinu, a ne kao prečicu
Najveći pokazatelj uspjeha nije tehnička obučenost, već to da li neko tretira vještačku inteligenciju kao vještinu koju treba naučiti, a ne kao magičnu kutiju koja ili funkcioniše ili ne.
Ljudi koji je najbolje koriste su oni koji svakodnevno eksperimentišu i razmišljaju o tome kako da postignu bolje rezultate sljedeći put. Cilj je da mašine rade za nas, a ne da misle umjesto nas – to znači da je koristimo na proaktivan, kritičan i angažovan način.
Vještačkoj inteligenciji je potrebno usmjeravanje, povratne informacije i korekcije – baš kao i ljudima
Vještine potrebne za korištenje vještačke inteligencije su one koje mnogi ljudi već posjeduju: komunikacija i delegiranje. Baš kao i sa pripravnikom, ne biste mu dali projekat i nestali. Razložili biste ga, redovno provjeravali i ispravljali po potrebi. Isto važi i za vještačku inteligenciju.
I baš kao i sa pripravnikom, kao njihov menadžer, vi ste u krajnjoj liniji odgovorni za ono što će on proizvesti. To je ono što "human in the loop" zapravo znači: vaš je posao da držite vještačku inteligenciju na pravom putu i da se uvjerite da je rezultat na nivou.
Ne bi trebalo da prepuštate svoju procjenu vještačkoj inteligenciji – niti da joj dajete osjetljive podatke
Rizici idu dalje od bezbjednosti. Sistemi vještačke inteligencije obučeni su na podacima koje su kreirali ljudi i koji odražavaju naše kolektivne predrasude. Trebalo bi izbjegavati da se od vještačke inteligencije traže subjektivne procjene visokog nivoa, poput "da li treba da pošaljemo ovog kandidata na intervju", koje bi mogle biti pristrasne.
Umjesto toga, fokusirajte se na činjenične procjene, na primjer "da li ovaj kandidat ima odgovarajući broj godina iskustva".
Ignorisanje vještačke inteligencije neće zaustaviti njen utjecaj
Ekološki, etički i društveni uticaj vještačke inteligencije je značajan i raste. Ali vještačka inteligencija neće nestati. Mnogo je bolje imati građane koji su pismeni kada je riječ o vještačkoj inteligenciji, sposobne da zahtijevaju da se ona gradi na odgovoran i demokratski način.
Vještačka inteligencija nije voz koji čeka da se ukrcamo. Već je na pola puta. Jedino pitanje je ko će upravljati - naglašava Tom Houston.
Tempo evolucije vještačke inteligencije ne ostavlja prostor za spore odluke
Današnja verzija vještačke inteligencije je najgora koja će postojati, ali se usavršava brže nego što većina ljudi shvata. Zadaci koji su bili nemogući prije godinu dana sada su rutinski.
Tamo gdje sam nekada provodio duge noći pogrbljen nad tastaturom pokušavajući shvatiti zašto moj kod ne radi kako bi trebalo, sada kreiram cijele aplikacije za nekoliko sati uz samo nekoliko uputstava - napominje Hjuston.
Mnogi programeri su se prošle godine smijali kada je izvršni direktor kompanije Anthropic rekao da će 90 posto koda uskoro biti napisano pomoću vještačke inteligencije. Danas mnogi priznaju da nije bio daleko od istine.
Za razliku od tehnoloških revolucija iz prošlosti, ova se kreće brže od naše sposobnosti da se prilagodimo. Trebalo je čitavo stoljeće od parne mašine do lokomotive, a pedeset godina da Faradejeva indukcija postane Edisonova elektrana.
Danas je razmak između prodora i globalnog usvajanja svega nekoliko mjeseci. Nemamo luksuz decenijske debate, moramo graditi naš društveni i demokratski odgovor jednako brzo kao i tehnologija, ili rizikujemo da ćemo biti vođeni alatima koje još ne razumijemo, ističe Houston.
Ljudi koji će oblikovati način na koji vještačka inteligencija mijenja svijet ne moraju biti stručnjaci koji grade ove sisteme. To mogu biti oni koji su spremni da eksperimentišu, da ozbiljno shvate i mogućnosti i rizike.
Svi imamo odgovornost ne samo da sami razumijemo vještačku inteligenciju, već i da podstaknemo naše poslodavce, zajednice i vlade da je koriste na način koji osigurava da niko ne bude zapostavljen, zaključuje Tom Houston.
