Inteligență artificială – sună interesant, dar știm într-adevăr ce înseamnă?

Ce știți despre inteligența artificială (AI)? Sau, dacă cineva v-ar cere să dați un exemplu concret de AI, ați reuși să identificați mai mult decât mașinile care se conduc singure, aflate încă în viitorul apropiat al lui Elon Musk?  

Nu am vrea să credeți că suntem împotriva lui Elon Musk, a tehnologiei sau a AI-urilor, am spune chiar dimpotrivă, am fost dintotdeauna mari admiratori ai celor care lucrează în industrie și încearcă să folosească tehnologia pentru a îmbunătăți viața, dar trebuie să constatăm că poziția în care suntem vizavi de AI este cea de public total dezinformat: nu cunoaștem destul de multe informații și ne place să gândim aceste sisteme ca acționând sau lucrând întocmai ca un om, crezând că inteligența artificială se concretizează doar în acele forme care arată sau măcar se mișcă precum fiecare dintre noi. Din păcate, societatea tinde să ne susțină această fantezie prin tot felul de studii care nu interpretează tehnologia la stadiul actual de dezvoltare sau nu informează în mod corect. 

Fără îndoială că sunt destule șanse ca AI, mai devreme sau mai târziu, să zburde nestingherită pe lângă noi, dar asta nu schimbă cu nimic faptul că aceste forme concrete și atât de asemănătoare omului reprezintă doar excepția și nu regula. Inexistența unor astfel de sisteme AI capabile să funcționeze întocmai ca o ființă umană nu face mai puțin adevărate prezentele forme de AI, care se pot remarca în foarte multe domenii, și de care nu suntem conștienți deși cu unele dintre acestea interacționăm în mod zilnic. 

Un public alimentat cu povești despre roboții prietenoși care ne vor asigura un viitor diferit de cel al bunicilor noștri nu va ști niciodată nici cum funcționează și nici de ce sunt în stare sisteme mai puțin concrete decât cele care pot supraveghea un bolnav de Alzheimer. Dacă ne vom lăsa prinși în capcana transferului organic – digital, cel mai probabil vom pierde din vedere că prezentul marilor companii de tipul Google, Amazon, Facebook, Netflix, ne flutură în față AI-uri din cele mai diverse, care jonglează deja cu datele noastre în scopuri din cele mai “corecte” – îmbunătățirea experienței utilizatorului și marketing personalizat.  

Dar articolul nu este despre datele personale colectate cu sau fără acordul nostru (conștient), ci despre modalitatea în care fantezia viitorului super tehnologizat ne face mai puțin implicați în ceea ce tehnologia înseamnă în prezent pentru fiecare dintre noi. 

O definiție a inteligenței artificiale

Documentele elaborate recent de Comisia Europeană și care ar fi trebuit să studieze în mod obiectiv sistemele AI au tratat problematica eticii în domeniu prin raportare la un singur exemplu: cel al unui aspirator capabil să identifice singur dacă podeaua este curată sau nu, prin analiza unor imagini colectate în prealabil. Deși exemplul este corect identificat a avea componente AI și, în plus, documentul nu excludea din sfera AI-urilor sistemele integral software, vehicularea doar a sistemelor integrate în hardware face dificilă aprecierea a ceea ce “senzor” poate însemna pentru un AI software. 

Am remarcat acest minus pentru că un scop implicit al documentelor în discuție a fost informarea completă. Lipsa multiplelor exemple de AI din viața de zi cu zi (și a riscurilor implicate) de tipul sistemelor de speech and face recognition ori aflate în spatele motoarelor de căutare va face imposibilă percepția a ceea ce ar putea însemna un sistem AI de încredere sau unul care, dimpotrivă, ne-ar putea dăuna în vreun fel.  

"Directive/Orientări etice pentru o Inteligență Artificială de încredere" (sau “ETHICS GUIDELINES FOR TRUSTWORTHY AI”) reprezintă contribuția adusă de Grupul de Experți de Nivel Înalt (AI HLEG) delegați de Comisia Europeană cu sarcina elaborării unor recomandări pentru politici ce urmau a viza aspecte etice, juridice și societale legate de inteligența artificială. Acest document a fost prezentat spre consultare publică în decembrie 2018, dar fără a include o altă lucrare “O definiție a Inteligenței Artificiale – Principale însușiri și Discipline științifice”, care, în opinia mea, ar fi facilitat însăși înțelegerea principiilor etice. 

Prima observație pe care am notat-o ca răspuns la consultare a fost exact aceasta: definiția inteligenței artificiale trebuia să se regăsească ca parte integrantă din documentul ce viza etica în domeniu, putându-se în acest mod studia poziția publicului vizavi de modul în care anumite sisteme au fost încadrate în sfera inteligenței artificiale. În afară de asta, includerea definiției ar fi redus riscul de studiere a principiilor etice în abstract, adică fără reprezentarea concretă a diferitelor tipuri de sisteme și a implicațiilor acestora. 

“Inteligența Artificială se referă la sisteme care prezintă un comportament inteligent prin aceea că pot analiza mediul și luând măsuri, cu un anumit grad de autonomie, pentru a atinge obiective specifice.”

Nu am contestat încadrarea oficială, deși există opinii care susțin că acea componentă decizională nu ar fi tocmai o parte esențială a unei inteligențe artificiale, însă am notat că exemplul dat în susținerea definiției, cel mai probabil, induce în eroare publicul cu privire la formele concrete ale inteligenței artificiale. Acel aspirator inteligent de care vorbeam la început, capabil să înmagazineze detalii ale suprafețelor și să decidă în privința curățirii efective, deși funcționează ca un AI, nu este reprezentativ pentru inteligența artificială, sistemele exclusiv software fiind mult mai răspândite în prezent. Iar pentru a privi lucrurile în corelație cu obiectivul identificării principiilor etice în domeniu, cum ar fi posibil de atins acesta în contextul în care publicul nu este informat (și atenționat) cu privire la multitudinea de sisteme AI, care deja sunt parte a tehnologiei folosite zilnic?   

Definiția de mai sus, cu siguranță, nu spune multe unui neprofesionist, dar oare exemplul aspiratorului smart informează mai mult ori limitează, mai degrabă, cititorul neinformat a gândi că un sistem de inteligență artificială are, în mod obligatoriu o prezență materială, cu tentacule robotice în loc de mâini și posibilități de deplasare în mediul real? 

Exemplul oferit în susținerea definiției AI trebuia a fi studiat, în mod special, din perspectiva necesității unei corecte și complete informări pentru că documentele în discuție se adresau nu doar specialiștilor ci inclusiv unui public fără experiență, chemat să decidă în privința principiilor etice care să asigure dezvoltarea unor inteligențe artificiale de încredere. 

Dacă, în plus față de acel aspirator de performanță, s-ar fi dat exemplul sistemului de recunoaștere facială capabil de a distinge și de a categorisi persoane în funcție de rasă, vârstă, gen (și alte informații valoroase derivate), cu siguranță că viziunea asupra a ceea ce înseamnă inteligență artificială ar fi fost diferită, un astfel de public având șanse mai mari să recunoască un AI și chiar să facă diferența între o inteligență artificială de încredere și una pe care nu dorește să o folosească datorită riscurilor și implicațiilor asupra vieții private, de exemplu. 

Este adevărat, aspiratoarele smart și acei roboți care pot suplimenta cadrul medical nu par a presupune riscuri mai mari decât un robot obișnuit de bucătărie și tocmai de accea studierea eticii în acest domeniu poată să pară un efort inutil. Dar, o informare completă, ar fi avut șansa să deschidă ochii, să atragă atenția asupra acelor inteligențe artificiale care deja încorporează informații și pe care le antrenăm zilnic, fără să vrem, prin simplul fapt că nu avem cunoștință de existența lor. AI-urile“invizibile”, mai puțin evidente decât aspiratoarele care știu când să acționeze, sunt deja parte din viața noastră și ne manipulează să le susținem continua performanță. Hashtag-ul #tenyearschallenge, de exemplu, a acaparat social media și utilizatorii din toată lumea au participat cu fotografii personale fără să realizeze că algoritmul din spatele acestui trend devine mai inteligent cu fiecare upload de date, putând acum chiar să identifice modul în care fizionomia oricăruia dintre noi se schimbă odată cu trecerea timpului. 

Revenim la cele două documente europene notate pentru a aminti un alt minus, destul de important, tot din sfera corectei informei, și anume modalitatea superficială în care au fost tratate rețelele neuronale („neural networks”, într-adevăr „state of the art” în acest domeniu), documentul ce transpunea definiția AI rezumându-se doar la a arăta performanțele acestor sisteme. Nu s-a vorbit însă de caracteristica acestora de a se prezenta întocmai ca niște sisteme de tip black boxes, non-transparente, aproape imposibil de inspectat/auditat și care ar putea pune probleme serioase pe viitor întrucât, deși obiectivele stabilite vor (pot) fi cunoscute la data dezvoltării, modalitatea de atingere a acestora nu va putea fi previzionată și nici inspectată ulterior. Studierea a ceea ce ar fi etic în dezvoltarea unor astfel de sisteme pare a fi cu atât mai dificilă cu cât, în accepțiunea generală, performanța ar fi invers proporțională cu interpretabilitatea. 

Tocmai pentru că sectorul rețelelor neuronale pune reale probleme de etică, principiile de transparență și auditare trebuiau suplimentate cu acela al predictibilității, întrucât o astfel de caracteristică ar fi asigurat o reală autonomie umană și posibilitatea de studiere a riscurilor anterior transpunerii lor în prejudicii concrete.

AI în viața de zi cu zi 

Fără îndoială că mai multă informație ne va ajuta, în primul rând, să înțelegem că AI este, de fapt, un program capabil de a îndeplini taskuri întocmai ca un om, învățând și devenind mai performant pe măsură ce câștigă mai multă experiență. Dar, pentru aprecierea a ceea ce este nevoie ca un astfel de sistem să fie de încredere, este nevoie să cunoaștem și riscurile specifice fiecărui tip. Implicațiile și modelele de funcționare pe care se bazează, plus tipul de date pe care aceasta lucrează, ne va ajuta mai mult.  

Exemple de AI

Apple (Siri) – voice assistent and speech recognition software – are capacitatea de a înțelege comenzile și de a răspunde la ele.

Facebook– tehnologia de tip deep learning din spatele platformelor sale analizează fiecare user extrăgând informație valoroasă din datele uploadate – like-uri și dislike-uri, alte interese, locații frecventate, prieteni plus informațiile derivate din acestea; În plus programul de recunoaștere facială este antrenat zilnic cu sute de mii de imagini portret, învățând mai nou și felul în care înfățișarea umană se schimbă pe măsura înaintării în vârstă.

Google (reCaptcha) – click-urile umane au ajutat sistemul să identifice imagini, pe care un software, în mod normal, nu ar fi fost în stare, procesul antrenând AI-ul să devină și mai inteligent.

Cam astea ar fi cele mai populare, mai găsiți și AICI o listă împărțită pe categorii – management, e-commerce și marketing.