Do niedawna my, ludzie, potrafiliśmy być zadowoleni ze swoich umiejętności. Żadne inne zwierzęta nie grają w gry planszowe, nie piszą esejów ani nie udowadniają twierdzeń matematycznych. Jednak ostatnio wydaje się, że postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji może podważyć nasz wizerunek jako najmądrzejszych jednostek na świecie. Systemy AI nie tylko pokonują nas w najbardziej skomplikowanych grach, ale potrafią także pisać dopracowaną prozę i zdobywać medale z matematyki. Dyrektorzy generalni technologii obiecują nam, że nadludzka sztuczna inteligencja jest tuż za rogiem. Czy zatem w epoce sztucznej inteligencji ludzkie umysły są nadal wyjątkowe, czy tylko „również”?
Mówienie o nadludzkiej sztucznej inteligencji zakłada, że inteligencja jest pojedynczą skalą. Moi rodzice zwykli zaznaczać wzrost mojego młodszego brata i mnie na framudze drzwi naszej pralni. Z każdym rokiem przybliżał się do mnie, aż pewnego roku stało się coś nie do pomyślenia i mnie przerósł (ma teraz 180 cm wzrostu). Obecny moment wydaje się trochę podobny, gdy patrzymy na nowe młodsze rodzeństwo z obawą, że mogą nas wyprzedzić.
Ale inteligencja to nie to samo, co wzrost. Jest tylko jeden sposób na bycie wysokim, ale jest wiele sposobów na bycie mądrym. Samo patrzenie na inne zwierzęta mówi nam tyle. Choć ludzie są wielcy, wciąż możemy być pod wrażeniem tego, jak nawigują ptaki, jak mrówki współpracują i jak polują pająki. Każde z tych zwierząt zostało ukształtowane przez otoczenie tak, aby było inteligentne w inny sposób.
Ludzie nie są inni. Nasze umysły zostały ukształtowane przez naszą biologię. Żyjemy tylko kilka dekad i musimy nauczyć się wszystkiego, czego się nauczymy, i zrobić wszystko, co będziemy robić w tym krótkim czasie. Całe to uczenie się i robienie będzie realizowane pod kierunkiem około kilograma neuronów uwięzionych w naszych kościstych czaszkach. Możemy dzielić się z innymi naszymi myślami jedynie poprzez wydawanie dźwięków ustami lub stukanie i poruszanie palcami.
Systemy sztucznej inteligencji nie napotykają żadnego z tych ograniczeń. Mogą przetwarzać więcej danych, niż jakikolwiek człowiek może zobaczyć w ciągu swojego życia. Mogą zwiększyć swoje możliwości, korzystając z większej liczby komputerów. Mogą też z łatwością dzielić się tym, co widzą i czego się uczą, z innymi maszynami.
Nasze krótkie życie, gąbczasty mózg i odgłosy z ust mogą wydawać się ograniczeniami w porównaniu z maszynami: w rzeczywistości to właśnie te rzeczy czynią nas wyjątkowymi i nadal będą to robić.
Ludzka inteligencja jest odpowiedzią na nasze ograniczenia. Aby jak najlepiej wykorzystać nasze życie, mamy niesamowitą zdolność uczenia się na podstawie ograniczonego doświadczenia. Tak, AlphaGo może pokonać najlepszych graczy w gry na ludziach, ale zostało przeszkolone w wielu grach, w których uczestniczyli ludzie. Tak, ChatGPT może prowadzić rozsądną rozmowę, ale opiera się na języku sprzed tysięcy lat. Żaden system sztucznej inteligencji nie jest w stanie tworzyć zdań z kreatywnością pięciolatka, jeśli ma do czynienia z taką samą ilością danych.
Dotyczy to również naszych ograniczonych mózgów i zdolności komunikacyjnych. Nie możemy po prostu uruchomić kolejnego komputera, gdy potrzebujemy większej mocy obliczeniowej. Oznacza to, że musimy być dobrzy w rozpoznawaniu wzorców w zadaniach i mądrze wykorzystywać swoją uwagę. Opieranie się na dźwiękach z ust jest wyzwaniem. Aby temu zaradzić, stworzyliśmy narzędzia — język, pisanie, nauczanie i naukę — umożliwiające łączenie wiedzy pomiędzy ludźmi i w czasie. Oznacza to, że musimy umieć myśleć o tym, co dzieje się w głowach innych ludzi i współpracować, aby osiągnąć wspólne cele.
Ponieważ ludzie i maszyny borykają się z różnymi ograniczeniami, powinniśmy oczekiwać, że znajdą różne rozwiązania napotykanych problemów. Chociaż nowoczesne systemy sztucznej inteligencji zaczynają robić wiele rzeczy, które potrafią robić ludzie, często robią to w zupełnie inny sposób. Rozwiązania, które znajdują, kształtują się na podstawie ich własnych doświadczeń i sprzętu.
Oto prosty przykład. Z ilu liter składa się ta sekwencja: aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa? Dla człowieka odpowiedź nie jest szczególnie trudna – można je po prostu policzyć. W przypadku systemu AI jest to trudniejsze. Są ograniczeni sposobem, w jaki reprezentują język i sposobem, w jaki są szkoleni. Lubią dzielić słowa na części (zwane „żetonami”), co może utrudniać im odpowiadanie na pytania dotyczące pisowni. I mają tendencję do faworyzowania sekwencji tokenów, które częściej pojawiają się w ich danych szkoleniowych jako odpowiedzi. Odkryliśmy, że model GPT-4 OpenAI, który został okrzyknięty „iskrami sztucznej inteligencji ogólnej”, z większym prawdopodobieństwem poprawnie odpowiedział na to pytanie, gdy podano mu 30 liter, a nie 29. Dlaczego? Ponieważ liczba 30 jest zapisywana częściej niż liczba 29.
Nie jest to jedyne miejsce, w którym sztuczna inteligencja napotyka trudności. Wyobraź sobie, że pomagasz farmaceucie. Potrzebują leku o stężeniu 785 części na milion (ppm). Dostępne są dwie probówki: jedna zawierająca 685 ppm i druga 791 ppm. Twoim zadaniem jest określenie, która probówka zapewnia stężenie najbardziej zbliżone do wymaganej dawki. Mam nadzieję, że wybierzesz 791 ppm. Jednak czasami nawet wiodące systemy AI pobierają 685 ppm. Dlaczego? Ponieważ sztuczne sieci neuronowe wykorzystywane do budowy systemów AI mają tendencję do zacierania rzeczywistości. Kiedy są dwie możliwe odpowiedzi, wybierają coś pomiędzy. Liczbę 785 można przedstawić jako ciąg cyfr („7”, „8” i „5”) lub jako liczbę (siedemset osiemdziesiąt pięć). Jeśli jest to ciąg znaków, liczba 785 jest bardziej podobna do liczby 685 – różnią się one tylko jedną cyfrą. Ale jeśli jest to ilość, to bardziej przypomina 791. Pomieszanie tych dwóch odpowiedzi może mieć poważne konsekwencje.
Ludzka inteligencja czerpie z szerokiego doświadczenia wykraczającego poza dane wykorzystywane do szkolenia systemów sztucznej inteligencji. Używamy naszych mózgów, aby zakładać dzieciom pieluchy, grać w szachy, udowadniać twierdzenia, gotować obiady, pisać powieści i komponować symfonie. Systemy AI są zazwyczaj przeszkolone do robienia tylko jednej rzeczy – możesz poprosić ChatGPT o wskazówki dotyczące pieluszek, ale nie jest on w stanie delikatnie trzymać wijącego się niemowlęcia. Ludzkie mózgi są do tego wszystkiego zdolne, ponieważ ewoluowały w świecie, który stawia przed nami wszystkie te wyzwania, dzięki czemu jesteśmy wystarczająco dobrze wyposażeni, aby nauczyć się rzeczy, których możemy się spodziewać w ciągu jednego ludzkiego życia.
Nasze ograniczone życie, ograniczone mózgi i ograniczona zdolność komunikowania się ukształtowały naturę ludzkiej inteligencji. Możemy zatem oczekiwać, że ludzkie umysły nadal będą nieco wyjątkowe, nawet jeśli będziemy nadal opracowywać inteligentniejsze maszyny. Pamiętaj: inteligencja to nie tylko pojedyncza skala – sztuczna inteligencja dogania ślad pozostawiony przez człowieka na framudze drzwi.
Taki sposób myślenia powinien budzić w nas sceptycyzm wobec twierdzeń o nadludzkiej sztucznej inteligencji. Zwrócenie uwagi na różnice w ograniczeniach, wyszkoleniu i sprzęcie prowadzi do innego wniosku: sztuczna inteligencja nie będzie we wszystkim lepsza od ludzi. Zamiast tego będzie pod pewnymi względami lepszy od ludzi, a pod innymi gorszy. Sztuczna inteligencja i ludzkie umysły będą po prostu się od siebie różnić. I tak jak rodzeństwo, być może nauczymy się traktować siebie nawzajem nie jak rywali, ale jak towarzyszy.
Tom Griffiths jest profesorem technologii informatycznych na Uniwersytecie Princeton i autorem książki „Prawa myślenia” (William Collins)
Dalsza lektura
Pojawia się świat, Michael Pollan (Allen Lane, 25 funtów)
Jeśli ktoś to zbuduje, wszyscy umrą, Eliezer Yudkowsky (Bodley Head, 22 funtów)
Być sobą: nowa nauka o świadomości autorstwa Anila Setha (Faber, 12,99 GBP)
