Ogromna moć modernog računarskog hardvera i sposobnost obrade ogromne količine podataka omogućili su velike korake u generativnoj veštačkoj inteligenciji, ali je pred njom još uvek dugačak put do dostizanja stanja koje bi veliki filozofi opisali kao „pravu autonomiju“ i „sposobnost rezonovanja“, kaže dr Arutjun Avetisjan, direktor Instituta za sistemsko programiranje Ruske akademije nauka.
„Savremena veštačka inteligencija se sastoji od sudova zasnovanih na iskustvu, na empirijskim informacijama. Pošto postoji mnogo empirijskih informacija (jer ima mnogo digitalnih podataka), i pošto su se superračunarski resursi i alati izuzetno razvili poslednjih godina, AI procene mogu biti veoma visokog kvaliteta – do tačke u kojoj osoba, kada komunicira , možda neće razumeti da li razgovara sa robotom ili sa ljudskim bićem“, objasnio je Avetisjan, vodeći ruski specijalista u oblasti sistemskog programiranja.
Generativna AI je napravila veliki napredak u ovom pravcu, ali nije prešla prag koji su zacrtali matematičari i filozofi kada je reč o stvaranju računarskih sistema sposobnih za istinsko, nezavisno rasuđivanje i sposobnost razmišljanja poput čoveka, rekao je profesor, ukazujući na argumente koje je izneo nemački filozof iz 18. veka Emanuel Kant.
„Kant je rekao da svo znanje počinje iskustvom, a da u isto vreme to iskustvo nikada neće garantovati istinsku univerzalnost. Time je postavio određena ograničenja, a ako uzmemo njegova glavna dela, on je verovao da je jedno od glavnih svojstava razuma rukovanje apriornim znanjem. Šta je apriorno znanje? Znanje koje je nezavisno od iskustva“, objasnio je dr Avetisjan.
U tom smislu, akademik je istakao da danas „ne postoji znanje u savremenoj veštačkoj inteligenciji koje je apsolutno nezavisno od iskustva“.
„Ako uzmemo u obzir da je slaba veštačka inteligencija ona koja je zasnovana na iskustvu, a jaka veštačka inteligencija zasnovana na razumu, u ovom smislu, koristeći Kantove definicije, još uvek smo veoma daleko od jake veštačke inteligencije“, naglašava on.
Naravno, kako kaže, vodeći umovi rade u tom pravcu i pojava jake veštačke inteligencije je moguća u nekom trenutku, ali ne veruje da će se to dogoditi u bliskoj budućnosti – bilo u narednim godinama, sledećoj deceniji ili čak za životnog veka današnjih odraslih ljudi.
Modeli otvorene arhitekture za istinski otvorenu AI
Stoga su Avetisjan i Institut za sistemsko programiranje usredsredili svoje resurse i energiju na probleme u vezi sa slabom veštačkom inteligencijom – prostor u kojem definitivno ima mnogo prostora za rast i mnoga pitanja, kako tehnička tako i društvena, kojima tek treba da se pozabave, a među kojima su i ona vezana za bezbednost i poverenje.
U današnjem svetu, objasnio je profesor, neviđena dostupnost standardizovane računarske snage i velike količine informacija omogućili su čak i nedovoljno naprednim matematičkim metodama da „postignu veoma ozbiljne rezultate“ koristeći takozvani generativni ili model AI zasnovan na velikoj količini informacija.
„Budućnost tehnologije leži u njenom masovnom usvajanju od strane kompanija i kupaca, i isto tako važno, istinski otvorenoj arhitekturi“, naglasio je akademik.
„Danas, čitavi privredni sektori uzimaju softverska rešenja iz jednog 'zajedničkog fonda' i primenjuju ih u svojim zemljama, pretvarajući ih u specifične tehnologije. Sve ovo je „uokvireno“ idejama koje se odnose na ekonomiju saradnje, gde produktivnost čoveka ili naučnika raste ne dvostruko, već za nekoliko redova veličine“, rekao je Avetisjan.
On je primetio da je GitHab platforma za programere – koja omogućava kreatorima da kreiraju, čuvaju, upravljaju i dele svoj kod, najveća platforma za kolaborativni razvoj na projektima otvorenog koda, sa svojom korisničkom bazom koja je porasla sa pet miliona na više od 100 miliona ljudi širom sveta.
„Svi oni istovremeno stvaraju nove tehnologije i znanje. Iz ovoga moramo da naučimo da kreiramo proizvode i da budemo tehnološki nezavisni“, rekao je akademik, ukazujući na razvoj desetina operativnih sistema zasnovanih na Linuksu od strane ruskih programera koji su se pokazali neprocenjivi za rusku industriju.
„Nemoguće je takmičiti se zatvaranjem sistema, jer nećete moći da prikupite neophodnu količinu znanja i osoblja na jednom mestu“, naglasio je Avetisjan, izrazivši uverenje da će se AI modeli zatvorene arhitekture poput OpenAI, ČetGPT i drugi neizbežno susresti sa konkurentnim otvorenim modelima, pri čemu su ovi drugi bili vitalni za pojavu sigurne generativne AI arhitekture.
„Nijedna zemlja na svetu, ni mi ni Sjedinjene Države neće moći nezavisno da razvije širok spektar konkurentnih tehnologija. To ne znači da treba bezglavo zaroniti u projekte drugih ljudi i pokušati da se nekako krećemo u istom pravcu kao i oni. Naprotiv, moramo da kreiramo sopstvene repozitorije znanja u otvorenom režimu, koje nisu odvojene od svetske zajednice, već su jednostavno pouzdanije, sigurnije, gde postoji garancija da im pristup neće biti ograničen“, rekao je akademik.
Da bi se to desilo, Rusiji je potreban sopstveni „alat“ za razvoj, finansijski resursi i organizaciono razumevanje potrebni za ublažavanje rizika, maksimiziranje prinosa i obezbeđivanje protoka znanja u zemlju, rekao je Avetisjan, ističući da je Institut za sistemsko programiranje već razvio niz alata kao što su Svace i Crusher, za rešavanje ranjivosti pomoću glavnih generativnih AI alata kao što su PyTorch i TensorFlow, i podelio ih za poboljšanje ovih sistema.
U tom smislu, dr Avetisjan je zagovornik „veštačke inteligencije od poverenja“, koju on definiše kao veštačku inteligenciju za koju postoji i dostupna dokumentacija koja opisuje mehanizme njenog rada.
„Takvih dokumenata još nema o veštačkoj inteligenciji. Ali ovaj proces je već pokrenut širom sveta“, rekao je Avetisjan, ukazujući na napore nacija da uvedu propise za ublažavanje rizika od veštačke inteligencije, maksimiziranje otvorenosti i obezbeđivanje etičkog ponašanja.
„Ako se vratimo na reč 'poverenje' iz perspektive veštačke inteligencije, moramo definisati šta znači razviti AI od poverenja - od dizajna, analize podataka i biblioteka koje koristimo (tzv. okviri) do analize modela spremnih za identifikaciju ranjivosti i nedostataka“, rekao je Avetisjan.
Štaviše, kada je reč o zabranama, potrebno je obezbediti da o ovim pitanjima ne odlučuju samo IT stručnjaci ili matematičari. "Oni treba da učestvuju, ali moraju da budu uključeni stručnjaci iz humanističkih nauka, jer mi neke stvari vidimo drugačije“, naglasio je profesor.
„Ako ne postoje tehnologije kontrole može se potpisati bilo koja deklaracija, ali ona će biti besmislena. Mora postojati razumevanje situacije [među vlastima] i dalji razvoj. I u Rusiji ga imamo. Vlada je još 2021. godine pokrenula Centar za istraživanje veštačke inteligencije u okviru Instituta za sistemsko programiranje Ruske akademije nauka, dok je globalni regulatorni trend počeo tek 2023. godine“, rekao je Avetisjan, ukazujući na napore koji se sada preduzimaju u Evropskoj uniji i Sjedinjenim Državama u ovom pravcu.
Pogledajte i: