A Friedrich Ebert Stiftung budapesti irodája a Vasas Szakszervezettel közösen beszélgetéssorozatot kezdett a Budapest Music Centerben a mesterséges intelligencia témájában. A rendezvénysorozat első eseményét, amelyet dr. Tilesch György és Omar Hatamleh Between the brains – Taking back our AI future című könyve ihletett, „Mesterséges intelligencia – Hol találkozunk vele először és kell-e aggódnunk” címmel rendezték meg.
A Bombera Krisztina által vezetett, csaknem kétórás beszélgetésben a téma nagyágyúi vettek részt: a magyar származású Tilesch György (R. George Tilesch), a PHI Institute for Augmented Intelligence alapító-elnöke, Dale A. Martin, a magyarországi Siemens volt elnök-vezérigazgatója, az EELISA (Európai Mérnöki Tanulás, Innováció és Tudomány Szövetség)elnöke, a Német-Magyar Ipari és Kereskedelmi Kamara volt elnöke, az Aiesec (nemzetközi képességfejlesztő nonprofit diákszervezet) Alumni International alapító tagja és Erik Slooten, a Deutsche Telekom IT-megoldások ügyvezető igazgatója, akiről a beszélgetés közben kiderült, hogy egyéb tevékenységei mellett kiváló zeneszerző is.
A résztvevők kiemelték: bár a legtöbb felhasználó nincs tisztában ezzel, azonban már ma is számtalan olyan eszközt és szoftvert használunk, amely mesterséges intelligenciát alkalmaz.
A komplex vállalatirányítási rendszerek, a gyárak, különösen az autógyárak robotjai, a bankok, biztosítók és más pénzintézetek döntéshozatali rendszerei és más nagyvállalati alkalmazások mellett a mindannyiunk által használt olyan hétköznapi eszközök, mint a mobiltelefonok, a pc-k, a laptopok, az utóbbi években gyártott gépkocsik, az egyre inkább elterjedőben lévő robotporszívók és -fűnyírók is mesterséges intelligenciát tartalmaznak, mikként az „intelligens házak, épületek” is, miként a Facebook, a Google, a Waze és a többi, a mindennapjaink részévé vált program és alkalmazás.
Erik Slooten kiemelte, hogy az óriásvállalatok esetében hatalmas potenciál rejlik a mesterséges intelligencia (MI) felhasználásában a dolgozók serkentésére. Ezeknél a cégeknél természetesen lehetetlen minden alkalmazottat egyesével motiválni, így teljesítményük segítése, kiegészítése az MI által, a hagyományosnál jobb munkavégzés élménye az, ami a legjobban lelkesítheti őket (tegyük hozzá: a munkabérek emelése sem rossz módszer erre).
Azonban nemcsak erre, hanem az élet csaknem minden területére igaz, hogy a MI alapvető változásokat, mégpedig pozitív változásokat hozhat. Azonban az embereket meg kell tanítani arra, hogy miként tudják (fel)használni azt a hatalmas mennyiségű adatot, ami az interneten át elérhetővé válik, illetve arra is, hogy milyen információkat adunk át magunkról a big data (az a komplex technológiai környezet, szoftver, hardver, hálózati modellek, amelyek lehetővé teszik hatalmas adatállományok feldolgozását; akkora és olyan komplex állományokról van szó, hogy feldolgozásuk a meglévő adatbázis-kezelő eszközökkel igen nagy nehézségekbe ütközik. A big data, mint fogalom a nagy mennyiségű, nagy sebességgel változó és nagyon változatos adatok feldolgozása) céljaira.
Dale A. Martin jelezte, hogy ő lehetőség szerint minden cookie-t és lokalizáció-lekérést elutasít, mire a főként az adatok biztonságosságának szakértőjeként jelenlévő Erik Slooten megjegyezte, a „Nagy Testvér” akkor is tudja, hogy hol vagyunk, amikor letiltjuk őket. Igaz, ezen információkat csak a titkosszolgálatok, a rendőrség és a katonaság képes kinyerni IT-eszközeinkből.
Tilesch György elmondta, hogy ő az artificial intelligence (mesterséges intelligencia) helyett jobban szereti az augmented intelligence-t (kiterjesztett intelligenciát) használni, mivel a célnak annak kellene lennie, hogy a számítógépes tudás kiegészítse az ember kognitív (gondolkodási, érzékelési) képességeit és kapacitását, ne pedig legyőzni akarja azt. Elmondta, hogy sokak vélekedésével szemben a mesterséges rendszerek ma már nemcsak az olyan egyhangú feladatokat veszik át, mint az autógyári összeszerelés, hanem az olyan, sok tanulást igénylő, magas szintű feladatok egy részét is, mint az orvosi, mérnöki, bírói munka.
A MI tanulási képessége és a memóriája már ma is sokkal jobb a számítógépeknek, mint az embernek, így sokkal jobb döntések meghozatalára képesek, például az orvosi képalkotási diagnosztikában (röntgen, CT, MRI stb.).
A nagy kérdés: átadhatjuk-e a teljes ellenőrzés hatalmát a MI-nak?
A szakértők szerint inkább tanácsot kell kérni a géptől, és nem rábízni a döntést, már csak a jogi felelősség miatt is, de azért is, mivel a legtöbb döntés végső soron sokkal inkább erkölcsi, etikai jellegű kérdés, mintsem technikai probléma.
Ez már csak azért is így van, mert a MI-t, ahogyan az ember által előállított legtöbb használati tárgyat is, egyaránt felhasználható jó és rossz célokra. Egy késsel kenyérre vajat is kenhetünk éhes gyermekeink számára, de el is vághatjuk valaki torkát vele. Az MI különleges jellege miatt nagyságrendekkel nagyobb mértékben képes mind a „jó”, mind a „rossz” támogatására. Egyszerre akár milliók számára hozhat változásokat.
Dale A. Martin egy gyakorlati példával mutatta be a végső döntéshozatal problematikáját. Nyugdíjba vonulását követően a közeli múltban házat vásárolt Budapesten, felújíttata, majd robotporszívót vásárolt. A régi ház helyiségeit küszöbök választották el, amelyeknek csak némelyikét tudja „átlépni” a készülék, a többinél ehhez küszöbcserére volt szükség. Annak eldöntése, hogy hol húzzuk meg a határokat, ki jelöli ki és ki ellenőrzi őket, alapvetően fontos kérdések.
Erik Slooten kiemelte, hogy a „rosszak” mindig motiváltabbak, mint a „jók”, így őket nem tudjuk lebeszélni arról, hogy rosszat tegyenek. Az egyetlen megoldás a „jók” megtanítása arra, hogyan védhetik meg magukat. Fel kell tehát készülnünk arra, hogy mi, egyénenként hozzuk meg azokat a döntéseket, amelyek meghatározzák, hogy hol húzódjanak az életünkben mind nagyobb szerepet játszó MI befolyásának határai. Ehhez meg kell értenünk az MI működését, és aktívan részt kell vennünk a működésének irányításában.
Problémát okozhat, hogy bár a MI-val foglalkozó mérnököknek sokkal több etikai kérdéssel kell szembesülniük, mint a legtöbb ipari tervezőnek, mégis például az USA-ban csak az ilyen területre szakosodott mérnökhallgatók ötödének tanítanak etikát – és ennek hatékonysága is meglehetősen kérdéses.
Tilesch György egy idevágó új-zélandi elképzelést hozott fel. Ott a személyes adatokat „családi ezüstként” kezelik. Nekünk, magunknak kell eldönteni, mit adjunk át ebből másoknak, és mit nem. A legnehezebb ugyanis az egyszer már átadott adatok letiltása.
Ötletként pedig az is felvetődött, hogy ha a közösségi médiaés más big data-kezelők eladják a személyes adatainkat, akkor részesüljünk ugyanúgy a haszonból, ahogyan például minden alaszkai állampolgár is évente egy szép összegről szóló csekket kap az állam olajbevételeiből.
A beszélgetés lezárásaként a szakértők megállapították, hogy az EU vezetése láthatólag tisztában van a veszélyekkel, és ezek elhárítására szabályokat is hoz, főként a személyes adatok védelmével kapcsolatban (lásd GDPR), és az USA is hasonló lépéseket tesz.
A hazai körülményekkel kapcsolatban ugyanakkor megállapították, hogy a legtöbb magyar legfeljebb csak a Facebookot tudja használni, amúgy szinte semmit sem tud a digitalizált világról, beleértve a MI-t is. A szociális egyenlőtlenségek is nagyon fontosak ebben a témában. Szerencsére a felmérések szerint a fiatalok már sokkal tudatosabbaknak látszanak ezen a területen, és sokkal jobban igyekeznek védeni az adataikat, mint az idősebb korosztályok.
Időnként nálunk is felröppennek hírek a digitális világot érintő szabályozási elképzelésekről, de hatékonyságuk meglehetősen kérdéses lenne. Aligha van ugyanis olyan terület, amely átfogóbb kihívásokkal járna, mint a mesterséges intelligencia.