Rugpjūčio mėnesį Pasaulio ekonomikos forumas pristatė ataskaitą „Naujasis finansinių paslaugų veikimas: kaip dirbtinis intelektas keičia finansų ekosistemą”, kurio išvadose dirbtinio intelekto ir automatinio mokymosi taikymas vertinamas kaip rizikingas, ir galimai destabilizuojantis finansų sektorių.
Ataskaitos kūrimui ir išvadų tvirtinimui vadovavo didžiųjų tradicinių bankų atstovai, tarp kurių – HSBC, Credit Suisse, Lloyds, JP Morgan Chase, Deutshe Bank, Scotiabank ir kt. Tarp ataskaitos išvadų kaip grėsmė minimas ir technologinių kompanijų įėjimas į finansų rinką, bei jų naudojami dirbtinio intelekto įrankiai.
Tokios išvados manęs nestebina – pirmiausiai todėl, kad nei vienas iš ataskaitai vadovavusių bankų šiandien nebeauga taip greitai, kad automatinis mokymasis būtų reikalingas tvariai jų plėtrai užtikrinti.
Jei pažiūrėtume į pavardes žmonių, kurie vadovavo šios ataskaitos kūrimui ir tvirtino šias išvadas, taps iš karto aišku, dėl ko suformuluotos tokios niūrios prognozės. Aukštas pareigas užimantys rinkos senbuviai, tradicinių bankų atstovai, paprasčiausiai sureagavo taip, kaip jiems įprasta – tokios išvados man labiau primena bandymus šnabždėti reguliuojančioms institucijoms į ausį ir noras juos užliūliuoti, siekiant tokiu būdu laimėti papildomo laiko ir apsaugoti patiems save nuo neišvengiamai besikeičiančios realybės.
Iš tiesų viskas, ką dabar vadiname „dirbtiniu intelektu” – ypač tai, kas naudojama finansų sektoriuje – nėra nieko daugiau, kaip automatizavimas mechaniškų, monotoniškų užduočių, kurios gali būti atliktos neeikvojant žmogaus talento ir smegenų pajėgumų. Iš dalies taip yra ir dėl to, kad industrijos reguliavimas skatina produktų standartizaciją.
Nuo pačios pirmos industrinės revoliucijos laikų žmonija svajojo apie tai, kad galėtų mažiau laiko skirti darbo atlikimui, ir daugiau jo liktų asmeniniam gyvenimui ir asmenybės augimui, visuomenės vystymui, ir kad tai būtų galima daryti be baimės prarasti pajamas – tačiau kol kas to pasiekti mums dar nepavyko. Ir taip įvyko tikrai ne dėl robotų ar dirbtinio intelekto keliamų grėsmių – tokį pokytį stabdo tam tikra visuomenės mažuma, asmenys, kurie turi sąlygas stabdyti šį augimo ir vystymosi procesą, tokiu būdu išlaikyti savo turimą galią, ir toliau kontroliuoti visuomenę. Pasaulyje, kuriame bus daugiau įvairovės – daugiau automatizuotų įrankių ir automatizuoto darbų atlikimo, pavaldaus atviram reguliavimui – sumažės žmogiško šališkumo faktorius bei galimybė išnaudoti paslaugų vartotojus, kaip tai daroma dabar.
Žinoma, institucijų bendradarbiavimas yra būtinas, siekiant užkirsti kelią nusikaltimams, tačiau kiti visi kiti verslo aspektai turėtų būti paremti rinkos konkurencijos principais. Ir aš jokiu būdu neneigiu reguliavimo svarbos, net jeigu kartais jam ir tenka vytis sparčiai besivystančias rinkas.
Būtų žymiau naudingiau, jei ekspertai daugiau dėmesio kreiptų į švietimą ir būtinas jo reformas – mes privalome užtikrinti, kad ateities kartos suprastų ir gebėtų valdyti tokias šakas, kaip statistika, algoritmai bei programų inžinerija (visa tai, kas iš tikrųjų ir yra dirbtinis intelektas ir automatinis mokymasis), kad jie pajėgtų kuo geriau suprasti, tobulinti ir naudoti dirbtinį intelektą.
Be abejo, visos pastangos kurti dirbtinio intelekto ir automatinio mokymosi algoritmus turėtų būti nukreiptos konkrečių problemų sprendimui. Kaip ir bet kurią kitą programinę įrangą, prieš diegiant ir pristatant masiniam naudojimui, juos būtina testuoti automatizavimo pagalba. Be to, šiandien dar nesame nei iš tolo priartėję prie tokio dirbtinio intelekto, kuris prilygtų žmogaus gebėjimui priimti šališką, subjektyvų sprendimą, ar darytų klaidas dėl dėmesio stokos.
