Categories
Blog

Pinar Ozcan: Competition in the age of AI

W erze AI, umiejętnie użyta i dostosowana do charakteru biznesu szeroko rozumiana technologia, może ułatwić rozwój i umożliwić przewagę konkurencyjną.

Technologia i kompetencje

 – Technologia pozwala na rozszerzanie kompetencji, dzięki czemu produkty i usługi mogą stać się lepsze, szybciej dostępne i tańsze. Przewaga konkurencyjna staje się możliwa za sprawą narzędzi, dzięki którym ludzie pracują efektywniej albo są wręcz przez algorytm zastępowani. W wielu przypadkach pozwalają również lepiej zrozumieć klientów – mówi prof. Pinar Ozcan z Uniwersytetu Oxfordzkiego.

Co można uznać za przełomową technologię? Według prof. Ozcan blockchaine, AI i uczenie maszynowe AI oraz wirtualną rzeczywistość. To one pozwalają przedsiębiorcom mieć większy wpływ na współuczestnictwo w światowym biznesie i dostarczać produkty w bardziej efektywny sposób. Według ekspertki główne zalety technologii blockchain to: transparentność, bezpieczeństwo, redukcja kosztów, dostępność, identyfikowalność, wydajność. – Blockchain zmienia sposób w jaki żyjemy – mówi Ozcan. – Ważne jest, że trudno go skorumpować, więc wiele krajów zaczyna go używać np. podczas wyborów w kontekście prowadzenia rejestrów cyfrowych i inteligentnych kontraktów.

Fintechy już dziś korzystają chętnie ze zdecentralizowanych finansów, co pokazuje jak kierunki rozwoju wyznacza sztuczna inteligencja. Nowoczesne aplikacje pozwalają na zawieranie inteligentnych kontraktów (sprawdzają się np. w obszarze praw autorskich, które można szybko zweryfikować), są pomocne w zakresie bezpieczeństwa czy cyfrowej waluty a także ewidencjonowania, np. w opiece medycznej, głosowaniach, własności intelektualnej.

Wirtualna rzeczywistość

To wg Pinar Ozcan kolejna interesująca ścieżka technologiczna, której warto się przyjrzeć. I choć jak sama zastrzega, podane przez nią przykłady działań mogą wydawać się abstrakcyjne w kontekście mniejszych startupów, to jednak w mikroskali mogą być podpowiedzią, jak budować społeczności w sieci skoncentrowane wokół jednego produktu. Koncert Justina Bibera w Metaverse, nie tylko przyniósł mu korzyści finansowe, ale też widownię na niespotykaną skalę i społeczność zbudowaną wokół tego wydarzenia. Z kolei przykład kontrowersyjnego pomysłu Robloxu Gucciego jest wg Pinar Ozcan obarczony ryzykiem rozwodnienia marki.

Dla biznesu interesujące może być też cyfrowe partnerstwo, tworzenie cyfrowych bliźniaków, budowanie kontaktów, wymiana dobrych praktyk czy po prostu oryginalny sposób prezentacji oferty klientom. Korzyści z rzeczywistości wirtualnej mogą być olbrzymie w sprzedaży operacyjnej  i sprzedaży B2B oraz w marketingu, choć wiele firm sobie z tego nie zdaje sprawy- podpowiada Ozcan.

AI wpływa na produkty i usługi

Sztuczna inteligencja sprawdza się choćby w obszarze finansów – to już fakt. Rozwiązuje wiele problemów, pozwalając na redukcję kosztów screeningu i monitoringu (efekt: szybsza dostawa i tańszy produkt), redukcję kosztów researchu (efekt: lepsze dopasowanie produktu do klienta) czy redukcję kosztów dostawy co przekłada się na lepszy dostęp. Na przykład dla fintechu pożyczkowego to szansa, by szybciej zyskać klienta. Sprawdzenie ubiegającego się o pożyczkę i udzielenie mu jej w 10 sekund nie dlatego, że nie został odpowiednio zweryfikowany, ale dlatego że szereg danych błyskawicznie przetworzono, to skok technologiczny, od którego tylko krok do coraz bardziej „szytego na miarę” produktu.

Dane już od pewnego czasu stały się cenną walutą. Im większy dostęp do nich, tym większa szansa na generowanie kolejnych. Dzięki sztucznej inteligencji błyskawiczny rozwój przeżyły np. platformy big techów. Jak to się stało, że tak urosły? Prof. Ozcan mówi o wielkiej wojnie, którą toczą pomiędzy sobą platformy takie jak Amazon, Apple, Netflix i inne, ale istotne jest, że ta wojna wpływa też na sektor znacznie bardziej tradycyjny. Sieć pomaga w rozwoju i deklasuje tych, którzy nie zdążyli. Producenci samochodów inwestują w platformy transportowe, Airbnb ugruntowało swoją pozycję w obszarze wynajmu mieszkań, Netflix zdominował rynek filmowy w sieci – przykłady można mnożyć bez trudu. Dlaczego tak szybko rosną? Bo zwycięzca bierze wszystko – mówi Ozcan – i zabija wszystko co jest wokół.

Czy obecnym na rynku dostawcom łatwo jest przejść na platformy oparte na danych? To trudne pytanie i w zasadzie można na nie odpowiedzieć wyłącznie w sposób wymijający: to zależy. Jeśli przedsiębiorca rozważa „platformizację” – podpowiada ekspertka – musi zastanowić się jakie zalety ma jego firma. Czy jest to duża baza klientów, reputacja i zdolności techniczne do jej powiększenia,? Może doświadczenie regulacyjne? Dostęp do danych? Czy może ich użyć? Trzeba pamiętać, że nie każdy produkt nadaje się do rozwijania na platformach.

Uczenie maszynowe

Już wiadomo, że prognozowanie, uczenie maszynowe, szeroko rozumiana sztuczna inteligencja, pozwalają m.in. pozyskiwać klientów, dając im złożoną ofertę. Na rynku jest wiele narzędzi wykorzystujących AI do zarządzania pieniędzmi. Prof. Ozcan przywołuje choćby przykład brytyjskiego „Plum”, który ma pomagać użytkownikowi lepiej zarządzać finansami czy kanadyjską platformę, gotową za efektywne wykorzystanie przyznanej pożyczki, obniżyć klientowi jej koszt, bo jest mniej ryzykowny dla firmy.

Podobnych przykładów jest wiele, ale tu ekspertka przestrzega – zwłaszcza tam, gdzie mamy do czynienia z danymi wrażliwymi, zaufanie klienta nie może być wystawiane na próbę, a niestety takie sytuacje nie są rzadkie. Jednym z nich może być bank NEO, w którym dochodziło do awarii systemów. Infrastruktura takich platform wymaga ogromnych inwestycji i to tam powinien być położony nacisk, a nie na interfejs, co jest częstym przypadkiem.

Partnerstwa dla fintechów

Czy warto szukać partnera start-upu np. w dużym banku – zadają sobie często pytanie przedsiębiorcy. I znowu: to zależy. Prof. Pinar Ozcan przestrzega, że istnieje sporo przeszkód na tej drodze, szczególnie w obszarze harmonizacji danych. Fakt, że dane często znajdują się w silosach firmy, że zbudowano na nich sporo struktur organizacyjnych, powoduje, że jest tam wiele ośrodków zysku, a brak całościowego spojrzenia. Wykorzystywanie danych od tej organizacji w ramach współpracy może być skomplikowane. Szpital czy bank nie są jedynym możliwym partnerem dla start-upu jeśli chodzi o pozyskiwanie danych – przekonuje ekspertka. Jednak podając przykład  alternatywnego podejścia – serwis Victor Fi, który łączy bank z fintechem – zastrzega, że też jest to rozwiązanie obarczone ryzykiem. Warto zwracać uwagę na każdy szczegół umowy, ponieważ firmy tego typu mają tendencje do wchłaniania mniejszych.

Pinar Ozcan jest profesorem przedsiębiorczości i innowacji, a także dyrektorem akademickim Oxford Entrepreneurship Centre oraz Oxford Future of Finance and Technology (Fintech) Initiative. Specjalizuje się w strategiach, przedsiębiorczości i rynkach technologicznych. Jej obecne badania obejmują sztuczną inteligencję i modele biznesowe w fintechach, otwartą bankowość, zakłócenia cyfrowe i rozwój dużych platform technologicznych.

Categories
Blog

Prof. Émilie Ruiz: Creativity in Business

– Kreatywność daje przewagę konkurencyjną w biznesie. Ale to nie jest wcale tak łatwe do osiągnięcia, jak mogłoby się wydawać  – mówi prof. Émilie Ruiz.

Kreatywność jest kluczem w profesjonalnej zawodowej aktywności – przekonywała podczas wykładu prof. Émilie Ruiz. Kreatywność może być pewnym konceptem, ale może być też odkrywaniem konkretnych metod, które pozwolą przedsiębiorcy być bardziej twórczym. Zwłaszcza, gdy jego konkurencją nie będzie już tylko inny przedsiębiorca, ale sztuczna inteligencja.

Kreatywność: słowo-klucz w biznesie?

– Przede wszystkim trzeba pamiętać, że nie można mieć wszystkiego – przestrzega prof. Ruiz. Nie da się wdrożyć każdej innowacji pożądanej przez przedsiębiorcę, nawet jeśli wykorzysta się kreatywność lidera, zespołu i firmy. Jest kilka metod, które mogą się przydać w rozwijaniu kreatywności i ułatwić wprowadzenie zmian, ale to nie jest łatwy proces. Wymaga umiejętności i kompetencji, czasu do namysłu, refleksji nad sposobem wdrażania innowacji, znalezienia właściwych metod, a wreszcie doprowadzenia do samego fizycznego wcielenia w życie. Jak przypomina prof. Ruiz – kreatywność to wymyślanie nowych, użytecznych, nadających się do wdrożenia idei i rozwiązań.  – Jeśli to potrafisz, odniesiesz korzyści jako menedżer, będziesz mieć przewagę nad konkurencją – przekonuje ekspertka. To właśnie przynoszenie świeżych pomysłów jest kluczem do rozwoju biznesu. Przy czym nie należy zapomnieć, że tak samo wartościowa jest kreatywność lidera, jak i zespołu, z którym pracuje. Wszyscy jesteśmy kreatywni jako jednostki. Jako kolektyw możemy – wymieniając się pomysłami – zdziałać więcej. Kreatywność organizacyjna to już wyższy poziom pozwalający osiągać sukces dzięki współpracy całej grupy ludzi z tej samej organizacji. – Kultura organizacyjna opiera się na zasobach – podkreśla Émilie Ruiz – a zespołowa kreatywność jest sumą indywidualnych. To różnorodność ludzi i ich osobowości daje szeroki zakres pomysłów.

Myślenie szablonowe, czyli fiksacja funkcjonalna

Przykład ze świecą, który wykorzystała podczas webinaru prof. Ruiz warto obejrzeć. Bardzo dobrze pokazuje jak łatwo utkwić w szablonie. Co powoduje, że tak ciężko jest przełamać schematy myślowe? Co zachęca do bazowania na znanych narzędziach? Rutyna, wygoda, potrzeba bezpieczeństwa są kuszące, ale jednocześnie zamykają drogę do rozwoju. O jednej z psychologicznych przeszkód – błędzie poznawczym zwanym fiksacją funkcjonalną, mówiła prof. Ruiz. Wpływa on negatywnie na zdolność rozwiązywania problemów i sprawia, że patrzymy na nie w jeden określony sposób. Brak alternatywnych propozycji ogranicza kreatywność. Jak ją rozbudzać?

Modele kreatywności

Jak wdrażać nowe rozwiązania z sukcesem? Co zachęca współpracowników do włączenia się w rytm zmian? Émilie Ruiz wylicza: styl zarzadzania lidera, który potrafi prowokować do nieszablonowego myślenia, dobra atmosfera pracy i przestrzeń dostosowana do potrzeb ludzi, umiejętność komunikacji, gotowość do podejmowania ryzyka przy jednoczesnym zapewnieniu współpracownikom (i sobie!) poczucia bezpieczeństwa.

Kreatywność często utożsamiana jest jedynie z innowacją i np. wprowadzeniem jakiegoś wynalazku na rynek – przypomina prof. Ruiz. Ale celem kreatywności jest też ulepszanie, poprawianie wyników, zwiększenie szans biznesowych. Umiejętność generowania i selekcji nowych pomysłów, użytecznych i wykonalnych, pozwala także odnawiać procesy zachodzące w organizacji.

Na drodze ku kreatywności czekają też na innowatorów pewne pułapki, które jednak – jak twierdzi Émilie Ruiz można przewidzieć. Będą one konsekwencją tzw. dynamiki społecznej, która powoduje, że niektórzy ludzie po prostu kreatywni nie są i nie będą; z różnych powodów. Warto, by lider miał to na uwadze i by pamiętał o odpowiednim wykorzystaniu cech osobowościowych swoich współpracowników. Druga pułapka wynika z kolei z dynamiki poznawczej. Nawet najbardziej twórcza osoba może spotkać się czasem z blokadą, brakiem pomysłów. Czy można coś z tym zrobić? Prof. Ruiz twierdzi, że tak i podaje kilka metod.

Metody kreatywności

Stosowanie wybranych metod wspierających kreatywne myślenie ma kilka celów. 

Przede wszystkim ułatwia proces twórczy. Prof. Ruiz podkreśla: kreatywność jest czymś konkretnym. Oczywiście można stworzyć całą listę pomysłów, ale by przenieść je na poziom realizacji, a finalnie zrobić dzięki nim dobry biznes, trzeba postępować zgodnie z zasadami, posiłkując się odpowiednimi metodami.

Drugim celem jest zwiększenie wydajności. – Zawsze powtarzam, że kreatywność to koszty: czasu, pieniędzy, energii w firmie wdrażającej te nowe rozwiązania, ale nie tylko. Ważni są też ludzie – mówi Émilie Ruiz. Naturalnie zawsze będą tacy, którzy do propozycji zmian nie odniosą się pozytywnie, ale warto postarać się przekonać do działania, sugeruje ekspertka, bo przekonani o słuszności idei są bardziej efektywni. Oczywiście można oceniać poziom kreatywności przez KPI, ale można też przez liczbę rozwijanych pomysłów.

By realizować cel drugi, niezbędne jest też osiągnięcie trzeciego celu czyli umiejętność zarzadzania ludźmi. Kreatywność pomaga być dobrym menedżerem, ale może też pomoc wyzwalać z ludzi ciekawe pomysły.

Jakie konkretne metody wpływające na kreatywność proponuje prof. Ruiz?

1: Burza mózgów

– Zawsze pomoże – mówi ekspertka. Ma wygenerować jak najwięcej rozwiązań, a lider ma je zebrać w logiczną całość. To łatwa i wszystkim dobrze znana metoda, cechująca się wysoką wydajnością i niegenerująca kosztów.

2: Myślenie projektowe

Innowacyjna metoda przekształcania pomysłów i projektów w rzeczywistych działaniach. Opiera się na informacji zwrotnej od użytkowników, ale ważne jest, zwraca uwagę Ruiz, by także przedsiębiorca spróbował myśleć jak użytkownik. Jej niekwestionowaną zaletą jest to, że zwiększa współpracę pomiędzy różnymi działami w firmie.

Prof. Ruiz wymienia trzy zasady obowiązujące w tej metodzie: obserwowanie i współtworzenie z użytkownikami, zrozumiałe dla wszystkich wyjaśnienia, praca z różnymi ludźmi – w kontekście wiedzy, kompetencji, interesów, ale dla wspólnego celu.

3: Elevator pich

To ciekawa, choć niezbyt łatwa dla przedsiębiorców metoda. Elevator pitch jest formą zwięzłej, kilkudziesięciosekundowej zaledwie prezentacji idei, produktu, usługi lub osoby.  W jej przypadku zapomnieć nie można o jasnym koncepcie oraz prezentacji pomysłu w taki sposób, by chwytliwa historia zachęciła słuchacza do dowiedzenia się więcej.

Kreatywność musi mieć warunki

Choć często wydaje się, że kreatywność opiera się głównie na wyobraźni, prof. Ruiz przypomina: kreatywność rodzi się w sprzyjających warunkach, a logiczne i uporządkowane podejście bardzo pomaga. To dlatego warto pamiętać, że realizując wybraną metodę wspierającą kreatywność przydatne będą:

– brief – punkt startowy każdej metody, zawierający powszechnie znane terminy. Jego forma zależy od problemu, a pamiętajmy, kreatywne rozwiązanie zawsze odpowiada na jakiś problem.

– przygotowanie poznawcze – pozwalające właściwie zabezpieczyć narzędzia pracy, przestrzeń, czas itp.

– przygotowanie społeczne – mające na celu dobrą organizację grupy przez lidera, który powinien pamiętać o indywidualnych cechach jej uczestników. To jego rolą jest budowanie klimatu, zarządzanie emocjami czy zagwarantowanie bezpieczeństwa. Jeśli te wszystkie elementy przełożą się na flow, będące stanem mentalnym, w którym osoba wykonująca jakąś czynność jest całkowicie zanurzona w niej, w pełnym skupieniu, zaangażowaniu i doświadczaniu przyjemności z wykonywanej czynności, można mówić o sukcesie.

– animacja – jedna z najbardziej pożądanych umiejętności lidera, który prowadzi zespół do celu. Lider energetyczny, wspierający a nie narzucający swoje pomysły, uruchamiający wyobraźnię, pilnujący czasu i otwarty na feedback jest gwarantem sukcesu.

Kreatywność w dobie sztucznej inteligencji

Jakie będą konsekwencje wejścia sztucznej inteligencji do obszaru kreatywności? Czy będzie to poważny rywal dla przedsiębiorców? Czy więcej tu efektów pozytywnych czy negatywnych?

Prof. Émilie Ruiz do pozytywów zalicza współpracę człowieka z maszyną, rozszerzanie przestrzeni dla sztuki czy możliwość doskonalenia umiejętności twórczych. Ale dostrzega też negatywne konsekwencje, takie jak dehumanizację oraz kwestie związane z etyką i odpowiedzialnością za działania.

Czy czat GPT z AI będą kreatywne bardziej niż człowiek? Émilie Ruiz mówi: Nie.

Émilie Ruiz jest profesorem nadzwyczajnym zarządzania innowacjami i kreatywnością na Uniwersytecie Savoie Mont Blanc we Francji oraz członkiem laboratorium IREGE. Jej badania, publikowane w R&D Management, Technovation czy European Management Journal, dotyczą otwartej innowacji i kreatywności, ze szczególnym uwzględnieniem społeczności użytkowników, kreatywności organizacyjnej oraz przemysłów kultury i kreatywnych.

Categories
Blog

Prof. Michał Kosiński: Making Sense of modern AI

– Sztuczna inteligencja to najpotężniejsza technologia jaką wymyślono. Jest tak projektowana, że staje się bytem autonomicznym. Oczywiście wiele problemów rozwiąże, oszczędzi ludziom dużo czasu, ale być może przeznaczymy go na próby jej okiełznania – mówił prof. Michał Kosiński.

„Making Sense of modern AI”

Czy nowoczesna sztuczna inteligencja różni się od „starej”, która dwadzieścia siedem lat temu wygrała jeden z pięciu meczów szachowych z Garrim Kasparowem? Zdecydowanie tak.

Czy jesteśmy w stanie przewidzieć wszystko, co sztuczna inteligencja będzie mogła zrobić w najbliższych latach? Zdecydowanie nie.

Czy da się zrozumieć nowoczesną sztuczną inteligencję? Raczej da się zrozumieć tryb zmian AI, co może ułatwić ludziom odnalezienie się w nowych realiach.

Temu właśnie poświęcił swój wykład prof. Michał Kosiński. Rysując drogę rozwoju sztucznej inteligencji od 1996 roku do czasów współczesnych, starał się zwrócić uwagę na skok, jaki w tym czasie dokonał się w jej doskonaleniu. A to przecież dopiero początek. Należy liczyć się z tym, że przyspieszenie będzie jeszcze większe.

Przełom 1996

To wtedy „stara” sztuczna inteligencja wygrała partię szachów z mistrzem świata Garrim Kasparowem. Mimo że Kasparow wygrał trzy kolejne mecze a dwa zremisował, można ten moment uznać za przełom. Rok później IBM zwiększyło moc obliczeniową swojego komputera i Deep Blue wygrał już dwie z pięciu rund. Co zdecydowało o jego sukcesie? Potrafił przewidzieć 200 mln pozycji na sekundę, posiadał ogromną bazę danych wszystkich archiwalnych gier mistrzów szachów, pamięć i moc obliczeniową. Odpowiedź na pytanie: czy potrafił grać w szachy czy też był szybkim, ale głupim kalkulatorem – Kosiński daje posługując się metaforą chińskiego pokoju, eksperymentu amerykańskiego filozofa Johna Searle’a.

Alpha Zero jak ludzki umysł

W 2017 roku naukowcy z Deep Mine (obecnie część Google) postanowili podejść do uczenia maszyn gry w szachy w inny sposób. Zamiast tłumaczyć siatce neuronów jak grać, dając jej dostępy do gier archiwalnych, postawili sieci naprzeciwko siebie i polecili im grać. Po kilku milionach dość naiwnych pojedynków i po kilku godzinach treningu program Alpha Zero pokonał nie tylko najlepszego szachistę, ale wszystkie dostępne programy szachowe, rozwijane przez dziesiątki lat.

Kosiński zwraca uwagę, że zamiast trenować AI tradycyjnie, wywodząc rozwiązanie z historii myśli inżynierskiej, wytrenowano ją wg modelu, dzięki któremu uczą się ludzie. Czy Alpha Zero wiedziała jak grać w szachy, czy była nadal tylko kalkulatorem?  Jak mówił prof. Kosiński, metafora chińskiego pokoju jest nadal aktualna, ale tylko na poziomie indywidualnych neuronów w sieciach neuronowych. – To neurony przyjmują sygnały ze środowiska, przerabiają je, korzystając z instrukcji i przekazują sygnał dalej – tłumaczył. – Sieć prostych maszyn ma właściwości, których nie można przypisać żadnemu z indywidualnych neuronów. Jednak jako całość jest w stanie grać w szachy, poradzić sobie z sytuacjami, których nie otrzymała w danych treningowych, uczyć się przez doświadczenie, a nie dzięki instrukcjom – mówił.

Dzięki doświadczeniu AI staje się coraz lepsza. – Sieci neuronowe w swoich cechach nie są inne niż ludzki mózg – tłumaczył prof. Kosiński. – Każdy neuron w naszym mózgu jest relatywnie prostą biologiczną maszyną, skomplikowaną oczywiście bardziej niż w sztucznych sieciach. Są to zero-jedynkowe maszyny, które przyjmują wkład z niższych regionów środowiska, przerabiają go i przekazują dalej.

Jak mówił ekspert, jednemu neuronowi w głowie nie przypisuje się cech typowych dla ludzi. Neurony nie rozumieją, ale 85 mld neuronów w ludzkim mózgu czuje, nienawidzi, kocha itd. Alpha Zero miał ok 800 tys. neuronów, pszczoła ma ok 1 mln, a ludzki mózg ma ich 85 miliardów, a jednak Alpha wygrał z człowiekiem.

Porównując „starą” AI z „nową” trudno nie zauważyć kluczowej różnicy. Wiele kalkulacji wykonanych w ciągu sekundy, wspaniała logika, brak intuicji i doskonale opisane zastosowania to domena starej AI. Ta „nowa” została przygotowana oryginalnie i po 4 godzinach nauczyła się grać dzięki otwartym zastosowaniom.  Wydajność „starego” AI zależała od tego ile procesorów posiadała maszyna. „Nowe” AI też potrzebuje mocy obliczeniowej, ale jego jakość nie tyle zależy od prędkości, co od treningu.

 – Cechy nowego AI opisują cechy ludzkiego umysłu. Pytając, co może zrobić AI, pomyślcie, co może zrobić człowiek – mówił Kosiński. – Człowiek popełnia błędy, ludzkie błędy, a jego umiejętności zależą od doświadczenia. Uzmysłowienie sobie tego pozwala lepiej zrozumieć nowoczesne AI.

Jak czat GPT pisał limeryki

Historia prac naukowców z Google, którzy wzięli siatkę bardzo podobnych neuronów i przygotowali ją tak, by potrafiła przewidzieć brakujące słowo w akapicie tekstu, dała bazę do dalszego rozwoju sztucznej inteligencji. Po wielu miliardach operacji siatka neuronów potrafiła generować język podobny do ludzkiego. Wtedy pałeczkę przejęło GPT – opowiadał Kosiński – i tak w 2018 roku pojawił się czat GPT-1 z mózgiem złożonym ze 110 tys. neuronów czyli porównywalnym z mózgiem pająka. Śledząc, jak kolejne wersje czatu radzą sobie z napisaniem limeryku, Michał Kosiński wyjaśniał w jaki sposób dokonywał się postęp w rozwoju sztucznej inteligencji. Kolejne wersje czatu GPT posiadały mózgi porównywalne do mózgu mrówki, następnie pszczoły, a w 2022 roku GPT-3 davinci do mózgu gekona z 4 mln neuronów. Ale to właśnie ta maszyna, która wcale nie była trenowana do pisania limeryków, po 4 latach napisała wiersz, a w kolejnym roku jeszcze go udoskonaliła. Miała mózg zbudowany z 10 mln neuronów.

Jakie wnioski płyną z tej historii? – Następne GPT mogą mieć więcej neuronów – mówił Kosiński. – A kiedyś być może więcej niż jest ich w ludzkim mózgu. Sieci będą trenować się lepiej i szybciej. Jak mówił, pierwsze wersje czatów były prymitywne, ale GPT 4 pokazał umiejętności językowe, które mogą być porównywalne z umiejętnościami człowieka. – Wniosek jest taki, że pomimo iż nie dostrzegamy progresu pomiędzy 2018 a 2022 rokiem, to postęp idzie do przodu. Niesamowitą cechą postępu wykładniczego jest to, że w następnej jego turze, czyli za ok 12-18 miesięcy będzie taki jego przyrost jaki miał miejsce od początku historii rozwoju tych modeli. Czat GPT 5 będzie od GPT 4 tyle razy lepszy ile GPT 4 od GPT 1, bo są to systemy dynamiczne, które rozwijają się w interakcji ze środowiskiem – podsumował ekspert.

Co to oznacza? Jedną z konsekwencji dynamicznego charakteru AI jest to, że siatki neuronowe nie tylko zmieniają swoje zachowanie, ale zachowują się w sposób, który trudno przewidzieć, patrząc na ich projekty. Uczą się np. niepożądanych zachowań i uprzedzeń. – W filozofii nazywa się to: spontanicznie wyłaniające się właściwości – tłumaczył Kosiński. – Nie jesteśmy w stanie ich przewidzieć bez studiowania samych neuronów. Znając jednak działanie pojedynczego neuronu nadal nie sposób sobie wyobrazić, że 85 miliardów upchniętych w naszej głowie będzie mieć cechy takie jak ludzki umysł. Kosiński zwracał uwagę na jeszcze jedną kwestię. Oto zarezerwowana dla myślącego gatunku teoria umysłu pojawiła się u innego „myślącego gatunku”. Sztuczna inteligencja zdobywa umiejętności, do których wcale nie była trenowana. Uczona, by przewidzieć słowo brakujące w zdaniu, zaczyna nabywać umiejętności, które były tylko domeną człowieka.

Michał Kosiński, prof. Uniwersytetu Stanforda, doktorat uzyskał z psychologii na Uniwersytecie Cambridge. Zajmuje się badaniem ludzi w środowisku cyfrowym przy użyciu najnowocześniejszych metod obliczeniowych, sztucznej inteligencji i Big Data. Jest współautorem podręcznika Modern Psychometrics; opublikował ponad 90 artykułów m.in. w Nature Scientific Reports, Proceedings of the National Academy of Sciences, Psychological Science, Journal of Personality and Social Psychology oraz Machine Learning. Stał za pierwszym artykułem prasowym ostrzegającym przed Cambridge Analytica.

Herb Polski
Flaga Polski

Dofinansowanie ze środków Ministra Edukacji i Nauki w ramach programu Społeczna Odpowiedzialność Nauki –
Popularyzacja nauki i promocja sportu. Projekt: Akcelerator AI i Blockchain

DOFINANSOWANIE: 800 000 ZŁ
CAŁKOWITA WARTOŚĆ: 920 000,00 ZŁ