ChatGPT i szerszy kontekst

Od pew­ne­go cza­su media spo­łecz­no­ścio­we zale­wa­ją print scre­eny z wypo­wie­dzia­mi gene­ro­wa­ny­mi przez ChatGPT oraz roz­mo­wy o GPT‑4. Nie­za­leż­nie od tego, czy te mniej lub bar­dziej traf­ne odpo­wie­dzi na zada­wa­ne cza­to­wi pyta­nia i wyda­wa­ne pole­ce­nia reagu­je­my zachwy­tem, prze­ra­że­niem, czy roz­ba­wie­niem, roz­mo­wa o nich czę­sto spro­wa­dza się do moż­li­wo­ści i ogra­ni­czeń ist­nie­ją­cych roz­wią­zań. O jed­nym z tych ogra­ni­czeń – doty­czą­cym umie­jęt­no­ści uwzględ­nia­nia szer­sze­go kon­tek­stu – wspo­mniał Łukasz Nawa­ro w cza­sie deba­ty doty­czą­cej roli sztucz­nej inte­li­gen­cji, zor­ga­ni­zo­wa­nej na Uni­wer­sy­te­cie War­szaw­skim. Poniż­szy tekst jest pró­bą zebra­nia kil­ku pytań o szer­szy kon­tekst, któ­re­go GPT sta­je się czę­ścią, a zwłasz­cza o zagad­nie­nia, w odnie­sie­niu do któ­rych two­rzy on raczej nie­po­ko­ją­ce wyzwa­nia niż możliwości.

dr Joan­na Mazur, ana­li­tycz­ka DELab UW

Jaka pra­ca jest potrzebna?

Eko­no­mi­ści pró­bu­ją pro­gno­zo­wać jakie zada­nia i któ­re zawo­dy może wkrót­ce zastą­pić ChatGPT, wska­zu­jąc przy tym, że zmia­nie ule­gnie cha­rak­ter czyn­no­ści wyko­ny­wa­nych w ramach dotych­czas ist­nie­ją­cych zawo­dów (mniej ruty­no­wej pra­cy umy­sło­wej), a tak­że na powsta­nie nowych zawodów.

Rzad­ko jed­nak pada­ją pro­po­zy­cje doty­czą­ce tego, w jaki spo­sób może­my zapew­nić god­ne warun­ki życia dla osób, któ­re fak­tycz­nie pra­cę stra­cą. Czy ist­nie­ją reali­stycz­ne roz­wią­za­nia w rodza­ju pro­jek­tów umoż­li­wia­ją­cych zmia­nę kwa­li­fi­ka­cji lub pro­po­zy­cje sys­te­mo­wych zmian w spo­so­bie orga­ni­za­cji wspar­cia dla osób bezrobotnych?

Tym­cza­sem, sko­ro w tylu czyn­no­ściach może­my oszczę­dzić czas, gdy przej­mą je algo­ryt­my, a bez­ro­bo­cie tech­no­lo­gicz­ne znów wyda­je się praw­do­po­dob­ne, może war­to wró­cić do reflek­sji nad rolą pra­cy w przy­szło­ści? Na przy­kład do wyobra­żeń Key­ne­sa o 15 godzin­nym tygo­dniu pra­cy: czyż nie było­by zabaw­ną nie­spo­dzian­ką, gdy­by oka­za­ło się, że fak­tycz­nie do 2030 roku byli­by­śmy w sta­nie tak bar­dzo zmie­nić pro­por­cje wyzna­cza­ją­ce work-life balan­ce?

Co war­to robić, a cze­go nie warto ?

Kolej­nym wąt­kiem jest pyta­nie o to jaka jest rela­cja mię­dzy pro­duk­tyw­no­ścią a jako­ścią pra­cy wyko­ny­wa­nej ze wspar­ciem narzę­dzi wyko­rzy­stu­ją­cych sztucz­ną inte­li­gen­cję. Ist­nie­je sze­reg zawo­dów, w któ­rych rze­czy­wi­stym pro­ble­mem jest brak cza­su. Sko­ro lwia część pra­cy nauczy­cie­li, leka­rzy i urzęd­ni­ków pole­ga na uzu­peł­nia­niu róż­ne­go typu doku­men­ta­cji, wdro­że­nie roz­wią­zań, któ­re ogra­ni­czy­ły­by takie ruty­no­we zada­nia na rzecz bar­dziej inten­syw­ne­go kon­tak­tu z uczniem, pacjen­tem i klien­tem wyda­je się nie­zwy­kle pożyteczne. 

Inne nie­wy­star­cza­ją­co czę­sto sta­wia­ne pyta­nie doty­czy zastę­po­wa­nia przez algo­ryt­my tych zadań zawo­do­wych, któ­re wyda­ją się nużą­ce i w zasa­dzie bez sen­su. Moż­li­wość auto­ma­ty­za­cji pra­cy tele­mar­ke­te­ra spra­wia, że wyko­ny­wa­nie tele­fo­nów z ofer­ta­mi sprze­da­ży foto­wol­ta­iki jest zapew­ne tań­sze. Czy spra­wia też, że pod­no­szą one naszą jakość życia?

To dopie­ro będą bańki

Roz­wój narzę­dzi trans­la­tor­skich opar­tych na AI, pozwa­la­ją­cych uzy­ski­wać tłu­ma­cze­nia na bar­dzo wyso­kim pozio­mie, nie ozna­cza, że nauka języ­ków obcych jest czyn­no­ścią bez­sen­sow­ną czy szko­dli­wą. Podob­nie zdo­by­wa­nie nowej wie­dzy, umie­jęt­no­ści, zaję­cia kre­atyw­ne trud­no uznać za nie­po­trzeb­ne – a już na pew­no nie w zakre­sie doty­czą­cym zdo­by­wa­nia wie­dzy na temat tego jak się uczyć, jak szu­kać infor­ma­cji, jak oce­niać ich wia­ry­god­ność itd. Kom­pe­ten­cje takie sta­ją się jesz­cze waż­niej­sze w obli­czu roz­wo­ju narzę­dzi takich jak ChatGPT, któ­ry prze­ko­nu­ją­co potra­fi scha­rak­te­ry­zo­wać twór­czość Safo­ny, zna­nej pol­skiej poetki.

Pro­ble­my te są o tyle palą­ce, że już bez ChatGPT mie­li­śmy pro­ble­my wyni­ka­ją­ce z bra­ku uwspól­nio­nej wie­dzy i inter­pre­ta­cji wyda­rzeń. Czym są sta­re, dobre bań­ki infor­ma­cyj­ne zwią­za­ne z takim a nie innym spo­so­bem kon­su­mo­wa­nia tre­ści w inter­ne­cie w porów­na­niu z gene­ro­wa­ny­mi pod promp­ty infor­ma­cja­mi, któ­re mogą nie mieć nic wspól­ne­go z praw­dą, ale brzmieć na tyle prze­ko­nu­ją­co, żeby nie wzbu­dzać podej­rzeń co do ich prawdziwości? 

Sztucz­na inte­li­gen­cja (też) nisz­czy planetę

Z całej lita­nii innych pro­ble­mów, któ­re two­rzą szer­szy kon­tekst wdra­ża­nia sztucz­nej inte­li­gen­cji, czy­li jej skłon­no­ści do odzwier­cie­dla­nia uprze­dzeń i ste­reo­ty­pów dotych­czas rzą­dzą­cych naszym świa­tem, bra­ku jasno­ści co do tego kto i na jakich warun­kach będzie miał dostęp do tego typu narzę­dzi, a kto i jak będzie za ten dostęp pła­cił, czy jego psy­cho­lo­gicz­nych skut­ków, jeden wysu­wa się na pierw­szy plan.

Tech­no­lo­gie, z któ­rych korzy­sta­my, zanie­czysz­cza­ją śro­do­wi­sko natu­ral­ne. Do śla­du węglo­we­go gene­ro­wa­ne­go przez kopal­nie kryp­to­wa­lut, zbli­żo­ne­go do tego wytwa­rza­ne­go przez śred­nie pań­stwo, bez­tro­sko dorzu­ca­my kolej­ną daw­kę emi­sji, gene­ro­wa­nych przez tre­no­wa­nie tych ogrom­nych mode­li. Tym­cza­sem nie jeste­śmy w sytu­acji, w któ­rej może­my sobie na to pozwolić.

Co cie­ka­we, gdy popro­si­łam ChatGPT o wyge­ne­ro­wa­nie kata­lo­gu prze­mil­cza­nych lub pomi­ja­nych pro­ble­mów zwią­za­nych ze sztucz­ną inte­li­gen­cją, stwo­rzył listę zgod­ną z moimi prze­my­śle­nia­mi. Kie­dy jed­nak popro­si­łam o pro­po­zy­cje roz­wią­zań każ­de­go ze wska­za­nych pro­ble­mów – zawie­sił się.

Scroll to Top