Ljudi se ne bi trebali bojati umjetne inteligencije ili se pokušavati natjecati s njom, nego pokušati drugačije razmišljati o problemima koje pokušavaju riješiti, poručio je profesor Daniel Susskind koji je održao glavno predavanje na ovogodišnjem Predsjedničkom forumu Poslovne škole Bled na temu umjetne inteligencije i njenih posljedica za liderstvo. Ekonomist po struci koji se na Oxfordu bavi proučavanjem učinaka tehnologije na prirodu rada i društvo u cjelini, sudionicima je nakon uvodne riječi dekanice Danice Purg pokušao oslikati blisku budućnost definiranu umjetnom inteligencijom. Ljudi će ili živjeti u svijetu u kojem strojevi rade zajedno s ljudima, samo bolje i učinkovitije, ili u budućnosti u kojoj u potpunosti zamjenjuju ljude u nekim područjima. Na srednji rok ove dvije varijante će funkcionirati paralelno, no dugoročno druga je izglednija.
Svrha profesija je oduvijek bila efikasno rješavanje određenih problema, s obzirom da nitko ne zna sve. No, u posljednje vrijeme pod pritiskom tehnologije, tradicionalne profesije postaju nedostupne (sve manjem broju ljudi na raspolaganju), zastarjele, nepotrebno maglovite, pa i neuspješne u rješavanju određenih problema. Postavlja se stoga pitanje kako drugačije rješavati probleme, vjeruje Susskind, koji je nizom primjera pokazao kako moderne tehnologije danas mogu obavljati neke poslove oduvijek smatrane isključivo ljudskom domenom, u velikoj mjeri zato što drugačije pristupaju rješavanju problema nego ljudi.
>>>Možemo li vjerovati umjetnoj inteligenciji ako ju ne razumijemo?
Upravo je ova činjenica ključna poruka predavanja i općenito Susskindovog razmišljanja. Vjerovanje da se računala moraju osloniti na ljude, odnosno na repliciranje njihovog znanja i metoda rješavanja problema, dokazano je pogrešno. Napredak proteklih godina pokazao je da računala mogu potpuno drugačije pristupiti nekom problemu, ali i da ljudi nerijetko ne znaju objasniti kako je računalo ‘rezoniralo‘, odnosno kako je došlo do nekog rješenja. Svedeno, računala nisu nužno ‘pametnija‘, ona jednostavno drugačije koncipiraju problem i rješenje. To ne znači da mogu sve i da su uvijek bolja od ljudi.
Prvi je val umjetne inteligencije, 80-ih godina prošlog stoljeća, bio temeljen na znanju ljudskih stručnjaka i njihovom načinu rješavanja problema, no 1997. se sve promijenilo nakon pobjede IBM-ovog Deep Blue nad Garijem Kasparovim. U tom je trenutku postalo jasno da strojevi mogu razviti vlastite pristupe i nadjačati ljude.
Dapače, pokazuje Susskind, strojevi danas pokazuju i znakove kreativnosti, ako kreativnost definiramo kao originalan odgovor na neki problem. Drugim riječima, nije toliko u pitanju kreativnost kako je ljudi doživljavaju, koliko drugačiji pristup rješavanju problema. Drugi val su stoga ne-misleći strojevi koji imaju golem kapacitet za rješavanje problema i to čine na način koji se više ne temelji isključivo (ili uopće) na ljudskom iskustvu.
>>>Jeremy White: Umjetna inteligencija neće nam biti nadređena
Susskind je implikacije za liderstvo predstavio kroz nekoliko temeljnih pitanja na koja treba odgovoriti. Prvo, hoćemo li se natjecati sa strojevima ili sudjelovati u njihovoj izgradnji i surađivati s njima, odnosno što očekujemo od ljudi (ako se natječemo, teško da ćemo pobijediti). Drugo, kako osigurati transparentnost tih strojeva (teško je razumjeti njihove odluke). Treće, tko će biti vlasnik ekspertize, budući da tradicionalni institucionalni pristup zaštiti profesija polako nestaje u korist disperzirane ekspertize pomoću tehnologije.
Na kraju, pitanje je i što strojevi ne bi smjeli raditi. Ljudi se zato moraju prilagoditi promjenom promišljanja i prestati gledati na strojeve kao na svoje zamjene koje su pametnije od njih. Oni su alati za rješavanje nekih problema, u čemu mogu biti bolji od ljudi, ali to ne znači da će zamijeniti ljude u potpunosti. Tako liderstvo neće nestati zato što su strojevi sve sposobniji, nego će promijeniti svoju prirodu i ulogu. Strojeve možda neće trebati inspirirati i motivirati, ali će opet trebati njima upravljati, programirati, dizajnirati itd.