1. Idi na sadržaj
  2. Pređi na glavni meni
  3. Idi na ostale ponude DW

Manje inovacija uprkos veštačkoj inteligenciji

1. jun 2024.

Napredak u razvoju veštačke inteligencije je ogroman. Velike tehnološke kompanije stalno predstavljaju nove jezičke modele veštačke inteligencije. Međutim, za pravu inovaciju modelima nedostaje ključni faktor.

Ljudski mozak - savršenstvo
Ljudski mozak - savršenstvoFoto: Robert Michael/dpa/picture alliance

Inovacije kroz maštanje i sanjarenje. To bi bilo lepo, zar ne? Ali upravo je sanjarenje od velikog značaja kako bi ljudi uopšte mogli da budu inovativni, kaže stručnjak za informacione sisteme Viktor Majer-Šenberger. I upravo je to razlog, kaže on, zbog kojeg veštačka inteligencija ne može da parira čoveku.

„Mi ljudi možemo da zamislimo stvari koje još ne postoje", kaže Majer-Šenberger, istraživač sa Univerziteta Oksford. Veštačka inteligencija doduše vežba uz pomoć ogromne količine podataka, ali to su podaci iz prošlosti. Oni samo odražavaju ono što iz prošlosti možemo da naučimo za sadašnjost:

„Veštačka inteligencija može da nam olakša pristup spoznajama koje proističu iz prikupljenih podataka, ali ne izmišlja ništa novo", napominje stručnjak u razgovoru za DW.

Veštačke inteligencije (2023)Foto: Friedrich Stark/epd-bild/picture alliance

Ako su dakle sadašnjost ili budućnost sasvim drugačiji od prošlosti, onda nam veštačka inteligencija ne pomaže u pronalaženju pravih rešenja. Da su ljudi u vreme Henrija Forda bili pitani šta bi želeli, većina bi verovatno odgovorila: 'bržeg konja', dakle rešenje koje se temelji na iskustvima iz prošlosti. Razvoj automobila sa motorom sa unutrašnjim sagorevanjem, međutim, bio je inovacija koja se nije logično izrodila iz prošlosti.

Živimo u ne baš inovativnim vremenima…

Veštačka inteligencija je alat za analizu velikih količina podataka, alat koji pomaže u poboljšanju efikasnosti, posebno u vremenima ekonomske stabilnosti.

Ali mi danas ne živimo u stabilnim vremenima. Izazovi koje donose klimatske promene zahtevaju nešto više – a to su inovacije. Upravo u ovom periodu, međutim, došlo je do usporavanja inovacione snage i brzine, žali se Majer-Šenberger. To se dešava uprkos brzim napretcima u oblasti veštačke inteligencije.

Da se rast produktivnosti u SAD usporio, primetili su i Ufuk Akcigit sa Univerziteta u Čikagu i Sina T. Ates iz Federalnih rezervi. Prema rečima ova dva naučnika, inovaciona dinamika u američkim kompanijama smanjila se od 1980-ih, a još primetnije od 2000-ih godina.

Veštačka inteligencija - umetnički prikazFoto: Science Photo Library/imago

Oni to pripisuju nedovoljnoj konkurenciji između vodećih kompanija i njihovih konkurenata. Takođe, ističu da se znanje ne deli dovoljno.

Podaci kao sirovina za inovacije

Kada je reč o deljenju znanja, prvenstveno se radi o podacima. Velike količine podataka sve se bolje analiziraju uz pomoć veštačke inteligencije.

Prema podacima Saveznog udruženja nemačke industrije (BDI), sve se više podataka prikuplja. Od 2012. do 2022. prema navodima BDI, volumen generisanih podataka se povećao deset puta. Do 2025. on bi trebalo da se utrostruči.

I tu na scenu stupaju veliki digitalni koncerni kao što su Gugl, Amazon ili Fejsbuk. Kao pioniri u svom sektoru, oni prikupljaju ogromne količine podataka, uz pomoć tih podataka postaju efikasniji, ali istovremeno te podatke drže „pod ključem”.

„Velike digitalne koncerne bije glas da su digitalni pioniri, ali oni zapravo usporavaju procese inovacija i napretka, zato što podatke čuvaju za sebe", naglašava Majer-Šenberger. Druge kompanije, ali i institucije, naučne ustanove ili civilno društvo imaju ograničen ili gotovo nikakav pristup tim podacima.

Strukture oligopola

A kada se dogodi da neke druge kompanije iznedre inovacije, onda ih često veliki igrači jednostavno „progutaju", lako bi konkurenciju i dalje držali na distanci. To su u svojim analizama pokazali Mark A. Lemli i Endru Mekriri sa Univerziteta Stanford.

Prema rečima Majer-Šenbergera, pre 20 godina, više od tri četvrtine uspešnih startapova u Silicijumskoj dolini je bilo na berzi. Danas, kako dodaje, tri četvrtine startapova kupuju velike platforme poput Gugla, Fejsbuka itd.

Ta koncentracija ne samo da ugrožava tempo inovacija, već predstavlja i sistemski rizik, upozorava Majer-Šenberger. On to upoređuje sa vožnjom na autoputu. Ako kočnice jednog automobila na autoputu ne funkcionišu, to je loše. Ali ako kočnice svih ostalih automobila istovremeno ne funkcionišu, jer postoji samo jedna vrsta automobila, to dovodi do krize.

Informatičari rade...Foto: Oliver Berg/dpa/picture alliance

Politika mora da ponudi rešenje

Ta dilema može da se razreši ako se politika pobrine za slobodan pristup podacima.

„Ne postoji pravo vlasništva nad podacima", kaže Majer-Šenberger. Pravo vezano uz intelektualno vlasništvo, autorska prava ili patentno pravo su raspoloživa prava, prava koja su vezana uz neka određena dela, dela koja su proizvedena kao rezultat ljudskog razmišljanja, dodaje stručnjak. Međutim, prema rečima Majer-Šenbergera, ne može se utemeljiti pravo svojine nad podacima.

Majer-Šenberger tvrdi da je EU napravila korak u pravom smeru sa Zakonom o digitalnim uslugama i Zakonom o digitalnim tržištima. Međutim, ističe da se na nacionalnom nivou može učiniti još više.

Da bi se podstakle inovacije, potrebno je i promeniti strukturu obrazovnog sistema, kaže za DW Majer-Šenberger.

Potrebno je da sledeće generacije imaju motivaciju da sanjare, da sanjaju, ali sa određenim ciljem:

„Ne radi se o tome da se napamet nauči neka pesma iz 19. veka, već o tome da se svet posmatra drugačijim očima", kaže Majer-Šenberger. „Ne trebaju nam marljivi mravi, već su nam potrebni neugodni mislioci koji razmišljaju izvan okvira."

Dakle ljudi koji na probleme ne gledaju samo na konvencionalan način, već iz neobičnih uglova i perspektiva, spremni na eksperimentisanje i sa neobičnim rešenjima.

 

 

Preskoči sledeću sekciju Više o ovoj temi