O toj će temi na ovogodišnjoj konferenciji i tportalovu izboru Vizionara godine 19. veljače govoriti i posebna gošća - Angela Oguntala, istaknuta stručnjakinja za inovacije i upravljanje transformacijama.

Oguntala će održati predavanje o tome kako globalna previranja testiraju vizije i kako se organizacije mogu prilagoditi tome. Govorit će, među o ostalim, i o tome da u vremenu sve bržih promjena i rastuće neizvjesnosti prilagodba novim tehnologijama i poslovnim modelima postaje ključna za uspjeh.

'Ključ je u suradnji čovjeka i stroja'

S dvojicom domaćih stručnjaka razgovarali smo o tome hoće li AI tehnologija nadograditi naše sposobnosti i podići nam mogućnosti i standard ili će biti nešto što će dokinuti potrebu za ljudskim radom.

'AI treba gledati kao alat koji pojačava ljudske sposobnosti, a ne kao prijetnju radnim mjestima', jasno odgovara Aleksandar Raić, jedan od najiskusnijih hrvatskih stručnjaka u području AI-ja, koji se u kolovozu prošle godine pridružio Pontis Technologyju kao član Uprave zadužen za AI te kao globalni VP za umjetnu inteligenciju u grupaciji Bridgewest.

U razgovoru za tportal Raić objašnjava da umjetna inteligencija preuzima dosadne i repetitivne zadatke, ostavljajući ljudima više vremena za inovacije te za kreativniji i strateški zahtjevniji rad. 'Ključ je u suradnji čovjeka i stroja – AI analizira podatke, ali samo ljudi mogu donijeti odluke s empatijom i etičkim razumijevanjem', tumači.

Prema njegovim riječima, razvoj AI-a nije prijetnja, već prilika za stvaranje novih profesija. 'AI otvara potpuno nove profesije kojih danas nismo ni svjesni. Naravno, neki poslovi će nestati – tako naprimjer danas rijetko tko treba inženjera za parne strojeve, što je prije stotinjak godina bila jako tražena profesija', objašnjava Raić te pritom dodaje:

'Cijela povijest tehnološkog i industrijskog razvoja nosila je takve promjene, ali ipak je na kraju donosila blagostanje ljudskoj civilizaciji. Nema razloga da s AI-jem ne bude isto tako.'

Globalni izazovi i prilike za Europu

Raić upozorava da masivna ulaganja u AI mogu u budućnosti značiti ogromne promjene za svijet, ali i potencijalnu koncentraciju moći u tehnološki najrazvijenijim zemljama poput SAD-a i Kine.

'Ovo bi moglo produbiti globalne nejednakosti, ostavljajući manje razvijene zemlje u zaostatku ili ovisnosti. Ako se postigne AGI (opća umjetna inteligencija), rizik od monopolizacije moći i resursa postaje još veći, što može ugroziti ekonomski i politički suverenitet mnogih država', upozorava Raić.

No vjeruje da Europa ima šansu izboriti se za važnu ulogu u ovom području. 'Europa ima šanse, ali samo ako brzo djeluje. Ključ je u strateškom razvoju vlastitih AI tehnologija, ulaganju u istraživanje, edukaciju i infrastrukturu te donošenju regulativa koje potiču pravednu distribuciju koristi', ističe stručnjak.

Mnogi se boje promjena koje donosi AI, no Raić predlaže fokus na prilike za napredak. 'Umjesto straha od gubitka posla, trebamo se fokusirati na prilike za usavršavanje i stvaranje budućnosti u kojoj tehnologija radi za nas, a ne protiv nas. AI nije neprijatelj – on je naš alat za napredak.'

'Alat koji pruža podršku stručnjacima, ali ih ne zamjenjuje'

Doc. dr. sc. Marko Horvat, docent u Zavodu za primijenjeno računarstvo Fakulteta elektrotehnike i računarstva (FER) Sveučilišta u Zagrebu, slaže se s Raićem, posebice kad je riječ o koristi AI-ja u obavljanju repetitivnih i rutinskih zadataka, onih koji oduzimaju mnogo vremena ljudima, kao i rješavanju velikog broja različitih zadataka unutar ograničenog vremenskog roka.

'Drugim riječima, AI je alat za povećanje produktivnosti. Nakon toga može se koristiti za poticanje ljudske kreativnosti. Primjerice, za izradu podloga ili prijedloga prvih verzija specifičnog teksta, dopisa, poruke, osvrta, seminara ili drugog rada te općenito multimedije. Generativni AI modeli mogu nam dati inspiraciju, nove ideje ili prijedloge koje ljudi zatim moraju obavezno kritički vrednovati te, ako su im prihvatljivi, prilagoditi i poboljšati', ističe Horvat.

Kaže da su povijesni primjeri ekspertnih sustava - kao što su DENDRAL, MYCIN, PROSPECTOR i XCON, razvijeni od 60-ih do početka 80-ih godina prošlog stoljeća na sveučilištima Stanford, MIT, Carnegie Mellon i drugima -pokazali da klasični AI sustavi temeljeni na logici i statističkom rasuđivanju zaista mogu pomagati stručnjacima raznih profila (npr. liječnici, kemičari, molekularni biolozi ili geolozi), ali uz brojna ograničenja u pripremi modela podataka.

'Nažalost, pokazalo se da je izrada baze znanja ovih klasičnih AI sustava prezahtjevna za njihovu svakodnevnu praktičnu primjenu. Makar se područje strojnog učenja unazad 30-40 godina konstantno razvijalo i pronalazilo sve veće mogućnosti primjene, do pojave umjetnih neuronskih mreža duboke arhitekture te pristupačnog i dovoljno snažnog sklopovlja, na kojemu se takvi složeni modeli mogu izvršavati, možemo reći da je praktična primjena umjetne inteligencije bila domenski ograničena.

Isti pristup vrijedi i danas: u mnogim gospodarskim sektorima (npr. zdravstvo, financije, industrije visokih tehnologija, znanost i obrazovanje) AI najčešće služi kao alat koji pruža podršku stručnjacima, nadopunjuje ih, ubrzava njihov rad i smanjuje mogućnost dolaska do nenamjerne ljudske pogreške, ali ne zamjenjuje stručnjake ili uklanja potrebu za ljudskim znanjem ili iskustvom, a možemo dodati i intuicijom', ističe Horvat.

Primjeri korištenja umjetne inteligencije

Izdvojio je nekoliko šire poznatih primjera korištenja AI-ja, među kojima su pametne visokotehnološke tvornice u kojima umjetna inteligencija prati i optimizira rad strojeva, a ljudi nadziru, donose odluke i rješavaju neplanirane probleme. Zatim su tu dobavni lanci, logistika, skladišta i transport, gdje AI uspješno optimizira složene dostavne rute i raspodjelu tereta, no ljudi zadaju ciljeve, nadziru i uvijek je potrebna njihova intervencija u nepredvidivim situacijama.

'Također, znamo da u području medicinske dijagnostike AI brže očitava rezultate nalaza (npr. radiološke CT, RTG), a liječnici interpretiraju i donose konačnu dijagnozu. Tako liječnici mogu brže obraditi veći broj pacijenata i uspješnije detektirati maligne tvorbe, malformacije i patološke procese u ranim fazama bolesti', ističe Horvat, dodajući da na svojim predavanjima često navodi poznati citat: 'Alati umjetne inteligencije nisu zamjena za razmišljanje.'

Važno je znati da AI, pa tako i suvremeni razgovorni agenti, temeljeni na generativnim modelima, nemaju model fizičkog svijeta, naglašava naš sugovornik. 'Oni ne razmišljaju i ne razumiju svijet kao mi ljudi. Takvi sustavi statistički odabiru najvjerojatniji izlaz, riječ ili sliku, temeljen na slijedu od nekoliko tisuća ili čak desetaka tisuća prethodnih članova niza. Nama se takav izlaz (generirana riječ, slika, zvuk ili video) doima kao produkt razmišljanja sličnog našem, ali to samo privid. Zbog toga čovjek i dalje ostaje ključan u interpretaciji, prosudbi, moralnim odlukama i kreativnosti', tumači Horvat.

'AI ne dokida u cijelosti ljudski rad, već ga transformira'

Svjedočimo strelovitom razvoju razgovornih agenata (chatbot) umjetne inteligencije, temeljenih na generativnom AI-ju i velikim jezičnim modelima. Za razliku od prethodnih AI alata, ovi sustavi, tumači Horvat, imaju tri ključne karakteristike: trenirani su na izrazito velikom skupu općih podataka i pružaju znatno veće mogućnosti primjene, za njihovo korištenje nije potrebno tehničko predznanje i otvorenog su pristupa.

Ljudi, kaže, ostaju trajno ključni u strateškom razmišljanju, odlučivanju te postavljanju ciljeva i smjernica za rad AI sustava, zatim pripremi i odabiru podataka, razvoju novih tehnoloških sustava, interpretaciji i korekciji rezultata te donošenju odluka koje zahtijevaju samosvijest, spoznaju i stvarno razumijevanje problema.

'Iako neke poslove čini manje potrebnima ili ih preoblikuje, AI ne dokida u cijelosti ljudski rad, već ga transformira. Iskustvo iz prošlih industrijskih revolucija uči nas tome da se radna mjesta neprekidno prilagođavaju, potreba za fizičkim radom se smanjuje, a učinkovitost raste.

U slučaju AI-ja mehanizam je analogan: poslovi će se razvijati u novim smjerovima, a dio repetitivnih zadaća ili fizički i mentalno iscrpljujućih poslova preuzet će strojevi. Ljudi će se, u konačnici, moći usmjeriti na stvaralaštvo, razvoj i prezentaciju novih ideja, međusobnu komunikaciju i organizaciju, što tehnologija sama ne može replicirati', zaključuje Horvat.