Jakie wyzwania i perspektywy stoją przed sztuczną inteligencją i współpracą człowieka z maszyną?

Współczesne technologie rozwijają się w szybkim tempie, a sztuczna inteligencja (SI) staje się jednym z najważniejszych filarów tej rewolucji. Jej zastosowanie jest szerokie – obejmuje zarówno codzienne życie, jak i specyficzne dziedziny, takie jak obronność, medycyna czy przemysł. Praca nad sztuczną inteligencją i jej implementacja wiąże się z wieloma wyzwaniami, ale także z ogromnymi możliwościami. Istotnym tematem jest coraz głębsza integracja maszyn z ludzkimi działaniami, a szczególnie rozwój współpracy człowieka z maszyną (Human-Machine Collaboration, HMC) oraz autonomii maszyn.

W szczególności w kontekście wojskowym, technologie oparte na sztucznej inteligencji mogą mieć ogromne znaczenie. Lethal Autonomous Weapon Systems (LAWS), czyli autonomiczne systemy broni śmiercionośnej, budzą wiele kontrowersji i obaw. Ich rosnąca obecność na polu bitwy rodzi pytania o etykę, bezpieczeństwo i odpowiedzialność. Jakie będą konsekwencje, gdy systemy AI podejmą decyzje dotyczące życia ludzkiego? Czy jesteśmy gotowi na to, by maszynom powierzać tak krytyczne zadania? Z drugiej strony, sztuczna inteligencja jest w stanie analizować ogromne ilości danych w znacznie krótszym czasie niż człowiek, co może pomóc w podejmowaniu lepszych decyzji strategicznych.

Równocześnie rozwój sztucznej inteligencji wiąże się z koniecznością rozwiązania problemów związanych z bezpieczeństwem i stabilnością systemów. Dla przykładu, w kontekście automatyzacji procesów decyzyjnych, kluczowe jest zapewnienie zaufania do wyników generowanych przez AI. Istnieje wiele wyzwań związanych z zaufaniem do tych systemów, ponieważ łatwo może dojść do manipulacji danymi, błędów w analizie lub zjawisk związanych z tzw. „bias” – uprzedzeniami algorytmów, które mogą prowadzić do niepożądanych i nieprzewidywalnych wyników.

Ważnym elementem w tej debacie jest także rola regulacji prawnych i międzynarodowych. Na poziomie globalnym toczy się dyskusja na temat potrzeby uregulowania technologii sztucznej inteligencji, zwłaszcza w kontekście wojskowym. Narody, które rozwijają te technologie, muszą współpracować, aby stworzyć odpowiednie ramy prawne, które będą chronić zarówno bezpieczeństwo, jak i wartości ludzkie. Należy pamiętać, że technologia sama w sobie nie jest ani dobra, ani zła – to, jak zostanie wykorzystana, zależy od intencji i odpowiedzialności tych, którzy ją tworzą i wdrażają.

Współpraca człowieka z maszyną, zwłaszcza w takich obszarach jak wojskowość, przemysł czy zarządzanie kryzysowe, może zrewolucjonizować nasze podejście do rozwiązywania problemów, ale wymaga odpowiedniego zarządzania, edukacji i etycznej refleksji. Zespoły człowiek-maszyna mają potencjał do znacznego zwiększenia wydajności i precyzji działań, ale aby w pełni wykorzystać ten potencjał, należy zainwestować w edukację na temat sztucznej inteligencji i stworzyć odpowiednie mechanizmy regulacyjne, które zapewnią bezpieczne i sprawiedliwe korzystanie z tych technologii.

Czy autonomiczne systemy broni mogą zmienić oblicze etyki wojny?

Współczesne technologie zmieniają fundamenty, na których opiera się nasza percepcja wojny i sprawiedliwości w kontekście wojskowym. Przemiany te dotyczą zarówno narzędzi walki, jak i decyzji, które podejmowane są przez ludzi w obliczu konfliktu. Tradycyjnie, to ludzie pełnili rolę decydentów, podejmując decyzje na temat użycia siły militarnej i doboru celów, kierując się zasadami moralnymi, zasadami prawa międzynarodowego oraz własnymi wartościami. Jednak rozwój autonomicznych systemów broni (AWS) budzi poważne pytania dotyczące odpowiedzialności, etyki oraz przyszłości decyzji wojskowych.

Z jednej strony, po wprowadzeniu sztucznej inteligencji i automatyzacji w sferze wojskowej, maszyny przejmują role, które dotychczas były domeną wyłącznie człowieka. Algorytmy, które analizują dane i podejmują decyzje w oparciu o z góry określone kryteria, zaczynają dominować w procesach oceny celów. Część badań wskazuje na zjawisko „błędnej akceptacji” wyników decyzji podejmowanych przez systemy automatyczne, szczególnie w warunkach wysokiego napięcia i presji czasowej. Automatyczne systemy, których decyzje są oparte na algorytmach, są postrzegane przez ludzi jako bardziej wiarygodne, co może prowadzić do nadmiernej ufności w ich zdolności analityczne.

Zjawisko to, nazywane „błędnym przekonaniem automatyzacyjnym”, staje się szczególnie widoczne, gdy systemy automatyczne zaczynają dominować nad ludzką percepcją. W sytuacjach, które wymagają szybkich decyzji, ludzie często oddają pełną odpowiedzialność maszynom, zwłaszcza w przypadku, gdy czas jest ograniczony, a presja – ogromna. Może to prowadzić do zmniejszenia uwagi wobec istotnych aspektów otoczenia, które nie są uwzględniane przez systemy wsparcia decyzji, np. w przypadku analizowania danych wideo przez żołnierzy, którzy mogą nie dostrzegać celów znajdujących się w ich najbliższym otoczeniu.

Równocześnie, automatyzacja decyzji wojskowych stawia nas przed wyzwaniem związanym z tym, w jakim stopniu maszyny mogą być odpowiedzialne za wybór celów, a także jaką rolę pełni ludzki nadzór nad tymi systemami. Rozwój autonomicznych broni precyzyjnych wywołuje debatę o tym, czy pozwolenie maszynom na autonomiczne podejmowanie decyzji o atakach w obliczu braku interwencji człowieka stanowi zagrożenie dla etyki wojskowej oraz humanitarnego prawa wojennego.

W kontekście autonomicznych systemów broni, takie technologie są podzielone na dwie kategorie: te, które mogą działać w pełni niezależnie, oraz te, które wymagają nadzoru człowieka. W szczególności, kiedy mówimy o tzw. „zabójczych robotach”, część opinii wskazuje na potrzebę prawnych regulacji, które mogłyby całkowicie zakazać używania takich systemów w walce. Zwolennicy takich regulacji twierdzą, że nie tylko eliminacja technologii wojennej, ale także próba kontrolowania decyzji broni autonomicznych, może zapobiec nieodwracalnym konsekwencjom moralnym związanym z brakiem ludzkiego nadzoru nad śmiercią w czasie wojny.

Jednakże, emocje są nieodłącznym elementem decyzji moralnych, a ich eliminacja z procesu podejmowania decyzji prowadzi do dehumanizacji działań wojennych. „Walka z robotami” – jak to określa Valerie Morkevicius – pozbawia wojny jej ludzkiego wymiaru, co może prowadzić do utraty moralnych ram, które zwykle towarzyszą decyzjom o użyciu siły.

Jak brak różnorodności w sztucznej inteligencji wpływa na uprzedzenia i jakie mają one konsekwencje?

Problem braku różnorodności w rozwoju sztucznej inteligencji (SI) jest kluczowym czynnikiem, który może prowadzić do wbudowanych w systemy sztucznej inteligencji uprzedzeń. Istnieje wiele przyczyn tego zjawiska, jednak jednym z najistotniejszych jest brak różnorodności w samym środowisku twórców SI. Zgodnie z danymi, 80% profesorów zajmujących się sztuczną inteligencją to mężczyźni, a kobiety stanowią zaledwie 15% badaczy SI w Facebooku oraz 10% w Google. Co więcej, odsetek pracowników czarnoskórych w tych firmach wynosi odpowiednio 4% w Facebooku i Microsoft, a 2,5% w Google. Wpływ tych dysproporcji na uprzedzenia w sztucznej inteligencji nie jest jeszcze do końca zrozumiany, ale niektórzy twierdzą, że jest to jeden z głównych czynników przyczyniających się do tworzenia stronniczych systemów. Choć istnieją przykłady, które pokazują, jak brak różnorodności prowadzi do powstawania uprzedzeń, to są również inne elementy, które mają na to wpływ. Należy rozpatrzyć dwa poziomy problemu: 1) uprzedzenia twórców oraz 2) uprzedzenia w danych.

Warto podkreślić, że te uprzedzenia są najczęściej niezamierzone. Twórcy tych technologii nie mają na celu utrwalania stereotypów, ale ich własne nieświadome przekonania o tym, jak powinna wyglądać odpowiednia "rola" głosu czy programu. W ten sposób, niewielkie zmiany w projektowaniu mogą mieć poważne społeczne konsekwencje.

Kolejnym przykładem błędów wynikających z uprzedzeń w danych jest system rekrutacji Amazonu, który analizował CV na podstawie wcześniejszych zatrudnionych, wśród których dominowali mężczyźni. System "uznał", że mężczyźni są lepszymi kandydatami do pracy, przez co wykluczał kobiety z procesu rekrutacyjnego. Inny przykład to algorytm używany w sądownictwie w USA, który, analizując ryzyko ponownego przestępstwa przez skazanych, wskazywał czarnoskórych oskarżonych jako bardziej narażonych na recydywę niż białych, co jest wynikiem selekcji czynników ryzyka, które są bardziej powszechne wśród czarnoskórej ludności z powodu społecznych i historycznych nierówności.

Zjawisko to nie dotyczy tylko tego, co znajduje się w zbiorach danych, ale również tego, jakie dane są w ogóle zbierane. Przykładem może być kwestia śmierci matek podczas ciąży w USA, o której przez wiele lat zbierano niewystarczające dane. Dopiero po licznych badaniach ujawniono, że kobiety kolorowe umierały podczas porodu trzy do czterech razy częściej niż białe. W miarę jak AI staje się coraz bardziej obecna w codziennym życiu, znaczenie danych zbieranych przez systemy AI tylko rośnie, dlatego należy zwrócić uwagę na to, jakie dane są gromadzone i jakie grupy społeczne mogą być przy tym marginalizowane.

Sztuczna inteligencja nie tylko wzmacnia istniejące uprzedzenia, ale może również przyczynić się do ich amplifikacji. Współczesne systemy SI, działając na dużą skalę, mają zdolność do tworzenia samonapędzających się pętli, w których błędy w algorytmach powielają się i narastają. Przykład stanowi wykorzystanie sztucznej inteligencji przez policję w Los Angeles, gdzie algorytmy, analizując dane historyczne, wskazują miejsca zagrożone przestępczością, co prowadzi do intensyfikacji nadzoru i zwiększonej policji w tych rejonach, co z kolei umacnia istniejące uprzedzenia rasowe.

W kontekście militarnego wykorzystania sztucznej inteligencji, temat uprzedzeń w AI staje się jeszcze bardziej palący. Choć wiele dyskusji dotyczy etycznych dylematów związanych z używaniem SI w wojnie, mało mówi się o tym, jak te same uprzedzenia mogą pojawić się w kontekście walki w cyberprzestrzeni czy w użyciu dronów. W tej dziedzinie również mogą pojawić się poważne konsekwencje wynikające z niezamierzonych błędów w algorytmach, które mogą mieć tragiczne skutki na polu bitwy.