Zastanawiacie się pewnie tak samo jak ja, co dalej wydarzy się ze Sztuczną Inteligencją? Wszyscy bawimy się troszeczkę Bardem, troszeczkę Chatem GPT, ale gdzieś w otchłaniach naszych głów rodzą się pytania, co będzie dalej?

Jeżeli jesteście ciekawi, co przewidują praktycy, którzy na co dzień nie tylko korzystają z tego narzędzia, ale tworzą własne systemy, zapraszam na wywiad z Michałem Chodakowskim z Silver Bullet Solutions!

Na jakim etapie jest rozwój dzisiejszej SI?

Z jednej strony mamy do czynienia z niemowlakiem, dlatego, że jeszcze roku nie ma to zwierzątko, a z drugiej strony jesteśmy okrutni, bo już zapędziliśmy go do roboty!

Natomiast bardzo trudno powiedzieć, jak to się skończy, jaki będzie temat doktoratu tego dzisiejszego niemowlaka?

Mam wrażenie, że dokonał się przełom technologiczny: pewne rzeczy zostały zostały wymyślone, pokazane i działają,  natomiast cały czas powstają nowe pomysły na temat tego, jak te nowe możliwości mogą zostać wykorzystane.

Czy jest możliwa symbioza SI z człowiekiem?

Jest bardzo ważne, żeby uświadomić ludziom, że Sztuczna Inteligencja nie jest jakimś odrębnym, ożywionym bytem. Ona jest po prostu kolejnym rodzajem młotka, czyli jest narzędziem, którym ludzie się mogą posłużyć. Oczywiście jest nieprawdopodobnie skomplikowanym, złożonym narzędziem, którego wszystkich możliwości jeszcze nie znamy.

Można powiedzieć o symbiozie, tak jak się mówi o symbiozie dwóch organizmów i rzeczywiście tutaj analogia jest sensowna dlatego, że w oczywisty sposób człowiek kształtuje sztuczną inteligencję, ale również ona jemu pomaga żyć. Obie strony czerpią z siebie, natomiast wydaje mi się, że najważniejszym tutaj elementem jest uświadomienie sobie, że mamy do czynienia z kolejnym narzędziem, a nie odrębnym bytem.

Czym zajmuje się Silver Bullet? Czy SI może być inwestycją w człowieka?

Zacznijmy od małego sprostowania: nie robimy systemów wspierających komunikację klient-firma dlatego, że w tym rodzaju komunikacji, którą my chcemy wspierać, czyli komunikacji złożonej tam, gdzie są złożone problemy, to człowiek jest niezastąpiony i to człowiek powinien się komunikować z klientem.

Człowiek-konsultant.

Natomiast systemy, które tworzymy, służą do wsparcia konsultanta. Przygotowanie dobrego konsultanta jest procesem długim i kosztownym, w związku z tym tworzymy systemy, które mają wspomóc konsultanta w trakcie rozmowy, czyli „nasłuchują” lub śledzą konwersację i proponują konsultantowi to, co można, a nie to, co powinien powiedzieć.

W latach dziewięćdziesiątych praca na Call Center polegała na tym, że konsultant był takim interfejsem białkowym do skryptu w lewo albo w prawo. My tak tego nie robimy, tu chodzi o dostarczenie konsultantowi informacji, które są mu potrzebne, żeby obsłużyć klienta jak najlepiej bez oczekiwania i bez konieczności zastanawiania się, gdzie daną informację znajdę.

Określenie tematu rozmowy nie wymaga przejścia przez złożone drzewko, które jeśli jest zbyt złożone, to jest męczące, jeśli jest mało złożone, to ma małą siłę wyrazu, w związku z tym tematów, które można obsłużyć, jest niewiele.

Jak Silver Bullet trenowało swoją SI?

Oczywiście nie trenujemy jej całkiem od początku, ale korzystaliśmy z modelu, który był wstępnie wytrenowany na polskich danych. Udało nam się, z czego bardzo się cieszymy, nawiązać współpracę z firmą Orange i otrzymać od niej 13 milionów rekordów danych ze zanonimizowanych rozmów i na tej podstawie wykreowaliśmy własny model oparty o architekturę GTP, ale to nie jest to, co stworzyła firma OPENAI.

Nasze narzędzie potrafi odpowiadać na pytania dotyczące spraw, którymi zajmują się konsultanci firmy Orange, rozwiązywać problemy, z którymi zgłaszają się klienci lub oferować produkty tej firmy. To narzędzie miało być przeznaczone, zgodnie z filozofią, którą przyjęliśmy w firmie, nie do bezpośredniej obsługi klientów, tylko do wspierania konsultantów.

Co nowego w Silver Bullet? Jak rozmawiać z maszyną i nie dać się oszukać?

Pracujemy nad stworzeniem systemu, który będzie rodzajem maszyny do przeszukiwania dużych zbiorów danych w języku naturalnym. Będzie on specyficzny, ponieważ ma być system dialogowy, czyli umożliwiający użytkownikowi zadanie pytania w języku naturalnym, tak jak my rozmawiamy.

Jednak ponieważ pytanie zadane w języku naturalnym bardzo często jest nieprecyzyjne, to zadaniem naszego systemu będzie zadanie pytań uzupełniających tak, aby doprecyzować, co tak naprawdę było intencją użytkownika. Jesteśmy w trakcie rozmów z jednym z operatorów nad nad wdrożeniem takiego narzędzia.

System nie może sobie pozwolić na halucynowanie, na mówienie nieprawdy i ten problem zaadresowaliśmy w ten sposób, że pomimo, że pytania pomocnicze będą tworzone przez mechanizm genetyczny, to sama odpowiedź będzie cytatem z bazy wiedzy.

Jednym słowem nie ma możliwości, o ile baza wiedzy dostarczona przez klienta zawiera informacje prawdziwe, żeby system podał podał informację nieprawdziwą. To powoduje, że jego użyteczność w zastosowaniach biznesowych w naszej ocenie będzie znacznie większa niż tego, co jest w tej chwili, dlatego, że eliminujemy ryzyka, które się wiążą z wykorzystaniem narzędzi dotychczas dostępnych.

Odwracamy role: czego człowiek może nauczyć się od SI?

Tu są dwa wymiary tego pytania. Pierwszy dotyczy przykładów, kiedy maszyna zmieniła dość fundamentalnie wiedzę, jaką mamy. Takim spektakularnym przykładem jest przykład dotyczący starej, liczącej 4000 lat gry w Go.

Udało się zrobić rzecz niesamowitą: systemy, które uczyły się same od siebie, to znaczy analizowały własne błędy, zaczęły w pewnym momencie grać w sposób całkowicie niezgodny z zgromadzoną przez 4000 lat wiedzą.

Mówiąc najprościej doszło do sytuacji, w której maszyna zaczyna grać z mistrzem Go w sposób taki, że z pierwszej lekcji ten by go wyrzucił za drzwi, a na koniec dnia SI wygrywa!

Innym wymiarem tego samego pytania jest wykorzystanie sztucznej inteligencji w nauce, w edukacji. Widzę tutaj ogromny potencjał, przede wszystkim wynikający z tego, że współczesna edukacja od czasów Bismarcka opiera się na pewnym uogólnieniu. Sadzamy uczniów w klasie i coś do nich mówimy, staramy się przekazywać pewną wiedzę. Oczywiście jest tam troszkę zajęć warsztatowych, ale zakładamy, że mniej więcej tę samą wiedzę trzeba przekazać całej grupie ludzi – a to jest nieprawda.

Każdy z nas jest troszeczkę inny, to nie jest żadne odkrycie, i każdy z nas ma jakieś swoje osobiste predyspozycje, jakąś dotychczasową wiedzę, która jest różna i jakieś swoje cele, które chce osiągnąć i w idealnym świecie proces edukacji powinien być dostosowany do tych trzech elementów.

Tyle, że tego się nie da zrobić w klasie.

Ale … przy pomocy Sztucznej Inteligencji już się da! Sztuczna Inteligencja jest w stanie w sposób zupełnie indywidualny – mówiąc obrazowo – napisać podręcznik wyłącznie dla Ciebie.