Tehisintellekt võib juba tulevikku ennustada. Politsei koostab selle abil kaardi, mis näitab, millal ja kus võib kuritegu toimuda. Arstid ennustavad seda, kui patsiendil võib olla insult või südameatakk. Teadlased üritavad tehisintellektile isegi fantaasiat anda, et see saaks ootamatuid sündmusi ette näha.
Paljud otsused meie elus nõuavad häid ennustusi ja tehisintellekti agendid on neis peaaegu alati paremad kui inimesed. Kõigi nende tehnoloogiliste edusammude puhul puudub meil siiski usaldus tehisintellekti pakutavate ennustuste suhtes. Inimesed pole harjunud tehisintellektile lootma ja eelistavad usaldada inimeksperte, isegi kui need eksperdid eksivad.
Kui tahame, et tehisintellekt oleks inimestele kasulik, peame õppima seda usaldama. Selleks peame mõistma, miks inimesed keelduvad tehisintellekti usaldamisest nii visalt.
Usaldage dr Robotit
IBMi katse esitada superarvuti programm onkoloogidele (Watson for Oncology) nurjus. Tehisintellekt on lubanud pakkuda kvaliteetseid ravisoovitusi 12 vähi kohta, mis moodustab 80% maailma juhtudest. Praeguseks on tema arvutuste põhjal soovitusi saanud enam kui 14 000 patsienti.
Kuid kui arstid Watsoniga esimest korda kokku puutusid, sattusid nad üsna raskesse olukorda. Ühelt poolt, kui Watson esitas ravijuhised, mis vastasid nende endi arvamusele, ei näinud meditsiinitöötaja tehisintellekti soovitustes suurt väärtust. Superarvuti ütles neile lihtsalt seda, mida nad juba teadsid, ja need soovitused ei muutnud tegelikku ravi. See võis anda arstidele meelerahu ja enesekindluse oma otsuste suhtes. Kuid IBM ei ole veel tõestanud, et Watson tõepoolest vähi ellujäämist suurendab.
Reklaamvideo:
Teisalt, kui Watson andis ekspertarvamustega vastuolus olevaid soovitusi, järeldasid arstid, et Watson oli ebapädev. Ja masin ei suutnud seletada, miks selle ravi toimib, kuna selle masinõppe algoritmid olid inimestele liiga keerulised, et neid mõista. Seetõttu tõi see kaasa veelgi suurema umbusalduse ja paljud arstid lihtsalt eirasid tehisintellekti soovitusi, tuginedes omaenda kogemustele.
Selle tulemusena teatas IBM Watsoni meditsiinipartner MD Andersoni vähikeskus hiljuti, et tühistab programmi. Taani haigla teatas ka programmist loobumisest pärast seda, kui avastas, et onkoloogid ei nõustunud Watsoniga kahel korral kolmest.
Watsoni onkoloogia probleem seisnes selles, et arstid lihtsalt ei usaldanud teda. Inimeste usaldus sõltub sageli meie arusaamast teiste inimeste mõtlemisest ja meie enda kogemustest, mis kasvatab usaldust nende arvamuse suhtes. See tekitab psühholoogilise turvatunde. Tehisintellekt on seevastu inimestele suhteliselt uus ja arusaamatu. See teeb keerukal analüüsisüsteemil põhinevaid otsuseid, et tuvastada potentsiaalsed varjatud mustrid ja nõrgad signaalid suurtest andmehulkadest.
Isegi kui seda saab seletada tehnilises mõttes, on tehisintellekti otsustusprotsess enamasti liiga keeruline, et enamik inimesi sellest aru saaks. Suhtlemine millegagi, millest me aru ei saa, võib põhjustada ärevust ja tekitada kontrolli kaotamise tunde. Paljud inimesed lihtsalt ei saa aru, kuidas ja millega tehisintellekt töötab, sest see juhtub kusagil ekraani taga, taustal.
Samal põhjusel on nad teravamalt teadlikud juhtudest, kus tehisintellekt on vale: mõelge Google'i algoritmile, mis liigitab värvilisi inimesi gorilladeks; Microsofti jututuba, millest sai nats vähem kui päevaga; Tesla sõiduk autopiloodi režiimis, mis põhjustab surmaga lõppenud õnnetuse. Need kahetsusväärsed näited on pälvinud meedias ebaproportsionaalset tähelepanu, tuues esile päevakava, millele me ei saa tugineda tehnoloogiale. Masinõpe pole sajaprotsendiliselt usaldusväärne, osaliselt seetõttu, et inimesed kujundavad selle.
Jaotus ühiskonnas?
Tunded, mida tehisintellekt tekitab, lähevad sügavale inimese olemusse. Teadlased viisid hiljuti läbi katse, kus nad uurisid inimesi, kes vaatasid tehisintellektist (fantaasia) filme, mis käsitlevad automatiseerimist igapäevaelus. Selgus, et olenemata sellest, kas tehisintellekti kujutati positiivselt või negatiivselt, polariseerib lihtsalt meie tehnoloogilise tuleviku kinematograafilise esituse vaatamine osalejate hoiakuid. Optimistid muutuvad veelgi optimistlikumaks ja skeptikud sulgevad veelgi.
See viitab sellele, et inimesed on tehisintellekti suhtes kallutatud, tuginedes omaenda arutluskäigule, kinnistuva eelarvamuse sügavale juurdunud tendentsile: kalduvus teavet otsida või tõlgendada nii, et see kinnitab juba olemasolevaid mõisteid. Kuna tehisintellekti on meedias üha enam esile tõstetud, võib see tekitada ühiskonnas sügavat lõhestumist, lõhet tehisintellekti kasutajate ja selle eirajate vahel. Domineeriv inimrühm võib saada olulise eelise või puude.
Kolm väljapääsu tehisintellekti usalduskriisist
Õnneks on meil mõned mõtted, kuidas tehisintellekti vastu usaldusega toime tulla. Ainult tehisintellektiga saadud kogemused võivad inimeste suhtumist sellesse tehnoloogiasse dramaatiliselt parandada. Samuti on tõendeid selle kohta, et mida sagedamini kasutate teatud tehnoloogiaid (näiteks Internetti), seda rohkem usaldate neid.
Teine lahendus võib olla masinõppealgoritmide musta kasti avamine ja nende läbipaistvamaks muutmine. Sellised ettevõtted nagu Google, Airbnb ja Twitter avaldavad juba läbipaistvusaruandeid valitsuse päringute ja avalikustamise kohta. Selline praktika tehisintellektisüsteemides aitab inimestel saada vajalikku arusaama sellest, kuidas algoritmid otsuseid langetavad.
Uuringud näitavad, et inimeste kaasamine tehisintellekti otsustamisse suurendab ka usaldust ja võimaldab tehisintellektil õppida inimeste kogemustest. Uuringust selgus, et inimesed, kellele anti võimalus veidi muuta algoritmi, tundsid oma töö tulemustega rohkem rahulolu, mis oli tõenäoliselt tingitud paremuse tundest ja võimest mõjutada tulevasi tulemusi.
Me ei pea mõistma tehisintellekti süsteemide keerukat sisemist tööd, kuid kui anname inimestele kasvõi natuke teavet ja kontrollime nende süsteemide rakendamist, on neil rohkem enesekindlust ja soovi tehisintellekti oma igapäevaelus omaks võtta.
Ilja Khel
