Από τον κίνδυνο στην ανταμοιβή: Ευκαιρίες και προκλήσεις της Τεχνητής Νοημοσύνης
«Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η πένα, κι εμείς οι συγγραφείς του μέλλοντος. Ας γράψουμε μια ιστορία που αξίζει να ειπωθεί»
Δημήτρης Σκουρίδης – Επικεφαλής Επιστήμονας για την Έρευνα, Καινοτομία και Τεχνολογία
Οι τεχνολογίες Τεχνητής Νοημοσύνης αποτελούν έναν αναδυόμενο τομέα γνώσης, επιχειρηματικότητας και καθημερινής πραγματικότητας, από τον οποίο αναμένεται να βελτιωθεί ριζικά η ζωή μας.
Με την χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης για τον μετασχηματισμό του δημόσιου τομέα, την επιτάχυνση της λήψης αποφάσεων και την αναβάθμιση της παροχής υπηρεσιών, μπορούμε να αποκτήσουμε ένα εργαλείο που θα αποτελεί κληρονομιά και «περιουσιακό στοιχείο» για τις επόμενες γενιές.
Μπορεί να καταστήσει τις κυβερνητικές υπηρεσίες πιο αποτελεσματικές και προσβάσιμες, ενώ παράλληλα να συμβάλει στην επανεκπαίδευση του εργατικού δυναμικού, ώστε η Τεχνητή Νοημοσύνη να ενσωματωθεί στην αναπτυξιακή πορεία της χώρας, ενισχύοντας τους μισθούς και δημιουργώντας νέες ευκαιρίες απασχόλησης.
Η επένδυση στις σπουδές STEM (Επιστήμη, Τεχνολογία, Μηχανική και Μαθηματικά) και η επανεκπαίδευση είναι εξαιρετικά σημαντική για το μέλλον μας. Είναι σημαντικό, τόσο ο δημόσιος, όσο και ο ιδιωτικός τομέας, να εργαστούμε πάνω σε εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης, συνδέοντας τους πολίτες με τις δημόσιες υπηρεσίες, αυξάνοντας την παραγωγικότητα και προσφέροντας καλύτερες υπηρεσίες.
Στο βιβλίο «The Mind’s Mirror: Risk and Reward in the Age of AI», οι Gregory Mone και Daniela Rus μοιράζονται τις βαθυστόχαστες σκέψεις τους για τις δυνατότητες και τους περιορισμούς της Τεχνητής Νοημοσύνης, καθώς και τις ηθικές αξίες που τη συνοδεύουν. Το βιβλίο προσφέρει μια πλήρη εικόνα των τεχνολογιών Τεχνητής Νοημοσύνης, όλων των κινδύνων και ανταμοιβών που προσφέρουν, ως μια τεχνολογία που αντανακλά πιστά την ανθρώπινη σκέψη και λήψη αποφάσεων.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν είναι μια ενιαία τεχνολογία, αλλά ένα σύνολο τεχνολογιών σχεδιασμένων να εκτελούν πράγματα που απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη. Συγκεκριμένα: μάθηση, λογική, επίλυση προβλημάτων, αντίληψη και κατανόηση της γλώσσας.
Η μηχανική μάθηση και τα νευρωνικά δίκτυα έχουν ενισχύσει σημαντικά αυτές τις τεχνολογίες, υποβοηθούμενα περαιτέρω από την πρόοδο στην ανάλυση δεδομένων. Η ικανότητα της Τεχνητής Νοημοσύνης να εργάζεται με μεγάλες ποσότητες δεδομένων για την αναγνώριση και εξαγωγή προτύπων τα τελευταία χρόνια έχει ως αποτέλεσμα την αύξηση της αποδοτικότητας και της καινοτομίας σε τομείς που δεν είχαμε ξαναδεί.
Από τη μία, η τεχνολογία μπορεί να μεταμορφώσει πλήρως τις βιομηχανίες, να αυξήσει την παραγωγικότητα και να εμπνεύσει τη δημιουργική σκέψη, ενώ από την άλλη εγείρει ανησυχίες για την απώλεια θέσεων εργασίας, την ιδιωτικότητα και ηθικά διλήμματα. Η ανάπτυξη και η υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης πρέπει να γίνονται με ισορροπία, δίνοντας προτεραιότητα στον κίνδυνο και την ηθική έναντι της ταχύτητας και της αποδοτικότητας. Αυτή η προτεραιότητα απαιτεί ουσιαστικά μια προσέγγιση με τον άνθρωπο στο επίκεντρο (man-in-the-loop), όπου ενισχύονται τα ανθρώπινα πλεονεκτήματα – δημιουργικότητα, κριτική σκέψη, κοινωνική σύνδεση – με τα συμπληρωματικά πλεονεκτήματα που προσφέρει η τεχνολογία. Έτσι, μπορούμε να δημιουργήσουμε μια συνταγή ανάπτυξης, από την οποία η κοινωνία θα ωφελείται μέσω της αυτοματοποίησης καθημερινών εργασιών, της βελτιστοποίησης των επιχειρήσεων και της επιτάχυνσης της παροχής αξιοποιήσιμων πληροφοριών σε στελέχη, διευθυντές και εργαζόμενους.
Οι επαναλαμβανόμενες και μονότονες εργασίες που αντικαθιστά η Τεχνητή Νοημοσύνη, μέσω της αυτοματοποίησης επιτρέπουν στους πολίτες να εξυπηρετούνται και να εξυπηρετούν ταχύτερα, να μειώνονται τα λάθη σε διοικητικά καθήκοντα και να επιταχύνεται η παραγωγικότητα και η διαχείριση γνώσης. Η αποφόρτιση από τις επαναλαμβανόμενες διοικητικές εργασίες θα επιτρέψει στους ανθρώπους να επικεντρωθούν στην ποιότητα και το βάθος, προσφέροντας πιο ουσιαστικές και προσωπικές αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες. Σύμφωνα με έρευνα της Insight Enterprises, το 66% των ανώτερων διοικητικών στελεχών σε επιχειρήσεις, δήλωσε ότι η παραγωγικότητά τους αυξήθηκε μετά την εφαρμογή εργαλείων Τεχνητής Νοημοσύνης.
Η λογική της Τεχνητής Νοημοσύνης για την αποκωδικοποίηση μεγάλων συνόλων δεδομένων με σκοπό την εξαγωγή ουσίας αλλάζει τα δεδομένα στη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Υποστηρίζει την αναγνώριση τάσεων, την πρόγνωση αποτελεσμάτων και τη βελτιστοποίηση λειτουργιών για τομείς όπως τα χρηματοοικονομικά, η υγεία και η εφοδιαστική αλυσίδα. Σύμφωνα με το Statista.com, η ανάλυση δεδομένων που βασίζεται στην Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να αυξήσει την παραγωγικότητα των εργαζομένων έως και 40%.
Παράλληλα, στο βιβλίο του IRREPLACEABLE, ο Pascal Bornet – διεθνώς αναγνωρισμένος ειδικός στην Έξυπνη Αυτοματοποίηση και πρώην στέλεχος των McKinsey και Ernst & Young (EY), – υπογραμμίζει ότι, πέραν της αύξησης της αποδοτικότητας κατά 30%, οι επιχειρήσεις μπορούν να αναμένουν και βελτίωση έως και 40% στην ποιότητα του ανθρώπινου δυναμικού.
Στην εποχή μας, οι τεχνολογίες Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να αυτοματοποιούν απλές εργασίες και να βελτιώσουν την ποιότητα προϊόντων μέσω ανάλυσης δεδομένων και παροχής πληροφοριών σε πραγματικό χρόνο. Για παράδειγμα, τα εργαλεία αυτοματοποίησης ροών εργασίας που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη μπορούν να εντοπίζουν σφάλματα και να προτείνουν βελτιώσεις στις διαδικασίες. Στον βιομηχανικό τομέα, τα συστήματα προληπτικής συντήρησης που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη, μπορούν να παρακολουθούν την απόδοση εξοπλισμού και να προβλέπουν πότε ενδέχεται να προκύψει σφάλμα, μειώνοντας τους κινδύνους και το κόστος συντήρησης.
Μελέτη του Παγκόσμιου Οικονομικού Φόρουμ, για την υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης στις Ηνωμένες Πολιτείες, καταδεικνύει ότι οι τεχνολογίες αυτές μπορεί να οδηγήσουν σε ετήσια αύξηση της παραγωγικότητας εργασίας κατά 2,9%. Οι πλατφόρμες και οι υπηρεσίες εξατομικευμένης εξυπηρέτησης που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη μπορούν επίσης να αυξήσουν την ικανοποίηση και την εμπιστοσύνη των πελατών.
Έχουμε δει πώς εταιρείες όπως η Amazon αξιοποίησαν την συλλογή δεδομένων και την γνώση που παράγεται από αυτά, για να δημιουργήσουν στενή σχέση με τον πελάτη – «δεν θα ήταν υπέροχο αν οι αλληλεπίδραση μας με τις δημόσιες υπηρεσίες είχε αυτό το επίπεδο εξυπηρέτησης, μειώνοντας τον χρόνο παροχής υπηρεσιών;»
Η ΤΝ παρουσιάζει σοβαρές ηθικές προκλήσεις, ακόμη κι αν έχει τεράστιες δυνατότητες να ενισχύσει τη δημιουργικότητα και την παραγωγικότητα. Είναι κρίσιμο να επιλυθούν αυτά τα ζητήματα για να διασφαλιστεί ότι οι τεχνολογίες αυτές θα αναπτυχθούν και θα χρησιμοποιούνται σωστά.
Η ποιότητα των δεδομένων με τα οποία εκπαιδεύονται τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης καθορίζει και την απόδοσή τους. Αυτά τα συστήματα είναι πιθανό να ενισχύσουν τυχόν προκαταλήψεις που υπάρχουν στα δεδομένα που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση τους, οδηγώντας έτσι σε μεροληπτικά και άνισα αποτελέσματα, ειδικά σε τομείς όπως οι προσλήψεις, οι χρηματοδοτήσεις και η επιβολή του νόμου. Για να μειώσουμε την προκατάληψη, πρέπει να δώσουμε έμφαση στην ανάγκη λογοδοσίας και διαφάνειας στις αποφάσεις της Τεχνητής Νοημοσύνης.
Η ευρεία χρήση αυτώ των τεχνολογιών απαιτεί τη συλλογή και ανάλυση μεγάλων όγκων προσωπικών δεδομένων. Αυτό δημιουργεί ανησυχίες σχετικά με την ασφάλεια και την ιδιωτικότητα. Είναι απαραίτητο να διασφαλιστεί ότι τα συστήματα αυτά, συμμορφώνονται με τους νόμους προστασίας δεδομένων και αποτρέπουν παραβιάσεις. Σύμφωνα με το Upwork, ένας από τους πιο σημαντικούς ηθικούς παράγοντες στην ανάπτυξη της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι η προστασία των προσωπικών δεδομένων.
Η ικανότητα της αυτών των τεχνολογιών να αυτοματοποιούν επαναλαμβανόμενες εργασίες μπορεί να οδηγήσει σε απώλεια θέσεων εργασίας και οικονομικές ανισότητες. Αν και η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να δημιουργήσει νέες θέσεις εργασίας, είναι κρίσιμο να προσφέρονται προγράμματα επανεκπαίδευσης και αναβάθμισης δεξιοτήτων, ώστε οι εργαζόμενοι να προσαρμοστούν στα νέα δεδομένα. Με βάση τα ευρήματα μελέτης της Ομοσπονδιακής Τράπεζας του Ρίτσμοντ, η πλήρης αξιοποίηση των δυνατοτήτων της Τεχνητής Νοημοσύνης προϋποθέτει στρατηγικές και μακροπρόθεσμες επενδύσεις στην αναβάθμιση δεξιοτήτων και τη συνολική ενίσχυση του ανθρώπινου δυναμικού.
Η εισαγωγή του Κανονισμού για την Τεχνητή Νοημοσύνη της ΕΕ (EU AI Act) παρέχει ένα πλαίσιο για την αξιοποίηση, αυτών των τεχνολογιών με τρόπο που δεν βλάπτει τους ανθρώπους. Ο περιορισμός της χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης σε συγκεκριμένες περιπτώσεις δημιουργεί ένα μαθησιακό περιβάλλον, όπου ο άνθρωπος έχει τον έλεγχο, είναι υπεύθυνος για την ποιότητα, τις αποφάσεις και τη μείωση της προκατάληψης. Οι κυβερνήσεις θα πρέπει να αξιολογήσουν και να επανεξετάσουν τον τρόπο με τον οποίο πραγματοποιείται σήμερα η εργασία, τις δεξιότητες που απαιτούνται για τη μετάβαση στην απρόσκοπτη εξυπηρέτηση – κάτι που απαιτεί αλλαγή στην κουλτούρα του εργασιακού χώρου, επανεκπαίδευση, αναβάθμιση δεξιοτήτων και νέα εκπαιδευτικά προγράμματα.
Κατά τη γνώμη μου, ως Επικεφαλής Επιστήμονας και Πρόεδρος της Εθνικής Επιτροπής για την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI Task Force) στην Κύπρο, η υπόσχεση μιας ομαλής εμπειρίας εξυπηρέτησης, με μειωμένους κινδύνους και προκαταλήψεις, μπορεί να συνδυαστεί με νέες θέσεις εργασίας σε τομείς υψηλής τεχνολογίας και βιομηχανίας, καλύτερη υγειονομική περίθαλψη και βελτιωμένη ισορροπία επαγγελματικής και προσωπικής ζωής. Για να το επιτύχουμε αυτό, πρέπει να αντιμετωπίσουμε τις προκλήσεις ως ευκαιρίες και να βρούμε τρόπους να μειώσουμε τους κινδύνους στο ελάχιστο χωρίς να χάσουμε την ευκαιρία για ανάπτυξη και διαφοροποίηση της οικονομίας μας.
