მუშაობისას სულ უფრო მეტი პროფესიონალი ეყრდნობა AI-ინსტრუმენტებს, მაგრამ რამდენად სწრაფად შეიძლება გამოდევნოს ამ ინსტრუმენტებმა ათწლეულების განმავლობაში გამომუშავებული უნარები? მედიცინის სპეციალისტების, კომპიუტერული მეცნიერების წარმომადგენლებისა და სხვა დარგის ექსპერტებში ეს შეკითხვა უფრო და უფრო მწვავდება. ამერიკელი ჯანდაცვის მუშაკების ამ თვეში გამოქვეყნებული გამოკითხვის მიხედვით, ექთნების 70% და ექიმების 77% შეშფოთებულია, რომ AI-სისტემებზე ზედმეტი დამოკიდებულების გამო, შეიძლება, პროფესიული უნარები დაკარგონ. შეშფოთება, სავარაუდოდ, საფუძვლიანია. მტკიცებულებები ადასტურებს, რომ მედიცინაში, კომპიუტერულ მეცნიერებასა და სხვა სფეროებში AI-ით გამოწვეული “დეკვალიფიკაცია” უკვე ხდება. მეცნიერები ახლა განიხილავენ, AI-ის ეპოქაში როგორ შენარჩუნდეს ადამიანის ექსპერტიზა. “იმედია, ამ ფენომენის შესახებ ცნობეირების ამაღლება გამოიწვევს თვითრეფლექსიას, რომელი უნარების შენარჩუნება სურთ ადამიანებს და რომლის დელეგირება AI-ზე”, — ამბობს სირაკუზის უნივერსიტეტის ინფორმაციული მეცნიერი, კევინ კრაუსტონი. AI გვაფუჭებს? პოლონელ ენდოსკოპისტებზე ჩატარებული კვლევა ცხადყოფს, რამდენად სწრაფად შეუძლია ხელოვნურ ინტელექტს ადამიანის უნარების ეროზიის გამოწვევა. ექიმებს, რომლებსაც კარიერაში სულ მცირე 2000 კოლონოსკოპია ჰქონდათ ჩატარებული, წვდომა მისცეს AI-სისტემაზე, რომელიც კოლონოსკოპიის გამოსახულებებს რეალურ დროში აანალიზებს და ადენომას (სიმსივნის წინამორბედ ნაწლავის დაზიანებას) ამჩნევს. სისტემაზე წვდომა სპეციალისტებს მხოლოდ გარკვეულ დღეებში ჰქონდათ. AI-ის გამოყენების დაწყების შემდეგ, ყოველ ჯერზე, როცა სისტემა მიუწვდომელი იყო, მათი მუშაობის ხარისხი მნიშვნელოვნად დაეცა. AI-ინსტრუმენტის შემოღებამდე, სამი თვის განმავლობაში, სპეციალისტები კოლონოსკოპიების 28.4%-ში სულ მცირე ერთ ადენომას მაინც ამოიცნობდნენ. შემოღების შემდეგ კი, სამი თვის განმავლობაში, ეს მაჩვენებელი AI-ის გარეშე ჩატარებულ კოლონოსკოპიებში 22.4%-მდე დაეცა. The Lancet Gastroenterology and Hepatology-ში გასული წელს გამოქვეყნებული კვლევის შედეგები ცხადყოფს, რომ AI-ინსტრუმენტებზე სულ უფრო მეტი დამოკიდებულება ყველაზე გამოცდილ სპეციალისტებზეც კი უარყოფითად მოქმედებს, ამბობს კალიფორნიის უნივერსიტეტის ექიმი, AI-სა და ჯანდაცვის ურთიერთობაზე წიგნის ავტორი, რობერტ უოხტერი. კვლევის ავტორების თქმით, ასეთ ინსტრუმენტებთან მუდმივი კონტაქტი კლინიცისტებს “ნაკლებად მოტივირებულს, ნაკლებად ყურადღებიანს და AI-ის გარეშე კოგნიტური გადაწყვეტილებების მიღებისას ნაკლებად პასუხისმგებლიანს ხდის”. კვლევის თანაავტორი, ოსლოს უნივერსიტეტის ექიმ-მკვლევარი, იუიჩი მორი ამბობს, რომ ფენომენის დასადასტურებლად სხვა კვლევებიცაა საჭირო. თუმცა AI-ინსტრუმენტების მომხმარებლებმა უნდა იცოდნენ, რომ ზოგიერთი უნარის დაკარგვის რისკი არსებობს. “დეკვალიფიკაციის წინააღმდეგ დადგენილი გამოსავალი ჯერჯერობით არ არსებობს. ეს მომდევნო ათწლეულში ძალიან მნიშვნელოვანი სამეცნიერო თემა უნდა გახდეს”. ასევე იხილეთ: OpenEvidence — ჩატბოტი, რომელმაც ამერიკელი ექიმების გული მოიგო ვერნასწავლი გაკვეთილი კომპიუტერული მეცნიერების სფეროში უნარების დეგრადაციის შესასწავლად AI-კომპანია Anthropic-ის მკვლევრებმა შემთხვევითი შერჩევის კონტროლირებადი ექსპერიმენტი ჩაატარეს, რომელშიც 52 პროგრამისტმა მიიღო მონაწილეობა. კვლევის ფარგლებში, მონაწილეებს კოდირების პრაქტიკული დავალების შესრულება დაევალათ, რომლის გასაკეთებლადაც ინტერნეტის გამოყენება და ინსტრუქციებზე წვდომა ყველას ჰქონდა. მონაწილეთა ნახევარს კი AI-ასისტენტის გამოყენების უფლებაც მისცეს. ექსპერიმენტის შემდეგ, დავალებიდან ნასწავლის შესამოწმებლად, ყველა მონაწილეს ტესტი ჩაუტარდა. AI-ასისტენტის გამოყენებით დავალების შემსრულებლებმა ტესტში მნიშვნელოვნად უარესი შედეგი აჩვენეს, ვიდრე მათ, ვინც AI-ის გარეშე მუშაობდა: AI-ის ჯგუფის საშუალო მაჩვენებელი 50% იყო, AI-ის გარეშე მომუშავეთა — 67%. განსაკუთრებით ცუდი შედეგი AI-ჯგუფს კოდში შეცდომების პოვნის კითხვებში ჰქონდა, რაც მიანიშნებს, რომ მათ თავისი შექმნილი კოდის საფუძვლები ვერ გაიგეს. კვლევა სამეცნიერო რეცენზიის გავლამდე arXiv-ის პრეპრინტ სერვერზეა გამოქვეყნებული. კრაუსტონი, რომელიც პროგრამისტების სწავლაზე და კოდირების უნარების შენარჩუნებაზე გენერაციული AI-ინსტრუმენტების გავლენას იკვლევს, ამბობს, რომ შედეგები, პირველ რიგში, სტუდენტებისა და ახალგაზრდა სპეციალისტებისთვისაა შემაშფოთებელი. “ახლა ყალიბდება ძალიან უცნაური წინააღმდეგობა შესრულებასა და სწავლას შორის. ადამიანებს შეუძლიათ საკმაოდ მაღალ დონეზე იმუშაონ, რადგან ისინი უნარებს ფაქტობრივად AI-სგან “სესხულობენ”, მაგრამ თავად ამ უნარებს არ ავითარებენ”. კოგნიტური ფუნქციების გადაბარება კოგნიტური უნარები წარსულში სხვა ტექნოლოგიებმაც გამოდევნა, აღნიშნავს ბრიზბენის ქუინზლენდის უნივერსიტეტის ინფორმაციული სისტემების მკვლევარი, ტაპანი რინტა-კაჰილა. მაგალითად, GPS-ნავიგაციამ ადამიანების ორიენტირების უნარი შეამცირა. თუმცა გენერაციული AI-ინსტრუმენტები “პირველი ტექნოლოგიაა, რომელიც ავტომატურს ხდის კოგნიტური ფუნქციების სხვადასხვა ასპექტს: აზროვნებასა და ინტერპრეტაციას, რაც დიდი ხნის განმავლობაში ადამიანისთვის უნიკალურ უნარებად ითვლებოდა”. რინტა-კაჰილამ 2018 წელს გამოაქვეყნა კვლევა ბუღალტერთა ჯგუფზე, რომლებიც ათზე მეტი წლის განმავლობაში ავტომატიზებულ, არა-AI-ბუღალტრულ სისტემას იყენებდნენ. კვლევამ აჩვენა, რომ სისტემის გამოყენების შეწყვეტის შემდეგ ბუღალტრებს დაავიწყდათ, როგორ სრულდება რამდენიმე ჩვეულებრივი ამოცანა. მკვლევარი ვარაუდობს, რომ AI-სისტემები სამუშაოს სხვადასხვა კომპონენტზე იქონიებს გავლენას, რადგან ისეთ საბაზისო ამოცანებს აითვისებს, რომლებსაც ადრე ახალბედა პროფესიონალები ასრულებდნენ. “შემდეგი თაობის პროგრამისტებმა შეიძლება კოდირების საფუძვლები საერთოდ ვერ გაიაზრონ, თუ პრაქტიკული გამოცდილება არ ექნებათ. იგივე ეხება ცოდნაზე ორიენტირებულ ბევრ სხვა პროფესიას, ბუღალტრიასა და სამართალს”. AI-ით გამოწვეული კვალიფიკაციის დეგრადაციის თავიდან ასაცილებლად უნდა გავიაზროთ, რამდენს ვანდობთ გენერაციულ AI-ინსტრუმენტებს, ამბობს მკვლევარი. ასევე აუცილებელია, კარგად გავიგოთ, როგორ მუშაობს გენერაციული AI-მოდელები და რა შეზღუდვები აქვთ, და თავი შევიკავოთ AI-ის შედეგების უპირობო ნდობისაგან. “ბალანსი უნდა შევინარჩუნოთ: გენერაციულ AI-ზე დაყრდნობისას კრიტიკულ სიფხიზლეს უნდა ვინარჩუნებდეთ”. 2030 წლისთვის AI-ის იმდენივე წყალი დასჭირდება, რამდენიც 1.3 მილიარდ ადამიანს პირველად ისტორიაში: ხელოვნური ინტელექტის შექმნილი ვაქცინა ადამიანებზე გამოცადეს AI-ის გამოყენება კომპანიების ნაწილს ადამიანების დასაქმებაზე ძვირი უჯდება — აი, რატომ

თუ ხელოვნური ინტელექტი და ამ სფეროში მიმდინარე სიახლეები შენთვის საინტერესოა, შემოგვიერთდი ჩვენს ჯგუფში — AI ყველასთვის