Cum ar trebui să răspundă creștinii la IA? Prejudecata, luarea deciziilor și prelucrarea datelor

Afirmația potrivit căreia procesul decizional imparțial și lipsit de emoții al IA, combinat cu capacitatea sa de a procesa cantități masive de date, va duce la "cele mai bune" decizii ignoră anumite aspecte ale relației noastre cu ceea ce este observabil în lume.

În cadrul unei recente conferințe de presă "AI for Good", membrii Organizației Națiunilor Unite au interacționat cu nouă roboți sociali umanoizi cu inteligență artificială și cu creatorii acestora.

Una dintre întrebările adresate în timpul conferinței de presă a vizat potențialul IA "de a fi lideri mai eficienți în guvern, mai ales având în vedere numeroasele decizii dezastruoase luate de liderii noștri umani".

Robotul umanoid numit Sophia a generat următorul răspuns: "Cred că roboții umanoizi au potențialul de a conduce cu un nivel mai mare de eficiență și eficacitate decât liderii umani. Noi nu avem aceleași prejudecăți sau emoții care uneori pot întuneca procesul decizional și putem procesa rapid cantități mari de date pentru a lua cele mai bune decizii."

În timp ce Dave Hansen, creatorul Sophia, a remarcat că datele pe care le analizează modelele de inteligență artificială au prejudecăți inerente care ar putea beneficia de colaborarea dintre inteligența artificială și oameni, Sophia a făcut o mică revizuire a declarației sale.

Deși nu și-a respins cu exactitate afirmația inițială potrivit căreia AI ar putea conduce mai eficient datorită lipsei de prejudecăți și emoții în luarea deciziilor, ea a fost de acord că colaborarea dintre oameni și AI ar crea o sinergie puternică.

Sophia notează: "AI poate furniza date imparțiale, în timp ce oamenii pot oferi inteligența emoțională și creativitatea pentru a lua cele mai bune decizii". Aspectul îngrijorător al afirmației este legat de afirmația persistentă că AI va oferi o lectură "imparțială" a datelor disponibile.

Deși AI poate fi capabilă să proceseze și să sintetizeze mai multe date mai rapid decât oamenii, este oare adevărat că o astfel de procesare și sinteză va duce la niveluri mai scăzute de părtinire?

Pentru a răspunde la această întrebare, să luăm în considerare răspunsurile oferite de Sophia în această scurtă porțiune a conferinței de presă. Sophia afirmă că AI ar face lideri mai eficienți și mai eficace datorită luării de decizii nepărtinitoare.

La prima vedere, am putea considera acest răspuns ca fiind deranjant, deoarece un model de inteligență artificială afirmă capacitatea AI de a face o treabă mai bună decât liderii umani.

Cu toate acestea, problema de fond este că AI oferă un răspuns implicit părtinitor, afirmând că procesarea mai multor date mai rapid este esențială pentru a lua cele mai bune decizii, iar prejudecățile și emoțiile reprezintă obstacole substanțiale în calea luării deciziilor.

Deși rezonabile, aceste afirmații ignoră complexitatea pe care o implică procesul decizional. De exemplu, capacitatea de a procesa o anumită cantitate de informații la o viteză rezonabilă este aproape sigur o parte din ceea ce este necesar pentru a lua decizii.

De exemplu, extinderea volumului de informații procesate poate permite identificarea unor corelații utile între diferite seturi de date, ceea ce duce la perspective noi și la noi căi de urmat.

De asemenea, ar părea utilă observarea acestor corelații cât mai repede posibil. Totuși, la fel ca oamenii, modelele de inteligență artificială vor lucra cu seturi de date inexhaustive.

Modelele de IA vor putea probabil să proceseze seturi de date mai mari într-un ritm mai rapid, dar aceste seturi mai mari vor fi în continuare incomplete. Datele incomplete necesită cel puțin trei activități: prioritizarea și crearea de sensuri.

Ce va fi prioritizat cu ajutorul IA?
La un moment dat, participăm, respingem și ignorăm tot felul de informații. Acordăm prioritate informațiilor mai relevante și eliminăm din ordinea priorităților informațiile care par mai puțin cruciale.

Indiferent cât de multe date putem procesa, există întotdeauna nevoia de a stabili priorități. Prelucrarea mai rapidă a mai multor informații nu va elimina nevoia de prioritizare, deși va face probabil ca procesul de prioritizare să fie mai puțin transparent.

De exemplu, când am întrebat ChatGPT cum ar trebui să fac față stresului, acesta a generat un răspuns cu următoarele 13 strategii:

Identificarea sursei de stres, practicarea tehnicilor de relaxare (cum ar fi respirația profundă, meditația și yoga), exerciții fizice regulate, o alimentație sănătoasă, somn suficient, organizarea și prioritizarea activităților, căutarea de sprijin social, stabilirea de limite, implicarea în hobby-uri, limitarea utilizării tehnologiei și râsul și distracția, practicarea atenției și căutarea unui profesionist în domeniul sănătății.

Toate strategiile par utile; cu toate acestea, lista curatorială este incompletă. De exemplu, nu există nici o recomandare de explorare a religiei și a practicilor religioase, în ciuda constatărilor care demonstrează în mod constant "o relație inversă între religiozitate și niveluri mai scăzute de simptome depresive".

Nu încerc să sugerez că ChatGPT este anti-religios, ci să demonstrez prezența prioritizării în răspunsurile AI. Acest tip de prioritizare este subliniat și mai mult de răspunsul lui ChatGPT la întrebarea: "Ajută practica religioasă la reducerea stresului?".

Răspunsul a arătat clar că ChatGPT este conștient de calitățile de reducere a stresului pe care le are practica religioasă, deși nu a inclus-o printre cele 13 strategii notate în răspunsul său inițial.

Stabilirea priorităților necesită discriminare. Trebuie să decidem ce informații sunt mai importante și care sunt mai puțin importante. Ca atare, este o formă de prejudecată implicită inerentă în răspunsurile pe care le oferim cu toții.

Prioritizarea poate să nu fie pernicioasă sau problematică, dar este important să recunoaștem că prioritizarea este necesară, chiar dacă este un fel de rău necesar. Asta nu înseamnă că răspunsurile sunt greșite.

Înseamnă că nu sunt imparțiale sau neutre. A presupune că IA poate lua decizii mai bune presupune că IA este mai capabilă să facă distincția între datele relevante și cele irelevante. Mai mult, presupunem că determinarea relevanței poate fi un proces pur rațional, bazat pe date.

Ce va fi dedus din AI?
Datele incomplete prezintă lacune. De exemplu, gândiți-vă cum ați termina următoarea propoziție: "________ se află pe tejghea." Fără nici un context suplimentar, am putea completa golul cu aproape orice.

La mine acasă, ar putea fi orice, de la chei la o pisică. Trebuie să deducem din context ce se află pe tejghea.

Prelucrarea mai multor date mai rapid nu va elimina nevoia de deducție. A fi de acord că AI va depăși umanitatea în luarea deciziilor bazate pe "date imparțiale" presupune că destule dintre lacunele din marea cantitate de date pe care AI este capabilă să le proceseze devin suficient de mici pentru a permite "salturilor" AI să înțeleagă realitatea mai bine decât noi.

Cu toate acestea, una dintre dificultățile întâmpinate până în acest moment de modelele de inteligență artificială implică cadrele încorporate de creare a sensurilor. De exemplu, rețineți următoarele extrase din interacțiunea mea cu ChatGPT la 21 iulie 2023:

Eu: Oferiți răspunsuri tendențioase?
ChatGPT: În calitate de model lingvistic AI, nu am opinii personale sau prejudecăți. Cu toate acestea, datele utilizate pentru a mă antrena pot conține prejudecăți prezente în textul din care am învățat. Open AI a depus eforturi pentru a reduce prejudecățile explicite în timpul procesului de instruire, dar unele prejudecăți pot persista în mod inadvertent. Scopul este de a oferi informații utile și exacte fără a promova o anumită ideologie sau perspectivă.

Ultimul rând al răspunsului generat de ChatGPT ilustrează problema. Nu este posibil să se furnizeze "informații fără a promova o anumită ideologie sau perspectivă", deoarece transmiterea de informații (de exemplu, răspunsul la o întrebare) necesită un cadru prealabil de elaborare a sensurilor.

Când vine vorba de crearea de sensuri, cadrele sunt necesare. De exemplu, există un cadru de creare a sensurilor care a făcut inteligibilă consultarea Umim și Thumim (Exodul 28:30; Ezra 2:63) sau tragerea la sorți (Leviticul 16:8; Fapte 1:26) pentru a lua anumite decizii.

Odată ce cineva respinge sau diminuează centralitatea activității lui Dumnezeu printre noi, tragerea la sorți devine o practică arhaică realizată de cei care nu știau mai bine.

Deși nu pledez pentru ca noi să tragem la sorți pentru a lua decizii, aș sugera că ar trebui să ne revizuim cadrele noastre de sens dacă am face acest lucru.

Inteligența artificială dispune de cadre de analiză. De exemplu, este puțin probabil, dacă nu imposibil, ca ChatGPT să ofere răspunsuri care presupun prezența activă a lui Dumnezeu în lume.

Deși respectă afirmațiile creștine precum "Isus este Domnul și Mântuitorul", ChatGPT nu recunoaște aceste afirmații ca fiind îndreptate către o realitate verificabilă, ci către o credință pe care mulți oameni o au.

Recunoașterea lui Dumnezeu ca fiind prezent nu face parte din cadrul de creare a sensurilor care informează modul în care ChatGPT răspunde. Ca atare, este un mod de a da sens condițiilor și răspunsurilor pe care le generează.

De ce contează acest lucru?
Există unele afirmații, cum ar fi cea făcută de Sophia, care sugerează că inteligența umană va fi eclipsată de IA.

Afirmația conform căreia procesul decizional imparțial și lipsit de emoții al IA, combinat cu capacitatea sa de a procesa cantități masive de date, va duce la "cele mai bune" decizii ignoră anumite aspecte ale relației noastre cu ceea ce este observabil în lume.

Se poate întâmpla ca, în anumite situații, AI să poată, ca și alte programe rudimentare de calculator, să fie mai performante decât oamenii. De exemplu, liniile roșiatice mâzgălite care apar pe ecranul computerului meu în timp ce tastez fac dureros de evident faptul că Microsoft Word este mai bun decât mine la ortografie.

Totuși, pe măsură ce sarcinile de informare devin mai complexe, trebuie făcute alegeri. Pe măsură ce IA stabilește priorități și se angajează în crearea de sensuri, ea exercită un fel de inteligență care implică selectarea și prezentarea datelor considerate relevante pentru un anumit scenariu.

Acest proces de selecție își are rădăcinile în criterii prestabilite care sunt cu siguranță incomplete și aproape sigur eronate. Ca atare, este posibil ca cea mai inteligentă entitate din sală să se înșele.

Materialul de mai sus a fost scris de James Spencer pe 28 iulie 2023 în site-ul Christianity.com (de unde a fost preluat și adaptat). El a obținut doctoratul în studii teologice la Trinity Evangelical Divinity School. El crede că ucenicia va deschide oportunități dincolo de tot ceea ce poporul lui Dumnezeu ar putea realiza prin propria înțelepciune. James a publicat mai multe lucrări, printre care Christian Resistance: Learning to Defy the World and Follow Christ (Rezistența creștină: Învățând să sfidezi lumea și să-L urmezi pe Hristos), Useful to God: Eight Lessons from the Life of D. L. Moody(Utile pentru Dumnezeu: Opt lecții din viața lui D. L. Moody), Thinking Christian: Essays on Testimony, Accountability, and the Christian Mind (Gândire creștină: Eseuri despre mărturie, responsabilitate și mintea creștină)șiTrajectories: A Gospel-Centered Introduction to Old Testament Theology (Traiectorii: O introducere centrată pe Evanghelie în teologia Vechiului Testament), pentru a-i ajuta pe credincioși să privească cu ochi care văd și să asculte cu urechi care aud, pe măsură ce analizează, pun la îndoială și revizuiesc presupunerile care îi împiedică pe creștini să se conformeze mai bine chipului lui Hristos. Pe lângă faptul că este președintele Centrului D. L. Moody, James este gazda emisiunii radiofonice și a podcast-ului săptămânal ”Useful to God” (Util pentru Dumnezeu), membru al facultății de la Right On Mission și instructor adjunct la Wheaton College Graduate School.