Ci, którzy spodziewali się, że sztuczna inteligencja pomoże nam szybko uporać się z pandemią, mogą się czuć zawiedzeni. Nie należy jednak oceniać SI zbyt surowo. W niektórych obszarach spisała się dobrze. Przynajmniej w Chinach

Cztery mniej to całkiem niezła ocena, przekonuje na łamach „Wired” Kai-Fu Lee, chińsko-amerykański przedsiębiorca i ekspert ds. nowych technologii, który taki stopień wystawił SI za jej wyniki w walce z COVID-19.

Za mało danych, zbyt duży pośpiech

Największy zawód? Niedostatki w przewidywaniu rozwoju pandemii oraz w przyspieszeniu prac nad szczepionką na koronawirusa. Lee łagodzi jednak oba zarzuty.

W pierwszym wypadku podkreśla, że pandemia to wydarzenie na tyle rzadkie, że nie mamy wystarczającej ilości danych, by SI mogła skutecznie funkcjonować. Trudno ją za to winić – to trochę tak, jakbyśmy narzekali, że samochód nie jeździ, bo nie ma benzyny. Na podobnej zasadzie SI nie zadziała, gdy zabraknie jej paliwa, czyli właśnie danych.

W drugim wypadku – zastosowania SI do prac nad szczepionką – niektórzy spodziewali się rewolucji. Niestety, presja czasu sprawiła, że skupiono się na rozwiązaniach prostszych, w których można było zastosować już sprawdzone metody, tyle że w nowym kontekście. Na razie nie ma więc mowy o tak spektakularnych sukcesach, jak na przykład symulacja całego ludzkiego organizmu, by sprawdzić jego reakcję na nową szczepionkę. Lee wierzy jednak, że pandemia przyspieszy prace w tej dziedzinie i będzie początkiem nowych osiągnięć. Jest jednak powściągliwy w przewidywaniu, kiedy miałoby to nastąpić.

SI woli blok od willi

Zarazem Lee zaznacza, że w wielu obszarach SI wypadła naprawdę dobrze. Co dokładnie ma na myśli?

Przede wszystkim aplikację do śledzenia kontaktów, choć zaznacza, że mówi o chińskich realiach. W kontekście Państwa Środka pozytywnie ocenia również dostawy zakupionych online produktów, do których wykorzystywano roboty. Przy czym nie chodzi mu o jakieś humanoidalne maszyny, ale inteligentne wózki, które dostarczały towar pod odpowiedni adres bez potrzeby kontaktu z żywym dostawcą.

Lee dostrzega zarazem, że skuteczność tych rozwiązań zależy od otoczenia, w jakim porusza się maszyna. Ustrukturyzowana przestrzeń, jak apartamentowce, szpitale czy sklepy, działa tu zdecydowanie na plus. W Chinach większość ludzi mieszka w blokach, więc SI sprawdza się tu lepiej niż w Stanach Zjednoczonych, gdzie dominują domy wolnostojące.

Praca online napędza automatyzację

Autor „AI Superpowers” jest też przekonany, że pandemia przyspieszy automatyzację i szerszą adaptację nowych technologii. Dlaczego?

Po pierwsze, bo w wyniku zarazy ograniczyliśmy potrzebę międzyludzkich interakcji. Jeśli kelnera bądź dostawcę może zastąpić maszyna, chętnie się na to godzimy ze strachu przed zarażeniem.

Po drugie, przejście do sieci w takich obszarach, jak praca, nauka czy nawet opieka zdrowotna, przekłada się na to, że generujemy coraz więcej danych w poszczególnych sektorach. Postępująca dataizacja w tak różnych obszarach sprawi z czasem, przekonuje Lee, że SI dostanie nową porcję „paliwa”, a firmy uznają wiele procesów za możliwe do zautomatyzowania.

Czy diagnoza Lee jest słuszna? Na ogólnym poziomie zapewne tak. Jeśli jednak bliżej przyjrzymy się problemowi, okaże się, że automatyzacja i wykorzystanie SI w organizacjach to nie bułka z masłem. Wdrożenie nowych technologii wymaga nie tylko danych, ale również dostosowania procesów i zmiany kultury organizacyjnej, a czasem rewolucji w modelu biznesowym. Warto więc do takich scenariuszy podchodzić z dystansem, nie zapominając zarazem, że tkwi w nich przynajmniej ziarno prawdy.

Skip to content