Katarzyna Skrzydłowska-Kalukin: W książce „Kocia kołyska” Kurta Vonneguta wszyscy, łącznie z dyktatorem, potajemnie wyznawali religię bokononizmu, która oficjalnie była zakazana. Polegała ona na łagodnym zmyślaniu, aby ułatwić ludziom życie. Teraz, kiedy toczą się dyskusje o wykorzystywaniu AI, myślę o bokononizmie Vonneguta jako alegorii: godzimy się na pewną fikcję, że naukowcy, ludzie biznesu i pisarze nie korzystają z AI. Ale przecież korzystają, jak my wszyscy. I czy to ich dyskwalifikuje? 

Dariusz Jemielniak: Na pewno jesteśmy w stanie moralnej paniki. Przykład „marki Polska” i profesor Barbary Mróz-Gorgoń jest bardzo symptomatyczny – potrzebowaliśmy ofiary, więc ją znaleźliśmy. Oczywiście, nie kwestionując tego, że ewidentnie dopuściła się zaniedbań. Jest dość uprawdopodobnione, że w artykule naukowym wysługiwała się w dużym stopniu sztuczną inteligencją. Ale myślę, że przede wszystkim stała się ona kozłem ofiarnym, którego jako społeczeństwo potrzebujemy. Internet to bardzo potęguje. Wydaje mi się, że Mróz-Gorgoń absolutnie nie zasłużyła sobie na tak dużą skalę krytyki. 

Co do tego, czy bokononizm Vonneguta i zakazane praktyki są właściwą analogią naszego obecnego stosunku sztucznej inteligencji – ja bym wręcz oczekiwał, że biznesmeni, politycy i naukowcy będą używać sztucznej inteligencji. To byłoby szalone, gdyby tego nie robili. Byłoby to zwyczajnie głupie. 

Celem nauki nie jest robienie czegoś trudniej. Naszym zadaniem jest doprowadzić do poszerzania sumy ludzkiej wiedzy. I do tego powinniśmy używać każdych, dowolnych narzędzi, które są nam dostępne. Więc linia podziału nie jest taka jak w przypadku stosowania dopingu w sporcie. To nie jest olimpiada – ani matura, gdzie siedzimy z kartką i długopisem. 

W przypadku studentów i studentek czy maturzystów i maturzystek celem jest przetestowanie ich – czy bez wspomagania coś wiedzą. W przypadku wiedzy naukowej celem jest doprowadzenie do tego, że łącznie wiemy więcej. W nauce mamy bardzo jasną, czytelną linię, co robić, a czego nie, która nie zmieniła się z powodu sztucznej inteligencji. Powinniśmy działać rzetelnie: weryfikować swoje tezy, znać cytowane prace, a przynajmniej je przejrzeć – bo nie ma co się łudzić, że wszyscy wszystko przeczytali. No i przede wszystkim – nie fałszować badań. 

A sztuczna inteligencja bardzo ułatwia zmyślanie wyników. 

Tak, chociaż takie przewinienia zawsze się zdarzały. Trzy lata temu Francesca Gino, profesorka Harvard Business School, po prostu sfałszowała dane i to dość niechlujnie. Wygenerowała ciągi danych z taką regularnością, której normalne dane rzeczywiste by nie wykazywały. Mówiąc krótko, zrobiła sobie formułę w Excelu i wypełniła ciąg danych, na których oparła później wyniki. I tego rodzaju oszustwa robi się teraz ze sztuczną inteligencją, tylko jest to dużo łatwiejsze, a jednocześnie trudniejsze do wykrycia.

Myślę, że główny zarzut w sprawie z Mróz-Gorgoń był taki, że ona ułatwiła sobie pracę, a wzięła za to 200 tysięcy. A każdy mógłby napisać taki raport z użyciem AI. Ona powinna była samodzielnie zarobić na te pieniądze, a sztuczna inteligencja ją w tym wyręczyła.

Po pierwsze, nadużyciem jest mówienie, że to raport kosztował 200 tysięcy. To kwota, która była podana w kontekście przeprowadzenia badań fokusowych. I jest to kwota zbyt niska, żeby tego rodzaju badania rzetelnie przeprowadzić. Tego rodzaju badania trudno zrobić za kwotę tej wysokości. 

Jeżeli te badania zostały zrobione, czyli ci ludzie się spotkali, ktoś z nimi zrobił wywiady i są wyniki – to ja tu nie widzę żadnego problemu, że one kosztowały 200 tysięcy. Wręcz jestem zaskoczony, że to było tak tanie. Problem widzę oczywiście w tym, jeżeli tych badań nie było lub że zostały sfalsyfikowane. I to prawdopodobnie można ustalić.

Po drugie, jest kwestia użycia sztucznej inteligencji przez panią profesor. I znów, nie ma problemu, jeżeli chciała w ten sposób raport ustrukturyzować, zrobić pierwszą analizę, uporządkować myśli i dane. Natomiast zabrakło kilku rzeczy, które moim zdaniem są niezbędne, aby taki raport wykonać profesjonalnie. 

Jakich? 

Pierwsza rzecz – oczywista i najbardziej widoczna — to niechlujstwo językowe, które każdy z nas zauważy już po pierwszym przeczytaniu. Jeżeli Katowice są opisane jako miasto położone na północy Polski, to nawet jeżeli tego rodzaju wypowiedzieć padła w badaniu fokusowym, ale jest pozostawiona w raporcie bez kontekstu – to jest to zupełny nonsens. Zresztą to nie jest nawet pokazane jako cytat, tylko jakaś złota mądrość tego raportu. Błędy językowe, takie jak „chlebowość” – trudno ustosunkować się wobec tego, czy to było wzięte z cytatu, czy był to neologizm sztucznej inteligencji. Na pewno tego rodzaju rzeczy przy pojedynczym zczytaniu raportu zostałyby zauważone. 

Scenariusz, w którym użycie AI jest dopuszczalny, to użycie procesora tekstu, programu do składu, programu graficznego lub innych funkcji technicznych. Ale możliwe, że AI zastąpiła tu funkcje kognitywne – czyli oczekiwaliśmy, że Mróz-Gorgoń wykona pewien wkład intelektualny, syntezę, analizę. Że poświęci temu czas. I chyba takich „myślominut” zabrakło.

Myślę, że AI można wykorzystać tak, jak się wykorzystuje oświetlenie biurka podczas pisania. Wykorzystanie AI do pracy nad raportem jest korzystaniem z postępu technologicznego. Czyli jeśli używamy AI, to oczekujemy wyższego, a nie niższego poziomu.

Tak, zgadzam się. Ad vocem, wydaje mi się, że kiedy się obruszamy o używanie AI do pracy, bardzo często nasze oburzenie bierze się z przekonania o tym, że na przykład osoby studenckie nie powinny używać sztucznej inteligencji. Zgadzam się – często nie powinny. Ale dlatego, że my chcemy, żeby one, pisząc, udowadniały swoją wiedzę i kompetencje. A wiemy, że wyprodukowanie czegoś od razu z AI, nie uczy niczego.

Ale jest też drugi argument. Osoby studenckie, które posługują się sztuczną inteligencją, żeby zastąpić własny wkład intelektualny, bardzo często robią to na zasadzie „kopiuj-wklej”, czyli wpisywany jest prompt do ChataGPT, żeby wygenerował esej. I to jest na pierwszy rzut oka na tyle dobrze zrobione, że ktoś sprawdzający taki esej może mieć dużą trudność w zauważeniu, że to nie był samodzielny wkład intelektualny. 

Tylko jeżeli używamy sztucznej inteligencji w pracy naukowej, nasz wkład nie polega na powiedzeniu czatowi, aby wygenerował artykuł naukowy. AI w nauce polega na przykład na tym, że wrzucamy dane i próbujemy je przeanalizować, zwizualizować i znaleźć jakieś zależności. A nawet na samym etapie pisania – jeśli już wiem, co mam powiedzieć, jakie dane chcę opisać, to AI pomaga mi ująć je bardziej konstrukcyjnie i literacko. Mało który naukowiec ma ambicje literackie, w wielu dziedzinach naukowcy słabo znają język angielski. W związku z tym to, że sztuczna inteligencja może pomóc wygenerować słowa – ale słowa, które ja chcę powiedzieć – uważam za ogromną zaletę. To jest przypadek, w którym AI ułatwia pisanie, a nie zastępuje myślenie.

Raz, z ciekawości, poprosiłam ChataGPT o napisanie wstępniaka do „Kultury Liberalnej” w stylu naszego magazynu. Od razu uprzedzam, że nigdy nie wykorzystałam tego tekstu – byłam po prostu ciekawa, jak AI go napisze. I to, co dostałam, było straszne. Nigdy pod takim tekstem bym się nie podpisała. Dlatego wydaje mi się, że jednak łatwo dostrzec, kiedy sztuczna inteligencja napisze tekst. 

Moja teza jest taka, że mamy do czynienia z fenomenem przypominającym dolinę osobliwości. Dolina osobliwości [ang. uncanny valley] to pojęcie dotyczące stosunku i recepcji przez ludzi androidów i istot przypominających ludzi.

Roboty, które wyglądają jak blaszaki, są powszechnie akceptowane. Ale im bardziej robot jest podobny do żywego człowieka, tym bardziej narasta w nas nieufność. 

I wydaje mi się, że tego rodzaju fenomen „doliny osobliwości” mamy też w przypadku tekstów pisanych przez AI. One są już naprawdę bardzo, bardzo dobre, ale w pewnym momencie zaczynamy zauważać pewną stylistykę, nasze ucho się wyczula na manieryzmy związane z tekstem AI. Do tego stopnia, że rzeczy, które kiedyś były całkowicie normalne, stają się niedopuszczalne. Sam, pisząc po angielsku, często używałem słownictwa, które obecnie jest kojarzone z AI. Na przykład, używałem m-dash – dłuższego myślnika, standardowego w tekstach akademickich. Parę słów musiałem też wyrzucić ze swojego słownika. Albo symptomatyczne dla AI są teraz takie zestawienia, jak dwa krótkie, niedokończone zdania, a potem trzecie, stanowiące kontrpozycję. To są rzeczy, na które wcześniej nie zwracaliśmy uwagi, wręcz uważaliśmy je za troszkę przesadną emfazę albo charakterystykę stylu. Teraz nas irytują, ponieważ sygnalizują, że tekst był wygenerowany przez AI. 

Ale dlaczego to nas irytuje? Chyba przez odwrócone proporcje – koszt wygenerowania tekstu w AI jest bardzo niski, a koszt konsumpcji bardzo wysoki. Łatwo zrobić, trudno przeczytać. Na mnie jako odbiorcę przerzucony jest koszt tego całego interesu. I dlatego wywołuje się u nas ta reakcja odrzucenia, nawet jeżeli treść tego tekstu jest całkiem przyzwoita. 

Olga Tokarczuk też została zrugana za to, że używa AI do pisania, czyli prosi o pociągnięcie wątków lub jakiegoś pomysłu. Uważam, że AI nigdy nie napisze takiej książki jak Olga Tokarczuk, bo Tokarczuk, jak każda dobra pisarka, odrzuca pewne schematy pisania czy mówienia.

Zwraca pani uwagę na bardzo istotny fenomen. Kultura, rozumiana nie w sensie systemu zachowań, ale w sensie „kultury wysokiej” polega przede wszystkim na odchodzeniu od standardu. Rzeczywiście im bardziej odchodzę od standardu, ale w sposób czytelny dla osoby, która ten komunikat ma odebrać, tym lepiej.

Na tym polega kompetencja władania językiem obcym naprawdę biegle – że jestem w stanie zrozumieć wiersz w innym języku, który zawiera neologizmy. 

Wybitne pisarstwo polega na umiejętnym odchodzeniu od normy. Podczas gdy AI z założenia jest maszyną statystyczną, która wokół tych norm oscyluje. Nawet jeśli damy tam pewne parametry brzegowe, które będą w niewielkim stopniu pozwalały na odchylenie od tej normy. 

Nie mam problemu z tym, żeby Olga Tokarczuk używała sztucznej inteligencji. Niech używa jak najwięcej, tylko jeśli ona dalej będzie tym cyrkiem zarządzać. Bo AI musi być tu dodatkiem, a nie esencją. Spójrzmy na to inaczej – czy winiłbym kogoś za to, że pisze na klawiaturze, zamiast pisać gęsim piórem? 

Tylko że ani gęsie pióro, ani klawiatura same nie piszą. 

Jeżeli ona będzie pisała rzeczy, które ja mogę uzyskać w ramach swojej subskrypcji AI, to nie będę kupował jej książek. A jak komuś się nie podoba to, że Olga Tokarczuk używa sztucznej inteligencji, to niech sobie wrzuca do ChataGPT prompta” „napisz mi książkę w stylu Olgi Tokarczuk”, i niech się tego rodzaju produktem zadowala. Wydaje mi się, że to znowu jest panika moralna. Myślę, że najbardziej się oburzają ci, którzy AI używają, aby zastąpić swoją pracę, a się nie chcą do tego przyznać. Udają, że zrobili to sami. W związku z czym są niezwykle oburzeni, że ktoś otwarcie mówi, że używa AI.

Wróćmy do studentów. Tutaj rzeczywiście problem polega na tym, że oni się nie uczą, bo robi to za nich AI. Ale tego już nie zatrzymamy. Czy możemy sprawić, że wykorzystanie AI przez studentów będzie pożyteczne? 

Na niektórych uczelniach, chociażby na Uniwersytecie Chicago, na wszystkich programach nauk społecznych wprowadzono całkowity zakaz używania AI i komputerów na zajęciach. Jest to jakiś sposób.

Na pewno jeżeli naszym celem jest nauczenie kogoś napisania eseju, czy w ogóle formułowania myśli w sposób precyzyjny, to przetestowanie tego w formie egzaminu z kartką i długopisem jest jakimś rozwiązaniem. Trudnym, kłopotliwym i troszkę oderwanym od rzeczywistości. Ale być może my, którzy nabyliśmy te kompetencje w czasach sprzed epoki AI, możemy tylko w ten sposób je przekazać dalej. 

Istnieje tutaj pewne ryzyko. AI jest tak świetne w robieniu rzeczy ponadprzeciętnych, że będzie nam trudno przekonać ludzi, iż muszą poświęcić lata na to, żeby wyrobić sobie przynajmniej te same kompetencje w skali przeciętnej. Bo z AI jest po prostu łatwiej wykonać pewne zadania.

Problem w tym, że AI odrywa nas od czytania. Studenci niechętnie czytają dłuższe teksty. A sam pamiętam, że na studiach z tygodnia na tydzień mieliśmy po 200 stron do przeczytania. I to było normą, chociaż wymagającą – i taką, na którą narzekaliśmy. Jednocześnie nie było alternatywnego podejścia. Trzeba jakoś wyważyć to, żeby studenci zyskali te kompetencje, a jednocześnie, żeby nauczyli się korzystać z AI w sposób profesjonalny. Głównym problemem nie jest to, że studenci używają AI, tylko że robią to fatalnie. Gdyby zrobili coś takiego w pracy, w życiu zawodowym, to po prostu zostaliby zwolnieni. 

Natomiast wykładowcy mają mało czasu i tego nie sprawdzają. Na pierwszy rzut oka wygląda to nieźle, w związku z czym idą dalej. W zeszłym semestrze miałem kurs ze studentami, który polegał na tworzeniu biznesplanów, w czym AI doskonale sobie radzi. Dlatego studenci tworzyli z pomocą AI, także za moim wsparciem i kierownictwem. Powiedziałem im, że nie obchodzi mnie za bardzo, jakie zrobią biznesplany – mają stworzyć prototypy. I ten prototyp miał być działającym produktem. Takie podejście moich studentów nauczyło wiele – vibe-codingu, jak hostować i działać z AI, co da się zrobić, a co nie ma sensu. Myślę, że to było w miarę praktyczne podejście do problemu.

Czyli zamiast zakazać – podnieść poprzeczkę. Nauczyć się, jak samodzielnie pracować z AI? 

Takie podejście otwiera nowe ścieżki. Dla wielu osób stworzenie aplikacji mobilnej albo platformy serwerowej to są wielkie, nieosiągalne rzeczy. Obecnie każda piśmienna osoba, jeśli ma zapewniony dostęp do dobrego modelu, jest w stanie stworzyć produkt na profesjonalnym poziomie. Teraz rywalizujemy głównie o dobry pomysł i jego egzekucję. A także o dobrą sprzedaż.

W takim razie skąd nadawanie takiej wartości temu, co jest pochodzenia zupełnie ludzkiego? „New York Times” i „Wall Street Journal” zakazały stosowania AI przy produkcji jakichkolwiek tekstów albo zezwoliły – ale w bardzo ograniczonym zakresie. Czy w ten sposób próbujemy zachować ludzką pracę jako wartość? 

Pierwsze wytłumaczenie jest takie, że nawet przy tekście, który wygląda bardzo profesjonalnie, nadal pozostaje duże ryzyko błędu. W związku z tym koszt zweryfikowania tych informacji gwałtownie rośnie i zostaje przerzucony na odbiorców, czyli na nas. Podczas gdy koszt produkcji jest bardzo, bardzo niski. Myślę, że wracamy tu do przerzucania kosztu czasowego na redakcję i czytelników. I stawiamy dużo na wiarygodność redakcji.

Drugi powód, by zakazywać AI w dziennikarstwie, jest bardziej symboliczny. Dotychczas pomysł i intelekt były dobrem rzadkim. A teraz wyobraźmy sobie, że nagle odkryto ogromne złoża złota, przez co złoto na całym świecie zaczyna tanieć. I co tu zrobić? Trzeba wprowadzić jakieś ograniczenie, limitować produkcję. Tak samo z diamentami – niektóre są dalej wydobywane z ziemi, co wiąże się z ryzykiem ludzkim i kosztami, ale mamy też diamenty produkowane sztucznie. I czy ceny diamentów gwałtownie spadają? Nie, zamiast tego, zaczyna się różnicowanie na diament prawdziwy i syntetyczny. Dla osoby, która się tym jakoś bardzo nie ekscytuje, to jest w zasadzie to samo. Z punktu widzenia fizyki tego ciała, chemii tej biżuterii, też nie ma znaczącej różnicy. Ale postanowiono wprowadzić taką symboliczną barierę i zróżnicowanie, jakąś wartość kolekcjonerską.

Moja hipoteza jest taka, że to się szybko skończy. Sądzę, że koniec końców pisanie z użyciem AI będzie normą, natomiast jednocześnie poziom odpowiedzialności nie spadnie.

I nie powinien spadać. Bo teraz o wiele łatwiej sprawdzić pomyłkę, niż gdy informacje zbierało się samemu. 

Zgadza się, szczególnie w przypadku pracy naukowej bardzo istotne jest to, żebyśmy nie dopuszczali do cytowania źródeł, o których nie mamy pojęcia albo które jeszcze nie istnieją w ogóle. Jak w książce Karoliny Opolskiej.

Jeśli to są pojedyncze, okazjonalne wpadki, to takie rzeczy się zwyczajnie zdarzają się z prostego powodu – większość pracy naukowej polega na przypominaniu sobie rzeczy, które kiedyś się przeczytało. Gdy tworzę tekst, używam menadżera bibliografii, w którym znajduję wcześniej zapisane źródła. I gdy cytuję, wydaje mi się, że to jest dana pozycja. Ale może popełniłem błąd, może przypadkowo zacytuję coś innego. To się zdarza.

Jeśli pomyłka jest na poziomie paru procent bibliografii, wydaje mi się, że to w ogóle nie jest problem. Natomiast jeżeli skala błędów zbliżona jest do tych, które popełniają modele AI, to wtedy istnieje uzasadnione podejrzenie, że ktoś do tego nawet nie zajrzał.

A kiedy się to ujawni i zdemaskuje, bardzo łatwo jest wskoczyć na takie pochyłe drzewo, bo wszyscy lubią poczuć wyższość moralną. 

Są jednak inne kwestie etyczne. Chociażby przykłady masowego skupowania książek z antykwariatów przez firmy technologiczne po to, żeby nakarmić nimi AI, a potem… spalić. Pozostaje również kwestia praw autorskich, czyli trenowania modeli na jednym egzemplarzu, który został kupiony, rozpowszechniony i taki już zostanie na zawsze. Czy możemy postawić tu jakieś granice? 

Problem polega na tym, że skolonizowaliśmy się prawem amerykańskim. W przypadku tradycji prawa kontynentalnego, kwestia uczenia modeli na książkach nie istniała w momencie podpisywania umów autorskich wielu twórców. Należałoby te umowy renegocjować i uzyskać prawo do używania ich na tym polu.

Ale taka samowolka utrwaliła się w Stanach Zjednoczonych, a potem także w Europie – i to jest nowe pole eksploatacji, że te modele „czytają” książki. To jest oczywiście bardzo kontrowersyjne, bo jeśli poprosimy model o to, żeby odtworzył kolejne trzy zdania z jakiejś pozycji, to on ma w sobie zdania z tych książek. Moglibyśmy zastosować jakieś blokery, które uniemożliwiłyby ich odtworzenie. Ale te książki są cały czas mielone przez sztuczną inteligencję, reprodukowane i wykorzystywane, więc jest to sprawa kontrowersyjna.

Co do skanowania książek z antykwariatu – jest to smutne na poziomie symbolicznym. Trudno tu o polemikę, w końcu każdy ma prawo kupić sobie taką książkę i ją zeskanować. Ale że służy to do trenowania modelu, a książki te idą na przemiał, to osobny temat. Bo nic nie zostaje z książek, które potencjalnie były ostatnimi sztukami i które ktoś mógłby wykorzystać. Łatwo mogę wyobrazić sobie scenariusz, że tego rodzaju projekty mogłyby zasilać wspólne dobro. Na przykład stworzenie otwartego repozytorium książek z całej historii. Trzeba byłoby rozwiązać kwestię praw autorskich, tantiemów za dostęp do tego rodzaju bazy. Ale nie są to rzeczy niemożliwe do zrobienia. 

Tylko że firmy same z siebie tego nie zrobią. 

Każda chce mieć wyjątkową bazę, posiadać o te kilka egzemplarzy więcej, których nie miał nikt inny. Dla nich korzyścią jest fakt, że te egzemplarze z rynku znikną. Natomiast być może jakaś forma regulacji byłaby tutaj właściwa. Literaturę powinniśmy traktować jako wspólne dobro i dorobek intelektualny ludzkości.

W takim razie – jaki moglibyśmy stworzyć kodeks etyczno-moralny postępowania z AI w pracach naukowych, w nauczaniu studentów, w pisaniu książek, bądź tekstów? 

Po pierwsze, nie można wykorzystywać modeli AI do fałszowania wyników badań. To moim zdaniem jest absolutnie fundamentalna sprawa i bardzo różnicująca użycie. 

Druga rzecz – niezależnie od tego, czy używam, czy nie używam AI, to osoba podpisująca się pod tekstem bierze odpowiedzialność za słowa i za tekst jako całość. I nie ma znaczenia, czy użyłem pióra, procesora, czy Grammarly, który przecież może mi poprawić konstrukcję. Czy nawet, że napisałem całe zdania z użyciem AI. Natomiast to ja biorę za to odpowiedzialność.

Po trzecie, w przypadku użycia AI wyspecjalizowanego – czyli na przykład do egzaminów, czy do testów – musimy jasno zaznaczyć, czego oczekujemy. Wydaje mi się, że trudno będzie wyegzekwować pisanie esejów przez studentów w domu i jednocześnie zabronić im używania AI.

W związku z czym, jeśli miałbym tworzyć kodeks, to bym powiedział, że celowe byłoby, aby tego rodzaju kompetencje testować w formie offline – czyli w warunkach gwarantujących, że studenci nie mają dostępu do technologii. To będzie bardzo trudne. Dla przykładu, podczas tego wywiadu mam na sobie okulary, które wyglądają jak normalne. Mają też oczywiście soczewki korygujące moją wadę wzroku. A jednocześnie te okulary słyszą moje otoczenie i wyświetlają mi na wewnętrznej krawędzi tekst. I jak sprawdzić, czy student takich okularów nie używa?

Sam stosuję te okulary w dwóch przypadkach. Jak rozmawiam z kimś w języku, którego nie znam, to wyświetla mi się tłumaczenie i dostaję też podpisy. Drugie zastosowanie dotyczy przemówień – przed wystąpieniem wgrywam do tych okularów tekst. On mi się wyświetla podczas gdy mówię. Przez to, że okulary słyszą mój głos, tekst wyświetla mi się w czasie rzeczywistym. Działa to jak prompter.

W moich okularach akurat nie ma kamery, ale tego rodzaju narzędzia powodują, że w momencie egzaminu, człowiek staje się bezwolnym dronem. Odtwarza, co powie mu sztuczna inteligencja – gdzie ma kliknąć lub co napisać.

I taki student bądź w ogóle człowiek, ma przewagę – bo nikt nie widzi, że w tym momencie korzysta z AI.

To jest przewaga, która szybko znika, bo takie okulary w ciągu kilku lat staną się bardzo popularne. To jest problem, na którym nie mam oczywistego rozwiązania. 

Takie technologiczne gadżety są ogromną pokusą, żeby stać się dronem dla technologii. Świetnie pisze o tym Cory Doctorow, przywołując pojęcie centaura, czyli stwora z głową człowieka i tułowiem konia. Obecnie centaur jest odwrócony – mamy łeb koński, a cała reszta jest ludzka. Ten koński łeb zaczyna rządzi ciałem. Problemem jest fakt, że stajemy się marionetkami technologii, która z jednej strony dużo optymalizuje. A także wiele obiecuje – na przykład, że zoptymalizuje nam dietę, powie, ile ruchu powinniśmy zażywać, jak kogoś poderwać na Tinderze. A w trakcie randki podpowie nam, co dobrego powiedzieć, żeby ta osoba się nami zainteresowała. Ale jeśli obie osoby na randce będą używać AI, to będą powtarzać skrypty, nawet nie zawsze do końca dla nich zrozumiałe, pomijając fakt, że mogą nie umieć wypowiedzieć pewnych słów. I nawet jeśli słowo „kocham cię” padnie w idealnym momencie, to przecież nikt naprawdę żadnej emocji nie czuje.

Tu pojawia się też kwestia naruszenia prywatności drugiej osoby i ewentualnego nagrywania kogoś bez jego wiedzy i zgody. W jednym z pierwszych odcinków serialu „Black Mirror” mieliśmy tego rodzaju dystopijną wizję przyszłości, która właśnie się realizuje.

Moim zdaniem AI niczego nie zmienia w kwestii prywatności w sensie formalnym – już od parudziesięciu lat można było chodzić na randki z dyktafonem. Natomiast zmienia sporo w sensie praktycznym. Mamy dużą pokusę, aby stale nagrywać wszystko, bo to bardzo tanie, a dodatkowo – aby dawać AI dostęp do tych nagrań, bo je świetnie podsumowuje. Ostatnio testowałem choćby słuchawki Ankera (SoundCore Liberty 5), które mają funkcję podsumowywania wykładów. Świetna sprawa, ale trudno sobie wyobrazić, żeby każdy użytkownik prosił wszystkich na sali o zgodę na nagrywanie.

Wracając do edukacji, studenci mogą stać się „odtwarzaczem”. Nie mam tutaj zalecenia do kodeksu etycznego, poza tym, żeby starać się traktować wszystkich tak samo. Czyli nie karać tych, którzy starają się sztucznej inteligencji nie używać. Bo to też jest problematyczne. Niektórzy profesorowie o tym nie mówią, ale ja dostrzegam następujący problem: jeżeli mam 10 procent studentów, którzy posłuchają zaleceń i nie napiszą eseju wraz ze sztuczną inteligencją, to mogą okazać się najgorsze z całej grupy. 

Co pan robi w takim wypadku?

Nie używam eseju jako formy testowania. A na zajęciach staram się jak najbardziej stawiać na rozmowę. Każda grupa, która coś ma zaprezentować, musi mi opowiedzieć, jak doszli do danego rozwiązania, jakie trudności napotkali, w jaki sposób coś uzyskali, co zrobili. A na koniec mają pokazać mi gotowy produkt, co czyni moje zajęcia łatwiejszymi. Jak ktoś prowadzi zajęcia z filozofii, to nie wiem, co miałoby być tym gotowym produktem.

Może jakaś nowa idea, której jeszcze nikt nie wymyślił.

[śmiech] Jasne. Hej, Claude, wymyśl mi nową ideę.