Intensyvus dirbtinio intelekto taikymas atneša nemažai naudos, tad švietimo įstaigos ir organizacijos skatina nepamiršti keliamų moralinių, socialinių ir teisinių klausimų. VU Kauno fakultete vykusiose tradicinėse Lietuvos kompiuterininkų sąjungos „Kompiuterininkų dienose“ buvo kalbama apie išmaniąją visuomenę, aptarti dirbtinio intelekto iššūkiai, lokalizavimo perspektyvos ir kt. „Technologijos sparčiai tobulėja, tad turime suspėti žengti koja kojon, gebėti spręsti kasdienines, su IT susijusias problemas ir iššūkius, dalytis patirtimi tarpusavyje. Tai apima ne tik techninę pažangą ir inovacijas, bet ir moralinius bei socialinius klausimus, kuriuos sukelia technologijų plėtra“, – pasakoja viena pagrindinių organizatorių, Vilniaus universiteto Kauno fakulteto dėstytoja dr. Renata Danielienė.

Vaidoto Jakuškos (LIKS LS) moderuotoje diskusijoje „Dirbtinio intelekto panaudojimo iššūkiai“ dalyvavo doc. dr. Šarūnas Grigaliūnas (VU KNF), Tomas Rasymas (Hostinger), doc. dr. Linas Petkevičius (VU MIF), Domas Janickas (edON) ir doc. dr. Paulius Astromskis (VU KNF). Ekspertai sutaria, kad įrankius ugdymo procese naudoti būtina, o vėluojantis teisinis DI reguliavimas nėra pretekstas naudotis jais beatodairiškai.

Kūrybiškumui konkurencijos nėra

„Šiandien vienintelė takoskyra tarp žmogaus ir mašininio modelio – kūrybiškumas“, – įsitikinęs VU Kauno fakulteto dėstytojas doc. dr. Šarūnas Grigaliūnas. Pasak jo, šiandien ypač vertinamas kritinis mąstymas turėtų būti pakeistas poreikiu kritiškam kūrybiškumui. „Siūlau pamiršti, naudojant kasdienius modelius, vadovavimąsi Google užklausos principu. Klausti „Kas yra Lietuvos prezidentas?“ yra principinė senojo mąstymo klaida, nes reikia modeliui išaiškinti tris pagrindinius klausimus: kokį uždavinį sprendžiame; kokius šaltinius tam uždaviniui naudoti; ir, svarbiausia, kokioje pozicijoje jis turi atlikti tą interpretaciją“, – sako doc. dr. Š. Grigaliūnas. Specialistas teigia, kad šiuo metu matematikai ir mokslininkai jau geba našiai kurti modelius, programinį kodą ir instrukcijas, leidžiančius šiems modeliams efektyviai veikti specifinėse srityse.

Doc. dr. Šarūnas Grigaliūnas siūlo nedelsiant keisti vertinimo sistemą aukštosiose mokyklose, kreipti dėmesį ne tik į rezultatą, bet ir į kūrybiškus sprendimus, kurių prireikia kuriant pristatomą turinį. „Net jei tai bus naudojimasis instrukcijomis išmokant mašininį modelį sukurti turinį ir paruošti rezultatą, tai yra studento indėlis, o mums, mokymo institucijoms, turbūt yra svarbiau įvertinti indėlį, o ne tiek patį turinį, kurį jis pateikia“, – komentuoja docentas.

Skatinamas generatyvinių dirbtinio intelekto (DI) įrankių naudojimas

„Kol kas draudimų naudotis generatyviniais modeliais nėra, ir intencija labai koreliuoja su prisitaikymu prie situacijos. Jeigu pasižiūrėtume į informatikos mokslų sritį, tai, kas įvyko, įgalino mus greičiau padaryti daugiau dalykų. Tai veda prie to, kad per tą patį laiką galima padaryti daugiau. Žiūrint iš mokymosi perspektyvos, jeigu bus tipiniai uždaviniai arba tipiniai konceptai, kuriuos reikės išmokti, tai aplink juos galima daugiau medžiagos aplipdyti ir tada turėti kitokią atsiskaitymų formą, tarpinius atsiskaitymus, daugiau laiko skirti atsiskaitymui žodžiu, nes per tą patį laiką koncentruotą informaciją galima susirinkti iš daugiau temų“, – sako VU Matematikos ir informatikos fakulteto mokslininkas doc. dr. Linas Petkevičius.

Jam pritaria ir VU Kauno fakulteto dėstytojas doc. dr. Paulius Astromskis: „Aš savo studentams sakau: galite naudotis visais dirbtinio intelekto įrankiais, bet parodykite man pačią instrukciją, užklausą, kurią naudojote ir paaiškinkite, kaip jūs pasiekėte konkrečių rezultatų. Tai yra tai, kur atsiskleidžia studento kūrybiškumas ir originalumas, saugomas kaip bet koks literatūros kūrinys.“ Anot jo, čia atsiranda kita opi problema – kaip atpažinti ir sustabdyti tuos, kurie pateikia svetimą darbą kaip savą. „Tada kyla klausimas, ar pateikiant tokį darbą dėstytojui nepažeidžiamos modelio taisyklės, kai asmuo pasiima kažkieno nuosavybę ir ją naudoja kaip savo“, – teigia teisininkas. Jis taip pat tiki, kad švietimo sistema atliks svarbų vaidmenį generatyvinių dirbtinio intelekto (DI) įrankių naudojime, nes reikės aiškiai apibrėžti, kaip etiškai naudotis šiais „pavojingais žaisliukais“.

Nusikalstama veika pasivys nors ir po 30 metų

„Pasidžiaugsiu iš informatikos ir matematikos mokslo perspektyvos, kadangi didžiąją dalį baigiamųjų darbų sudaro sistemų ar modelių sukūrimas, veikiančių naudojant tam tikrus duomenis. Svarbiausia, kad šios sistemos turi būti efektyvios ir atlikti savo funkciją. Jei tokios sistemos ar modeliai neveiks, teksto aprašymas nebus principinis dalykas. Todėl mums, dirbantiems matematikos ir informatikos mokslo srityse, galbūt šiek tiek yra lengviau, nei kitiems mokslams, kur kūrybos ir plagijavimo pavojus yra daug didesnis“, – sako VU Matematikos ir informatikos fakulteto mokslininkas doc. dr. Linas Petkevičius apie generatyvinių modelių pasitelkimą rašant baigiamuosius darbus.
„Jūs dabar apgausite komisiją, apginsite darbą, gausite savo dešimtuką ir tik vienas žinosite, kad visus apgavote. Bet gali būti kitoks scenarijus, kitoks pavyzdys. Nėra senaties plagiatui. Nėra senaties tokio pobūdžio apgaulei. Jei kada pasieksite tokį lygmenį, kur jus tikrins ir pertikrins institucijos, įrankiai, kurie bus po 20, 30 metų, jau galės atskleisti apgaulę, ir visa karjera sužlugs. Jau nedeklaruojame, kad skaičiuojame skaičiuotuvu ar Excel. Tokius įrankius kaip ChatGPT galima atskleisti – elementariai į priedus sudėti užklausas, instrukcijas, yra tam metodika“, – sako doc. dr. Paulius Astromskis. Jis pabrėžia, kad intelektinės nuosavybės vagystei senatis taip pat netaikoma.

„Reguliavimas ateina, laukiniai vakarai baigiasi“, – teisininkas teigia, kad ES dirbtinio intelekto aktas šiuo metu yra tobulinamas ir ruošiamas patvirtinti. Vis dar vyksta derybos ir derinimai, bet turinys yra daugiau mažiau aiškus. „Visi praktikai, kurie dirba, mokosi, planuoja dirbti ar svajoja apie karjerą, susijusią su dirbtiniu intelektu, turėtų jau pradėti konsultuotis su juristais šitoje srityje. Esami produktai už kažkokio pereinamojo laikotarpio turės atitikti gan rimtą reguliavimą savo apimtimi, savo poveikiu.“ P. Astromskis įsitikinęs, kad ES dirbtinio intelekto aktas turės didelį poveikį visuomenei, panašų į Europos Komisijos paskelbtų duomenų apsaugos reglamento.

Doc. dr. Paulius Astromskis pabrėžia, kad turime rūpintis ne tik būdais apsaugoti žmones nuo technologijų, bet ir technologijų apsauga nuo žmonių. Anot jo, būtina užtikrinti, kad dirbtinis intelektas nebūtų netinkamai naudojamas, kad nekiltų pagundų juo piktnaudžiauti. Neabejotina, kad skaitmenizacija kasdieniame gyvenime atvėrė daug naujų rizikų, kurios nuolat auga dėl spartaus šio sektoriaus vystymosi. Tačiau, jei žmogus generatyvinio modelio klausia apie nuodingą musmirę, pavyzdžiui, ar ši musmirė yra valgoma, tai yra kitos to žmogaus problemos, kurių neišspręs joks reguliavimas.

Generatyvinių modelių atsiradimas keičia tradicinį mokymąsi, pritaikymą švietimo sistemose

VU Matematikos ir informatikos fakulteto mokslininkas doc. dr. Linas Petkevičius akcentuoja ir skaitmeninių sistemų, naudojančių dirbtinį intelektą, gausą. Kyla diskusijų, kodėl nėra vienos universalios sistemos, kuri apimtų visas gyvenimo sritis. Jo nuomone, tokie modeliai kaskart pareikalautų perdėtai sudėtingų algoritmų ir neobjektyviai gausių išteklių. Naudojant vieną tokią sistemą užklausos sprendimas truktų pernelyg ilgai, o šiandienos vartotojas ieško greito atsakymo. Todėl kuriami specifiniai modeliai, pritaikyti konkretiems uždaviniams ir sritims. Tokios sistemos veikia greičiau ir gali veiksmingiau spręsti užklausas. „Šiuo metu neturime to tarpinio varianto, kuris apimtų viską, bet tuo pačiu ypač gerai veiktų ir toje specifinėje srityje“, – sako jis.

„edON“ skaitmeninių įgūdžių akademijos bendraįkūrėjas Domas Janickas, turintis ilgametės patirties kuriant dirbtinio intelekto sprendimus verslo resursų valdymui, planavimui ir optimizavimui, šį laikmetį vadina nauja programinės įrangos kūrimo era, kai reikšmingai keičiasi programuotojų darbo pobūdis. „Programinės įrangos vartotojai dėka no-code ir dirbtinio intelekto įrankių patys tampa jos kūrėjais“, – sako D. Janickas ir pabrėžia, kad ne vien technologinė įdiegtis, bet ir pats pokytis būna kupinas baimių bei iššūkių ir primena draudimą naudoti skaičiuotuvus mokymosi metu arba Photoshop atsiradimo sukeltą nerimą dėl grėsmės kūrybiškumui. Pasak jo, reikia rengti žmones bendrauti su mašinomis ir lavinti kritinį mąstymą, įvertinti, ar mašinos pateiktas atsakymas yra neginčytinai teisingas. Kaip teigia specialistas, kartu su šiomis naujovėmis atsiranda dar didesnis IT specialistų stygius, poreikis persikvalifikuoti, siekis užpildyti laisvas darbo vietas. „Mistikos fazė jau praėjo, o dabar, sakyčiau, dirbtinis intelektas hiperbolizuojamas. Tarsi visiems atrodo, kad jis visagalis. Svarbu suvokti, jog kol kas – tai atskiri sprendimai, sukurti spręsti ribotoms iš anksto numatytoms užduotims“, – sako jis.

Diskusijos įrašą rasite: https://www.youtube.com/watch?v=DJc0hTyX2f0&t=21678s