Come possiamo prevedere la nostra relazione con l’IA?

Come possiamo prevedere l'evoluzione della nostra relazione con l'IA?

L’Intelligenza Artificiale ci rende più stupidi o più intelligenti? Come possiamo vedere il nostro rapporto con l’IA?

L’interazione tra umani e IA nell’attuale fase o dopo l’AGI è sempre oggetto di dibattito. Che tu sia dalla parte negativa o dalla parte positiva, vorrei chiarire l’impatto dell’IA sulle nostre menti. Gli esseri umani diventeranno più intelligenti in un mondo in cui l’IA è diffusa oppure meno intelligenti?

Innanzitutto, l’IA non è qualcosa di nuovo nella vita, ci siamo già abituati ad essa mentre ascoltiamo le raccomandazioni di Amazon o scorreriamo le infinite clip di TikTok, ecc. Loro ci conoscono molto bene, i nostri interessi, e talvolta ci dettano cosa fare consigliandoci (la versione moderna della pubblicità: i sistemi di raccomandazione). Alcune persone considerano questo aspetto una “congiura”, mentre gli esperti di tecnologia sostengono che ci aiuti a evitare di affaticare la mente con piccolezze. Ho visto personalmente questo dibattito.

È vero che la tecnologia ha migliorato la produttività ma ha eliminato molte attività automatizzandole.

C’è stato un tempo in cui le persone venivano assunte per fare calcoli su carta, poi gli fu dato il calcolatore per aiutarli a non sprecare troppo tempo ed energia per calcolare su carta, ora abbiamo i computer e Excel per farlo al posto nostro.

• Intelligenza artificiale generativa in Azure Machine Learning Operazionalizzare lo sviluppo di app per la trasformazione dell’IA
• Ottieni il massimo dal raggruppamento di Pandas
• Meta AI introduce AnyMAL Il futuro dei modelli di linguaggio multimodali che collegano testo, immagini, video, audio e dati dei sensori di movimento.

C’è stato un tempo in cui le persone venivano assunte per fermare manualmente l’ascensore al piano giusto, ora sono automatizzati e hanno solo bisogno di essere riparati quando si guastano. Attualmente, le macchine sono responsabili del 30% delle attività, mentre il resto spetta alle persone.

Un calcolatore non ha reso un contabile stupido a calcolare a mente ma più produttivo e preciso. L’ascensore automatico ha permesso a tecnici esperti di fare il loro lavoro, ma non tutti sono in grado di farlo. L’IA è la prossima rivoluzione. Le speculazioni dicono che si tratti di una miscela 50-50 tra umani e macchine, un cambiamento drammatico. È per questo che molte persone si preoccupano, nel caso non riescano a tenerne il passo e a dotarsi delle competenze necessarie prima che l’IA faccia il loro lavoro, ancora meglio, a costi inferiori e in modo più produttivo.

In ogni caso, questo articolo non riguarda se l’IA ci stia rubando i lavori o meno. Ciò avrà un costo, un costo di lavoro, per coloro che sono indietro. Secondo un sondaggio di IBM, più di 120 milioni di lavoratori in tutto il mondo avranno bisogno di riqualificazione nei prossimi tre anni a causa dell’impatto dell’intelligenza artificiale sui posti di lavoro.

Alla fine, il tema qui è la nostra intelligenza; l’IA può espandere le nostre menti rendendoci più creativi, innovativi e produttivi??

Stiamo dando la nostra intelligenza ai dati. È vero in larga misura, i dati su cui la maggior parte degli strumenti di intelligenza artificiale sono stati addestrati sono stati prodotti da noi, persone. Più dati produciamo, più intelligenza acquisiscono. Ecco perché i paesi europei sono preoccupati per i dati dei loro cittadini, così come i cittadini europei stessi.

È stato che tracciamo una linea, un confine, tra la nostra mente e l’IA. Noi come creatori e loro (macchine) come creati. Abbiamo affidato loro i nostri compiti intellettuali. Siamo superiori a loro. Riorganizziamo questo punto di vista; al contrario, sia noi umani che l’IA, stiamo accoppiando e unendo, mescolando e combinando, formando unità.

Il concetto di mente estesa è definito da due filosofi, Andy Clark e David Chalmers, che sostiene che la “cognizione” non avvenga solo nelle nostre menti, in altre parole, la mente non è solo la residenza del cervello, ma può estendersi nel mondo esterno, negli oggetti fisici. Ad esempio, poco dopo il lancio degli smartphone Apple, questi erano capaci di svolgere compiti che prima facevamo noi stessi, come memorizzare numeri di telefono, navigare, ecc.

Allo stesso modo, possiamo parlare di “corpo esteso”, ad esempio, l’impianto di chip di Neuralink nel nostro cervello o la tuta esterna in Iron Man, ecc. Questi sono esempi di tecnologia di combinazione tra umani e macchine menzionata in generale. E possiamo generalizzare l’idea alle capacità.

In realtà, ciò è stato positivo per l’umanità nel XXI secolo. Gli smartphone aiutano le persone non vedenti o ipovedenti a orientarsi negli ultimi passi rilevando le porte o fornendo sottotitoli in tempo reale per i non udenti, e così via. (Apple presenta nuove funzionalità di accessibilità innovative – Apple) Anche se la tecnologia ha fatto molti progressi nel suo percorso finora, deve ancora migliorare ma ha potenziale. (Discutiamo: come la tecnologia può dare potere alle persone con disabilità? – The Valuable 500)

Ci sono tre condizioni che questo accoppiamento deve soddisfare per essere in armonia:

1. Ogni parte ha la sua responsabilità (o responsabilità) causale mentre sono ben connesse e costituiscono un sistema completo
2. Tutti i sistemi funzionano esattamente come la mente pensa che debbano fare
3. Se i sistemi esterni (non tutti, ma almeno uno) vengono persi, le capacità comportamentali complessive dovrebbero diminuire

Fino ad ora, abbiamo utilizzato la tecnologia per migliorare la nostra produttività, il che ha funzionato molto bene se vogliamo essere onesti con noi stessi. Secondo un altro filosofo, John Danaher, c’è una differenza distintiva ma eliminante tra le forme “esterne” e “interne” di combinazione tra essere umano e tecnologia per motivi di miglioramento. Egli ritiene che se la tecnologia può migliorare la salute mentale o il comportamento delle persone in nuovi ambienti, agisce in favore dell’aumento delle potenzialità umane.

Se l’ipotesi della mente estesa è vera, allora stiamo sempre migliorando la mente umana attraverso l’uso della tecnologia.

John Danaher – Perché il potenziamento morale interno potrebbe essere politicamente migliore del potenziamento morale esterno.

In questo modo possiamo applicare la stessa analogia anche all’IA per quegli strumenti di IA (come ChatGPT, ecc.) di cui gli esseri umani possono trarre vantaggio direttamente. Sì, non possiamo applicarla facilmente a tutti gli strumenti di IA. Perché? Perché alcuni di essi sono sotto il nostro controllo, con controllo intendo che possiamo attivare la loro azione, come ad esempio chiedere un favore a un chatbot IA, chiedere ad Alexa/Siri una cortesia, ecc. D’altra parte, alcuni di essi sono parzialmente sotto il nostro controllo, come per esempio gli algoritmi di Instagram/TikTok, i sistemi di raccomandazione di Amazon, ecc. E alcuni sono fuori dal nostro controllo.

A questo proposito, David Chalmers ha tenuto una conferenza per discutere se possiamo considerare i Large Language Models, LLMs, come menti estese o meno. Si è chiesto se possiamo considerare gli strumenti di IA, come ChatGPT, come strumenti per estendere la nostra mente, perché, grazie alla giusta indicazione, il chatbot ci risponde con informazioni utili. Per la sorpresa di tutti, afferma che una tecnologia come ChatGPT potrebbe operare in modo troppo indipendente per essere un’estensione della mente.

La teoria della mente estesa si applica solo a un certo numero di strumenti di IA e man mano che diventano più autonomi, diventano sempre meno considerati come un’estensione della mente.

Ha ragionato e discusso i criteri di quando e perché considerare una nuova tecnologia come una mente estesa; alla fine, conclude con una domanda su cui riflettere: “Questo processo è una cognizione estesa?”. Una cosa divertente che ha fatto e che possiamo chiedere lo stesso a GPT-4:

Interessantemente c’è un articolo pubblicato dal titolo “Do Large Language Models Know What Humans Know?” [2209.01515] Do Large Language Models know what humans know? (arxiv.org) Hanno fatto un esperimento sul falso credere, gli esseri umani hanno avuto ragione nell’82,7% dei casi mentre i LLM hanno avuto ragione nel 74,5% dei casi, il che è abbastanza impressionante; ma il grande modello linguistico non ha descritto completamente il comportamento umano. Questo significa che solo le statistiche linguistiche non sono sufficienti per generare una comprensione corretta delle false credenze degli umani.

Inoltre, d’altra parte, affidandoci sempre di più all’IA per raccomandare (o addirittura dettare) cosa fare, alcuni sostengono che rende il nostro cervello meno intelligente e meno creativo. Non è un argomento nuovo, è stato discusso su Google (Google ci rende stupidi?) nel passato o sui nuovi progressi dell’IA (Generative AI ci renderà stupidi?)

Una delle prime storie di confronto tra intelligenza umana e artificiale risale agli anni ’90, la storia di Deep Blue e il campione mondiale di scacchi, Garry Kasparov. Ha vinto e perso diverse partite con la macchina IBM, Deep Blue. È fuori dal campo di questo articolo di approfondirla, quindi ci limitiamo a una delle lezioni che Kasparov ha menzionato nel suo libro, Deep Thinking: Dove finisce l’intelligenza artificiale e inizia la creatività umana.

Crede che tutto ciò che possiamo fare noi umani, le macchine possono farlo meglio. Contrariamente a grandi menti e scienziati informatici come Alan Turing, che pensavano che gli scacchi fossero il test definitivo dell’intelligenza. Non è contrario all’IA, infatti crede in un’equazione semplice, una persona più una macchina può battere un genio nel suo campo di competenza. Potete anche guardare Deep Thinking | Garry Kasparov | Talks at Google

In effetti, è diventato realtà: nel 2016 si è svolta una serie di partite di Go tra l’IA di DeepMind, AlphaGo, e il campione mondiale di Go, Lee Sedol. L’essere umano, Lee Sedol, ha vinto solo una partita su cinque e le altre le ha perse. La stessa storia negli scacchi; dobbiamo considerare che il Go è molto più difficile degli scacchi a causa della sua enorme libertà di movimento, che porta a numerose strategie.

In seguito, un dipendente di DeepMind senza conoscenza del gioco, e solo con le raccomandazioni dell’IA, è stato in grado di battere il campione mondiale di Go. Se sei interessato all’argomento dell’uomo più macchina, guarda il video di HBR o leggi il libro ” Uomo + Macchina: Ripensare il lavoro nell’era dell’IA “

Alcuni discorsi e libri sarebbero utili per comprendere questo articolo

Il tuo telefono fa parte della tua mente? | David Chalmers | TEDxSydney

David Chalmers: I grandi modelli di linguaggio estendono la mente?

Grazie a Ali Moezzi per la lettura delle bozze di questo articolo.