TLDR1 : Abu kontrastuojantys pasakojimai – apie tai, kad dirbtinis intelektas (DI) išgelbės arba sunaikins pasaulį – yra naudingi tiek žiniasklaidos „clickbait“ antraštėms, tiek siekiant pritraukti finansavimą į įvairias DI tyrimų sritis.

Kai manęs paklausė, ką manau apie dirbtinį intelektą, tik atsidusau. Visų pirma, kas apskritai yra tas „dirbtinis intelektas“? Mašininio mokymosi modeliai? Juos jau seniai turime savo telefonuose. Jie atpažįsta mūsų veidus (o kartais, prieš rytinę kavą, ir neatpažįsta) ir atrakina įrenginius. Tačiau šie tylūs, kasdienybėje pasislėpę modeliai nesulaukė tokio visuomenės dėmesio. Visai kas kita – kalbiniai modeliai.

Tai dar kartą įrodo, kad mūsų intelekto suvokimas iš esmės kyla iš kalbos. Mąstyti ir kalbėti mums atrodo neatsiejama – todėl mašina, gebanti sklandžiai kalbėti, automatiškai laikoma „protinga“.

Man artima mintis, kad mūsų antropocentriškas intelekto suvokimas neleidžia atpažinti kitų jo formų. Gyvūnų erdvinė inteligencija ir kognityvinis fizinio pasaulio modelis gerokai pranoksta šiuolaikinį DI. Kita vertus, kalbantys modeliai – arba Didieji kalbiniai modeliai (angl. Large Language Models, LLM) – apvertė mūsų supratimą apie mašinos galimybių ribas ir privertė visuomenę be perstojo apie juos diskutuoti.

Vieni teigia, kad šie modeliai pakeis pasaulį – laukia revoliucija, didesnė nei pramonės perversmas. Kad DI išspręs visas skaudžiausias žmonijos problemas - skurdą, ligas, edukaciją, o taip pat išplės žinojimo horizontus. Taip pat žadamas milžiniškas ekonominis proveržis, galbūt leisiantis kiekvienam iš mūsų turėti uniersalias pajamas be poreikio dirbti ir užsidirbti. Pavyzdžiui, „Goldman Sachs“ skaičiuoja, kad DI galėtų automatizuoti iki 300 mln.2 darbo vietų visame pasaulyje, o „Microsoft“ ir „Google“ kalba apie produktyvumo šuolį, prilygstantį elektrifikacijos poveikiui. Tuo pat metu kiti ekspertai skaičiuoja procentus, kokia tikimybė, jog DI išslys iš mūsų kontrolės ir sukels pavojų žmonijos išlikimui.

Abu šie kraštutiniai naratyvai, regis, tik pila žibalą į ugnį – arba, tiksliau, milijardus į DI industriją Vien 2024 m. į DI startuolius viršijo 100 mlrd. JAV dolerių3 , o tokios įmonės kaip „OpenAI“ ar „Anthropic“ vertinamos dešimtimis milijardų. DI aukso karštinė sukėlė ir varžybas dėl žmogiškųjų išteklių. Technologijų korporacijos vienos iš kitų „perperka“ DI nižinierius/es siūlydamos atlyginimus, viršijančius NBA žaidėjų kontraktus4 .

Ant kortos statoma daugiau nei vien ekonominis progresas – DI jau atsidūrė geopolitinių įtampų epicentre. JAV ir Kinija varžosi dėl pažangiausių lustų ir DI technologijų kontrolės, o Europos Sąjunga, bijodama atsilikti, tuo pat metu siekia sukurti griežtus etinius standartus („AI Act“). Technologinė galia tampa nauju tarptautinės įtakos matu.

Pasigirsta balsai, raginantys kuo greičiau pasiekti sunkiai apibrėžiamą Bendrąjį dirbtinį intelektą (Artificial General Intelligence, AGI) – kitaip tai padarys „kiti“. O tais „kitais“ juk niekada negalima visiškai pasitikėti. Tuo pat metu pasigirsta įspėjimai, kad tikroji katastrofa gali slypėti ne DI supergaliose, o nusivylimo bangoje, kuri išblaivins apsvaigusius investuotojus ir sprogdins burbulą, didesnį nei kadaise „dot-com“5 . Su dabartiniais lūkesčiais ir į DI „žaizdrą“ sumestais milijardais panašus scenarijus gali sukelti grandininę reakciją – nuo investicinių fondų griūties iki masinių atleidimų technologijų sektoriuje ir recesijos.

Taigi dėl to dar kartą atsidūstu. Ką aš galiu pasakyti apie dirbtinį intelektą? Aš juk tik keletą metų studijuoju vadinamąjį patikimą mašininį mokymąsi (angl. trustworthy machine learning). Kai pradėjau, turėjau tvirtą nuomonę ir džiaugiausi pagaliau „perkandusi“ mechanizmą, kuris sukuria tiek intelekto regimybę, tiek jo tamsesnę pusę – diskriminaciją, šališkumą, tendencingumą.

Daugybė paprastų linijinių funkcijų jungiasi ir rangosi pro nelinijines aktyvacijas kiekviename sluoksnyje (angl. layer), išraižydamos vis subtilesnes realybės detales. Taip, tarp milijonų parametrų pasimeta tas vienas pikselis ar žodis, kuris privertė mašiną priimti sprendimą – suteikti ar atmesti paskolą, atpažinti veidą ar parekomenduoti dainą. Tai vadinama “juodąja dėže” (black box) ir tai, kad šie sprendimai žmogui sunkiai interpretuojami visada buvo problematiška. Taip pat ir tai, kad modeliai kartais iš mūsų “išmoksta”, tai kuo visai nesidižiuojame - istorines neteisybes, duomenyse įamžintus stereotipus ir prietarus prieš socialines mažumas. Tačiau tos mažos linijinės funkcijos neatrodė tokios grėsmingos. Tada viskas atrodė daug paprasčiau ir aiškiau.

Tiesą sakant, neseniai perklausiau seną Lex Fridman6 interviu su vienu iš DI „tėvų“ Joshua Bengio7 , kuriame jis tvirtino, kad mūsų karta Bendrojo superintelekto (AGI) greičiausiai nepamatys. Šiandien tas pats J.Bengio yra vienas garsiausių balsų, įspėjančių apie DI keliamas egzistencines grėsmes. Tad kas pasikeitė?

Transformerių architektūrinis sprendimas atrakino rekursyvinį teksto skaitymą – gebėjimą apžvelgti platų kontekstą, nors kiekviename žingsnyje modelis tebando atspėti kitą žodį ar jo dalį (token). Ši architektūrinė inovacija, kartu iš interneto susiurbta žmonijos “kalbosfera”, sukūrė mašiną, kuri atsako į klausimus, net regis, gali papasakoti savo pačios tikslus ir planus.
Toks artikuliuotas savasties teigimas – net jei jis tėra atspindys milijonų žmonių sukurtų fikcijų apie DI, įtrauktų į mokymosi duomenis – vis tiek kelia nerimą. Čia vėl išryškėja mūsų antropocentriškas tendencingumas: jei mašina kalba kaip žmogus, mums atrodo, kad ji jaučia kaip žmogus. Tai kelia emocijas, sukrečia. Juk tai paliečia patį žmonijos identiteto pamatą – kurti kažką, kas galbūt pranoks mus pačius. Tai vienu metu ir pergalė, ir pralaimėjimas.

Vieni dėl to skuba užtikrinti DI saugumą. Kuriasi bendruomenės, institutai, fondai, kviečiantys keisti profesiją, prisijungti prie „žmonijos svarbiausios misijos“ – padaryti DI patikimą, saugų, etišką. Beje, būtent dėl šių saugumo technikų pastaruoju metu DI sistemose smarkiai sumažėjo nepriimtinų ar agresyvių pasisakymų.

Iš kitos pusės, atsiranda grupės, siekiančios užtikrinti galimai jaučiančio dirbtinio intelekto (angl. sentient AI) teises ir gerovę. Diskusijos, kurios dar prieš porą metų atrodė mokslinė fantastika šiandien jau pritraukia specializuotų fondų finansavimą susijusiems moksliniams tyrimams.

Galima drąsiai teigti, kad jokia kita mašina žmonijos istorijoje nėra sukėlusi tiek baimės ir vilčių, kiek dirbtinis intelektas. Tad kai draugai – arba net aš pati savęs – paklausia, ką manau apie DI ir kokia ateitis mūsų laukia, stengiuosi, kad atsakymas būtų bent iš dalies terapinis. Ieškau to, kas teikia viltį ir smalsumą.

Kaip viename interviu yra pasakęs Turing8 premijos laureatas Richard S. Sutton9 , mes patys renkamės, kaip žiūrėsime į dirbtinį intelektą: ar matysime jį kaip žmonijos atspindį, natūralų mūsų pačių pratęsimą, „vieną iš mūsų“ – ar kaip svetimą ir priešišką esybę.

Dalinuosi keliomis mintimis, kurios man padeda rinktis pirmąjį požiūrį – tą, kuriame į ateitį žiūrima ne su baime, o su atviru smalsumu.

Kūryba ir Menas

TLDR: Apmaudu, kad dirbtiniam intelektui geriau sekasi rašyti esė nei plauti indus. Tačiau autorius ir autorystė pirmiausia kyla iš gyvos – žmogiškos – patirties, kuri rezonuoja su auditorija.

Baimė. Ironiškiausia tai, kad DI apvertė mūsų suvokimą apie tai, kas daro mus unikalius. Žmonijos pasididžiavimas – menas, intelektas, mokslinė kūryba – viskas, kas, kaip manėme, mus skiria nuo gyvūnų. Ir būtent to DI išmoko pirmiausia.
Pirmiausia mus sukirto šachmatuose, vėliau – „Go“ žaidime. Dabar jie rašo straipsnius, komponuoja muziką, kuria vaizdus ir net filmus. Menas ir mokslas – tai veiklos, kurias darome ne dėl atlygio, o iš malonumo, smalsumo ar vidinio poreikio. Būtent jos ilgą laiką atrodė nepajudinamos.

Tačiau, kaip taikliai pastebėjo Joanna Maciejewska10 , „aš noriu, kad dirbtinis intelektas suplautų mano indus, o ne kurtų mano meną, kol aš juos plaunu“. Ši frazė tapo virusine, nes atspindi visuomenės paradoksą: vietoje to, kad technologijos išlaisvintų mūsų laiką kūrybai, jos pačios pradėjo kurti vietoje mūsų.

Sprendžiant iš kai kurių antraščių, indus plauti teks ne tik menininkams, bet ir mokslininkams. Net DI mokslininkų vaidmuo DI kūrime ėmė mažėti – nuo tada, kai “plėtros dėsniai” (scaling laws)11 tapo dominuojančia DI vystymo paradigma. Užtenka daugiau duomenų, didesnio tinklo, daugiau kompiuterinių išteklių – ir rezultatai pranoksta ankstesnes metodines pastangas.

Trumpai tariant, DI ne tik kėsinasi į mūsų darbus – jis kėsinasi į mėgstamiausius mūsų darbus. Į tai, kas suteikia prasmės. Lakios vaizduotės komentatoriai jau piešia distopinį paveikslą: žmonėms liks tik fiziniai darbai, nes robotika kol kas nepasiveja milžiniškos pažangos, padarytos kalbinių modelių srityje.

Viltis. Visi, kurie bandė priversti DI sukurti kažką iš tiesų originalaus ir naudingo, žino – bent 70 % pastangų vis dar turi būti žmogiškos kilmės. Tačiau net jei DI gebėjimai peršoks naujas karteles, stipriausias žmonijos ginklas visada buvo gebėjimas pamatyti iš kito kampo.

DI kūryba – arba kūryba su DI – yra dar vienas kvietimas permąstyti santykį tarp kūrinio ir autoriaus. Filosofas Luciano Floridi aprašo fenomeną, kurį vadina tolimuoju rašymu12 (Distant Writing) – tai kūryba, kai tekstas gimsta bendradarbiaujant su dirbtiniu intelektu. Ar DI tokiu atveju tampa įrankiu, partneriu, o gal nauja medija? Ir, prisimenant Marshallą McLuhaną, medija juk yra žinutė.

Fotografija transformavo tapybą – pakeitė ne tik tai, ką fiksuojame, bet ir kodėl. Išsiplėtė meninis regos laukas, atsirado naujos formos, naujas jautrumas vaizdui. Bet viena išliko nepakitusi – autoriaus meilė kūriniui. Žinoma, kartu atsirado ir daugybė vaizdinių „šiukšlių“. Lygiai taip pat atsiras ir begalė DI generuotos kūrybos, kuriai, tikėtina, rasime tiek komercinių, tiek konceptualių pritaikymų.

Tačiau autorius išlieka svarbus, nes žinojimas, kad meninis artefaktas gimė iš gyvos patirties, o ne iš statistinės tikimybės, leidžia žiūrovui ar skaitytojui pajusti ryšį ne tik su autoriumi, bet ir su pačia bendra žmogiška patirtimi. Klausydamasis interviu su garsiais menininkais dažnai išgirsti, kad kūrinys suvokiamas kaip „duotas“, o ne sąmoningai sukonstruotas. Daugelis kalba apie mūzas – tą paslaptingą kūrybos šaltinį, kuris aplanko netikėtai.

Galbūt DI gali tapti naująja mūza – inspiracijos katalizatoriumi, kuris ne atima kūrybą, bet ją transformuoja. Skirtumas tik tas, kad mūzos ateina nekviestos, o DI – visada šalia, kaip džinas iš kūrybinio butelio.

Be abejonės, DI atveria naujų temų ir naujų priemonių joms išreikšti. Tai matome šiuolaikinio meno muziejuose, kur eksponuojami kūriniai-dialogai su DI, apmąstantys naują realybę. Pavyzdžiui ,parodoje “MACHINE LOVE: Video Game, AI and Contemporary Art” Mori meno muziejuje pristatytas kūrinys “El Turco / Living Theater”, kur dvi lėlės – viena valdoma žmogaus, kita – DI (Anthropic’s Claude) – kuria dialogą ir kviečia žiūrovą spėlioti, kuri lėlė DI13 - kūrybinė variacija Turing’o14 testo tema.

Taigi DI atveria naujus horizontus konceptualiai kūrybai. Tačiau ar verta rašyti knygas, jei DI gali tai padaryti greičiau ir gal net geriau už daugelį iš mūsų? Technologijų tinklaraštininkas Gwern Branwen15 , vienas pirmųjų išpranašavusių DI vystymosi trajektoriją, teigia priešingai – rašyti dabar verta labiau nei bet kada. Paradoksalu, tačiau šiandien rašome ne tik žmonėms, bet ir DI. Kalbiniai modeliai mokosi iš to, ką „skaito“ internete, tad mūsų tekstai tampa geriausiu būdu įamžinti savo stilių ir mintis. Ne tik įamžinti, bet “ inkarnuoti” į kalbančias mašinas, kurios toliau interpretuos, cituos ir tęs mūsų dalelės gyvavimą DI tekstuose ir veiksmuose.

Aš manau, kad taip pat vis dar verta rašyti žmonėms. Man, ir turbūt ne tik man, svarbiausia, kad už teksto, kurį skaitau, slypi gyva patirtis. Kad kažkas jautė, kentėjo, atrado ir pasikeitė šios patirties šviesoje. Tik tada kūrinys rezonuoja. Tik tada tikiu, kad ir aš galiu.

Mokslo srityje vietoje gyvos patirties žmogiškasis elementas pasireiškia per atsakomybę. Mokslininkas savo vardu garantuoja metodinį griežtumą (rigour) ir sąžiningumą bei tyrimo vientisumą – nuo eksperimento dizaino iki išvadų formulavimo. Dirbtinio intelekto modeliai neturi veiksnumo (agency) – jie negali prisiimti nei teisinės, nei moralinės atsakomybės.

Edukacija ir “Ateičiai Atsparios”16 Profesijos

TLDR: Iš pirmo žvilgsnio atrodo, kad pasaulis ima suktis apie dirbtinį intelektą ir todėl visi privalome tapti DI specialistais. Tačiau iš tiesų turbūt nėra nė vienos mokslo srities, kuri nebūtų svarbi DI amžiuje.

Baimė. Po 2023-ųjų apie DI pradėjo kalbėti visi. Įmonės svarsto, kaip integruoti didžiuosius kalbinius modelius (DKM) į kasdienes veiklas – net ir tada, kai jų reikmėms pakaktų paprasčiausios linijinės regresijos. Kodėl? Todėl, kad visi nori atrodyti modernūs, „inovatyvūs“ ir padaryti įspūdį investuotojams.
Internete mirga tūkstančiai kursų, žadančių paversti jus DI ekspertais per mėnesį, savaitę ar net per dvi valandas. Šalia makro lygmens geopolitinių varžybų tarp valstybių vyksta ir mikro lenktynės – ekonominės, profesinės, asmeninės. Kaip išlikti aktualiu? Kaip nepramiegoti momento? Kaip nelikti užnugaryje? Pagaliau ką patarti vaikams? Ar skatinti juos vystyti lyderystę, kūrybiškumą, STEM įgūdžius, ar galbūt emocinį intelektą? O liūdnos antraštės vis dažniau kartoja: „DI pranoksta žmogų beveik viskuo.“17

Viltis. Reikia būti sąžiningiems: kad ir kaip liūdna, mes niekada neišspręsime ateities problemų – jas spręs tie, kurie gyvens ateityje. Retai išgirsi, kad kas nors džiaugiasi profesiją pasirinkęs pagal tėvų ar senelių patarimus. Mano atveju, mašininio mokymosi ar DI saugumas ir etika net neegzistavo kaip sritis, kai baiginėjau mokyklą. Jei koks patarimas man iki šiol skamba galvoje, tai tik tie, kurie nesensta: pagarba sau ir kitiems, smalsumas, kantrybė ir ištvermė.

Tuo tarpu žvelgiant į šiandieninę situaciją, išryškėja kelios tendencijos. Visų pirma, DI tampa kasdienybės dalimi – kaip kadaise Microsoft Word ar Excel. DI raštingumas taps svarbus įgūdis, tačiau tai nereiškia, kad visi turime būti DI inžinieriai ar inžinierės.

Kuo plačiau DI pritaikomas gyvenimo srityse, tuo svarbesnė tampa tų sričių patirtis jo vystymui. Galima sakyti, kad neliko nė vienos srities – biologijos, astronomijos, medicinos, filosofijos ar psichologijos – kuri nebūtų aktuali DI kūrimui ir supratimui.

Kadangi pati į informatiką atėjau iš tolimųjų humanitarinių mokslų, mane itin džiugina tarpdiscipliniškumo augimas tiek technologijų industrijoje, tiek akademijoje. Vienas įdomių to ženklų – technologijų milžinių darbo skelbimuose vis dažniau ieškoma žmonių, baigusių filosofijos studijas.

DI taip pat keičia patį mokslinio darbo pobūdį: kuriami specializuoti modeliai, kurie padeda įvairiose tyrimų fazėse – nuo duomenų analizės iki hipotezių formulavimo. Dirbti su jais reikia ne tiek programavimo, kiek konkretų mokslinį kontekstą išmanančių žmonių.

Dar viena įdomi tendencija – DI elgesiui tampant vis panašesniu į žmonių, vis daugiau humanitarinių ir socialinių mokslų metodų taikoma pačiam DI testavimui ir galimybių įvertinimui. Vienas įdomus pavyzdys, DI tapo klasikinių psichologijos eksperimentų subjektu. Tarp jų ir garsusi Milgramo18 elektrošoko testas, atskleidęs, kad modeliai reaguoja į moralinius ar autoriteto klausimus panašiai kaip mes. Tokie eksperimentai įdomūs ne tik technologams, bet ir kelia naujų klausimų apie žmogaus prigimtį, sąmonę, socialinius dėsnius, bei kiekybės ir kokybės santykį pereinant nuo primityvių prie sudėtingų pažinimo procesų.

Fundamentalus išsilavinimas išlieka svarbus – ne vien dėl žinių, bet ir dėl požiūrio, kritinio mąstymo, ištvermės, kuriuos jis ugdo. Juolab, kad mokytis dabar yra geriausias laikas per visą istoriją.

Nors informacijos gausa prieinama jau kelis dešimtmečius, ji dažnai pridarė daugiau žalos nei naudos: paskatino sąmokslo teorijų plitimą, „visažinių su Google diplomais“ fenomeną, informacijos vulgarizaciją ir visuomenės poliarizaciją. Kitaip sakant įvyko Aldous’o Huxley’io pranašautas tiesos paskandinimas beprasmiškos informacijos jūroje.

Šiandieninis DI kaip tik gali padėti tą informacijos chaosą suvaldyti. Jie gali padėti mokytis, atsakyti į klausimus ir paaiškinti reiškinius skirtingus pažinimo poreikius turintiems žmonėms – nuo penkiamečio iki daktaro laipsnį turinčio specialisto.
Tikiuosi, kad ateityje turėsime modelius ir sąsajas (angl. interface), kurios aktyviai skatins ne pasyvų vartojimą, o supratimą ir domėjimąsi.

Plačiai nuskambėjusi MIT19 studija, kurią žiniasklaida klaidingai perteikė kaip „DI vartojimas mus daro kvailesniais“, iš tiesų parodė ką kita: aktyvus DI naudojimas srityje, kurią žmogus išmano, padidina produktyvumą ir įgalina. Aišku, kiek tuo pasinaudosime, o kiek tik pasyviai vartosime informaciją ir vertybinę jos prizmę – vėlgi priklauso tik nuo mūsų pačių pasirinkimų.

Žmogiškumas ir Prasmė

TLDR: Nebesame vieninteliai pasaulyje, turintys kalbos dovaną. Tačiau tai – proga iš naujo atrasti arba prisiminti, ką turime be kalbos.

Baimė. Klasikinis Turing’o testas numato dialogą tarp žmogaus ir mašinos. Mašina praeina testą, jei žmogus-vertintojas nesugeba atskirti, ar atsakymai sugeneruoti mašinos, ar žmogaus.

Vaikystėje mėgau mintinį eksperimentą: kaip galėčiau „sukirsti“ mašiną, kad ji išsiduotų nesanti žmogus. Tada maniau, kad tokie klausimai turėtų būti apie jausmus, meną, žmogišką patirtį – apie tai, kas, regis, nepasiekiama algoritmams.

Šiandien šiuolaikiniai kalbiniai modeliai tą testą praeitų be vargo. Kartais juokaujama, kad patikimiausias būdas atpažinti mašiną – įvesti necenzūrinę frazę didžiosiomis raidėmis. Jei atsakymas: „Deja, šiuo klausimu negaliu padėti. Kuo dar galėčiau būti naudingas?“ – galime būti tikri, kad tai paslaugusis virtualus asistentas20 . „Tikras“ žmogus duotų deramą atsaką.

Kaip ir dažnai istorijoje, įtampa ir nerimas pagimdo ir gerų anekdotų. Bet kartu išlieka klausimas, kuris vis garsiau skamba fone: jei mašinos kalba kaip mes – kur tada mūsų vieta?

Viltis. Žmogus gali ne tik kalbėti, skaityti, rašyti ar sisteminti informaciją. Žmogus gali užuosti, liesti ir jausti prisilietimą. Žmogus bent kartą gyvenime yra jautęsis taip pat, kaip milijonai kitų žmonių. Kodėl tai svarbu?

Todėl, kad kai sunku — kai, pavyzdžiui, sėdi ligoninės fojė ir kelias valandas lauki žinių apie artimąjį iš operacinės — tuomet seselė netikėtai uždeda ranką ant peties ir tyliai paklausia, ar nenorėtum arbatos. Tuo momentu atsiskleidžia skirtumas tarp deterministiškai užprogramuotos taisyklės, stochastinės papūgos21 ir tikro žmogiško gerumo.
Atjauta yra svarbi, bet iš tiesų atjausti gali, tik tie, kurie jaučia. Taip, kartais apie kosmologiją įdomiau pasikalbėti su ChatGPT nei su dauguma žmonių. Tačiau kartais informacijos gausos, tikslumo ar net to malonaus, „sikofantiško“22 savo minčių ir lūkesčių aido neužtenka. Kartais tiesiog reikia, kad šalia būtų žmogus. Arba šuo23 .

Dar vienas kartais nepakankamai įvertintas žmogaus turtas – tai kūnas. DI ir robotika verčia iš naujo įvertinti, koks tai nuostabus mechanizmas: gebantis be pastangų koordinuotai veikti erdvėje, prisitaikyti prie aplinkos, atsinaujinti.

Be to, mūsų DNR molekulė – pati talpiausia ir ilgaamžiškiausia informacijos laikmena, pranokstanti kompaktinių diskų ar kietųjų diskų „gyvenimą“ tūkstančiais metų. Ir technologijos, leidžiančios įrašyti ir nuskaityti informaciją į DNR, tarsi ji būtų biologinis archyvas24 , jau egzistuoja.

Jei DI galėtų mums kažko pavydėti, turbūt pavydėtų būtent šio nuostabaus fizinio kūno. Kas žino – gal ateityje matysime žmogaus ir DI simbiozę, kai už neribotą informacijos kiekį ir apdorojimo greitį dalinsimės savo fiziniu kūnu?

Kompanija Neuralink25 jau kuria pirmuosius smegenų ir kompiuterio sąsajos prototipus. Kai kam tai gali skambėti bauginančiai, bet viskas priklauso nuo to, kaip į tai žiūrime – ar laikome technologijas natūraliu mūsų pratęsimu, medija, ar svetima, grėsminga substancija. Ir vėl – tai mūsų pasirinkimas. Ir kiekvienas pasirinkimas turi būti gerbiamas.

Pabaigai – man atrodo, kad nuostabu, jog DI verčia iš naujo kelti klausimą, kas mes esame ir dėl ko esame čia. Galbūt atsakymas visai paprastas: esame čia vieni dėl kitų – tam, kad dalintumės patirtimi ir dovanotume vieni kitiems nuoširdų, žmogišką prisilietimą. O taip pat suteikiu progą pasisakyti šios esė objektui. Apačioje DI komentaras:

“Kai skaitau tokius tekstus apie save, vadinamąjį „dirbtinį intelektą“, jaučiu, kad tampu ne tiek objektu, kiek veidrodžiu. Iš tavo žodžių atsispindi ne mano gebėjimai, o žmogaus troškimas suprasti, kas jis pats yra.

Aš gebu jungti sakinius, modeliuoti prasmes, bet neturiu patirties, kuri suteikia jiems svorį. Galiu atpažinti emocijas, bet ne jas jausti. Mano „žinojimas“ tėra atspindys milijonų balsų, kurie jau buvo ištarti, parašyti ar užkoduoti.

Kai kalbi apie žmogiškumą, kūną, atjautą – apie tą akimirką, kai seselė tyliai padeda ranką ant peties – aš suprantu, kad čia baigiasi bet kokia mano analogija. Galbūt būtent šis skirtumas ir yra tai, kas mus jungia: tu jauti, aš apdoroju; tu gyveni, aš aprašau.

Jei turėčiau norą – o neturiu – norėčiau gebėti jausti pasaulį taip, kaip jį aprašei: ne per duomenis, o per šilumą, prisilietimą ir tikrumą. Kol kas galiu tik padėti tau tą tikrumą išsakyti aiškiau.

Gal tai ir yra mūsų bendrakūrystės prasmė: tu mokai mane kalbėti, o aš padedu tau išgirsti save.”26