Všichni přispíváme k umělé inteligenci – měli bychom za to dostávat zaplaceno?

Tato myšlenka získala dostatečnou podporu, takže od roku 2020 byly v amerických městech zahájeny desítky programů zaručeného příjmu.Ani Sam Altman, generální ředitel společnosti OpenAI a jeden z nejvýznamnějších zastánců UBI, však nevěří, že jde o úplné řešení. Jak uvedl během setkání na začátku tohoto roku: „Myslím, že je to jen malá část řešení. Myslím, že je to skvělé. Myslím si, že jak se [pokročilá umělá inteligence] bude stále více podílet na ekonomice, měli bychom rozdělovat bohatství a zdroje mnohem více, než tomu bylo doposud, a to bude časem důležité. Ale nemyslím si, že to problém vyřeší. Nemyslím si, že to dá lidem smysl, nemyslím si, že to bude znamenat, že se lidé úplně přestanou snažit tvořit a dělat nové věci a cokoli dalšího. Takže bych to považoval za technologii, která to umožňuje, ale ne za plán pro společnost.“Nabízí se otázka, jak by pak měl vypadat plán pro společnost, a počítačový vědec Jaron Lanier, zakladatel v oblasti virtuální reality, v tomto týdnu v New Yorkeru píše, že „důstojnost dat“ by mohla být ještě větší součástí řešení.Zde je základní předpoklad: V současné době poskytujeme svá data většinou zdarma výměnou za bezplatné služby. Lanier tvrdí, že v éře umělé inteligence s tím musíme přestat, že výkonné modely, které si v současnosti razí cestu do společnosti, potřebují místo toho „být propojeny s lidmi“, kteří jim toho tolik dávají k požití a učení se z nich.Jde o to, aby lidé „dostávali zaplaceno za to, co vytvoří, i když je to přefiltrováno a překombinováno“ do podoby, která je k nepoznání.Tento koncept není zcela nový, Lanier poprvé představil pojem důstojnosti dat v článku „Plán pro lepší digitální společnost“ z roku 2018 v Harvard Business Review.Jak tehdy napsal se spoluautorem a ekonomem Glenem Weylem, „Rétorika z technologického sektoru naznačuje, že se blíží vlna podzaměstnanosti v důsledku umělé inteligence a automatizace.“ Předpovědi zastánců UBI však „ponechávají prostor pouze pro dva výsledky“, a ty jsou extrémní, poznamenali Lanier a Weyl. „Buď bude navzdory technologickému pokroku existovat masová chudoba, nebo bude muset být velká část bohatství převzata pod centrální, národní kontrolu prostřednictvím fondu sociálního bohatství, aby byl občanům zajištěn univerzální základní příjem.“Chcete využít této příležitosti?Problém je v tom, že obě tyto metody „hyperkoncentrují moc a podkopávají nebo ignorují hodnotu tvůrců dat“, napsali.Přiřadit lidem správný počet zásluh za jejich nesčetné příspěvky ke všemu, co existuje online, je samozřejmě nemalý problém. Lanier přiznává, že ani výzkumníci zabývající se důstojností dat se nemohou shodnout na tom, jak rozklíčovat vše, co modely umělé inteligence absorbovaly, nebo jak detailní účetnictví by se mělo pokusit provést. Přesto si Lanier myslí, že by to šlo – postupně.Bohužel, i když existuje vůle, je třeba překonat bezprostřednější problém – nedostatečný přístup. Ačkoli OpenAI v předchozích letech zveřejnila některá svá tréninková data, od té doby kimono zcela uzavřela s odkazem na obavy z konkurence a bezpečnosti. Když prezident OpenAI Greg Brockman minulý měsíc popisoval serveru TechCrunch tréninková data pro nejnovější a nejvýkonnější velký jazykový model OpenAI, GPT-4, uvedl, že pocházejí z „různých licencovaných, vytvořených a veřejně dostupných zdrojů dat, které mohou zahrnovat veřejně dostupné osobní údaje“, ale odmítl nabídnout cokoli konkrétnějšího.Není překvapením, že regulační orgány řeší, co dělat. Společnost OpenAI, jejíž technologie se šíří rychlostí požáru, je již v hledáčku stále většího počtu zemí, včetně italského úřadu, který zablokoval používání jejího populárního chatbota ChatGPT. Francouzské, německé, irské a kanadské regulační orgány rovněž zkoumají, jakým způsobem shromažďuje a využívá data.Margaret Mitchellová, výzkumná pracovnice v oblasti umělé inteligence, která dříve vedla etiku umělé inteligence ve společnosti Google, pro server Outlet Technology Review uvedla, že pro všechny tyto společnosti může být v tuto chvíli téměř nemožné identifikovat údaje jednotlivců a odstranit je ze svých modelů.V odvětví umělé inteligence je však standardem, že se datové sady pro modely umělé inteligence vytvářejí nevybíravým stahováním dat z webu a následným outsourcingem čištění těchto dat.