CLOUDY podcast | #11 AI v štáte, firme a u teba doma

Môže byť AI hrozbou pre ľudí?

Ja si to nemyslím. Myslím, že ľudstvo je dosť odolné, prežili sme tri priemyselné revolúcie, zvládneme aj AI. Netvrdím, že netreba byť opatrný, ale je tam podľa mňa väčší prínos ako negatíva pri AI. 

Môže AI nahradiť ľudí? Majú sa báť o prácu?

Ja rád uvažujem o AI ako pomocníkovi, ako o nástroji, ktorý vie akcelerovať činnosť. Môže zmeniť aj pracovný trh, ale ten sa mení kontinuálne. V minulosti sme mohli viesť rovnakú debatu keď prišli počítače a pozícia opravára písacích strojov už nebola tak relevantná.

Dnes to už nikto ani nerieši, že tá pozícia zmizla.

Aký je rozdiel medzi Open-Source a Closed-Source modelom AI?

Open-Source je softvér, ktorý býva zadarmo, ale nie je to pravidlom. Musí mať voľne dostupný zdrojový kód, ktorý bol použitý na vybudovanie toho modelu. Musí mať licenciu upravenú tak, aby bol kód voľne šíriteľný a modifikovateľný. Nesmú tam byť náznaky diskriminácie, čiže spĺňa etické štandardy. Zároveň máme lepší prehľad o tom, z kade sa berú dáta.

Close-source model je napr. aktuálny ChatGPT model, nevidíme pri ňom zdrojový kód. Ale pravdepodobne aj takéto riešenie bude využívať nejaké Open-Source projekty alebo jeho časti.

Ako jednotlivcovi najlepšie začať s AI? 

AI tu je už dlho. Niektoré algoritmy boli vyvinuté v 60. rokoch minulého storočia, takže to nie je novinka posledných rokov. Vtedy sme riešili prediktívne AI - napr. transakcia platobnou kartou, ktorú systém vyhodnotí ako podozrivú a zablokuje kartu.

Dnes s príchodom OpenAI a ChatGPT sa rozšírilo AI pre masy. Na začiatok stačí, keď si niekto otvorí www.chatgpt.com a napíše otázku, kľudne to môže byť dopyt na recept. Aj tak sa dá začať.

Odkiaľ AI berie informácie?

My úplne presne nevieme, nie je zdokumentované, ktoré konkrétne zdroje napríklad OpenAI využilo. Máme zhruba predstavu... Čokoľvek čo je na internete je teoreticky verejne dostupné pre AI modely ako vstupné dáta.

Ako sa opravujú dáta napríklad v ChateGPT? Ako môžeme veriť, že sú údaje správne?

Aj ChatGPT má dole niekde upozornenie, že je to experimentálna technológia, preverujte každú odpoveď. Odpovede sú len tak kvalitné, ako sú kvalitné vstupné dáta. Ak na Wikipédii je niečo fakticky nesprávne, tak s veľkou pravdepodobnosťou aj v ChateGPT bude tá odpoveď nesprávna.

V prvých verziách ChatGPT bol problém aj to, že ona niektoré vtedy súčasné informácie nepoznala. Avšak model nevedel, že túto informáciu nepozná, tak si začal vymýšľať – to sú tie tzv. halucinácie. Dodávateľ by mal teda ladiť tie veci.

Jednotlivec model opraviť sám úplne nevie. Môže chybu skúsiť nahlásiť. Avšak máme aj Open-Source modely AI, ktoré sú dostupné verejnosti a tam má užívateľ väčší vplyv a vie nahlásiť chybu oveľa efektívnejšie.

Prejdime na firmy. Aké najčastejšie chyby robia firmy pri rozbiehaní práce s AI?

Prvá chyba je podceňovanie kvality dát. Keď  má niekto dáta na papieroch, v kartotékach alebo má dáta roztrieštené vo viacerých databázach, či ich má duplicitne, tak to bude veľmi ťažké. Kvalita vstupných dát výrazne ovplyvňuje kvalitu výstupu. 

Druhá chyba môže byť nevhodný výber externej firmy, ktorá to má zabezpečiť. To sa týka hlavne menších firiem, pre ktoré je výhodnejšie riešiť takúto službu externe.

Aké plusy a mínusy môže AI pre firmy mať? 

Outsourcing práce s AI môže mať niekoľko podôb - firma môže prevádzkovať riešenie na svojej infraštruktúre alebo môže vyrobiť riešenie pre zadávateľskú spoločnosť. Dodávateľské firmy sú väčšinou veľké firmy ako Amazon, IBM...

Najväčšia výhoda toho, že máme riešenie u seba je, že mám okamžitý prístup k infraštruktúre.

Naopak, keď mám externého poskytovateľa, tak nemusím riešiť grafické karty, výpočetnú silu a podobne. Nevýhodou je, že čím viac sa budú naše riešenia používať na cudzej infraštruktúre, tým viac za ne budeme platiť. Sme vlastne penalizovaný za úspech toho riešenia. Ak by som mal riešenie u seba je to presne naopak. 

Máme aj na Slovensku úspešné AI projekty?

Ja som bol minulý rok na konferencii ITAPA AI a prezentovala tam jedna slovenská spoločnosť AI softvér, ktorý urýchľoval diagnostiku srdcových incidentov typu infarkt či koronárny incident. Keď bol niekto v sanitke, tak softvér vedel sám vyhodnotiť ako veľmi je to vážne na základe nejakých vstupných dát. Ďalej niekto prezentoval riešenie na včasnú detekciu rakoviny prostaty.

Ďalší príklad je hlasový asistent, ktorý volal seniorom automaticky a pripomínal im, že si majú dať lieky alebo že im liek dochádza a mali by si ho dať predpísať. Toto sú tie zmysluplné využitia AI a môžeme byť na ne právom hrdí, že vznikli u nás, v našom slovensko-českom regióne.

Mal by štát podporovať takéto projekty?

Áno samozrejme, na to sa asi nedá povedať nie. Jedna vec je podpora, aj finančná, druhá vec je, že by bolo super, ak by štát odstraňoval tie prekážky pre firmy. Aby sa minimalizovala byrokracia, zjednodušila sa legislatíva a pod. Samozrejme netreba zabúdať na bezpečnosť, nemôžeme do toho skočiť bezhlavo.

Celý podcast si môžete vypočuť na SPOTIFY alebo pozrieť na YouTube.