Umetna inteligenca (UI) za avtomatizirano obravnavanje besedil v naravnem jeziku si je s pomočjo algoritmov nevronskih mrež sposodila pamet (znanje) sveta oz. dostopnih digitaliziranih zbirk podatkov in iz zaprtega kroga sofisticiranih avtomatiziranih sistemov pobegne svet slehernika. Trdijo, da UI ne more povsem nadomestiti naših izkušenj, čustvenih presoj, ne moremo je naučiti naj nadgradi naše znanje – njeni rezultati so predvidevanje. Kam z vso to naravno in umetno pametjo v IT infrastrukturi?)
Stara modrost pravi, da je pamet med ljudmi pravično porazdeljena, malokdo trdi, kako je ima premalo.
Čas poprej: Pameten programer si ogrodje ali del kode sposodi. Infrastrukturni inženir v IT sistemski integraciji si sposodi kar celo podjetje (Cisco, HPE, Microsoft) in doda tista dva centa svetovanja, načrtovanja, namestitev in vzdrževanja.
Sedanjost: Umetna inteligenca (UI) za avtomatizirano obravnavanje besedil v naravnem jeziku si s pomočjo algoritmov nevronskih mrež sposodi kar celo pamet (znanje) spletnega sveta oz. natančneje, dostopnih digitaliziranih zbirk podatkov.
Prihodnost: Umetna pamet pobegne iz zaprtega kroga sofisticiranih avtomatiziranih sistemov v svet slehernika. Vsakdo lahko z UI klepetalniki izkusi, kako deluje. A je poleg uporabnosti pogosto asociacija sobivanja umetne pameti z naravno značilno človeško povezana s prevlado – kakor da drugače ne gre.
Everybody knows the war is over. Everybody knows the good guys lost. - Everybody knows the fight was fixed. - The poor stay poor, the rich get rich. - That's how it goes. Everybody knows.
Ob prvem snidenju z orodjem v naravnem jeziku za splošno rabo umetne inteligence, digitalnemu pametnjakoviču (klepetalniku Chat GPT – Generative Pre-trained Transformer) zastavim nekaj življenjskih vprašanj glede gospodarskih obetov rasti IT tehnološkega sektorja, svetovne ureditve in povezanimi inflacijskimi pritiski. Na splošna vprašanja so bili odgovori pričakovano nedorečeni v stilu izmikanja skozi prizmo baje unipolarnega sveta (takratna verzija operira s podatki do konca ’21). Računalniški modeli nevronske mreže, tako piše, posnemajo način delovanja v človeškem možganskem sistemu. Kadar ni informacij (točnih digitaliziranih pričevanj), ki bi trdile drugače, si politično korektno nekaj izmislijo (uveljavlja se nov termin: UI haluciniranje). Ni odveč, če tisti, ki postavlja vprašanje, razume tematiko in dopolni pravilnost odgovora. Ker če je to edini vir informacij, niti ne ve, ali je odgovor pravilen ali ne. Zato se v kontekstu tega, da na spletu iščemo predvsem odgovore v skladu z lastnimi prepričanji, v nadaljevanju izognem pastem poizvedovanja po mnenjih.
Kaj pravi teorija?
Arhitekti tovrstnim UI aplikacijam za osnovo vgradijo algoritme procesiranja naravnega jezika. Zgradijo modele prilagajanja (za nadzorovano politiko), nagrajevanja (z vključitvijo človeških preferenc) in optimizacije (bližnje izboljšane politike) ter s povratnimi zankami preverjanja (potrjevanja in dopolnjevanja vedenja s pomočjo ljudi) vdihnejo sposobnost sestavljanja smiselnih zaporedij. Ker pa gre za enormne količine dostopnih podatkov in ponavljajočih procesov, se na kvantitativni način algoritmi učijo ter s tem nadomestijo manko čustvene inteligence. Tako postanejo bolj načitani od ljudi – ko v algoritme vgradijo nadomestek kognitivnih (spoznavnih) sposobnosti, tudi inteligentnejši!? Preveč poenostavljena razlaga? Razvijalci arhitekti (programerji) bolje vedo oz. vprašajte kar UI.
UI torej ne more (še) povsem nadomestiti naših izkušenj, čustvenih presoj, ne moremo je naučiti, naj nadgradi naše znanje – njeni rezultati so predvidevanje.
Pristop v drugem poskusu v »post-search« oz. UI »powered search« obdobju pridobivanja (in hkrati kreiranja) informacij je resnejši. Primerjava tehnoloških značilnosti IT infrastrukturnih rešitev, s katerimi se ukvarjamo v sistemski integraciji (izbral sem orodja za analitiko), razlaga varnostnih konceptov za odkrivanje anomalij, primerjava certifikacijskih poti, ki bi najbolje ustrezala prihajajočim varnostnim uredbam. Izkušnja: praviloma dobim napotke v dobrih petih korakih, kako vraga ve koliko zmorem pomniti; uporabnost na ravni filtriranja rezultatov iskalnikov. Sledijo izzivi, naj algoritem navede potrebne korake za namestitev izbranega usmerjevalnega protokola in v nekaj stavkih razloži pomen posameznih mehanizmov, izpiše selekcijski proces izbire poti sladno s standardi vs. različice v rabi pri proizvajalcu (Cisco), generira enostavno kodo, napiše ter potem skrajša tehnični opis delovanja, dokonča začetno misel in jo dopolni v nekaj stavkih. Konkreten primer zadeva pomoč pri predelavi obsežnejšega tehničnega dokumenta podjetja z opisi delovanja v ustrezen tehnično-marketinški material. In? Povsem spodobni odgovori, potrebni nekaj popravkov, strokovne presoje, kaj stoji in kaj je pretirano nedoločljivo predvidevanje. Sprva sicer porabim več časa kot poprej, ampak ni tako z vsako noviteto?
Tako opogumljen naredim preizkus iz produkcijsko izkustvenega zornega kota. V času prodora infrastrukturnih internetnih tehnologij sem se ukvarjal z razvojem tehnoloških predavanj proizvajalca Cisco. Standard za pripravo materialov za predavateljski dan – krepkih 20 razvojnih dni (vsebinski načrt, PPT, dokumentacija s podrobnejšimi razlagami ter laboratorijskimi vajami). Skupaj z vsemi pregledi po spominu približno 120 človek-dni za tedenski tečaj. Seveda sem si pomagal z informacijami s spleta, izpisi referenčnih sistemov ter standardi. Tokrat za test pozovem kar digitalnega modreca, naj pripravi nekaj materiala za visokonivojski načrt, scenarij, pripravi ustrezne izpise z usmerjevalnikov itd. Po pričakovanjih se model umetne inteligence za avtomatizirano obravnavanje besedil v naravnem besedilu izkaže. Z nekaj prakse bi enako delo opravil v polovičnem času. S prihajajočo nadgradnjo MS Copilot (GPT-4) za izdelavo PPT sklepam še nekoliko prej. V potrošniški družbi stremimo k produktivnosti, zato čas šteje. S tovrstnimi razvijajočimi se samo-učečimi platformami postaja UI v »(e)-learning« branži nepogrešljiv element. Rezime: vstopili smo v »post-search« obdobje pridobivanja in sočasno ustvarjanja informacij. Ker se stroji učijo na podlagi prejetih informacij, jih vede z vnosom obenem delimo z njimi.
Pionirji v akademskih institucijah, vlagatelji v zagonska podjetja in državno-tehnološki giganti so zares spustili duha iz steklenice.
Iz digitalnih medijskih kotov vejejo iniciative glede moratorija razvoja, posipanje s pepelom arhitektov v stilu avtorefleksije izumiteljev atomske bombe, prve prepovedi družbenih omrežij. Podobno valovijo debate pravno-etičnih norm, intelektualne zaščite avtorskih pravic ter standardnih tem neslutenih priložnosti oz. travm izginjajočih delovnih mest. Dodatno k dramatičnosti situacije prispevajo opozorila možnih družbenih pretresov zaradi neskončnih zmožnosti kreiranja (upam da tudi zaznave) lažnih informacij ter posledično kaos, v katerega da drvimo. Bodisi kontroliraš informacije ali informacijski prostor preobremeniš z zavajajočimi, rezultat je podoben – dvom.
Trdijo, da različna UI orodja, ki uporabljajo algoritme kot Chat GPT-4, po kataloškem znanju presegajo znanje kateregakoli učenjaka. Nove različice neposredno tekstovno, slikovno oz. bog si ga vedi kako še komunicirajo direktno z nami. Objavljen spisek izpitov (srednješolskih, univerzitetno selekcijskih, ali tehnoloških) opravljenih z odliko je izjemen. Aplikativna raba se širi v vse vse sfere delovanja. Po komercialni rabi spleta (vpet sem od sredine 90ih, prenekateri so odmahovali »le čemu to služi«), brskalnikov, danes tako vsakdanjih aplikacij na pametnih telefonih, so obeti novih verzij navdušujoči in zaskrbljujoči hkrati. Kje se nahajamo na razvpiti Gartnerjevi krivulji pričakovanj, niti ni več pomembno. Delež IT srenje med stomilijonsko množico, ki v nekaj mesecih pristopi k orodju ni zanemarljiv. Tehnologija umetne pameti se iz podatkovnih, avtonomno strojnih, modelnih in aplikacijskih sfer, seli v svet neposredne komunikacije s slehernikom. Nekakšna nova reformacija, komunikacija brez posrednikov na relaciji človek – digitalni svet. Vloga strokovne presoje ostaja nezamenljiva, a bo poklicna javnost morala pripraviti posodobljene oblike družbenega dogovora. Delujoči v IT industriji predstavljamo samo košček sveta. Ubogi dohtarji in advokati pri obravnavi internetnih oz. odslej UI pacientov. Kolikor bo v začetku na eni strani koristi pri diagnosticiranju stanja, bo škode pri hipohondrih in kverulantih ob prepirih z zdravo pametjo.
UI v domeni IT infrastrukturnih tehnologij.
Doslej sta bila pojma strojno učenje (»machine learning«) in umetna inteligenca (»artificial intelligence«) omejena na analitiko, avtomatizacijo opravil in orkestracijo procesov s ciljem upravljanja sistemov v realnem času. Zapisano drugače, za komunikacijo med napravami (stroji) ter vmesniki, primernimi za človeka. Klasični infrastrukturni inženirji so najbližje temu z vstopom v »software-defined« svet krmilnikov, preko DevOps konceptov ali zagotavljanjem storitev velikih globalnih igralcev (Azure, AWS…). Klic umetni pameti na pomoč je slonel na podmeni zbirnikov (kamor se stekajo informacije), ki naj v kombinaciji s programskimi in analitičnimi orodji omogočajo ovrednotenje dogodkov do potrebne ravni za programsko krmiljenje odzivov. Varnostne rešitve na primer uporabljajo strojno učenje za prepoznavanje in blokiranje kibernetskih groženj v realnem času, spet rešitve za sodelovanja elemente samodejne prepoznave govora in prevajanje. Z neposredno jezikovno komunikacijo s stroji pa postajamo priča razširjenemu razmerju inženir-splet.
Kam z vso to naravno in umetno pametjo v IT infrastrukturi?
Kakopak, vprašajmo UI, naj kar sama napiše povzetek, ki tako navede: da je jezikovni model, ki se lahko uporablja za avtomatizacijo različnih nalog pri integraciji IT sistemov, vgradi v odgovore klepetalnikov, razume vhodne informacije s približkom čustvenega stanja napisanega ter omogoči pretvorbo v strukturirane podatke. Prevede besedilo, ki ga tudi povzame. Prinaša novosti v svet izobraževanj in priprave študijskih vsebin, pridobivanja informacij, priprave analiz in dokumentacij, svetovanja, obravnave servisnih nalog. Z uporabo UI, tako se sama hvali, lahko podjetja izboljšajo storitve za stranke, povečajo učinkovitost obdelave podatkov s pridobitvijo dragocenih vpogledov v mnenja strank. Hvalisavo napove, da bo po razvojni trajektoriji zmožna bolj poglobljenega razumevanja naravnega jezika, kar bo inženirjem pomagalo pri oblikovanju učinkovitejših rešitev in avtomatizaciji rutinskih ali ponavljajočih se jezikovnih opravil. S tovrstnimi aplikacijami bo vsakomur dostopen digitalni asistent, kar bo ob premišljeni rabi zapolnilo manko znanj in na ta način omililo pomanjkanje delovne sile. Bo našteto inženirjem zagotovilo več ustvarjalnega časa za naloge, ki zahtevajo človeško inteligenco?
IT industrija slovi kot neusmiljena do inženirjev, ki presežejo starost 50 let. Medtem ko pri ostalih poklicih štejejo izkušnje, se v naši branži slavi inovativnost in pripravljenost nositi se s stalno spreminjajočimi novostmi tudi v drugem delu kariere. Morda raba UI v kombinaciji z znanjem inženirja obrne to percepcijo. A izključno razvojno-operativne naloge niso edina tema, kajti mimo modnega pojma digitalizacije vendarle ne moremo. Implementacija digitalnih trendov temelji na postavitvi metrike za optimizacijo oz. transformacijo obstoječega modela delovanja. Trende digitalne transformacije razumemo kot dilemo, kako naj podjetja izkoristijo tehnologijo za doseganje poslovnih ciljev v ekosistemu partnerjev, strank, naprav in zaposlenih. Ta del zaenkrat ostaja del dogovora med ljudmi, poslovnimi entitetami. Zahtevano je poznavanje konceptov delovanja procesov, da učinkovito upravljamo z izbranimi UI programskim orodji.
Sledeč naravnim zakonom vsaka akcija sproži reakcijo.
Jezikovni modeli umetne inteligence tudi za IT infrastrukturo predstavljajo prelomnico v razvoju sistemov. Pa vendar UI še ne more nadomestiti naših izkušenj (nadgraditi, kar mi vemo), njeni rezultati so v tem trenutku predvidevanje brez poglobljenega poznavanja okoliščin in preverjanja verodostojnosti virov. Smiselna umestitev informacij (upam) ostane naša služba. Obenem se poraja nuja razvoja informacijskih politik, ki bodo nas uporabnike obvarovale pred samim seboj – od dovoljene in nedovoljene integracije internih sistemov z zunanjimi sistemi UI, varovanja informacij, do zadržanosti pri deljenju le-teh s stroji, obravnave povsem novih ravni avtorstva, resničnosti, kibernetske zaščite. Asistenci umetne pameti v vsakodnevnem življenju ne bo moč ubežati. Kako se bomo spopadli niti ne znamo jasno artikulirati. Potujemo skozi procese spoznavanja, čudenja, skepse, prilagajanja – kot UI. S podobnimi zapisi naravne pameti oz. tista dva centa kar posamezniki prispevamo, algoritmi ne zvedo kaj zares originalnega. Ampak ljudje smo iznajdljivi (posebna zvrst bistrosti) – v IT svetu že uberemo pot rabe tehnologije sebi v prid: »That’s how it goes«.
