Internet je ponudio da znanje bude dostupnim gotovo svima. Veštačka inteligencija je otišla je korak dalje – više nije potrebno da znate sve detalje da biste nešto napisali, napravili, kreirali. Prodavac može da napiše kod, stručnjak za marketing da analizira podatke, računovođa da napravi sadržaj, a početnik da za nekoliko minuta kreira dokument, prezentaciju ili program koji na prvi pogled deluju profesionalno.
Zbog toga je ideja o „smrti stručnosti“, o kojoj je pre gotovo deset godina pisao Tomas Nikols, ponovo dobila na značaju. Ako AI svakome omogućava da zakorači na teritoriju koja je nekada pripadala obučenim stručnjacima, da li ekspertiza polako gubi vrednost?
Luiz K. Alen, direktorka za proizvode u kompaniji Planview, u jednom od svojih poslednjih tekstova tvrdi upravo suprotno. AI može da popuni praznine u znanju, ali ne i one praznine za koje je potrebno iskustvo. Jer, postoji velika razlika između sposobnosti da se nešto napravi i sposobnosti da se proceni da li je napravljeno dobro.
AI pomaže početnicima, ali ih ne pretvara u stručnjake
Generativna veštačka inteligencija može gotovo svakome da omogući da proizvede rezultat koji izgleda završen, funkcionalan i profesionalan. Upravo u tome nalazi se jedna od njenih najvećih prednosti, ali i najvećih zamki.
Problem nastaje kada osoba nema dovoljno znanja da postavi pravo pitanje, prepozna grešku ili proceni kvalitet dobijenog odgovora.
To dobro pokazuje istraživanje Stanforda i Harvarda u kojem su zaposleni jedne kompanije dobili zadatak da osmisle i napišu dva teksta za sajt. Učesnici su bili podeljeni u tri grupe. Prvu su činili stručnjaci koji se redovno bave sadržajem sajta, drugu zaposleni iz marketinga koji rade u bliskoj oblasti, a treću tehnološki stručnjaci poput programera i inženjera podataka, čiji je svakodnevni posao bio znatno drugačiji od zadatka koji su dobili.
AI je pomogao svima, ali ne podjednako.
Kada je trebalo osmisliti ideju, tehnologija je u velikoj meri smanjila razliku između grupa. Kada je, međutim, trebalo tu ideju kvalitetno realizovati, razlike su ostale.
Stručnjaci iz oblasti uz pomoć AI-ja poboljšali su rezultat za 0,67 poena na skali od pet, dok su zaposleni iz srodne oblasti napredovali čak 1,11 poena. Najudaljenija grupa, tehnološki stručnjaci, poboljšala je rezultat za svega 0,04 poena.
Razlika nije bila u sposobnosti korišćenja tehnologije. Nedostajalo je poznavanje oblasti.
AI je mogao da predloži ideju, strukturu i rešenje, ali korisnik bez iskustva nije imao dovoljno konteksta da pouzdano proceni ono što je dobio. Drugim rečima, AI može da pomogne čoveku da uradi nešto što ranije nije umeo. Mnogo teže može da ga nauči da prepozna razliku između prosečnog i odličnog rezultata.
Najveći problem: Ne znate ono što ne znate
Tu se nalazi granica koju veštačka inteligencija još ne može da izbriše. Da bi neko procenio kvalitet, mora da zna kako kvalitet izgleda.
Stručnjak koji dobije AI rezultat može da ga posmatra slično kao rad kolege: prepoznaće problematičnu pretpostavku, nelogičnost, nedostatak konteksta ili detalj koji izgleda beznačajno, ali može promeniti rezultat.
Početnik nema isti oslonac. Ako odgovor izgleda uverljivo i profesionalno, lako može pretpostaviti da je i tačan.
Upravo zato AI kreira zanimljivu nelogičnost. Što je bolji u proizvodnji uverljivih rezultata, to može postati teže neiskusnom korisniku da prepozna njihove nedostatke.
Primer programera posebno je ilustrativan. Iako veliki broj developera koristi AI u svakodnevnom radu, njihovo poverenje u kod koji tehnologija proizvodi nije raslo istim tempom. Problem često nije potpuno pogrešan rezultat. Mnogo nezgodniji je kod koji je skoro dobar. Takve greške mogu zahtevati više vremena za proveru i popravljanje upravo zato što nisu očigledne. Iskusni programer ih vidi jer zna gde da gleda. Početnik može da ih propusti jer rezultat na površini deluje ispravno.
AI ne ukida stručnjake, menja ono zbog čega su vredni
Sve ovo menja i samu definiciju stručnosti.
U svetu pre generativnog AI-ja ekspert je bio vredan i zato što je posedovao znanje koje drugi nisu imali. Danas se ogromna količina informacija može dobiti za nekoliko sekundi. Vrednost stručnjaka zato se sve više pomera sa posedovanja informacija na nešto složenije: sposobnost procene, povezivanja, postavljanja pravih pitanja i prepoznavanja onoga što nije dobro čak i kada na prvi pogled izgleda dobro. To je ono što iskustvo donosi, a što se mnogo teže može dobiti jednim upitom AI sistemu.
Zato zapošljavanje velikog broja „generalista“ opremljenih AI alatima ne mora da ukloni potrebu za ekspertima. Može samo da je pomeri. Neko će i dalje morati da proverava rezultate, procenjuje rizike, razlikuje moguće od korisnog i preuzima odgovornost za konačnu odluku.
Možda zato AI neće doneti smrt stručnjacima, već jednu novu fazu.
Znanje činjenica postaje dostupnije nego ikada. Proizvodnja sadržaja, analiza, koda i ideja postaje brža i jeftinija. Ali kada svako može da napravi nešto što izgleda kao rad stručnjaka, sposobnost da se prepozna ono što zaista jeste stručan rad mogla bi da postane još vrednija. AI može da popuni mnogo praznina u znanju. Iskustvo ostaje potrebno upravo za one koje tehnologija ne ume ni da prepozna.
