[Creativitate & Tehnologie] Marius Dorobantu: Pentru cineva cu adanci curiozitati de ordin existential sau spiritual, AI este cel mai interesant fenomen la ora actuala

[Creativitate & Tehnologie] Marius Dorobantu: Pentru cineva cu adanci curiozitati de ordin existential sau spiritual, AI este cel mai interesant fenomen la ora actuala
Marius Dorobantu, Lector in Teologie si Inteligenta Artificiala la Universitatea VU Amsterdam

Tehnologia ne face viata mai usoara si asta e foarte bine, am stabilit deja. Dar exista o granita foarte subtila, aproape invizibila, dincolo de care existenta umana, ajutata constant de algoritmi, sa fie prea usoara. Marius Dorobantu, Lector in Teologie si Inteligenta Artificiala la Universitatea VU Amsterdam, crede ca pericolul este de a dobandi o perspectiva egoista asupra realitatii, in care lumea, tehnologia, si chiar ceilalti oameni exista doar ca sa ne serveasca nevoile. Acum, daca mergem mai departe, spre dezvoltarea AI, ajungem la dezbateri etice mult mai profunde. Un ”cartof fierbinte”, după cum spune Marius. 

Exista, dupa parerea mea, pericole mai evidente si pericole ceva mai subtile. Despre cele evidente se vorbeste foarte mult: cum sa ne asiguram ca algoritmii nu mostenesc preconceptiile noastre rasiale, de gen etc.? Cum facem sa pastram in mainile oamenilor ultimul cuvant in deciziile care afecteaza puternic viata noastra, atunci cand ar fi tentant sa delegam astfel de decizii algoritmilor?, spune Marius.

Sunt intrebari necesare pe drumul spre progres tehnologic, pe care societatea trebuie sa le dezbata cu atentie, inainte de a rostogoli scenarii SF si legende cu AI. Marius Dorobantu credeca ar fi utila o abordare mai echilibrata si sa nu discutam atat de mult despre AI, la modul general, ci sa luam diverse aplicatii caz cu caz si sa intelegem exact ce se poate face cu un program si care sunt riscurile. Vorbim cu el, in randurile de mai jos despre stadiul in care se afla inteligenta artificiala in acest moment, miturile din jurul ei, construite in media, si provocarile etice ale tehnologiei. 

 

Stadiul in care e AI-ul acum. Beneficiile AI-ului. Despre evolutia relatiei dintre creativitate si tehnologie

Este foarte dificil sa evaluam obiectiv stadiul curent al inteligentei artificiale pentru ca orice evaluare este conditionata de asteptarile noastre, care sunt subiective. In functie de cum setam standardul pentru ce se califica drept AI, putem ajunge la concluzii foarte diferite si chiar opuse: fie ca computerele sunt foarte aproape sa atinga nivelul inteligentei umane, fie ca nu am facut nici macar primii pasi catre inteligenta artificiala veritabila. John McCarthy, omul care a pantentat termenul de „inteligenta artificiala”, a spus ca avem tendinta sa numim AI numai aplicatiile futuriste, pe care suntem inca departe de a le dezvolta.

De indata ce functioneaza, nimeni nu o mai numeste inteligenta artificiala, este „doar un app”. McCarthy are dreptate. Daca am putea transporta in timp pe cineva din anii ’60 sau chiar ’80-’90 si l-am lasa sa converseze cu Siri sau Alexa, ar spune cu certitudine ca este vorba de inteligenta artificiala autentica. Noi, cei de astazi, insa, probabil ca suntem un pic mai sceptici cu privire la cat de inteligente sunt aceste tehnologii cu adevarat. Ce e clar este ca AI reprezinta un orizont care se tot departeaza de noi, pe masura ce ni se pare ca ne apropiem.

Tot ce am spus pana acum se refera la notiunea de „true AI”, sau AGI (artificial general intelligence) sau inteligenta artificiala de nivel uman. Am inceput cu asta pentru ca AGI este „sfantul Graal” in AI; este exact ce au avut in gand parintii fondatori ca McCarthy, Alan Turing sau Marvin Minsky: incercarea de a replica intelectul uman pe un suport artificial, incercarea de a programa un computer sa faca tot ce poate sa faca un om tipic. Daca asta este standardul la care ne raportam, atunci AI pare a fi inca departe.

Daca insa ne uitam strict la ce poate face un program AI astazi, comparat cu acum cativa ani, progresul este impresionant. AI devine foarte competenta la din ce in ce mai multe activitati care necesita un grad ridicat de inteligenta atunci cand sunt efectuate de oameni. La inceput, programele AI erau bune numai la activitatile a caror natura este foarte logica si algoritmica, precum matematica sau anumite jocuri de strategie. Inca de prin anii ’60, unele aplicatii AI incepusera sa demonstreze teoreme matematice si sa joace sah la un nivel decent, dar intampinau probleme serioase cand venea vorba de activitati unde e nevoie de flexibilitate, creativitate sau intuitie. In ultimii ani, insa, au aparut aplicatii AI care par sa se descurce din ce in ce mai bine la activitatile de genul asta, ridicand intrebari serioase vis-à-vis de capacitatile intelectuale pe care le credeam tipic umane.

Voi da numai doua exemple, care cred ca ilustreaza foarte bine ce vreau sa spun, si sunt si foarte relevante pentru oamenii care lucreaza in design/media/creative.

De mai bine de 25 de ani practic cu pasiune Go-ul, un joc de strategie inventat in China cu peste patru mii de ani in urma. In 1997, programul AI Deep Blue, dezvoltat de IBM, l-a invins pe campionul mondial la sah, Gary Kasparov, producand un mare soc in opinia publica. Eu eram copil atunci, de abia invatasem Go de un an, si jucam contra computerului cand mai prindeam cate un loc prin „salile de calculatoare” din anii ’90. Chiar si la nivelul meu de relativ incepator, reuseam sa bat cu usurinta cele mai puternice programe de Go, pentru ca jocul asta, desi are reguli mai simple decat sahul, este incomparabil mai complex. Numarul de posibile pozitii pe o tabla de Go este mai mare decat numarul atomilor din universul observabil, asa ca pentru computer este imposibil sa incerce sa calculeze toate variantele posibile pornind de la o anumita pozitie. Tehnica asta se numeste „forta bruta”, si este exact metoda prin care Deep Blue l-a invins pe Kasparov. Computerul a fost pur si simplu capabil sa calculeze toate variantele, pornind de la o anumita pozitie, si sa aleaga mutarile care conduceau la victorie sigura. In Go, asta nu este posibil, pentru ca acest calcul ar dura miliarde de ani chiar si pe cel mai performant super-computer existent la ora actuala. Asa ca, in comunitatea jucatorilor de Go, reusita Deep Blue nu a starnit prea multa ingrijorare.

Imi amintesc ca se spunea ca un program AI nu va putea invinge niciodata un maestru de Go, pentru ca Go-ul este mai mult o arta decat un joc de logica. Maestrii de Go nu fac simple calcule matematice, ei aproape ca „simt” mutarile bune, datorita unei intuitii dezvoltate in ani de studiu si practica. Mai mult decat atat, estetica si morala sunt dimensiuni la fel de importante in jocul de Go precum ratiunea si puterea analitica. Spun estetica, pentru ca, de multe ori, maestrii nu pot explica de ce au ales anumite mutari decat facand referire la un anumit tip de armonie vizuala (mutarea aia „arata bine”). Spun morala pentru ca o tactica invingatoare presupune intotdeauna un mix ideal de virtuti de caracter precum rabdarea, smerenia, curajul sau stapanirea de sine. Lacomia, aroganta, timiditatea sau meschinaria sunt, de cele mai multe ori, paguboase.

Fast-forward 20 de ani de la momentul Deep Blue si, in 2016, vedem AlphaGo, un program dezvoltat de Google DeepMind, invingandu-l pe Lee Sedol, un fel de Roger Federer al Go-ului, intr-o serie de 5 partide cu scorul de 4 la 1. Pentru mine, momentul ala a fost unul de cotitura. Am plans cand s-a facut 3-0 si a devenit clara suprematia AI. AlphaGo juca precum un zeu coborat printre muritori, exercitand o dominatie sufocanta. Cum a fost posibil ca un program de software sa stapaneasca un joc care la oameni presupune o combinatie atat de complexa de inteligenta, intuitie, creativitate si caracter? Nu o sa intru in detalii tehnice, dar echipa DeepMind a ales sa expuna programul la cateva zeci de mii de partide intre jucatori de top, in loc sa incerce sa il „invete” ce inseamna mutari si strategii bune. Asta e o strategie foarte folosita in Machine Learning: programul invata de unul singur tipare (patterns) uitandu-se la multe exemple, fara sa ii fie data foarte multa informatie initiala.

Revenind la meciul dintre Lee Sedol si AlphaGo, s-a dovedit ulterior ca adevarata minune a fost ca Lee a reusit sa castige una dintre cele cinci partide, datorita unei mutari absolut geniale, pe care expertii au numit-o „mâna lui Dumnezeu” si pe care AlphaGo nici nu o luase in calcul, atribundu-i o probabilitate de unu la zece mii! De atunci, suprematia AI a devenit totala si niciun om nu a mai reusit sa invinga programele de top. Ce se intampla acum este foarte interesant. Jucatorii de top studiaza atent partidele AI vs. oameni sau, si mai des, AI vs. AI, si regandesc principii si strategii vechi de milenii. Practic, observand aceste inteligente aproape extra-terestre jucand intre ele, re-invatam si noi jocul de Go intr-un mod cu totul diferit de ce credeam posibil. Asta este, dupa parerea mea, incurajator si poate servi ca o paradigma in alte domenii.

AlphaGo - The Movie | Full award-winning documentary

 

Celalat exemplu care mi se pare relevant este din domeniul artei vizuale, unde AI devine din ce in ce mai capabila sa produca continut calitativ si util. Am avut privilegiul sa primesc early access la cel mai nou si mai capabil generator de imagini, progamul DALL-E-2, dezvoltat de OpenAI. Sunt absolut fascinat de ce am vazut pana acum. Utilizatorul introduce cateva cuvinte, iar programul genereaza imagini care se potrivesc descrierii. Unele imagini nu au niciun sens, dar altele sunt de o calitate exceptionala, mai ales daca te inveti sa vorbesti „pe limba” programului. Partea cea mai captivanta este ca programul poate „picta” situatii si obiecte care nu exista in realitate.


Un lup pozand mandru pentru profilul de Tinder intr-o padure noaptea, cu luna plina in background.

 


Punctul de vedere al Mona Lisei

 


Pisica construind un castel de nisip pe o plaja

Credit pictures: @DallePictures 

Nu intru in dezbaterea despre faptul ca progamul DALL-E-2 nu „intelege” ce este o pisica sau cine este Mona Lisa, in sensul in care un om ar intelege. Mi se pare relevant ca prin metode statistice si agregare de date reuseste sa produca asa ceva. Primul meu gand a fost ca DALL-E-2 semnalizeaza inceputul sfarsitului pentru multi oameni care pana acum se ocupau exact cu asta: generarea unor imagini pe o anumita tema pentru campanii publicitare, coperti de carti etc
Daca AI poate sa produca deja asa ceva la un pret mult mai mic (OpenAI ofera chiar un abonament gratuit cu un numar limitat de credite lunare), ce rost mai are sa platesti un designer scump? Dar apoi am privit in urma, in alte domenii, si am observat ca nu asta este tiparul transformarilor produse de tehnologie, cel putin nu in domeniile creative. In sah si in Go, cum mentionam anterior, AI este folosita ca sursa de inspiratie si de invatare.

DALL·E 2 Explained

Un exemplu si mai potrivit poate fi ce s-a intamplat in a doua jumatate a secolului al 19-lea, cand s-a inventat fotografia. Toata lumea a crezut ca pictorii isi vor pierde relevanta, pentru ca de ce ai plati pe cineva sa picteze o imagine imperfecta a unui peisaj sau a unei persoane, cand poti sa obtii o imagine perfecta prin fotografiere? Cu toate astea, s-a intamplat exact opusul. Au aparut intai impresionistii, apoi arta moderna a explodat intr-un ritm fara precedent si complet surprinzator.
Sper si cred ca acelasi lucru se va intampla si acum, cu domeniile in care AI devine la fel de competent sau chiar si mai competent decat oamenii: ne vom reinventa, iar rezultatul va fi ceva mult mai complex si mai frumos decat ne putem imagina acum. Dar asta inseamna ca trebuie sa privim cu mare atentie ce se intampla in AI, iar cei care vor intelege primii cum sa valorifice noile aplicatii vor avea un avantaj competitiv urias.

 

Reprezentarea AI in media

Reprezentarea AI in media e foarte polarizata, pentru ca publicul cauta sa citeasca fie ca AI a ajuns aproape de nivelul din romanele si filmele sci-fi, fie ca nu are cum sa ajunga niciodata acolo si totul nu e decat un balon de sapun.

Asta se poate vedea in felul in care s-a reactionat la cazul foarte recent al inginerului de la Google care a anuntat ca programul AI cu care lucra (LaMDA) s-a „trezit la viata” si a devenit constient. El a tras concluzia asta in urma catorva conversatii pe teme existentiale pe care le-a avut cu software-ul. Reactia publicului a fost foarte polarizata, lumea s-a impartit in doua tabere: de o parte cei care cred sau vor sa creada ca nu ai avem decat un pas pana la AGI, si care au vazut in marturia inginerului Google dovada pentru asta, iar de cealalta parte cei care insista pe greselile foarte bizare pe care AI le face uneori, de unde concluzioneaza ca nu are cum sa fie vorba despre niciun fel de inteligenta acolo.
Discutia asta polarizata distrage atentia de la aspectele care sunt, in opinia mea, cele mai importante: (1) ca AI face progrese semnificative in diverse domenii/taskuri care la noi, oamenii, necesita inteligenta si (2) ca folosirea AI pe scara larga, cum se intampla deja in multe domenii, aduce cu sine provocari etice noi si foarte serioase.

Cred ca o abordare mai echilibrata si mai utila ar fi sa nu mai discutam atat de mult despre AI, la modul general, ci sa luam diverse aplicatii caz cu caz si sa intelegem exact ce se poate face cu un program si care sunt riscurile.

 

Potentialul actual al hardware-ului pentru AI. Limitari si potential de crestere

Pana acum progresul in AI s-a bazat foarte mult pe cantitate, si nu atat pe calitate. Ma refer aici atat la partea de hardware, cat si la cea de date. Puterea de calcul s-a dublat la fiecare an si ceva intr-un ritm constant in ultimele 5-6 decenii (asa-numita „Lege a lui Moore”), din cauza ca am reusit sa inghesuim din ce in ce mai multi tranzistori pe circuitele integrate. Acum, insa, ne apropiem de limitele fizice ale acestei cresteri, pentru ca tranzistorii au ajuns sa fie atata de mici (de ordinul catorva nanometri), incat e imposibil sa ii facem mai mici fara sa apara „turbulente” la nivel cuantic. Este o intrebare foarte buna ce se va intampla cand nu vom mai putea adauga tranzistori si, din cate inteleg, suntem destul de aproape de acel moment.

Eu nu mi-as face probleme foarte mari, pentru ca pot aparea mereu solutii ingenioase daca suntem fortati sa le cautam. Se vorbeste acum despre computere cuantice sau despre folosirea unor suporturi analogice in locul celor digitale, care ar putea fi si mai potrivite pentru retelele neuronale artificiale (in fond, „computerul” pe care il purtam fiecare dintre noi pe umeri e analog, nu digital). Limitarile tehnologice ne forteaza sa fim ingeniosi si sa cautam optimizari pe care poate nici nu le imaginam posibile. Reversul e si el adevarat: cata vreme poti sa adaugi usor tranzistori peste tranzistori si placi grafice peste placi grafice, tentatia e mare sa te lenevesti si sa nu cauti alternative mai bune.

 

Asteptarile oamenilor cu privire la AI

Pe termen lung, nu as paria impotriva AI. Cred ca odata ce ne-am propus ca specie acest proiect colectiv, intr-un fel sau altul il vom duce la bun sfarsit, cu conditia sa nu existe limitari de ordin metafizic. Si aici intru pe teritoriul meu, care este teologia inteligentei artificiale. Mi se pare ca pentru cineva cu adanci curiozitati de ordin existential sau spiritual, AI este cel mai interesant fenomen la ora actuala. Exista, desigur, si alte domenii fascinante. Cosmologia, cu intrebari despre natura universului in care traim, originea si destinul lui, sau psihologia si neurostiinta, cu intrebari antropologice fundamentale: care e legatura dintre minte si creier, cum e posibil ca materia inerta sa dea nastere experientei subiective, exista sau nu liber arbitru? Toate aceste intrebari sunt painea si cutitul filozofilor si teologilor, doar ca in domeniile pe care le-am mentionat progresul este destul de lent. In AI lucrurile par ca se intampla pe fast-forward si, dupa parerea mea, domeniul asta poate furniza informatii noi si relevante pentru intrebarile cu care se lupta teologia de secole. Dau un singur exemplu.

Exista doua scenarii posibile – fie vom reusi sa construim entitati artificiale la fel sau chiar mai inteligente decat noi (ceea ce ar fi de asteptat daca traim intr-un univers materialist-mecanicist), fie vom esua din motive care deocamdata sunt misterioase (ceea ce ar insemna ca omul e, probabil, ceva mai mult decat un „mecanism biologic foarte complicat”). Oricare ipoteza se va adeveri, cred ca implicatiile filozofice si teologice sunt spectaculoase. Intr-un fel, demersul de a construi AGI este similar cu cautarea vietii extraterestre in univers: fie ca vom descoperi ca exista viata extraterstra, fie ca vom descoperi ca suntem complet singuri in imensitatea asta de spatiu si timp, oricare ar fi raspunsul, el produce fiori pe sira spinarii.

Revenind la intrebarea despre asteptarile oamenilor, cred ca gresesc atat cei care resping categoric posibilitatea ca AI sa atinga nivel uman, cat si cei care spun ca este iminenta si ca in cativa ani vom avea asa-numita singularitate tehnologica. Cred ca lucrurile sunt mult mai nuantate si ca va dura semnificativ mai mult decat isi imagineaza unii pana cand vom putea sa simulam inteligenta umana, dar nu as respinge din principiu aceasta posibilitate. Mi se pare ca drumul catre AGI seamana un pic cu urcusul unui munte: muntele devine mai mare pe masura ce te apropii de el, dar asta nu inseamna ca nu vei ajunge niciodata in varf.

 

Ce va putea face AI-ul in urmatorii 5 ani. Ce crezi ca nu va putea face

Nu cred ca ar fi foarte intelept sa ma arunc in predictii, pentru ca istoria de pana acum a AI a fost marcata de surprize. Cand totul parea ca merge bine si suntem la un pas de AGI, de nicaieri au aparut tot felul de obstacole care au dus la stagnare relativa si la tocirea reputatiei domeniului (pana in punctul in care, prin anii ’80, cei mai multi cercetatori si ingineri se fereau sa se asocieze cu eticheta AI, pentru ca era reteta sigura pentru a fi luat in deradere si a nu primi finantare). Pe de alta parte, au fost si momente cand majoritatea cantau prohodul AI si exact atunci domeniul decola din nou surprinzator, realizand lucruri catalogate ca imposibile.

Banuiesc ca se vor face progrese mari in urmatorii ani in domeniul masinilor autonome (self-driving cars). Navigatia este o problema extrem de complexa, pe care poate ca oameni ca Elon Musk au subestimat-o un pic, dar se fac progrese constante si acumularea lor ar trebui sa duca, pe termen mediu, la automatizarea cvasi-completa a soferiei.
Un alt domeniu unde vad probabil un progres semnificativ este cel al recomandarilor personalizate de tot felul, de la entertainment la shopping. Cu cat existenta noastra se muta din ce in ce mai mult in online si, poate, in metavers, cu atat furnizam mai multe informatii despre gusturile si preferintele noastre prin tot ceea ce facem acolo. Asa ca nu ar trebui sa fie foarte greu pentru algoritmii AI sa isi rafineze si mai mult modelele despre fiecare utilizator si sa devina capabile de a genera sugestii si reclame si mai targetate. Intrebarea e daca ne dorim, cu adevarat, o astfel de lume.

Ce nu cred ca va reusi AI foarte curand este o intelegere, in adevaratul sens al cuvantului, a conceptelor cu care opereaza mintea umana. Exista deja chatbots care pot conversa la un nivel destul de convingator, insa se incurca lamentabil la anumite intrebari capcana. Acelasi lucru se poate spune despre programele care genereaza imagini din text, despre care vorbeam anterior. Ele sunt impresionante la inceput, dar daca te joci suficient cu ele vezi ca, de fapt, nu inteleg mare lucru. Gary Marcus, un cunoscut expert in AI, a comparat imaginile generate pentru „astronaut calarind un cal” (care sunt spectaculoase) cu „cal calarind un astronaut”, care arata ca sistemul nu intelege absolut deloc care este subiectul si care este complementul direct.


Astronaut calarind un cal (credit: @OpenAI)

 


Cal calarind un astronaut (credit: @GaryMarcus)

 

Cred ca problema asta va ramane nerezolvata multa vreme in AI, si am indoieli ca solutia poate veni doar din mai multa putere de calcul sau mai multe date. E posibil sa fie nevoie de o paradigma complet noua fata de actualul Deep Learning, care invata aproape exclusiv din (milioane de) exemple.

 

Pericolele AI-ului. Cum gestionam in momentul actual “partea etica” in dezvoltatea AI-ului

Dimensiunea etica este „cartoful fierbinte” din AI la ora actuala. Exista, dupa parerea mea, pericole mai evidente si pericole ceva mai subtile. Despre cele evidente se vorbeste foarte mult: cum sa ne asiguram ca algoritmii nu mostenesc preconceptiile noastre rasiale, de gen etc.? Cine poarta responsabilitatea daca un robot sau o masina autonoma produce pagube materiale sau chiar vatama pe cineva: utilizatorul, vanzatorul, compania, programatorul, statul? Cum facem sa pastram in mainile oamenilor ultimul cuvant in deciziile care afecteaza puternic viata noastra, atunci cand ar fi tentant sa delegam astfel de decizii algoritmilor? Ma refer aici la decizii din domeniul penal, sanitar, financiar, profesional etc.
O alta problema foarte urgenta este ca tehnologia pare sa accentueze inegalitatile economice, in loc sa le diminueze.

Cateva companii beneficiaza de profituri uriase datorita cvasi-monopolului pe care il au asupra datelor (imaginati-va doar cate poze cu fețe umane are Facebook), asupra resurselor computationale (cine poate rivaliza cu Google sau Amazon Web Services la capitolul servere) si asupra talentului din industrie. E oare corect ca aceste companii sa fie singurii beneficiari? Nu cumva AI ar trebui sa fie privit ca un bun partial public, avand in vedere ca noi cu totii participam, vrand-nevrand, la perfectionarea algoritmilor prin datele pe care le furnizam ori de cate ori facem ceva pe Internet? O problema etica si mai grea, despre care se vorbeste astazi din ce in ce mai mult: cat de mult avem noi dreptul sa abuzam si sa inrobim niste roboti inteligenti, despre care nu putem spune sigur ca nu au niciun pic de constienta? Nu cumva ar trebui sa fim extra-precauti si sa acordam deja anumite drepturi robotilor?

Dintre pericolele mai subtile nu o sa detaliez decat unul: hiper-profilajul despre care vorbeam mai devreme. Cu cat algoritmii AI au mai multe informatii despre noi (ce prieteni avem, in ce locuri ne place sa mergem, ce mancam, la ce tipuri de postari reactionam si in ce fel etc.), cu atat ajung sa ne „cunoasca” mai bine si sa ne serveasca sugestii din ce in ce mai relevante si targetate. Cred ca asta este o panta aluneacoasa din doua motive. In primul rand, este un pic distopic ca algoritmii sa ne cunoasca atat de bine, uneori chiar mai bine decat ne cunoastem noi insine (cum argumenteaza istoricul Yuval Harari). Cred ca putini dintre noi s-ar simti confortabil intr-o astfel de lume, pentru ca devine neclar daca anumite decizii le-am luat pentru ca asa am vrut eu sau pentru ca am fost manipulat subtil de tot felul de forte exterioare mie, care de cele mai multe ori cauta sa-si maximizeze profitul in detrimentul meu.

In al doilea rand, nu stiu daca e bine sa externalizam total atat de multe decizii care ne privesc personal algoritmilor, chiar daca e vorba despre lucruri marunte, cum sunt sugestii pentru shopping sau entertainment. Astfel de sugestii sunt deseori utile, dar daca ajungem sa ne ghidam exclusiv dupa ele, anumite capacitati ale mintii noastre incep sa se atrofieze. Daca nu scoti niciodata nasul din Google Maps, simtul tau de orientare va avea de suferit pe termen lung. Mai mult decat atat, cred ca este un pic nociv ca tehnologia, in general, si AI, in special, sa fie atat de mult tintita catre a servi nevoile individului. Nu vreau sa fiu inteles gresit, e foarte bine ca tehnologia ne face viata mai usoara, dar cred ca exista o linie invizibila dincolo de care poate deveni prea usoara. Pericolul e sa ne infantilizam si sa dobandim o perspectiva foarte egoista asupra realitatii, in care lumea, tehnologia, si chiar ceilalti oameni exista doar ca sa imi serveasca mie nevoile, iar daca incarcarea unui website dureaza mai mult de doua secunde am sa explodez de furie.

Din punctul asta de vedere, felul in care tratam obiectele inteligente din jurul nostru – astazi boti ca Alexa sau Siri, dar maine, cine stie, androizi inteligenti – poate avea efecte serioase asupra felului in care tratam alti oameni. Si aici revin la subiectul drepturilor robotilor, o notiune care unor le-ar putea parea hilara, iar altora de-a dreptul revoltatoare si periculoasa. Mie mi se pare o posibilitate care ar trebui tratata mai serios si asta nu neaparat pentru ca obiectele respective ar avea vreo urma de constienta sau suflet, ci pentru ca tratandu-le cu respect si compasiune nu facem decat sa cultivam in noi insine virtuti foarte dezirabile si exersam un mod mai uman in care sa ne comportam cu alti oameni.

Aboneaza-te la newsletterul IQads cu cele mai importante articole despre comunicare, marketing si alte domenii creative:
Info

Dosare editoriale

Companii

Sectiune



Branded


Related