O strategie descoperită de IA a fost învățată și transmisă între oameni

Un experiment arată că oamenii pot învăța o strategie descoperită de un sistem de inteligență artificială și o pot transmite mai departe. În unele grupuri, strategia s-a păstrat după etapa în care IA furnizase demonstrații. Rezultatul privește un joc controlat și deschide o întrebare mai largă: ce învățăm din ceea ce facem cu ajutorul IA? Prezentarea Max Planck.

Cercetarea, publicată în „Nature Communications”, a inclus în analiză 1.155 de participanți. Ei trebuiau să obțină puncte alegând trasee într-o rețea. Strategia optimă cerea acceptarea unor pierderi inițiale pentru a ajunge ulterior la recompense mai mari. Studiul original.

Echipa coordonată de cercetători de la Institutul Max Planck pentru Dezvoltare Umană a comparat grupuri care învățau numai de la oameni cu grupuri în care apăreau inițial și demonstrații ale IA. Participanții puteau observa soluțiile unei generații anterioare și le puteau folosi în propriile încercări.

„Generațiile” erau grupuri succesive de participanți. Sistemul fusese antrenat pentru acel joc, iar învățarea se făcea prin observarea acțiunilor sale. Algoritmul explorase mult mai multe variante decât puteau încerca oamenii în timpul disponibil. Strategia învățată putea fi aplicată și unor configurații noi ale jocului. Procedura experimentală.

Potrivit comunicatului Max Planck, strategia optimă s-a păstrat până la capăt în nouă dintre cele cincisprezece grupuri om–mașină. În condiția exclusiv umană, numai unul dintre cei 600 de participanți a descoperit independent soluția optimă. Rezultatul arată un avantaj în condițiile acestei sarcini. Rezultatele prezentate de institut.

Autorii subliniază că strategia trebuia să fie greu de descoperit, dar suficient de ușor de învățat și vizibil avantajoasă. Un joc cu punctaj clar nu reproduce complexitatea unei profesii sau a unei relații. Faptul că oamenii au descoperit rar soluția în timpul experimentului nu înseamnă că le-ar fi imposibil să o găsească. Discuția și limitele cercetării.

Pentru întrebarea „Cine pe cine înlocuiește?”, acest caz ne obligă să precizăm activitatea despre care vorbim. Sistemul a contribuit la descoperirea soluției. Oamenii au continuat să aleagă, să învețe și să transmită. Rolurile s-au legat între ele, iar performanța finală a depins și de ceea ce participanții au reușit să preia.

De aici putem formula o întrebare pentru utilizarea cotidiană a IA: ce rămâne în noi după ce închidem instrumentul? Putem explica ideea, o putem verifica și o putem folosi într-o situație diferită? Sau avem nevoie de același ajutor de fiecare dată? Acestea sunt întrebări editoriale pornite de la experiment, nu rezultate despre orice utilizator.

În scris, de exemplu, putem cere o formulare și o putem accepta fără să știm de ce funcționează. Putem și să o cercetăm: ce spune, ce pierde, de ce leagă ideile în acel fel? Cele două situații ridică întrebări diferite despre contribuția autorului. Experimentul nu le compară, dar ne oferă un punct de pornire pentru a le discuta.

Întrebarea ajunge și în felul în care scriem și gândim în limba română. În Cuvânt împreună despre rostirea românească, Constantin Noica explorează înțelesurile păstrate în cuvinte și posibilitățile de gândire pe care acestea le deschid. Limba devine, în această lectură, un loc în care putem descoperi sensuri pe care le folosim fără să le mai cercetăm. Prezentarea volumului la Humanitas.

Pornind de aici, putem întreba ce se întâmplă când o inteligență artificială ne propune cuvintele. Le alegem pentru că exprimă ceea ce am înțeles? Ne ajută să descoperim ceva ce încă nu puteam formula? Sau ne mulțumim cu faptul că sună convingător? Vocea unui autor se vede și în felul în care leagă ideile, în întrebările la care revine și în lucrurile pe care simte nevoia să le lase neîncheiate.

Mai există o alegere care rămâne de făcut înaintea oricărei optimizări: ce anume vrem să obținem? În joc, obiectivul este un scor mai mare. În creație și în relațiile dintre oameni, criteriile pot fi discutate și chiar contestate. O soluție eficientă după un criteriu nu stabilește singură ce merită urmărit.

Relația cu IA merită judecată și prin această diferență. Învățăm ceva care ne lărgește posibilitățile sau delegăm un proces pe care încetăm să îl mai examinăm? Studiul oferă un caz concret de învățare între oameni și mașini, iar întrebarea despre autonomie rămâne în seama noastră.