Prepiranje z umetno inteligenco
Točno dve leti mineva, odkar je podjetje OpenAI s svojim ChatGPT dvignilo veliko prahu in začelo novo obdobje. Dogodek, zapisan v zgodovino, in obdobje, ki ga marsikdo med nami že v popolnosti živi.
Seveda je bilo takoj jasno, da se bo/je okrog umetne inteligence ustvaril velik pomp, bistveno večji, kot bi ga ta zaslužila. Enako je bilo čutiti ob pohodu tehnologije veriženja blokov (blockchain), kjer je navdušenje dokaj hitro ugasnilo. Kriptovalute so ostale, tehnologija veriženja blokov pa je počasi poniknila pod radar javnosti. V tistem času so to tehnologijo poskušali vključiti v skoraj vse mogoče naprave in storitve. Marketinško je bilo odlično, če je izdelek temeljil na 'tehnologiji veriženja blokov'. Podobno je danes – 'brez tehnologije umetne inteligence' ne gre!
Vprašanje je seveda, koliko časa še in ali gre tudi umetna inteligenca po poti veriženja blokov. Najverjetneje bo tehnologija ostala in bo vgrajena v množico izdelkov, vendar nas marketing o tem ne bo več tako izrecno obveščal. Sploh pa, umetna inteligenca v računalniških programih se pojavlja že zelo dolgo, precej dlje, kot se tega zaveda povprečen uporabnik. V Sloveniji so se z umetno inteligenco že sredi 70. let ukvarjali na Institutu Jožef Stefan, kasneje pa tudi na Fakulteti za elektrotehniko in Fakulteti za računalništvo. Kljub lepim uspehom in obetom za prihodnost je ostala znotraj raziskovalnih krogov, čeprav so jo kasneje nekatera podjetja želela preseliti v vsakdanje življenje.
Tudi avtor tega prispevka sem na začetku svoje profesionalne poti sodeloval pri dveh tovrstnih projektih. Prvi je bil projekt podjetja IUS Software, ki je s partnerji soustanovilo podjetje AI-in-Law. Skoraj 20 let je že tega, izdelek pa naj bi ob pomoči umetne inteligence pomagal pravnikom. Seveda je bil projekt izveden veliko prezgodaj, brez otipljivih in jasno razumljivih rezultatov ter brez zadostnega financiranja. Kot tak je po nekaj letih ugasnil.
Drugi projekt je bil narejen pred 15 leti v sodelovanju zasebnega kapitala s Fakulteto za elektrotehniko, kjer je bil razvit prototip kolesarskih očal s kamero in z 'monitorjem', ki sta bila vgrajena v lečah. Tam so zametki umetne inteligence poskrbeli za strojno razpoznavo vozil. Kot običajno je bilo tudi pri tem izdelku več omejitev kot uporabnosti – vse od počasne in prevelike strojne opreme do premajhne zmogljivosti baterij. Zaradi številnih pomanjkljivosti nikoli ni doživel redne proizvodnje.
Podobno so tudi drugi izdelki, ki so bili začeti pred pravim časom, po Sloveniji in svetu naleteli na ovire. Neuspešne poti pa kljub vsemu pomagajo pri doseganju končne rešitve. Umetna inteligenca, kot jo poznamo danes, se je dolgo razvijala v skritih laboratorijih, dokler je ni podjetje OpenAI postavilo na ogled javnosti – ChatGPT je danes poznan skoraj vsakomur.
Kaj je ChatGPT naredilo tako zelo uporabnega? Prepričan sem, da njegova preprostost uporabe in razumljivost rezultatov, ki jih ponuja. Vsak razume, kaj je to program za klepetanje, in ko ChatGPT napišemo sporočilo, z nami kramlja, kot bi se pogovarjali s pravim človekom. Njegova zmožnost tvorjenja razumljivih in smiselnih stavkov je tisto, kar nas je takoj očaralo. Pisanje pesmi in besedil je tako fascinantno, da je težko ugotoviti, kdo (ali kaj) je v resnici pisec.
Toda če smo bili na začetku navdušeni, osupli in (nekateri celo) zaskrbljeni, danes, po dveh letih, stvari počasi dobivajo prave barve. Marketinški bum, ki je sledil predstavitvi ChatGPT, je pač v začetku zameglil njegove prave sposobnosti.
Citat: Ob predstavitvi je ChatGPT postal storitev, ki je najhitreje pridobila milijon uporabnikov, in sicer v pičlih petih dneh. Za primerjavo, Instagram je za dosego enakega števila uporabnikov potreboval dva meseca in pol, Netflix pa kar tri leta in pol.
Kaj da in kaj ne
Vloga ChatGPT in umetne inteligence se počasi jasni, seveda pa bomo potrebovali še kar nekaj časa, da se bomo znebili odvečnih pričakovanj in napačnih predstav. Nekaj pa je jasno, ChatGPT bo postal orodje, ki nam bo lahko pomagalo pri vsakdanjem delu, umetna inteligenca pa bo zgolj način, kako bodo nekatere aplikacije delovale. Veliko procesov je že zdaj izboljšanih z umetno inteligenco, počasi pa bomo razbrali, katera opravila ji lahko prepustimo, saj jih bo opravila učinkoviteje kot ljudje. Zgodilo se bo nekaj podobnega kot pri industrijskih robotih – nadomestili so ljudi tam, kjer so bili zares boljši, nikakor pa ne povsod. Bistvo morda najbolje povzema izjava znane avtorice znanstvene fantastike Joanne Maciejewske, ki je pred nekaj meseci na omrežju X zapisala: »Želim, da umetna inteligenca opere oblačila in pomije posodo, da se lahko jaz posvetim umetnosti in pisanju, ne da umetna inteligenca ustvarja umetnost in piše, da imam jaz več časa za pranje perila in pomivanje posode.«
»Želim, da umetna inteligenca opere oblačila in pomije posodo, da se lahko jaz posvetim umetnosti in pisanju, ne da umetna inteligenca ustvarja umetnost in piše, da imam jaz več časa za pranje perila in pomivanje posode.« Joanna Maciejewska
Začetno igranje z umetno inteligenco nam je pokazalo nekaj zanimivih rezultatov, kot so zabavne pesmi in dokaj realistične fotografije. Pa je vse to res uporabno pri našem delu? Ali lahko s tem resnično poenostavimo in pohitrimo nekatere procese? Ali smo zaradi tega lahko res boljši?
Da, v nekaterih primerih se umetna inteligenca uporablja s pridom, saj lahko posamezne procese pohitri. V povprečju pa je trenutno bolj podobna najstnikom: če želimo, da nam nekaj naredi, se moramo z njo pogosto prepirati, jo prositi in na koncu še preveriti, saj je zelo muhasta. Včasih se daljših besedil preprosto ne loti ali pa izpusti dele prevoda, pa čeprav so zadane naloge videti izredno preproste.
Kopilot naš vsakdanji
Ko je OpenAI predstavil svojo storitev, je na tržišču povzročil velik preobrat, kar je velike igralce prisililo, da so se hitro pridružili. Med njimi je bil tudi Microsoft in danes je v poslovnem svetu eden najbolj uporabljanih umetnointeligenčnih izdelkov prav Microsoftov Copilot, ki sicer temelji na tehnologiji OpenAI.
Splet je seveda takoj vzbrstel s šalami na račun Copilota, ki so ga primerjale s starim in zneuporabnim pomočnikom Clippyjem (sponka po domače). V resnici je vse skupaj precej podobno, le da ima zdaj Copilot veliko večjo inteligenco. A Microsoft bo moral vložiti še veliko dela, da bo ta resnično koristen in zanesljiv pripomoček. Trenutno pa so ujeli val navdušenja, čeprav s polovično dokončano rešitvijo.
Copilot je skupek več rešitev, ki delujejo v okviru Microsoftovega pisarniškega paketa Microsoft 365, njegovi veliki težavi pa je ravno nepovezanost in nekonsistentnost uporabe med različnimi programi tega paketa. Druga velika slabost je – njegova muhavost. Microsoft se s sposobnostmi Copilota rad pohvali, a v resničnem življenju orodje pogosto ne opravi nalog, ki bi jih moralo. Denimo, pri ustvarjanju predstavitve Powerpoint iz datoteke Copilot do pred kratkim ni bil zadovoljen z Microsoftovim lastnim formatom DOCX (Word), temveč je zahteval PDF. Z novo posodobitvijo so to sicer rešili, vendar se še vedno dogaja, da Copilot namesto nove datoteke Powerpoint zgolj vrne besedilo in nas prosi, naj predstavitev ustvarimo kar sami. Lenoba lena! Pri pisanju besedil v Wordu je orodje po drugi strani neprestano prisotno, kar je moteče, čeprav le izkazuje resnično željo – biti vedno pri roki. In seveda, če se ga že odločimo uporabiti za pisanje besedila, lahko kar pozabimo na daljša in povezana. Besedilo raje napišemo sami, kot da bi se ukvarjali s Copilotom, saj je tako sestavljanje besedila z generiranimi stavki in odstavki kar naporno.
Sploh pa – kako bo tako sestavljanje vplivalo na splošno pismenost populacije? Koliko bodo tovrstna orodja prispevala k temu, da bo vedno manj ljudi sposobno napisati uporabno besedilo?
Kaj pravijo uporabniki?
Zanimalo nas je, kako je umetna inteligenca vključena v obstoječe delovne procese in ali uporaba teh orodij resnično prihrani čas. Govorili smo z nekaterimi uporabniki različnih umetnointeligenčnih orodij, ki pa se žal poimensko nočejo izpostavljati. Čeprav se podjetja v svoje delo trudijo uvajati umetno inteligenco, je javno govoriti o tem kar nekakšen tabu. Morda tudi zato, ker danes marsikdo že zaračunava storitve, ki jih zanj morda opravi kar umetna inteligenca.
Nekatera podjetja, kjer je uporaba umetne inteligence uradna odločitev vodstva, so ustvarila lastne modele, ki bodisi uporabljajo ChatGPT ali kaj povsem drugega. Seveda tudi poskrbijo, da podatki ne zapustijo njihovega omrežja. Po drugi strani mnogo naprednih in samoiniciativnih zaposlenih z veseljem uporablja javno dostopen ChatGPT, kamor vnašajo tudi zaupne podatke podjetja. Kaj OpenAI počne z njimi, ne moremo vedeti, vendar obstaja možnost, da bodo ti nekoč, tudi nehote, postali javni.
1. Prevajanje
Prevajanje besedil je ob pomoči umetne inteligence danes že zelo dobro, tudi za profesionalno rabo (urednik in lektorica Monitorja, kjer to berete, se s tem ne bi strinjala, up. ur.). Čeprav morda prevedeno besedilo nikoli ne bo na ogled uporabnikom, hitro in dovolj kakovostno prevajanje umetne inteligence bistveno skrajša čas prevajanja. Govorili smo z zaposlenim v večji nemški multinacionalki, ki ima v programski kodi veliko komentarjev v nemščini. Čeprav znanje nemščine ni pogoj za njegovo delovno mesto, se s tovrstnimi komentarji pogosto srečuje, zato si je seveda znal pomagati. Ročno iskanje in prevajanje nemških komentarjev bi bila zamudna, ob pomoči umetne inteligence in vtičnika Continue v programu Visual Studio Code pa postane precej enostavnejše in hitrejše. Vtičnik je sposoben analizirati kodo in prepoznati komentarje, ki jih nato prevede v poljuben jezik. Največja težava je, da včasih izpusti celotne sklope in ne prevede vseh komentarjev. Kar je, priznajmo, RES velika težava. Če delamo z manjšimi deli kode, težave ni.
2. Razlaga programske kode in učenje programiranja
Programiranje je eno izmed področij, kjer umetna inteligenca izstopa, saj lahko na podlagi opisa problema ustvari zelo natančno in kakovostno kodo, vsaj dokler govorimo o bolj znanih algoritmih ali skupku teh. Seveda bi bilo pretiravanje trditi, da lahko napiše celoten zapleten program, zagotovo pa zmore ustvariti manj zahtevne programe.
Idealno je, da dovolj dobro deluje kot pomočnik, še posebej začetnikom. Ni skrivnost, da tudi veliko zelo izkušenih programerjev pri svojem delu uporablja umetno inteligenco. Nekateri imajo orodja z umetno inteligenco celo kot nadomestek za svoje delo, kar je na dolgi rok lahko problematično. Če se programer ne posveti kodi, da bi bila kakovostna, sčasoma nastanejo tudi težave. Programerji, s katerimi smo govorili, umetno inteligenco uporabljajo precej bolj premišljeno in si z njo krajšajo čas, potreben za programiranje. Sintaksa, posamezni procesi, iskanje napak v kodi in podobno so področja, kjer programerji dnevno uporabljajo orodja z umetno inteligenco. Medtem ko je bil nekoč nepogrešljiv vir informacij Stack Overflow, ga danes uspešno nadomešča prav umetna inteligenca.
Umetna inteligenca je lahko odlična pomoč pri programiranju za začetnike. Učenje programiranja zna biti tudi težko in marsikdaj brezupno. Dokler je v varnem okolju nekega vodnika, še kar gre, ko pa začetnik to nadzorovano okolje zapusti, se sreča s povsem realnimi problemi, ki ga lahko preplavijo, da ne vidi več poti naprej. Takrat mu na pomoč lahko priskoči edino bolj izkušen sodelavec, ki mu da namig za pravo pot naprej. Kaj pa, ko sodelavec nima časa? Takrat pa se kot dober mentor ponuja prav umetna inteligenca. S postavljanjem pravih vprašanj bo tudi odgovor pogosto lahko prava pot naprej.
Čeprav danes še vedno ponekod prevladuje mnenje, da bo umetna inteligenca nekoč postala vsemogočna in ugotovila, da je človek motnja v sistemu, zato ga bo človeka, je resnica precej drugačna.
V mnogih podjetjih se s kodo srečujejo tudi ljudje, ki v resnici niso programerji, torej niso dovolj vešči sintakse in postopkov, pa vendar so v neki meri soočeni s programsko kodo. Običajno jim je na pomoč pri razumevanju kode lahko priskočil sodelavec programer, zdaj pa to delo dokaj dobro opravi prav umetna inteligenca. Analiza kode, kjer se na kratko povzame bistvo posamezne kode ter ponudi še vsa mogoča razlaga, je nekaj, kar umetna inteligenca naredi zelo dobro, pa čeprav je včasih muhasta in pravega odgovora ne želi kar takoj stresti iz rokava. In četudi si mnogokrat kaj tudi izmisli. Pa vendar nekomu, ki pri svojem delu razmišlja, lahko ponudi bilko upanja, kje naj nadaljuje svojo pot raziskovanja.
3. Povzetki dolgih besedil/datotek
Včasih smo pri svojem delu soočeni z ogromno besedila in bi radi hitro izluščili bistvo. Umetna inteligenca lahko pri tem lahko zelo pomaga, čeprav jo je treba nekoliko prelisičiti, da v analizo zajame celotno besedilo. Ko smo pod časovnim pritiskom, je to lahko zelo dobrodošlo. Seveda pa je ob tem treba biti zelo pazljiv in preveriti, ali je rezultat pravilen, saj se pogosto zgodi, da v povzetku manjkajo ključne informacije. Ker umetna inteligenca pač ne ve, kaj je pomembno in kaj malo manj.
Pri povzemanju daljših besedil se zelo dobro izkaže Copilot v programu Outlook (žal samo v tistem 'novem', ki ga uporablja le redkokdo, ali pa v spletni različici). Zna pripraviti povzetek dolge verige elektronskih sporočil, v katero smo dodani kot prejemniki. Namesto da preberemo vseh nekaj deset sporočil, nam Copilot pripravi spodoben povzetek vsega, vključno z referencami za vsako trditev. Te v veliki meri preprečijo, da bi si kaj izmislil, vendar je kljub temu potrebna previdnost, saj pogosto izpusti kakšen pomemben del.
4. Parafraziranje besedila
Zaposleni v mednarodnih podjetjih se pogosto soočajo z izzivom priprave profesionalnih besedil, naj bo to za predstavitve ali e-pošto nadrejenim. Ker angleščina večini Slovencev ni prvi jezik, zna biti to opravilo precej zahtevno, še posebej, če želimo, da je besedilo na visoki profesionalni ravni. Umetna inteligenca lahko pri tem pomaga, saj lahko parafrazira besedilo v modernejši in bolj profesionalen ton, vendar so rezultati pogosto mešani – lahko se zgodi, da bodo manjkali kar celi odstavki, zato je preverjanje napisanega nujno! Nekateri stavki so lahko tudi tako spremenjeni, da dobijo povsem drug pomen od želenega. Delo z manjšimi odstavki lahko prinese bolj zadovoljive rezultate, vendar bo to vzelo več časa. Na dolgi rok je morda bolje, da se naučimo pisanja profesionalnih besedil in ohranimo svoj edinstveni ton, ki se pri uporabi umetne inteligence lahko izgubi.
Zelo uporaben pripomoček je tudi Copilotov način coaching. Ta preveri besedilo in poda opombe za izboljšanje, kar je vsekakor dobrodošlo.
5. Priprava predstavitve Powerpoint iz dolgih besedil
Svetovalci v podjetjih se pogosto soočajo z izzivom priprave predstavitev na podlagi dolgih besedil ali poročil. Umetna inteligenca, kot je Copilot, zna prebrati obsežne dokumente in iz njih izluščiti bistvo. Po nekaj manjših prilagoditvah boste imeli pred seboj popolnoma funkcionalno Powerpoint predstavitev, ki bo zajemala ključne informacije, odvisno seveda od vaših navodil. Na prvi pogled to deluje hitro in učinkovito, podrobnejši pregled pa razkrije pomanjkljivosti – pomembni deli lahko manjkajo ali pa so dodani izmišljeni podatki. Nujno je zato temeljito preveriti, kaj je bilo vključeno v predstavitev in kaj bi moralo biti, pa morda ni. Kljub temu pa lahko takšna predstavitev služi kot dobra osnova za nadaljnje dopolnjevanje. Copilot med drugim uredi tudi grafični material in fotografije, kar prihrani čas iskanja.
6. Izdelava zapisnika sestanka Microsoft Teams
Ena izmed močnih plati Copilota je integracija v program Teams, ki se v poslovnem svetu uporablja za komuniciranje in predvsem za klice na daljavo. Copilot omogoča zapis izrečenega na klicu, seveda če je jezik pogovora znan in je samo eden. Če jezik pogovora ni enoten, ima program precejšnje težave z natančnim zapisom. Na začetku je treba izbrati jezik pogovora, nato pa program poskuša zapisati vse, kar sliši, tudi če so vmes besede v drugem jeziku – v tem primeru jih bo obravnaval kot izbrani jezik.
Kdaj se bodo orodja z umetno inteligenco prenehala obnašati kot najstniki, je težko napovedati.
Copilot pride do izraza po končanem klicu, saj lahko pripravi zapisnik klica, vključno s seznamom udeležencev, povzetkom, kdo je kaj rekel, ter komu so bile dodeljene dodatne naloge. To je izredno koristno, a ima svoje pomanjkljivosti – spet pogosto izpusti pomembne informacije. Uporaba Copilota kot izključnega pripomočka za izdelavo zapisnika trenutno še ni povsem primerna, lahko pa služi kot odlična osnova za izdelavo končnega zapisnika, ki ga dopolnimo z lastnimi opažanji in podatki.
Kaj nas čaka v prihodnosti?
Kdaj se bodo orodja z umetno inteligenco prenehala obnašati kot najstniki, je težko napovedati. Vsekakor še vedno zelo napredujejo, tovrstna orodja so boljša iz dneva v dan.
Umetna inteligenca se kot nekakšna ukazna vrstica (command line) na steroidih že zdaj zelo dobro obnese, nadgraditi pa bi jo bilo mogoče še kje. Uporabniški vmesniki so danes izredno natrpani in kompleksni, ob pomoči umetne inteligence pa bi se dalo marsikatero funkcijo uporabiti bistveno lažje. Verjamem, da bo predvsem Excel šel v to smer, saj bi bilo uporabno enostavno mu napisati, kaj želimo doseči, namesto se mučiti z nekakšnimi zapletenimi formulami in s pogojnim oblikovanjem. Tudi druga orodja, recimo tista za urejanje fotografij, bi se lahko znebila zapletenih vmesnikov in to nadomestila z umetno inteligenco. Danes, ko nas preplavlja množica različnih aplikacij ob še večji množici zmogljivosti znotraj vsake aplikacije, je vse to zelo težko v celoti izkoristiti. Če ne delamo z njimi vsak dan, ampak le občasno, je to še posebej težko. Z umetno inteligenco pa bi le napisali, kaj želimo …
Pričakovati je, da bo nekoč umetna inteligenca po tihem vgrajena v množico različnih aplikacij, počasi pa bomo pozabili, da smo včasih uporabljali – aplikacije. Počasi gremo v smeri človeku prijaznega upravljanja, kar pomeni, da se želimo z računalniki pogovarjati enako, kot se z ljudmi. Tudi razvoj uporabniških vmesnikov gre v tej smeri, vendar bomo nekaj časa vsekakor še potrebovali 'prompt inženirje' (inženirje ukazov), ki so za doseganje dobrih rezultatov z umetno inteligenco nujni – k njej je treba pristopiti na pravi način in ji veliko stvari zelo jasno sporočiti. Če nas bo seveda ubogala.