VDU Ukrainos centras subūrė mokinius ir studentus diskusijai apie DI
2024 m. kovo 13 d. Vytauto Didžiojo universiteto (VDU) Ukrainos centras Kaune kartu su Britų Taryba surengė dar vieną Jaunimo idėjų kalvę. Anglų ir ukrainiečių kalbomis vykęs renginys „Dirbtinio intelekto poveikis mūsų ateičiai: lūkesčiai ir ribos, galimybės ir iššūkiai” pritraukė virš 30 dalyvių – ukrainiečių mokinių iš Kauno „Herojaus“ mokyklos ir VDU tarptautinių studentų. Penkis pranešimus skaitė VDU darbuotojai(-os), studentas ir absolventė.
Gabrielė Janciūtė, jaunesnioji mokslo darbuotoja VDU Informatikos fakultete, pristatė besiplečiančią dirbtinio intelekto (DI) sritį medicinoje, pabrėždama jos sparčią raidą ir didelį poveikį sveikatos priežiūrai. Buvo nurodytos pagrindinės sritys, kuriose dirbtinis intelektas daro didelę pažangą, įskaitant diagnostiką, ligų prognozavimą ir medicininių vaizdų analizę. Naudojant automatinę diagnostiką ir veiksmingas rūšiavimo sistemas, dirbtinis intelektas padeda greičiau ir tiksliau nustatyti ligas, pagerina pacientų priežiūrą ir gydymo prieinamumą. Be to, naudodamasis didžiuliais duomenų rinkiniais, AI gali prognozuoti ligos progresavimą. Kompiuterinės regos technologijos pagerina medicininių vaizdų interpretaciją, palengvindamos ankstyvą aptikimą ir tikslią diagnozę. Pranešime pabrėžti keli dirbtinio intelekto privalumai medicinoje, tačiau taip pat paminėti ir tokie iššūkiai kaip etiškas duomenų naudojimas ir šališkumo rizika.
Anton Bakaliuk, VDU Taikomosios informatikos magistrantūros studijų studentas iš Ukrainos, apžvelgė DI kompiuterinės regos taikymuose, įvardijo daugybę privalumų, tačiau kartu paminėjo ir vis dar neišspręstas problemas. Pasak Anton, didžiulis DI naudojimo privalumas yra automatizavimas (dirbtinio intelekto valdomas kompiuterinis matymas gali automatizuoti įvairias užduotis, pavyzdžiui, objektų aptikimą, klasifikavimą ir sekimą, taip sumažinant rankinio įsikišimo poreikį), didesnis tikslumas, didesnis efektyvumas, inovatyvumas ir sąnaudų mažinimas (klaidų mažinimas ir žmogaus darbo poreikio atliekant pasikartojančias užduotis minimizavimas).
Tačiau yra daug iššūkių, susijusių su duomenų kokybe ir kiekiu, interpretavimu, pakankamai galinga technine įranga ir kt. Kaip ir bet kurioje kitoje su DI susijusioje srityje, papildomo dėmesio reikalauja etinės ir privatumo problemos. Kompiuterinės regos technologijų diegimas kelia susirūpinimą dėl privatumo pažeidimo, šališko sprendimų priėmimo ir galimo netinkamo asmens duomenų naudojimo. Šiems iššūkiams spręsti reikalingos tarpdisciplininės pastangos, apimančios mašininio mokymosi, kompiuterinės regos, duomenų valdymo, etikos ir techninės įrangos optimizavimo žinias. Nepaisant iššūkių, dirbtinio intelekto teikiamos galimybės kompiuterinės regos taikomosiose programose ir toliau skatina inovacijas ir transformacinius pokyčius įvairiose pramonės šakose.
Dovilė Kuizinienė, doktorantė, jaunesnioji mokslo darbuotoja, VDU Informatikos fakultete, pristatė DI panaudojimo galimybes finansų sektoriuje. Pasak jos, norint sukurti gerą AI sprendimą Finansiniam sektoriui atsiremiam į duomenis. Tačiau tarp gero sprendimo ir daug duomenų lygybės dėti negalime. Reikia ir atrinkimo, ir balansavimo ir kitų svarbių pirminių žingsnių atlikimo siekiant savalaikių produktų sukūrimo. Šiuo metu finansinis sektorius implementuoja bendruomeniškumu grįstas sistemas bei „mokėk tiek, kiek/kaip naudoji” (angl., „pay as you go”, „pay how you use”) principus.
Bohdan Zhyhun, VDU Taikomosios informatikos katedros darbuotojas, kalbėjo apie dirbtinį intelektą saugumo srityje. Pasak jo, šiandieninėje skaitmeninėje aplinkoje dirbtinio intelekto vaidmens didinant kibernetinį saugumą negalima pervertinti. Kitaip nei tradicinė programinė įranga, kuri remiasi iš anksto nustatytomis taisyklėmis ir duomenų bazėmis, dirbtinio intelekto algoritmai puikiai aptinka ir analizuoja naujas kibernetines grėsmes, naudodami modelių atpažinimą ir anomalijų nustatymą. Tai leidžia taikyti aktyvų, o ne reaktyvų požiūrį į kibernetinį saugumą, todėl gerokai sutrumpėja laikas, per kurį nustatomos galimos grėsmės. Anot Bohdan, bankininkystės ir finansų sektoriuose dirbtinis intelektas tapo neįkainojamu sąjungininku kovojant su sukčiavimu. Analizuodamos sandorių modelius, dirbtinio intelekto sistemos gali greitai nustatyti nukrypimus, leidžiančius įtarti sukčiavimą. Tai ne tik padeda iš karto nustatyti sukčiavimo atvejus, bet ir padeda suprasti ir numatyti būsimą sukčiavimo taktiką. Dirbtinio intelekto gebėjimas mokytis ir prisitaikyti laikui bėgant reiškia, kad šios sistemos tampa vis veiksmingesnės nustatant sukčiavimą.
Tačiau, kaip ir kitose su dirbtiniu intelektu susijusiose srityse, kyla daug iššūkių, ypač susijusių su etiniu dirbtinio intelekto naudojimu. Be kita ko, kyla susirūpinimas dėl privatumo, susijusio su duomenų jautrumu, sutikimu ir skaidrumu, priežiūra ir stebėjimu, duomenų apsaugos reglamentais. Be to, tyrėjai kalba apie priklausomybės ir pernelyg didelio pasitikėjimo riziką. Pasak ekspertų, svarbu išlaikyti esminę žmogaus priežiūrą, kad būtų išvengta pernelyg didelės priklausomybės nuo automatizuotų sistemų ir užtikrintas subalansuotas sprendimų priėmimas. Taip pat reikia spręsti įgūdžių nykimo riziką. Apibendrinant, kaip siūlė Bohdan, būtina pripažinti dirbtinio intelekto technologijų ribotumą ir žmogaus intuicijos bei patirties svarbą sudėtingų problemų sprendimuose.
Viktoriia Oksymets, VDU Politikos mokslų ir diplomatijos fakulteto absolventė, pristatė dirbtinio intelekto poveikį žurnalistikos praktikai ir turinio kūrimui. Remdamasi savo magistro darbu, Viktorija nagrinėjo, kaip dirbtinio intelekto valdomos technologijos jau dabar įvairiais būdais naudojamos viso pasaulio naujienų redakcijose kiekviename turinio kūrimo proceso etape: renkant naujienas, rengiant naujienas ir jas platinant. Šiame trijų etapų naujienų kūrimo cikle dirbtinis intelektas gali būti naudojamas faktų ir (arba) teiginių tikrinimui ir tikrinimui, interviu ėmimui, žiniasklaidos ir duomenų analizei, naujienų kūrimui, daugialypės terpės kūrimui, naujienų santraukų automatizavimui, turinio redagavimo organizavimui, personalizuotoms turinio rekomendacijoms, auditorijos įtraukimui ir analizei, vertimui, socialinės žiniasklaidos stebėsenai ir nuotaikų analizei, naujienų tendencijų atradimui.
Viktorija pristatė keletą pirmaujančių JAV laikraščių ir žurnalų („The Washington Post“, „The Associated Press“, „The New York Times“), kalbant apie dirbtinio intelekto diegimą žiniasklaidoje, taip pat įvardijo keletą Ukrainos žiniasklaidos pavyzdžių, kurie atsargiai, bet drąsiai tyrinėja dirbtinį intelektą (pvz., „Babel“, „Nickcenter“, „Durchschlag Ezine“, „Texty“). Pritardama dažniausiai iškeltam susirūpinimui, Viktorija pažymėjo, kad nors dirbtinis intelektas suteikia daug galimybių žurnalistikoje, jis taip pat kelia iššūkių, įskaitant etinius aspektus ir galimą visuomenės pasitikėjimo praradimą. Apibendrindama Viktorija dar kartą pabrėžė, kad tik derinant žmogiškąją kompetenciją su dirbtinio intelekto galimybėmis galima pasiekti patenkinamų rezultatų.
Renginį vainikavo interaktyvios užduotys, kurių metu buvo praktiškai taikomi ChatGPT įgūdžiai grupinėse varžybose. Dalyviai mokėsi vieni iš kitų bandydami išspręsti su dirbtiniu intelektu susijusius galvosūkius. Nugalėtojų komandos buvo apdovanotos simboliniais prizais.
