Druga okrogla miza: Priložnosti in izzivi umetne inteligence

V sredo, 29. maja 2024, smo v Prešernovi dvorani ZRC SAZU izvedli drugo okroglo mizo ASEF tutorstva 2023/24, z naslovom “Priložnosti in izzivi umetne inteligence”. Hibridni dogodek je moderirala Kaja Ravnak z dnevnega programa Val 202.

Prvi nagovor in dobrodošlico je podala Kaja Cunk, ASEF vodja projektov. Poudarila je posebnost tokratnje okrogle mize, na kateri je bil premierno predstavljen ASEF zbornik 2022/23. Sledil je nagovor dr. Roka Sekirnika, vodje projekta ASEF Tutorstvo. Dr. Sekirnik je predstavil nov zbornik, ki je bil tokrat natisnjen in izdan v rekordno kratkem času in zato prinaša še toliko bolj aktualne in sveže zapise.

Sledila je predstavitev štipendistov. Na tokratni okrogli mizi so se nam pridružili:

• Leon Samotorčan: računalništvo, mentor prof. dr. Ivan Bratko
• Tina Logonder: biokemija in kemija, mentor prof. dr. Zdenko Časar
• Katja Hrovat: biologija in medicina, mentorica Ana Ramovš, dr. med.

UI IN EKSTREMNI VREMENSKI POJAVI

Okrogla miza je potekala v treh sklopih, kjer so panelisti odgovarjali na vprašanja moderatorke in občinstva. V prvem krogu je Leon Samotorčan predstavil delo tutorske skupine računalništva, ki se je tekom leta ukvarjala s predvidevanjem ekstremnih vremenskih pojavov. V navezavi na lanskoletne poplave v Sloveniji, je Leon naslovil raznorazna vprašanja o napovedovanju vodostajev. Ob vprašanju, ali ima Slovenija zadostno infrastrukturo za natančno napovedovanje ekstremnih vremenskih pojavov je razložil, da imamo primerno kapaciteto za delo s sistemoma Aladdin in ARSO, s katerima je delal tudi sam. Velika prednost sistema ARSO je, da napoveduje vodostaj za vsako uro, zaradi česar lahko pravočasno uporabimo razne stopnje alarmov; za razlivanje reke, poplavo ali hujša vodna stanja.

Glede integracije orodij umetne inteligence (UI) je navedel tako pozitivne kot tudi negativne plati; slednja je rast podatkovnih modelov, zaradi katere postajajo bolj učinkoviti za rabo. Negativna plat pa je velikokrat spregledan čas učenja podatkovnih modelov – panelisti so poudarili, da je to najbolj časovno potraten del proces.

Tematiko ekstremnih vremenskih pojavov je na svoje področje biologije in medicine navezala tudi Katja Hrovat. Ob vplivu vremenskih pojavov na zdravje je poudarila ekstremno vročino poleti, toplotno povezane bolezni in posebno ogroženost ranljivih skupin. Poudarila je, da poplave, požari in neurja pogosto vodijo do kontaminacije pitne vode, predvsem ob povišanih temperaturah pa lahko to vodi do izbruha bolezni. Poletne suše prav tako prinašajo širši spekter težav v kmetijstvu in proizvodnji hrane, kar lahko vodi celo do podhranjenosti. Štipendistka je navedla tudi slabšo kakovost zraka, ki jo prinesejo razne vremenske katastrofe, ter psihične težave, ki sledijo izkušnjam stresa in travme. Vse to vodi do večje obremenitve zdravstvenega sistema – ne zgolj ob specifičnih nepredvidljiv dogodkih, kot so vremenski ekstremi, temveč tudi na dolgi rok.

Kako lahko UI pomaga pri soočanju s takšnimi težavami, je Katja predstavila primere rabe UI orodij pri samem razvoju zdravil ter alokaciji primernih zdravil oz. tipa zdravljenja. Prav tako si lahko z UI pomagajo pri zasnovi kliničnih testiranj, saj lahko vnaprej identificirajo bolnike, ki bi se na določene substance najverjetneje odzvali.

UI V FARMACIJI

Predstavnica skupine za biokemijo in kemijo, Tina Logonder, je ekstreme naslovila na področju kemije. Predstavila je delo tutorske skupine, ki se je ukvarjala z iskanjem ekstrema ali optimuma za najboljše termodinamsko zvitje proteina. Problem so rešili ravno z Googlovim UI orodjem DeepMind.

Raba UI orodij se na farmacevtskem področju znatno povečuje, Tina pa je tu izpostavila težavo pomanjkanja transparentnosti. Petindvajset največjih farmacevtskih podjetij na svetu namreč ne razkrije, kako uporabljajo UI, niti kaj s pomočjo UI razvijajo. Ob vprašanju, ali bi tu pomagala dodatna zakonodaja, je Tina pojasnila, da razvoj zdravil v farmacevtski industriji že sam po sebi načeloma ni transparenten proces. Podjetja zaradi tekmovalnosti in iz namenov patentiranja ne razkrivajo, katera zdravila razvijajo in kako, zato tudi ob integraciji UI štipendistka na tem področju ne pričakuje velikih sprememb.

RAZVOJ INFRASTRUKTURE UI in ETIČNA VPRAŠANJA

Paneliste smo vprašali tudi, kako gledajo na povečano gradnjo infrastrukture za umetno inteligenco. Samotorčan je le-to opisal kot pozitivno, saj gradnja omogoča širšo aplikacijo UI, razvoj večjih podatkovnih modelov in s tem natančnejše rezultate UI orodij. S proliferacijo raznoraznih orodij in vse večjo zanesljivostjo le-teh, pa se na UI lahko pogosteje opirajo tudi raziskovalci. Štipendisti so poudarili, da se s tem znatno znižujejo stroški raziskovanja.

Na tej točki se je dodobra ogrelo tudi občinstvo. Podajali so vprašanja, ki so se dotaknila okoljevarstvene problematike. Sodelujoči so poudarili, da se računalniška moč, potrebna za usposabljanje modelov UI, od leta 2012 podvoji vsake 3,4 meseca. Razvoj, vzdrževanje in odstranjevanje UI tehnologije tako puščajo ogromen ogljični odtis. Ob tem so vprašali, ali torej stroški raziskovanja, ki jih UI niža, odtehtajo okoljske stroške?

Štipendisti so odgovarjali, da v vsakem primeru zaustavitev razvoja (in s tem okoljevarstvene nevarnosti) UI ni verjetna. Samotorčan je poudaril pomembnost zelene energije, Hrovat in Logonder pa sta navajali primere, kjer UI orodja pripomorejo k zmanjšanju ogljičnega odtisa. Čeprav prepoznavajo izjemno negativne učinke, ki jih dotična infrastruktura pušča na okolju, so optimistični glede tega, da bo nadaljni razvoj UI pripomogel k zmanjšanju ogljičnega odtisa skozi razna energijsko varčna orodja. Samotorčan se je pošalil, da bo mogoče umetna inteligenca ta problem rešila kar sama.

Poleg okoljevarstvene etike, je občinstvo postavljalo tudi vprašanja etično-pravne narave na področju medicine. Nanašali so se na primer alokacije primernih zdravil ali procesov zdravljenja, o katerih je v prvem krogu govorila Katja Hrovat. Tu so se spraševali, na koga bi padla pravna odgovornost, če bi z rabo UI pri izbiri primernega zdravljenja prišlo do napake. Katja je pojasnila, da je trenutno vpletenost zdravnikov še tako visoka, da so UI orodja zgolj pripomoček, katere izzid zdravnik sam oceni, in ne avtonomno orodje, kateremu bi potemtakem lahko pripisali krivdo za morebitne zaplete. Kljub temu medicina stremi k čim širši aplikaciji UI orodij in razbremenitvi zdravstvenega sistema, zaradi česar lahko pričakujemo, da bo tudi na področju izbire primernega zdravljenja UI v prihodnosti prevzela večjo vlogo. V tem primeru je štipendistka izpostavila pravno zagato, saj trenutno še ni razjasnjeno, ali bi pravna odgovornost padla na zdravnika, ali osebo, ki je dotično UI orodje razvila. Sodelujoči so izrazili zaupanje v to, da bo v prihodnosti vpletenost usposobljenih strokovnjakov v procesih z integracijo UI dovolj visoka, da do takih dilem ne bo prišlo.

UI V VSAKDANJEM ŽIVLJENJU

Zadnje vprašanje iz občinstva se je nanašalo na to, kako lahko laiki apliciramo rabo UI v našem vsakdanjem življenju (poleg že vsem znanega Chat GPT). Katja Hrovat je povedala, da se v medicini razvijajo UI orodja, s katerimi bi lažje izobrazili paciente. S tem bi pripomogli k avtonomnosti pacientov in obveščenosti o lastnem zdravstvenem stanju in možnih procesih zdravljenja. S pomočjo UI bi pacienti določena stanja in zapletene zdravstvene procese lažje razumeli.

Poleg tega pa UI prehaja tudi na področje življenjskega sloga, ob čemer je Katja poudarila vsakodnevne naprave, kot so pametni hladilniki. Leon Samotorčan je glede rabe UI v vsakdanjem življenju komentiral, da bo večina UI prisotna v storitvah, za katere navadni ljudje morda niti ne bomo vedeli – kot je na primer napovedovanje vremenskih pojavov. Izboljšave, ki jih bo na področje vsakdana prinesla UI torej najverjetneje sploh ne bodo vidne. Brez da bi jih opazili, bomo ljudje uživali sadove tega dela.

Tina Logonder je za vsakdanjo rabo predlagala korak nazaj od orodij kot so Chat GPT, saj se tu mnogi uporabniki soočajo s problematiko napačnega oz. halucinatornega navajanja in nevednosti glede tega, od kod izstopne informacije prihajajo. Poudarila je koristnost UI orodij za navajanje, ki so zanesljiva in dostopna za uporabo – sama se zanaša na Perplexity.

Z živahno razpravo med občinstvom in panelisti se je okrogla miza uspešno zaključila. Med dogodkom smo poleg dela treh tutorskih skupin spoznali tudi aktualne prednosti in težave orodij umetne inteligence, kot tudi vprašanja, navdušenje in skrbi, ki jih glede le-teh izraža širša javnost. Panelistom in vsem sodelujočim se zahvaljujemo za izjemno informativen in zanimiv dogodek.

Program sofinancirata Urad Vlade Republike Slovenije za Slovence v zamejstvu in po svetu ter Urad Republike Slovenije za mladino.