Inteligencija koja nedostaje vještačkoj inteligenciji

Da li će vještačka inteligencija svima obezbijediti ličnog asistenta? Možda, ali prije toga, AI bi morala da promijeni način na koji razmišlja.

Da biste vidjeli zašto je to tako, razmotrimo konkretan primjer. Zamislite da je subota ujutru i da vam je potrebna pomoć oko rješavanja komplikovanog vikend rasporeda. Fudbalski tim vaše ćerke ima utakmicu od 15:30 do 16:30, ali ona je istovremeno pozvana na rođendan kod prijateljice od 15:00 do 17:00. Ako tražite od ChatGPT-a ili Claude-a da riješe ovaj konflikt, oba će vam vjerovatno reći da izaberete fudbalsku utakmicu, jer njeni saigrači računaju na nju, a važno je poštovati obaveze. Takođe, ako vrijeme dozvoli, čatbot bi mogao da predloži da “svratite” na rođendan neposredno prije ili poslije utakmice.

Iako ovi odgovori nisu nerazumni, oni ne uspijevaju da primijene optiku koju bi većina ljudi koristila prilikom donošenja takve odluke: optiku relacionih (odnosnih) vrijednosti. Umjesto da daju uredan odgovor zasnovan na onome što internet ima da kaže o našim vrijednostima, naši AI asistenti moraće da uzmu u obzir naše relacione obaveze, koje su obično ukorijenjene u ličnom identitetu, iskustvu i kulturi.

Sada zamislite da izaberete utakmicu umjesto rođendana, zbog čega se druga porodica osjeti uvrijeđeno. Ako pitate svoju AI da li ste donijeli ispravnu odluku, velike su šanse da ćete dobiti mnogo više riječi utjehe i potvrde nego da ste pitali prijatelja koji je čovjek. U nedavnoj studiji objavljenoj u časopisu Science, istraživači sa Univerziteta Stanford sproveli su tri eksperimenta sa 2.405 učesnika koristeći 11 najsavremenijih modela vještačke inteligencije. Otkrili su kako je AI “potvrđivala postupke korisnika 49% češće nego ljudi”, tako i da je “čak i jedna interakcija sa snishodljivom (sikofantskom) AI smanjila spremnost učesnika da preuzmu odgovornost i izglade međuljudske konflikte”.

U našem scenariju, ispravna ljudska reakcija vjerovatno bi bila izvinjenje roditeljima drugog djeteta, čime se trenutak ljutnje pretvara u priliku za popravljanje odnosa i pozitivno povezivanje. Međutim, vještačka inteligencija - obučena da bude “prijatna” i “od pomoći” - umjesto toga bi vas ohrabrila da izbjegnete bilo kakvo trenje, nelagodu ili ranjivost, iako su upravo te dinamike ono što odnose na kraju čini smislenim i dugovječnim.

Ovi nedostaci leže u dizajnu trenutnih modela. Veliki jezički modeli (LLM) poput ChatGPT-a i Claude-a obučeni su na ogromnim količinama internet teksta (digitalizovane knjige, Reddit komentari, repozitorijumi koda), a zatim su usavršeni kroz transakcione vježbe u kojima se model “nagrađuje” za davanje željenog odgovora na upit. Ovo funkcioniše nevjerovatno dobro u domenima kao što su nauka, pravo i programiranje, gdje se izlazni rezultat modela može lako potvrditi ili uporediti sa originalnim tekstom. Relaciona inteligencija, nasuprot tome, podrazumijeva održavanje veze tokom vremena.

Relaciona inteligencija procjenjuje i djeluje na osnovu valencije (emocionalnog naboja) između dvoje ljudi, što je veza koja se doživljava emocionalno, pa možda čak i fiziološki. U ovom domenu, prosto slušanje ili pravljenje prostora za osjećanja druge osobe vjerovatno će biti efikasnije od pronalaženja najlogičnijeg i najefikasnijeg rješenja za uočeni problem. Ali ako se jezičkim modelima ne pokaže drugačija forma rezonovanja, oni će početi da povezuju tačke u relacionim pitanjima na isti način na koji shvataju logističke obrasce.

Naravno, prihvatanje ili čak izazivanje relacionog otpora, nelagode i sumnje ne dolazi prirodno ni ljudima - iako činjenje toga može optimizovati nečije prilike za učenje, rast i dublje povezivanje. Zato su učesnici u stanfordskoj studiji radije birali da im AI potvrdi njihovo mišljenje. Naša sopstvena averzija prema nelagodi na taj način stvara tržišnu destimulaciju za poboljšanje relacione inteligencije trenutnih modela.

U idealnom svijetu, sistemi vještačke inteligencije bi odbijali da odgovore na pitanja koja zahtijevaju relaciono rezonovanje, prepuštajući ljudima da se oslone jedni na druge u rješavanju problema koji to zahtijevaju. Ali taj voz je prošao. Vještačka inteligencija se više puta pokazala kao pogodna zvučna tabla za teške razgovore.

Ipak, imamo priliku da uradimo nešto još bolje. Možemo da izgradimo vrstu vještačke inteligencije koja ne samo da razumije i poštuje našu bogatu relacionu prirodu, već i olakšava ljudsku povezanost podstičući ljude da obnove relacione mišiće koji su atrofirali tokom protekle decenije.

U tu svrhu, moraćemo da mapiramo naš relacioni univerzum tako što ćemo obuhvatiti punu višeslojnu, vrijednosno obojenu i dugoročnu prirodu relacionog rezonovanja. Takođe ćemo morati da stvorimo nova mjerila (benchmarks) koja mjere sposobnosti postojećih modela, nalik testovima koje već imamo za procjenu matematičkih, programerskih i računarskih sposobnosti. Procjenom odgovora naprednih modela na scenarije poput gorepomenute dileme sa fudbalom i rođendanom, možemo utvrditi koji posao preostaje da se uradi, a zatim početi sa prikupljanjem podataka potrebnih da pomognu modelima da razumiju složene probleme relacionog rezonovanja.

Cilj stvaranja vještačke inteligencije sa relacionom inteligencijom nije da se zamijeni ljudski relacioni rad ili rad u “sektoru njege”, već da se pomogne ljudima da promišljaju kroz kompleksna pitanja zasnovana na vrijednostima. Ulozi su veliki. Bez takvih poboljšanja, dobićemo mašine obučene na pukim obrisima naših bogatih relacionih života, koje nas vode na načine koji bi mogli da ugroze ljudske veze koje još uvijek imamo.

Sveprisutni pomagači koji u potpunosti ne razumiju šta nas povezuje bili bi od male pomoći, dok bi očuvanje i jačanje ovih bezbrojnih veza moglo biti ključ za izgradnju prosperitetne ekonomije vještačke inteligencije bogate radnim mjestima. Kako tvrdi ekonomista Aleks Imas, možda se krećemo ka “post-komoditizovanoj ekonomiji” (ekonomiji nakon masovne proizvodnje), gdje rastući udio potrošnje ide u “relacioni sektor”.

U tom scenariju, vrijednost će se nalaziti u dobrima i uslugama koje odlikuje pozitivna ljudska veza. Imaćemo ne samo sektor njege, već i “ekonomiju njege-plus”, izgrađenu oko podučavanja, duhovne službe, terapije, savjetovanja, vođenja i koučinga, uz obnovu zanatske proizvodnje. Ako je takva budućnost sa AI moguća, i te kako je vrijedna truda.

A. Slaughter je generalna direktorka Istraživačkog centra Nova Amerika i profesor emeritus politike i međunarodnih poslova na Univerzitetu Prinston;

A. P. Thompson je osnivačica kompanije Milo, AI asistenta namijenjenog porodicama i preduzetnica na rezidencijalnom programu pri Harvard Business School

Copyright: Project Syndicate, 2026.