Materiał powstał we wpółpracy z BILLENNIUM SA
Sztuczna inteligencja wyróżnia się tym, że jest jedynym wynalazkiem w historii, w którym technologia uczy się w sposób kolektywny, co dotychczas było unikalną cechą gatunku ludzkiego – zauważa Bartosz Łopiński, inwestor, założyciel i prezes zarządu Billennium SA. Co to oznacza w praktyce? Dla przykładu, żeby lekarz zdobył poziom ekspercki, musi poświęcić kilkadziesiąt lat pracy i przeanalizować tysiące przypadków pacjentów, a swoim doświadczeniem nie podzieli się w sposób automatyczny. AI gromadzi doświadczenia centralnie, dzięki czemu może uczyć się zbiorowo i błyskawicznie przewyższyć możliwości pojedynczego człowieka. To rodzi zaś pokusy i wyzwania związane z odpowiedzialnym stosowaniem sztucznej inteligencji przez człowieka. Rzeczywistość mnoży przypadki, w których pokusa pójścia na skróty okazała się zbyt silna.
Kordon bezpieczeństwa
Jednym z wyzwań związanych ze stosowaniem sztucznej inteligencji jest Shadow AI. Jak tłumaczy Łopiński, to zjawisko, które sprowadza się do tego, że pracownicy na własną rękę wykorzystują powszechnie dostępne modele AI do wsparcia w codziennych zadaniach. To rodzi zaś ogromne ryzyko, że wrażliwe informacje trafią w niepowołane ręce, co jest szczególnie groźne w takich obszarach, jak medycyna i ochrona zdrowia. Kluczowe okazuje się stworzenie warstwy ochronnej, która zabezpieczy przed wyciekiem danych i zablokuje nieautoryzowany dostęp.
Łopiński zauważa też, że modele AI opierają się na metodach niedeterministycznych. Wynik nie jest stały, lecz podawany z określonym prawdopodobieństwem, co bezpośrednio powoduje problem halucynacji. – Bazując na własnych doświadczeniach przy tworzeniu wewnętrznych systemów, opracowaliśmy i udostępniliśmy na rynku rozwiązanie o nazwie AI Governance Suite. Jest to warstwa pośrednia monitorująca w czasie rzeczywistym przepływ danych i sygnalizująca ich ewentualny wyciek – mówi szef Billennium SA. Jej kolejną kluczową funkcją – dodaje – jest prowadzenie centralnego rejestru faktów i kontrolowanie, czy w systemie nie pojawiają się szumy informacyjne.
Łopiński podkreśla konieczność odpowiedzialnego korzystania z technologii po stronie jej użytkowników. – Bardzo szybko przyzwyczajamy się do bezkrytycznego akceptowania diagnoz dostarczanych przez maszynę. Jako firma wspieramy sektor medyczny i farmaceutyczny na wielu etapach, od diagnostyki po badania kliniczne, i wiemy, jak istotna jest tu ciągła praca u podstaw z ludźmi. Nie wolno zakładać a priori, że wynik podany przez system jest bezbłędny. Ostatecznie zawsze dochodzimy do kwestii odpowiedzialności, która niezmiennie spoczywa na człowieku – podkreśla Łopiński. Jak dodaje, medialne doniesienia o „pierwszych ofiarach AI”, które rzekomo straciły pracę przez samą technologię, wprowadzają w błąd, bo przyczyny utraty pracy leżały po stronie człowieka. A sztuczna inteligencja to tylko narzędzie. Jego prawidłowe wykorzystanie może przynieść ogromne korzyści gospodarce.
Państwo musi wspierać
Kinga Piecuch, prezeska Hewlett-Packard Polska, zwraca uwagę, że kwestia wdrożenia AI to nie tylko infrastruktura, np. nowe centra danych, ale przede wszystkim szkolenie kadr w organizacjach publicznych i pokazywanie im najlepszych przykładów m.in. z Doliny Krzemowej czy Kanady. – Musimy uczyć naszych data scientist i matematyków wdrażania konkretnych scenariuszy biznesowych w administracji publicznej – podkreśla. Jak dodaje, sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał w obszarach podatków, ochrony zdrowia czy wymiaru sprawiedliwości. Jej rola nie może ograniczać się wyłącznie do prostych chatbotów, porządkowania dokumentów w archiwach czy tworzenia wirtualnych agentów. – Musimy implementować zaawansowane projekty, które realnie wpłyną na wzrost PKB i rozwój gospodarki. W tym celu musimy budować sieć kontaktów, skutecznie łączyć świat naukowy, sektor publiczny oraz biznes komercyjny tak, jak robi się to w Stanach Zjednoczonych. Taka synergia pozwoli nam tworzyć rozwiązania na poziomie światowym znacznie szybciej i skuteczniej – zauważa Piecuch.
Poważnym wyzwaniem pozostaje również komercjalizacja polskich innowacji. Zdaniem Piecuch sektor publiczny musi zacząć odważnie i sprawnie współpracować ze start-upami technologicznymi i czuć się odpowiedzialny za kupowanie i promowanie takich rozwiązań. – Niestety, dużą wadą naszej administracji i spółek Skarbu Państwa jest lęk przed kupowaniem technologii od mniejszych podmiotów, takich jak start-upy czy deep techy – uważa prezeska Hewlett-Packard Polska.
Przykładem start-upu wykorzystującego AI, który powstał w Polsce i wyszedł na rynki zagraniczne, jest MIM Fertility. Firma dostarcza oprogramowanie, które wspiera lekarzy ginekologów oraz embriologów w ich codziennej pracy w klinikach in vitro. Wykorzystując algorytmy analizy obrazu, technologia analizuje zdjęcia (wykonane pod mikroskopem) lub filmy (z inkubatorów) pięciodniowych zarodków pacjentki i na tej podstawie wskazuje zarodek o najwyższym prawdopodobieństwie sukcesu implantacji w łonie matki, sugerując embriologowi optymalną kolejność podania zarodków. Oprogramowanie automatycznie lokalizuje też i mierzy pęcherzyki w jajnikach podczas procesu stymulacji pacjentki. Tradycyjne, manualne szkolenie lekarza do wykonywania takich pomiarów trwa od trzech do czterech lat.
– Budując te systemy, nie chcemy zastępować lekarzy czy embriologów. To jest kolejna era narzędzi, które lekarz może wykorzystać. Dajemy rozwiązania, aby eksperci – od młodego lekarza po specjalistę z ponad 30-letnim doświadczeniem – mogli być jeszcze lepsi w tym, co robią, zapewniając wyższą jakość leczenia i lepszą diagnostykę, zawsze stawiając na pierwszym miejscu dobro pacjenta – tłumaczy Ula Sankowska, współzałożycielka i prezeska MIM Fertility. Wprowadzenie oprogramowania na rynek poprzedziła szczegółowa ewaluacja tego rozwiązania; bo choć AI się nie męczy, to nadal może się mylić.
Materiał powstał we wpółpracy z BILLENNIUM SA
