Novo naučno razumijevanje i inženjerske tehnike uvijek su impresionirale i plašile. Nema sumnje da će nastaviti. OpenAI je nedavno najavio da predviđa „superinteligenciju“ – umjetnu inteligenciju koja nadmašuje ljudske sposobnosti – ove decenije. U skladu s tim, gradi novi tim i posvećuje 20 % svojih računarskih resursa kako bi se osiguralo da će ponašanje takvih AI sistema biti usklađeno s ljudskim vrijednostima.

Čini se da ne žele da lažne vještačke superinteligencije vode rat protiv čovječanstva, kao u naučnofantastičnom trileru Jamesa Camerona iz 1984., Terminator (zloslutno, terminator Arnolda Schwarzeneggera je poslan u prošlost iz 2029.). OpenAI poziva vrhunske istraživače i inženjere koji se bave mašinskim učenjem da im pomognu u rješavanju problema.

Ali da li filozofi imaju nešto da doprinesu? Općenito, što se može očekivati ​​od vjekovne discipline u novoj, tehnološki naprednoj eri koja se sada pojavljuje?

Da bismo odgovorili na ovo pitanje, vrijedno je naglasiti da je filozofija bila ključna za AI od njenog početka. Jedna od prvih priča o uspjehu AI bio je kompjuterski program iz 1956. godine, nazvan Logic Theorist, koji su kreirali Allen Newell i Herbert Simon. Njegov posao je bio da dokaže teoreme koristeći propozicije iz Principia Mathematica, trotomnog djela filozofa Alfreda North Whiteheada i Bertranda Russela iz 1910. godine, sa ciljem da rekonstruiše svu matematiku na jednoj logičkoj osnovi.

Zaista, rani fokus na logiku u AI uvelike je dugovao temeljnim debatama koje su vodili matematičari i filozofi.

Jedan značajan korak bio je razvoj moderne logike od strane njemačkog filozofa Gottloba Fregea u kasnom 19. vijeku. Frege je u logiku uveo upotrebu varijabli koje se mogu kvantificirati – umjesto objekata kao što su ljudi. Njegov pristup je omogućio da se kaže ne samo, na primjer, "Joe Biden je predsjednik", već i da se sistematski izraze takve opće misli kao da "postoji X takav da je X predsjednik", gdje je "postoji" kvantifikator, a “X” je varijabla.

Drugi značajni doprinosioci 1930-ih bili su logičar rođen u Austriji Kurt Gödel, čije teoreme o potpunosti i nepotpunosti govore o granicama onoga što se može dokazati, i „dokaz nedefiniranosti istine“ poljskog logičara Alfreda Tarskog. Potonji je pokazao da se „istina“ u bilo kojem standardnom formalnom sistemu ne može definirati unutar tog određenog sistema, tako da se aritmetička istina, na primjer, ne može definirati unutar sistema aritmetike.

Konačno, apstraktni pojam računarske mašine iz 1936. britanskog pionira Alana Turinga oslanjao se na takav razvoj i imao je ogroman uticaj na ranu AI.

Moglo bi se, međutim, reći da čak i ako je tako dobro staromodna simbolička AI bila dužna filozofiji i logici visokog nivoa, AI „drugog talasa“ , zasnovana na dubokom učenju, više proizilazi iz konkretnih inženjerskih podviga povezanih s obradom ogromnih količina podataka.

Ipak, filozofija je i ovdje odigrala ulogu. Uzmite velike jezičke modele, poput onog koji pokreće ChatGPT, koji proizvodi konverzacijski tekst. To su ogromni modeli, sa milijardama ili čak trilionima parametara, obučeni na ogromnim skupovima podataka (koji obično čine veliki dio interneta). Ali u svom srcu, oni prate – i iskorištavaju – statističke obrasce upotrebe jezika. Nešto vrlo slično ovoj ideji je sredinom 20. stoljeća artikulirao austrijski filozof Ludwig Wittgenstein: „značenje riječi“, rekao je, „je njena upotreba u jeziku“.

Ali savremena filozofija, a ne samo njena historija, relevantna je za vještačku inteligenciju i njen razvoj. Može li LLM zaista razumjeti jezik koji obrađuje? Može li postići svijest? Ovo su duboko filozofska pitanja.

Nauka do sada nije mogla u potpunosti objasniti kako svijest nastaje iz ćelija u ljudskom mozgu. Neki filozofi čak vjeruju da je ovo tako "teški problem" koji je izvan okvira nauke i da može zahtijevati pomoć filozofije.

Na sličan način, možemo se zapitati da li slika koja stvara AI može biti zaista kreativna. Margaret Boden, britanski kognitivni naučnik i filozof umjetne inteligencije, tvrdi da će umjetna inteligencija moći proizvesti nove ideje, ali će se boriti da ih ocijeni kao što to čine kreativni ljudi.

Ona također predviđa da će samo hibridna (neuralno-simbolička) arhitektura – ona koja koristi i logičke tehnike i duboko učenje iz podataka – postići umjetnu opću inteligenciju.

Da se vratimo na najavu OpenAI-a, kada smo dobili pitanje o ulozi filozofije u doba AI, ChatGPT nam je sugerirao da (između ostalog) „pomaže da se osigura da su razvoj i korištenje AI usklađeni s ljudskim vrijednostima“.

U tom duhu, možda nam se može dozvoliti da predložimo da, ako je AI usklađivanje ozbiljan problem za koji OpenAI vjeruje da jeste, to nije samo tehnički problem koji treba riješiti inženjeri ili tehnološke kompanije, već i društveni. Za to će biti potrebni doprinosi filozofa, ali i društvenih naučnika, pravnika, kreatora politike, korisnika građana i drugih.

Zaista, mnogi ljudi su zabrinuti zbog rastuće moći i utjecaja tehnoloških kompanija i njihovog utjecaja na demokratiju. Neki tvrde da nam je potreban potpuno novi način razmišljanja o AI – uzimajući u obzir osnovne sisteme koji podržavaju industriju. Britanski advokat i pisac Jamie Susskind, na primjer, tvrdi da je vrijeme za izgradnju “digitalne republike” – one koja na kraju odbacuje upravo politički i ekonomski sistem koji je tehnološkim kompanijama dao toliki utjecaj.

Na kraju, hajde da se ukratko zapitamo, kako će AI uticati na filozofiju? Formalna logika u filozofiji zapravo datira iz Aristotelovog rada u antici. U 17. stoljeću. Njemački filozof Gottfried Leibniz je sugerirao da bismo jednog dana mogli imati „raciocinator računanja“ – računsku mašinu koja bi nam pomogla da izvučemo odgovore na filozofska i naučna pitanja na kvazi-prorokulan način.

Možda sada počinjemo da ostvarujemo tu viziju, a neki autori zagovaraju „kompjutersku filozofiju“ koja doslovno kodira pretpostavke i iz njih izvodi posljedice. Ovo na kraju omogućava činjenične i/ili vrijednosno orijentirane procjene ishoda.

Na primjer, projekat PolyGraphs simulira efekte dijeljenja informacija na društvenim mrežama. Ovo se onda može koristiti za kompjuterski rješavanje pitanja o tome kako bismo trebali formirati svoje mišljenje.

Svakako, napredak u AI je dao filozofima mnogo za razmišljanje; možda je čak počelo da pruža neke odgovore.