Praeitų metų pabaigoje Europos sąjungos (ES) institucijos pasiekė preliminarų susitarimą dėl vadinamojo dirbtinio intelekto (DI) akto. Tikimasi, jog reglamentas užtikrins Europoje diegiamų DI sistemų saugumą ir etiškumą, tačiau Kauno technologijos universiteto (KTU) DI centro vadovė numatytuose apribojimuose įžvelgia ne tik privalumus, bet ir grėsmę Lietuvos inovacijų kūrėjams ir verslams, siekiantiems ateityje taikyti DI.

Gruodžio 9 d. pristatytas susitarimas yra tik pirminis DI akto variantas – oficialus dokumentas po įvairių korekcijų bus paviešintas vėliau, o pats aktas įsigalios ne anksčiau nei 2025-aisiais. Jo tikslas – numatyti bendrąsias taisykles DI sprendimams, kurie bus kuriami ir taikomi Europoje, atsižvelgiant į tai, kokią žalą jie gali padaryti visuomenei.

Tačiau KTU Informatikos fakulteto profesorės A. Paulauskaitės-Tarasevičienės teigimu, dokumento tiksluose ir prioritetuose išdėstyti teiginiai gali suvaržyti DI sprendimų ir inovacijų kūrimą Lietuvoje.

„Šis dokumentas kelia tam tikras rizikas inovacijų kūrėjams, mat jame numatyta tam tikrų ribojimų bei sąlygų prieš paleidžiant sukurtą DI produktą į rinką. Panašu, kad tam tikros išimtys – gynybos sektorius ir fundamentiniai moksliniai tyrimai“, – sako DI centro vadovė, apie būsimas DI taikymo kliūtis su verslo atstovais diskutavusi „AI verslui“ tinklaveikos vakare „Atrakink skaitmeninius verslo horizontus“.

DI testavimo galimybių Lietuvoje nėra

Dokumente minima, jog DI sprendimai prieš juos paviešinant turės būti ištestuoti vadinamose „smėliadėžėse“ (angl. sandbox testing) – reikalavimus atitinkančiose testavimo laboratorijose, tačiau kaip ir kokių rezultatų siekiant – neaišku.

„Galbūt reikės turėti kažkokį sertifikatą, kuris nurodys, jog sukurtas sprendimas yra etiškas. Galbūt turės būti paviešinti duomenys, algoritmai, testavimo rezultatai ir tik tuomet tokie sprendimai galės būti paleisti į rinką“, – sako A. Paulauskaitė-Tarasevičienė.

KTU DI centro vadovės teigimu, vienas svarbiausių klausimų – kaip elgsis Lietuvoje įsikūrę verslai bei kaip kurs inovacijas, susijusias su DI? Ypatingai tada, kai testavimui sąlygų, laboratorijų, kvalifikuotų ir sertifikuotų ekspertų su DI ir teisės kompetencijomis šalyje nebus.

„Man truputėlį baugu, kad DI tyrėjai, inovacijų kūrėjai Lietuvoje bus lyg apriboti ir turės ieškoti būdų, kaip ištestuoti tas sistemas užsienyje arba dėl pernelyg sudėtingų sąlygų ir taisyklių jų tiesiog nekurs“, – teigia A. Paulauskaitė-Tarasevičienė.

Kitose Europos ekonomiškai stipriose valstybėse, pavyzdžiui, Vokietijoje, Italijoje ar Prancūzijoje, laboratorijų, įvairių DI „smėliadėžių“, testavimus ir patikras vykdančių auditorių, tikėtina, kad bus pakankamai.

Anot profesorės, dėl tokių aplinkų egzistavimo DI sprendimai yra taikomi greičiau ir tikslingiau. Pavyzdžiui, Hamburgo-Eppendorfo universiteto medicinos centre (UKE) veikiančioje laboratorijoje testuojami įvairūs DI sprendimai medicinoje, kurie vėliau čia sėkmingai taikomi.

„Mes tokiais pavyzdžiais šalyje pasigirti negalime ir jei Lietuvoje tuo anksti nesusirūpinsime, tai ir liksime prie fundamentinių tyrimų, kurie neturės jokio praktinio pritaikomumo“, – sako KTU DI centro vadovė.

Tarp Lietuvoje dažniausiai taikomo DI – „ChatGPT“ alternatyvos ir programiniai robotai

Nors DI aktas aktualus mokslinius tyrimus vykdantiems mokslininkams, pasak A. Paulauskaitės-Tarasevičienės, priimami sprendimai bei su jais susiję ribojimai taip pat paveiks įvairiuose šalies sektoriuose veikiančius verslus – Lietuvoje DI sprendimus jau taiko daugelis įmonių.

„Patys DI sprendimai versle yra taikomi dvejopai: siekiant optimizuoti tam tikras veiklas, pagreitinti procesus arba pagerinti jų kokybę. Pavyzdžiui, KTU DI centre anksčiau nemažai užklausų sulaukdavome dėl robotinio procesų automatizavimo (angl. robotic process automation, RPA), kai tam tikri programiniai robotukai vykdo labai paprastas, taisyklėmis grįstas, nuoseklias veiklas – tai, ką įprastai daro žmogus“, – sako A. Paulauskaitė-Tarasevičienė.

KTU profesorės teigimu, vienas iš pavyzdžių – gautos informacijos apdorojimas ir perkėlimas iš vienos sistemos į kitą, kurį programinis robotas gali padaryti greičiau nei žmogus ir tai atlikti be klaidų.

Jei anksčiau šie programiniai robotai automatizuodavo gana primityvius ir rutininius veiksmus, dabar jie yra kuriami išmanesni, turintys optinio simbolių atpažinimo (angl. optical character recognition, OCR) ir DI algoritmus – gali mokytis iš duomenų, iš žmogaus veiksmų arba prisitaikyti prie sisteminių pokyčių.

„Tačiau šiuo metu daugiausiai užklausų sulaukiame dėl kalbos modelių, pavyzdžiui, „ChatGPT“ – įmonės norėtų integruoti didžiuosius kalbos modelius (angl. large language models, LLM) arba generatyvinius DI sprendimus savo veikloje“, – teigia KTU DI centro vadovė, pripažindama, kad populiaraus pokalbių roboto naudojimo bumas neaplenkė ir Lietuvos.

Tiesa, įmonėms dažnai didieji kalbos modeliai nebūna reikalingi – užtenka atitinkamą modelį adaptuoti įmonės veiklai, taip sukuriant daug efektyvesnį mažąjį kalbos modelį (angl. small language models, SLM).

Gali paveikti daugelį šalies sektorių

Tokie ir panašūs DI sprendimai aktualūs bene visiems verslams, kurie siekia skaitmenizuoti, efektyvinti veiklos procesus, o DI sprendimais dažnai siekiama gerinti teikiamų paslaugų, gaminamų produktų kokybę, teikti personalizuotus sprendimus, greitai reaguoti į pokyčius, vykdyti efektyvų prognozavimą bei duomenų analitiką.

Todėl ES numačius įvairius reikalavimus DI sprendimų kūrimui, tačiau nesuteikus galimybių jiems įgyvendinti, inovacijų diegimas paslaugų, o kartu ir kituose sektoriuose sulėtėtų.

„Paslaugų sektoriuje Lietuvoje mes turime daug verslų, o ypač užsiimančių elektronine prekyba, kuriems reikalingi ir robotiniai procesų optimizavimo sprendimai, ir kalbos modeliai, pritaikyti pagal jų veiklos kryptį. Gamyba užsiimantiems verslams DI taip pat aktualus, tačiau ten taikomi dar kitokie, dažnai net nišiniai DI sprendimai“, – sako A. Paulauskaitė-Tarasevičienė.

Tikimasi, jog artimiausiu metu atsidaręs KTU su partneriais kuriamas jungtinis DI kompetencijų centras tvariam vystymuisi „SustAInLivWork“ galės pasiūlyti intelektinių sistemų modeliavimo aplinkas, verslo analitikos įrankius, fizines ir virtualias DI laboratorijas išorės organizacijoms, suteikiant galimybes ištestuoti ir išbandyti įvairius DI sprendimus.

„Šis centras turės tas „smėliadėžės“, kurių Baltijos šalyse ypač trūksta, ir mes galėsime daryti įvairių sprendimų testavimą labiausiai fokusuojantis į keturis sektorius: medicinos, transporto, energetikos ir pramonės“, – teigia KTU DI centro vadovė.

Komentarai ()