Zobacz innych Facet贸w i Facetki od nauki z Uniwersytetu 艁贸dzkiego.
Sztuczna inteligencja coraz cz臋艣ciej podejmuje za nas rekomendacje i podpowiada decyzje. Czy jednak wiemy, jak wp艂ywa na ludzi? Badania prowadzone na Uniwersytecie 艁贸dzkim pokazuj膮, 偶e przysz艂o艣膰 technologii zale偶y nie tylko od mo偶liwo艣ci algorytm贸w, ale przede wszystkim od tego, czy b臋d膮 wspiera艂y rozw贸j, dobrostan i sprawczo艣膰 cz艂owieka.
Cz艂owiek w 艣wiecie inteligentnych technologii
Od ponad dekady obserwuj臋, jak sztuczna inteligencja stopniowo przestaje by膰 technologiczn膮 ciekawostk膮, a staje si臋 jednym z najwa偶niejszych czynnik贸w kszta艂tuj膮cych wsp贸艂czesny 艣wiat pracy i biznesu. W tym czasie mia艂em okazj臋 艣ledzi膰 nie tylko rozw贸j kolejnych generacji inteligentnych system贸w, lecz przede wszystkim zmiany zachodz膮ce w sposobie, w jaki organizacje zacz臋艂y o nich my艣le膰. Coraz cz臋艣ciej dostrzegam, 偶e fascynacja mo偶liwo艣ciami technologii prowadzi do niebezpiecznego przesuni臋cia uwagi z cz艂owieka na narz臋dzie. Im wi臋cej rozmawiali艣my o algorytmach, automatyzacji i efektywno艣ci, tym rzadziej zadawali艣my pytanie, jak te rozwi膮zania wp艂ywaj膮 na ludzi. To w艂a艣nie z tego przekonania wyrasta moja dzia艂alno艣膰 naukowa. Interesuje mnie nie tyle sama sztuczna inteligencja, ile cz艂owiek funkcjonuj膮cy w 艣wiecie inteligentnych technologii. Szukam odpowiedzi na pytanie, jak projektowa膰 i wdra偶a膰 rozwi膮zania cyfrowe, aby wzmacnia艂y kreatywno艣膰, poczucie sprawczo艣ci i dobrostan, zamiast prowadzi膰 do przeci膮偶enia, stresu czy dehumanizacji relacji zawodowych.
Dlaczego maszynom przypisujemy ludzkie cechy?
鈥�(...) zaobserwowali艣my, 偶e specjali艣ci zajmuj膮cy si臋 rekrutacj膮 byli bardziej sk艂onni wydawa膰 surowsze oceny kandydat贸w, je艣li podobn膮 rekomendacj臋 przedstawia艂 system sztucznej inteligencji.鈥� - stwierdza dr hab. prof U艁 Artur Modli艅ski, z Katedry Zarz膮dzania, .
Poszukuj膮c pyta艅 i odpowiedzi, coraz cz臋艣ciej wychodz臋 poza klasyczne ramy nauk o zarz膮dzaniu. 艁膮cz臋 je z psychologi膮 spo艂eczn膮, studiami nad p艂ci膮 (gender studies), antropologi膮, etologi膮 oraz naukami o zachowaniu, poniewa偶 wierz臋, 偶e zrozumienie relacji cz艂owieka z technologi膮 wymaga spojrzenia znacznie szerszego ni偶 analiza samych system贸w informatycznych. Fascynuje mnie to, jak ludzie interpretuj膮 zachowania maszyn, dlaczego przypisuj膮 im intencje, kompetencje, a czasem nawet cechy w艂a艣ciwe 偶ywym organizmom. Ostatecznie to ludzie podejmuje decyzje o wykorzystaniu narz臋dzi technologicznych, kieruj膮c si臋 emocjami, intuicj膮 i mechanizmami, kt贸re kszta艂towa艂y si臋 przez tysi膮ce lat ewolucji.
To przekonanie doprowadzi艂o mnie r贸wnie偶 do refleksji nad tym, 偶e zmieni艂o si臋 samo 艣rodowisko, w kt贸rym funkcjonuj膮 wsp贸艂czesne organizacje. Przez lata opisywali艣my je za pomoc膮 koncepcji VUCA, akcentuj膮cej zmienno艣膰, niepewno艣膰, z艂o偶ono艣膰 i niejednoznaczno艣膰. Dzi艣 coraz wyra藕niej widz臋, 偶e ten j臋zyk nie oddaje ju偶 rzeczywisto艣ci ery sztucznej inteligencji, globalnych platform cyfrowych i medi贸w spo艂eczno艣ciowych. W moich badaniach nazwa艂em ten spos贸b funkcjonowania organizacji modelem VULCANO, kt贸ra rozwija klasyczne uj臋cie o trzy zjawiska szczeg贸lnie charakterystyczne dla wsp贸艂czesno艣ci. Pierwszym z nich jest p艂ynno艣膰 (liquidity), czyli zacieranie granic mi臋dzy 偶yciem zawodowym i prywatnym, mi臋dzy 艣wiatem fizycznym i cyfrowym, a nawet mi臋dzy prawd膮 i fa艂szem. Drugim jest negatywno艣膰 (negativity), wynikaj膮ca z nieustannego kontaktu z alarmistycznymi przekazami oraz tre艣ciami tworzonymi przez inteligentne systemy, kt贸re wzmacniaj膮 poczucie zagro偶enia i niepewno艣ci. Trzecim jest przeci膮偶enie informacyjne (overload), b臋d膮ce konsekwencj膮 lawinowego wzrostu ilo艣ci danych i bod藕c贸w, z kt贸rymi ka偶dego dnia musi mierzy膰 si臋 cz艂owiek. W takim 艣wiecie szczeg贸lnego znaczenia nabieraj膮 stabilno艣膰, zaufanie i poczucie sensu. Rol膮 wsp贸艂czesnych lider贸w i liderek jest tworzenie organizacji, kt贸re staj膮 si臋 dla pracownik贸w swoist膮 kotwic膮, rozumian膮 jako miejsce oferuj膮ce warto艣ci, przewidywalno艣膰 i przestrze艅 do rozwoju mimo wszechobecnego chaosu.
Takie spojrzenie znajduje odzwierciedlenie r贸wnie偶 w prowadzonych przeze mnie badaniach eksperymentalnych. Interesuje mnie jak zmienia ona ludzkie decyzje. W jednym z eksperyment贸w odkryli艣my zjawisko, kt贸re nazwali艣my konformizmem algorytmicznym. Zaobserwowali艣my, 偶e specjali艣ci zajmuj膮cy si臋 rekrutacj膮 byli bardziej sk艂onni wydawa膰 surowsze oceny kandydat贸w, je艣li podobn膮 rekomendacj臋 przedstawia艂 system sztucznej inteligencji. Nasze wyniki pokaza艂y, 偶e algorytmy mog膮 wywiera膰 wp艂yw przypominaj膮cy oddzia艂ywanie autorytet贸w opisane w klasycznych eksperymentach psychologii spo艂ecznej. W praktyce oznacza to, 偶e wraz ze wzrostem kompetencji technologii ro艣nie r贸wnie偶 ryzyko bezrefleksyjnego podporz膮dkowywania si臋 jej sugestiom.
Mi臋dzy biologi膮 a algorytmami: czego o technologii uczy ewolucja?
Paradoksalnie odpowiedzi na pytanie, dlaczego tak si臋 dzieje, zacz膮艂em szuka膰 nie w informatyce, lecz w biologii. Inspiruj膮c si臋 etologi膮, bada艂em zjawisko techno-empowermentu, czyli przekazywania technologii coraz wi臋kszej autonomii. Okaza艂o si臋, 偶e ludzie reaguj膮 na inteligentne systemy w spos贸b zaskakuj膮co podobny do tego, w jaki odczytuj膮 sygna艂y wysy艂ane przez organizmy 偶ywe. W jednym z eksperyment贸w wykazali艣my, 偶e nawet fikcyjny certyfikat bezpiecze艅stwa znacz膮co zwi臋ksza艂 poziom zaufania wobec urz膮dzenia. Mechanizm ten przypomina biologiczn膮 mimikr臋, czyli strategi臋 polegaj膮c膮 na wysy艂aniu sygna艂贸w wiarygodno艣ci niezale偶nie od ich rzeczywistej warto艣ci. Co wi臋cej, zaobserwowali艣my, 偶e kobiety wykazuj膮 wi臋ksz膮 wra偶liwo艣膰 na tego rodzaju sygna艂y 艣rodowiskowe, co mo偶na interpretowa膰 w 艣wietle ewolucyjnych mechanizm贸w rozpoznawania zagro偶e艅.
Dobrostan w erze sztucznej inteligencji
Im d艂u偶ej zajmowa艂em si臋 relacjami cz艂owieka z technologi膮, tym bardziej przekonywa艂em si臋, 偶e tradycyjne modele akceptacji technologii nie odpowiadaj膮 na najwa偶niejsze pytanie. Nie wystarczy wiedzie膰, czy system jest prosty w obs艂udze albo czy u偶ytkownicy chc膮 z niego korzysta膰. Znacznie istotniejsze wydaje si臋 to, jaki wp艂yw wywiera on na ludzi po zako艅czeniu procesu wdro偶enia. W艂a艣nie z tej potrzeby narodzi艂a si臋 koncepcja Postrzeganej Technologicznej Zr贸wnowa偶ono艣ci Organizacji (PTSO), rozwijana wsp贸lnie z moim zespo艂em badawczym. Technologicznie zr贸wnowa偶ona organizacja to taka, kt贸ra wykorzystuje technologi臋 do wzmacniania wsp贸艂pracy, kreatywno艣ci i dobrostanu pracownik贸w, zamiast zwi臋ksza膰 kontrol臋, przeci膮偶enie czy presj臋 nieustannej dost臋pno艣ci.
Naturaln膮 konsekwencj膮 tych bada艅 by艂o stworzenie modelu SCARFING jako propozycji opisuj膮cej 艣rodowisko pracy, w kt贸rym technologia pozostaje narz臋dziem wspieraj膮cym cz艂owieka. Rozwijaj膮c klasyczny model SCARF (wskazuj膮cy, 偶e za dobrostanem pracownika w relacji pracy stoj膮 poczucie statusu, pewno艣膰 zatrudnienia, posiadanie autonomii, relacje z innymi i bycie traktowanym sprawiedliwie) zaproponowa艂em uzupe艂nienie go o trzy elementy szczeg贸lnie istotne we wsp贸艂czesnym 艣wiecie: a) zainteresowanie (interest), rozumiane jako podtrzymywanie ciekawo艣ci i ch臋ci uczenia si臋, b) uwa偶n膮 obecno艣膰 (nowness), pozwalaj膮c膮 zachowa膰 r贸wnowag臋 w warunkach cyfrowego przeci膮偶enia, oraz c) wzrost (growth), oznaczaj膮cy przekonanie, 偶e rozw贸j technologii powinien prowadzi膰 przede wszystkim do rozwoju ludzkiego potencja艂u, a nie jego zast臋powania.
Liderzy potrzebuj膮 dzi艣 czego艣 wi臋cej ni偶 efektywno艣ci
Wyniki bada艅 prowadzonych przeze mnie i m贸j zesp贸艂 pokazuj膮, 偶e w艂a艣nie w tym kierunku zmierzaj膮 oczekiwania wsp贸艂czesnych lider贸w i liderek. Cho膰 wielu z nich odczuwa niepewno艣膰 zwi膮zan膮 z rozwojem sztucznej inteligencji i presj臋 wynikaj膮c膮 z rosn膮cych oczekiwa艅 wobec efektywno艣ci, jednocze艣nie coraz wyra藕niej dostrzegaj膮 oni, 偶e najwi臋ksz膮 warto艣ci膮 automatyzacji nie jest wykonywanie wi臋kszej liczby zada艅, lecz odzyskiwanie czasu na dzia艂ania, kt贸rych technologia nie potrafi zast膮pi膰: budowanie relacji, rozwijanie ludzi, wspieranie kreatywno艣ci i podejmowanie odpowiedzialnych decyzji.
W艂a艣nie dlatego postrzegam swoj膮 dzia艂alno艣膰 badawcz膮 jako pr贸b臋 nieustannego przypominania, 偶e sztuczna inteligencja sama w sobie nie jest ani zagro偶eniem, ani wybawieniem. Jest narz臋dziem, kt贸rego konsekwencje zale偶膮 od tego, jakie warto艣ci wpiszemy w spos贸b jego projektowania i wykorzystywania. W 艣wiecie VULCANO potrzebujemy dzi艣 nie tylko coraz doskonalszych technologii, ale przede wszystkim m膮drych lider贸w i liderek, oraz odpowiedzialnych organizacji, kt贸re b臋d膮 potrafi艂y wykorzysta膰 ich potencja艂, nie trac膮c z oczu tego, co pozostaje najwa偶niejsze: cz艂owieka. Ciesz臋 si臋, 偶e moj膮 prac膮 badawcz膮 mog臋 zbudowa膰 wi臋ksz膮 艣wiadomo艣膰 na temat dobrostanu os贸b pracuj膮cych i konsumenckich w 艣wiecie cyfrowych zmian.
窜诲箩臋肠颈补: dr Bartosz Ka艂u偶ny; materia艂 藕r贸d艂owy: dr hab. prof U艁 Artur Modli艅ski, opracowanie: Dominik Nogala, Centrum Wsp贸艂pracy z Otoczeniem i Spo艂ecznej Odpowiedzialno艣ci Uczelni
Zobacz innych Facet贸w i Facetki od nauki z Uniwersytetu 艁贸dzkiego
