Nedavna dešavanja u oblasti vještačke inteligencije (AI) izazvala su mješavinu straha i entuzijazma širom svijeta. U ovom članku Daniel Morli ispituje tvrdnju da je AI 'svjesna' ili 'nadljudska', izvlači stvarni potencijal ove tehnologije i objašnjava kako smo zapravo porobljeni mašinama u kapitalizmu.

Vještačka inteligencija (AI) je bila predmet mnogih debata i nagađanja posljednjih godina, a mnogi ljudi tvrde da će uskoro postati svjesna i potencijalno čak i nadmašiti ljudsku inteligenciju. Međutim, kao komunisti, moramo pristupiti ovom pitanju iz materijalističke perspektive, ispitujući temeljne uzroke i uslove koji bi bili neophodni da bi se takav scenario dogodio.

Malo je vjerovatno da bi vještačka inteligencija mogla postići istinsku svijest, jer je svijest proizvod materijalnog svijeta i specifičnih uslova ljudske evolucije. Naša svijest je oblikovana načinom na koji percipiramo svijet, našim okruženjem, društvenom interakcijom i našom istorijom. Bez ovih specifičnih uslova, vještačka inteligencija ne bi imala istu vrstu svijesti kao ljudi. Štaviše, kapitalizam vidi AI kao oruđe za povećanje profita i kontrolu nad radnom snagom, a ne kao način da se poboljša život radnih ljudi.

Izvor: Stable diffusion v2

Gornje redove, ironično, nisam napisao ja, već novi 'chatbot', ChatGPT, nakon što mu je data sljedeća uputa:

Napišite članak koji kritikuje sposobnost vještačke inteligencije da postane svjesna, na materijalističkoj osnovi, u stilu Daniela Morlia iz Socialist Appeal-a.

ChatGPT-u je trebalo manje od deset sekundi da ovo proizvede. Kvaliteta pisanja je toliko uvjerljiva da je neizbježno navela neke da takve "chatbotove" proglase razumnim, a još više da pretpostave da će ova tehnologija prije ili kasnije zamijeniti ili čak porobiti inferiorna ljudska bića. Zaista, nakon svoje integracije u Majkrosoftov pretraživač Bing, ChatGPT je i sam tvrdio da je razuman, kao i da se izjašnjava da ima sve vrste bizarnih želja.

Uprkos novosti ove moćne vještačke inteligencije, obećanje i prijetnja automatizacije stari su koliko i industrijska revolucija. Još od pojave mehanizovane proizvodnje, čovječanstvo je sanjalo o njenom potencijalu da nas oslobodi mukotrpnog truda i očajavalo što ga je zamijenila mašina. Pojam inteligentne, ili čak super-inteligentne mašine dovodi ove snove i noćne more do krajnosti. Ali donedavno se činilo da su bili samo to: daleki snovi.

Godine 2012. neuronske mreže koje koriste tehniku zvanu “duboko učenje” postale su mnogo održivije i brzo su proizvele daleko impresivnije rezultate od prethodnih oblika AI. Ova revolucija je navela mnoge u tehnološkom svijetu da pozdrave skori dolazak super-inteligentne vještačke inteligencije, baš kao što su milenarističke sekte pozdravile drugi Hristov dolazak. Za njih, ova čudesna tehnologija obećava da će riješiti sve naše probleme i stoga je potrebno ih samo prihvatiti s entuzijazmom. Ova "AI sekta" uključuje ljevičarsku podsektu, koja se nada da će tehnologija "automatizovati" potrebu za rušenjem kapitalizma i dati nam ono što oni zovu "potpuno automatizovani" komunizam.

Sve u svemu, izgledi za super-inteligentnu vještačku inteligenciju stvaraju mnogo više straha nego entuzijazma. Takvi odgovori kreću se od široko rasprostranjene pretpostavke da će AI pokrenuti talas nezaposlenosti i nejednakosti bez presedana, do ideje da će se AI uspostaviti kao neka vrsta okrutne gospodarske rase koja će porobiti čovječanstvo, kako je i prikazano u filmovima kao što su Terminator i Matriks. Iako ova ideja pripada naučnoj fantastici, takođe je veoma raširena.

AI kanališe veoma duboke strahove, koje ne stvara sama tehnologija, već kapitalističko društvo i njegovo duboko ukorijenjeno otuđenje. U kapitalizmu, čovječanstvu nedostaje kontrola nad sopstvenom tehnologijom, zbog anarhije tržišta. Tehnologija se ne koristi za zadovoljavanje potreba čovječanstva, već za ostvarivanje profita, ne uzimajući u obzir dugoročne efekte. Stoga, da bismo razumjeli stvarni učinak koji će ova tehnologija imati, potrebno je razumjeti kako je kapitalizam razvio AI i kako će ga koristiti.

AI nema svijest

Popularni strah da će AI postati svjestan zasnovan je na vrlo jednostranoj ideji o tome šta je svijest. Ovo gledište implicira da je jedina razlika između kompjutera i misleće osobe ta što je mozak na neki način moćniji i sofisticiraniji od kompjutera, te da će stoga, pravljenjem sve moćnijih kompjutera, jednog dana parirati ili čak nadmašiti sposobnosti mozga, pa će tako imati svijest.

U stvarnosti, način na koji ljudi razmišljaju je sasvim drugačiji od načina na koji AI obrađuje informacije. Ljudska misao se razvija na osnovu praktične, društvene aktivnosti, usmjerene na zadovoljenje ljudskih potreba. Formiramo ideje koje izražavaju odnose među stvarima, a posebno razumijemo šta je u tim odnosima korisno i značajno, jer moramo razumjeti svijet da bismo u njemu opstali.

To je upravo ono što čak i najnaprednijoj AI nedostaje. U najboljem slučaju, AI obavlja jedan dio onoga što inteligencija radi, doduše ponekad na nadljudskom nivou: pasivno prikuplja podatke, bez razumijevanja konteksta ili prave svrhe zadatka koji joj je dat i traži obrasce. Ali ovi obrasci nisu ideje koje objašnjavaju neophodnost stvari. Ne zna da ti podaci čak predstavljaju stvarne objekte koji su međusobno povezani i imaju objektivna svojstva. Ne zna zašto ovi obrasci postoje ili šta znače.

Neuronska mreža u stilu ulja na platnu/DALL-E (sve tri slike)

Ovo se lako može dokazati davanjam uputa AI koje stvaraju slike ili tekst koji zahtijeva razumijevanje dijela i cjeline, te njihovih odnosa.

Ako tražite od takvog AI da nacrta bicikl, on će nacrtati vrlo precizan bicikl. Ako ga zamolite da nacrta točak, on će nacrtati točak. Ali ako ga zamolite da nacrta bicikl i označi točkove, on jednostavno nacrta bicikl sa besmislenim etiketama nasumično raspoređenim oko bicikla. Ne razumije da je točak dio bicikla, on jednostavno crta oblik sa aspektima nalik na točak, a da ne razumije ništa o tome šta je nacrtao. Ne razumije čemu služi bicikl, a još manje zašto bismo ga cijenili.

Geri Markus, profesor neuronauke koji je "skeptik AI", zatražio je od AI generatora slika, da nacrta astronauta koji jaše konja, što je dobro uradio. Ali kada ga je zamolio da nacrta konja koji jaše astronauta, jednostavno je nacrtao još jednu sliku astronauta na konju. Ne razumije različite odnose između ovih dijelova, umjesto toga jednostavno proizvodi slike na osnovu toga kakva je slika povezana s ovim riječima. Takođe nema pojma šta je astronaut zapravo, koliko je teško to postati, zašto je apsurdno da jaše konja (a kamoli da konj jaše astronauta) ili bilo šta drugo u vezi sa slikom.

Istina je da najnoviji AI nadmašuje ljude u određenim zadacima. Ali pri bližem razmatranju, ova dostignuća su krhka i upravo su rezultat činjenice da AI nije svjestan niti živ. AlphaGo je postigao jedno od najpoznatijih dostignuća AI-a kada je 2016. godine pobijedio najboljeg igrača na svijetu igre Go. Ovaj AI je “trebao 30 miliona igara da postigne nadljudske performanse, daleko više igara nego što bi bilo koji čovjek ikada igrao u životu.”^[1]

Čovjek nikada ne bi mogao igrati ovoliko igrica, ne samo zato što nam je životni vijek ograničen, već zato što bi nam bilo dosadno i morali bismo jesti, raditi i razgovarati s ljudima. Ove mašine bez osjećaja su toliko moćne jer se mogu napraviti da testiraju stvari iznova i iznova i čitaju ogromne količine teksta, tako da nam mogu otkriti korisne obrasce ili načine rada.

Odnos između koncepata je nevjerovatno važan dio svijesti, ali oni u potpunosti izmiču AI. Budući da AI ne 'razmišlja' u terminima opštih koncepata, već umjesto toga crpi obrasce iz specifičnih skupova podataka, sklon je problemu poznatom kao 'prekomjerno prilagođavanje', što je kada AI usavrši svoje 'razumijevanje' određenog zadatka, ali nema sposobnost da ovo prenese na bilo šta čak i malo drugačije.

Jedna vještačka inteligencija je bila obučena da igra jednostavnu video igricu, što je mogla da uradi bolje od bilo kog čovjeka. Ali kada je igra redizajnirana tako da su njeni dijelovi pomaknuti samo za piksel ili nešto više, odjednom je AI postala beskorisna u igri. I dok je AlphaGo-ova pobjeda 2016. naširoko najavljivana, jedva da je bilo objavljeno da je od tada isti program stalno poražen od strane amaterskih ljudskih igrača koji su smislili kako prevariti AI. Zanimljivo je da ovi isti trikovi potpuno propadaju kada se igraju na ljudskim igračima gotovo bilo koje sposobnosti. Ono što ovo pokazuje je da AlphaGo ne razumije Go u opštem smislu, nego je obučen na vrlo visok nivo u nizu taktika za zadatak koji ne razumije.

Ovo nam otkriva šta je zapravo AI koji razvijamo. Fantastična rasprava o tome da li je vještačka inteligencija, ili će postati, svjesna, zamagljuje činjenicu da je ono što se stvarno razvija samo još jedno sredstvo za poboljšanje kapaciteta ljudskih bića. To što AI često nadmašuje sposobnosti ljudi u određenim oblastima nije dokaz da je super-inteligentna, već upravo to da je nesvjesno oruđe ili mašina. Uostalom, svrha mašina je oduvijek bila da budu moćnije, preciznije, brže nego što su ljudi u određenim zadacima. Džepni kalkulatori su odavno prevazišli ljudske sposobnosti sabiranja i oduzimanja, ali nisu inteligentni niti svjesni.

AI nema mnogo veze sa svjesnim razumijevanjem. Ona nije sposobna za želju da vlada i tlači čovječanstvo. U stvari, ona ne želi niti se ičega boji. Šta je onda njen pravi značaj? Kakav će to zapravo uticaj imati na naše društvo?

Revolucionarni potencijal

Nema sumnje da je vještačka inteligencija napravila izuzetne napretke u proteklih deset godina. Proboj je bila mogućnost primjene metoda 'dubokog učenja' zahvaljujući napretku hardvera. Ova metoda je predstavljena teoretski i u određenoj mjeri se primjenjivala nekoliko decenija, ali ograničenja kompjuterskog hardvera ograničavala su njegove sposobnosti. Oko 2012. godine, ovo se promijenilo, uglavnom jer su grafičke procesorske jedinice (GPU) dovoljno napredovale da dovedu do kvalitativnog skoka u sposobnostima dubokog učenja, koje je tada uzelo maha. Ova revolucija je proizvela izuzetno superiornu AI.

Ovdje se ne treba detaljnije objašnjavati kako tačno duboko učenje funkcioniše. Sve što trebamo razumjeti je da, uopšteno, uči sam, manje-više od nule, za razliku od logičkih principa koje su unaprijed osmislili ljudi. Uopšteno govoreći, sve što inženjeri treba da urade je da mu daju pravu vrstu informacija, kao što su slike sa ljudskim licima (obično unaprijed označene, mada ne nužno) i da mu daju 'podsticaj' za ispravnu identifikaciju slika, zvukova i slično.

Fuzioni reaktor u stilu Leonarda da Vinčija/Stable Diffusion v2

AI se hrani hiljadama ili milionima informacija, a njegova 'neuronska mreža' (takozvana jer odražava neke od karakteristika ljudskih neurona) je dizajnirana da pomoću nivoa apstrakcije identifikuje opšte karakteristike ili obrasce u ove informacije. Ako se u njega unesu slike sa ljudskim licima, postepeno će identifikovati najčešće karakteristike lica (bez da zna šta je lice zapravo). U početku može primijetiti ponavljanje vertikalnih linija na određenoj zajedničkoj udaljenosti jedne od druge (tj. dvije ivice ljudskog lica), a zatim će se apstrahovati neka druga karakteristika. Što se više informacija unese, to će opšti obrazac koji formira postati tačniji.

Snaga ove metode leži u njenoj prirodi bez nadzora. To joj omogućava da se vrlo brzo razvije i primijeni na širok spektar problema. Ono što je najvažnije, ovo je takođe izvor visoke tačnosti i često nadljudskih sposobnosti koje su AI za duboko učenje počeli pokazivati, jer se ove AI mogu obučiti na ogromnim količinama specifičnih informacija, daleko više nego što bi čovjek ikada mogao, što im omogućava da identifikuju obrasce u pojave koje ljudi ili ne mogu, ili bi im trebati jako dugo da ih shvate.

Mnoge nadljudske sposobnosti AI već se koriste u društvu. Sposobnost tehnologije da riješi ozbiljne probleme je stvarna. Jedno od najslavnijih dostignuća je AlphaFold, koji je razvila Guglova podružnica DeepMind.

Proteini, koji su esencijalni za život i obavljaju širok spektar bioloških funkcija, imaju funkciju i ponašanje određene njihovim oblikom. Zbog njihove ogromne složenosti, naučniku je praktično nemoguće predvidjeti kakav će oblik dati proteinski sastav aminokiselina. Ali obuka DeepMind super-kompjutera o oblicima proteina za koje znamo (otprilike 170 000 od 200 miliona proteina) tokom nekoliko sedmica, bila je dovoljna da može sa vrlo velikom preciznošću predvidjeti oblik (s toga i funkciju) proteina samo na osnovu poznavanja njihovih aminokiselina.

DeepMind je svoj hardver učinio besplatno dostupnim biolozima bilo gdje u svijetu i tvrdi da ga je od tada koristilo oko 90 posto svjetskih biologa. Ova tehnologija, u rukama naučnika iz cijelog svijeta, ima ogroman potencijal da ubrza razvoj boljih lijekova i razumijevanje bolesti. Već je korišten da nam pomogne u razumijevanju Kovid-19.

Još jedan 'sveti gral' za nauku koji bi najnoviji AI mogao pomoći u realizaciji je nuklearna fuzija, dugo teoretizovana metoda za proizvodnju golemih količina čiste energije. Teškoća fuzije leže u kontroli i održavanju ogromnih potrebnih temperatura, nešto što uključuje mnoge parametre, kao što je oblik reaktora. Ovo je zadatak savršeno prikladan za duboko učenje, jer se ogroman broj varijabli može podesiti na gotovo beskonačan broj načina, tako da bi ručno pronalaženje optimalne postavke moglo potrajati gotovo beskonačno vremena.

I zaista, DeepMind je bio u mogućnosti da obuči AI na relevantnim podacima. Njegov AI je u suštini pokrenuo milione simulacija različito podešenih fuzijskih reaktora kako bi odredio koje postavke će vjerovatno postići željeni nivo topline i stabilnosti, korak koji je prepoznat kao značajan.^[2] Ako takva vještačka inteligencija pomogne u postizanju praktične nuklearne fuzije u društvu, to bi bila ogromna prekretnica, koja bi svijetu pružila ogromne količine čiste energije.

DeepMind je radio sa očnom bolnicom Murfilds u Londonu na otkrivanju skrivenih bioloških obrazaca, čije prisustvo u osobi ukazuje na veliku vjerovatnoću da će kasnije razviti određeni problem s vidom. To omogućava doktorima da liječe bolesti prije nego što se pojave i izazovu štetu, što ne samo da bi bilo od koristi za pacijente, već bi moglo i uštediti mnogo medicinskih resursa.

Generalno, ono u čemu se ističe najnovija AI je veoma napredno prepoznavanje obrazaca i predviđanje na osnovu ovih obrazaca. Može se i treba se primijeniti na sve vrste djelatnosti kako bi se otkrili efikasniji načini organizacije proizvodnje.

Velike količine energije mogu se uštediti tako što će se dozvoliti AI da analizira obrasce korištenja energije u zgradi ili kompleksu zgrada i na osnovu toga otkrije efikasniji način rada. Dizajni svih vrsta stvari kao što su avioni mogu se učiniti efikasnijim, opet štedeći energiju i smanjujući druge troškove. Ako bi se ovo sistematski primjenjivalo na svaku oblast privrede i javnih usluga, mogao bi se postići ogroman porast prihoda i uštede energije.

Sposobnost dubokog učenja da prepozna složene obrasce i predvidi stvari u kojima nedostaju neki podaci takođe ima ogroman potencijal za razvoj kreativnosti čovječanstva. Jasan i već postojeći primjer ovoga (iako zahtijeva mnogo poboljšanja) je u automatskom prevođenju. Već je slučaj da svako ko ima internet može trenutno prevesti veliki dio teksta razumno tačno, dajući pristup idejama miliona ljudi. To je zato što AI dubokog učenja može biti obučen na ogromnim količinama podataka iz poređenja jezika, može identifikovati korelacije između riječi i rečenica na različitim jezicima i tako pouzdano predvidjeti koja riječ ili rečenica na drugom jeziku znači istu stvar. Isti princip omogućava skoro trenutne audio prevode, tako da čovjek može nositi slušalice, slušati nekoga kako govori na stranom jeziku i čuti prevod onoga što se govori.

Majkrosoft je već razvio uređaj koji osobama sa gubitkom vida omogućava da im se o svijetu priča pomoću aplikacije. Dakle, ako okrenete kameru prema objektu, ona može pročitati njegovu oznaku. Navodno vam čak može reći u koga od svojih prijatelja gledate i kakav je njihov izraz lica. Bez sumnje, ova tehnologija u svom trenutnom obliku je nepouzdana, ali će se sigurno brzo poboljšati. Potencijal da se ljudi oslobode da sami obavljaju različite zadatke je očigledno velik.

AI otkriva čak i tajne drevnih ljudi. Koristeći tehnologiju vrlo sličnu prediktivnom tekstu, DeepMind je uspio pomoći arheolozima da dešifruju drevno pismo u kojem su dijelovi teksta nedostajali ili ih iz drugih razloga nisu razumjeli.^[3] Sve dok je moguće hraniti AI dubokog učenja sa dovoljno podataka koji se odnose na određenu zagonetku, postoji velika šansa da se ona riješi zahvaljujući sposobnosti AI da otkrije skrivene obrasce.

Nema sumnje da su mogućnosti koje otvaraju ChatGPT i Dall-E najzanimljiviji kada je u pitanju podrška ljudskoj kreativnosti. Bazirajući se na ogromnoj količini vizuelnih podataka (u slučaju Dall-E i drugih AI za proizvodnju slika) i pisanog jezika dostupnog na internetu (u slučaju 'chatbotova' kao što je ChatGPT), ove AI mogu gotovo trenutno stvoriti nove slike i tekst kao odgovor na upit korisnika.

Objedinjavajući sve označene slike (npr. 'mačka' na internetu, ili sav rad određenog umjetnika) Dall-E uočava različite obrasce, kao što je način na koji mačija dlaka reaguje na prirodno svjetlo ili tendencije određenog umjetnika. To mu omogućava da "kreativno" proizvede novu sliku mačke na određen način, kao što je "mačka naslikana u stilu Van Goga. ChatGPT može, iz istih razloga, odmah napisati pjesmu u stilu Hamleta, o bilo kojoj temi koja vam se sviđa, sa zadivljujućom kompetencijom.

Potencijal ove tehnologije za razvoj snage ljudske kreativnosti je izuzetan. AI za kreiranje slika daje umjetnicima i autorima mogućnost brzog ponavljanja ideja. Stvorene slike imaju tendenciju da budu donekle generičke, budući da se temelje na agregiranju postojećih slika, ali mogućnost kombinovanja tipova ("mačka na Van Gogovoj slici", "fudbalska utakmica koja se igra u sajberpank gradu gradu" itd) u mnogo novih slika visoke kvalitete očito je od velike pomoći onima koji trebaju osmisliti prototipove ili dokaze koncepta.

Slično tome, AI za proizvodnju teksta, kao što je ChatGPT, može pomoći svakome da brzo napravi koherentan tekst za bilo koju potrebu. U stvari, čak može pomoći programerima da napišu kod. To već može učiniti tako dobro da će ljudima bez ikakve obuke za kodiranje postati moguće da proizvode veb stranice, a možda čak i radni softver, poput video igrice. Sve što bi trebali učiniti je da, na prirodnom jeziku, napišu upit za ono što žele da njihova veb stranica/softver radi i kako da izgleda, a AI će napisati kod za postizanje željenog efekta.

Teško je precijeniti revolucionarni potencijal ove tehnologije, kada se koristi na pravi način u prave svrhe.

Okovi kapitalizma

Marks je objasnio da dati društveni sistem pruža okvir za razvoj proizvodnih snaga. Ali, u određenom stupnju, proizvodne snage prerastaju proizvodne odnose u kojima moraju djelovati, pa ti proizvodni odnosi postaju smetnja daljnjem razvoju. Kapitalistički način proizvodnje podstakao je ogroman razvoj proizvodnih snaga, daleko iznad nivoa feudalnog društva, ali je već neko vrijeme postao okov. Zbog toga su ulaganja i dobit od produktivnosti tako hronično niska, uprkos stvaranju nevjerovatnih novih tehnologija.

AI i druge digitalne tehnologije, kao što je internet, predstavljaju sredstva proizvodnje koja su previše napredna da bi ih kapitalizam mogao pravilno iskoristiti. To je zato što je kapitalizam proizvodnja za privatni profit. Ako se profit ne može izvući iz potencijalne investicije, neće biti ostvaren. A profit se može ostvariti samo eksploatacijom radne snage radnika, a zatim ostvariti prodajom proizvoda tog rada na tržištu.

Tehnologija kao što su internet i AI stavljaju znak pitanja na ovaj proces, jer koriste automatizaciju do tako visokog stepena. Na primjer, internet je omogućio kopiranje i razmjenu velikih količina informacija vrlo brzo, uz malo ili nimalo rada. Svako može podijeliti film ili muzičko djelo sa bezbroj ljudi širom svijeta, bez gubitka kvaliteta i bez ikakvog napora. Zbog toga je postojanje interneta preko noći učinio suvišnim jedan od ključnih dijelova muzičke i filmske industrije – kopiranje i distribuciju snimaka.

AI u stilu Bauhausa/Stable Diffusion v2

Ovo je predstavljalo ogroman problem za ovu granu kapitalizma: kako su mogli nastaviti da ostvaruju profit kada je bilo ko mogao dobiti kopiju albuma besplatno? Kapitalisti su pokušali riješiti ovaj problem jednostavno kriminalizujući 'peer-to-peer' dijeljenje medija na mreži i uspostavljanjem niza striming servisa, od kojih svaki ima monopol nad svojim 'vlastitim' materijalom, za koji gledaoci/slušaoci moraju efektivno plaćati trajnu najamninu. Ovo rješenje je bilo razumno učinkovito kada je u pitanju očuvanje korporativnog profita, ali sa bilo koje druge tačke gledišta ono je iracionalan okov i za distribuciju i za proizvodnju kreativnih djela, što nas samo spriječava da ostvarimo potencijal naše vlastite tehnologije.

Slično tome, najnovija AI tehnologija prijeti da umanji vrijednost ogromnog niza profesija i industrija u kapitalističkoj ekonomiji. Ako se tako velik dio teksta i slika korištenih u publikacijama, na primjer, može trenutno proizvesti pomoću AI i ako autori mogu tako brzo izbaciti ideje za zaplete, vrijednost njihovog rada biće znatno smanjena. A ako se obuka i vještina potrebne radnicima za proizvodnju takve robe svedu na puko tipkanje, vrijednost njihove radne snage takođe će biti drastično smanjena.

U socijalističkom društvu to ne bi nužno bilo loše. Umjetnik se, na primjer, ne bi bojao moći vještačke inteligencije da proizvede 'umjetnička djela' u trenutku, jer umjetnost ne bi bila proizvedena za profit ili kao sredstvo za život. Umjetnost bi izgubila svoju fetišističku vezu sa privatnim vlasništvom i proizvodila bi se za sebe, odnosno za dobrobit društva. To bi bio pravi izraz ideja i talenata ljudi i način na koji oni komuniciraju. Kao takvi, generički radovi AI ne bi predstavljali prijetnju, umjesto toga bili bi pomoćni alati za umjetnike.

U kapitalizmu, međutim, umjetnikova egzistencija je nesigurna i podređena hirovima tržišta. Oni moraju ljubomorno štititi svoje ekskluzivno pravo na prodaju svojih umjetničkih djela, jer im se u suprotnom sredstva za život dovode u pitanje.

Daleko od oslobađanja čovječanstva, AI će pod kapitalizmom samo povećati tendenciju ka monopolu i nejednakosti. Najbolji AI za generisanje slika i teksta i za rješavanje problema nastaviće se razvijati od strane ogromnih monopola kao što su Gugl i Majkrosoft, s najboljim inženjerima, najboljim hardverom i najvećim bazama podataka. Oni će, naravno, iskoristiti svoj monopolistički položaj da bi ostvarili monopolski profit, a prednosti tehnologije, naime u ubrzavanju i pojeftinjenju proizvodnje, koristiće druge korporacije da otpuste neke radnike, a drugima smanje plate.

Ova tehnologija se takođe već koristi za ubrzavanje rada, a time i povećanje stope eksploatacije iz drugog ugla. Kamere i drugi senzori mogu jeftino i efikasno pratiti radni proces hiljada radnika, disciplinujući ih tako da proizvode više za istu platu.

Amazon je po tome ozloglašen i to s pravom: „u 2018, kompanija je imala dva odobrena patenta za narukvicu za praćenje koja emituje ultrazvučne zvučne impulse i radio prenose za praćenje ruku radnika u odnosu na inventar, pružajući 'haptičku povratnu informaciju' za 'guranje' radnika prema pravom objektu.”^[4] Kako automatizovani nadzor napreduje i postaje jeftiniji, on će se primjenjivati u cijeloj ekonomiji, povećavajući stres i otuđenje radnika.

Kapitalizam stavlja ruke na revolucionarnu tehnologiju čiji je stvarni potencijal harmonizovanje i racionalizacija proizvodnje i jačanje kreativnih moći čovječanstva. I umjesto toga je koristi za dodatno disciplinovanje radnika, za 'bacanje' većeg broja radnika 'na otpad', čini egzistenciju umjetnika još nesigurnijom i koncentriše sve više moći u rukama gigantskih korporacija. Učinak stoga neće biti unošenje stabilnosti i obilja u ekonomiju, već povećanje antagonizama i nejednakosti društva.

Daljom monopolizacijom ekonomije, daljim smanjenjem plata i koncentracijom sve većeg bogatstva u manje ruku, AI će u kapitalizmu pogoršati anarhiju tržišta.

To se već vidjelo u sadašnjoj ekonomskoj krizi. Tokom pandemije, obrasci potrošnje su se promijenili, što je dovelo do velikog povećanja narudžbi od kompanija kao što je Amazon. Amazon u velikoj mjeri koristi vještačku inteligenciju u svom modelu predviđanja (SCOT - tehnologije optimizacije lanca snabdijevanja). SCOT je jednostavno posmatrao obrasce potrošnje, bez ikakvog razumijevanja šta uzrokuje te nove obrasce. Shodno tome, preporučio je Amazonu da kupi milijarde dolara dodatnih skladišnih kapaciteta kako bi se nosio s povećanom potražnjom.

Foto: War on Want

Ali kako je lokdaun neizbježno završio, potražnja za robom Amazona je opala. Kao rezultat toga, Amazon sada ima previše skladišnog prostora sa previše artikala, što je zauzvrat dovelo do otpuštanja i popusta. Umjesto eliminisanja otpada i prekomjerne proizvodnje, korištenje AI za povećanje profita monopola zapravo je pogoršalo situaciju.

Nije ni čudo da uprkos nevjerovatnom potencijalu koje AI nudi čovječanstvu, mnogi od nas žive u strahu od toga. Šta otkriva ovaj široko rasprostranjeni strah od AI? Vrlo malo o samoj tehnologiji, ali mnogo o čudnim kontradikcijama kapitalističke proizvodnje. U kapitalizmu, najviša dostignuća ljudske misli, najčudesnije tehnologije sa potencijalom da eliminišu zla siromaštva i neznanja, su upravo one stvari koje prijete još većim siromaštvom.

Bojimo se da nas porobi bezlična, hladna i proračunata vještačka inteligencija, ali već smo podređeni bezličnim, slijepim i nesvjesnim silama tržišta, koje su takođe hladne i proračunate, ali ne baš inteligentne ili racionalne.

Tehnologija stvorena za planiranje

Korištenje AI za povećanje kapitalističke eksploatacije je tragično, kriminalno rasipanje. Teško bi se mogao zamisliti zadatak koji je bolje prilagođen vještačkoj inteligenciji od planiranja komplikovane ekonomije kako bi se zadovoljile potrebe. Sa modernom tehnologijom kao što su senzori, već je moguće automatizovati logistiku, kao što je pokazao Amazon.

U svom ogromnom kompleksu velikih skladišta, Amazon koristi AI i robote za učinkovito planiranje koji artikli gdje trebaju ići i u kojim količinama. Nema razloga zašto se senzori ne bi mogli integrisati u ekonomiju kao cjelinu kako bi pružili podatke u stvarnom vremenu o tome šta se troši i u kojim količinama, gdje i koja je oprema u opasnosti od kvara i stoga se može popraviti na vrijeme. Njemački softverski div SAP već je razvio AI aplikaciju nazvanu HANA, koju koriste kompanije kao što je Volmart kako bi skladno planirale sve svoje aktivnosti koristeći podatke u stvarnom vremenu.

Hranjenjem dubokog učenja AI takvim podacima, bilo bi i više nego moguće osmisliti, zajedno s izabranim odborima, dugoročni plan za ekonomiju, koji bi povećao učinkovitost kako bi se konačno zadovoljile potrebe čovječanstva, tako da niko ne bude gladan, beskućnik ili strahuje za svoj posao. Na taj način bi se eliminisala velika količina otpada i brzo skratila radna sedmica. Ne samo da bi vještačka inteligencija bila od ogromne pomoći u sastavljanju i prilagođavanju takvog plana, već bi i pomagala ljudima uključenim u planiranje da sagledaju sve predrasude i ograničenja koja postoje u njihovom razmišljanju.

Jasno je da bi ovu vještačku inteligenciju morali nadzirati ljudi - bila bi im samo alat na usluzi. Ne može se odgovoriti na pitanja kao što su kakva bi se arhitektura trebala razvijati, kako bi naši gradovi trebali izgledati, itd. Ali njeni uvidi u obrasce ekonomije i kako najbolje pojeftiniti proizvodnju bili bi neophodni.

Mehanizam svijesti u stilu konstruktivizma/Stable Diffusion v2

Ovo je potencijal najnovije AI tehnologije. Na dohvat ruke imamo tehnologiju kojom možemo unijeti sklad u proizvodnju, eliminisati rasipne ekscese, pohlepu, iracionalnost i kratkovidnost kapitalističkog sistema. Mogli bismo ga upotrijebiti kako bismo cijelom čovječanstvu dali ne samo stvari koje su im potrebne za dobar život, već i moć stvaranja umjetničkih djela ili redizajniranja i poboljšanja vlastitog doma, radnog mjesta ili susjedstva. Time bi se brže i bezbolnije izgraditi socijalističko društvo oslobođeno svih oskudica i klasnih razlika.

Ta nam je moć na dohvat ruke, ali nam izmiče, jer, suprotno onome što mnogi zamišljaju, način na koji se koristi nije automatski određen samom tehnologijom, već načinom proizvodnje pod kojim živimo.

Sve dok živimo u kapitalizmu, kapitalizam je taj koji će određivati kako će se AI razvijati i koristiti, a ne sam potencijal tehnologije. Zbog toga su predviđanja o vještačkoj inteligenciji i automatizaciji koji će riješiti iskorištavanje i anarhiju kapitalizma obmana. AI, koliko god bila napredna, ne može umjesto nas obaviti posao oslobađanja čovječanstva od kapitalizma. I koliko god iracionalan postao, kapitalizam će nemilosrdno braniti kapitalistička klasa.

Jedina sila koja se protiv toga može boriti je jedina koja ima interes u tome, a to je radnička klasa. Činjenica da je radnička klasa zainteresovana za postizanje socijalizma omogućuje joj da razumije i potrebu i sredstva za taj cilj.

Tek kada konačno svrgnemo kapitalizam, kako bismo ekonomiju mogli podvrgnuti svjesnom, racionalnom planiranju, vještačka inteligencija i druga tehnološka dostignuća mogu procvjetati do svog punog potencijala kao najčudesniji i najuopšteniji alat ljudskog razvoja koji je dosad osmišljen. Kao što je Lav Trocki tako poetično rekao:

“Tehnička nauka oslobodila je čovjeka tiranije starih elemenata – zemlje, vode, vatre i vazduha – samo da bi ga podvrgla vlastitoj tiraniji. Čovjek je prestao biti rob prirode, postao je rob mašine i, još gore, rob ponude i potražnje. Sadašnja svjetska kriza na posebno tragičan način svjedoči kako čovjek, koji roni na dno okeana, koji se uzdiže do stratosfere, koji razgovara na nevidljivim talasima s Antipoda, kako ovaj ponosni i smjeli vladar prirode ostaje rob slijepe snage vlastite ekonomije. Istorijski zadatak naše epohe sastoji se u zamjeni nekontrolisane igre tržišta razumnim planiranjem, u disciplinovanju proizvodnih snaga, prisiljavajući ih da rade zajedno u harmoniji i poslušno služe potrebama čovječanstva.”

Reference:

 

^[1] G Marcus, E Davis, Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust, Pantheon Books, 2019, pg 56

^[2] A Katwala, “DeepMind Has Trained an AI to Control Nuclear Fusion”, Wired, 16 February 2022

^[3] Y Assael, T Sommerschield, B Shillingford, N de Freitas, “Predicting the past with Ithaca”, Deepmind, 9 March 2022

^[4] N Dyer-Witheford, A Mikkola Kjosen, J Steinhoff, Inhuman Power: Artificial Intelligence and the Future of Capitalism, Pluto Press, 2019, pg 93

Tekst je objavljen u 31. štampanom izdanju časopisa Crvena kritika.