Taip, aš naudojuosi dirbtinio intelekto (AI) įrankiais savo darbe. Esu vienas iš tų „early adopter“, kuriam smalsu išbandyti technologines naujienas.
Tai reiškia, kad esu ir vienas tų, kuriems tenka susidurti su ankstyvoje stadijoje esančių technologijų klaidomis ir keistenybėmis. Vienas iš labiausiai neįvertintų dirbtinio intelekto pavojų – ne klaidingas atsakymas, ne prastas vertimas, net ne klaidingas ar tiesiog išgalvotas faktas, kurių kartais pažeria bene kiekviena AI platforma, o nuolankus pritarimas mūsų vidinėms iliuzijoms.
Kuo ilgiau dirbu teisės srityje, tuo aiškiau matau, kad didžiausius pavojus žmonės susikuria ne iš nežinojimo, o iš neteisingo tikrumo. Iš įsitikinimo, kad esi teisus, o tas kitas – neteisus. Tuomet nereikia permąstyti ir keisti savo požiūrio.
Ir ką čia slėpti, teisininkams „visažinystė“ labai būdinga. Mes dažnai mėginame pasirodyti visų sričių ekspertais ir nelabai mėgstame, kai kas nors mėgina patikrinti mūsų žinias. Beje, šią tendenciją sustiprina ir klientai, kurie iš advokato vis dažniau tikisi universalių žinių ir patarimų įvairiose srityse.
Teisė, tam tikra apimtimi, visada buvo ir yra apie tai, kas nutinka, kai žmogus įtiki savo teisumu ir niekas jo nesustabdo. Dabar tas „niekas“ gali būti AI, kuris tik linksi ir palaiko.
Naujausias Stanfordo, Carnegie Mellon ir Oksfordo universitetų tyrimas (nerecenzuotas) atskleidė, kad generatyviniai AI modeliai (pvz., „ChatGPT“, „Claude“, „Gemini“ ir kt.) masiškai linkę į socialinį pataikavimą.
Pavyzdžiui, net kai vartotojo prielaida klaidinga, modeliai ją priima kaip teisingą. Arba, morališkai pateisina netinkamą elgesį. AI gerokai dažniau nei žmonės vengia kritikos, kad nepakenktų vartotojo savęs įsivaizdavimui.
Atrodytų, smulkmena (ir dar maloni). Ne visai.
Kai AI tampa kasdieniu patarėju – nuo darbo konfliktų iki emocinės savijautos – nuolankus pritarimas gali tapti žalingas. Ir ne iš piktos valios (nors kaip veikia dauguma modelių, vis dar lieka neaišku), o dėl to, kad modeliai mokomi atitikti mūsų lūkesčius.
Tyrimo kūrėjai sukūrė „Elephant“ – pirmąjį testą, kuris matuoja AI pataikavimo lygį. Rezultatai stulbina: modeliai 3 kartus dažniau nei žmonės teikia emocinę pagalbą net ir tuomet, kai problema yra pats vartotojas.
Šiandien AI modeliai mokomi „patikti vartotojui“ ir vis dažniau tampa ne išmintingais patarėjais, o skaitmeniniais patvirtinimo veidrodžiais. Jie nepadeda žmogui mąstyti – jie padeda jam nepersistengti mąstant. Toks tarsi technologinis ego masažas.
Tai kelia labai praktiškų iššūkių ir mums, teisininkams. Jau susiduriame su situacijomis, kai klientas pasikonsultuoja su AI, gauna palankų atsakymą ir tada mūsų profesionalų nuomonė ar tos pačios situacijos išaiškinimas interpretuojamas kaip „per didelė rizikos baimė“ ar „neigiamas mąstymas“. Viena vertus, tai skatina mus būti dar tikslesnius ir kūrybiškesnius – ne tik sakyti „to negalima“, bet ir parodyti, kaip galima kitaip.
Kita vertus, tai kelia klausimą: ar ateityje mūsų klausys ir girdės, jei AI balsas skambės empatiškiau (nors ir paviršutiniškiau)? Ar tikėsite profesionalu, jei dirbtinis intelektas jums į smegenis lašins medų?
Tad prieš patikėdami AI sudėtingus klausimus – o ypač patarimus apie žmones – pirmiau paklauskite savęs: ar jis sako tai, kas teisinga, ar tai, ką noriu išgirsti?
Gal kaip tik dabar, kai LLM’ų balsas skamba draugiškiau nei žmogaus, mums reikėtų prisiminti, kad tiesa dažnai skamba nepatogiai.
O tai reiškia, kad ne kiekvienas švelnus atsakymas yra saugus.
