–  AI po prostu pozwala robić różne rzeczy szybciej, bardziej wydajnie, i to jest sedno jej funkcjonowania – mówi Piotr Kaczyński, Senior Business Solutions Manager, SAS Global Technology Practice.

Piotr Kaczyński jest odpowiedzialny za rozwój biznesu w obszarze analityki i integracji systemów, również na styku rozwiązań SAS i narzędzi typu open source. Przez 8 lat prowadził badania nad zbieżnością algorytmów linearyzacji procesów stochastycznych. Od 2003 roku związany z obszarem analityki w zakresie praktycznego wykorzystania modelowania predykcyjnego do prognozowania w sektorze energetycznym. Brał również udział w projektach z zakresu eksploracji danych, BI i prognozowania dla transportu morskiego. Jego głównym zainteresowaniem jest AI i operacjonalizacja analityki w środowiskach produkcyjnych z wykorzystaniem metodologii ModelOps.

Wszyscy dziś mówią sztucznej inteligencji. Czy AI jest zagrożeniem dla ludzkości, czy wręcz przeciwnie – jest niebywałą szansą na rozwiązanie wielu problemów i bolączek? Jaka jest Twoja opinia na ten temat?

Dla mnie sztuczna inteligencja nie jest ani jednym, ani drugim. Tak naprawdę sztuczna inteligencja pojawiła się dawno temu. Przecież już w latach 50. ubiegłego wieku opracowany został koncept perceptronu. Czyli taki sposób obliczeń, który dziś nazywamy AI, był już stosowany od dawna. Udowodniono (choć trochę później), że takie funkcje, będące de facto składowymi modeli analitycznych, pozwalają rozwiązywać różne problemy aproksymacji i klasyfikacji, czyli rozdzielania hiperprzestrzeni na odpowiednie podprzestrzenie. I w zasadzie jedynym, co się zmieniło przez wszystkie te lata i co sprawia, że mamy możliwość stosowania tych algorytmów na co dzień, jest dostępność ogromnej mocy obliczeniowej. Każdy dziś może samemu „wyklikać” klaster z złożony z 10, 20 czy 50 komputerów (oczywiście ponosząc odpowiedni koszt). Natomiast ja upatruję w sztucznej inteligencji ułatwienia realizacji tych najbardziej żmudnych, wymagających ręcznej pracy, czynności. AI po prostu pozwala robić różne rzeczy szybciej, bardziej wydajnie, i to jest sedno jej funkcjonowania.

Kiedyś proces przygotowania obrazu zajmował kilka dni. AI skróciło go do godzin, a nawet minut. Ponadto AI wzbogaciła wielu z nas o kompetencje, których dotąd nie mieliśmy, jak właśnie możliwość tworzenia grafiki, muzyki, filmów. To oczywiście niesie też zagrożenia i możliwość nadużyć. Ostatnio w ramach jednej z prelekcji pokazałem film wygenerowany przez AI, w którym to prezes naszej firmy obiecywał wszystkim uczestnikom spotkania po 10 tys. dolarów premii za udział w wydarzeniu. Wygenerowanie tego filmu zajęło mi  około 5 minut, a sztucznej inteligencji wystarczyło 30 sekund głosu prezesa, żeby wygenerować i włożyć w jego usta w zasadzie dowolny tekst. Oczywiście to może niepokoić, ale jednocześnie pokazuje, jak AI ułatwia wiele działań, jak usprawnia i przyspiesza ludzką pracę.

Kto zatem współcześnie odpowiada za tę zmianę, za ten szybki rozwój AI? Kto ją dziś napędza? Analitycy, biznes, operatorzy centrów danych, społeczeństwo, może sama AI?

Myślę, że ten rozwój dziś po trosze napędza każda z wymienionych grup. Z jednej strony warto popatrzeć na to, kto na tym zarabia. Tu pierwszymi beneficjentami będą operatorzy centrów danych, którzy dostarczają mocy obliczeniowej. Ale równorzędnym beneficjentem z pewnością jest biznes.

Natomiast jeśli popatrzymy na opracowania pokazujące, gdzie stosowana jest generatywna AI, to okaże się, że najczęściej wykorzystują ją działy IT. Pewne działania dla specjalistów IT są po prostu żmudne, a że wiedzą oni, jak je usprawnić, to sami sobie wymyślają narzędzia. Tym bardziej, że usprawnienia dotyczą kwestii powtarzalnych, automatycznych, które nie wymagają angażowania inteligencji „białkowej”, jak w przypadku generowania obrazów.

Na które zastosowania AI powinien zwrócić uwagę biznes?

Na pewno warto przyjrzeć się takim zastosowaniom generatywnej AI, w których, jak sama nazwa wskazuje, coś generujemy, czyli tworzymy dużo tekstu, wiele obrazów i do tego te czynności są powtarzalne. Oczywiście modele fundamentalne można stosować też w przypadku różnych klasyfikacji, ale przykłady pokazują, że tutaj zauważalne są pewne niedociągnięcia i niedokładności. Więc prawdziwą wartość AI na pewno możemy zbudować, jeżeli będziemy ją wykorzystywać do realizacji tych zadań, które wymagają generowania dużej ilości tekstu, kodu, który jest powtarzalny i który można w łatwy sposób zweryfikować. Jednak powinniśmy zakładać możliwość interwencji człowieka w tym procesie, aby mieć pewność, że wygenerowane wyniki są prawidłowe. Dużo prościej jest przeczytać maila i poprawić go, niż pisać od początku całą wiadomość. Dużo prościej jest przeczytać przygotowane przez AI streszczenie wątku np. złożonej przez klienta reklamacji. Gdy operator musi przeczytać całą historię konwersacji, to łatwiej mu będzie po prostu przeczytać streszczenie przygotowane przez generatywną AI. Z drugiej strony pisząc odpowiedź też pewnie dobrze by było, aby taki konsultant miał wygenerowaną sugestię odpowiedzi i tylko ją zweryfikował. To na pewno przyspiesza pracę i pozwala oszczędzić czas. Poza tym, zwiększa to satysfakcję z pracy osobom, które zajmują się tego typu powtarzalnymi działaniami.

Które branże najchętniej wdrażają modele generatywnej sztucznej inteligencji?

Jeżeli mówimy o generatywnej sztucznej inteligencji, to obecnie jest na nią taki hype, że wszystkie branże zaczynają eksperymentować. Natomiast, z mojego doświadczenia wynika, że pierwsze zauroczenie GenAI minęło. Osoby, które faktycznie implementują takie rozwiązania oparte o modele językowe zauważają problemy z ich stosowaniem, dostrzegają ich nieprzewidywalność i „niewyjaśnialność”, czyli trudność w wytłumaczeniu wyników wygenerowanych przez tego typu model. Okazuje się na przykład, że bardzo istotne jest to, w jaki sposób zadamy pytanie algorytmowi. Oczywiście możemy pokazać świetne przykłady, gdzie sztuczna inteligencja doskonale rozwiązuje pewne zadania. Ale gdy rozmawiam z różnymi osobami z firm, z którymi współpracujemy, to pokazują mi oni konkretne przykłady niezrozumiałych działań algorytmów. Na przykład, gdy w zapytaniu skasują jedną spację, to odpowiedź udzielona przez model będzie zupełnie inna, niż kiedy ta spacja w zapytaniu się znajdzie.

Z jednej strony ogólnie wiemy, jak te algorytmy działają, ale z drugiej strony nie umiemy przewidzieć tego, w jaki sposób się zachowają w danej sytuacji. Stąd mam sceptyczną opinię na temat tego, że generatywna sztuczna inteligencja zupełnie zawojuje biznes i zastąpi człowieka. Raczej powinniśmy myśleć o jej wykorzystaniu do działań powtarzalnych, jak generowanie tekstu, który następnie będzie weryfikowany przez pracownika. Na to też wskazuje moje doświadczenie. Implementujemy narzędzia AI w contact center, call center, centrach obsługi klienta i takich departamentach, które muszą po prostu generować dużo odpowiedzi, dużo maili. Co ciekawe, tutaj często też wykorzystujemy modele deep czy machine learningowe, czyli jakby tę sztuczną inteligencję w wersji 1.0, jeśli generatywną AI określimy sobie jako wersję 2.0. Wykorzystujemy te modele do tego, żeby w odpowiedni sposób skonstruować właśnie zapytanie do GenAI.

Bardzo ciekawym zastosowaniem generatywnej AI jest też wykorzystanie jej do interakcji z bardzo skomplikowanymi algorytmami optymalizacji. Optymalizacja to jest stricte matematyka. Tutaj nie dzieje się jakaś wielka magia, nie ma neuronów, warstw, sieci neuronowych i tych wszystkich pięknych pojęć. Tu wszystko opiera się na matematyce, która przynosi konkretną wartość biznesową, bo albo zwiększamy zyski, albo minimalizujemy koszty. Wyobraźmy sobie, że chcemy np. zoptymalizować zużycie wody przy produkcji papieru. Mamy więc pewne parametry wejściowe do tego algorytmu optymalizacji. Jednak sama parametryzacja, sama interakcja z tym algorytmem i zmiana parametrów, a potem uruchomienie optymalizacji, może być trudne. Więc generatywną AI możemy zastosować do tego, żeby w języku naturalnym powiedzieć: „A co by było, gdybyśmy zmienili to i to? Gdybyśmy mieli mniejszy zasób wody? Nie 500 litrów, jak dotychczas, tylko 400?”. I wtedy generatywna AI może uruchomić zagadnienie optymalizacji i odpowiedzieć pewnym wynikiem, który będzie zrozumiały także dla laika. To przykład, że GenAI może być interfejsem do bardziej skomplikowanej maszynerii, która leży pod spodem, a my komunikujemy się z nią za pomocą słów, czyli języka naturalnego.

Oczywiście każde zastosowanie AI w biznesie musi się opłacać. Pamiętajmy, że przecież każde takie rozwiązanie w skali dużej organizacji generuje wymierne koszty, choćby zużywając energię elektryczną. Dlatego w każdym przypadku decyzję o wdrożeniu AI trzeba dobrze przemyśleć. I na pewno warto także skonsultować się ze specjalistami, którzy robią to na co dzień. Choćby po to, żeby usłyszeć ich podpowiedzi, w których obszarach AI może w danym biznesie usprawnić działania.

Jak widzisz rozwój technologii generatywnej AI np. w ciągu 5 najbliższych lat?

Myślę, że przede wszystkim zwiększy się skala jej zastosowań. Raczej nie jestem w stanie sobie wyobrazić żadnego przełomu, nowego odkrycia czy rozwiązania, które miałoby się pojawić – doświadczymy po prostu efektu skali. Do tego będziemy mieli do czynienia z bardziej precyzyjnymi algorytmami. Takimi, które będą mniej halucynować. Z drugiej stronny będziemy umieli bardziej kontrolować i weryfikować czy monitorować to, co  otrzymujemy od różnych modeli generatywnej sztucznej inteligencji. Zapewne w tym też obszarze będzie największy rozwój. Natomiast w przyszłości pewnie znajdziemy takie metody, które będą pozwalały nam mieć większą pewność, że to, co zostało wygenerowane przez AI, jest prawidłowe. Niemniej generatywna sztuczna inteligencja sama w sobie jest przełomem, bo jest technologią transformacyjną. Do takich technologii zaliczyłbym te, które zmieniają świat globalnie, stając się dostępnymi dla każdego, jak koło, pismo, maszyny parowe, elektryczność, internet. To jest z pewnością technologia tej rangi.

Mówisz tutaj o szansach i o pewnych nadziejach. Widzisz może też jakieś zagrożenia w tym wszystkim?

Największym zagrożeniem według mnie jest brak chęci zrozumienia czy pogłębienia wiedzy o świecie i o generatywnej AI ze strony człowieka. Ludzie nie chcą się uczyć, przyjmują pewne rzeczy „z dobrodziejstwem inwentarza”, takimi, jakie je widzą. Oczywiście jest to wynik naturalnej cechy ludzkiego umysłu do pewnego generalizowania. Bo skąd się biorą fejki? Dlaczego są zagrożeniem? Dlatego, że nikt nie zadaje sobie pytania czy, odwołując się do użytego już wcześniej przykładu, prezes dużej firmy może każdemu uczestnikowi konferencji dać 10 tysięcy dolarów. Trzeba cały czas wątpić i zaszczepiać w ludziach gen pozytywnie krytycznego podejścia do tego, co widzą i słyszą.

Czyli znowu wracamy do ludzi, którzy są tutaj najsłabszym ogniwem, a jednocześnie czynnikiem krytycznym. A skoro o ludziach mowa, to warto dziś jeszcze studiować analitykę danych lub informatykę?

Zarówno z wykształcenia, jak i z zamiłowania jestem matematykiem. Jestem przekonany, że kompetencje matematyczno-logiczne zawsze będą cenne. Uważam, że trzeba się uczyć takich rzeczy, które są uniwersalne i w pewien sposób potem będą procentować i zbudują nasze kompetencje. Dlatego na pytanie: „Którego języka programowania dziś się uczyć?” odpowiadam „Nie wiem”. Bo nie tu znajduje się sedno zagadnienia.

Zacytowałbym tutaj mojego idola, czyli największego polskiego matematyka Stefana Banacha. On powtarzał, że: „Dobrym matematykiem jest ten, kto umie znajdować analogie między twierdzeniami; lepszym matematykiem – kto widzi analogie pomiędzy teoriami, a genialnym ten, kto dostrzega analogie między analogiami.” To właśnie możliwość generalizacji, uogólniania i wyprowadzania z tego nowych odkryć, znajdowanie nowych zastosowań jest najistotniejsze.

Jak widać, wszystko tu jest kwestią podejścia, kiedy zaczynamy działać od podstaw i krok za krokiem odkrywamy mechanizmy, schematy, analogie. Natomiast kluczowe jest zrozumienie tego, w jaki sposób coś działa i jakie są tego podstawy. To jest dla mnie sedno studiowania czy generalnie uczenia się i zdobywania wiedzy.

Na koniec zostawiłem jeszcze jedno pytanie. „Feature Store Manager usprawnia przepływ pracy dla projektów związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, znacznie skracając czas potrzebny na wprowadzenie nowych produktów AI na rynek” – czytam w poście na LinkedIn dr. Dwijendra Dwivedi, szefa zespołu ds. AI i IoT w SAS, w którym chwali się, że rozwiązanie to uzyskało ochronę patentową w USA. W poście jesteś wymieniony jako członek zespołu, który realizował ten projekt. Czy mógłbyś opowiedzieć więcej o tym rozwiązaniu?

Tym, co zostało opatentowane, jest tak naprawdę unowocześnienie konceptu, który nazywa się Feature Store, czyli magazyn cech. W projekcie tym nie koncentrowaliśmy się na szeroko rozumianej sztucznej inteligencji czy algorytmach machine learningowych, które służą do tworzenia modeli AI lub ich implementacji. Projekt ten skupiał się na tym, co jest szarą rzeczywistością data scientistów, czyli na kwestii przygotowania danych do tworzenia modeli AI. Zależało nam na tym, aby te dane można było przygotowywać szybciej i prościej, a przede wszystkim w sposób umożliwiający ich ponowne użycie.

Badania różnych globalnych firm doradczych pokazują, że etap opracowania i wyczyszczenia danych w całym cyklu przygotowania analitycznego zabiera najwięcej czasu osobom, które tworzą modele analityczne i je wdrażają. Z drugiej strony to, co dzieje się na tym etapie, w istotny sposób wpływa później na jakość modeli. Zgodnie z zasadą „rubbish in – rubbish out”, jeśli działamy na dobrych, dobrze przygotowanych danych, to i opracowane później na ich podstawie modele są lepsze.

Skoncentrowaliśmy się więc na tym właśnie procesie i stworzyliśmy rozwiązanie, którego biznesowa wartość polega na tym, że pozwala ono data scientistom na wygenerowanie odpowiednich zbiorów danych w sposób zautomatyzowany, przy wykorzystaniu innowacyjnego sposobu naliczania nowych zmiennych. Mówiąc w skrócie: dzięki naszemu rozwiązaniu nowe modele AI mogą być szybciej wdrażane produkcyjnie i można je szybciej aktualizować o nowe dane.