Cum îi învață oamenii pe roboți să le ia locul în viitor

E greu să construiești un serviciu bazat pe inteligență artificială (AI). De fapt, e atât de greu, încât unele startupuri au ajuns la concluzia că e mai ieftin și mai ușor să-i faci pe oameni să se comporte asemenea unor roboți.

Amy Ingram, asistentul personal AI dezvoltat de cei de la X.ai, pare o persoană cât se poate de reală. Compania l-a pro­iectat pentru a-și asuma sarcini lumești mai degrabă plictisitoare, cum ar fi programarea de întâlniri și avalanșa de e-mailuri de înștiințare și confirmare de după. Și-a făcut debutul încă din 2014, iar utilizatorii au ridicat încă de atunci în slăvi tonul său uman și stilul elocvent și expresiv. „Pentru genul ăsta de sarcini, e chiar mai bun decât un om“, declama într-un tweet unul dintre cei care au testat proiectul încă din faza sa beta. Ce nu știa însă atunci era că toată această minte scli­pitoare AI nu era în totalitate artificială și că în spatele a aproape fiecărui e-mail trimis de Amy se afla un om în carne și oase.

Oameni și prototipuri

Când s-a angajat la X.ai, Willie Calvin avea 24 de ani și tocmai terminase facultatea. Avea impresia că postul său de trainer AI plătit cu un salariu anual de 45.000 de dolari va însemna în egală măsură dezvoltarea de produse și revizuirea acurateței algoritmilor de programare, scriu cei de la Bloomberg. În schimb, s-a trezit petrecând și 12 ore în fața monitorului, selectând și subliniind fraze din e-mailuri. „A fost cu adevărat frustrant și plictisitor“, mărtu­risea el.

Amy și, mai apoi, versiunea sa „mas­culină“, Andrew, sunt „entități“ AI care pot fi accesate prin intermediul unor adre­se de e-mail. Când vrei să stabilești o întâlnire cu o persoană, nu trebuie decât să-l adaugi în CC pe unul dintre cei doi asis­tenții X.ai, iar acesta va începe apoi să facă sugestii de oră și loc în funcție de programul din calendarul personal al celui (celor) în cauză. Odată ce detaliile sunt puse la punct, invitațiile finale le sunt trimise automat tuturor partici­pan­ților, iar întâlnirea este adăugată și bătută în cuie în calendarul folosit de aceștia.

Iar ca să facă asta, echipe dedicate de traineri au analizat toate e-mailurile primite de la clienți pentru a vedea dacă și în ce măsură Amy (Andrew) a înțeles ce a vrut să spună utilizatorul, înainte de a ge­nera un răspuns automat. „Vasta majo­r­itate a informațiilor din e-mailuri a fost verificată de operatori umani, astfel încât sistemul să se poată îmbunătăți“, admitea un purtător de cuvânt al companiei. În ultimii ani, companii precum Magic, GoButler, Engineer.ai, Operator, Mezi sau Clara, pentru a pomeni doar câteva, au angajat oameni care s-au prefăcut că sunt roboți care se prefac că sunt oameni.

Un joc al imitației aparent paradoxal, mai ales că scopul final al acestui tip de afaceri este de a avea cât mai puțini an­ga­jați și cu un minim de implicare. În fond, oamenii sunt scumpi, vor asigurări de să­nă­tate, se plictisesc rapid de sarcinile re­petitive și nu performează întotdeauna grozav. Dar până să ajungă acolo, companiile se bazează și pe oameni nevăzuți din culise, care fac să pară totul magic. „Este esențial să faci cu ajutorul oamenilor prototipul unui serviciu AI. Folosirea lor îți permite să construiești ceva și să treci devreme peste o grămadă de pro­vo­cări tehnice și de dezvoltare a afacerii“, spunea pentru The Guardian Gregory Koberger, CEO la ReadMe, o platformă pentru documentații API (application programming interface).

Vrăjitorii din Oz

În unele cazuri, oamenii sunt folosiți pentru a antrena sistemul AI și a-i îmbunătăți astfel perfor­manța. Companii precum Scale oferă chiar echipe de angajați umani care să fur­nizeze, de exemplu, datele necesare pentru instruirea mașinilor autonome. Într-un astfel de caz, aceștia urmăresc fluxul de date transmise de senzorii și camerele aflate la bordul prototipurilor și „etichetează“, de exemplu, autovehicu­lele, pietonii și bicicliștii care apar în fie­care cadru. Cu ajutorul lor, soluția AI va ajunge în timp să facă singură toate aceste distincții.

În alte cazuri, companiile nu se mai pierd în detalii inutile și anunță utilizatorii și investitorii că au dezvoltat o tehnologie AI scalabilă, deși se bazează și pe inteli­gența umană în fundal. Alison Darcy, psi­hologă și fondatoare a unui chatbot de asis­tență pentru sănătate mintală, Woebot, numește acest gen de practici „mecanismul Vrăjitorului din Oz“. „Simulezi cum va fi experiența finală a ceva. Și, de multe ori când e vorba de AI, în spatele perdelei de fum există mai degrabă o persoană decât un algoritm“, mai spune aceasta, adăugând că, adeseori, dezvoltatorii unui serviciu vor să afle astfel dacă există suficient interes din partea pieței încât să justifice investiții ulterioare.

Engineer.ai, un startup indian care sus­ține că a construit o platformă de dezvol­tare de aplicații mobile asistată de inte­ligență artificială, nu ar folosi de fapt AI în procesul de scriere efectivă a acestora, notează cei de la The Wall Street Journal.

În schimb, compania s-ar baza mai de­grabă pe ingineri umani, profitând de tevatura din jurul inteligenței artificiale pentru a atrage investitori și utilizatori, până când soluția pe care o propune va deveni cu adevărat autonomă.

Compania a atras anul trecut finanțări în valoare de 30 de milioane de dolari și susține că oferă un serviciu care va ajuta un client să dezvolte de la zero peste 80% dintr-o apli­cație mobilă, în mai puțin de o oră. În realitate, mai arată The Wall Street Journal, liniile de cod ar fi fost scrise de fapt de ingineri din India și din alte părți ale lumii, fiind puse apoi cap la cap și li­vrate clienților.

De altfel, Engineer.ai a fost dată în jude­cată de propriul său chief business officer, Robert Holdheim, pe motiv că ar fi exa­ge­rat abilitățile sale AI, pentru a atrage astfel fondurile necesare dez­vol­tării teh­no­lo­giei, potrivit The Verge. „Duggal (fondatorul companiei, n.r.) le-a spus investitorilor că Engineer.ai ar fi dezvoltat 80% dintr-un produs pe care, în realitate, abia începuse să-l dezvolte“, adăuga Holdheim.

Ulterior, Sachin Dev Duggal sublinia într-un comunicat de presă că Engineer.ai nu ar fi pretins niciodată că dezvoltă software în mod complet automat și că ar fi pre­ferat tot timpul sintagma „inteligență artificială asistată de om“. „E un model de business în care AI și alte tehnologii au un rol important, dar la fel de important este și rolul jucat de talentul și competențele partenerilor noștri. Soluția noastră AI va fi întotdeauna asistată de om, deoarece acest gen de parteneriat poate oferi solu­țiile unice de care clienții au nevoie“, mai spunea Duggal.

Timpul înseamnă bani

„Tentația de a miza totul pe automatizare este uriașă“, explică Navid Hadzaad, fondator al agentului automat de turism GoButler. Numai în 2018, volumul total al finanțărilor atrase de startupurile implicate în dezvol­tarea de soluții AI a ajuns la 31 de miliarde de dolari, potrivit unor statistici fur­ni­zate de PitchBook, iar companii precum conglomeratul japonez SoftBank s-au angajat să investească masiv în acest domeniu în anii ce vor veni. La nivel mondial, se arăta de această dată într-un raport întocmit de Fortune Business Insights, piața AI ar urma să ajungă la 202,5 miliarde de dolari până în 2026, inclusiv pe fon­dul unei creșteri tot mai mari a cererii pentru asistenți virtuali inteligenți.

În aceste condiții, să spui că lucrezi la dez­voltarea unei tehnologii tradiționale poate suna din ce în ce mai desuet. Pe de altă parte, implicarea – fie și la nivel declarativ – a unei soluții AI în acest proces devine o metodă sigură și facilă pentru a atrage atenția (și, odată cu ea, finanțări) într-un peisaj suprasaturat de startupuri ce încearcă cu disperare să facă față presiunilor pe care le pun asupra pieței gi­ganți precum Facebook, Amazon, Google sau Uber. Potrivit companiei britanice de investiții MMC Ventures, startupurile cu un anumit tip de componentă AI pot atrage cu 50% mai multe finanțări decât com­paniile dezvoltatoare de software tradițional.

Pe de altă parte, reprezentanții acesteia mai spun că suspectează cel puțin 40% din companiile care joacă atuul AI că nu ar folosi de fapt în soluțiile lor nicio formă de inteligență artificială. O parte a pro­blemei ar fi aceea că o formă rudimentară de AI e relativ ușor de realizat, dar mult mai greu de implementat la scară largă. În plus, obținerea datelor necesare pentru instruirea unei AI necesită mult timp și poate fi extrem de costisitoare: companii precum Facebook sau Google au structuri gigantice de cercetare și plătesc ingineri cu salarii de top pentru a dezvolta tehnici mai bune de instruire AI, cu speranța că într-o bună zi vor putea construi și produse comerciale.

Generația următoare

Facebook, de exemplu, a testat timp de doi ani prototipul unui asistent virtual, M, disponibil în Messenger pentru un grup de aproximativ 2.000 de utilizatori din California. Viziunea inițială a fost ca M să fie capabil să facă orice – de la trimiterea de mesaje și rezervarea de bilete la cumpărături zilnice și negocierea unor prețuri mai bune. În testele practice, M a ajuns chiar și să deseneze. Dar asta doar pentru că fost se­condat de o rețea de zeci de contractori care au supravegheat fiecare cerere pri­mită de la utilizatori. Practic, fiecare răs­puns generat de inteligența arti­ficială din spatele M a fost analizat, corectat și editat de aceștia.

Ideea era ca M să învețe astfel prefe­rin­țele, nevoile și așteptările utilizatorilor și să devină capabil în timp să se descurce singur. Numai că nu s-a mai întâmplat. M a fost închis, iar Facebook l-a descris ulterior drept un experiment.

„Am lansat acest proiect pentru a vedea care sunt așteptările oamenilor de la un asistent personal și am învățat o mul­țime de lucruri. Vom folosi toate aceste informații pentru a dezvolta alte proiecte AI“, se arăta într-un comunicat al companiei.

La polul opus, asistentul AI Google Duplex a împrumutat o voce feminină și a sunat „în numele unui client“ la un salon de coafură pentru a face o programare. Totul a mers șnur și a durat mai puțin de un minut. Conversația a fost absolut natu­rală, la fel și ritmul vorbirii și inflexiunile vocii, iar interlocutorul uman nu a avut în nicio clipă vreun indiciu că ar vorbi de fapt cu un chatbot. Dimpotrivă. Duplex și-a făcut perfect treaba: a pus întrebările potrivite, a făcut pauze de gândire când a fost cazul și le-a marcat prin „mmhm“-uri și „ăăă“-uri.

Totuși, Google Duplex nu este un chatbot futu­ristic, capabil să poarte o discuție des­chisă, fără niciun fel de limitări. După cum spun cei de la Google, poate conversa doar în „domenii închise“, limitând schimbul de replici la aspecte funcționale. Altfel spus, răspunsuri la întrebări de ge­nul „vreți să rezervați o masă?“, „pentru câte persoane?“, „în ce dată?“, „la ce oră?“. Concis, simplu și la obiect. De fapt, atât de concis, simplu și la obiect, încât unele voci din Silicon Valley au început să vor­bească despre perico­lele unei înspăimân­tătoare culturi a înșe­lătoriei, a roboților capabili să se prezinte în mod liber ca oa­meni. Și nu duc lipsă de profesori.