Žmonės gali saugiai važiuoti į pageidaujamą paskirties vietą laikydamiesi eismo ir sutartų elgesio taisyklių, nebūtinai žinodami, kaip veikia automobilio variklis. Pagal tą pačią analogiją galime nagrinėti, kaip žmonės sąveikauja su dirbtinio intelekto sistemomis, pvz., skaitmeniniais asistentais, naudojančiais balso atpažinimą, arba algoritmais, kurie pasiūlo žiūrėti kitus filmus.
Atnaujintu naujuoju projektu „DigComp 2.2“ siekiama suteikti naudotojams pagrindinių žinių apie tai, ką DI sistemos veikia ir ko jos nedaro, ir nustatomi tam tikri pagrindiniai principai, į kuriuos reikia atsižvelgti sąveikaujant su DI sistemomis. Tai gali padėti piliečiams tapti labiau pasitikinčiais, kritiškais ir dar atvirai mąstančiais šiandieninių technologijų naudotojais, kartu mažinant riziką, susijusią su sauga, asmens duomenimis ir privatumu.
Dirbtinis intelektas yra visur, bet ar apie jį žinome?
Daugelis kasdienių technologijų naudoja ir taiko tam tikros rūšies dirbtinį intelektą. Pavyzdžiui, dirbtinis intelektas gali būti naudojamas balso komandoms paversti konkrečiais veiksmais, pvz., skambinti arba įjungti šviesas. Dažnai žmonės nežino, kad tokiose sistemose renkami asmens duomenys apie naudotoją ir jo veiksmus, ir jie nesupranta, kaip šie duomenys gali būti naudojami įvairiais tikslais (pvz., rengiant naujus DI algoritmus, dalijantis duomenimis su trečiosiomis šalimis). Žinoma, dėl to kyla įvairių privatumo ar saugumo problemų.
Atnaujintame DigComp 2.2 priede pateikiama daugiau kaip 70 pavyzdžių, kurie gali padėti žmonėms geriau suprasti, kur ir kokiomis aplinkybėmis kasdieniame gyvenime jie gali tikėtis susidurti su DI sistemomis. Jame taip pat pateikiama praktinių pavyzdžių, kaip besiformuojančios technologijos prasiskverbė į mūsų kasdienį gyvenimą.
Kaip „DigComp 2.2“ gali padėti suprasti DI sistemas?
Šioje naujausioje atnaujintoje sistemoje pateikiami trijų rūšių pavyzdžiai, kad būtų lengviau suprasti, ką DI sistemos veikia ir ko jos neatlieka.
- Žinių pavyzdžiai yra susiję su faktais, principais ir praktika. „Patikimas ir saugus bendradarbiavimas su DI sistemomis“ reiškia žinias, kaip paieškos sistemos, socialinė žiniasklaida ir turinio platformos naudoja DI algoritmus, kad gautų atsakymus, pritaikytus prie individualaus naudotojo pageidavimų (leidinyje tą rasite AI 03, p. 78).
- Įgūdžių pavyzdžiai, kuriuose daugiausia dėmesio skiriama gebėjimui pritaikyti žinias sąveikaujant su DI sistemomis. Tai reiškia, kad reikia žinoti, kaip keisti naudotojo sąrankas (pvz., programėlėse, programinėje įrangoje, skaitmeninėse platformose), kad DI sistema galėtų sekti, rinkti ar analizuoti duomenis, tą uždrausti arba valdyti (pavyzdžiui, išjungti buvimo vietos sekimą mūsų telefonuose ir t. t.). (AI 35, p. 80.)
- Požiūrio pavyzdžiai yra susiję su žmogaus veikimu ir kontrole ir rodo valią arba mąstymą veikti. Tai reiškia, kad DI sistemos turi būti atviros žmonėms, kad jie galėtų priimti informacija pagrįstus sprendimus pagal savo tikslus (pvz., naudotojas aktyviai sprendžia, ar imtis veiksmų pagal rekomendaciją, ar ne).
Visi pavyzdžiai yra susiję su esamais „DigComp“ gebėjimais, nes jie padės mokymo programų rengėjams ir mokymo paslaugų teikėjams atnaujinti savo mokymo turinį ir geriau iliustruoti besiformuojančių technologijų taikymą ir integravimą kasdieniame gyvenime.
Pasitikėjimo įgijimas kovojant su melagingomis naujienomis ir dezinformacija
Naujos atnaujintos temos yra susijusios su dabartiniais reiškiniais, kurie dažnai didina dezinformaciją socialinės žiniasklaidos platformose, pavyzdžiui, filtrų burbulais (šališkumas, kurį lemia algoritmas, ribojantis informaciją, kurią naudotojas mato remdamasis savo ankstesne veikla) ir aido efektu (padėtis, kai naudotojai gauna informaciją internete, kuri sustiprina jų turimas nuomones ir neleidžia susidurti su prieštaravimais). Pavyzdžiai taip pat iliustruoja gilumines klastotes ir kitas automatizuotas dirbtinio intelekto sukurto turinio formas.
Jie taip pat atkreipia dėmesį į privatumo problemas bendraujant su DI sistemomis, kurios gali dalytis asmens duomenimis su trečiosiomis šalimis ir nepraleisti pagrindinių klausimų, kuriuos reikia užduoti prieš aktyvuojant veido atpažinimo programinę įrangą arba skaitmeninį asistentą mūsų telefone.
Programos „DigComp 2.2“ pavyzdžiais apie žmones, kurie sąveikauja su dirbtinio intelekto sistemomis, siekiama susidaryti šiandienos pasaulio vaizdą ir padėti žmonėms patikimai, kritiškai ir saugiai naudotis kasdienėmis technologijomis, ypač tomis, kurias skatina dirbtinis intelektas. Kitas tikslas – suteikti piliečiams daugiau galimybių valdyti savo mokymąsi visą gyvenimą, kad jie galėtų būti informuojami apie dirbtinio intelekto sistemas ir tai, ką vadiname „duomenimis“ kiekvienoje mūsų gyvenimo srityje. Galiausiai, vienas iš tikslų yra padėti žmonėms spręsti etikos klausimus, susijusius su skaitmenine praktika, pvz., žmogaus autonomija, kuri yra daugelio ES vertybių pagrindas. Šiais tikslais taip pat grindžiamas Europos Komisijos Skaitmeninio švietimo veiksmų planas, kuriuo siekiama stiprinti piliečių skaitmeninius įgūdžius ir gebėjimus skaitmeninei transformacijai.
Visas ataskaitos tekstas pateikiamas čia.
Kiti būsimi DEAP darbai:
- Gairės pedagogams apie etišką požiūrį į dirbtinį intelektą ir duomenis
- Pasiūlymo priėmimas dėl Tarybos rekomendacijos dėl skaitmeninių įgūdžių ugdymo švietimo srityje gerinimo
Apie autorę
Dr. Vuorikari yra pagrindinė DigComp 2.2 tyrėja. Jos darbe daugiausia dėmesio skiriama geresniam žinių, įgūdžių ir požiūrių supratimui, kuris padeda piliečiams patikimai, kritiškai ir saugiai naudotis skaitmeninėmis technologijomis, įskaitant DI sistemas. Nuo 2013 m. liepos iki 2022 m. rugpjūčio ji dirba Europos Komisijos Jungtiniame tyrimų centre (JRC). Ji yra įgijusi edukologijos išsilavinimą (magistro laipsnis 1998 m. Suomijoje), hipermedijų (DEA 1999 m. Prancūzijoje) ir 2009 m. apgynusi daktaro disertaciją.
Apie JTC
Jungtinis tyrimų centras yra Komisijos mokslo ir žinių tarnyba. JRC samdo mokslininkus moksliniams tyrimams atlikti, kad galėtų teikti nepriklausomas mokslines konsultacijas ir paramą ES. ES mokslo centras yra pagrindinė JRC interneto svetainė.
©Viacheslav Iakobchuk