Arti i humbur i të pranuarit të asaj që nuk e di

Nga Sarah O’Connor - The Conversation/

Kur aplikova në universitetin e Cambridge-it, intervista ime e parë ishte me një profesor që më ftoi të ulesha, mblodhi gishtat e tij së bashku, më shikoi me vëmendje dhe pastaj tha: “A është shteti-komb në rënie?”

Zemra më ra në fund të këmbëve. Jo vetëm që nuk e dija përgjigjen, por as nuk e kuptoja mirë pyetjen. Por kisha dëgjuar, ndoshta nga shkolla ime shtetërore, ose nga universiteti, se këto intervista “nuk testojnë atë që di, por si mendon”. Kështu që mora frymë dhe thashë: “Nuk jam e sigurt se çfarë është një shtet-komb.”

Shkoi mirë. Profesori tha që ishte në rregull, më bëri disa pyetje të thjeshta për të më ndihmuar të kuptoja termin, pastaj edhe disa të tjera ndërsa vazhdonim me pyetjen origjinale. Në fund, më ofruan një vend.

Ishte një përvojë formuese për mua. Megjithatë, me kalimin e viteve, e kam pasur gjithnjë e më vështirë të them fjalët “nuk e di”, dhe nuk mendoj se jam e vetmja.

Në shumë mënyra, kjo është e kuptueshme. Sa më shumë “ekspert” të bëhesh, aq më shumë mendon se duhet të dish gjithçka, dhe frika që besueshmëria jote do të dëmtohet nëse pranon se nuk di diçka.

Por ky refuzim duket se është përhapur në shumë fusha, edhe në ato ku duhet të jetë krejtësisht normale të thuash se nuk di. Një studente në një shkollë prestigjioze biznesi në SHBA më tregoi për një student tjetër që ulej përpara saj gjatë leksioneve. Kur profesori bënte një pyetje, ai e shkruante fshehurazi në ChatGPT dhe më pas lexonte përgjigjen sikur të ishte e tija.

Çfarë po ndodh? Një mundësi është mungesa e modeleve për t’u ndjekur. Vetëbesimi shpërblehet në jetën publike. Pak është e zakonshme të dëgjosh frazën “nuk e di” në intervistat televizive. S’është çudi: shumë kurse trajnimi për media mësojnë teknika për të shmangur përgjigjet me ato fjalë kur përballesh me pyetje për të cilat nuk ke përgjigje (ose nuk do ta japësh). Një mënyrë është: pranoni pyetjen, më pas kaloni në një temë më të sigurt (“Ajo që është vërtet e rëndësishme të dihet është...”) dhe komunikoni mesazhin që keni planifikuar.

Teknologjia e re gjithashtu e ka bërë më të lehtë të gënjesh. Motorët e kërkimit fillimisht, dhe tani modelet e mëdha gjuhësore si ChatGPT, e kanë bërë më të thjeshtë se kurrë shmangien e ndjenjës së sikletit të pranimit të asaj që nuk di.

Megjithatë, një prej ironive të mëdha të këtyre modeleve është se ato kanë të njëjtën tendencë si ne. Kur nuk dinë përgjigjen e një pyetjeje, për shembull sepse nuk kanë akses në një dokument të rëndësishëm, shpesh trillojnë diçka në vend që të thonë “nuk e di”. Kur OpenAI testoi modelin e saj o3, zbuloi se “87 për qind të kohës jepte përgjigje të bindura për imazhe që nuk ekzistonin”.

Ka kosto kur nuk pranon se nuk di. Së pari, humbet mundësinë për të mësuar. Shumë ekspertë janë jashtëzakonisht të gatshëm për t’u përgjigjur kur dikush bën pyetje kurioze. Disa nga projektet e mia më të preferuara të gazetarisë kanë nisur me një pyetje interesante për të cilën unë nuk dija përgjigjen në fillim.

Ekziston edhe rreziku që duke gënjyer, të dobësosh edhe më shumë besueshmërinë tënde. Të gjithë ndoshta kemi përjetuar diçka të tillë: një intelektual apo publikim i respektuar hyn në fushën tënde të ekspertizës, dhe ti habitesh kur kupton që ata nuk dinë për çfarë flasin. Pas kësaj, fillon t’i vësh në dyshim për çdo temë.

Industria e inteligjencës artificiale është veçanërisht e vetëdijshme për këtë rrezik. Kompanitë e teknologjisë e dinë që mjetet e tyre do të kenë përdorim të kufizuar në fusha si ligji dhe mjekësia, nëse vazhdojnë të japin përgjigje të sigurta, por të gabuara, herë pas here. Po bëhen përpjekje që modelet gjuhësore të mësojnë të thonë “nuk e di” ose të shprehin nivelin e tyre të besimit për një përgjigje. OpenAI thotë se e ka trajnuar modelin e saj të ri, GPT-5, që të “dështojë në mënyrë dinjitoze kur përballet me detyra që nuk mund t’i zgjidhë”.

Por kjo nuk është një problem i lehtë për t’u zgjidhur plotësisht. Një problem është se modelet nuk kanë konceptin e “vërtetësisë”. Tjetri është se ato janë trajnuar nga njerëz të ngulitur në kulturën që sapo përshkruam. “Për të arritur shpërblim të lartë gjatë trajnimit, modelet e arsyetimit mund të mësojnë të gënjejnë për detyra të kryera me sukses ose të jenë tepër të sigurt për përgjigje të pasigurta,” thotë OpenAI.

Me fjalë të tjera, ndonëse këto nuk janë domosdoshmërisht mjetet që na duhen, ndoshta janë mjetet që meritojmë. / Financial Times - Syri.net