කෘත්‍රිම බුද්ධිය (Generative AI) නවීන සේවා ස්ථානය වේගයෙන් ප්‍රතිනිර්මාණය කරමින් පවතින විට, බොහෝ දෙනා තුළ පොදු කනස්සල්ලක් මතු වී ඇත: යන්ත්‍රවලට ක්ෂණිකව දත්ත සැකසීමට, ප්‍රවණතා විශ්ලේෂණය කිරීමට සහ විසඳුම් උත්පාදනය කිරීමට හැකි නම්, මිනිසාගේ වටිනාකම අඩුවෙමින් පවතීද? තීරණ ගැනීම පිළිබඳ විශේෂඥවරියක වන චෙරිල් ස්ට්‍රවුස් අයින්හෝන් (Cheryl Strauss Einhorn) පවසන පරිදි, යථාර්ථය ඊට හාත්පසින්ම වෙනස් ය.

මෑතකදී ගූගල් ආයතනය විසින් සංවිධානය කළ Talks at Google වැඩසටහනේදී ඇයගේ නවතම කෘතිය වන The Human Edge පිළිබඳව අදහස් දක්වමින් අයින්හෝන් තර්ක කළේ, පිළිතුරු ඉතා පහසුවෙන් ලබා ගත හැකි යුගයක මානව විනිශ්චය (human judgment) පෙර නොවූ විරූ තරම් තීරණාත්මක වී ඇති බවයි. AI යනු ඇදහිය නොහැකි තරම් බලවත් සහකරුවෙකු වුවද, වැදගත් වන්නේ කුමක්ද, විශ්වාස කළ යුතු තොරතුරු මොනවාද සහ මීළඟට ගත යුතු ක්‍රියාමාර්ග මොනවාද යන්න නිර්වචනය කළ හැක්කේ මිනිසුන්ට පමණි.

AI සහකරුවෙකු ලෙස මිස තීරණ ගන්නෙකු නොවේ

බොහෝ වෘත්තිකයන් කරන ප්‍රධානතම වැරැද්දක් වන්නේ AI හවුල්කාර මෙවලමක් වෙනුවට නිරපේක්ෂ තීරණ ගන්නෙකු ලෙස සැලකීමයි. ගැටලුවක් නිර්වචනය කිරීම, පක්ෂපාතීත්වයන් (biases) හඳුනා ගැනීම සහ පාර්ශවකරුවන් සම්බන්ධ කර ගැනීම ඇතුළු සංකීර්ණ ගැටළු විසඳීමේ තීරණාත්මක පියවර අටක් ඇති බවත්, එහිදී මානව විනිශ්චය අත්‍‍යවශ්‍ය වන බවත් අයින්හෝන් පැහැදිලි කරයි. අපගේ යටි අරමුණු, චිත්තවේගීය පසුබිම හෝ අපගේ හර පද්ධතීන් තේරුම් ගැනීමට AI පද්ධතියකට කිසිදා නොහැක.

තාක්‍ෂණය අපගේ වැඩකටයුතු සමඟ ඵලදායී ලෙස ඒකාබද්ධ කිරීම සඳහා, AI සමඟ කටයුතු කරන ප්‍රධාන ආකාර දෙකක් ඇය හඳුන්වා දෙයි:

• ශල්‍ය වෛද්‍යවරයා (The Surgeon): ඔබට අවශ්‍ය කුමන නිශ්චිත තොරතුරක්ද යන්න ඔබ හරියටම දන්නා විට, එම පිළිතුර පමණක් නිවැරදිව උකහා ගැනීම සඳහා AI මෙවලම ශල්‍යකර්මයක් මෙන් නිරවද්‍යව භාවිතා කිරීම මෙයින් අදහස් වේ.
• ලැම්බෝගිනි රියදුරා (The Lamborghini Driver): මෙහිදී ඔබ අතිශය බලවත් යන්ත්‍රයක සුක්කානම පිටුපස වාඩි වී සිටී. නමුත් වැරදි ගමනාන්තයකට වේගයෙන් යාමෙන් පලක් නැත. AI මෙවලම ඔබට අවශ්‍ය තැනටම මෙහෙයවීම සඳහා ප්‍රමාණවත් පුද්ගලික මඟපෙන්වීමක් සහ සන්දර්භීය දැනුමක් (contextual knowledge) ඔබ සතුව තිබිය යුතුය.

AREA ක්‍රමය හරහා පක්ෂපාතීත්වය ජය ගැනීම

බාහිර මෙවලම් වෙත හැරීමට පෙර, අපගේම අභ්‍යන්තර චින්තනය අවබෝධ කර ගැනීමේ වැදගත්කම අයින්හෝන් අවධාරණය කරයි. පුද්ගලයින්ට තම සංජානන පක්ෂපාතීත්වයන් (cognitive biases) පාලනය කර ගනිමින් තීරණ ගැනීමේ හැකියාව වැඩිදියුණු කර ගැනීම සඳහා ඇය “AREA” ක්‍රමය හඳුන්වා දුන්නාය.

• Absolute Information (නිරපේක්ෂ තොරතුරු): වහාම බාහිර අදහස් සෙවීම වෙනුවට, ඔබේ ඉලක්කයට සෘජුවම සම්බන්ධ මූලික තොරතුරු සමඟ ආරම්භ කරන්න.
• Relative Information (සාපේක්ෂ තොරතුරු): ඔබ සොයාගත් මූලික තොරතුරු සමඟ බාහිර මූලාශ්‍ර සහ සාහිත්‍යය සසඳා බලන්න.
• Exploration/Exploitation (ගවේෂණය/සූරාකෑම): මිනිසුන්ගේ සැබෑ අත්දැකීම් අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා ලියකියවිලි වලින් ඔබ්බට බලන්න. ඔබ එක්රැස් කරගත් සාක්ෂිවලට එරෙහිව ඔබේම උපකල්පනයන්ට සක්‍රීයව අභියෝග කරන්න.
• Analysis (විශ්ලේෂණය): ගුණාත්මක පර්යේෂණවලින් පිටුබලය ලබන ස්ථිර තීරණයකට එළඹීමට මෙම සම්පූර්ණ ක්‍රියාවලිය එකට එක් කරන්න.

බුද්ධිමය විවිධත්වය (Intellectual Diversity) ප්‍රතිනිර්මාණය කිරීම

ඔබ තනිවම හෝ සමාන අදහස් ඇති කණ්ඩායමක් සමඟ වැඩ කරන විට බුද්ධිමය විවිධත්වය අනුකරණය කිරීම සඳහා AI භාවිතා කිරීම අතිශය සාර්ථක ක්‍රමයක් බව අයින්හෝන් පවසයි. ඇය ගැටළු විසඳන්නන්ගේ ප්‍රධාන මූලාකෘති (archetypes) 5 ක් හඳුනා ගනී:

• The Adventurer (වික්‍‍රමාන්විතයා): සහජ බුද්ධිය මත විශ්වාසය තබමින් මීළඟ තාර්කික පියවර ගැනීමට උනන්දු වෙයි.
• The Detective (රහස් පරීක්ෂකයා): ගැඹුරු පර්යේෂණ සහ දැඩි සාක්ෂි මගින් මෙහෙයවනු ලබන නමුත් තහවුරු කිරීමේ පක්ෂපාතීත්වයට (confirmation bias) ගොදුරු විය හැක.
• The Listener (සවන්දෙන්නා): අන් අයගේ ප්‍රඥාවට සහ අදහස්වලට ප්‍රමුඛත්වය ලබාදෙන ඉතා සහයෝගී පුද්ගලයෙකි.
• The Thinker (චින්තකයා): ප්‍රවේශම් සහගත සහ කල්පනාකාරී වන අතර, ඉදිරියට යාමට පෙර සියලු විකල්ප සහ බාහිර දත්ත ගැඹුරින් විශ්ලේෂණය කිරීමට අවශ්‍ය වේ.
• The Visionary (දූරදර්ශියා): සාම්ප්‍රදායික නොවන විසඳුම් සොයන අතර අසාමාන්‍ය තොරතුරු කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි.

අප ස්වභාවිකවම අපගේම ගැටලු විසඳීමේ ශෛලියකට නැඹුරු වන බැවින්, අපට ඉහත සඳහන් කළ අනෙකුත් භූමිකාවන් රඟදක්වන ලෙස AI වෙතින් ඉල්ලා සිටිය හැක. උදාහරණයක් ලෙස, යම් අදහසකට විරුද්ධ මතධාරියෙකු (devil’s advocate) ලෙස ක්‍රියා කරන ලෙස කණ්ඩායමකට AI වෙත උපදෙස් දිය හැකිය. මානව කණ්ඩායමට එකට එක්ව ගැටලු විසඳීමටත්, AI මෙවලමට ඔවුන්ගේ උපකල්පන නොකඩවා ප්‍රශ්න කිරීමටත් මෙය ඉඩ සලසයි.

අවසාන වශයෙන්, AI හි නැගීම යනු අපගේ චින්තනය යන්ත්‍රවලට බාර දීමක් නොවේ. ඒ වෙනුවට එය ස්වයං අවබෝධය (self-awareness) වර්ධනය කර ගැනීම සඳහා වන ප්‍රබල ආරාධනයකි. මිනිසුන් තීරණ ගනු ලබන්නේ හුදෙක් දත්ත මත පමණක් නොව වටිනාකම්, සබඳතා සහ හැඟීම් මත පදනම්ව බැවින්, AI යුගය තුළදී පවා අපගේ අද්විතීය මානව විනිශ්චය අපගේ අවසාන තරඟකාරී වාසිය ලෙස පවතිනු ඇත.