Inteligencja jak złoto w merkantylizmie. Venkatesh Rao o tym, czego elity boją się w AI

Debata o AI sprowadza się zwykle do pytania, ile miejsc pracy zniknie. Inżynier Venkatesh Rao w eseju „Cognitive Mercantilism” na blogu Contraptions twierdzi, że to patrzenie z jednej strony. Pomija ono, ile inteligencji ludzie będą mogli wykorzystać. Esej streszcza m.in. The Decoder.

Punktem wyjścia jest porównanie z merkantylizmem, doktryną gospodarczą sprzed kapitalizmu. Merkantyliści uważali bogactwo, czyli ziemię i złoto, za zasób skończony, a zwykłych ludzi liczyli głównie jako siłę roboczą. Według Rao wielu współczesnych decydentów podobnie myśli o inteligencji: to rzadki i niebezpieczny zasób, którym powinni zarządzać eksperci, który ma być drogi i którego nie wolno oddawać rywalom. Sam to ujmuje tak: „cognitive mercantilist wants to hoard intelligence and its products like bullion”.

Otwarcie dostępne modele AI traktuje się jak zagrożenie. Rao dodaje, że niektórzy szefowie firm AI wykorzystują obawy o bezpieczeństwo, by zyskać wpływy polityczne.

Więcej myślenia, nie mniej

Kontrargument Rao opiera się na historii. We wczesnym kapitalizmie ludzie dobrowolnie pracowali około 300 dni w roku zamiast 250, żeby kupić herbatę czy cukier. Pojawiły się nowe rzeczy, których warto było chcieć. Podobny mechanizm mógłby zadziałać w przypadku AI: projekty, które były zbyt trudne lub zbyt kosztowne, nagle stają się wykonalne. Ludzie mogliby więc myśleć więcej, a nie mniej, a popyt na pomysły rósłby, zamiast czynić ich autorów zbędnymi.

Z tego wynika zmiana priorytetów politycznych. Zdaniem Rao w centrum powinien stać sprawiedliwy dostęp do AI, a nie ochrona dotychczasowych zawodów opartych na wiedzy. Esej idzie jeszcze dalej: nawet agenci AI mogliby realizować własne projekty i tworzyć nowy popyt na inteligencję. Autonomiczna AI potrzebuje według niego zabezpieczeń, ale nie powinna po prostu wykonywać poleceń.

To kolejny głos w sporze o to, czy AI głównie zastępuje pracę, czy otwiera nowe zastosowania wiedzy. W lipcu pisaliśmy o tym, że korporacje tłumaczą redukcje etatów wdrażaniem algorytmów, choć eksperci widzą w tym często parawan dla restrukturyzacji. Rao idzie krok dalej: kwestionuje samo założenie, że popyt na pracę poznawczą jest stały.

Wątek otwartych modeli ma też wymiar prawny. Unijny AI Act zwalnia dostawców modeli na wolnych i otwartych licencjach z części obowiązków z art. 53, jeśli parametry modelu, jego architektura i informacje o sposobie użycia są publicznie dostępne. Wyjątek nie obejmuje jednak modeli ogólnego przeznaczenia z ryzykiem systemowym, więc otwarta licencja nie zdejmuje z nich wszystkich wymogów.