Jak można wykorzystywać AI w swojej pracy? Kiedy powinniśmy być wyjątkowo czujni pracując z AI? Zapraszamy do wysłuchania nowego odcinka Podcastu Sektor 3.0, dostępnego na Spotify, Google Podcasts i Apple Podcasts.
Słuchaj także na Google Podcasts | Apple Podcasts
O czym dowiesz się z tego odcinka:
01:35 Czy AI jest, a czym nie jest?
04:04 Jak można wykorzystywać AI w swojej pracy?
08:19 Kiedy powinniśmy być wyjątkowo czujni pracując z AI?
14:34 Czy w przyszłości będziemy mieć swoje własne rozwiązania z AI?
Goście – Pamela Krzypkowska i Jacek Królikowski
Pamela Krzypkowska – Architektka Danych i Sztucznej inteligencji w Microsoft, pracująca z klientami rynku Enterprise nad flagowymi projektami w tych obszarach w Polsce. Zajmuje się głównie operacjonalizacją procesów uczenia maszynowego (MLOps), budowaniem modeli uczenia maszynowego na platformach Databricks i Azure ML oraz pracą z modelami generatywnymi w Azure OpenAI. Jest członkinią grup ds. Etyki i Cyberbezpieczeństwa AI działających przy KPRM oraz wykładowczynią na Akademii Leona Koźmińskiego i Politechnice Warszawskiej. Jej główne obszary zainteresowań to sieci neuronowe, etyka AI i filozofia umysłu. Ukończyła Informatykę na Politechnice Warszawskiej oraz Filozofię na Uniwersytecie Warszawskim.
Jacek Królikowski – Prezes Fundacji Rozwoju Społeczeństwa Informacyjnego, specjalizuje się w metodologii szkoleń i zarządzania projektami. Od 2008 roku kierował działaniami szkoleniowymi realizowanymi przez FRSI w ramach Programu Rozwoju Bibliotek. Ma doświadczenie pracy w instytucjach publicznych (Centralny Ośrodek Doskonalenia Nauczycieli) i organizacjach pozarządowych (Fundacja Rozwoju Demokracji Lokalnej). Jako ekspert Rady Europy uczestniczył w programach realizowanych przez tę organizację w latach 1995 – 2005, głównie na Bałkanach. Od 2005 działał jako niezależny ekspert, świadcząc usługi w zakresie analiz i badań społecznych, opracowywania projektów, szkoleń i zarządzania projektami dla firm, organizacji pozarządowych i instytucji publicznych. W latach 2006 – 2008 zarządzał dużymi projektami szkoleniowymi realizowanymi przez UNDP i Delegację Komisji Europejskiej dla służby cywilnej.
Polecane książki, blogi, kursy, aplikacje:
Transkrypcja
(Filip Jędruch, FJ) Technologie, edukacja, komunikacja, trzy tematy, jeden blog. Blog Sektor 3.0 to miejsce gdzie pomagamy lepiej pracować, wydajniej korzystać z technologii i dobrze żyć. To miejsce dla organizacji społecznych, społeczników, społeczniczek i wszystkich tych, którzy chcą robić dobre rzeczy, zarówno offline jak i online. Na naszym blogu przeczytacie ciekawe artykuły. Publikujemy także rozmowy z ekspertami i ekspertkami oraz poradniki, które pozwolą Wam poznać najróżniejsze narzędzia. Z tej strony Filip Jędruch. Witam i zapraszam na pierwszą lekcję z AI.
**(Pamela Krzypkowska, PK)**Pomyślcie sobie jak daleko przeszliśmy. Każdy z nas może wejść w takie rozwiązania czatowe. Jeżeli chodzi o nawet możliwości, jeżeli mamy jakieś takie pytania, które nie zawierają danych personalnych, to możemy włączyć sobie takiego otwartego czata i zapytać go o jakieś takie właśnie jak na przykład porady dotyczące co mogę jeszcze ciekawego zrobić w mojej organizacji pozarządowej. Cześć czacie, pomóż mi w napisaniu wniosku grantowego. To są moje dane, to jest jakby potencjalnie moja oferta, pomóż mi napisać to.
(Jacek Królikowski, JK) Kiedyś pozwoliłem sobie zażartować, że nie interesują mnie żadne nowe oprogramowania, o ile nie są w stanie napisać dobrych wniosków grantowych dla organizacji. Zdaje się, że się zbliżamy do tego momentu, kiedy to będzie możliwe i to rodzi szereg problemów, na przykład jak będzie uznawane autorstwo takiego wniosku.
(FJ) Rozmawiam z Pamelą Krzypkowską, architektką sztucznej inteligencji w Microsoft Polska i z Jackiem Królikowskim, prezesem Fundacji Rozwoju Społeczeństwa Informacyjnego. Zaczynamy od podstaw i pytamy, czym sztuczna inteligencja jest, a czym nie jest.
(PK) Generalnie nie mamy jakiejś jednej przyjętej, w takich dużych rzeczy może mieć jakieś prostsze definicje, nie wiem, jabłko albo komputer. Tak sama sztuczna inteligencja nie ma jakiejś takiej jednej przyjętej definicji. Jest dużo różnych definicji, ale taka główna definicja odnosząca się do de facto komputerów i tego, jak z informatycznego punktu widzenia to wygląda, to są jakby maszyny, które robią takie rzeczy, które normalnie myślimy, że robią tylko ludzie. Czyli nie wiem, rozumienie kontekstu, myślenie, podejmowanie różnych decyzji. Generalnie jeżeli maszyna wykonuje jakieś takie umiejętności, to zakładamy, że jest to sztuczna inteligencja, to może być szersza albo węższa definicja. Warto wspomnieć, że taka węższa sztuczna inteligencja zazwyczaj kojarzy nam się z takimi rzeczami jak filtry spamu, predykcja tego, czy będzie padać, czy nie będzie padać jutro w ramach jakby właśnie pogodowych elementów, ale jest też taka szersza definicja, czy w ogóle szersza perspektywa na sztuczną inteligencję, czyli to, o czym mówimy ostatnio sporo, czyli ta sztuczna inteligencja generatywna, która nie tylko umie coś przewidzieć, czy właśnie predykować, czy powiedzieć nam, że coś jest takie albo śmakie, ale umie właśnie taki content, to się nazywa kreatywny, czyli umie takie kreatywne zadania wykonywać, które normalnie absolutnie mówimy, że robią zazwyczaj tylko ludzie.
(JK) Ostatnio najbardziej mnie zafascynował czat GPT i to jest jeszcze taka faza zabawy i tego, co on może zrobić, ale kiedyś pozwoliłem sobie zażartować, że nie interesują mnie żadne nowe oprogramowania, o ile nie są w stanie napisać dobrych wniosków grantowych dla organizacji, dobrych raportów. Zdaje się, że się zbliżamy do tego momentu, kiedy to będzie możliwe i to rodzi szereg problemów, na przykład takich, jak będzie uznawane autorstwo takiego wniosku, ja to mówię z perspektywy zarówno organizacji, która stara się o środki takie wnioski pisze, jak i organizacji, która daje granty. Jak się zastanawiam, czy jak komisja się zbierze i będzie oceniała wnioski grantowe, to czy będziemy w stanie stwierdzić, czy to napisali członkowie danej organizacji, czy to jest jakieś istotne współautorstwo czatu na przykład. Jedną z takich kwestii w wnioskach projektowych jest używanie takiego specyficznego słownictwa używanego w danych konkursach. Myślę, że gdyby czat otrzymał takie dane, jakie wyrażenia, jakie pojęcia są szczególnie oczekiwane, to mógłby napisać to dużo lepiej niż, być może nie jak zespół FRSI, ale wiele innych zespołów.
(FJ) Stawiając pierwsze kroki w trakcie pierwszej lekcji, Pamelo, czy znasz jakieś, czy możesz podać jakieś takie wykorzystania AI w pracy? Wspominaliśmy już o czacie, ale podejrzewam, że tych rozwiązań i sposobów ich wykorzystania w pracy jest o wiele więcej. Czy masz jakieś takie, które przypominasz sobie w środku nocy na przykład? Chodzi mi o to, żebyśmy mogli naszkicować po prostu jakiś mały obrazek tego, jak może to działać.
(PK) Na pewno musimy pamiętać, że teraz dużo mówimy o czacie GPT czy tych rozwiązaniach, ale to nie jest w ogóle jedyna rzecz, którą mamy. To jest tak, że teraz dużo o tym mówimy i naprawdę jest super dużo zastosowań, jak to mówiliśmy na przykład o tych wnioskach, gdzie możemy to wykorzystać, ale jeżeli chodzi o organizację, to tych rzeczy jest bardzo dużo. Ja bym to może podzieliła trochę na takie dwa elementy. Jak obudzicie mnie w środku nocy i zapytacie o to, to pewnie z środka głowy nie powiem, ale jak chwilę się zastanowię, to na pewno wymyślę, że to są takie elementy, które podnoszą produktywność osób w organizacji, a drugie, które pomagają nam de facto w tych procesach z naszymi właśnie grantodawcami czy osobami, z którymi pracujemy na co dzień z innymi organizacjami. Więc jeżeli chodzi o tę produktywność, no to po pierwsze, używanie jednego miejsca, gdzie się komunikujemy, jednego miejsca, gdzie trzymamy dane, czyli takiego jednego źródła prawdy. To, że w naszej pracy jesteśmy w stanie na przykład użyć też takich rozwiązań jak czat GPT do tego, żeby takie wnioski czy e-maile różne generować automatycznie z takim bardziej personalnym elementem. Czyli na przykład właśnie ja generuję maila dla mojego grantodawcy, dziękując mu za to, który nie będzie taki z szablonu, tylko będzie personalnie jakby napisany specjalnie dla niego. A ten drugi element to jest właśnie te nie produktywności, czyli podnoszenie produktywności tych osób w organizacji, tylko bardziej dotyczące właśnie jak lepiej na przykład zbierać środki. No bo to wiemy, że oczywiście jest jeden z głównych tematów w organizacjach społecznych i ten sposób zbierania środków, no to na przykład oczywiście możemy użyć takie zwykłe modele predykcyjne do tego, żeby być w stanie powiedzieć do kogo najlepiej na przykład wysłać nowe zapytanie. Albo jaka może pojawić się osoba tutaj z tych, do których wcześniej pisaliśmy, która potencjalnie może mieć jakieś pieniądze czy wspomóc nas w jakichś elementach. Albo żeby wiedzieć jak dobrze kampanie marketingowe pozycjonować i w mediach społecznościowych i gdzieś indziej. To są takie powiedziałabym dwa główne kierunki, gdzie ta sztuczna inteligencja i technologia zdecydowanie mogły nam pomóc.
(JK) Rzeczywiście kwestia fundraisingu jest teraz dla organizacji kluczowa. Zwłaszcza, że coraz trudniej organizacjom zdobywać środki publiczne w Polsce. Powiem o takim marzeniu i może Pamela opowiesz czy ono jest możliwe. Ponieważ właśnie taką ważną kwestię jak przeglądanie różnych możliwości pozyskania grantów, robimy w zasadzie tak jak od zawsze robiliśmy. Przeglądamy różne strony. Na przykład ostatnio mi się zdarzyło, że przegapiłem jakąś ważną rzecz. Pomyślałem sobie, że to jest fajne miejsce, mogliśmy tam złożyć fajny projekt, ale niestety znalazłem to za późno. Mieliśmy za mało czasu, żeby ten projekt przygotować. Czy obecnie jest możliwe na przykład stworzenie jakiejś aplikacji, która pozwoliłaby mi znaleźć te konkursy grantowe, które mnie interesują? Czy jeżeli Unia Europejska publikuje te dane, to znaczy, że ktoś może po prostu siąść i zrobić aplikację, która pozwoli mi przeglądać takie rzeczy?
(PK) Ja już tu wchodzę w taki techniczny punkt widzenia i myślę, że tutaj te dane są, to pewnie jest jakieś API pod spodem, które sobie połączymy. Na koniec dnia, żeby użyć kalki językowej, to potrzebujemy sposobu, żeby te dane wyciągnąć. Myślę, że ogólnie rzecz biorąc, napisanie takiej aplikacji z punktu widzenia osoby technicznej, która jest w stanie wyciągnąć dane z jakiegoś serwisu, oczywiście ten serwis powinien, tak by było najłatwiej, wystawiać nam te dane po prostu w takiej łatwej możliwości ściągnięcia ich, a jeżeli nie, możemy jakoś ściągnąć je ze strony, to jest trochę trudniejsze, ale jeżeli takie możliwości wyciągnięcia ich łatwiejszego są udostępniane przez Unię Europejską, a znając Unię Europejską, to pewnie to jest możliwe, to możemy wtedy łatwo do takiej aplikacji, bardzo prostej, dać sobie takie wnioski i wtedy wszystkie organizacje będą w stanie wejść w to jedno miejsce i dostać informacje, kiedy jest deadline, dzisiaj na jakąś aplikację, jutro na jakąś aplikację. To jest mega przyszłościowe rozwiązanie, które, co ważne, nie jest trudne do napisania.
(FJ) Kiedy powinniśmy mówić, sprawdzam? Jeśli pracujemy z rozwiązaniami, które wykorzystują sztuczną inteligencję, jeśli polegamy w naszej pracy choć w jakiejś części na tych rozwiązaniach, kiedy powinniśmy je sprawdzać, kiedy powinniśmy włączać takie dodatkowe myślenie, dodatkowe sprawdzanie?
(JK) To, czego nie potrafi sztuczna inteligencja, to tych wniosków zrealizować, zrobić jakąś zmianę społeczną, tak? To tego nie potrafi.
(PK) Ale może nam w tym pomóc. Mamy sobie, co jest ważna uwaga, właśnie z takiej perspektywy, że możemy użyć tych rozwiązań do tego, żeby pomogło nam w tym. I to sprawdzanie takie, to z mojej perspektywy, w mojej codziennej pracy, kiedy używam tych rozwiązań, to na przykład używam ich w ogóle rozwiązań sztucznej inteligencji, ale tutaj akurat mówię konkretnie o tym czacie, bo to może też być główny element, który wydaje nam się może jakiś niepewny. Zawsze próbuję, jeżeli mam jakieś swoje informacje, daję te informacje i proszę o przetworzenie tych informacji albo jakieś kreatywne zmiany tych informacji. Jeżeli szukam faktów, które są bardzo ważne i muszą być konkretnie dobrze napisane, zawsze sprawdzam źródła. Więc tutaj jest mega istotne, żeby pamiętać, że jakiekolwiek fakty dostaniemy od tego rozwiązania, musimy zawsze te źródła sprawdzić, bo to jest element, który może nie wszyscy wiedzą, ale jest bardzo ważny. Granica wiedzy tego rozwiązania, akurat tego modelu CHAT-GPT, kończy się na wydarzeniach z roku 2021, czyli wszystkie informacje, które on generuje po tym czasie, są tak zwane halucynacje, czyli on próbuje dopasować informacje do tego, co wydaje mu się, że może być prawdziwe, ale on nie jest w stanie powiedzieć nam, że na przykład tej informacji już nie wie w tym przypadku. Więc bardzo należy uważać i należy sprawdzać, szczególnie o tych informacjach, które są ostatnie. Musimy pamiętać, że takie nowe kreatywne rzeczy, sprawdzanie, uczenie się nowych elementów, trochę myślenie sobie na przykład, co jeszcze mogę zrobić w mojej organizacji, to jest super właśnie jako taki partner, z którym mogę podyskutować i zobaczyć, co on czy ona sądzi. Tutaj ciężko określić jakby, co ono sądzi o tym elemencie, ale jeżeli chodzi o fakty, to fakty na pewno trzeba sprawdzać i mieć źródła, z których te fakty pochodzą. Tutaj przychodzi jeszcze do głowy, że w związku z tym mamy kolejną możliwość rozróżnienia tego, co jest źródłem ludzkiej kreatywności i tego czata, to znaczy człowiek być może w aplikacji może napisać nie wiem, a czat tego nie zrobi. Może i to jest też istotne tutaj, że możemy oczywiście dodać, bo jeżeli chcemy używać takich rozwiązań w naszych organizacjach, możemy także dać jakieś nasze informacje, czy jakąś naszą bazę wiedzy, na której on będzie właśnie bazował. Więc to jest też ważne, że nie jesteśmy zostawieni w takiej pustce, gdzie jest tylko jakaś wiedza, która sobie lata i nic nie możemy tutaj zrobić, tylko mamy możliwość właśnie dodania wiedzy, na przykład z naszych baz wiedzy, z źródeł internetowych. To też są wszystko możliwości, które my możemy zrobić, żeby podnieść taką wiarygodność tych rozwiązań. A propos czata, mam takiego fajnego, nazwijmy to, tipa, który myślę, że może Wam się przydać i ja tego używam na co dzień, czyli proszę to rozwiązanie, żeby de facto stworzyło, czyli żeby wcieliło się w rolę pewnej osoby. I na przykład wyobraźcie sobie, że chcecie właśnie wcielić, żeby wiedzieć, co Wasz grantobiorca, czy grantodawca może potencjalnie powiedzieć, albo co może zrobić. To zaproponujcie go, jeżeli byś na przykład miał mi dawać grant i to jest mój wniosek, to co byś poruszył, co byś dodał, co byłoby dla Ciebie istotne, żeby dowiedzieć się potencjalnie, co na przykład taka osoba może powiedzieć. I to jest super, bo jeżeli nie mamy dostępu na co dzień do takiej osoby, która potencjalnie daje nam te granty, bo jakbyśmy mieli, to byśmy tam ją ciągnęli za rękaw i ten grant byśmy w końcu dostali, to właśnie możemy poprosić to rozwiązanie, żeby wcieliło się w taką rolę i zobaczyć, co potencjalna osoba, do której jakieś nasze treści tutaj piszemy, albo na przykład, no właśnie, na social media, co jeżeli miałbyś wesprzeć fundację, to co byś chciał zobaczyć, żeby mieć większe szanse, że tę fundację wesprzesz. To też jest taka właśnie możliwość, żeby lepiej dopasować do swojego osoby, która potencjalnie na przykład środki finansowe może nam dać swoją wiadomość.
(JK) A jak to się technicznie robi? Bo to mnie bardzo zafascynowało.
(PK) Po prostu piszesz. Czyli po prostu piszesz. Wyobraź sobie, możemy dać mu kontekst. Ważne jest to, żeby dać mu kontekst. Czyli mówisz, wyobraź sobie, że jesteś grantodawcą dla organizacji społecznych, które zajmują się na przykład tym i tym. I ja jestem organizacją taką, taką, która zajmuje się tym i tym i to jest mój wniosek. Co powiesz o tym wniosku? Czy to mógłbym tutaj dodać? Więc jakby dajesz mu kontekst i jakby osadzasz go w takiej rzeczywistości. Piszmy dużo, znaczy nie za dużo, ale piszmy jakby na tyle, żeby on mógł zrozumieć, o co nam chodzi. Też pamiętajmy, że czat jest konwersacyjnym rozwiązaniem, więc jeżeli go zapytasz, on coś odpowie, ale ta odpowiedź ci się nie podoba, to napisz, ej nie, chodziło mi o coś bardziej, nie wiem, konkretnego albo formalnego, albo nie wiem, pomyśl kreatywnie na przykład, spróbuj. Albo co jeszcze lepsze, powiedzmy mu, masz ten mój wniosek, dlaczego byś go odrzucił? Jakie są argumenty, którego byś użył, żeby to odrzucić? Albo na przykład ja mam pomysł i napiszę, mój pomysł jest taki, żeby zrobić to, to, to, to, to. Powiedz, dlaczego to jest zły pomysł, albo czego tu brakuje? Żeby jakby on znalazł dziury w naszym rozumowaniu, na przykład właśnie przy pisaniu wniosku, przy robieniu jakiegoś takiego myślenia nad kampanią marketingową dla naszych osób, które potencjalnie mogą nam generować środki. Dzięki temu będziemy jakby też własne troszkę dziury zapełniać potencjalnie. Doprecyzowujmy. Czat GPT pamięta, co powiedzieliśmy wcześniej, więc możemy go zapytać. Napisz to inaczej, zrób mi to w inny sposób, dodaj coś.
(JK) Takie podejście, o którym w tej chwili mówisz, to jest podejście, o którym bym marzył, będąc uczniem. Tak mi się wydaje, że szkoła w Polsce nie zmieniła się aż tak bardzo, bo wiesz, jakbym dostał, znaczy gdybym udzielił złej odpowiedzi, to odpowiedź by była siadaj źle. A trzeba zadawać inne pytania, dodać kontekstu i tak dalej, i tak dalej. To jest bardzo fajne.
(PK) To jest po prostu metoda sokratejska, była z nami od lat i używamy jej cały czas, nawet ze sztuczną inteligencją.
(JK) W Grecji wymyślili też oprócz filozofii i sztuczną inteligencję, przynajmniej istotny wkład na niej.
(FJ) Zmierzając już powoli do końca, chciałem zapytać, no bo my ten czat karmimy pewnymi informacjami, a on gdzieś te informacje zabiera. Nie wiemy do końca, gdzie. Będzie gdzieś te informacje chował, upychał i będzie wiedział już to, co my tam wpiszemy. Czy jesteśmy daleko od takich dedykowanych rozwiązań, typowo dla każdego? Czy dożyjemy takich czasów, że każdy będzie miał taki swój, własny czat, swojego takiego własnego chatbota?
(PK) To tutaj chciałam oczywiście wspomnieć, żeby do takiego ogólnego czata GPT, które jest pewne dla wszystkich, nie wrzucać swoich informacji personalnych, ani jakichś informacji, nie wiem, firmowych, tajnych. Prośba gorąca do wszystkich, nie wrzucajmy tego tam. Ważne jest, że są takie rozwiązania, na przykład Azure OpenAI, które można na Azure postawić, gdzie możemy postawić sobie takiego czata, gdzie te dane należą tylko do nas i tylko my je widzimy i nigdzie one nie lądują. Więc to jest ważne, żeby oczywiście korzystać z tego czata w takich kwestiach, gdzie nie potrzebujemy tych danych personalnych wrzucać, ale jeżeli są takie elementy wrażliwe, których potrzebujecie tutaj użyć jako organizacja, zobaczcie Azure OpenAI, czyli właśnie ten serwis, taki jak na przykład chat w chmurze, gdzie te dane są tylko przechowywane dla was, nie są nigdzie wykorzystywane szerzej i nigdy nie będą użyte do uczenia żadnego modelu.
(JK) Więc koszt tego Azure jest dla nas jakby możliwy do udźwignięcia, do przeciętnej organizacji?
(PK) Jeżeli chcemy skorzystać z tego jako takiego wsparciowego modelu i na przykład pytać go, nie wiem, dwa razy dziennie, nawet pięć razy dziennie, to takie koszty mogą nawet być miesięcznie od pięciu dolarów, powiedziałabym, do jeżeli chcemy tak lecieć bardzo szeroko go wykorzystywać, do powiedzmy pięciuset dolarów, więc to może być stosunkowo dużo, ale na rozpoczęcie to naprawdę jest bardzo tanie rozwiązanie jako taki wsparciowy partner czy partnerka. Kluczową jest kwestią współpracowania z organizacją, dbać o swoje dane, gromadzić je, mieć je, czyli jeżeli organizacje do tej pory być może, nie wiem, nie robiły tego w przemyślany sposób i dane z różnych projektów gdzieś znikały właśnie ze znikającymi stronami internetowymi i tak dalej, to pewnie ważną wskazówką jest to, że im tym bardziej możemy personalizować niejako wykorzystanie sztucznej inteligencji, im bardziej, im więcej mamy danych. Trzymajcie, uważajcie, pilnujcie.
(FJ) Pełną, godzinną wersję rozmowy znajdziecie na blogu Sektor 3.0. Możecie także odwiedzić nasz kanał na YouTube. Zachęcamy do odsłuchania innych odcinków naszego podcastu. Jesteśmy na Spotify, Apple Podcasts i Google Podcasts. Do usłyszenia.