Додека во Европа се отвора прашањето за сопствениот технолошки капацитет, за Македонија предизвикот почнува од луѓето, образованието и институциите. Вештачката интелигенција може да ја зголеми продуктивноста, но нејзината примена бара знаење, одговорност и јасна процена на трошоците.
Вештачката интелигенција отвора прашања што ги надминуваат границите на информатиката. Кој ќе ја создава технологијата, кој ќе управува со неа, кој ќе ја плаќа и кој ќе ги добива придобивките? За мала економија како македонската, овие прашања водат кон уште едно: дали ќе развиваме знаење што создава вредност во земјата или ќе останеме зависни од решенија чија работа и ограничувања недоволно ги разбираме?
Поврзувањето на македонската подготвеност, европската технолошка самостојност и глобалните финансиски ризици нуди корисна аналитичка перспектива. Тоа се различни нивоа на ист предизвик: како општествата да го насочуваат технолошкиот развој во јавен и економски интерес.
Што навистина значи Македонија да заостанува?
Тврдењето дека Македонија е „последна“ во вештачката интелигенција звучи загрижувачки, но за сериозна анализа мора да се знае на која ранг-листа се однесува, за која година и според кои показатели. Подготвеноста на јавната администрација, примената во компаниите и научноистражувачките капацитети се различни категории. Без конкретен индекс и методологија, категоричното рангирање останува непоткрепено. Сепак, прашањето за домашната подготвеност заслужува расправа што оди подалеку од местото на една табела.
Практичните мерила би биле многу покорисни: колку организации можат да препознаат соодветна примена на технологијата, колку располагаат со квалитетни податоци и колку имаат вработени способни да ги проверуваат резултатите?
Подготвеноста за вештачката интелигенција се покажува преку способноста да се реши конкретен проблем и да се измери подобрувањето.
Задржувањето на кадрите бара простор за професионален развој
Расправата за заминувањето на стручњаците не треба да заврши со повик тие да останат. Потребно е да се разгледа што им овозможува домашната средина: истражувачка работа, професионална самостојност, пристап до опрема и можност нивните решенија да најдат практична примена. Политика за задржување кадри би требало да ги поврзе универзитетите, компаниите и јавните институции преку конкретни проекти. На пример, еден истражувачки тим може да развива алатка за пребарување јавни документи, а институцијата што ќе ја користи да обезбеди уредени податоци, јасни барања и проверка на резултатите.
Таквата соработка создава професионална перспектива. Таа му дава смисла на знаењето стекнато во земјата и отвора простор за соработка со стручњаци што работат во странство.
Важен услов е изборот на тимовите да биде транспарентен и заснован врз компетентност. Технологијата тешко ќе донесе институционален напредок ако проектите се доделуваат без јасни критериуми и одговорност за резултатите.
Дигитализацијата почнува со преиспитување на постапките
Воведувањето вештачка интелигенција во администрацијата бара претходно да се утврди како функционираат постапките. Кои документи навистина се потребни? Кои податоци веќе ги поседува институцијата? Каде се создаваат непотребни чекања?
Автоматизирањето на лошо поставена постапка може да ги пренесе нејзините слабости во нов систем. Затоа секој проект треба да почне со опис на проблемот и мерлива цел: пократко време за обработка, помалку повторени барања или полесен пристап до информации. Потоа следува изборот на соодветно решение. Понекогаш тоа ќе биде едноставна база на податоци или подобар електронски образец. Во други случаи, вештачката интелигенција може да помогне со пребарување, класификација или подготовка на нацрти за човечка проверка.
Граѓанинот треба да знае кој ја носи конечната одлука и каде може да побара исправка. Институционалната одговорност мора да остане јасно утврдена.
Европската самостојност како прашање на избор
Темата за европска вештачка интелигенција може да се разгледува преку способноста за избор. Колку еден корисник, компанија или јавна институција може да промени добавувач без големи трошоци и прекин на работата? Може ли да ги пренесе сопствените податоци? Може ли независно да ја оцени услугата што ја добива? Од оваа перспектива, технолошката самостојност подразбира домашно знаење, повеќе достапни решенија и способност за преговарање за условите на користење.
За Македонија, разумна насока би била учество во европски истражувачки партнерства и развој на специјализирани примени. Малата економија може да насочи ресурси кон области во кои има конкретни потреби: обработка на македонски јазик, пребарување домашни архиви, поддршка на производствени процеси или достапност на јавните услуги.
Особено значајни се квалитетот на јазичните ресурси и проверката на резултатите на македонски јазик. Употребливоста на една алатка зависи и од тоа дали точно ги разбира домашната терминологија и контекстот.
Инвестицискиот бум има и финансиска страна
Предупредувања доажаат од Банката за меѓународни порамнувања за растечкото должничко финансирање на инфраструктурата за вештачка интелигенција. Извештајот ги издвојува нетранспарентните финансиски врски и високите очекувања за идната заработка како можни извори на ранливост. Прави и разлика меѓу добивките во одделни работни задачи и ефектот врз продуктивноста на целата економија. Овие наводи тука се користат како медиумски пренесени оценки, без независна проверка на оригиналното обраќање. Извор: Трн
За домашните компании и институции практичната поука е внимателно да ја оценуваат секоја инвестиција.
Колку чини воведувањето на системот? Колку ќе чинат одржувањето, обуката и проверката? Дали очекуваната заштеда останува значајна кога ќе се пресметаат и грешките?
Проектот има економска смисла кога неговите придобивки можат да се покажат во реалната работа. Тоа бара ограничени пробни примени, споредба со претходниот начин на работа и одлука за проширување врз основа на резултатите.
Образованието треба да развива способност за проверка
Подготвеноста за вештачката интелигенција вклучува повеќе од совладување команди и пишување прашања. Потребни се способност за процена на изворите, разбирање на податоците и препознавање кога убедливо формулираниот одговор е погрешен.
За учениците и студентите, тоа значи задачи што бараат објаснување на постапката, проверка на тврдењата и самостојно образложување. За вработените, значи обука поврзана со нивните конкретни обврски. Институција што воведува нова алатка треба да обезбеди време за учење и јасни правила за употреба. Одговорноста за приспособувањето не може целосно да се префрли врз поединечниот работник.
Квалитетната обука треба да помогне и при процената кога алатката е корисна, а кога задачата бара непосредна човечка процена.
Од декларации кон проверливи резултати
Македонскиот пристап кон вештачката интелигенција би добил конкретна содржина преку неколку поврзани приоритети:
Задржување и развој на кадри, со транспарентни истражувачки и применети проекти.
Уредување на податоците, со утврдени правила за квалитет, пристап и одговорност.
Обука според работните потреби, со посебно внимание на проверката на резултатите.
Пробни примени со мерливи цели, пред вложување поголеми јавни или приватни средства.
Јасни услови за набавка, вклучувајќи одржување, преносливост на податоците и можност за промена на добавувачот.
Јавно оценување на резултатите, за да се види што е подобрено и по која цена.
Цената на доцнењето може да се покаже во пропуштени можности за учење, развој и подобри услуги. Цената на непромисленото брзање може да бидат скапи системи со мала практична вредност.
Одговорната политика треба да ги препознае двете опасности. Нејзиниот успех ќе се мери преку знаењето што останува во земјата, квалитетот на работата и користа што ја чувствуваат граѓаните.
