Az emberi gondolkodásnak mindenképpen sokszínűnek kell maradnia.

Viktor Mayer-Schönberger Salzburgban, valamint a Cambridge-i és a Harvard Egyetemen tanult, a mesterséges intelligencia szakértőjének számít és jelenleg az Oxfordi Internet Intézet professzora. A szakember megalapította az adatbiztonsági és vírusirtó szoftvereket készítő cégét, továbbá számos könyvet írt, a legutolsót tavaly novemberben Kenneth Cukier és Francis de Véricourt szerzőtársaival közösen Framers (Keretezők) címmel. A mű az emberi döntések előítéleteivel foglalkozik. A kutató úgy vélte, hogy a mesterséges intelligencia nem fog minket feleslegessé tenni, de ahhoz az emberi gondolkodásnak olyan sokszínűnek kell maradnia, mint amilyen jelenleg.

"A fejlődést viszonylag nyugodtan szemlélem, legalábbis addig, amíg mi, emberek megértjük, hogy mik az erősségeink és azokat előtérbe is tudjuk helyezni. A mesterséges intelligencia sok esetben segítséget jelenthet, az átfogó módon gyűjtött adatok gépi elemzésével például sokkal jobban megérthetjük azt a valóságot, amiben élünk. A technológia felismerheti azt a mintát, amely a számunkra fontos és segíthet bennünket a nagy adatmennyiségek feldolgozásában. De ennek az a feltétele, hogy a valóság ne változzon."

"A mesterséges intelligencia ugyanis a jelent szemléli és csak akkor segít abban, hogy jó döntéseket hozzunk, ha a jövő olyan, mint amilyen a múlt volt. Ezekben az esetekben a döntéseket a hatékonyságra optimalizálhatjuk és ott a gépek előnyben vannak. Akkor vannak hátrányban, ha a helyzet, az összefüggések és a célok folyamatosan változnak, ugyanis a múltból nem tudnak segítséget jelentő következtetéseket levonni a jövőre vonatkozóan. Ezekben a pillanatokban nem több adatra van szükségünk, hanem több álomra és fókuszált elképzelésre" - fejtette ki Viktor Mayer-Schönberger.


Az Oxfordi Internet Intézet professzora hozzátette, hogy a legutóbbi könyvében alkalmazott framing kifejezést elsősorban a kommunikációból lehet ismerni. A lényeg az, hogy a dolgokat miként fejezi ki és érti meg valaki. Ők a döntésekkel kapcsolatban használták a kifejezést. A "keret" az ő olvasatukban azokat a korlátokat, gondolati modelleket jelöli, amelyek meghatározzák, hogy hogyan érzékelik az emberek a világot és hogyan kezelik azt. Nézőpont kérdése, hogy a Teslára esélyként tekintünk-e a klímaváltozás elleni harcban vagy fenyegetésként fogjuk fel a hagyományos autógyártás számára. S azt a tényt is az előnyünkre fordíthatjuk, hogy emberekben és nem modellekben gondolkodunk.

Az ember nem csupán a modelleket tudja megváltoztatni, hanem egy olyan világot is elképzelhet, amely még egyáltalán nem is létezik és annak alapján döntéseket hozhat a jelenre vonatkozóan. Jó példa erre az emberi erőforrások kezelése. Amennyiben egy vállalatnál a személyzeti politikában a hatékonyság az első és az emberek munkája kőbe vésett, akkor egy szoftver könnyedén kikeresheti a megfelelő jelölteket. Egy gyorsan változó innovatív startupnál viszont a hagyományos, referenciákon vagy jellemzőkön alapuló kategorizálás nem elegendő. Ott embereknek kell eldönteniük, hogy a jelöltek megfelelnek-e.

"Természetesen egy gép is meg tudja változtatni a jelen néhány paraméterét, majd azokból elkészítheti a jövőre vonatkozó előrejelzését. De fogalma sem lenne arról, hogy egy másik valóság-elképzelését hol kezdje. Először minden lehetséges helyzetet ki kellene számítania, de miután ez szinte végtelen számú lehetőséget jelentene, soha nem érne a folyamat végére. Ehhez jön még, hogy gyakran tévesen azt hisszük, hogy a gépek valami újat tudnak feltalálni. De a technológia mindig csak annyira okos, amennyire az edzésére használt adatok. Vagyis szüksége van az ember-gép együttműködésre. De ha már az edzéshez használt adatokban vannak előzetes dolgok, megállapítások, előítéletek, akkor azok a prognózisokban is visszatükröződnek majd" - taglalta a szakember.

Az író leszögezte, hogy a framing egy olyan képesség, amely minden emberben ott van, egyesek azonban sokkal jobban tudják alkalmazni, mint mások. Aki jobban tud framelni, vagyis számos különböző gondolati modellt alkalmazni, az jobb döntéseket tud hozni.


Sok cég gondolati monokultúrákat szokott meg. Ez nem csupán a Szilícium-völgy technológiai óriásaira és vállalkozásaira igaz, hiszen a nagy szervezeteknek nehéz új ötleteket kifejleszteniük. Az autóipar például sokáig abban a "fogalmi keretben" volt, hogy egy gépkocsinak mindenképpen egy belső égésű motort kell tartalmaznia. Egy olyan startupnak, mint a Tesla Motors viszont egyszerűbb volt szakítania ezzel a hagyománnyal és ezáltal ezen a területen egy innovációs ugrást, előnyt biztosított magának. Éppen ezért, amire szükség van az a mentális sokszínűség, ami viszont a szociális sokszínűségből jön. A vállalatoknak ezért olyan környezetet kell létrehozniuk, amely támogatja a sokszínű gondolati modelleket.

A sokszínűség nem csak morális szempontból hasznos, de jobb megoldásokhoz és több sikerhez vezet egy olyan időszakban, amelyben gyorsan változnak a dolgok. De ha minél több döntést leadunk a gépeknek, akkor gyakorlatilag elraboljuk magunktól azt a képességet, hogy alternatívan, "dobozon kívül" gondolkodjunk. Akkor - bizonyos szempontból - jobban gépekké válunk és rosszabb döntéseket hozunk.