Kā mākslīgais intelekts var palīdzēt grupām pieņemt vienotus lēmumus? Intervija ar Kātes Lārsonas pētījumiem
Iedomājieties pasaulī, kurā sarežģītas problēmas – no pilsētas plānošanas līdz klimata pārmaiņu mītņu risināšanai – netiek atrisinātas viena ģēnija vai autoritatīva līdera ierosmē, bet gan ar visu iesaistīto kolektīvo saprātu. Ko, ja mākslīgais intelekts (MI) būtu instruments nevis tikai individuālam izvēļu optimizēšanai, bet tieši šīs kolektīvās saprātes atbalstīšanai? Tieši šo jautājumu izpētei veltījusi savu karjeru profesore Keita Lārsona no Voterloo Universitātes Kanādā, viena no vadošajām ekspertēm daudzagentu sistēmu jomā. Pērn, starptautiskajā mākslīgā intelekta konferencē IJCAI 2025 Monreālā, mums izdevās ar viņu parunāt par aizraujošo iespēju robežām.
Kas patiesībā ir daudzagentu sistēmas?
Daudzi no mums par “agentu” var iedomāties kaut ko līdzīgu slepenajam aģentam filmās. Tomēr datormākslā un MI kontekstā agents ir jebkura autonomā vienība, kas spēj novērot vidi, analizēt informāciju un veikt darbības, lai sasniegtu noteiktus mērķus. Vienkāršāk sakot, tas var būt algoritms, kas pārvalda luksoforu tīklu, programma, kas tirgo akcijas, vai pat sarežģīts modelis, kas simulē cilvēka lēmumu pieņemšanu.
“Ja mums ir vairāki šādi aģenti, kas pastāv vienā vidē, mijiedarbojas un viens otram ietekmē lēmumus, mēs runājam par daudzagentu sistēmu,” skaidro profesore Lārsona. “Izaicinājums ir tāds, ka šo aģentu mērķi var būt dažādi, dažkārt pat konfliktējoši. Mūsu uzdevums kā pētniekiem ir izprast, kā panākt, lai visa šī sistēma strādātu harmonijā un sasniegtu kādu kopīgu, visiem izdevīgu rezultātu.”
No spēļu teorijas līdz reālām dzīves problēmām
Lārsonas pētījumu pamatā bieži vien ir spēļu teorija – matemātiskais ietvars konfliktu un sadarbības analīzei. Taču viņa uzsver, ka šodienas pētījumi ir tālu no tīri teorētiskiem modeļiem. Daudzagentu sistēmas jau šodien darbojas finanšu tirgos, loģistikas tīklos, energosistēmu vadībā un pat sociālajos tīklos.
“Iedomājieties pilsētas satiksmes sistēmu, kur katrs autovadītājs ir aģents ar savu mērķi – ātrāk nokļūt galamērķī. Ja visi optimizē tikai savu ceļu, rodas sastrēgumi. Bet ja mums ir centrāla MI sistēma, kas koordinē luksoforus un maršrutus, ņemot vērā visu satiksmes plūsmu, mēs varam uzlabot situāciju visiem. Tas ir vienkāršs kolektīvā lēmuma pieņemšanas piemērs,” stāsta viņa.
Kolektīvo lēmumu pieņemšana: kad cilvēki un mašīnas strādā kopā
Viens no aizraujošākajiem Lārsonas darba aspektiem ir pētījumi par hibrīdajām sistēmām, kurās lēmumu pieņēmēji ir gan cilvēki, gan mākslīgie aģenti. Kā var nodrošināt, lai MI palīdzētu grupai cilvēku sasniegt konsensu, nevis to sabojātu vai manipulētu?
“Atslēga ir transparenta un godīga mehānika,” uzsver profesore. “Mūsu izstrādātie algoritmi necenšas piespiest grupu pie kāda ‘optimāla’ rezultāta, kuru nosaka mašīna. Tā vietā tie strukturē diskusiju, palīdz identificēt kopīgos mērķus, sistematizē argumentus un rāda iespējamos kompromisus. Tas ir kā neitrāls, ārkārtīgi apzinīgs un informēts diskusijas vadītājs.”
Izaicinājumi: nevis tikai tehnoloģija, bet arī cilvēku psiholoģija
Liels izaicinājums, pēc Lārsonas teiktā, nav tikai algoritmiskais, bet sociāls un psiholoģisks. Cilvēki var būt aizspriedumaini, emocionāli, viņi var uzskatīt mašīnas ieteikumus par aukstiem vai nepatiesiem. Tāpēc daudz no viņas komandas darba ir veltīts lietotāju interfeisu un uzticēšanās veidošanas mehānismu izpētei.
“Ja sistēma ir melna kaste, kas tikai izdod lēmumu, cilvēki tai neuzticas. Bet ja tā var paskaidrot: ‘Apsveriet šo iespēju, jo 70% no jums izteica nopietnas bažas par X, bet Y variants daļēji tās mazina, kaut arī tas padara dārgāku Z’ – tad process kļūst skaidrāks un dalībnieki jūtas dzirdēti. Tas veicina patiesu piekrišanu, nevis tikai formālu balsojumu,” skaidro pētniece.
Nākotnes perspektīvas: no uzņēmumu padomēm līdz demokrātijas stiprināšanai
Kādas ir šo tehnoloģiju reālās pielietošanas iespējas tuvākajā nākotnē? Lārsona redz vairākus perspektīvus:
- Uzņēmējdarbība: Stratēģisko lēmumu pieņemšanas atbalsts vadības komandām, kur MI palīdz analizēt riskus un iespējas no visām iespējamām perspektīvām, strukturējot diskusiju.
- Veselības aprūpe: Konsiliju darba atbalsts, kad dažādu specialitāšu ārsti kopā izstrādā individuālu ārstēšanas plānu pacientam.
- Publiskā pārvalde: Pilsošu iesaistes platformu uzlabošana, lai sarežģītos jautājumos – piemēram, pilsētas budžeta sadale – būtu iespējams vērtēt nevis tikai vienkāršus “par/pret” priekšlikumus, bet arī identificēt kompromisu variantus, kas apmierinātu dažādas interešu grupas.
Ētika un atbildība ir neatsverama sastāvdaļa
Noslēdzot mūsu sarunu, profesore Lārsona uzsvēra, ka nekādas tehniskas brīnumlīdzekļs nav pašsaprotams. Jebkura kolektīvā lēmumu pieņemšanas palīgs ir jāveido ar dziļu izpratni par ētiskiem principiem.
“Mēs nedrīkstam izveidot sistēmu, kas pastiprina esošās nevienlīdzības vai ļauj manipulēt ar vājākajām grupām. Mūsu algoritmiem jābūt uzticamiem, taisniem un jākalpo cilvēku labklājībai. Galvenais mērķis ir vienmēr palīdzēt grupai atrast savu ceļu, nevis atrast ceļu viņiem. Šī ir milzīga atbildība, bet arī neaptveramas iespējas, lai uzlabotu to, kā mēs kopā lemjam par savu kopējo nākotni,” norāda Kāte Lārsona.
Viņas darbi liecina, ka mākslīgā intelekta nākotne var būt nevis vientuļu superinteliģentu būtņu laikmets, bet gan laikmets, kad tehnoloģija kļūst par spēcīgu sabiedrisko procesu katalizatoru, palīdzot mums, cilvēkiem, izmantot savu kolektīvo gudrību efektīvāk nekā jebkad agrāk.