Autor “Crnog labuda” gostovao u Zadru i upozorio na opasnosti umjetne inteligencije

Nassim Nicholas Taleb, autor pojma “Crni labud”, po prvi je put gostovao u Zadru u sklopu 20. jubilarne međunarodne konferencije QED Conference vodeće hrvatsko-njemačke tehnološke tvrtke CROZ pod krovnom temom “Collective”. Talebov pojam “crni labud” obilježio je novo razdoblje razumijevanja utjecaja ekstremnih, neočekivanih događaja na otpornost ekonomija i tvrtki. Kovanica do koje je došao nakon karijere mešetara opisuje situacije nastale utjecajem ekstremnih, ali rijetkih pojava, a može se primijeniti u mnogim poljima života i poslovanja. Miješajući komentare o globalnoj situaciji i razvoju umjetne inteligencije sa svojim književnim i znanstvenim opusom, Taleb je kazao kako se ne treba bojati nesigurnosti, kako u životu, tako i u poslovanju. Teorije su mu primjenjive i izvan poslovnog svijeta, a u srži svih njegovih razmišljanja valja apostrofirati kako ljudska psihologija najčešće nalaže život u skladu s manjom linijom otpora. Najviše je to vidljivo na primjeru razvoja umjetne inteligencije, koja “prijeti” ulaskom u sve sfere života i rada. Taleb zato upozorava na ono što se, gledajući moderno društvo, može zaključiti i bez dubljih istraživanja, a to je da nas korištenje alata umjetne inteligencije zatupljuje. Konce u vlastitim rukama tako držimo sve labavije, oslanjajući se često u prevelikoj mjeri na alate koji tek trebaju postati osjetljivi na mijene globalnog društva.

– Nesigurnost je u svojoj suštini pozitivna, jer sustav ili organizam je to volatilniji što se sigurnije osjeća. Krhkost želi mir i tišinu. Najveća opasnost svih krutih i krhkih sustava jest u tome što jako loše reagiraju na nelinearne šokove. No fragilnost nije linearna, počeo je Taleb. Ako nas je Crni labud išta naučio, to je da neizvjesnost nije iznimka – ona je pravilo. – Svako organsko tkivo koje se razvija, bilo da je to ljudsko tijelo ili tvrtka, treba određenu razinu promjena kako bi živjelo. Bez toga sustav odumire. Stabilnu se zaradu zato može promatrati kao prvi znak nadolazeće krize. To znači da tvrtka ne uči, nedovoljno promatra svoju okolinu i ne anticipira promjene na tržištu. Zato trebamo okidače, krize i probleme kako bi sustav iz njih učio i jačao, pojasnio je Taleb. Najbolje se zato uči iz rasta koji slijedi nakon traume. – Sustavi trebaju šokove kako ne bi odumrli. Što se tiče mjerenja i predviđanja kriza i fragilnosti, to je mjerljivo brojkama, ali nije predvidljivo. Ako se išta treba izvući iz Crnog labuda, to je da sustav treba okidače i zdravu konkurenciju. Adaptacija na okoliš u kojem egzistira zato mora biti dvosmjerna. Tragedija modernog društva zato leži u kontroli, komforu i konformizmu, smatra Taleb, pojasnivši kako je iluzorno vjerovati da se trebaju kontrolirati mali, a ne veliki sustavi.

A upravo je u političkom smislu pojam “crnog labuda” postao poznat široj hrvatskoj javnosti nakon debakla HDZ-a na izborima za Europski parlament 2019. godine. Hrvatskim jezikom objašnjeno, došlo je do sindroma naknadne pameti, kada se mahnito traže objašnjenja za neuspjehe i traže rupe kojima se može podastrijeti teza kako su takvi neuspjesi, gledano retrospektivno, ipak predvidljivi i mogući. Krah biračke baze HDZ-a u vremenu kada su se naklonosti raspršivale na sve veći broj političkih opcija pokazao je tako kako vjernost stranci nije neograničena te kako ankete ne moraju uvijek održavati realnu volju birača. Što je zajednica veća, to je osjećaj odgovornosti za pogreške, pa tako i poniženja, manji.

– Loše kompanije i loši sustavi akumuliraju svoje nedostatke umjesto da odmah nestanu s tržišta. Kada bi se takvi sustavi odmah raspali, ne bismo imali velike katastrofe. Mikromenadžment vodi velikim krizama, kazao je na predavanju Taleb.

Okrećući se jednoj od najvažnijih tema cijele konferencije – umjetnoj inteligenciji – Taleb poručuje kako je umjetna inteligencija produkt društvenih mreža koji vodi do atrofije sustava i znanja, gubljenja razuma i dobrobiti.

O umjetnoj inteligenciji

– Sve ono što umjetna inteligencija danas može zapravo nije vrijedno činjenja i treba izbjegavati, mišljenja je Taleb. Tehnološki je razvoj ranije, upozorava, sa sobom donosio napredak – tehnološki i intelektualni – dok umjetna inteligencija ima suprotan efekt. Umjetna inteligencija radi sve ono što čovjek sam već zna i može. – Korisna je u pravnim i računovodstvenim zadacima, ali je potpuno beskorisna za predviđanje tržišta, dodao je, istaknuvši kako umjetna inteligencija ubija administratore, službenike i birokrate, a oživljava zanatske poslove. Prestiž vodoinstalatera, kaže, ne proizlazi iz priznanja struke, već priznanja klijenata, za razliku od birokrata koji se oslanjaju na svoje kolege.

Dotaknuo se još jednog pojma iz svog opusa – “skin in the game”. Onaj tko ne preuzima osobni rizik uvijek radi iste pogreške i vraća im se. Direktna uključenost u rizik tako se često ne vidi kod političara i birokrata.

– Kada vaš rad sude vaše kolege, sustav će neminovno truliti. Okidači i šokovi zato su ključni za održavanje kontakta sa stvarnošću u kojoj radimo i egzistiramo. Birokrati u Bruxellesu ne preuzimaju nikakve osobne rizike za ono što rade i sve što čine ima cilj zadivljavanja drugih birokrata. Birokrati zato ugnjetavaju druge birokrate, a nikako ne treba vjerovati onima koji žive bez preuzimanja direktnih rizika, rezimirao je Taleb, jer rizici se, ističe, skrivaju u temeljima. Odgovornost zato leži na onima koji te temelje i stvaraju. – Umjetna inteligencija zato je samo forma automatskog završavanja. Protekom vremena umjetna inteligencija uči od sebe. Pametni korisnici takvih alata zato će raditi ono što im umjetna inteligencija ne kaže. Okrenimo se zato učenju iz pogrešaka. Griješimo često, pogotovo na početku posla, kako bismo iz tih pogrešaka izvukli pouke i ne radili velike greške. Kada griješite dok su ulaganja niska, imate šansu izvući se s manjim gubicima, umjesto da akumulirate loše odluke i izgorite u šumskom požaru, pojasnio je Taleb, koji za sebe kaže da piše o temama koje su bile relevantne u prošlosti, jer to znači da su relevantne danas, a bit će i u budućnosti.