Nors kai kurios dirbtinio intelekto technologijos gyvuoja daugiau nei pusę amžiaus, tačiau ryškesnis jų naudojimo, pritaikymo ir vystymo šuolis vyksta būtent pastaraisiais metais. Dirbtinio intelekto galimybių ir keliamų grėsmių klausimas tapo itin aktualus, todėl ES ėmėsi veiksmų, sutarė ir pradėjo ruošti DI reguliavimo teisės aktą.

Darbo skelbimų portalas - CV-Online internetinės apklausos metu siekė išsiaiškinti, koks šiuo metu yra dirbtinio intelekto įrankių naudojimo paplitimas darbo rinkoje.

CV-Online Lietuvoje atliktos apklausos duomenimis, apie generatyviojo dirbtinio intelekto (GDI) įrankius nieko nėra girdėję 41 proc. respondentų, ir net 60 % žinančių, kas yra DI, darbe jo nenaudoja. Maždaug kas dešimtas respondentas DI darbe naudoja kasdien (7 proc.) arba kelis kartus per savaitę (12 %). Ateityje DI įrankiais darbe ketina naudotis 63 proc. Lietuvos darbuotojų.

Beje, spartesniam DI paplitimui ir naudojimui darbe turi įtakos ir tai, kad vos nedidelė darbuotojų dalis savo įmonėje sulaukia mokymų, kaip efektyviai naudotis DI įrankiais. Iš esmės, darbuotojas DI darbe neretai naudoja savo iniciatyva ir savo suvokimo bei noro ir galimybių eksperimentuoti ribose.

CV-Online tą pačią apklausą vykdė ir Latvijoje. Abiejų šalių apklausos rezultatai gan panašūs, tačiau latviai DI naudoja aktyviau ir dažniau. Latvijoje atliktos apklausos duomenimis, darbe DI visiškai nesinaudoja 58 proc. respondentų. 11 % Latvijos darbuotojų DI įrankius naudoja kasdien, 14 proc. – kelis kartus per savaitę. Dažniausiai respondentai minėjo, kad naudoja ChatGPT ir Bard DI sprendimus.

Nors dirbtinio intelekto sprendimus lietuviai ir latviai iš esmės naudoja tuos pačius, tačiau išsiskyrė DI naudojimo tikslai. Lietuviai DI darbe dažniausiai naudoja laiko taupymo ir idėjų generavimo, o latviai - konkrečių užduočių atlikimo, pvz. tekstų, straipsnių, kodų rašymo tikslais.

Kiti, respondentų minimi, dirbtinio intelekto naudojimo tikslai: tekstų kūrimo, redagavimo, vertimo, prezentacijų ruošimo, duomenų tikrinimo ir apibendrinimo, paveikslėlių generavimo ir pramoginiai.

Nors abiejų šalių darbuotojai DI naudojimą darbe vertina palankiai, tačiau latviai - šiek tiek geriau. Septynių balų sistemoje latviai Dirbtinio intelekto naudojimą darbe įvertino 5,39, lietuviai – 4,83 balo. Darbuotojų manymu, DI naudoti darbe yra naudinga, sąžininga ir teisinga.

Beje, dažniau (kasdien arba kelis kartus per savaitę) DI naudojantys darbuotojai DI vertina šiek tiek prasčiau (5,68 balo), nei itin retai juo besinaudojantys darbuotojai – 5,85 balo. O DI darbe nenaudojantys darbuotojai apskritai turi ne tokį pozityvų požiūrį ir DI naudojimą darbe vertina 4,54 balo.

76 proc. 1-3 balais DI naudojimą darbe įvertinusių respondentų ateityje neplanuoja naudoti DI. Palyginimui, didžioji dauguma (79 proc.) 5-7 balais DI vertinantys respondentai ateityje ketina darbe naudoti DI.

DI nenaudojimui ir neigiamam jo vertinimui gali būti įvairių priežasčių. Kai kuriems darbuotojams DI naudojimas darbe asocijuojasi su nesąžiningu, neetišku darbu, kai darbo užduotis padaro DI, o ne darbuotojas. Tai susiję ir su baime prarasti savo darbą, būti pakeistam technologijų. Žinoma, darbuotojams neretai trūksta žinių, ar ir kaip tinkamai naudotis DI, kokie jo veikimo principai. Kiti neturi laiko jį perprasti, apskritai vengia technologinių naujovių ir sunkiau jas priima, bei kyla abejonių dėl DI patikimumo ir duomenų saugumo.

Nepaisant visų šių abejonių, didžioji dauguma apklausos dalyvių nurodė, kad nepergyvena dėl DI įtakos savo darbo vietai ar pareigoms. Kitaip pasakius, jie nemano, kad dėl DI gali prarasti darbą.

CV-Online „Dirbtinio intelekto įrankių naudojimo paplitimas darbo rinkoje“ apklausa Lietuvoje vykdyta internetu 2023 spalio - gruodžio mėn. Apklausoje dalyvavo 1088 respondentai iš Lietuvos.

Generatyvinio dirbtinio intelekto (DI) populiarėjimas pernai peržengė technologijų skalės ribas. „ChatGPT“, „Google Bard“ ir kitus DI įrankius jau išbandė milijardai planetos gyventojų, o DI savo veikloms jau spėjo pajungti beveik trečdalis pasaulio organizacijų. Ekspertai įsitikinę, jog DI rinkoje bruzdesys nemažės ir šiemet, tačiau jį lydės svarbios permainos ir netgi abejonės.

Verslo valdymo sistemų kūrėja „Labbis“ savo sistemose integravo šįmet itin didelio populiarumo pasaulyje sulaukusią „ChatGPT“ programą. Pasak įmonių grupės atstovų, ši integracija verslams padės didinti konkurencingumą, dirbti efektyviau, taupyti laiką, finansus bei priimti tikslesnius sprendimus. Ką tik paleista testinė sistemos versija, o jau kitų metų pirmame ketvirtyje šiais fukcionalumais galės naudotis ir „Labbis“ sistemų klientai.

Tam, kad galėtų pateikti išsamų atsakymą, tokie dirbtinio intelekto (DI) pokalbių robotai, kaip „ChatGPT“ pasitelkia daugybę duomenų, kurių dalis greičiausiai priklauso privatiems asmenims ar įmonėms. Dabar toks duomenų panaudojimas ėmė kelti etinių klausimų dėl autorinių teisių pažeidimų, nes kūrėjai, kurių darbais apmokyti DI algoritmai, už tai nieko negauna. Pasak Luko Keraičio, „Tele2“ Inovacijų eksperto, skirtingi interesai neleidžia rasti lengvos išeities iš tokios situacijos.

Duomenų surinkimui – neaiškios schemos

Netrukus po staigios „ChatGPT“ sėkmės atsirado ir daugiau panašių dirbtinio intelekto įrankių, o naujausiu tapo „Google“ pokalbių robotas „Gemini“ – ir toliau sparčiai pristatomos naujos generatyvinio DI atšakos, orientuotos į vartotojus ir verslus.

Tam, kad visi šie įrankiai sėkmingai gyvuotų, reikalingi didžiuliai duomenų kiekiai, kuriais apmokomi ir palaikomi jų algoritmai. Dauguma šios informacijos pagal sudėtingas schemas surenkama internete, knygose, straipsniuose ir kituose šaltiniuose, tačiau tai neretai daroma beatodairiškai – nors kai kurie duomenys yra vieši, kiti priklauso ir privačioms įmonėms ar asmenims.

„Dirbtinio intelekto apmokymui skirtų duomenų surinkime yra daug mistikos, neaiškių schemų. Pavyzdžiui, mokslininkams suteikiama išskirtinė prieiga prie vienokių ar kitokių duomenų. Vėliau ta prieiga pasinaudoja nevyriausybinė organizacija. O ją finansuojanti pelno siekianti organizacija iš to sukuria produktą. Netgi „ChatGPT“ sukūrusi kompanija „OpenAI“ (liet. „atviras DI“) labai nenoriai kalba apie tai, iš kur gavo savo duomenis, bet gali tai slėpti po komercine paslaptimi ir neišduoti“, – sako Lukas Keraitis, „Tele2” Inovacijų ekspertas.

Apkaltino duomenų vagyste

Dėl šių priežasčių ėmė kilti vis daugiau klausimų ir net ginčų dėl DI įrankių pateikiamos informacijos tikslumo, patikimumo, privatumo ir autorių teisių pažeidimo. Pavyzdžiui, visai neseniai 17 žinomų autorių, tarp jų ir garsiųjų „Sostų karų“ rašytojas George'as R. R. Martinas, padavė į teismą „ChatGPT“ kūrėją „OpenAI“ už „sistemingą vagystę masiniu mastu“.

„Lenkų kilmės menininkas Gregas Rutkowskis kuria fantastinius pasaulius, yra piešęs iliustracijas žymioms knygoms ir filmams. Pasirodžius DI iliustracijų kūrimo įrankiui „Stable Diffusion“, užklausos su jo vardu ir pavarde darytos šimtus tūkstančių kartų – net daugiau nei Pikaso ar Da Vinčio. Rutkowskiui šis jo kūrybos panaudojimas nepatiko ir jis pasiūlė neleisti generatyviajam DI naudoti gyvų menininkų darbų. „Stable Diffusion“ vėliau išėmė galimybę kopijuoti jo ir kitų menininkų stilių, bet kiti, pasinaudodami atvirais duomenimis, juos nukopijavo ir gražino tokią galimybę. Tai galima pavadinti kova be pabaigos“, – pastebi L. Keraitis.

Nekokybiški duomenys gali pridaryti žalos

Kas nutiktų, jei dirbtinis intelektas nebegalėtų naudotis dalimi duomenų? Trumpai tariant, populiariausių pokalbių robotų atsakymai taptų gerokai mažiau išsamūs ir aktualūs. Pavyzdžiui, nebegalėdamas pasiekti autorių teisių apsaugotų kūrinių – knygų, muzikos, nuotraukų – DI galėtų apie juos pateikti tik labai apibendrintą, ne visuomet tikslią informaciją. Tokie nekokybiški duomenys gali turėti įtakos DI įrankių tolesniam apmokymui ir plėtrai.

Ieškodami sprendimo būdų, ekspertai neretai aptarinėja vadinamuosius sintetinius duomenis. Tokią informaciją dirbtinai sukuria kompiuteriniai algoritmai, o ne žmonių surinkti realūs duomenys. Nors galima sukurti begalę sintetinių duomenų, jiems vis tiek reikalingi realių šaltinių duomenys, naudojami juos kuriantiems algoritmams apmokyti. Jei pradiniai duomenys tinkamai neatspindi realybės, gauti sintetiniai duomenys gali padidinti pradinių duomenų šališkumą ir paskatinti tam tikrus stereotipus.

Taigi tam, kad būtų tikslios, etiškos ir patikimos, naujos generatyvinės DI programos ir toliau išliks priklausomos nuo didžiulio kiekio subalansuotų duomenų iš įvairių realių šaltinių.

Sprendimų rasti įmanoma

Akivaizdu, kad generatyvinio DI įrankiams populiarėjant, prireiks vis daugiau duomenų jų apmokymui – nuo akademinių šaltinių, iki meninės literatūros, tad didžiausiu iššūkiu tampa legalus ir etiškas šios informacijos panaudojimas. Pasirodžius pirmiesiems bandymams drausti duomenų pasisavinimą, tikėtina, kad atsiras būdų, kaip DI kūrėjai galėtų bendradarbiauti su duomenų autoriais.

„Panašią problemą turėjome tūkstantmečių sandūroje, kai hiphopo kūrėjai, o vėliau ir kiti intensyviai panaudodavo kitų muzikantų dainų elementus. Muzikos industrijoje buvo nemažai trinties, kurią ilgainiui išsprendė tobulėjantys algoritmai. Dabar „YouTube“ galima naudotis daugelio atlikėjų muzika, nes DI automatiškai ją aptinka ir paskirsto honorarus už kūrinius. Galbūt panašiai ateityje galėtų nutikti su į internetą įkeltais paveikslėliais ir kitu turiniu – jei jūsiškis panaudojamas DI apmokamiems duomenims, gausite atlygį. Kita problema – greičiausiai tas atlygis būtų šimtosios cento dalys. Tad išeities dar ieškoma“, – sako L. Keraitis.

 Sparčiai besivystantis dirbtinis intelektas ne tik vis labiau veržiasi į verslo ir žmonių kasdienybę, bet ir kelia revoliuciją darbo rinkoje. Fiksuojamas augantis su dirbtinio intelekto ir didžiųjų duomenų sritimi susijusių specialistų poreikis. Tokiems profesionalams siūlomi atlyginimai Lietuvoje gali siekti 5 tūkst. eurų, užsienyje – ir daugiau nei 10 tūkst. eurų. Karjeros portalo „CVonline“ duomenimis, Lietuvoje per pastaruosius penkerius metus šių pareigų paklausa kasmet vidutiniškai auga po 30 proc. Žmogiškųjų išteklių valdymo platforma „Deel“ pasaulyje fiksuoja dar didesnį augimą.

Išmanančių dirbtinį intelektą reikia vis daugiau

Anot „CVonline“ rinkodaros vadovės Ritos Karavaitienės, dirbtinio intelekto, mašininio mokymosi, didžiųjų duomenų, debesijos ir panašių sričių specialistų poreikis auga itin sparčiai. Prieš keletą metų Lietuvoje pasirodydavo pavienių duomenų analitikams skirtų darbo skelbimų, o pastaruoju metu šiems ir giminingų sričių profesionalams darbo pasiūlymų darbdaviai per mėnesį pateikia dešimtis.

„Be abejo, palyginti su gamybos ar prekybos sritimis, kuriose Lietuvoje dirba beveik pusė visų darbuotojų, kelios dešimtys darbo pasiūlymų gali atrodyti kaip nedidelis skaičius. Visgi turint omenyje šios srities specifiką bei faktą, kad tai ganėtinai nauja ir nuolat kintanti sritis, darbo pasiūlymų skaičiaus augimas tikrai reikšmingas“, – sako R. Karavaitienė. 

Ekspertės teigimu, bene daugiausia pasiūlymų tokiems specialistams turi startuoliai, taip pat bankų, finansų, prekybos, draudimo, IT, energetikos bendrovės. 

Gali gerai uždirbti 

R. Karavaitienės teigimu, augantis su dirbtiniu intelektu susijusių specialistų poreikis lemia tokių pozicijų patrauklumą galimybes mokytis ir tobulėti vertinantiems darbuotojams. Atlyginimai šioje srityje priklauso nuo konkrečios pozicijos, specialisto atsakomybių, darbdavio reikalavimų, kandidato patirties ir kompetencijų, todėl siūlomo atlygio intervalai yra gan platūs. Tačiau, „CVonline“ duomenimis, duomenų analitikų, inžinierių ir mokslininkų atlyginimai neatskaičius mokesčių Lietuvoje siekia nuo 2000 iki 5000 eurų. 

Žmogiškųjų išteklių valdymo platformos „Deel“ plėtros vadovė Baltijos, Vidurio ir Rytų Europos regione Liina Laas komentuoja, kad dirbtinio intelekto specialistų atlyginimai skirtinguose pasaulio regionuose gali reikšmingai skirtis. „Deel“ duomenimis, Europos, Vidurinių Rytų ir Afrikos regione tokie specialistai per mėnesį uždirba vidutiniškai 7,7 tūkst. eurų. Didžiausius atlyginimus dirbtinio intelekto specialistai gauna Šiaurės Amerikoje. Čia su dirbtiniu intelektu susijusiose pozicijose vidutinis atlyginimas siekia 10,9 tūkst. eurų, neatskaičius mokesčių.

Kompetencijų įmonės ieško visame pasaulyje

L. Laas sako, kad mokslo ir technologiniai pasiekimai dirbtinio intelekto bei duomenų srityse neabejotinai veikia globalią darbo rinką, kurioje duomenų specialistai atlieka vis svarbesnį vaidmenį. Vien per praėjusius kelerius metus su dirbtinio intelekto, programinės įrangos ir duomenų mokslu susijusiose srityse samdymo apimtis per „Deel“ platformą išaugo 59 proc. Šių metų rugsėjį platformoje buvo 5 tūkst. aktyvių su tokiais specialistais sudarytų darbo sutarčių. Dirbtinio intelekto, duomenų mokslo ir programinės įrangos profesionalus iš viso samdė per 2 tūkst. įmonių.

„Vienas ryškiausių dirbtinio intelekto specialistų samdos bruožų yra tarptautiškumas. Kadangi talentų šioje srityje poreikis išaugo staiga, o reikiamų specialistų trūksta, įmonėms dažnai nelieka nieko kito, kaip tik žvalgytis į globalią rinką ir nuotolinį darbą, kuris panaikina geografinius barjerus ir atveria naujų galimybių pritraukti ganėtinai specifinių kompetencijų turinčių darbuotojų. Šias tendencijas stebime ir Baltijos šalių regione“, – sako L. Laas.

Anot L. Laas, aktyviausiai dirbtinio intelekto srities darbuotojus samdo JAV bendrovės, nuo kurių nedaug atsilieka Kanados, Jungtinės Karalystės ir šiek tiek mažesne apimti Vokietijos įmonės. Daugiausia specialistų samdoma iš Kanados, Indijos, Ispanijos, Vokietijos ir Jungtinės Karalystės. Tiesa, didžiausi dirbtinio intelekto specialistų samdos augimo rodikliai fiksuojami Europoje – Vokietijoje, kur naujų darbo sutarčių skaičius nuo „ChatGPT“ paleidimo išaugo 52 proc. 

Daugėja anksčiau negirdėtų specialybių

R. Karavaitienė pastebi, kad sulig tokių specialistų paklausa atsiranda vis daugiau naujų specializuotų pareigybių, kurioms neretai netgi nelengva rasti tinkamą lietuvišką pavadinimą. Siūlomos pareigybės apima nuo jau įprastomis tapusių duomenų, veiklos ir verslo analitikų, duomenų inžinierių iki dar gana egzotiškai skambančių analitikų inžinierių, duomenų technikų, sprendimų mokslininkų, mašininio mokymosi, dirbtinio intelekto apmokymo, išmaniosios duomenų atrankos specialistų.

„Pasaulio ekonomikos forumo parengtoje ataskaitoje prognozuojama, kad per ateinančius penkerius metus technologijų pritaikymas išliks pagrindiniu verslo vystymosi veiksniu. Verslai ir visa žmonija yra sukaupę daugybę duomenų, o gebėjimas juos įdarbinti įmonėms suteikia didelį pranašumą.

Todėl pasaulyje ir toliau sparčiai augs didžiųjų duomenų, debesijos ir dirbtinio intelekto technologijų naudojimas, o kartu ir tokioms technologijoms vystyti bei pritaikyti reikalingų specialistų ir įgūdžių poreikis. Lietuva nuo šių tendencijų neatsilieka, todėl ir mūsų šalyje tokiems specialistams perspektyvos yra tikrai geros“, – pabrėžia R. Karavaitienė.