AI και άνθρωποι: δυνατοί μαζί ή επικίνδυνα διαφορετικοί;

AI και άνθρωποι: δυνατοί μαζί ή επικίνδυνα διαφορετικοί;

Ερευνητές από τη γνωστική επιστήμη και την τεχνητή νοημοσύνη (AI) βρίσκονται στο επίκεντρο μιας τρέχουσας μελέτης που παρέχει σχετικές γνώσεις για το πώς οι άνθρωποι προσαρμόζονται σε νέες καταστάσεις. Αυτές οι ιδέες είναι κρίσιμες επειδή οι μηχανές συχνά δυσκολεύονται να αντιδράσουν σε άγνωστες καταστάσεις. Τα αποτελέσματα δημοσιεύτηκαν στο φημισμένο περιοδικό Nature Machine Intelligence δημοσιεύει και παρουσιάζει τη διεπιστημονική συνεργασία περισσότερων από 20 ειδικών, συμπεριλαμβανομένων των Δρ. Barbara Hammer και Dr. Benjamin Paaßen από το Πανεπιστήμιο του Μπίλεφελντ.

Η Δρ Barbara Hammer τονίζει ότι είναι απαραίτητο να κατανοήσουμε πώς τα συστήματα AI αντιμετωπίζουν το άγνωστο. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό για εφαρμογές σε τομείς όπως η ιατρική, οι μεταφορές και η λήψη αποφάσεων. Η μελέτη δείχνει ότι οι μηχανές γενικεύονται εγγενώς διαφορετικά από τους ανθρώπους, κάτι που έχει μεγάλη σημασία για τη συνεργασία ανθρώπου-AI. Ο όρος «γενίκευση» παίζει κεντρικό ρόλο εδώ, καθώς περιγράφει την ικανότητα εξαγωγής συμπερασμάτων για άγνωστες καταστάσεις από γνωστές πληροφορίες.

Γνωστική Επιστήμη: Ένα διεπιστημονικό πεδίο

Η γνωστική επιστήμη είναι μια διεπιστημονική επιστήμη που ασχολείται με την επεξεργασία πληροφοριών στις διαδικασίες αντίληψης, σκέψης και λήψης αποφάσεων. Μελετά τη γνώση όχι μόνο σε ανθρώπους, αλλά και σε ζώα και μηχανές. Σημαντικοί κλάδοι που συμβάλλουν στη γνωστική επιστήμη περιλαμβάνουν την ψυχολογία, τις νευροεπιστήμες, την επιστήμη των υπολογιστών, τη γλωσσολογία, τη φιλοσοφία, την ανθρωπολογία και την κοινωνιολογία. Η ανάπτυξη αυτού του πεδίου συνδέεται συχνά με τη λεγόμενη «γνωστική στροφή», η οποία έλαβε χώρα μεταξύ της δεκαετίας του 1940 και του 1970 και θεωρείται ως αντίδραση στον συμπεριφορισμό.

Αυτή η μελέτη αναπτύσσει έναν κοινό χάρτη γενίκευσης που λειτουργεί σε τρεις διαστάσεις: κατανόηση, επίτευγμα και αξιολόγηση. Ο Benjamin Paaßen εξηγεί ότι η έννοια της γενίκευσης είναι θεμελιωδώς διαφορετική για τους ανθρώπους και την τεχνητή νοημοσύνη. Η έρευνα στοχεύει να σχεδιάσει συστήματα τεχνητής νοημοσύνης ώστε να μπορούν να κατανοήσουν και να υποστηρίξουν καλύτερα τις ανθρώπινες αξίες και τη λογική λήψης αποφάσεων.

Βιωσιμότητα και κοινωνική ευθύνη

Το έργο, το οποίο πραγματοποιείται στο πλαίσιο του κοινού έργου SAIL - Sustainable Life-Cycle of Intelligent Socio-Technical Systems, στοχεύει να καταστήσει την τεχνητή νοημοσύνη βιώσιμη, διαφανή και προσανατολισμένη στον άνθρωπο. Χρηματοδοτείται από το Υπουργείο Πολιτισμού και Επιστημών της Βόρειας Ρηνανίας-Βεστφαλίας. Αυτή η διεπιστημονική συνεργασία μεταξύ γνωστικών επιστημόνων και ερευνητών τεχνητής νοημοσύνης είναι ζωτικής σημασίας για την ευθυγράμμιση της τεχνολογικής προόδου με τις κοινωνικές αξίες.

Για την ανάπτυξη αυτών των τεχνικών συστημάτων, είναι εξίσου σημαντικό να αντιμετωπιστούν οι προκλήσεις της παραπληροφόρησης σε ψηφιακά περιβάλλοντα. Η καταπολέμηση των παραπλανητικών πληροφοριών, ιδιαίτερα στο πλαίσιο των πληροφοριών για την υγεία, είναι ένα άλλο σημαντικό ζήτημα που συγκεντρώνει ειδικούς από διαφορετικούς κλάδους. Η ευαισθητοποίηση σχετικά με αυτό το ζήτημα είναι ζωτικής σημασίας για την αύξηση της εμπιστοσύνης του κοινού στις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.

Η αρχική δημοσίευση με τίτλο «Aligning Generalization Between Humans and Machines» δημοσιεύτηκε στις 15 Σεπτεμβρίου 2025 Nature Machine Intelligence δημοσιευμένο. Αυτή η μελέτη δεν είναι μόνο ένα άλλο κεφάλαιο στη γνωστική έρευνα, αλλά ρίχνει επίσης φως στην επειγόντως αναγκαία αλληλεπίδραση μεταξύ ανθρώπων και μηχανών σε έναν όλο και πιο τεχνολογικό κόσμο.