W warszawskich tramwajach ma być bezpieczniej. Zazwyczaj taki slogan oznacza montaż nowych kamer monitoringu – i rzeczywiście.

Bez względu na to, czy kibicujemy rozwojowi sztucznej inteligencji i jej obecności „w każdej lodówce”, czy się tego scenariusza obawiamy, jedno możemy przyjąć za pewnik: ta dziedzina wiedzy technicznej, o szerokim zastosowaniu, dopiero się rozkręca i niejednym nas jeszcze zaskoczy. Czekają nas nie tylko kolejne wcielenia „inteligentnych” asystentów i profilowanych usług, ale też coraz szersze wykorzystanie AI do dokonywania wyborów za ludzi lub wspierania ich w obiektywnie trudnych decyzjach: od optymalizacji świadczeń publicznych i zarządzania szpitalami (a nawet planowania indywidualnych programów leczenia) po szacowanie ryzyka (finansowego, powodziowego, epidemiologicznego itd.) i przewidywanie, jak będzie się rozkładać przestępczość na mapach miast lub w ramach konkretnej populacji. Ale bogatsi o doświadczenia ze Stanów Zjednoczonych, gdzie AI w tych wszystkich obszarach już jest obecna, możemy zminimalizować negatywne skutki związane z jej wykorzystaniem – dzięki przygotowaniu odpowiedniej regulacji.

Mieszkańcy miast coraz chętniej przesiadają się na rowery. W samej Warszawie z systemu Veturilo korzysta już ponad pół miliona użytkowników, a przez ostatnich pięć lat rowery wypożyczano aż 11 milionów razy. Rosnąca (również ku naszemu entuzjazmowi) popularność jednośladów powoduje jednak, że ich operatorzy przetwarzają coraz większe ilości danych osobowych użytkowników.

Tydzień temu, nawiązując do publikacji polskiego wydania „Broni matematycznej zagłady” Cathy O’Neil, poprosiliśmy Was o przesłanie (niekoniecznie Waszych) historii, w których ważną rolę graja algorytmy. Publikujemy historie, które przesłał nam pan Jakub Chabik. Jeśli zburzą one Wasz spokój, to dobrze – taki był nasz cel. Nawet jeśli ich nie dostrzegamy, bo przez większość czasu dyskretnie działają w tle, to algorytmy realnie wpływają na nasze życie. Ten wpływ nie musi, ale może się okazać bardzo problematyczny. Czasem to będą błędnie wyciągnięte wnioski na nasz temat spowodowane różnicą w zapisie danych (jak u pana Jakuba), czasem – celowe wykluczenie, oparte o stereotypy lub krzywdzące schematy „zaszyte” w procesach decyzyjnych (jak w świadczeniu pomocy osobom bezrobotnym – takie historie przeczytacie w komentarzach pod tekstem o profilowaniu bezrobotnych).

Nierówności, a nie prywatność – tak chyba najlepiej można streścić książkę Cathy O’Neil pt. Broń matematycznej zagłady. W świecie „po Snowdenie” chyba zbyt często myślimy o tym, że odległe służby inwigilują nas i oglądają nasze nagie fotki. Tymczasem to, co już teraz robią maszyny i komputery, to wprowadzanie systematycznych podziałów na lepszych i gorszych oraz formalizowanie wielu społecznych nierówności.