dr Werner Vogels, Amazon.com.: Nie trzeba rywalizować z systemem

Maszyny są po to, aby nam pomagać w podejmowaniu decyzji. Ale nadal musimy mieć własny osąd, aby faktycznie podejmować właściwe decyzje – mówi dr Werner Vogels, wiceprezes i szef ds. technologii w Amazon.com.

Publikacja: 18.01.2024 03:00

dr Werner Vogels, wiceprezes i szef ds. technologii w Amazon.com.

dr Werner Vogels, wiceprezes i szef ds. technologii w Amazon.com.

Foto: mat. pras.

Czy da się prognozować kierunek rozwoju technologii na świecie?

Technologia rozwija się bardzo szybko, a przewidywania są zawsze trudne. Jeśli spojrzymy na to jak wyglądał w przeszłości cykl wdrażania nowych rozwiązań, innowacje powstawały w laboratoriach i musiały pokonać długa drogę, zanim dotarły do pierwszych użytkowników. Wdrożenia trwały w efekcie 10, 15 lat. Teraz już się tak to nie odbywa – przy wykorzystaniu chmury możliwe jest wprowadzenie nowych rozwiązań do użytku nawet w kilka godzin, obecnie wszystko można skompresować. Wystarczy spojrzeć na to, gdzie byliśmy w zeszłym roku w rozwoju sztucznej inteligencji, a gdzie jesteśmy dzisiaj. Pracując nad moimi przewidywaniami, patrzę na to, co tak naprawdę jest największym wyzwaniem. Na naszej konferencji AWS re:Invent, mówiono dużo o generatywnej sztucznej inteligencji, modelach językowych i tym podobnych. Zamiast używać kryształowej kuli do przewidywania, widać co już się dzieje. Wiążą się z tym wyzwania, które musimy rozwiązać, jeśli uważamy, że naprawdę możemy i powinniśmy zastosować sztuczną inteligencję na całym świecie. Po pierwsze, na przykład obecne modele językowe są bardzo, amerykańskie, angielskie. I nie chodzi tutaj o jakość tłumaczenia. Obecnie niemal można rozmawiać przez telefon w jednym języku, a ktoś po drugiej stronie słyszy inny język. Możemy to zrobić niemal w czasie rzeczywistym.

Jednak nie chodzi tylko o język.

No właśnie nie, chodzi o kulturę. Chociaż mówisz „Europa Środkowo-Wschodnia”, masz na myśli wiele różnych kultur, wszystkie radykalnie różne, mimo że kraje są stosunkowo blisko siebie, przynajmniej z perspektywy USA. Zawsze podaję taki przykład: jeśli poprosisz jeden z tych wielkich modeli językowych o podsumowanie książki Isabelle Allende, krewnej zamordowanego, lewicowego prezydenta Chile to przekonasz się, że takie podsumowanie może się znacząco różnić w zależności od tego czy napisane będzie z perspektywy Stanów Zjednoczonych czy Ameryki Południowej. Głównie dlatego, że poza językiem istnieją też zależności kulturowe.

Czytaj więcej

Otwarto wrota dla oszustów. Sztuczna inteligencja skopiuje styl pisma każdego

Obecne duże modele językowe są naprawdę dobre w generowaniu treści, w doborze następnego słowa, które jest absolutnie najlepsze. To wygląda jak magia. Ale aby naprawdę włączyć w to zależności kulturowe, musimy mieć różne technologie. Poznałem ludzi z całego świata i dla nich to jest naprawdę problem. Bo zbiór danych skupia się na Europie Zachodniej, prawie wyłącznie w języku angielskim. A sztuczna inteligencja jest tak dobra, jak dane, które w niej umieścisz.

To ujęcie kluczowe dla konsumentów czy biznesu?

W AWS skupiamy się na działalności typu B2B. Do konsumentów końcowych docierają najczęściej dopiero nasi klienci. Kluczowe pytanie brzmi: jak możemy mieć pewność, że stworzyliśmy środowisko, gdzie te duże modele językowe, na których opiera się generatywna sztuczna inteligencja mogą faktycznie znaleźć najlepszą odpowiedź w tym wszystkim? Dwa lata temu o tym pisałem. Jednak w tamtym momencie te narzędzia AI dla programistów tak naprawdę skupiały się na czymś innym. Ale rozwój to znacznie więcej niż tylko pisanie wierszy kodu. Czy rozumiesz co robisz? Czy rozumiesz? Mam na myśli, że większość aplikacji i większość projektów ma długą żywotność. I to nie jest tak, że możesz zacząć wszystko od zera. Jako nowy programista masz mnóstwo pracy i masz przed sobą 100 tys. linii kodu, który już istnieje. Jak mamy się tego kiedykolwiek nauczyć? Jak możemy to zrozumieć? I jest to bardzo trudne. Wprowadzasz młodszych programistów, nowsze rozwiązania. Nowsze systemy sztucznej inteligencji mogą Ci w tym pomóc. To tak, jakbyś przez cały czas siedział obok ciebie bardzo starszy programista, który nie męczy się odpowiadaniem na Twoje pytania. AI nigdy się nie męczy. Możesz zadawać głupie pytania. Nie musisz bać się zadawać głupich pytań. Na tym właśnie polega obecny rozwój oprogramowania. Jeśli spojrzymy na to, jak szybko zmienia się technologia, czteroletni dyplom z informatyki nie jest w stanie za tym nadążyć. Dlatego stopnie informatyki nie są już stopniami technicznymi, a stopnie naukowe niekoniecznie mają jedynie przygotować Cię do bycia programistą. Teraz oznacza to, że szkolnictwo wyższe zaczyna pełnić inną rolę.

Niekończąca się nauka?

Tak, uczymy się przez całe życie. Spójrzmy na to, jak szybko zmienia się technologia. Kiedy ja zaczynałem pracę, uczono mnie języków takich jak Cobalt, Pascal, Chronolog, czy innych, czyli rzeczy, które już prawie nie istnieją. Ale nauczyłem się uczyć języków programowania, wykrywać problemy. Nauczyło mnie to szukać wzorów. I choć jest to absolutnie wartość, jaką daje ci wyższe wykształcenie, nie czyni cię to od razu np. bardzo dobrym programistą JavaScript. Kiedy ktoś dołącza do Amazona lub AWS, wysyłamy ich na kursy, dostają szkolenia, chodzą na zajęcia i zdobywają tutaj certyfikaty. Często szkolą się nawet przez rok, zanim naprawdę staną się w pełni współtwórcami naszych rozwiązań. W większości firm dzieje się tak dlatego, że każda firma jest wyjątkowa.

Czytaj więcej

Globalni prezesi bardziej boją się o własny biznes. AI wstrząsnęła firmami

Dyplomy są niepotrzebne?

Jest praktyczna strona bycia programistą, która nie wymaga czteroletniego dyplomu z informatyki. Na przykład byłem niedawno w Berlinie, gdzie jest szkoła o nazwie Redi. Niemcy przyjęły 2 miliony uchodźców i ta szkoła koncentruje się na zapewnianiu uchodźcom, którzy mają rozsądne wykształcenie, być może prawnicze, może architekta, ale nie mogą znaleźć pracy w Niemczech, ponieważ ich niemiecki nie jest wystarczająco biegły. W ciągu roku mogą zostać pełnoprawnymi programistami. Nie oznacza to jednak, że czteroletnie dyplomy staną się zbędne. Natomiast pracę znajdą zarówno specjaliści po studiach, jak tacy po ukończonych kursach doszkalających. Jest to coś, co my, firmy, i tak zamierzamy zinstytucjonalizować. W Niemczech mają 80 tys. otwartych stanowisk w IT, to jedno z największych wyzwań dla ryku pracy.

Sztuczna inteligencja nigdy się nie nudzi i możesz zadawać pytania, jakie chcesz. Jak zatem ludzie mogą, w przyszłości konkurować ze sztuczną inteligencją jako pracownicy?

Rywalizacja? Dlaczego miałbyś chcieć konkurować? Czy jesteś systemem? Istnieje optymistyczny i pesymistyczny pogląd na rozwój technologii. Ja być może jestem zbyt wielkim optymistą, ale mam 65 lat i przeżyłem już kilka etapów rozwoju technologii. W latach 60. powstały arkusze kalkulacyjne powstały w formie fizycznej. W latach 80., pojawił się Lotus 1-2-3, a następnie Excel, który obecnie jest używany praktycznie wszędzie. Lecz zanim pojawiły się arkusze kalkulacyjne firma JP Morgan zatrudniała całe piętro osób pracujących na kalkulatorach. I ci ludzie faktycznie przestali to robić, ale zajęli się innymi rzeczami. Istnieje coś, co nazywa się paradoksem Jeffersona i właściwie ma to podłoże w ekonomii, nie ma to nic wspólnego z technologią. Jefferson był ekonomistą i zaobserwował, że jeśli zaczniemy działać bardziej efektywnie, zamiast robić jedną rzecz bardziej wydajnie, zaczniemy robić znacznie więcej. Z odpowiednimi narzędziami ludzie idą dalej, zajmują się innymi rzeczami, awansują i mają bardziej satysfakcjonującą pracę. Najlepszym przykładem, z jakim kiedykolwiek się zetknęliśmy, był początek ubiegłego wieku. Każdy ma w domu lodówkę, lodówki umożliwiły utrzymanie świeżości żywności, ale jednocześnie zabiły biznes lodowy. I z pewnością ludzie, którzy wcześniej dostarczali lód, zajęli się czymś innym. Myślę, że tak samo jest z każdą inną efektywnością, którą zaczynasz wprowadzać. Asystenci AI i tym podobne rozwiązania są po to, aby nam pomóc. Nie zastępują nas, ale wyręczają nas w prostych, powtarzalnych zadaniach, dzięki czemu możemy być o wiele bardziej kreatywni.

Czytaj więcej

MFW ostrzega: sztuczna inteligencja zmiecie 40 proc. miejsc pracy. Kto ucierpi?

A co z sytuacjami, w których sztuczna inteligencja może się stać samoświadoma? To ryzyko dla świata?

Możesz zrobić o tym film. Kilka już nawet o tym powstało. Ja jestem pewien, że jest to temat czysto teoretyczny, filozoficzny. Nie jesteśmy w stanie określić, czy maszyny kiedykolwiek będą w stanie rozumować symbolicznie, nawet na podstawowym poziomie.

Czy zgodnie z tym, co powiedziałeś, nie ma zawodów, które staną się przestarzałe?

W tej chwili myślę, że wciąż coraz częściej dyskutujemy o tym, co byłoby możliwe, a nie o tym, co jest możliwe. Czy sądzę, że istnieje wiele zawodów, na które wpływ będzie większy niż inne?

Mam na myśli na przykład media?

Kreatywność nie zostanie utracona, ale większość działań, które obecnie składają się na pracę dziennikarza może faktycznie zostać zautomatyzowana. Jednak, czy to co maszyna wygenerowała jest zgodne z prawdą? Nadal musi być możliwość sprawdzenia przez ludzi, czy to, co zostało automatycznie wygenerowane, jest rzeczywiście poprawne i prawdziwe. Maszyny są po to, aby nam pomagać, wspierać nas i pomagać nam w podejmowaniu decyzji. Ale nadal musimy mieć własny osąd, aby faktycznie podejmować właściwe decyzje. Firmy będą chciały ustalić bariery określające, czy maszyna faktycznie powinna coś wymyślić, czy też lepiej aby powiedziała: „nie wiem”. Oczywiście najważniejsze jest ustalenie, czy wygenerowana treść odpowiada prawdzie? Myślę, że to obecnie jest największe wyzwanie w kontekście generowania treści medialnych. Czy Twoje miejsca pracy znikną? Nie wierzę. Czy pomoże Ci to w szybszym pisaniu artykułów dla konkretnej grupy odbiorców? Prawdopodobnie. Tak, ale jestem całkiem pewien, że edytory tekstu i narzędzia takie jak wcześniej Grammarly i inne już ci w tym pomagają. Czy maszyna będzie w stanie wygenerować dla Ciebie cały artykuł z całkowitą pewnością, że będzie to, co właśnie chciałeś napisać? Myślę, że możesz być spokojny o swoją pracę jeszcze przez długi czas.

W ciągu ostatnich dziesięciu lat opublikował Pan wiele prognoz. Czy mogę poprosić o odrobinę samokrytyki? Czy któreś z tego rodzaju przewidywań się nie sprawdziły? Choćby od 15 lat mówimy o blockchainie, który zrewolucjonizuje płatności i jakoś tego nie widać.

To nigdy nie była moja prognoza (śmiech). Ale masz rację, przez jakieś 3 do 5 lat prawie każdy szef IT, z którym się spotykałem zadał mi choć raz pytanie o to, jak najlepiej wykorzystać tę technologię. Na co zazwyczaj pytałem, jakie wyzwania chcą rozwiązać za pomocą tej technologii. I wtedy zazwyczaj okazywało się, że byli zainteresowani technologią rozproszonego rejestru, ale nikt nie był zainteresowany decentralizacyjną częścią tego rozwiązania. Obecnie żaden z klientów nie pyta mnie już o blockchain. Powodem jest oczywiście trend związany z generatywną sztuczną. Każdy klient pyta mnie, co mamy z tym zrobić? Myślę, że jest to znacznie bardziej ogólna i o wiele bardziej odpowiednia technologia niż blockchain. Ale jeśli mam spojrzeć krytycznie na moje przewidywania z ostatnich lat i wskazać, kiedy się pomyliłem, to czasami zabrakło mi odpowiedniego wyczucia czasu. Przewidywałem, że łączność satelitarna radykalnie zmieni funkcjonowanie na przykład małych firm, działających w regionie subsaharyjskim, gdzie w tej chwili nie ma absolutnie żadnej łączności. Oraz że poprawi to opiekę zdrowotną w odległych obszarach i przyniesie wiele innych pozytywnych skutków, które mogłyby wynikać z pokrycia świata siecią łączności. I naprawdę myślałem, że byliśmy znacznie bliżej tego rozwiązania. Okazało się, że nie. Trwa to znacznie dłużej, satelitów nie ma aż tak wielu. W ramach projektu Kuiper właśnie uruchomiliśmy pierwsze. Najwyraźniej byłem zbyt optymistyczny, jeśli chodzi o ramy czasowe. Nadal uważam, że to się stanie.

A jakie były największe rzeczy, jakie przegapiliście w AWS?

W rozwoju takiej firmy nie da się uniknąć zaniedbań, rzeczy, których z jakiegoś powodu nie zrobiliśmy, bo myśleliśmy, że klientom się to nie spodoba, albo dlatego, że było to zbyt trudne, albo nikt z tego nie będzie korzystał. Zawsze jest jakiś powód. W handlu detalicznym jest łatwiej, bo można eksperymentować. Pokazujesz coś klientom, a oni mogą po prostu zdecydować, czy im się to podoba, czy nie. A jeśli widzisz, że nikomu się to nie podoba, to wyciągasz wtyczkę i koniec projektu. Jest to szczególnie łatwe, kiedy korzysta się z rozwiązań chmurowych. W AWS jest inaczej. Tworzymy technologie, aby inni ludzie na nich budowali swój biznes. W efekcie kiedy te rozwiązania ujrzą światło dzienne, stajemy się za to odpowiedzialni. Musimy je nadal dostarczać. Zatem eksperymentowanie w tym świecie jest nieco bardziej konserwatywne. Chociaż budujemy wiele technologii, których nikt inny wcześniej nie stworzył i tak zajmuje to więcej czasu, ponieważ trzeba być tego bardziej świadomym.

Jak decydujecie jakie rozwiązania i technologie będziecie rozwijać?

W Amazon i w AWS każdy zespół jest w dużym sensie niezależny. Mogą pracować nad innowacjami, oczywiście pod warunkiem, że koszty nie wymkną się spod kontroli. Każdy patrzy z perspektywy swojego klienta i myśli co mogłoby ułatwić im funkcjonowanie. Ja na przykład wciąż nie rozumiem, dlaczego kupowanie butów w Internecie jest takie trudne, ponieważ każda marka ma swoją numerację i mimo, że noszę obuwie o numerze 45, to są marki których obuwie w tym numerze nie będzie na mnie pasować. Jeszcze gorzej jest w przypadku obuwia damskiego. Zadaniem jednego zespołu jest więc wprowadzanie innowacji w tej przestrzeni. Jak możemy stworzyć rozwiązanie, które zdejmie z głowy klientom takie dylematy? I w ten sposób odnieśliśmy sukces na wielu polach - stworzyliśmy Amazon, Kindle i AWS. Wszystkie te pomysły były sukcesem. Ale wyprodukowaliśmy też Fire Phone za 800 mln dol. To był eksperyment, który przeprowadziliśmy i który okazał się niezbyt udany.

Czy po latach sporządzania tych przewidywań jest Pan mniej lub bardziej optymistycznie nastawiony do przyszłości?

Absolutnie optymistyczny. Kilka lat temu zacząłem tworzyć serię filmów o nazwie Now Go Build. Ponieważ dużo podróżowałem po świecie, spotkałem wiele firm, które faktycznie wkładały wiele wysiłku w rozwiązywanie naprawdę trudnych ludzkich problemów. Na przykład Aquabyte w Norwegii bada, czy jeśli w ciągu najbliższych 30 lat populacja świata wzrośnie o 25 procent, jak ją wyżywimy? Skąd wziąć źródło odpowiednich ilości białka? Wszyscy wiemy, że przemysłowa hodowla zwierząt ma złe skutki dla naszego środowiska. Okazuje się, że ryby są w rzeczywistości znacznie lepszym źródłem białka. Z kilograma paszy dla ryb powstaje kilogram ryb, kiedy na kilogram wołowiny potrzeba aż ośmiu kilogramów paszy.

W Indonezji wielu drobnych rolników nie ma dowodów tożsamości, co oznacza, że aby zdobyć pieniądze na zakup nasion, muszą udać się do lichwiarza, którzy pobierają nawet 50-60 procentową prowizję. Co sprawia, że połowa plonów z działki takiego rolnika zniknęła, zanim w ogóle zaczęła rosnąć. A to wszystko dlatego, że ludzie ci nie mają dokumentu potwierdzającego tożsamość. Nie mogą iść do banku. Lokalny startup Hara zapewnia rozwiązanie pozwalające w bezpieczny sposób potwierdzić tożsamość online, zdigitalizował proces administrowania mikro-kredytami w kilku instytucjach finansowych oraz zbiera dane o rolnikach, gruntach i pogodzie w różnych prowincjach Indonezji. Dane te są korzystne dla instytucji ze wszystkich sektorów, ponieważ pozwalają podejmować decyzje w oparciu o fakty.

Technologia pozwala rozwiązać trudne problemy społeczne?

Jest coraz więcej przedsiębiorców, dla których głównym celem nie jest to, aby stać się jednorożcem, czyli startupem wartym miliard dolarów. Nie powiem, że wszyscy przedsiębiorcy nagle stali się zaangażowani społecznie, ale często poznaję ludzi, którzy wywodząc się z konkretnych środowisk, są świadomi problemów społecznych i chcą je rozwiązać, bo dotyczą one ich bliskich. Nie chodzi tu aż tak bardzo o technologię. Chodzi o jednostki, które tworzą nowe technologie i rozwiązania dla określonych celów. Nie wierzę w tworzenie technologii dla samej technologii. Teraz opracowuje się technologię pod konkretne zastosowanie, pod problem, który chcesz rozwiązać. I bardzo się cieszę, że widzę tylu młodych przedsiębiorców, którzy zamiast myśleć o zostaniu miliarderem, chcą po prostu mieć dobre życie podczas rozwiązywania ważnych problemów. Dlatego też bardzo wierzę w przyszłość technologii, ponieważ uważam, że jako ludzie w pewnym sensie zmieniamy nasze priorytety. Tak, wciąż przybywa nowych miliarderów. Tak, nadal są ludzie, którzy tego chcą. Ale jest też bardzo wielu młodych przedsiębiorców, którzy chcą po prostu uczynić świat lepszym miejscem. To sprawia, że jako starszy inżynier jestem niezwykle pozytywnie nastawiony do przyszłości.

CV

dr Werner Vogels

dr Werner Vogels jest dyrektorem ds. technologii oraz wiceprezesem w Amazon.com. Przeszedł do firmy w 2004 roku z Cornell University, gdzie był badaczem systemów rozproszonych. Zajmował stanowiska kierownicze w zakresie technologii w firmach zajmujących się przenoszeniem technologii z pracowni naukowych do przemysłu. Doktorat zrobił na Vrije Universiteit w Amsterdamie.

Czy da się prognozować kierunek rozwoju technologii na świecie?

Technologia rozwija się bardzo szybko, a przewidywania są zawsze trudne. Jeśli spojrzymy na to jak wyglądał w przeszłości cykl wdrażania nowych rozwiązań, innowacje powstawały w laboratoriach i musiały pokonać długa drogę, zanim dotarły do pierwszych użytkowników. Wdrożenia trwały w efekcie 10, 15 lat. Teraz już się tak to nie odbywa – przy wykorzystaniu chmury możliwe jest wprowadzenie nowych rozwiązań do użytku nawet w kilka godzin, obecnie wszystko można skompresować. Wystarczy spojrzeć na to, gdzie byliśmy w zeszłym roku w rozwoju sztucznej inteligencji, a gdzie jesteśmy dzisiaj. Pracując nad moimi przewidywaniami, patrzę na to, co tak naprawdę jest największym wyzwaniem. Na naszej konferencji AWS re:Invent, mówiono dużo o generatywnej sztucznej inteligencji, modelach językowych i tym podobnych. Zamiast używać kryształowej kuli do przewidywania, widać co już się dzieje. Wiążą się z tym wyzwania, które musimy rozwiązać, jeśli uważamy, że naprawdę możemy i powinniśmy zastosować sztuczną inteligencję na całym świecie. Po pierwsze, na przykład obecne modele językowe są bardzo, amerykańskie, angielskie. I nie chodzi tutaj o jakość tłumaczenia. Obecnie niemal można rozmawiać przez telefon w jednym języku, a ktoś po drugiej stronie słyszy inny język. Możemy to zrobić niemal w czasie rzeczywistym.

Pozostało 92% artykułu
2 / 3
artykułów
Czytaj dalej. Subskrybuj
Biznes
Jeden diament odmieni los zadłużonego mieszkańca Indii
Biznes
Unikalna kolekcja autografów sprzedana za 78 tys. funtów. Najdroższy Mao Zedong
Biznes
Japończycy kontra turyści. Ceny w restauracjach różne dla miejscowych i gości
Biznes
Wymiany aktywami nie będzie. Bruksela zabrania transakcji z Rosjanami
Materiał Promocyjny
Mity i fakty – Samochody elektryczne nie są ekologiczne
Biznes
Bernard Arnault stracił w 2024 r. więcej niż jakikolwiek miliarder