Peste 100 de milioane de oameni au folosit ChatGPT numai in ianuarie, conform unei estimari, facand-o aplicatia de consum cu cea mai rapida crestere din istorie. Producand CV-uri, eseuri, glume si chiar poezii ca raspuns la solicitari, software-ul pune in evidenta nu doar puterea de captare a modelelor lingvistice, ci si importanta formularii corecte a intrebarilor noastre.
In acest scop, in urma cu cativa ani am initiat Initiativa 100 de intrebari, care urmareste sa catalizeze o schimbare culturala in modul in care valorificam datele si dezvoltam perspective stiintifice. Proiectul isi propune nu numai sa genereze noi intrebari, ci si sa reimagineze procesul de a le pune.
O foame de raspunsuri
Ca specie si societate, avem tendinta sa cautam raspunsuri. Raspunsurile par sa ofere un sentiment de claritate si certitudine si ne pot ajuta sa ne ghidam actiunile si deciziile de politica. Cu toate acestea, orice raspuns reprezinta o etapa finala provizorie a unui proces care incepe cu intrebari – si adesea poate genera mai multe intrebari. Einstein a atras atentia asupra importantei critice a modului in care sunt formulate intrebarile, care poate determina adesea (sau cel putin joaca un rol semnificativ in determinarea) raspunsurile la care ajungem in cele din urma. Formeaza o intrebare diferit si s-ar putea ajunge la un raspuns diferit. Cu toate acestea, ca societate, subestimam actul de a pune intrebari – cine formuleaza intrebari, cum le face, impactul pe care il au asupra a ceea ce investigam si asupra deciziilor pe care le luam. Nici nu acordam suficienta atentie daca raspunsurile abordeaza de fapt intrebarile puse initial.
Intrebarile joaca un rol cheie in multe aspecte ale vietii noastre. Intrebarile potrivite sunt esentiale, de exemplu, pentru procesul stiintific, conducand investigarea si explorarea intr-o gama larga de subiecte si probleme si modeland politicile publice. Luati in considerare o lista autorizata de guvern de vaccinuri recomandate pentru scolari. Aceasta lista reprezinta un punct final (un raspuns) intr-un proces lung. Cu toate acestea, cu ce intrebari au inceput oamenii de stiinta si factorii de decizie politica pentru a ajunge la aceasta lista? Care au fost obiectivele de sanatate publica pe care si le-au stabilit, cum au determinat eficacitatea si ce puncte limita au selectat in echilibrul dintre beneficiu si risc? Astfel de intrebari au un rol crucial de jucat in selectia finala a vaccinurilor introduse pe lista, precum si in sanatatea publica.
Raportarea stiintifica tinde sa se concentreze pe rezultate si perspective. Acestea reprezinta informatii de nivel final sau de nivel superior. Dupa cum ilustreaza exemplul de mai sus, o atentie sporita acordata intrebarilor si modului in care acestea sunt incadrate ar ajuta la contextualizarea informatiilor din etapa finala, permitand factorilor de decizie si cetatenilor deopotriva sa ia decizii mai bune si mai responsabile.
Intrebarile dau, de asemenea, valoare datelor. O mare parte din raportarea si comentariile de astazi se concentreaza pe cantitatea de date generate si pe necesitatea de a le deschide pentru consumul stiintific si public – adica, furnizarea de date brute. Dar intrebarile sunt cele care transforma datele brute in informatii: intrebarile pe care le punem incadreaza problemele pe care cautam sa le rezolvam, permitandu-ne sa valorificam datele pentru binele public.
De ce AI face ca stiinta punerii in discutie sa fie din ce in ce mai presanta
Cresterea modelelor de limbaj mari (LLM) si domeniul ingineriei prompte ne-au expus importantei incadrarii corecte a intrebarilor, pentru a obtine un LLM sa ofere raspunsuri (corectitudinea si veridicitatea acestor raspunsuri raman totusi o problema). Dar inainte ca ingineria prompta sa devina relevanta, este important sa subliniem ca, atunci cand inginerii AI dezvolta un model de invatare automata care invata din date, ceea ce invata, adica modelul in sine, depinde de intrebarea la care incearca sa raspunda la date.
De asemenea, este important sa retineti ca raspunsurile oferite de sistemele AI ar putea reflecta partiniri sau lacune in datele de baza. Aceasta problema a fost evidentiata, de exemplu, in contextul sistemelor automate de intrebari si raspunsuri precum Alexa si Siri, care ofera raspunsuri unui numar mare de gospodarii pentru o varietate de sarcini si intrebari zilnice. Descoperirea si dezvoltarea modalitatilor de a formula intrebari, astfel incat acestea sa depaseasca unele dintre prejudecatile inerente ale datelor ar trebui, prin urmare, sa fie o parte importanta a practicii si teoriei ingineriei prompte – si, mai general, a unei stiinte emergente a intrebarilor in era datelor.
Rolul intrebarilor poate fi sporit intr-un mediu digital, dar importanta lor se extinde de fapt mult mai profund. Exista o traditie indelungata, care dateaza cel putin de la Socrate si multe scoli de gandire orientala, de a folosi intrebarile pentru a continua pedagogia si diverse forme de invatare umana si sociala. Altii au scris despre necesitatea „o pedagogie a chestionarii”. Si mai recent, oamenii de stiinta si oamenii de stiinta au explorat utilizarea Metodei Socratice in analiza datelor si au promovat alfabetizarea datelor.
Intrebari pentru combaterea supraincarcarii informationale
In cele din urma, ajutandu-ne sa intelegem ceea ce conteaza cu adevarat, intrebarile sunt motoarele schimbarii si imbunatatirii societatii. Ele ajuta la stabilirea prioritatilor si ne permit sa ne imaginam alternative. Ca atare, intrebarile sunt politice. Si, asa cum a explicat Perry Zurn in Politica curiozitatii, angajamentele noastre politice informeaza adesea intrebarile despre care credem ca merita puse.
Pe masura ce societatea devine supraincarcata cu date si constatari derivate din date, ne-am indepartat din ce in ce mai mult de intrebari. Aceasta postare reprezinta o justificare initiala pentru ceea ce am putea considera o noua stiinta a intrebarilor.
Pentru a defini si a crea o astfel de stiinta, trebuie sa incepem, de fapt, prin a ne pune o serie de intrebari. Cum putem face raportarea stiintifica mai concentrata pe intrebarile puse in stiinta? Care sunt intrebarile bune (si intrebarile rele)? Cum putem completa stiinta datelor cu o noua stiinta a intrebarilor? Cum le putem permite cursantilor sa devina interlocutori? Cum ne asiguram ca interogarea este incluziva si lipsita de partinire? Cum implinim potentialul invatarii automate si AI cu intrebari bune?
Confruntarea si raspunsul la astfel de intrebari necesita un nou efort interdisciplinar care sa reuneasca oameni de stiinta, oameni de stiinta, scriitori de stiinta, actori ai schimbarii sociale, artisti si experti in educatie. Parari de astfel de eforturi sunt deja in curs. Dar avem nevoie de mult mai multa interactiune intre informatii si silozuri disciplinare si trebuie sa promovam conversatii care sa indeparteze concentrarea societatii noastre de la raspunsuri si catre context si scop – spre, de fapt, sa punem intrebarile potrivite.