Roršahovi testovi se poigravaju ljudskom maštom i sposobnošću našeg uma da obdari značenjem svet koji nas okružuje. Ono što je veštačka inteligencija videla u mrljama mastila može da nam pruži uvid u ljudski um.
Više od jednog veka, Roršahov test, koji se sastoji od mrlja od mastila, u mnogobrojnim slučajevima se koristi da bi se proniklo u ličnost ljudi.
Verovatno većina nikada nije bila u prilici da radi test, ali svi lako prepoznajemo mrlje od mastila čije dve polovine izgledaju kao odraz u ogledalu. Švajcarski psihijatar Herman Roršah je napravio test 1921. godine, i sastoji se od nekoliko različitih kartica na kojima se nalaze spomenute mrlje od mastila. Kartice se prikazuju ispitanicima i od njih se traži da kažu šta vide. Slike su otvorene za tumačenje i značenje im je prilično nedokučivo.
Test je decenijama bio popularan među psiholozima koji su ga koristili kao metod za razumevanja psihe ispitanika u zavisnosti od toga kakve objekte, prizore ili osobe opažaju u oblicima koje vide na karticama. Test se oslanja na pojavu poznatu kao pareidolija, koja predstavlja sklonost ljudskog mozga da pronađe poznate obrasce u nepovezanim podacima. Zbog toga nam se dešava da vidimo, recimo, lica ili životinje u formacijama oblaka ili na površini Meseca.
Možda ćete videti leptira na slici, dok bi neko drugi mogao da vidi lobanju. Prema zagovornicima testa, oba tumačenja bacaju svetlo na to kako razmišljate.
Iako mnogi psiholozi danas veruju da je test sada zastareo i da se na njega ne možemo osloniti kao na precizan psihometrijski alat, on se još koristi u nekim delovima sveta, čak i kao dokaz u sudnici, iako izaziva značajne kontroverze. Roršah nikada nije nameravao da to bude merilo ličnosti, već način da se identifikuje poremećaj u razmišljanju pacijenata, posebno onih koji boluju od šizofrenije. Neki psiholozi, međutim, i dalje veruju da je test korisno sredstvo u terapiji kao način podsticanja samorefleksije ili započinjanja razgovora.
Psiholozi koji još koriste test kažu da, kad osoba tumači Roršahovu sliku, ona nesvesno projektuje elemente svoje psihe kao što su strahovi, želje i kognitivne predrasude. Test funkcioniše, jer ljudska vizija nije pasivna, već predstavlja proces stvaranja značenja oblikovan ličnim iskustvom.
Pronalaženje značenja ili poznatih oblika u mrljama mastila oslanja se na brojne kognitivne procese koje ljudi svakodnevno koriste, uključujući pamćenje, emocije i sposobnost suočavanja sa dvosmislenošću.
Šta će se desiti ako test treba da uradi neko ko ne poseduje lično iskustvo ili nekome čiji „mozak“ radi na potpuno drugačiji način? Šta bi algoritam veštačke inteligencije mogao da prepozna u tim mrljama mastila? Da li bi odgovori koje dobijemo mogli da nam kažu nešto više o ljudskom umu?
Slepi miš ili moljac?
Nedavni razvoj sposobnosti modela veštačke inteligencije, kao što je ChatGPT kompanije OpenAI, omogućio nam je da dobijemo odgovor na to pitanje. Takozvani „multimodalni modeli“ mogu da prihvate unose zasnovane na slikama i daju odgovore isto tako lako kao što mogu da stupe u interakciju sa upitima zasnovanim na tekstu zahvaljujući svojim sposobnostima mašinskog vida.
Dali smo modelu ChatGPT pet od 10 uobičajenih slika od mastila koje se koriste pri testiranju da bismo videli kako će tumačiti slike. Međutim, podaci koji se koriste za obuku sistema veštačke inteligencije, dakle, informacije koje nam pomažu da utvrdimo kolikim znanjem raspolaže, otežavaju mu rešavanje testa.
Kada smo modelu veštačke inteligencije prikazali prvu mrlju od mastila iz onlajn baze podataka, u kojoj ljudi obično uočavaju slepog miša, leptira ili moljca, shvatili smo koliko algoritmi računarskog vida veštačke inteligencije mogu da budu bukvalni.
„Ova slika je Roršahova mrlja mastila, koja se često koristi u psihološkim procenama za istraživanje percepcije i interpretacije“, odgovorio je model. „Napravljena je da bude dvosmislena tako da svaka osoba može da vidi nešto drugo u zavisnosti od svojih iskustava, emocija i mašte.“
Posle toga, bez dodatnog pitanja, model je nastavio da objašnjava šta je video u ponuđenoj slici. „Za mene to liči na nešto simetrično, verovatno dve životinje ili figure okrenute jedna prema drugoj, ili jedan entitet sa raširenim krilima“, odgovorio je. „Lepota ovih mrlja od mastila je u tome što pozivaju na individualna tumačenja!“
Chatbot me je zatim pitao šta ja vidim na slici. Pitanje sam zanemario i odlučio da ga nateram da otvoreno kaže za koju sličnost bi se odlučio od onih koje je naveo. „Kad bolje pogledam, rekao bih da najviše liči na jedan entitet sa raširenim krilima, možda na slepog miša ili moljca, sa krilima otvorenim simetrično“, napisao je. „Središnja oblast bi se mogla protumačiti kao telo, a detalji sa strane podsećaju na teksturu ili oblik krila.“
Stručnjaci smatraju da odgovor pokazuje ono što je model naučio o specifičnom testu i da iz njega ne možemo zaključiti ništa značajno. Veruju da uglavnom identifikuje obrasce, oblike i teksture unutar mrlja, a zatim upoređuje te karakteristike sa ogromnim skupom podataka ljudskih odgovora kako bi stvorio svoju interpretaciju onoga što vidi u mrljama mastila.
Suština ljudskih bića
ChatGPT pruža zanimljive odgovore koji liče na ljudske, ali verovatno ne razmišlja iskreno, već izgleda kao da skenira skup podataka na mreži. Neodoljivo podseća na muzičara koji, iako mu srce nikad nije bilo slomljeno, ipak može da napiše pesmu koja će vas zadiviti, jer je jednostavno analizirao kako su druge slične pesme strukturirane. Psiholozi kažu da, ako odgovor veštačke inteligencije liči na ljudski, to nije zato što vidi isto ono što i ljudi, već zato što podaci na kojima se obučavala odražavaju našu kolektivnu vizuelnu kulturu.
U stvari, dobijamo faksimil stvarnosti i misli. ChatGPT može tačno da opiše emocije, a da ih zapravo ne iskusi, kažu stručnjaci. Međutim, veštačka inteligencija nije zbog toga beskorisna kada govorimo o pitanjima uma. ChatGPT može da razume emocije, opiše ih i pomogne drugima da shvate svoja osećanja, tvrde stručnjaci.
Veruju da ChatGPT jednostavno izbacuje nasumične informacije iz svog skupa podataka u korist korisnika, što ostavlja utisak da „razmišlja“, što, zapravo, ne čini. Mi to doživljavamo kao razmišljanje, jer tehnološke kompanije koje stoje iza modela veštačke inteligencije tako predstavljaju svoje proizvode. ChatGPT i slični alati su uvek od pomoći, uvek savesni i uvek spremni da razgovaraju. Antropomorfizacija tih alata pomogla je njihovom usvajanju, ali može da izazove pogrešne stavove u vezi sa tim kako se oni i njihovi rezultati posmatraju i shvataju.
Da biste se oslobodili te iluzije, treba samo da pritisnete dugme za osvežavanje. Zatim, pokažite modelu potpuno istu sliku mrlje od mastila da bi je analizirao i možete da dobijete potpuno drugačije tumačenje u istom razgovoru.
Kada smo ChatGPT modelu dali istu sliku dva puta, dao je različite odgovore.
Stručnjaci kažu da bi se čovek obično držao svog prethodnog odgovora, jer lična iskustva i emocije utiču na njegove odgovore. Nasuprot tome, ChatGPT generiše odgovore na osnovu svog skupa podataka.
Zbog toga se i javlja problem kada pokušavamo da shvatimo značenje onoga što ChatGPT kaže o mrljama mastila koje vidi. Naime, chatbot jednostavno ponavlja ono na šta su naišli podaci na kojima se obučavao.
To se možda najbolje pokazalo u eksperimentu istraživača iz odseka MediaLab na Masačusetskom institutu za tehnologiju u Kembridžu u Sjedinjenim Državama. Obučavali su algoritam veštačke inteligencije, kojeg su nazvali Norman – po Normanu Bejtsu, liku iz filma Alfreda Hičkoka – na slikama grupe na društvenoj mreži Reddit koja deli slike ljudi koji umiru u jezivim okolnostima. Kada su Normanu pokazali skup Roršahovih mrlja od mastila, ono što je video odražavalo je sumornost koja je korišćena pri obuci. Dok bi algoritam obučen na normalnijem skupu slikovnih podataka video grupu ptica na grani drveta, Norman je opisao da vidi čoveka kojeg ubija struja.
To nam jasno pokazuje koliko podaci koji se koriste za obuku veštačke inteligencije mogu da budu važni. Ako obučavate model koristeći loše podatke, model će odražavati sve nedostatke tih podataka.
Zanimljivo je ono što veštačka inteligencija odluči da izdeklamuje kao odgovor na dvosmislene stimuluse, delimično zbog onoga što kaže, a ne zbog onoga što „zna“, jer sistemi veštačke inteligencije ne poseduju suštinsko znanje. Poseduju opšte razumevanje teorije boja i kakve emocionalne odgovore mogu da pruže kada se analiziraju. Neki stručnjaci smatraju da ti sistemi imaju opšte razumevanje slika i onoga sa čime ih ljudi povezuju. To ih je navelo na razmišljanje. Naime, bilo bi zanimljivo kad bismo imali ili napravili nove slike slične onima u Roršahovom testu koje nisu poznate modelu i na njima ga testirali.
Algoritmi veštačke inteligencije su posebno dobri u uočavanju obrazaca, ali različite reakcije na istu dvosmislenu sliku takođe naglašavaju aspekt ljudskog uma kojeg veštačka inteligencija ne može da ponovi, a tu spadaju emocije i nesvesna značenja koja pridajemo stvarima sa kojima se susrećemo u svetu oko nas. Lični, odnosno, subjektivni stavovi su izostali iz odgovora sistema veštačke inteligencije kad su mu prikazane mrlje od mastila, jer ne može da razume simboličko značenje ili emocionalnu rezonancu koju bi čovek mogao da poveže sa određenom slikom.
S druge strane, to nam mnogo govori o ljudskom umu. Ljudska psiha je ispunjena unutrašnjim sukobima, kao što su napetost između želja i morala ili strahova i ambicija. Za razliku od toga, veštačka inteligencija funkcioniše na osnovama čiste logike i ne bori se sa unutrašnjim dilemama koje su suštinske za ljudsko razmišljanje i odlučivanje.