Wśród problemów dotykających państwa o ustroju autorytarnym, a w szczególności komunistycznym, niezwykle ciekawa jest trudność, jaką nastręcza zbieranie informacji i podejmowanie na ich podstawie decyzji. Przykładem może być redystrybucja dóbr idąca z centrum władzy do regionów uzależniona od liczby mieszkańców go zamieszkujących.
Mechanizm z pozoru jest prosty: region deklaruje liczbę mieszkańców, a władza centralna przekazuje dofinansowanie w odpowiedniej wysokości. Niestety takie podejście narażone jest na nadużycia spowodowane faktem, że władze lokalne mogą zawyżać liczbę mieszkańców, aby uzyskać więcej pieniędzy. Dodatkowo, jeśli po drodze istnieją jeszcze jednostki pośrednie (np. regiony, stany, województwa), to liczba mieszkańców może być „zaokrąglana” w górę wielokrotnie.
Niewiarygodne dane
Oczywiście jest to ewidentne oszustwo, ale chciałbym na ten aspekt spojrzeć z innej strony. Przykład zawyżania liczby mieszkańców jest jednym z wielu. W tym samym czasie zawyżane mogą być wskaźniki produkcji, finansowe, zdrowotne itp. Powoduje to, że władza takiego autorytarnego państwa podejmuje decyzje na podstawie danych niemających nic wspólnego z rzeczywistością. W związku z tym decyzje te po czasie okazują się błędne lub wręcz absurdalne, a pieniądze są wydawane w sposób zupełnie nieefektywny.
A co to ma wspólnego z naszym codziennym (na szczęście wolnorynkowym) biznesem? Szczycimy się, że w gospodarce XXI wieku podejmujemy decyzje na podstawie danych. Jesteśmy data-driven. Tylko pytanie, jakie są te dane, z których korzystamy? Nie będę tutaj sugerował dywersji i złej woli w naszych organizacjach. Nie dlatego, że nie jest możliwa, ale dlatego, że nie jest konieczna. Sami doprowadziliśmy do sytuacji, w której w naszych firmach dane są często niewiarygodne.
Jeżeli otwieramy raport, w którym dane są nieodświeżone, niepełne lub wręcz błędne, a na środku naszego ekranu nie pojawia się informacja: „Nie ufaj tym danym”, to absurdalna decyzja jest na wyciągnięcie ręki. Z takiej perspektywy nasza sytuacja wcale nie różni się od tej, w jakiej jest aparat władzy państwa autorytarnego.
Karykaturalna „EjAj” i na co możemy liczyć
Świetnie pokazały to ostatnie lata, gdy świat zachłysnął się sztuczną inteligencją. Tego typu algorytmy nie są ani mądre, ani głupie. One po prostu w sposób obiektywny, na podstawie danych, jakie otrzymały, podejmują decyzje. I to AI świetnie obnażyła jakość danych, jakie posiadamy.
Wcześniej było tak, że jeśli do raportu z poprzedniego przykładu usiadł specjalista i zauważył błędy w danych, to katastrofy można było uniknąć. Pomagało nasze doświadczenie i intuicja. AI nie ma ani doświadczenia, ani intuicji. Podejmie taką decyzję, jaka wyniknie z danych, nawet jeśli intuicja podpowiedziałaby, że to absurd.
Moim zdaniem największym plusem obecnej „bańki AI” jest fakt, że wiele organizacji zaczyna rozumieć, że bez wysokiej jakości danych sztuczna inteligencja zamienia się w karykaturalny „EjAj”, który nie rozwiązuje żadnych problemów. Za to tworzy nowe. Widzę to po coraz większym zainteresowaniu projektami dotyczącymi strategii danych, Data Governance oraz chęci wdrażania narzędzi data quality. I wiem, że będę już nudny, ale bez wdrożenia tych mechanizmów i narzędzi nie będziemy mogli liczyć na sztuczną inteligencję, tylko co najwyżej na ludzką intuicję.
Łukasz Nienartowicz
Data by Example
