Da li ćemo uskoro svi imati digitalnog blizanca i zašto je to opasno!

Digitalni blizanac je kopija osobe, proizvoda ili procesa koji je kreiran pomoću podataka. Ovo bi moglo zvučati kao naučna fantastika, ali neki tvrde da ćete verovatno imati digitalnog dvojnika u narednoj deceniji.



Kao kopija osobe, digitalni blizanac bi – u idealnom slučaju – doneo iste odluke koje biste doneli i vi da vam budu predstavljeni isti materijali.

Ovo bi moglo izgledati kao još jedna spekulativna tvrdnja futurista. Ali to je verovatnije mnogo više nego što bi ljudi želeli da veruju, piše portal „Sajens alert“ u članku koji je potpisao docent za psihologiju Džordan Ričard Šoenher sa Univerziteta Konkordija.


Iako bismo mogli da pretpostavimo da smo posebni i jedinstveni, sa dovoljnom količinom informacija, veštačka inteligencija (AI) može da donese mnoge zaključke o našim ličnostima, društvenom ponašanju i odlukama o kupovini.

Era velikih podataka znači da se prikupljaju ogromne količine informacija (koje se nazivaju „jezera podataka“) o vašim otvorenim stavovima i sklnostima, kao i o tragovima ponašanja koje ostavljate za sobom.

Jednako je zabrinjavajuća obim u kojem organizacije prikupljaju naše podatke. Kompanija „Volt Dizni“ je 2019. godine kupila „Hulu“, kompaniju za koju su novinari i zagovornici istakli da ima upitnu evidenciju kada je u pitanju prikupljanje podataka.

Naizgled benigne telefonske aplikacije – poput onih koje se koriste za naručivanje hrane – mogu da prikupe ogromne količine od korisnika svakih nekoliko minuta.
Skandal „Kembridž analitika“ ilustruje ove zabrinutosti, pri čemu su korisnici i regulatori zabrinuti zbog izgleda da će neko moći da identifikuje, predvidi i promeni svoje ponašanje.






Ali koliko treba da budemo zabrinuti?


Visoka naspram niske verodostojnosti

U simulacionim studijama, verodostojnost se odnosi na to koliko blisko kopija ili model odgovara svom cilju. Verodostojnost simulatora se odnosi na stepen realizma koji simulacija ima u odnosu na realne reference. Na primer, trkačka video-igra pruža sliku koja se povećava i smanjuje brzinu kada pritisnemo tastere na tastaturi ili kontroleru.
Dok simulator vožnje može imati vetrobran, šasiju, menjač i pedale za gas i kočnicu, video-igra ima niži stepen vernosti od simulatora vožnje.


Digitalni blizanac zahteva visok stepen verodostojnosti koji bi mogao da uključi informacije iz stvarnog sveta u realnom vremenu: ako sada pada kiša napolju, padala bi kiša u simulatoru.


U industriji, digitalni blizanci mogu imati radikalne implikacije. Ako smo u stanju da modeliramo sistem interakcije ljudi i mašina, imamo sposobnost da alociramo resurse, predvidimo nestašice i kvarove i napravimo projekcije.


Ljudski digitalni blizanac bi uključivao ogromnu količinu podataka o sklonostima, predrasudama i ponašanju neke osobe i mogao bi da ima informacije o korisnikovom fizičkom i društvenom okruženju.


Ovi zahtevi znače da je postizanje pravog digitalnog blizanca daleka mogućnost za blisku budućnost. Količina senzora potrebna za akumulaciju podataka i kapaciteta procesa neophodnih za održavanje virtuelnog modela korisnika bila bi ogromna. U sadašnjosti, programeri se zadovoljavaju modelom niske verodostojnosti.


Etička pitanja


Proizvodnja digitalnog blizanca postavlja društvena i etička pitanja koja se tiču integriteta podataka, tačnosti predviđanja modela, nadzornih kapaciteta potrebnih za kreiranje i ažuriranje digitalnog blizanca, kao i vlasništva i pristupa digitalnom blizancu.

Britanski premijer Bendžamin Dizraeli svojevremeno je rekao: „Postoje tri vrste laži: laži, proklete laži i statistika“, implicirajući da se brojevima ne može verovati.

Podaci prikupljeni o nama oslanjaju se na prikupljanje i analizu statističkih podataka o našem ponašanju i navikama da bi napravili predviđanja o tome kako ćemo se ponašati u datim situacijama.

Ovo odražava nesporazum u tome kako statističari prikupljaju i tumače podatke, ali izaziva važnu zabrinutost.

Jedno od najvažnijih etičkih pitanja u vezi sa digitalnim blizancem odnosi se na kvantitativnu zabludu, koja pretpostavlja da brojevi imaju objektivno značenje odvojeno od njihovog konteksta.

Kada posmatramo brojeve, često zaboravljamo da oni imaju specifična značenja koja potiču od mernih instrumenata koji se koriste za njihovo prikupljanje. A merni instrument može raditi u jednom kontekstu, ali ne i u drugom.






Kada prikupljamo i koristimo podatke, moramo da priznamo da izbor uključuje određene karakteristike, a ne druge. Često se ovaj izbor vrši iz pogodnosti ili zbog praktičnih ograničenja tehnologije.

Moramo biti kritični prema svim tvrdnjama zasnovanim na podacima i veštačkoj inteligenciji jer nam odluke o dizajnu nisu dostupne. Moramo razumeti kako su podaci prikupljeni, obrađeni, korišćeni i predstavljeni.


Neravnoteže moći

Neravnoteža moći je sve veća diskusija u javnosti o podacima, privatnosti i nadzoru.

U manjim razmerama, ovo može da proizvede ili poveća digitalne podele — jaz između onih koji imaju i onih koji nemaju pristup digitalnim tehnologijama. U većim razmerama, ovo preti novom kolonijalizmu zasnovanom na pristupu i kontroli informacija i tehnologije.


Čak i stvaranje digitalnih blizanaca niske verodostojnosti pruža mogućnosti za praćenje korisnika, zaključivanje o njihovom ponašanju, pokušaj da se utiče na njih i predstavlja ih drugima.

Iako ovo može pomoći u zdravstvenim ili obrazovnim okruženjima, nemogućnost da se korisnicima omogući pristup i procena njihovih podataka može ugroziti individualnu autonomiju i kolektivno dobro društva.

Subjekti podataka nemaju pristup istim resursima kao velike korporacije i vlade. Nedostatak vremena, treninga, a možda i motivacije. Postoji potreba za doslednim i nezavisnim nadzorom kako bi se osiguralo očuvanje naših digitalnih prava.

Članak je objavljen na portalu za akademske radove „Konverzejšen“