«Adimen artifizialaren demokratizazio oso handia gertatzen ari da»

Berriki BRTA Basque Research & Technology Alliance aliantzaren saria jaso du Javier del Ser adimen artifizialaren arloko ikertzaileak (Barakaldo, Bizkaia 1979). Tecnalian gai horretaz arduratzen den Optima taldeko ikertzaile nagusia eta EHUko irakaslea da. Adimen artifizialaren praktikotasuna eta fidagarritasuna kontuan hartuta ikertzen du haren taldeak.

Nola hartu duzu BRTA saria?

Uste dut ongi egindako lan baten ondorio izan dela, baina kontuan hartu behar da bide horretan jende asko aritu dela lanean.

Zein dira adimen artifizialaren inguruan egiten dituzuen ikerketa lan nagusiak?

Ikerketa lana egiten dugu, eta zabalpen handiko ikerketen emaitzen bidez profesional eta ikertzaile berriak formatzen saiatzen gara. Zabalpen handiko argitalpenak ditugu. Bestalde, Euskadiko enpresei zerbitzuak eta profesionalak eskaintzen dizkiegu. Gure lanaren parte handi bat finantzaketa publiko lehiakorreko proiektuak eta enpresek kontratatutako proiektuak dira.

Oro har, enpresek nola ikusten dute gaur egun adimen artifiziala?

Oro har, gaur egungo edozein enpresa handik, ertainek edo txikik begiz jota dauka adimen artifiziala. Finantzaketa ahalmen handiena duten enpresak adimen artifizialeko departamentuak sortzen ari dira enpresaren barruan, bezeroentzako zerbitzuak eskaintzeko edo hobetzeko, edo enpresaren funtzionamendua hobetzeko.

Enpresa txikiek ere badute gaitasuna?

Adimen artifizialaren demokratizazio oso handia gertatzen ari da. Ahalmen handiko eredu publikoak aurkitzea ez da zaila, eta, betiere lizentzien arabera, eredu horiek baliatu ditzake enpresa batek bere produktuak garatzeko. Sortzen ari diren start-up askok eskaintzen dituzten produktuek edo zerbitzuek adimen artifiziala dute oinarrian.

Adimena artifiziala nahiko kontu berria bada ere, egin du bere bidea. Zer unetan dago?

Loratze nabarmena dugu. Duela hiruzpalau urte, aurrerapen handiak alor akademiko edo zientifikoan egiten ziren, baina gaur egun edozeinek du eskura edukia edo irudiak sortzeko aukera, adimen artifizialari buruzko jakintzarik izan gabe ere, GPT txata edo Midjourney erabilita. Horrek adimen artifizialaren ondorio etiko eta legalei buruzko eztabaida handia ekarri du, baita Europako Parlamentuan ere. Uste dut ikertzaileen komunitateak puntu horretan egon behar duela: adimen artifiziala nonahi egotea nahi badugu, denak libre izan behar du edo kasu eman behar dugu?

Eta zein da zure iritzia? Denak libre izan behar du?

Inola ere ez. Badakit nolakoak diren eredu horien barrunbeak eta zer egiteko gai diren; beraz, inola ere ez. Aurrerapenak erregulazioa baino azkarrago doaz; beraz, uste dut adimen artifizialaren teknologia araudia azkartu behar dela. Bestela, gerta liteke araudia adosterako zaharkituta gelditzea.

Aipatu dituzun dilema etikoetan arazo nagusietako bat pribatutasunarena da?

Medikuntzan, adibidez, gai kritikoa da, baina uste dut subiranotasunaren kontzeptuan egin behar dugula aurrera; hau da, nire datuekin zer egiten den jakiteko aukera izatea. Adimen artifizialeko ereduekin bi arazo daude: ahaztua izateko eskubidea eta copyrighta. Ereduek datuetatik ikasten dute; pertsonen datuak direnean, aukera izan beharko nuke Open AIri esateko ez dudala nahi GPT txatak nire datuekin ikasterik. Kasu horretan, nire daturik gabe eredua bera litzatekeela bermatu beharko lukete, eta, bestela, beste eredu bat egin. Hori datuen burujabetza politika on batekin konpontzera ailegatu gaitezke, baita datuen pribatutasuna zaintzen duten arkitekturak erabilita ere.

Copyrighta ere aipatu duzu. Norenak dira eskubideak?

Adimen artifizialaren bidez irudia sortzeko hitzak sartu dituen pertsonarenak dira eskubideak? Edo eredua entrenatzeko baliatu diren datuak utzi dituztenena izan beharko luke eskubideen parte batek? Ez dago argi. Gai hori zirraragarria iruditzen zait etikaren ikuspegitik, eta eztabaida erraldoia da.

Manipulatzeko edo errealitatea aldatzeko aukerak beldurra sortzen dio askori. Hori kontrolatu daiteke?

Deepfake delakoa. Ikasketa sakoneko ereduen bidez multimedia edukiak editatzeko aukera dago. Hauteman daiteke, baina ezin da ongi hauteman; are gutxiago eredu berrienekin, haien errealismo maila oso zaila baita giza begiarentzat ere. Eredu horiek ongi funtzionatzeko, datu asko behar dira; beraz, esposizio handiko jendearekin funtzionatzen dute hobeki. Halako delitu baten aurrean, hautemate teknikotik begiratuta, egungo detekzio ereduek ez dute ongi funtzionatzen.

Lehenetsi dituzuen lerroetako bat adimen artifizial fidagarriarena da. Zer da hori?

Jendea eredu batez gehiago fidatzeko teknika guziak biltzen dituen aterki zabala da. Izan ere, eredu batzuk izatez gardenak dira, baina gaur egun deepfake egiteko edo altzairu isurketa baten prognosia egiteko erabiltzen diren eredu handiak opakuak dira. Barruko tripetan zer eragiketa egiten dituen jakinda ere, ezin da ulertu beheko matematika horietatik harago.

Zer behar da eredu bat fidagarria izateko?

Giza gainbegirada; teknika mardula eta segurtasuna; pribatutasuna eta datu gobernantza; gardentasuna eredua zer egiten ari den azaltzeko gai izatea; ez dezala joerarik izan eta ez dadila diskriminatzailea izan; ingurumenarekin eta gizarteko balio etikoekin errespetuz jokatzea; eta arduratsua izatea.

Sortze ereduena da zuen bigarren ikerketa lerro nagusia. Zein dira eredu horiek?

Problema oso zabalak ebazteko gai direnak. Datu pila batekin ikasi duten ereduak dira, eta horiek moldatu eta findu ditzaket, pixka bat gehiago entrenatu, lan espezifikoago bat egiteko.

Garrantzitsua da ereduak zehaztuz joatea?

Bai, GPT txatak eta beste sortze eredu batzuek arazo bat dutelako: haluzinazioak dituzte. Nik galdetutakoari emandako erantzunaren egiazkotasunarekin arazo bat dago. Eztabaida bat dago: haluzinatzeko gaitasun hori beharrezkoa da eredu batek entrenatuta ez dagoen lanak egin ditzan? Hau da, arrazoitu dezan. Gizakien asmatzeko gaitasuna haluzinatzeko modu bat da, ikasi duzunaz harago zoazelako. Hori noraino da haluzinazio edo arrazoi?

Posible da ikasi duen horretatik harago joateko gai den adimen artifizialeko eredu bat sortzea?

Hori da paradigma, ea lor dezakegun adimen artifizial orokor bat, gizakien antzeko arrazoitzeko eta autokontzientzia gaitasunak dituena. Gaur egun, adimen artifizialeko ereduek ez dute funtzionatzen gizaki batek estimulatzen ez baditu. Lasai egon, paradigma horretatik oso-oso urruti gaude. Ez dugu Skymet-engatik kezkatu beharrik.

Zer lan egiten duzue prognosiaren inguruan?

Adimen artifizialak ebatz ditzakeen hiru problema nagusiekin egiten dugu lan: modelizazioa, optimizazioa eta simulazioa. Sarrerako eta irteerako datuak hoberen lotzen dituen eredua bilatzea da modelizazioa; adibidez, iragarpen programa bat. Industria prognosiaren bidez jakin dezakegu makina batek noiz huts eginen duen; berdin egin dezakegu medikuntzan ere, pazientearen seinaleei jarraikiz. Optimizazioari dagokionez, industriaren alorrean lan egin dugu hornidura katean, defizit energetikoko irizpideen araberako industria planifikazioan eta abar. Energia berriztagarriaren ekoizpenean eta kudeaketan ere ikertzen ari gara.

Garraioaren alorrean zein dira zuen proiektuak?

Trafiko modelazioa egin dugu batez ere: trafiko jarioak hobetzeko eta errotaziorako puntu batetik bestera joateko modurik optimoena aurkitzea. Azken boladan, ibilgailu autonomoan espezializatzen saiatzen ari gara. Hiriak bezalako gune dinamikoetan beharrezkoa da eredua aurreikusten ari denaz seguru egotea, eta, horretarako, ziurgabetasun estimazioko teknikak daude, ereduari estimazio horiek egitea ahalbidetzen diotenak. Eredu baten zalantza egiteko gaitasuna ezinbestekoa da.

Ikerketa jendearen egunerokotik oso urruti dagoela uste duzu?

Uste dut hori ikerketa osoaren arazo bat dela. Adimen artifiziala soilik akademiara mugatzen badugu, handitu eginen da adimen artifizialaren mehatxuaren eztabaida. GPT txata eta Midjourney guziei ireki zitzaizkienean, inork ez zuen pentsatu adimen artifizialarekin egindako argazki batek irabaziko lukeenik lehiaketa bat. Adimen artifizialaren ikerketaren defendatzaile sutsua naiz, baina, betiere, sakon hausnartu behar da ondorioei buruz.

Ingurumena ere bada adimen artifizialaren erronka bat?

Eredu hauek pisutsuak dira, eta entrenatzerakoan edo galdetzen diezunean, baliabide asko kontsumitzen dituzte. Ereduen konplexutasuna arintzeko bideak bilatzen ari gara, modu iraunkorragoan funtzionatzeko. Beste erronka bat multimodaltasuna da, hau da, ereduak mota askotako datuak nahasteko gai izatea, bideoa eta audioa, esaterako. Hori egiten da ereduetan parametro gehiago eta gehiago sartuta. Afera da eredu konplexuagoak sartzen baditugu ingurumenaren arazoan sakonduko dugula.