U savremenom svetu, koji se suočava s brzim razvojem tehnologije, tema veštačke inteligencije (eng. Artificial Intelligence, u daljem tekstu AI) postaje sve značajnija. S prelaskom u ovu tehnološku eru, razumevanje podataka i pismenost u kontekstu veštačke inteligencije (eng. Data Literacy) postaju od suštinskog značaja. Ova pismenost je relevantna ne samo za stručnjake iz oblasti tehnologije, već i za širu populaciju. Odgovorno i efikasno upravljanje veštačkom inteligencijom od suštinskog je značaja, s obzirom na to da ona postaje deo našeg svakodnevnog života, kako u privatnom tako i u profesionalnom kontekstu.
Kada se raspravlja o veštačkoj inteligenciji i pismenosti u vezi s njom, akcenat se stavlja na znanje, veštine i načine razmišljanja potrebne za razumevanje podataka i interakciju s AI tehnologijama. Ovo obuhvata razumevanje osnovnih koncepata kao što su mašinsko učenje (eng. Machine Learning, ML), algoritmi i interpretacija podataka.
Nedavno su Mika Suortti i Sampo Syvaoja iz konsultantske kompanije „Amrop” iz Finske istakli da lideri u organizacijama, posebno oni koji se bave upotrebom veštačke inteligencije, zahtevaju dublje razumevanje novih tehnologija. Važno je prepoznati ne samo potencijale koje AI nudi, već i njene ograničenja i etičke implikacije. Ključna tačka, prema mom mišljenju, je da započinjanje analize s unapred postavljenim odgovorima najverovatnije vodi u pogrešnom pravcu. Daglas Adams u delu „Autostoperski vodič kroz galaksiju” (eng. The Hitchhiker's Guide to the Galaxy) ističe da „42” nije pravo rešenje, čime naglašava značaj razumevanja pravih pitanja. Ovaj pristup je od suštinske važnosti kada se bavimo veštačkom inteligencijom, jer zahteva kritičku evaluaciju rezultata kako bi se razumelo njihovo značenje i kontekst.
Razumevanje podataka predstavlja ključni aspekt za razumevanje veštačke inteligencije i pismenosti u tom kontekstu. Omogućava nam da kritički tumačimo podatke i interpretiramo izveštaje generisane iz njih. Bez adekvatnog razumevanja podataka, postoji rizik od pogrešnog tumačenja informacija koje veštačka inteligencija pruža, što može dovesti do donošenja neadekvatnih odluka.
Sistemi veštačke inteligencije često generišu odgovore i rešenja bez odgovornosti, što izaziva zabrinutost u pogledu tačnosti i ispravnosti informacija. Baš kako medijska pismenost pomaže u kritičkom ocenjivanju izvora vesti, tako nam pismenost u vezi s veštačkom inteligencijom omogućava da procenjujemo generisani sadržaj. Ovo uključuje analizu istinitosti i objektivnosti informacija, razumevanje uzroka na osnovu kojih su informacije formulisane, kao i identifikaciju svih relevantnih podataka ili namernih isključenja.
Trenutno uzbuđenje oko veštačke inteligencije može zaseniti potrebu za kritičkim razmišljanjem. Slično kao što su programi za obradu teksta transformisali pisanje omogućavajući nam da prvo kucamo, a zatim razmišljamo, ili kako su digitalni fotoaparati promenili fotografiju, veštačka inteligencija može promovisati intelektualnu lenjost. Rizik se sastoji u tome da svoje kritičko i kreativno razmišljanje prepustimo mašinama.
Iako veštačka inteligencija može povećati efikasnost, tačnost i brzinu, ona ne bi trebalo da zameni našu sposobnost da razmišljamo, preispitujemo i stvaramo. Veoma je važno, prilikom uključivanja veštačke inteligencije u naše radne procese, imati na umu da pravi izazov nije u pronalaženju odgovora, već u postavljanju pravih pitanja. Ovaj način razmišljanja podstiče kulturu istraživanja, motivišući nas istovremeno da se detaljnije i pažljivije bavimo alatima koje koristimo.
AI može biti dragocen partner u različitim poslovnim funkcijama, od automatizacije raznih procesa do pružanja uvida kroz analizu podataka. Međutim, razumevanje kako efikasno primeniti veštačku inteligenciju od suštinskog je značaja. Pismenost u vezi s AI omogućava profesionalcima u oblastima poput marketinga, ljudskih resursa i menadžmenta da odgovorno koriste alate zasnovane na veštačkoj inteligenciji. Na primer, marketinški timovi mogu iskoristiti AI analitiku kako bi poboljšali angažovanje kupaca, dok HR profesionalci mogu poboljšati procese regrutovanja pomoću AI aplikacija.
Ipak, čak i u ovim slučajevima, važno je ne prepustiti razmišljanje mašinama, već se upitati: „Da li je to tačno i šta znači rezultat?“
Dok usvajamo tehnologije veštačke inteligencije, može se primeniti izreka: „Vatra je dobar sluga, ali loš gospodar“. Potrebno je da zadržimo kontrolu i ne budemo pasivni korisnici. Ovo zahteva posvećenost kontinuiranom učenju i prilagođavanju našeg razumevanja veštačke inteligencije. Promovisanjem AI pismenosti, možemo bolje da iskoristimo potencijal veštačke inteligencije i istovremeno zadržimo odgovornost za kritičko razmišljanje i etička razmatranja.
Ukratko, pismenost u vezi s veštačkom inteligencijom nije samo tehnička veština, već je od vitalnog značaja za navigaciju kroz složenosti savremenog sveta. Kako napredujemo, želim da negujemo kritički stav, razumevanje i da se bavimo veštačkom inteligencijom na način koji unapređuje našu inteligenciju, umesto da je podriva.
P.S. Za uređivanje ovog članka ali ne i za kreiranje sadržaja, korišćen „Perplexity”.
Autor: Matti Apajalahti / Prevod: Ivana Apajalahti / Fotografija: Aleksandar Aleksić, Vožnja / Objavljeno: 04. novembra 2024. g.
⭐️ Leading and coaching people, helping strategic development, decision-making, and continuous learning with analytics. Leadership motto: ❇️ Help, don't disturb ❇️ September 13, 2024
In today’s fast-paced world, the conversation around artificial intelligence (AI) is more prominent than ever. As we dive into this technological shift, understanding AI literacy is essential—not just for tech experts but for everyone. Engaging with AI responsibly and effectively is crucial as it becomes a part of our everyday lives, both personally and professionally.
AI literacy refers to the knowledge, skills, and mindset needed to understand and interact with AI technologies. This includes grasping basic concepts like machine learning, algorithms, and data interpretation. As recently highlighted by Mika Suortti and Sampo Syväoja from Amrop Finland, also management roles—especially those involving AI—now demand a deeper understanding of these technologies. Leaders need to recognize not only what AI can do but also its limitations and ethical implications.
A key point, to my opinion, is that starting with the answer most likely leads us in the wrong direction. Douglas Adams famously noted that "42" is not a real solution; it emphasizes the importance of understanding the right questions. This approach is vital when dealing with AI, as we must critically evaluate the data and insights it provides to understand their meaning and context.
Data literacy is a core aspect of AI literacy. It allows us to critically interpret reports and understand the data behind them. Without this skill, we risk misinterpreting also AI outputs, which can lead to poor decisions. AI systems often provide answers without accountability, raising concerns about the accuracy and fairness of the information they deliver. And they definitely don't bear any responsibility! Just like media literacy helps us critically assess news sources, AI literacy empowers us to evaluate AI-generated content; is it true and objective, why is it the way it is, does it include all the relevant data or is something (un)intentionally opted out, what are the ingredients etc.
The current excitement around AI can overshadow the need for critical thinking. Similar to how word processors changed writing by allowing us to type first and think later, or digital cameras changed photography, AI can easily promote intellectual laziness. The risk lies in outsourcing our critical and creative thinking to machines. While AI can boost efficiency, accuracy, and speed, it should not replace our ability to reflect, question, and create. To think. As we incorporate AI into our workflows, we must remember that the real challenge is not finding answers but asking the right questions. This mindset encourages a culture of inquiry, prompting us to engage deeply with the tools we use.
AI can be a valuable partner in various business functions, from automating tasks to providing insights through data analysis. However, understanding how to apply AI effectively is essential. AI literacy enables professionals in fields like marketing, HR, and management to use AI tools responsibly. For example, marketing teams can leverage AI analytics to improve customer engagement, while HR professionals can enhance recruitment processes with AI applications. However, even then it is essential not to outsource thinking, but to ask yourself: “Is this correct, and what does the result mean”.
As we embrace AI technologies, the saying "Fire is a good servant but a bad master" holds true. We need to be the ones in control, not just passive users. This requires a commitment to continuous learning and adapting our understanding of AI. By promoting AI literacy, we can better harness AI's potential while maintaining our responsibility for critical thinking and ethical considerations. In summary, AI literacy is not just a technical skill; it’s vital for navigating the complexities of our modern world. As we move forward, I want to cherish understanding, questioning, and engaging with AI in ways that enhance our intelligence rather than undermine it.
P.S. I used Perplexity for editing this article, but not for creating the content.
Author: Matti Apajalahti / Photograph: Aleksandar Aleksić, Skating / Published: November 4, 2024.
Snimanje srčanog ritma tokom pregleda i 24h Holter monitoring EKG-a.
Specijalistički i subspecijalistički pregledi, dijagnostika i konsultacije, ehokardiografija (ultrazvuk srca), EKG, test fizičkim opterećenjem (ergometrija), 24h Holter monitoring EKG-a, 24h Holter monitoring krvnog pritiska.
Specijalistički i subspecijalistički pregledi, dijagnostika i konsultacije, dijagnostika i terapija insulinske rezistencije, dijabetesa melitusa tipa 1 i 2, gestacijskog dijabetesa; pregled i dijagnostika štitaste žlezde, ultrazvuk štitaste i paraštitastih žlezda, punkcija štitaste žlezde, citološki pregled punktata štitaste žlezde, postoperativno praćenje i lečenje; dijagnostika i terapija oboljenja hipofize i nadbubrežnih žlezda; telemedicinske konsultacije.
Ultrazvuk mekih tkiva vrata, štitaste žlezde, paraštitastih žlezda, pljuvačnih žlezda, limfnih žlezda vrata, Doppler krvnih sudova vrata, ultrazvuk dojki, ultrazvuk gornjeg abdomena (jetra, slezina, pankreas, bubrezi, žučna kesa, trbušna aorta, renalne arterije, limfne žlezde), ultrazvuk donjeg abdomena (male karlice), Doppler krvnih sudova nogu, ultrazvuk srca (ehokardiografija).
