Skaitmeninis dvynys – tai asmens, produkto ar proceso kopija, sukurta naudojant duomenis. Tai gali skambėti kaip mokslinė fantastika, tačiau kai kurie teigia, kad per ateinantį dešimtmetį greičiausiai turėsite skaitmeninį dvynį.
Skaitmeninis dvynys – tai asmens, produkto ar proceso kopija, sukurta naudojant duomenis. Tai gali skambėti kaip mokslinė fantastika, tačiau kai kurie teigia, kad per ateinantį dešimtmetį greičiausiai turėsite skaitmeninį dvynį, rašo „The Conversation“.
Asociatyvi „Pixabay“ nuotr.
Skaitmeninis dvynys, kaip asmens kopija, idealiu atveju priimtų tuos pačius sprendimus, kuriuos priimtumėte jūs, jei jums būtų pateikta ta pati medžiaga.
Tai gali atrodyti kaip dar vienas spekuliatyvus futuristų teiginys. Tačiau tai daug labiau įmanoma, nei žmonės norėtų tikėti.
Nors mes linkę manyti, kad esame ypatingi ir unikalūs, turėdamas pakankamai informacijos, dirbtinis intelektas (DI) gali padaryti daug išvadų apie mūsų asmenybę, socialinį elgesį ir pirkimo sprendimus.
Didžiųjų duomenų era reiškia, kad apie jūsų atviras nuostatas ir pageidavimus, taip pat apie jūsų paliktus elgsenos pėdsakus kaupiami didžiuliai informacijos kiekiai (vadinamieji „duomenų ežerai“).
Ne mažiau stebina ir tai, kokiu mastu organizacijos renka mūsų duomenis. 2019 m. „Walt Disney Company“ įsigijo bendrovę „Hulu“, kuri, kaip nurodė žurnalistai ir advokatai, turėjo abejotiną duomenų rinkimo patirtį.
Iš pažiūros nekenksmingos telefono programėlės, pavyzdžiui, naudojamos kavai užsakyti, kas kelias minutes gali surinkti daugybę naudotojų duomenų.
Šį susirūpinimą iliustruoja „Cambridge Analytica“ skandalas, kai vartotojai ir reguliavimo institucijos sunerimo dėl perspektyvų, kad kažkas gali nustatyti, nuspėti ir pakeisti jų elgesį.
Tačiau kiek turėtume būti susirūpinę?
Modeliavimo tyrimuose ištikimybė reiškia, kaip tiksliai kopija arba modelis atitinka savo tikslą. Simuliatoriaus ištikimybė – tai simuliacijos tikroviškumo laipsnis, atitinkantis realaus pasaulio pavyzdžius. Pavyzdžiui, lenktynių vaizdo žaidime pateikiamas vaizdas, kurio greitis didėja ir mažėja, kai spaudžiame klaviatūros ar valdiklio klavišus.
Vairavimo simuliatoriuje gali būti priekinis stiklas, važiuoklė, pavarų perjungimo svirtis, dujų ir stabdžių pedalai, o vaizdo žaidime ištikimybė yra mažesnė nei vairavimo simuliatoriuje.
Skaitmeniniam dvyniui reikia didelio tikslumo, kad į jį būtų galima įtraukti realaus laiko realaus pasaulio informaciją: jei dabar lauke lyja, tai lietus lyja ir simuliatoriuje.
Pramonėje skaitmeniniai dvyniai gali turėti radikalių pasekmių. Jei sugebėsime sumodeliuoti žmonių ir mašinų sąveikos sistemą, galėsime paskirstyti išteklius, numatyti trūkumus ir gedimus bei atlikti prognozes.
Žmogaus skaitmeninis dvynys turėtų daugybę duomenų apie asmens pageidavimus, šališkumą ir elgesį, taip pat galėtų turėti informacijos apie artimiausią fizinę ir socialinę naudotojo aplinką, kad galėtų prognozuoti.
Šie reikalavimai reiškia, kad artimiausioje ateityje sukurti tikrą skaitmeninį dvynį yra labai tolima galimybė. Reikėtų labai daug jutiklių, kad būtų galima kaupti duomenis, ir apdorojimo pajėgumų, reikalingų virtualiam naudotojo modeliui palaikyti. Šiuo metu kūrėjai tenkinasi mažo tikslumo modeliu.
Skaitmeninio dvynio kūrimas kelia socialinių ir etinių klausimų, susijusių su duomenų vientisumu, modelio prognozavimo tikslumu, priežiūros pajėgumais, reikalingais skaitmeniniam dvyniui sukurti ir atnaujinti, taip pat su skaitmeninio dvynio nuosavybe ir prieiga prie jo.
Duomenys apie mus kaupiami renkant ir analizuojant statistinius duomenis apie mūsų elgseną ir įpročius, kad būtų galima numatyti, kaip elgsimės tam tikrose situacijose.
Ši nuomonė atspindi klaidingą supratimą apie tai, kaip statistikos specialistai renka ir aiškina duomenis, tačiau ji kelia svarbų susirūpinimą.
Viena svarbiausių etinių problemų, susijusių su skaitmeniniu dvyniu, yra susijusi su kiekybine klaida, kai daroma prielaida, kad skaičiai turi objektyvią reikšmę, atsietą nuo konteksto.
Žiūrėdami į skaičius, dažnai pamirštame, kad jie turi specifinę reikšmę, kurią lemia jiems surinkti naudojamos matavimo priemonės. Matavimo priemonė gali tikti viename kontekste, bet ne kitame.
Rinkdami ir naudodami duomenis turime pripažinti, kad atranka apima tik tam tikras savybes, o ne visas. Dažnai tokia atranka atliekama dėl patogumo arba dėl praktinių technologijų apribojimų. Turime kritiškai vertinti bet kokius duomenimis ir dirbtiniu intelektu grindžiamus teiginius, nes projektavimo sprendimai mums neprieinami. Turime suprasti, kaip duomenys buvo renkami, apdorojami, naudojami ir pateikiami.
Netgi kuriant mažai tikroviškus skaitmeninius dvynius galima stebėti naudotojus, daryti išvadas apie jų elgseną, bandyti juos paveikti ir pristatyti kitiems.
Nors tai gali padėti sveikatos priežiūros ar švietimo įstaigose, nesuteikus naudotojams galimybės naudotis savo duomenimis ir juos vertinti, gali kilti grėsmė asmens autonomijai ir kolektyvinei visuomenės gerovei.
