Da li se sećate kada su milioni ljudi širom planete, pa i u Srbiji, jurili svojim mobilnim telefonima pokemone po ulicama i tako postali deo globalnog trenda izgrađenog na ukrštanju digitalnih tehnologija i popularne kulture? „Hvatanje“ Pikačua na putu do posla i traženje animiranih likova tokom šetnje bilo je jedna od od najuspešnijih mobilnih igara tih meseci. Malo ko je razmišljao o tome da fotografije i skenovi koje prave mogu postati materijal za treniranje prostornih AI modela, koji kasnije mogu dobiti i odbrambene ili vojne primene. Kompanija Niantic, koja je uz Nintendo tvorac Pokémon GO-a, još 2021. godine podsticala je igrače da koriste funkciju skeniranja lokacija.
Korisnici su kamerama svojih telefona obilazili i beležili spomenike, trgove, parkove i druge tačke koje su se pojavljivale u igri. Za mnoge je to bila još jedna zabavna aktivnost kojom su osvajali poene ili nagrade. Za Niantic, međutim, ti snimci su bili mnogo vredniji jer su postali sirovina za izgradnju detaljne digitalne mape sveta. Tako je nastao tzv. Large Geospatial Model, AI model koji ne uči samo da prepoznaje objekte na fotografijama, već da razume prostor. Takav sistem ne samo što zna kako izgleda zgrada, već gde se nalazi, kako izgleda iz različitih uglova, kakav je odnos nje i okolnih objekata. I to je ključna vrsta znanja za novu generaciju autonomnih sistema.
Navikli smo da raspravljamo o privatnosti kroz prizmu društvenih mreža. Brinemo ko vidi naše fotografije, objave ili poruke. Međutim, veštačka inteligencija menja fokus tog problema. Danas pojedinačna fotografija možda nema posebnu vrednost. Ali, kada se tokom desetak godina prikupe milijarde fotografija, one omogućavaju stvaranje sistema koji mogu da razumeju i modeluju stvarni svet
Ako je prva era AI bila usmerena na razumevanje jezika, a druga na razumevanje slika, sledeća faza biće razumevanje fizičkog sveta – a upravo ona je posebno važna za vojnu industriju. Savremene vojske već godinama pokušavaju da razviju sisteme koji mogu da funkcionišu čak i kada GPS signal nije dostupan ili je ometan. U ratovima u Ukrajini i na Bliskom istoku pokazala se ranjivost satelitske navigacije. Zato raste vrednost tehnologija koje omogućavaju dronovima, robotima i drugim autonomnim sistemima da se snalaze pomoću kamera i vizuelnih referenci, slično načinu na koji se čovek kreće kroz nepoznat grad.
Niantic tvrdi da podaci igrača nisu direktno predati vojnim kompanijama i nema dokaza da je nečija fotografija parka u Beogradu ili Londonu pomogla razvoj konkretnog vojnog sistema. Ipak, kritičari ističu da pitanje nije u direktnom prenosu podataka, već u činjenici da su upravo ti podaci korišćeni za treniranje osnovnih modela na kojima će kasnije biti izgrađeni sistemi sa različitim primenama. Kada se jednom napravi AI koja razume prostor, teško je ograničiti gde će se i kako koristiti. Ceo slučaj podseća da u eri AI nema granice između zabave, podataka, komercijalne tehnologije i nacionalne bezbednosti. Ključno pitanje je da li korisnici razumeju šta se dešava sa podacima koje ostavljaju za sobom? Navikli smo da raspravljamo o privatnosti kroz prizmu društvenih mreža. Brinemo ko vidi naše fotografije, objave ili poruke.
Međutim, veštačka inteligencija menja fokus tog problema. Danas pojedinačna fotografija možda nema posebnu vrednost. Ali, kada se tokom desetak godina prikupe milijarde fotografija, one omogućavaju stvaranje sistema koji mogu da razumeju i modeluju stvarni svet. Pametni satovi beleže naše kretanje. Navigacione aplikacije prate naše rute. Kamere automobila snimaju ulice. Društvene mreže prikupljaju milijarde fotografija gradova, zgrada i javnih prostora. Svaki od tih sistema nastaje sa jednom svrhom, ali generisani podaci, akumulirani i ukršteni, mogu dobiti sasvim novu vrednost.
Pokémon GO je povod za razgovor o trendu da podaci retko ostaju u okviru u kom su nastali. A kada AI uči da razume stvarnost, svaki digitalni trag postaje potencijalni građevinski materijal za tehnologije budućnosti.
