Karol Harosin mówi, że do tej nowej technologii należy podejść z optymizmem. Dzieli się swoimi przemyśleniami na temat wyzwań z nią związanych oraz opowiada o swoim doświadczeniu w branży programistycznej.

Różne inicjatywy

Ilość projektów, w które Karol Horosin jest zaangażowany, jest imponująca. Na co dzień pracuje w Netacea, gdzie zajmuje się zabezpieczaniem największych firm na świecie, przy pomocy sztucznej inteligencji i cyberbezpieczeństwa. Jak sam mówi, w firmie zarządza kluczowymi inicjatywami oraz kilkoma zespołami, ale też aktywnie programuje i tworzy nowe rozwiązania. Dołączył do firmy po wcześniejszym zaangażowaniu w biotechnologię. Pracował wtedy dla firmy, której misja skupiała się na szukaniu lekarstwa na raka poprzez medycynę spersonalizowaną i analizę DNA. Gdy zrozumiał, że bez doktoratu w tej dziedzinie ma ograniczony wpływ na rozwój badań, postanowił zrobić krok w tył i zająć się projektami stricte programistycznymi. 

Kilka lat wcześniej pojawił się też Sentimatic.io, startup, którego Karol jest współzałożycielem.

To był jeden z owoców burzy mózgów, którą mieliśmy z grupą znajomych

– mówi.

Dołączyli wtedy do swojego pierwszego hackathonu. Pierwszy spodobał im się tak bardzo, że szybko zdecydowali się na udział w kolejnym. Karol zauważa, że to właśnie dzięki tym wydarzeniom nauczył się mówić o projektach w sposób, który przykuwa uwagę ludzi. Razem ze znajomymi zaczęli się zastanawiać, co sprawia, że pomysł na prototypy, które tworzą, dociera do ludzi.

„Projekt ma być przydatny, namacalny i mieć potencjał na rozwój” – przekonuje Karol.  – „Chodząc na te hackathony, pojawiło się kilka pomysłów, próbowaliśmy rozkręcić parę z nich, ale to właśnie Sentimatic.io przetrwał”.

Na początku projekt skupiał się na monitoringu audio mediów na żywo. Były to przekazy newsowe na żywo i podcasty. Karol zauważa, że cztery lata temu, kiedy projekt się zaczynał, nie było jeszcze transkrypcji do analizy kluczowych słów, jaka jest teraz.

„Robiliśmy ten projekt, podczas wyborów prezydenckich między Dudą a Trzaskowskim. To było bardzo ciekawe. Mogliśmy do marketingu używać tego, że TVN więcej mówi o Dudzie niż o Trzaskowskim, mimo jego afiliacji politycznej. A TVP dużo częściej mówi Rafał Trzaskowski niż Pan Prezydent Duda”.

Pomimo ciekawych zebranych danych, projektu nie udało się sprzedać. Jednak podczas rozmów z różnymi firmami, natrafili na firmę ubezpieczeniową z dużym call center. Firma ta doceniła analizę audio Sentimatic.io, która umiała analizować emocje z nagrań. Dawało to dostęp do informacji na temat rozmów. Firma chciała lepiej pomagać swoim klientom, właśnie przez lepszą wiedzę, którą zyskałaby dzięki analizie audio.

Byłem na początku sceptyczny. Pomyślałem: chcecie słuchać i analizować co mówią użytkownicy w call center?

– przyznaje Karol.

Firma wyjaśniła, że nie o to chodzi. Są sytuacje kryzysowe, którym chcieli zapobiegać dzięki takiej technologii. Podali przykład ubezpieczenia medycznego, z którego zrezygnowała bardzo duża liczba osób. Dzwonili do call center, mówiąc, że nie mogą umówić się na wizyty, że nie ma terminów. Skończyło się wypowiedzeniem umowy, opowiada Karol. To właśnie takim sytuacjom firma chciała zapobiec.

Wiec Sentimatic.io jest narzędziem do monitorowania zadowolenia i zainteresowań klientów w call center, w celu zapobiegania zrywaniu umów, zwiększeniu przejrzystości i jakości obsługi klienta

– podsumowuje Karol.

Oprócz startupu i swojej pracy zawodowej Karol występuje też na konferencjach i doradza firmom, które chcą wdrażać swoje projekty w obszarze sztucznej inteligencji. 

Dzięki temu, że mam za sobą kilka startupów, które mniej lub bardziej wyszły, przeszedłem przez kilka typów projektów. Zdarza się, że ktoś, widząc moją działalność, odzywa się z prośbą o pomoc przy planie projektu

– mówi Karol.

Dzielenie się wiedzą

Jest też blog, na którym Karol dzieli się treściami związanymi ze swoją codzienną pracą.

Jeżeli się czegoś nauczę i widzę, że to działa, to zawsze próbuję znaleźć czas, żeby to opisać. Tak, żeby inni mogli to znaleźć. Dużo osób odzywa się z dodatkowymi pytaniami

– mówi.

Blog powstał niejako dzięki mentorowi, na którego Karol trafił na początku bycia programistą. W firmie biotechnologicznej, w której pracował, został poproszony o przedstawienie prezentacji. Dotyczyła ona tworzenia interfejsu użytkownika i miała zostać pokazana całej firmie. Na początku Karol był zestresowany, jednak szybko zobaczył, że dzielenie się wiedzą to, jest coś dla niego. 

Potem mówiłem na różnych konferencjach i chciałem, żeby te treści żyły i były wyszukiwane w Internecie. Wtedy założyłem bloga

– tłumaczy.

Śmieje się, że dodatkowym plusem jest to, że podczas pisania jego wiedza staje się ustrukturyzowana.

Czasem sam odzywa się do ludzi, mówiąc: „hej, wiem coś na ten temat. Pogadajmy”.

Sztuczna inteligencja – optymizm jest tutaj wskazany

W rozmowie z Coopernicus Karol dzieli się też swoimi obserwacjami na temat sztucznej inteligencji (AI). Mówi, że bardzo ułatwia pracę programistów – modele tekstowe i językowe są świetne w generowaniu kodu.

Widzi, że niektórzy starsi programiści, którzy wiedzą, w jakim kierunku chcą rozwijać swoje projekty, bardzo często korzystają z tej nowej technologii. Razem z innym programistom, Karol, próbował określić efektywność sztucznej inteligencji właśnie w pomocy w programowaniu. Programista, z którym rozmawiał, powiedział, że aż 90 proc. kodu, który pisze, jest generowany właśnie przez AI.

„Podkreśla, że spędza mnóstwo czasu na dawaniu precyzyjnych instrukcji. Ale jest to jednak olbrzymia ilość kodu generowanego przez AI”

– opowiada Karol o rozmowie z programistą.

Twierdzi, że sztuczna inteligencja ma szansę wyeliminować znaczną  ilość powtarzalnych zadań, które na co dzień robią ludzie. Da to przestrzeń na skupienie się na innych sprawach – „na tym »co« robić, a nie »jak« robić”.

Sam nie ma zbyt wielu  obaw związanych z tą nową technologią.

Wszyscy będziemy mogli pracować bardziej konceptualnie, a nie męczyć się ze szczegółami. To jest moja nadzieja

– mówi.

Dodaje, że sztuczna inteligencja nie jest jeszcze bardzo rozwinięta. Na ten moment generuje głównie tekst, dzięki przewidywaniu, jakie słowa prawdopodobnie pojawią się następne. Gdy sprawdzi się szczegóły, często okazuje się, że modele nie są jeszcze nieomylne. 

Ale jeśli masz małe ilości inteligencji, które możesz powielić miliony razy, to choćby przez skalę, te efekty mogą być dobre

– przekonuje.

Dodaje, że nie podziela obaw często szerzonych w mediach. Zauważa też, że obecnie młodzi ludzie nie są w sytuacji, do której przygotowali ich rodzice. Karol mówi, że nie jest już tak, że wystarczy skończyć studia i znajdzie się dobrą, stabilną pracę. 

Nie ma już raczej miejsc, w których pracuje się po 20 lat. Nauczyliśmy się tego, że trzeba się dostosowywać. Dla mnie dlatego, że umiem się dostosowywać, sztuczna inteligencja brzmi ciekawie. Bo może wyręczy mnie to w robieniu wielu rzeczy

– mówi optymistycznie.

Podkreśla, że do tej pory przełomy związane ze sztuczną inteligencją też wskazują, że to podejście jest słuszne. Chociażby grono open source w programowaniu daje dużo możliwości rozwoju i pomocy. Sam ostatnio napisał na takim forum, z pytaniem kto chciałby mu pomóc w projekcie trenowania nowego modelu językowego. Zgłosiło się aż 10 osób, z całego świata.

„To były doświadczone osoby, które chciały poświęcić swój prywatny czas, żeby pracować nad czymś nowym, co później można opublikować” – cieszy się Karol. – „Jest też Facebook, który obecnie publikuje najwięcej takich otwartych rzeczy, chociażby różnych modeli”.

Wykluczenie społeczne może zajść dalej

Jedyne co zastanawia Karola to wykluczenie społeczne związane ze sztuczną inteligencją. Opowiada, że to trochę tak jak ze smartfonami i starszymi osobami. Niektóre usługi są dostępne tylko przez telefon. Chociaż, śmieje się, że widział ostatnio w popularnym sklepie emerytów korzystających z kuponów na ich telefonach.

To było super. Gdyby z nich nie korzystali, to tak jakby trochę płacili podatek za to, że nikt ich nie nauczył korzystać z tej technologii. Tak samo może być ze sztuczną inteligencją

– mówi.

Dodaje, że podobnie może być też na rynku pracy. Jeżeli ludzie nie będą potrafili korzystać ze sztucznej inteligencji, mogą zarabiać mniej a pracować więcej, od tych którzy tę nową technologię sprawnie obsługują.

To można odnieść też do firm i korporacji. Jeżeli jakieś firmy będą miały diametralnie lepsze technologie, to może dalej pogłębiać różnice w społeczeństwie

– zauważa Karol.

Pomimo tego, pozostaje optymistyczny:

Jest bardzo długa droga do tego, czym wszyscy straszą w mediach, nie ma się czego bać w tej chwili. Sztuczna inteligencja jest teraz pożyteczna, nie jest zagrożeniem egzystencjalnym dla ludzkości

Sztuczna inteligencja – wyzwania i jak do nich podejść

Co przekazałby ludziom na temat tej nowej technologii?

Jeżeli na początku posta na LinkedIn jest napisane „exciting news” to prawdomównie ktoś wygenerował to z AI. Dużo moich znajomych ma takie posty i jestem trochę zawiedziony

– śmieje się Karol.

Jest jednak jedna ważna rzecz w rozwijaniu i korzystaniu ze sztucznej inteligencji – wprowadzanie zróżnicowanych danych, które są wolne od ludzkich uprzedzeń.

W rozmowie z Coopernicus Karol zastanawia się nad obiektywnością sztucznej inteligencji. 

Mówi, że modele nauczą się wzorców z danych, które zostaną im przekazane. Podaje przykład:

Jeśli jesteśmy w mieście, w którym jest akurat gang w danej grupie etnicznej, to oczywiście więcej relacji policyjnych będzie dotyczyło właśnie tej grupy. Ale jeśli przeniesiemy ślepo te dane do innego miasta, gdzie nie ma takiego gangu, to takie same dane, będą nacechowane uprzedzeniami. To będzie podłoże, gdzie oceniamy kogoś niesprawiedliwe

Karol mówi, że duże firmy, które tworzą modele językowe, wkładają bardzo dużo wysiłku, żeby wyeliminować podobne uprzedzenia z danych. Podczas przygotowywania modeli sztucznej inteligenci obowiązuje powiedzenie: „garbage in, garbage out”. Co na polski można przetłumaczyć jako: „produkt z materiałów złej jakości, też będzie złej jakości”.

Podobny problem Karol obserwował też w biotechnologii. Opowiada, że analiza danych genetycznych nie działała tak dobrze na niektórych grupach etnicznych, jak na innych.

Bo po prostu większość osób, które było stać i miały dostęp do technologii testowania DNA, było z Europy i Stanów Zjednoczonych, gdzie większość osób jest grupy etnicznej kaukaskiej, białej lub pokrewnych

– opowiada Karol.

Wiązało się to z tym, że leki, które tworzono i proponowano na tej podstawie, były mniej efektywne na innych grupach etnicznych.

By przeciwdziałać tego typu sytuacjom, powstają projekty, które wyszukują bardziej zróżnicowane dane. 

Też trzeba spojrzeć na to, że źródłem niektórych danych jest Internet. Gdzie ludzie mają poczucie anonimowości i komunikują się w sposób, w którym normalnie by się nie komunikowali

– dodaje Karol, wracając do tematu sztucznej inteligencji.

Śmieje się, że jest dużo analityków danych, którzy narzekają, że mnóstwo czasu zajmuje im obrabianie i przygotowywanie danych. Jest to jednak jedna z najważniejszych rzeczy w procesie tworzenia AI.

Będziemy mieli też firmy, które będą wycinały dane z prawej i lewej strony spektrum politycznego. Jednak każda z firm będzie miała swoją definicję tego co jest ekstremalne. Więc będziemy mieli modele bardziej konserwatywne i bardziej liberalne

– zauważa Karol.

Pomimo tych wszystkich wyzwań, Karol przekonuje, że powinniśmy być wyrozumiali i otwarci na przyszłość we współpracy ze sztuczną inteligencją:

Musimy zaufać temu, że tyle ile osób żyje na świecie, tyle punktów widzenia mamy. Analogiczne będziemy mieli sztuczne inteligencje, które będą skierowane w różne strony i to się będzie  równoważyć.

Sztuczna inteligencja i biznes w Polsce

Pomysł na startup Sentimatic.io, narodził się też dzięki doświadczeniom Karola z zagranicznymi modelami językowymi. Zauważył, że sprawność modeli językowych w języku polskim jest dużo gorsza niż choćby w języku angielskim. Opowiada, że przy początkach zakładania startupu najważniejsze było stworzenie olbrzymiego zbioru danych właśnie w języku polskim i dla polskiego audio. Później, na podstawie tych danych, Karol z resztą z Sentimatic.io, stworzyli swój model językowy.

Karol zachęca, że w tym właśnie jest przyszłość. Jego zdaniem, języki inne niż angielski są niszą dla rozwoju tej dziedziny, a co za tym idzie dla robienia biznesu.

Mówi o tym, że wiele firm i banków nie chce wysyłać swoich danych do zagranicznej chmury. Chcą mieć dobre działanie oparte o język polski, co nie zawsze jest dostępne.

Chciałem razem z zespołem przynieść to rozwiązanie na rynek polski

– mówi.

Dodaje, że przez długi czas Polska była miejscem outsourcingu dla usług informatycznych. Było to związane z niższym kosztem pracy niż w Stanach Zjednoczonych czy niektórych krajach na zachodzie Europy.

To, co nas odróżniało od jeszcze tańszych miejsc, takich jak Indie, to fakt, że ludzie w Polsce mają bardzo duży zakres wiedzy i umiejętności. Dodatkowo edukacja wyższa jest na dobrym poziomie.

Sam słyszał podobne głosy od osób kupujących usługi w firmach, w których pracował.

Efektem tego jest to, że Polacy, pracując dla tych firm, uczą się. Potem mają wiedzę, potrzebną do zakładania własnych firm na rodzimym rynku

– Karol zauważa zależność.

Przyznaje, że liczy, że będzie się to dalej rozwijać:

Wiele osób wychodzi z założenia, że ich miejsce jest w naszym kraju. Nie mają potrzeby gdzieś wyjeżdżać, wolą tworzyć na miejscu.

Mówi, że irytuje się, gdy ludzie narzekają na Polskę. Łatwo jest zapomnieć, że robimy dużo dobrego, gdy gubimy się w negatywnych rzeczach pokazywanych w mediach lub sprzeczkach politycznych, twierdzi.

Zmienia się mentalność, ludzie są mniej podejrzliwi co do przedsiębiorców, nie ma już problemu z promowaniem sukcesu. Nie utknęliśmy 20 lat temu. Widać coraz więcej akceptacji i mniej niezdrowej zazdrości

– przekonuje.

Najważniejsze – realny wpływ i współpraca

Karol przyznaje, że czymś, co jest bardzo istotne w jego pracy to fakt posiadania realnego  wpływu.

Lubię robić rzeczy, które coś zmieniają. Wiem, że to może brzmieć pompatycznie, ale jest powód, dla którego nie pracuję w wielkich firmach. W startupach dużo łatwiej realnie tworzy mi się produkty i wpływa na to czym zajmuje się dane miejsce pracy

– mówi.

Drugim aspektem jest kooperacja i dobra zabawa. Wypływa to z doświadczenia Karola, który jeszcze na studiach, na Akademii Górniczo – Hutniczej w Krakowie, dołączył do koła naukowego AGH Space Systems.

Największą siłą było to, że to był zespół, który pracował bez wynagrodzenia, a potrafiliśmy realizować dobre projekty

– mówi Karol.

Bez środków byli zmuszeni, aby znaleźć dostęp do materiałów i zasobów. Dużo dały też same znajomości zawiązane podczas koła naukowego.

Zobaczyłem, że są ludzie, którzy mają dużo niespożytej energii i można zrobić z nimi naprawdę wspaniałe rzeczy. I dokładnie tak podszedłem do Sentimatic.io. Usiedliśmy ze znajomymi, ustaliliśmy, że robimy prototyp na hackathon, i będziemy działać razem

– wspomina Karol.

Wiedział, że nie chce realizować projektu w pojedynkę, ponieważ jest szansa, że się nie uda.

Kooperacja podczas studiów wpłynęła na to, że potem nie chciałem już robić projektów sam. Zabrakłoby mi wtedy motywacji, wiary w to wszystko… A przynajmniej razem będziemy się dobrze bawić.

A co Karol poradziłby studentom, którzy myślą o swojej przyszłej karierze?

Robić najcięższe projekty na studiach, interesować się badaniami prowadzących i oferować swoją pomoc oraz aplikować na przeróżne stypendia. To daje szansę na pracę nad ciekawymi projektami, rozwijającymi podróżami i zdobywaniu cennego doświadczenia.

Fot. nagłówka: Unsplash