Kolektivní inteligence, crowdsourcing a emergentní jevy

Kolektivní inteligencí se obvykle označuje jev, kdy skupina lidí, z nichž každý má pochopitelně jiné znalosti a rozumové schopnosti, činí dohromady rozhodnutí nebo se obecně chová tak, jako by jejich znalosti a schopnosti byli větší a lepší než každého jednoho z nich. To samozřejmě není nic nového – tato vlastnost lidských skupin je od počátku moderní vědy důvodem pro existenci vědeckých týmů, poradní sbory sestavené za nejrůznějšími účely jsou doloženy od starověku, téhož nejspíše využívali i primitivní lidská společenství při organizaci lovu. Intuitivní chápání toho, že sdílením znalostí se dá dosáhnout lepšího výsledku – pregnantně vyjádřené českým příslovím: „Víc hlav víc ví.“ – je zároveň vnímáno jako jeden ze základních argumentů pro demokracii.

Pokud hovoříme o kolektivní inteligenci jako o současném společenském jevu, přidáváme k tomu ještě několik zásadních okolností – existující systémy, které umožňují snadné a rychlé sdílení znalostí a schopností na velké vzdálenosti a žijeme v ekonomickém prostředí, kde většina lidí nepracuje ve výrobních sektorech, a práce v týmech nebo dokonce jakýchsi „mezifiremních“ skupinách, které těží ze sdílení znalostí, se stává dominantní formou pracovní činnosti.

Vzniká spontánně?

Kolektivní inteligence se často vysvětluje jako emergentní jev. O emergentním jevu hovoříme tehdy, pokud nějaké složité makroskopické struktury a vlastnosti spontánně vznikají z množství poměrně jednoduchých interakcí. Hned první věta v hesle Collective Intelligence na anglické Wikipedii, neustále omílané jako ukázkový příklad toho, čeho je kolektivní inteligence schopna, říká: 

„Collective intelligence is shared or group intelligence that emerges from the collaboration, collective efforts, and competition of many individuals and appears in consensus decision making.“ 

Tedy, že kolektivní inteligence je něco, co se samo objeví, jsou-li nastaveny vhodné podmínky. Říká tedy: vrhněte lidi do světa, kde je znalost konkurenční výhodou, dejte jim k tomu příslušné technologie a kolektivní inteligence je na světě. Je to velice lákavá myšlenka, inteligence jakéhosi vyššího druhu vzniká spontánně jenom tím, jaké podmínky jsou nastaveny, pouze a jedině z toho, do jakého stavu vývoje lidská společnost došla.

Ponechme stranou hluboké sociální důsledky, do nichž se často pouští sociální a mediální teoretici – že kolektivní inteligence je důvodem, proč východní blok byl ekonomicky předstižen západními demokraciemi [1] , nebo že kolektivní inteligence přispívá demokratizaci společnosti [2]. Stejně tak se nebudeme věnovat kritickým připomínkám některých sociologů o tom, že právě flexibilita ve vzdělávání, kterou kolektivní inteligence vyžaduje, vedou ve skutečnosti ke všeobecně přijímané a podporované nevzdělanosti. [3]

Vznik Wikipedie by mohl být ukázkou takové emergence – víc hlav víc ví; lidé mají potřebu informace získávat; stále platná osvícenská morálka říká, že sdílet informace pro dobro všech je úctyhodné; a existuje technologie, která umožňuje vznik a správu otevřené encyklopedie. V této souvislosti je dobře možné představit si, že existence Wikipedie je přirozeným a možná i nutným důsledkem těchto lidských vlastností a stavu technologií.

Crowdsourcing - obecné blaho versus 

V současnosti se o kolektivní inteligenci hovoří často v případě různých crowdsourcingových projektů. Pro ilustraci uvedu dva případy takovýchto projektů – reCAPTCHA a Duolingo.

ReCAPTCHA je aplikace, která umožňuje provozovatelům webových aplikací ověřit, zda uživatel, který zadává webové aplikaci nějaké požadavky, je člověk nebo naprogramovaný robot. Uživatel má za úkol přepsat několik slov, která jsou na obrázku a tím přispívá k přepsání digitálního archivu deníku The New York Times. Zároveň tím vytvářejí trénovací data pro systémy OCR (Optical Character Recognition), které by bylo pro provozovatele, společnost Google, jinak velice nákladné získat. V poslední době se objevují i nápisy ze služby Google Street View. Tím vznikají trénovací data pro přepis obsahu fotografií (nejlepší současné algoritmy mají úspěšnost pouze okolo 40%) [4] a zároveň ale vznikají i metadata ke službě Google Maps.

Duolingo je webová aplikace, ve které se uživatelé učí zdarma cizí jazyk.[5] Aplikace je zdarma a cena, kterou to lidé platí je, že jsou sbírány nahrávky jejich výslovnosti a jejich překlady vět z Internetu. Oboje se dá využít jako cenná trénovací data. V rozpoznávání řeči je v současnosti poměrně problematické rozpoznat co říká mluvčí, který není rodilým mluvčím daného jazyka. Význam množství trénovacích dat pro strojový překlad snad ani není potřeba zdůrazňovat. Stačí pustit Google Translate a porovnat úroveň překladu mezi například čeština a indonéština s úrovní překladu mezi angličtinou a francouzštinou. Oba překlady používají stejné algoritmy, pouze ten druhý jazykový pár má k dispozici mnohem více trénovacích příkladů. Uživatelé sami mohou systém vylepšovat a dokonce přidávat kurzy pro nové jazykové páry – pro dobro všech, ale zároveň proto, aby provozovatel měl více dat, která se dají zpeněžit.

V obou těchto případech není ani náhodou možné říct, že by kolektivní inteligence spontánně vznikla z chování uživatelů – naopak, vždy je za tím nějaký záměr, a v obou případech dost podobný. Pouze se využívá něco, co by lidé pravděpodobně dělali tak jako tak – jako když necháme ovce, aby spásly trávu, místo toho, abychom trávu posekali motorovou sekačkou (a tím nenarážím na stereotypní negativní konotace, kterou jsou obvykle s chováním ovcí spojeny) – k tomu, aby zdarma získal trénovací data, která mohou dát jejich vlastníkům obrovskou konkurenční výhodu.

Zdroje

1. Pierre Lévy, Collective intelligence: Mankind's Emerging World in Cyberspace, 1994.
2. Jenkins, Henry Convergence Culture: Where old and new media collide. New York: New York University Press, 2006.
3. Liessmann, Konrad Paul. Die Theorie der Unbildung. Zsolnay, Paul, 2006.
4. Karatzas, Dimosthenis, et al. "ICDAR 2013 Robust Reading Competition."Document Analysis and Recognition (ICDAR), 2013 12th International Conference on. IEEE, 2013.
5. Savage, Neil. "Gaining wisdom from crowds." Communications of the ACM 55.3 (2012): 13-15.