Zašto neki ljudi vole AI, a neki je mrze?

Odgovor nema samo jednu dimenziju. Kako ističe i „Live Science“, mešaju se psihologija, naše prethodno iskustvo s tehnologijom, poverenje u institucije, ali i vrlo realni rizici i koristi. Nova objašnjenja posebno naglašavaju način na koji obrađujemo rizik i poverenje: koliko verujemo sistemu čiji mehanizam ne razumemo i šta dobijamo zauzvrat?

Zašto ljudi vole AI (Tim „Za“)

Za entuzijaste, AI nije pretnja, već najmoćniji alat koji je čovečanstvo ikada stvorilo. Njihov fokus je primarno na korisnosti (utility) i potencijalu.

1. Vidljive koristi u svakodnevnici

Brži rad, automatsko sumiranje mejlova i dokumenata, pomoć pri pretrazi i učenju, dostupnost 24/7. Za mnoge profesionalce – programere, pisce, analitičare – AI je postao „super-asistent“. Ljudi koji redovno vide „konkretne dobitke“ lakše razvijaju pozitivan stav. U anketama, poput onih koje sprovodi Pew Research Center, stručnjaci i tehnološki optimisti zato češće očekuju produktivniji rad.

2. Otvorenost ka novim alatima („Tehnološki optimizam“)

Oni koji su već navikli da eksperimentišu sa novim aplikacijama, tolerantniji su na greške i iteracije (tzv. „beta“ mentalitet). U istraživanjima sprovedenim u EU, značajan deo građana očekuje pozitivne efekte AI na kvalitet života i produktivnost – iako postoje razlike među starosnim i obrazovnim grupama.

3. Personalizacija i ušteda vremena

Ono što često zaboravljamo jeste da već godinama „volimo“ AI. Kada vam Google Mape pronađu najbrži put, kada Netflix pogodi koji film želite da gledate, ili kada Spotify napravi savršenu plejlistu – sve to radi AI. Preporuke sadržaja i alati koji uklanjaju rutinu (transkripti, prevodi, sumarizacije) donose merljivu dobit, pa time raste i poverenje.

Zašto ljudi mrze ili se plaše AI (Tim „Protiv“)

Na drugoj strani spektra su ljudi čiji je fokus manje na korisnosti, a mnogo više na rizicima i gubitku kontrole.

1. Percepcija rizika veća od koristi

U velikim, reprezentativnim anketama (Pew Research), više građana kaže da su „više zabrinuti nego uzbuđeni“ povodom sve raširenije upotrebe AI. Brine ih gubitak ljudskih veština, mogućnost manipulacije sadržajem (deepfakes) i pogrešne odluke koje donose algoritmi.

2. „Algoritamska averzija“

Kao što je eksperimentalno potvrđeno, ljudi brže i drastičnije gube poverenje u algoritme nego u ljude kada vide grešku – čak i ako algoritam prosečno daje mnogo tačnije rezultate. Dovoljna je jedna pogrešna procena AI asistenta da poverenje padne i da se stvori instinktivni otpor („Vidiš, pogrešio je!“).

3. Neizvesnost oko posla i kontrole

Ovo je najočigledniji strah. Ako AI može da piše članke, kodira, crta i komponuje – šta se dešava sa radnim mestima (od vozača kamiona do grafičkih dizajnera) i kreativnim delatnostima? Jaz između „onih koji prave AI“ i „onih koji je koriste“ dodatno podgreva otpor.

4. Brzina promena i „Crna kutija“

Mnogi AI sistemi su teški za objašnjenje; njihovi modeli su toliko kompleksni da čak ni kreatori ne mogu uvek da objasne „zašto“ je model doneo određenu odluku. Kako navodi Stanford HAI, nervoza prema AI proizvodima raste, jer korisnici osećaju da nemaju kontrolu ni uvid. Taj strah od gubitka kontrole nad nečim što ne razumemo je moćan motivator.

Šta nas psihologija uči (i kako smanjiti otpor)

Da bi AI bio šire prihvaćen, nije dovoljno da bude samo „pametan“ – mora da zadobije poverenje. Istraživanja (SSRN) pokazuju nekoliko ključnih psiholoških faktora:

• Dajte korisniku kontrolu: Čak i mala mogućnost prilagođavanja (npr. da korisnik izmeni predlog AI) drastično smanjuje „algoritamsku averziju“. Ljudi su spremniji da prihvate „nesavršen“ model ako mogu makar malo da utiču na ishod.
• Transparentnost i objašnjivost: Jasno objašnjenje „zašto je model to predložio“ i koja su ograničenja alata, podiže poverenje, posebno u osetljivim sferama poput zdravstva ili finansija.
• Postavljanje granica: Građani su otvoreniji prema AI u nauci ili prognozi vremena, a mnogo oprezniji u „vrednosnim“ sferama (obrazovanje, politika, sudstvo). Pristup gde čovek uvek ima konačnu reč („human-in-the-loop“) je ključan.
• Digitalna pismenost: Razumevanje osnovnih principa (šta AI jeste, a šta nije) i tipičnih slabosti (halucinacije, pristrasnosti) pomaže korisnicima da procene kada da se oslone na AI, a kada ne.

Zajednički imenitelj: Poverenje koje se zarađuje

Zanimljivo je da i entuzijasti i skeptici često reaguju „racionalno“ iz sopstvene perspektive: jedni vide dobit danas i veruju da će mane biti ispeglane sutra; drugi doživljavaju rizike kao neposredne, lične i teško kontrolisane.

Društva su podeljena: deo javnosti očekuje bolje sutra uz AI, dok drugi deo strahuje od erozije veština, dezinformacija i zavisnosti od „crne kutije“.

Kako premostiti jaz (praktično):

1. Birati primene (use-case) sa jasnom vrednošću (ušteda vremena, sigurnost).
2. Insistirati na obaveznoj ljudskoj reviziji u osetljivim domenima (zdravstvo, pravo).
3. Dizajnirati alate koji daju kontrolu korisniku (editabilni predlozi, ispravke).
4. Edukacija: osnovni kurs AI pismenosti u školama i na poslu.

Zaključak

Ljubav ili otpor prema AI često proizlaze iz načina na koji merimo rizik i korist, koliko kontrole i objašnjenja dobijamo, i kakva su nam prethodna iskustva s tehnologijom.

Kad AI alate dizajniramo tako da su razumljivi, pod našom kontrolom i korisni u praksi, više je šansi da će čak i skeptici dati — makar opreznu — šansu.