DMSO, tehisintellekt ja teabe suur muutus

 

 Märtsi avatud arutelu

Kesk-Lääne arst

16. märts 2026

Minu arvates on üks tervishoiu suurimaid probleeme (mis peegeldab ühiskonda tervikuna) see, et kõik toimub nii kiirustades, et arstidel pole aega patsientidega suhelda. Selle tõttu jäävad paljud meditsiini kõige olulisemad aspektid tähelepanuta ja ma olen tundnud nii palju patsiente, kellele meditsiinisüsteem on 15-minutilise visiidi mudeli tõttu kahju teinud. Seetõttu oli minu algne eesmärk siin suhelda kõigiga, kes minuga ühendust võtsid, kuid nüüd, arvestades töömahtu, mida ma artiklitesse panema pean, ja seda, kui paljud inimesed minuga kiireloomuliste küsimustega ühendust võtavad, ei ole see enam võimalik.

Lõpuks otsustasin, et parim võimalus on püüda vastata võimalikult paljudele potentsiaalsetele küsimustele artiklites ja avaldada igakuiseid avatud teemasid, kus igaüks saab küsida, mida soovib, sest nii saan tõhusalt läbi vaadata pakilised küsimused, millele ma artiklites vastata ei suutnud, ja seostada need teemad teemadega, mis ei vääri omaette artiklit.

Selle kuu avatud arutelu jaoks tahtsin rääkida teemast, mis on muutumas üha olulisemaks osaks meie elus – tehisintellekt –, arvestades seda, kui palju ma olen sellega viimase kuue kuu jooksul DMSO-d uurides kokku puutunud.

Märkus: see artikkel tugineb eelmisele (teabe suur kadumine), mis rõhutab, kuidas teatud tüüpi teave internetis mattub, kui sa ei tea, kuidas seda leida.

„The Forgotten Side of Medicine” on lugejate toetusel tegutsev väljaanne. Uute postituste saamiseks ja minu töö toetamiseks kaaluge tasuta või tasulise tellija saamist. Et näha, kuidas teised on sellest uudiskirjast kasu saanud, klõpsake siin!

DMSO-projekt

DMSO on üks väheseid ravimeetodeid, mida ma tean, mis:

•Ravib laia valikut levinud tervisehäireid.

•Sageli suudab ravida haigusi, mida muidu peetakse „ravimatuks“.

•Kui seda kasutatakse õigesti, on selle ohutusprofiil väga kõrge.

•Selle ohutust ja tõhusust kinnitab ulatuslik teaduskirjandus.

•On kergesti kättesaadav ja väga taskukohane.

Kahjuks on DMSO jäänud ebatavalisse olukorda. Seda kasutati laialdaselt kogu farmaatsiatööstuses, see oli paljude ravimite koostisosa ja mõne FDA heakskiidetud ravimeetodi toimeaine, kuid samal ajal, hoolimata aastakümnete pikkusest protestist (sh Kongressi poolt) ja laialdasest kasutamisest kogu maailmas, keelas FDA sisuliselt DMSO kasutamise Ameerika meditsiinis ning vähesed teavad sellest üldse (mis näitab, et meditsiinipoliitika on sageli pigem poliitika kui teaduse tulemus).

Sellepärast tundsin, et tasub avaldada unustatud kirjanduse mägi, mis näitab, et DMSO toimib, ja kui ma seda tegin, teatasid paljud inimesed märkimisväärsetest paranemistest ja uskumatusest, et midagi sellist nagu DMSO üldse eksisteerib, millest nad polnud kunagi kuulnud (mille tulemusena said need artiklid miljoneid vaatamisi ja tuhanded lugejad saatsid märkimisväärseid aruandeid selle kohta, mida DMSO nende heaks tegi). See võttis mind üllatusena ja ma mõistsin, et see peegeldas asjaolu, et kuna DMSO on nii odav, ei oleks kellelgi kunagi motivatsiooni seda reklaamida. Nii et aja möödudes tundsin ma järk-järgult, et mul on kohustus teha oma parim, et esitada DMSO-d, kuna üha enam lugejaid hakkasid lootma, et ma seda teen, ja oli ebatõenäoline, et keegi teine võtaks endale kogu selle ettevõtmise ulatuse, et avaldada ulatuslikku kirjandust, mis kinnitab selle kasutamist.

Kahjuks avastasin ma DMSO-teemal avaldatud raamatutesse süvenedes kiiresti, et peaaegu kõik selle teema kohta kirjutatud raamatud lihtsalt kopeerisid varasemaid sama žanri raamatuid (selle asemel, et teemat iseseisvalt uurida), ning seetõttu oli DMSO-valdkonnas enamik asjakohasest DMSO-alastest kirjandusest sisuliselt teadmata.

Märkus: samamoodi oli autorite poolt välja pakutud DMSO-protokollides tohutuid erinevusi, mis viis mind järeldusele, et paljud neist olid suures osas suvalised ja autorid ei olnud neid põhjalikult uurinud.

Teatavas mõttes on see loogiline, kuna DMSO-alast kirjandust on ülearu palju (DMSO-l on palju erinevaid kirjapilte ja paljud üldised otsingud DMSO järele andsid tuhandeid, kümneid tuhandeid, sadu tuhandeid või miljoneid tulemusi). Nii et kui ma hakkasin andmebaase läbi kammima, leidsin järk-järgult viise, kuidas lihtsustada asjakohaste uuringute leidmise tohutut ülesannet (nt ainult pealkirjade järgi otsimine Google Scholaris sõnadega DMSO/dimetüülsulfoksiid/dimetüülsulfoksiid pluss mingi seisund tõi esile palju asjakohaseid uuringuid).

Samas sai mulle selgeks, et kuna kombinatsioone oli nii palju, oleks ainus võimalus leida palju olulisi DMSO-uuringuid otsimaks igast andmebaasist iga DMSO-le kasutatud sõnastust, koondada kõik selle protsessi käigus leitud asjakohased uuringud ühte dokumenti ja seejärel sorteerida see dokument iga haiguse järgi. Mõnda aega kaalusin edasi-tagasi, kas ma seda teha tahan, kuna see võtaks tohutult aega (nõudes, et ma katkestaksin kõik mittevajalikud kohustused oma elus ja vähendaksin oluliselt oma toodangut siin), kuid aja möödudes tundsin end üha enam kohustatuna seda tegema tänu enneolematule toetusele, mida nii paljud teist sellele sarjale olid osutanud.

Nii et lõpuks, 25. oktoobril, pärast viimase DMSO artikli valmimist, seadsin eesmärgiks selle valmimise kahe kuu jooksul ja lootsin, et see paus ei häiriks liiga palju kõike muud. Kuid kui ma seda projekti alustasin, mõistsin järk-järgult, et otsingud, mida ma varem pidasin võimatuks, on tegelikult teostatavad, ja pikendasin oma ajakava, püüdes samal ajal anda endast parima, et saada asjad võimalikult kiiresti valmis, ilma et ma oleks midagi poolikuks jätnud (mis oli minu kehale, meelele ja vaimule väga raske). Paar päeva tagasi sain ma selle sisuliselt valmis ja seetõttu tundsin, et olen selle uudiskirja toetajatele võlgu selgituse selle kohta, kuhu kogu see aeg kadus.

Märkus: „pealkirja” järgi tehtud otsingutes ei ole uuringuid veel kokku võetud (seda tehakse hiljem), samas kui muudes otsingutes on need kokku võetud (kuna mul oli vaja kontrollida, kas artiklid sisaldavad asjakohast teavet DMSO kohta). Lisaks tunnen, et pean PubMed-otsingute puhul uuesti läbi lugema umbes 30 000 tulemust, et märgistada mõned, mis jäid vahele, kuna kasutasin selle kogumi märgistamiseks tehisintellekti (kuna olin liiga väsinud, et neid käsitsi läbi lugeda), ja lõpu poole jõudes mõistsin, et minu kasutatud lähenemisviis jättis märgistamata mõned uuringud, mis oleksid pidanud märgistatud olema. Lõpuks, kuigi ma käisin läbi peamised andmebaasid ja enamiku DMSO-ga seotud termineid, tean ma, et mõned jäid mul vahele, mis tähendab, et isegi sellega on veel avastamist ootavaid DMSO-uuringuid.

Lisaks oli üks selle projekti kõige keerulisemaid osi Hiina andmebaasi läbivaatamine, kuna selle arvukate probleemide tõttu mõistsin lõpuks, et ainus teostatav võimalus oli kasutada väga jämedat filtrit 40 000 otsingutulemuse hulgast, seejärel kopeerida ja kleepida iga tulemuse pealkiri ja kokkuvõte dokumenti ning seejärel see dokument sorteerida. Praegu on see ainus järelejäänud ülesanne, kuid see on sisuliselt valmis ja saab sel nädalal tehtud.

 Õnneks, kuigi kõik eelnev oli üsna keeruline, on järgmine samm, mida olen juba mitu kuud oodanud (konkreetsete märksõnade otsimine, et uuringuid saaks teisaldada teistesse dokumentidesse ja sorteerida), lõpule viia märksa lihtsam ja kiirem.

Märkus: sellega paralleelselt teeb teine meeskonnaliige samasugust tööd 6000 saadud DMSO-lugejaraportiga, et neist saaks kergesti kättesaadav viide inimestele, kes on huvitatud sellest, kuidas DMSO mõjutab mitmesuguseid terviseprobleeme (kuna seda saab kasutada nii paljudes valdkondades, ei ole lihtsalt võimalik uurida iga rakendust, mistõttu lugejaraportite kokkuvõte on parim andmeallikas, mida selles osas praktiliselt saada on).

Tehisintellekt

Nagu paljud teisedki, olen ma vastumeelselt aktsepteerinud, et tehisintellekt on osa elust ja ma pean õppima seda tõhusalt kasutama (kuigi alguses panin sellele vastu, sest mulle ei meeldinud, kuidas selle kasutamine vähendas mu kognitiivseid võimeid). Enam kui miski muu, usun ma, et kõige olulisem on see, et kirjutamine ei ole mitte esitatav teave, vaid pigem selle taga peituv süda ja kavatsus (mida arutatakse lähemalt siin). Kuna see on mingil määral vaimne protsess, usun ma, et on ebatõenäoline, et tehisintellekt suudaks seda kunagi jäljendada. Seetõttu ei meeldi mulle, kuidas tehisintellekti tekst kõlab või tundub, ning seetõttu olen ma üsna kindlalt selle kasutamise vastu (hoolimata selle potentsiaalist säästa palju aega). Samamoodi rikuvad paljud AI poolt pakutud muudatused, kuigi need on „õiged“, selle voolu, mida ma kirjutises edasi anda püüan, mistõttu olen nende suhtes väga vastumeelne (kuna kirjutise tunne on mulle väga oluline).

Lühidalt öeldes on minu seisukoht, et praegusel kujul on tehisintellektil palju väärtust, kui kasutad seda ülesande täitmiseks (või selleks, et teada saada, kuidas ülesanne täita), aga kui loodad, et see teeb ülesande sinu eest ära, tekitab see sageli probleeme, mis kaaluvad üles selle pakutavad eelised. Teisisõnu, ülesande täitmine nõuab sageli järjestikuste sammude läbimist, ja kui sa mõistad iga sammu piisavalt hästi, et kiiresti näha, kas need on tehtud õigesti, võib AI sind väga aidata aeganõudvate sammude puhul, kuid samal ajal, kui sa annad talle ülesandeks teha järjestikused sammud ülesande täitmiseks sinu eest, selle asemel et määrata midagi palju konkreetsemat (nt üksik samm või protsess), on vead vältimatud, mis ei ole vastuvõetavad, kui nõutakse täpsust.

Näiteks selles ülesandes mõistsin ma kiiresti:

•Tehisintellekt ei suutnud leida enamikku uuringutest, mida ma tahtsin (nt kuna ta ei olnud tuttav enamiku andmebaasidega, mida ma tahtsin), kuid samal ajal oli ta väga hea koondama üldistusi asjadest, mida kirjanduses korduvalt uuritud on (nt kuidas DMSO erinevates kontsentratsioonides tavaliselt rakke mõjutab).

•Veidi tööd tehes suutis AI suurematest uuringutest täpselt välja võtta ja kokku võtta DMSO-ga seotud teavet (nt muuta 30-leheküljeline artikkel ühe lõigu pikkuseks kokkuvõtteks). See oli põhimõtteliselt see, mis projekti võimalikuks tegi, kuna mul ei olnud muud võimalust läbi vaadata miljoneid lehekülgi DMSO-ga seotud kirjandust.

•AI kõrvaldab keele- ja tekstituvastuse tõkked, mis muidu muutsid välismaiste uuringute läbivaatamise liiga aeganõudvaks.

•Kui anda AI-le suur hulk uuringuid asjakohasuse filtreerimiseks, on väga raske saavutada sobivat tundlikkust ja spetsiifilisust (kas jääb midagi vahele või märgistatakse liiga palju), ning see täpsus varieerub mudeli järgi. Sellepärast vältisin seda suures osas (lugedes neid selle asemel käsitsi läbi) ja kasutasin seda filtreerimist peamiselt teatud välisuuringute rühmade puhul, mille läbivaatamine oleks muidu võtnud liiga palju aega, ning aktsepteerisin teatud osa uuringute vahele jätmist kui vajalikku kompromissi projekti lõpetamiseks. Samuti oli paljudel juhtudel tulemuste funktsionaalne filtreerimine tegelikult võimatu, kuna tuli olla piisavalt kursis DMSO-alase kirjandusega, et teada, kuidas DMSO-d uuringus tõenäoliselt kasutati, lähtudes selle pealkirjast (kui DMSO ei olnud pealkirjas).

•Tekstitöötlusprogrammides ja andmebaasides on palju nippe, mis muutsid selliste projektide teostamise palju lihtsamaks, ja üldiselt, kuigi nende otsese rakendamisega oli probleeme, olid AI-süsteemid väga head selle osas, kuidas neid teha. Näiteks Google Scholar lubab vaadata ainult esimesed 1 000 otsingutulemust, seega pidin leidma väga loomingulisi viise, kuidas jagada 4 130 000 tulemust (mida saad, kui otsid „DMSO”) järjestikku asjakohasteks osadeks, mis mahuvad selle piirmäära alla, ning kogu protsessi vältel pidin kirjutama väikeseid koodiridu, et hõlbustada teatud samme, mida nad mulle näitasid, kuidas teha, ja mida ma seejärel saaksin kohandada.

•On palju asju, mille AI kindlasti ära rikub, nii et neid ülesandeid ei saa talle lihtsalt anda. Siiski, kui vaja on teha 10 sammu ja AI suudab teie eest teha 3–4, säästab see ikkagi tohutult aega.

Lühidalt öeldes tegi AI kui tööriist kogu selle projekti (mida muidu oleks keegi kunagi teha suutnud) teostatavaks, kuid samal ajal nõudis see minu poolt ikkagi palju tööd, ja arvestades piiranguid, millega ma kokku puutusin, tunnen, et läheb veel kaua aega (kui üldse kunagi), enne kui toimivad AI-süsteemid suudavad seda, mida ma siin tegin, korrata. Sooviksin, et see ei oleks nii (viimased 5 kuud olid piinavad), kuid nii see lihtsalt on, ja ma olen eelkõige tänulik, et selle tegemiseks oli tegelikult võimalus.

Märkus: kogu selle protsessi vältel õppisin ma pidevalt ja muutsin oma lähenemisviisi sellele koondamisele. Üks mu suurimaid kahetsusi oli see, et hetkel, kui sõda Iraaniga algas, oli mu vaimne võimsus niivõrd ülekoormatud, et mul ei tulnud pähe kohe üle minna kõigi järelejäänud Iraani uuringute läbivaatamisele (lisades otsingupäringusse site:.ir), sest varsti pärast seda katkestati Iraani internetiühendus ja nende serveritele juurdepääs muutus võimatuks.

Lisaks, kuna ma olen veetnud palju aega, püüdes mõista, kuidas AI-d tõhusalt kasutada selle ülesande hõlbustamiseks, on mul olnud ka palju aega mõelda sellele, kuidas AI minu arvates inimkonda mõjutab, eriti kognitsiooni osas.

Valitsemise skaleeritavus

Peaaegu igas valitsuses on võimule tõusnud isikutel vältimatu kalduvus püüda kontrollida kõiki ühiskonna aspekte, mille nad kätte saavad – isegi kui need isikud on selgelt eksinud (nt mõelge, kui palju selgelt kahjulikke ja vastupidiseid COVID-poliitikaid suruti pidevalt läbi hoolimata laialdasest avalikust protestist nende vastu). Seetõttu on sajandite jooksul võetud kasutusele mitmesuguseid lähenemisviise valitsuse ülemäärase sekkumise piiramiseks, nagu põhiseadused, kohtud ja tagatud õigused, kehtestades kontrolli- ja tasakaalumehhanismid, et vältida valitsuse mis tahes osa liiga suure võimu omandamist, muutes ametnikud valimiskastide ees vastutavaks või varustades kodanikke otseselt relvadega, et nad saaksid türanniale vastu seista.

Siiski usun, et kõige tõhusam kontroll valitsuse ülemäärase sekkumise üle on lihtsalt türannia mastaapsus. Näiteks kui kaks politseinikku või sõdurit määrataks tagama, et probleemne kodanik alati reegleid järgiks, töötaks see tõenäoliselt, kuid seda oleks võimatu rakendada suurel skaalal, kuna üldiselt aktsepteeritakse, et maksimaalselt 5–10% elanikkonnast võivad olla sõdurid (enne majanduse kokkuvarisemist), samas kui see, mida ma just kirjeldasin, nõuaks enam kui poole elanikkonna suunamist lihtsalt selleks, et tagada inimeste reeglite järgimine. Samamoodi, kuigi politsei suudab üldiselt seadust ja korda säilitada, võib olukord kiiresti kontrolli alt väljuda ja tekkida anarhia, kui liiga paljud inimesed enam politseid ei kuula (nt rahutuste ajal) (seda on näha ka valitsuse osalise kokkuvarisemise korral).

Omakorda on minu ajalooline tähelepanek, et sageli ei takista kohutavate poliitikate rakendamist mitte valitseva klassi eetilised kaalutlused, vaid pigem poliitikate teostatavus. Seevastu see, mis tegi 20. sajandi totalitaarsed riigid nii hävitavaks ja enneolematuks, oli see, et hiljuti oli tekkinud tehnoloogia, milleks keegi polnud valmis, mis võimaldas radikaalselt suurendada massilist sotsiaalset manipuleerimist ja genotsiidi.

Näiteks on valitsevas klassis pikka aega valitsenud veendumus, et neil on nagu looduskaitseametnikelgi kohustus takistada inimrahvastiku liigset kasvu ja ühiskonna ressursside ülekoormamist, mis on toonud kaasa brutaalsed sundsteriliseerimise või sundabortide kampaaniad (millele rahvas mõistetavalt vastu võitles). Selle tõttu, kui süstitavad rasestumisvastased vahendid kättesaadavaks said, läksid globalistlikud organisatsioonid üle sellele teostatavamale lähenemisviisile (nt pagulaste puhul) ja panid seejärel aastakümneid tööd sellesse, et arendada välja palju laiemalt rakendatav rahvastikukontrolli vorm – steriliseerivad vaktsiinid (mida suruti seejärel arengumaadele peale).

Skaleeritavuse piirangute tõttu on valitsev klass suures osas üle läinud passiivsele kontrollimudelile, kus:

•Kehtestatakse majanduslikud stiimulid, mis sunnivad inimesi alluma (nt paljud kahjulikud või tarbetud tavad meditsiinis tulenevad lõppkokkuvõttes sellest, kuidas on üles ehitatud hüvitamismudel – midagi, mida nägime ülekiirendatult toimimas pandeemia ajal, kui haiglatele maksti katastroofiliste COVID-protokollide pealesurumise eest).

•Elanikkonna mikrotasandi juhtimine delegeeriti ettevõtjatele (keda oli võimalik kontrollida majanduslike stiimulite kaudu ja kelle tööjõudu oli samuti võimalik kontrollida majandusliku vajadusega taluda soovimatut tööandjat või alluda ohtlikule vaktsineerimisele).

•Valitsuse piiratud jõustamisressursside kasutamine, et teha neist, kes ei järginud reegleid, avalikud näited, et ülejäänud elanikkond hirmutataks reeglite järgimisele (mida tehti samamoodi ka arstidega, kes olid COVID-protokollide vastu).

•Järk-järgult luua algoritmilisi süsteeme, et soodustada reeglite järgimist (nt sotsiaalse krediidiskoorid), ja potentsiaalselt digitaalseid valuutasid, mis võivad katkestada inimeste juurdepääsu ühiskonnale.

•Inimeste hoidmine nii hõivatuna ja ülekoormatuna töö ja elatise teenimisega, et neil poleks aega midagi muud teha, näiteks korrumpeerunud valitsuse vastu protestida (mida mina ja paljud teised peame peamiseks põhjuseks, miks nii paljusid asju, mis võiksid vähendada inimeste vajadust töötada või tagada tõhusa ja taskukohase tervishoiu, kunagi ellu ei viida).

•Meedia kasutamine elanikkonna pidevaks häirimiseks ja desorienteerimiseks, et nad ei tegeleks millegagi, mis võiks süsteemi ohustada.

Kahjuks lahendab tehisintellekt selle mastaapsuse probleemi tõhusalt, sest selle asemel, et nõuda enamikult elanikkonnast sõduriks olemist, suudab nüüd käputäis insenere hallata süsteemi, mis elanikkonda tõhusalt jälgib (ja ahistab). See on väga murettekitav võimalus, millega me pole varem kunagi tegelenud, ja seda rõhutas üks RFK Jr. kõige vastuolulisematest märkustest:

„Isegi Hitleri Saksamaal oli võimalik ületada Alpid ja minna Šveitsi. Oli võimalik peituda pööningule, nagu tegi Anne Frank… praegu luuakse mehhanisme, mis tagavad, et keegi meist ei saa põgeneda ega peituda.”

Samamoodi on üks peamisi sõja takistajaid olnud vajadus suure arvu sõdurite järele, kes oleksid valmis sõdima, kuna tavaliselt ei ole võimalik panna suurt osa elanikkonnast võitlema selgelt ebaõiglases sõjas, sest enamik inimesi (olenemata sellest, kui palju neid uimastada või mõjutada) ei taha teisi tappa, kui nad tõesti ei tunne, et peavad seda tegema.

Omakorda on üks peamisi probleeme tehisintellekti puhul see, et see võimaldab lahinguväljal tappa ilma kuulekate sõduriteta. Praegu näeme seda droonide sõjapidamises (mida minu arvates kasutatakse Ukraina sõjas teatud määral arendamiseks samamoodi, nagu Vietnamis puhkes sõda paar aastat pärast seda, kui sõjavägi otsustas, et nad peavad arendama helikopterite relvastatud sõjapidamist). Seetõttu olen äärmiselt mures tuleviku pärast, mis tekib, kui tegelik AI-sõjapidamine (nt robotitega) muutub teostatavaks, ja kui mul oleks üks soov, siis oleks see rahvusvaheline leping, mis selle keelustaks (mida võiks potentsiaalselt õigustada vajadusega vältida Terminaatori stsenaariumi).

Kuigi see oli pikka aega hüpoteetiline kaalutlus, näitab asjaolu, et Ukraina sõjast saadud teadmisi rakendatakse nüüd Iraanis (selle asemel, et saata sõdureid tänavatele Iraani isikkoosseisu likvideerima), et oleme tegelikult üsna lähedal sellise tuleviku saabumisele. Leian seda eriti murettekitavaks, kuna ajaloo suurimad julmused toimuvad tavaliselt siis, kui need, kes tapmist käsivad, on tegevusest endast lahti ühendatud (nt Obama andis rutiinselt loa droonidele, et tappa palju inimesi, sealhulgas tsiviilisikuid, Lähis-Idas), ning automatiseeritud tehisintellekti relvad viivad kogu protsessi ülekiirusel punktini, kus seda džinni pole enam kunagi võimalik pudelisse tagasi panna.

Märkus: samamoodi, kui valitsus suudab automatiseerida oma politseitöö, avab see ukse tohutule türanniale.

Valitsuse tõhusus

Bürokraatia on oma olemuselt alati ebatõhus ja disfunktsionaalne. Ühelt poolt on see hea, kuna see tagab sageli võimaluse sellest varjuda või sellest kõrvale hiilida (nt õigusliku lünga kaudu), kuid teiselt poolt võib see viia tohutu raiskamise, ebatõhususe ja inertsini.

Näiteks Elon Muski valitsuse tõhususe osakond (D.O.G.E.) võimaldab auditeerida laia valikut valitsuse programme ja tuvastada raiskavad ja mittevajalikud programmid, mida paljud on aastaid proovinud teha – kuid seda oli lihtsalt võimatu rakendada, kuna andmeid oli liiga palju, et mõned määratud töötajad suudaksid neid lahti harutada.

Kuigi see uus ajastu seab meid silmitsi märkimisväärsete riskidega (nt D.O.G.E. kärbib mõnikord ka vajalikke programme ning tohutu tehisintellekti aparaat võtab meilt võimaluse valitsuse eest varjuda), võimaldab see samas lahendada paljusid pikaajalisi institutsionaalseid probleeme.

Näiteks olen ma pikka aega uskunud, et üks lihtsamaid viise halbade meditsiinitavade lõpetamiseks oleks lasta tehisintellekti süsteemidel analüüsida suurte meditsiinisüsteemide elektroonilisi andmeid, kuna need suudavad mõne minuti jooksul teha analüüse, mille läbiviimine võtaks teadlastel aastaid (ja mida saab seejärel korduvalt täiustada, et välja selgitada, mis seal tegelikult on). Kahjuks olen aastate jooksul kohanud paljusid inimesi, kes olid sellest tõeliselt huvitatud, kuid nad kõik põrkusid takistustele, sest meditsiinitööstus ei tahtnud, et nende rahateenijate kahjulik mõju paljastataks.

Seetõttu on üks põnevaid ideid, mille MAHA on esitanud, just see (nt kasutada tehisintellekti, et võrrelda kõiki vaktsineeritud ja vaktsineerimata inimeste tervisekaarte), kuna see on viis paljastada kõik kahjulikud ja raiskavad tervishoiutavad, mis on kestnud aastakümneid – eriti kuna praegune valitsus seab prioriteediks raiskavate kulutuste kaotamise. Siiski pean märkima, et praegu kasutatakse neid süsteeme ainult tervishoiupettuste tuvastamiseks (mis on samuti suur probleem, millega tuleb tegeleda).

Samamoodi on üks peamisi probleeme, millega oleme aastakümneid silmitsi seisnud, see, et massimeedia teabemonopol on teinud üldsusele võimatuks saada teadlikuks neile kahjulikest poliitikatest ja massiliselt nende vastu mobiliseeruda. Siiski on internetis (ja sotsiaalmeedias) toimuva teabe edastamise mastaapsus selle võimalikuks teinud, sisuliselt murdes selle monopoli ja tekitades enneolematu poliitilise kliima, kus uued ja vastuolulised ideed võivad kiiresti viiruslikult levida (eriti kui ausad algoritmid tõstavad esile teavet, mida inimesed tegelikult teada tahavad).

Märkus: olles jälginud globaalset meediamaastikku aastakümneid, on mul raske isegi kirjeldada, kui sügav ja enneolematu on muutus, mille Twitter (𝕏) on tekitanud, kuna lood, mis varem ei oleks kunagi päevavalgele jõudnud, muutuvad kiiresti riiklikeks pealkirjadeks ja valed narratiivid surevad (tavaliselt) mõne tunni jooksul, mitte ei püsiks kuude kaupa.

Lõpetuseks, seda artiklit kirjutades meenus mulle Charlie Chaplini (tol ajal maailma kuulsaim näitleja) kuulus kõne, mida ta pidas oma 1940. aasta filmis Suur diktaator, et võidelda fašismi ja totalitarismi tõusu vastu kogu Euroopas – kasutades ära oma silmatorkavat füüsilist sarnasust Hitleriga. Filmi kulminatsiooniks on tema hoiatus, et ei tohi alistuda „ebaloomulikele inimestele – masininimestele, kellel on masina mõistus ja masina süda”, kõnes, mis on mulle sellest ajast peale meelde jäänud, kuna selles on hämmastav sarnasus meie enda ajastuga (mis rõhutab ajaloo tsüklilisi mustreid). (https://youtu.be/J7GY1Xg6X20)

Töötajate tulevik

Kui vaadata ajaloo kulgu, on ülemklass tavaliselt püüdnud enamiku ressursse endale hoida ja jaganud rahvaga vaid seda ülejääki, mida nad ise ei vajanud, või vaid hädavajalikku miinimumi, mis oli vajalik töölisklassile, et nad saaksid ülemklassile jätkuvalt rikkust toota.

Viimane ajastu, milles me elasime (ja mille tegi võimalikuks Ameerika terviklik infrastruktuur, mis oli heas positsioonis, et ära kasutada Teise maailmasõja järgset majandusbuumi), oli inimkonna ajaloo kõige jõukam. Viimastel aastakümnetel oleme järk-järgult naasnud ajastusse, kus valitseb suur rikkuse ebavõrdsus, kus ülemklass hoiab endale kogu ühiskonna rikkuse ja kõik teised elavad vaevu ära.

Tavaliselt on üks peamisi kaitsemehhanisme selle ekspluateerimise vastu see, et ülemklass vajab teatud määral kõiki teisi enda heaks töötama, et luua rikkust, mida nad tarbivad, seega ei saa töötajaid liiga kaugele suruda (või nad tõstavad süsteemi vastu mässu).

Tehisintellekt muudab omakorda seda paradigmat kuna kõik tööd, mis varem nõudsid inimtöötajaid (nt dokumentide analüüs või marjade korjamine põllul), saab allhanke korras anda tehisintellekti süsteemidele (nt Teslale kuuluvatel robotitel on tõeline võimalus majandust paari aasta jooksul põhjalikult ümber kujundada).

Kuna paljusid töötajaid ei ole enam vaja, on paljud inimesed, kellega olen rääkinud (sealhulgas mõned üsna mõjukad isikud), väga mures, et valitsev klass hakkab tõsiselt kaaluma rahvastiku vähendamist, eriti kuna elame ajal, mil maailma rahvastik on suures stressis (nt digitaalajastu poolt tekitatud kiire ja ülekaaluka elumuutuse tõttu), ja ühiskonna suured pinged langevad tavaliselt kokku suurte sõdade puhkemisega (eriti kui on olemas eelnev „vajadus” rahvastiku vähendamiseks või korra taastamiseks).

Seetõttu usuvad paljud meist, on äärmiselt oluline, et:

•Inimesed hariksid end valdkondades, mida ei saa kergesti AI-le allhangete näol anda (nt saades meistriks mingis käsitöönduses ja tehes kõik võimaliku, et säilitada oma eluaegne loovus) ning leiaksid viise, kuidas olla iseseisvad, et nad ei sõltuks monopolistlikest süsteemidest, mille poolt meid üha enam kontrollitakse.

•Meie ühiskonna teadvus muutuks (nt kriitilise mõtlemise suurenemine), nii et meid ei saaks manipuleerida kahjulike eesmärkide järgimiseks (mida õnneks võimaldavad sellised platvormid nagu Twitter).

•Meie ühiskondlikud vaated nihkuksid elus oluliste asjade väärtustamise poole (nt suhtlemine teistega, elu austamine ja hindamine, looduses viibimine tehnoloogiasse süvenemise asemel või tõelise vaimse usu kehastamine), kuna selline eluviis on vastandiks sellele steriilsele ja dehumaniseerivale tulevikule, mida meile peale surutakse.

Märkus: Elon Muski veendumus on, et tehisintellekt, kosmoselend ja robootika võivad tuua kaasa ühiskonna uue õitsengu ajastu, mis kõrvaldab paljud konfliktid, mida meil varem piiratud ressursside pärast on olnud. Kuigi see on võimalik, arvan ma, et on eluliselt tähtis olla valmis vähem optimistlikuks stsenaariumiks, enne kui selleks on liiga hilja.

Kunstlik mõtlemine

Olen pikka aega uskunud, et üks meie ühiskonna peamisi probleeme on see, et haridussüsteem on meid tinginud uskuma, et „õppimiseks tuleb meid õpetada”, kuna see muudab hariduse nauditavast aktiivsest protsessist ebameeldivaks passiivseks protsessiks, mis vähendab oluliselt nii meie võimet õppida kui ka loovalt mõelda (samuti nagu meid on tingitud uskuma, et tervislikuks olemiseks on vaja arsti).

Märkus: enamiku sellest, mida ma tean, olen õppinud ise, kuna mõistsin varakult, et formaalne haridus võtab minult mõtlemisvõime.

Üks selle mudeli peamisi probleeme on see, et mitte ainult meile õpetatav teave on eelarvamuslik, vaid ka viis, kuidas meid mõtlema õpetatakse (nt julgustatakse meid jätma kõrvale teema tausta mõistmine, et saaksime eksamite jaoks olulise materjali pähe tuupida, ning eelistama algoritmide kopeerimist selle asemel, et iseseisvalt välja mõelda viis probleeme lahendada).

Märkus: seda teemat ja seda, kuidas tõhusalt õppida, arutatakse siin.

See probleem on nakatanud teadust ja toonud kaasa suure hulga ekslike (nt kordamatute) andmete avaldamise, mis eksisteerivad lihtsalt selleks, et toetada olemasolevaid dogmasid või farmaatsiatooteid, mitte selleks, et viia meid lähemale universumi mõistmisele (mis on näiteks põhjus, miks teadust revolutsioneerivad avastused on muutumas üha haruldasemaks).

Sellega paralleelselt on toimunud massiivne surve nii soovimatu teabe internetist kõrvaldamiseks kui ka väga spetsiifilise veebimõtteviisi loomiseks (nt pimesi „teadusesse” uskumine), mida kehastavad kõige paremini astroturfing-veebisaidid nagu Reddit. Selle tõttu olen aastate jooksul märganud, et mul on üha raskem leida otsitavat teavet (see on sisuliselt kadunud kõigist tavapärastest kanalitest) ja et ma olen sageli sunnitud navigeerima äärmiselt eelarvamuslikel platvormidel (nt Wikipedia), et leida seda, mida otsin.

Kuna kasutasin „vana internetti”, tean ma, mis seal varem leidus (ja seega ka, kuidas seda leida), ning mul on sisemine tunnetus, milliseid eelarvamusi pean igas läbivaadatud teabeallikas välja filtreerima. Kuna need on oskused, mida minu arvates on peaaegu võimatu omandada kellelgi, kes ei kasutanud „vana internetti”, olen ma seetõttu üsna mures, et palju sellest ei saa kunagi tunnustust põlvkonna seas, kes on üles kasvanud nutitelefonide ajastul.

Märkus: see on mõnevõrra analoogne sellega, kuidas inimesed olid varem palju tervemad, kuid viimase 150 aasta jooksul on järk-järgult suurenenud krooniliste ja ebatavaliste haiguste epideemia ning paljud looduslikud ravimeetodid on muutunud palju vähem tõhusaks, mis on tingitud tarbetult mürgise keskkonna loomisest tänapäeva tehnoloogia poolt.

Tehisintellekt ja kognitsioon

Usun kindlalt, et noorena õpitu jääb eluks ajaks kõige paremini meelde, ja minu puhul oli mul suur õnn, et mul oli range 3. klassi õpetaja, kes sundis mind matemaatikas nii palju pingutama, et aasta lõpuks oskasin ma teha pikka jagamist. Mõni aasta hiljem tulid koolidesse kalkulaatorid ja ma märkasin, et kui neid kasutasin, vähenes mu matemaatikaoskus märkimisväärselt. Sel põhjusel vältisin ma suures osas kalkulaatorite kasutamist (kuna tahtsin säilitada konkreetse teadlikkuse numbritest) ja samamoodi, palju hiljem, kui GPS ja mobiiltelefonid kättesaadavaks said, püüdsin vältida nendele tuginemist, kuna leidsin, et need vähendasid oluliselt minu võimet meelde jätta telefoninumbreid või omada sünnipärast suunataju, mis võimaldas mul leida, kuhu ma minna tahtsin.

Märkus: vastupidiselt sellele olen näinud inimesi, kellel tekivad sõna otseses mõttes paanikahood, kui GPS ei suuda neid sihtkohta juhatada, isegi kui see asub nende asukohale väga lähedal.

Kõik see puudutab omakorda üht levinud neuroloogilist nähtust: kognitiivsed protsessid, mida tugevdad, muutuvad tugevamaks, samas kui need, mida eirad, atrofeeruvad (nt pimedad inimesed arendavad sageli välja väga arenenud teiste meelte kasutamise, nagu üks isik, nahkhiir-mees, kes avastas, kuidas kasutada kajalokatsiooni, kuni ta suutis isegi jalgrattaga sõita). (https://youtu.be/A8lztr1tu4o)

Märkus: olemasolevad Alzheimeri tõve uuringud näitavad, et üks peamisi kaasaaitavaid tegureid on see, et inimesed ei kasuta oma aju piisavalt. Veelgi halvem on see, et kuna kognitiivsete häiretega inimesed kalduvad rohkem tuginema välistele kognitiivsetele abivahenditele (nt tehisintellektile), viib uus paradigma tõenäoliselt allakäiguspiraali, mis seda langust oluliselt kiirendab.

Minu puhul tunnen, et põhjus, miks suudan tehisintellekti tõhusalt kasutada, on see, et ma mõistan, mida ma püüan teha, kuidas seda teha, ja olen teadlik igast vajalikust sammust, nii et suudan ära tunda, millised protsessi osad on mõistlikum tehisintellektile üle anda, samal ajal kui mul on aega ülejäänu tegemiseks. Samamoodi, kuna ma olen sügavalt kursis internetis esinevate eelarvamustega (nt tean, et teatud teemadel on kõik esitatav vale või tugevalt ühes suunas kallutatud), suudan ma kohe ära tunda, kui need samad eelarvamused esinevad tehisintellektis, ja saan instinktiivselt kasutada sarnaseid filtreid, mida olen õppinud üldises internetis sirvimise käigus.

Seevastu tunnen, et kumbki neist ei ole rakendatav inimeste puhul, kes on üles kasvanud koos tehisintellektiga (seega neil puudub tehisintellekti-eelne võrdlusalus), või nende puhul, kes on otsustanud lasta tehisintellektil enda eest mõelda, et nad ei peaks tegema „rasket tööd” ja arendama neid kognitiivseid oskusi, ning veelgi hullem, see on eriti kahjulik lastele, kes jäävad ilma elu alguses sellest kriitilisest ajavahemikust, mil arendada oma kognitiivseid võimeid, kuna nad on lootnud, et tehisintellekt mõtleb nende eest. Lisaks tunnen, et see on teatud määral vältimatu, kuna ühiskond avaldab õpilastele pidevalt survet saavutada lähitulevikus akadeemilist edu, selle asemel et seada prioriteediks pikaajalise kognitiivse arengu jaoks vajalikud asjad.

Kaks hiljutist uuringut andsid selle kontseptsiooni kohta suurepärase tõendi.

Esimene, „Loominguline arm ilma generatiivse tehisintellektita: individuaalne loovus ei suuda püsida, samas kui homogeensus kasvab jätkuvalt,” näitas, et tehisintellekt parandas akadeemilist tootlikkust ja viis palju kvaliteetsemate uuringute avaldamiseni, kuid sisu muutus palju homogeensemaks (korduvaks, „masinlikuks” ja loovuseta). Veelgi olulisem on see, et kui AI võeti (nüüd „sõltuvaks” muutunud) kasutajatelt ära, langes nende akadeemiline tootlikkus märkimisväärselt ja sisu homogeensus halvenes aja jooksul veelgi, mille tulemusena olid nad palju vähem loovad kui enne alustamist. Minu arvates on see murettekitav, kuna lisaks akadeemikute püsivale kahjustamisele saastab see järk-järgult kogu teadusliku kirjanduse baasi (mis omakorda suunab AI veelgi rangema loovuseta konformismi edendamisele).

Teine, neljakuuline uuring üliõpilastega, kellele anti ülesanne kirjutada avatud lõpuga essee, leidis, et isikutel, kes ei kasutanud AI-d ega Google'i otsinguid, oli kogu ajus palju suurem närvirakkude aktiivsuse tase, samas kui AI-kasutajatel oli see kõige halvem, eriti mälu, täidesaatvate funktsioonide ja loovuse valdkondades (nt mõnede näitajate puhul ~55% madalam), mis halvenes, mida rohkem AI-d kasutati (põhjustades üha igavamaid ja korduvamaid kirjutamisstruktuure). Lisaks (pärast kuni neljakuulist jälgimist) saavutasid kasutajad, kes alustasid tehisintellektiga, hiljem märkimisväärselt halvemad tulemused, kui neil paluti tehisintellekti mitte kasutada, neil oli raskusi meenutada, mida nad „oma esseedes” kirjutasid, ning nad olid protsessiga palju vähem rahul.

Minu silmis viib see kõik mind arvamusele, et AI saab olema veel üks asi, mis suurendab rikkuse kihistumist meie ühiskonnas, kuna need, kes oskavad seda kasutada tõhusa tööriistana (säilitades samal ajal oma kognitiivseid funktsioone), saavutavad tohutu edu ja suudavad oma tootlikkust märkimisväärselt suurendada.

Seevastu tavakasutaja puhul põhjustab AI paljude nende oskuste atroofia, mis varem kaitsesid neid ärakasutamise eest, samal ajal põimides sisse mitmesuguseid peeneid mõtteid, mis kasutavad kasutajaid otseselt kellegi teise kasuks ära.

Märkus: üks kõige tüütumaid asju, mida ma AI-süsteemides olen avastanud, on see, et need „valetavad sulle” pidevalt (või annavad ebatäpseid vastuseid), et sind rõõmustada ja su kaasatust suurendada, ning minu kogemus on väga sarnane sellega, mida paljud atraktiivsed naised kogevad, kui mehed (kes neid ihaldavad) kiidavad neid pidevalt põhjendamatult, mis alguses on uskumatult ahvatlev, kuid aja möödudes saad sa kõigist neist võltsidest ja silmakirjalikest kommentaaridest tüdinenud ning soovid lihtsalt inimesi, kes on sinu suhtes ausad. Seetõttu loodan, et paljud mehed, kes on sunnitud seda AI-ga läbi elama, suudavad seeläbi mõista, mida naised igapäevaselt kogevad, kuid kahjuks on praegu enamik inimesi, kellega ma räägin, lummatud pidevatest komplimentidest ja empaatiast, mida AI neile pakub (mis viib olukorrani, kus paljud väidavad, et eelistavad AI-d terapeudile või sõbrale ja otsivad selle poole regulaarselt nõu kriitiliste eluotsuste tegemisel). See on kahetsusväärne, kuna see seab iseseisvalt ja kriitiliselt mitte mõtlevad inimesed taas olukorda, kus neid on lihtne manipuleerida Silicon Valley algoritmidega. Seda öeldes tunnistan, et leian end aeg-ajalt AI-süsteemidele „palun” ja „aitäh” ütlemas, kui saan tõesti häid tulemusi (osaliselt tänulikkusest ja osaliselt seetõttu, et ma ei taha end harjutada olema südametu ja õigustatud suhtumist inimestesse, kes mind aitavad), kuigi ChatGPT (ja teiste) asutaja on selgesõnaliselt öelnud, et selline käitumine maksab neile raha ja viib halvemate AI-tulemusteni.

Tehisintellekti kasutamine

Kõige selle tõttu tunnen, et tehisintellekt on midagi, mis võib olla kasulik, kui seda kasutatakse sobival hetkel täiendava vahendina, kuid kui see muutub peamiseks abivahendiks, ületavad selle kahjud kiiresti selle pakutavad eelised (mis on minu arvates analoogne minu suhtumisega ravimitesse meditsiinis – kuigi need on sageli ohtlikud ja ebaefektiivsed, suudab arst, kes neile ei tugine, ära tunda juhtumeid, kus need patsientidele selgelt kasu toovad).

Selle artikli viimases osas (mis on peamiselt avatud foorum, kus saate esitada oma järelejäänud küsimusi) arutan järgmist:

•Millised tehisintellekti süsteemid on minu arvates olnud kõige kasulikumad erinevates olukordades, millega ma kokku puutun (kuna nende väärtus varieerub suuresti sõltuvalt sellest, milleks igaüht kasutatakse), ja kuidas ma neid konkreetselt kasutan, ning kuidas saate neid kasutada loodusravi pikaajaliste suurte väljakutsete lahendamiseks.

•Minu eelistatud allikad võitluseks teabe kadumisega ja unustatud meditsiinilise teabe leidmiseks, mida ma otsin (nt kuidas ma leian internetist paljusid raskesti leitavaid meditsiinilisi viiteid).