Reggel felkelünk, megnézzük a híreket a telefonunkon. Az algoritmus már eldöntötte, melyik cikket látjuk először. Bejelentkezünk a munkahelyi rendszerbe – egy másik algoritmus ellenőrzi jogosultságainkat. Hazafelé a GPS-alkalmazás kiszámolja az optimális útvonalat, figyelembe véve az aktuális forgalmat. Észre sem vesszük, de digitális döntéshozók vesznek körül minket. Még a lift is, amit használunk az irodaházban, algoritmusok segítségével optimalizálja, melyik fülke érkezzen hozzánk a leggyorsabban.
A láthatatlan irányítók működése
Az algoritmusok lényegében receptek – lépésről lépésre megmondják a számítógépnek, hogyan oldjon meg egy problémát. Ami érdekes, hogy ezek a matematikai képletek ma már nemcsak számokat rendeznek sorba. Befolyásolják, kit ismerünk meg társkereső alkalmazásokon, milyen állásajánlatokat kapunk, sőt még azt is, milyen zenét hallgatunk délután. A Netflix például több mint 80 százalékban algoritmusok alapján ajánl tartalmat nézőinek.
A szórakoztatóipar különösen érdekes példákat szolgáltat. Vegyük például a sportfogadás online világát, ahol összetett algoritmusok számítják ki az esélyeket és odds-okat másodpercek alatt, figyelembe véve csapatok formáját, időjárást, sérüléseket. A Rabona sportfogadás platformokon használt rendszerek percenként több ezer adatpontot dolgoznak fel, hogy pontos képet adjanak az események valószínűségéről. Mindez automatikusan történik, emberi beavatkozás nélkül.
Rabona sportfogadás és az előrejelzés művészete
Az algoritmusok előrejelző képessége talán sehol sem olyan látványos, mint a pénzügyi szektorban és a szórakoztatóiparban. A Rabona sportfogadás területén például a mesterséges intelligencia már képes olyan mintázatokat felismerni, amelyek az emberi szemnek láthatatlanok maradnának. Bankok használnak hasonló technológiát hitelkockázat elemzésére, míg biztosítók a kárelemzésben támaszkodnak rájuk.
De vajon mennyire megbízhatóak ezek a rendszerek? Egy algoritmus csak annyira jó, amennyire az adatok, amelyekből tanul. Ha torz adatokkal etetjük, torz eredményeket fog produkálni. Amerikában például dokumentálták, hogy egyes bűnüldözési előrejelző rendszerek hajlamosak voltak bizonyos városrészeket indokolatlanul veszélyesnek címkézni, pusztán történelmi adatok alapján.
Az emberi tényező háttérbe szorulása
Érdekes megfigyelni, hogyan változott meg a döntéshozatal az elmúlt évtizedekben. Korábban egy banki ügyintéző személyesen elbírált egy hiteligénylést. Ma egy algoritmus másodpercek alatt dönt. Előnye nyilvánvaló: gyorsabb, következetesebb, nem befolyásolják hangulatok vagy előítéletek. Vagy mégis?
A Rabona sportfogadás példájánál maradva: míg régebben szakértők elemezték a meccseket és adtak tippeket, ma algoritmusok végzik ugyanezt a munkát. Hatékonyabb? Valószínűleg. De elveszítünk valamit az emberi intuícióból, tapasztalatból, amit nem lehet számokká alakítani.
A személyre szabás paradoxona
A YouTube naponta 720 ezer órányi videót tölt fel szerverére. Képtelenség lenne mindet megnézni. Itt jönnek képbe az ajánló algoritmusok, amelyek megpróbálják kitalálni, mi érdekelhet minket. Kényelmesnek tűnik, pedig van egy árnyoldala is.
A szűrőbuborék-jelenség egyre nagyobb probléma. Az algoritmusok azt mutatják nekünk, amiről úgy gondolják, hogy tetszeni fog. Így könnyen bezárkózhatunk saját véleménybuborékunkba, ahol mindenki hasonlóan gondolkodik. A Rabona sportfogadás oldalán például ha valaki folyamatosan csak egy csapat meccseit nézi, az algoritmus idővel már csak azzal kapcsolatos híreket fog mutatni neki.
Átláthatóság vagy fekete doboz
A legnagyobb technológiai vállalatok algoritmusai üzleti titkok. Nem tudjuk pontosan, hogyan dönt a Facebook arról, mit lássunk a hírfolyamban. A Google keresési algoritmusa szintén rejtély marad. Szakértők szerint ez problémás, hiszen ezek a rendszerek óriási befolyással bírnak mindennapi életünkre.
Európában próbálnak változtatni ezen a helyzeten. Egyre több kezdeményezés követeli az algoritmikus átláthatóságot, különösen olyan területeken, ahol alapvető jogokat érinthet a döntés. Egy álláspályázatnál például fontos lenne tudni, milyen szempontok alapján rostált ki minket egy algoritmus. De a vállalatok érthető módon védik szellemi tulajdonukat. Nehéz egyensúlyt találni.
