Tədqiqat kollektiv zəkanın yalnız çoxsaylı insanın eyni mövzuda fikir bildirməsi ilə yaranmadığını müdafiə edir. Qrupun həqiqətən daha dəqiq qərar verə bilməsi üçün üzvlərin fərqli baxış bucaqlarına malik olması, bir-birindən müstəqil düşünməsi və səhvlərinin eyni istiqamətdə cəmlənməməsi lazımdır.

Müəllifin mərkəzi anlayışı “struktur müxalifəti” və ya “institusionallaşdırılmış əks mövqe” kimi tərcümə edilə bilər. Bu anlayış qərarvermə proseslərində ən azı bir heterodoks, yəni dominant mövqedən fərqli düşünən perspektivin institusional olaraq yer almalı olduğunu ifadə edir. Buradakı məqsəd sadəcə etiraz etmək deyil; sistemin öz səhvini görə bilməsini təmin etməkdir.

Tədqiqat üç ayrı sahədən nümunələr gətirir: statistikada kütlələrin müdrikliyi, Talmuddakı Sanhedrin məhkəməsində yekdil məhkumetmə halında bəraət qaydası və fəlsəfədə Mill ilə Feyerabend-in fərqli fikrə verdiyi əhəmiyyət. Son bölmədə isə böyük dil modellərinin, yəni ChatGPT kimi süni intellekt sistemlərinin düşüncə və ifadə müxtəlifliyini standartlaşdırmaq riski müzakirə olunur.

Problem nədir?

Bir qrup insan eyni nəticəyə gələndə bu çox vaxt etibarlı görünür. Elmi şuralar, məhkəmələr, klinik komandalar, siyasi komissiyalar və ya süni intellekt dəstəkli tədqiqat qrupları ortaq qərarda birləşəndə bu birlik çox zaman “möhkəm sübut” kimi qəbul edilir. Lakin çalışma bu etibarın həmişə əsaslı olmadığını müdafiə edir.

Əsas problem budur: Qrupdakı insanların səhvləri bir-birindən müstəqil deyilsə, yəni hər kəs eyni mənbələrdən, eyni fərziyyələrdən və eyni baxış bucağından təsirlənirsə, qrupun böyük olması onu daha etibarlı etmir. Hətta əksinə, qrup eyni səhvi daha yüksək inamla təkrarlaya bilər.

Bu vəziyyət “qrup düşünməsi” kimi tanınan problemlə əlaqəlidir. Qrup düşünməsi komanda daxilində uyğunluq və fikir birliyi təzyiqinin tənqidi düşünməni zəiflətməsidir. İnsanlar açıq şəkildə fərqli düşünməkdən çəkinir, alternativ ssenarilər kifayət qədər araşdırılmır və sistem yanlış qərara daha sürətlə kilidlənir.

Tədqiqatın əsas sualı burada yaranır: Elm, hüquq, tibb, siyasət və süni intellekt dəstəkli bilik istehsalı kimi sahələrdə sistemlərin öz səhvlərini görə bilməsi üçün əks mövqe necə institusional vəzifəyə çevrilə bilər?

Metod nə təklif edir?

Tədqiqat eksperimental araşdırma aparmır. Yeni sorğu, klinik ölçmə, laboratoriya təcrübəsi və ya məlumat dəsti təqdim etmir. Bunun əvəzinə nəzəri və fənlərarası arqument qurur.

Müəllif üç əsas mənbə sahəsini birləşdirir. Birinci mənbə statistikadır. Francis Galton-un 1907-ci ildə təqdim etdiyi öküz çəkisinin təxmin edilməsi nümunəsi müstəqil təxminlərin ortalamasının həqiqətə çox yaxınlaşa biləcəyini göstərir. Lakin bu nəticə kütlənin həqiqətən müstəqil və müxtəlif fikirlərdən ibarət olmasından asılıdır.

İkinci mənbə hüquq və ənənədir. Talmuddakı Sanhedrin məhkəməsində ölüm cəzası tələb edən işdə bütün hakimlərin yekdilliklə təqsirli qərarı verməsi, təqsirləndirilənin bəraət almasına gətirib çıxara bilən qayda kimi nəzərdən keçirilir. Tədqiqat bu qaydanı tarixi niyyət baxımından deyil, funksional bənzətmə kimi istifadə edir: Heç kimin əks arqument tapa bilmədiyi sistem tənqidi nəzarət qabiliyyətini itirmiş ola bilər.

Üçüncü mənbə fəlsəfədir. John Stuart Mill-dən Paul Feyerabend-ə uzanan xəttdə fərqli fikir yalnız ifadə azadlığı məsələsi deyil, biliyin özünü düzəltmə mexanizmi kimi qiymətləndirilir. Tədqiqat bu üç xətti süni intellekt dövründə koqnitiv homogenləşmə müzakirəsinə bağlayır.

Formullar nəyi izah edir?

Bu çalışmada statistik düşüncəni izah edən əsas formullar yer alır. Formullar kütlələrin niyə bəzən çox dəqiq, bəzən isə çox səhv qərar verdiyini göstərmək üçün istifadə olunur.

Qrupun ümumi təxmini fərdi təxminlərin ortalaması kimi yazıla bilər:

Burada \(\bar{x}\) kollektiv təxmini, \(n\) təxmin edən şəxslərin sayını, \(x_i\) isə hər bir fərdin təxminini göstərir. Fərdlərin səhvləri bir-birindən müstəqildirsə, müxtəlif istiqamətlərdəki səhvlər bir-birini qismən tarazlaşdırır. Bəziləri çox, bəziləri az təxmin edir və orta göstərici həqiqətə yaxınlaşa bilər.

Tədqiqatda kollektiv təxminin dispersiyası belə ifadə olunur:

Bu formulda \(Var(\bar{x})\) ümumi təxminin nə qədər dəyişkən və ya səhvə açıq olduğunu göstərir. \(Cov(\varepsilon_i,\varepsilon_j)\) isə iki şəxsin səhv istiqamətlərinin birlikdə hərəkət edib-etmədiyini göstərir. Əgər hamı eyni qərəzdən təsirlənirsə, səhvlər eyni istiqamətə gedir və bir-birini tarazlaşdırmır.

Səhvlər müstəqil olduqda kovariasiya terminləri aradan qalxır və kollektiv təxminin qeyri-müəyyənliyi belə azalır:

Bu ifadə müstəqil müşahidəçilərin sayı artdıqca ümumi təxminin daha dəqiq ola biləcəyini göstərir. Lakin bu yalnız səhvlər müstəqil olduqda keçərlidir. Əgər səhvlər əlaqəlidirsə, yəni hər kəs eyni modeldən, eyni avtoritetdən, eyni məlumat filtrindən və ya eyni sosial təzyiqdən təsirlənirsə, insan sayını artırmaq gözlənilən düzəldici təsiri yaratmır.

Tədqiqatın statistik mesajı budur: Kütləni müdrik edən onun böyük olması deyil, səhvlərin paylanmasının bir-birindən müstəqil və müxtəlif olmasıdır. Buna görə struktur müxalifəti yalnız demokratik nəzakət deyil, səhv düzəltmə mexanizmidir.

Qrafik, cədvəl və sxemin əsas mesajı

Tədqiqatda klassik mənada qrafik və cədvəl ağırlıqlı təqdimat yoxdur. Lakin mətn güclü konseptual sxem üzərindən irəliləyir. Bu sxemin mərkəzində “Gaussian”, yəni zəng əyrisi ideyası dayanır.

Normal paylanma kimi də tanınan Gaussian paylanması fərqli fərdi təxminlərin mərkəz ətrafında yayılmasını izah etmək üçün istifadə olunur. Fərdi səhvlər müstəqildirsə, paylanmanın müxtəlif ucları bir-birini tarazlaşdırır. Kənar, qeyri-adi və ya azlıqda qalan fikirlər bu paylanmanın uclarını təşkil edir və sistemin kor nöqtələrini görünən edə bilər.

Lakin qrup düşünməsi və ya vahid tip süni intellekt istifadəsi kimi hallarda paylanma daralır. Hamı eyni tip cavablar yaratmağa başlayır. Bu halda zəng əyrisi geniş və düzəldici struktur olmaqdan çıxır, vahid iti nöqtəyə sıxılır. Müəllif bunu “dispersiyanın çökməsi” kimi şərh edir. Dispersiyanın çökməsi fərqlərin azalması və səhv mənbələrinin eyni istiqamətdə düzülməsi deməkdir.

Tədqiqatın sxematik əsas mesajı budur: Fərqli fikirlər sistemin xarici səs-küyü deyil, kollektiv zəkanın səhv düzəltmə orqanıdır. İnstitut əks mövqeni təsadüfə buraxırsa, öz etibarlılığını da təsadüfə buraxmış olur.

Təcrübələr necə aparılıb?

Bu çalışma birbaşa təcrübə aparmır. Bunun əvəzinə statistik arqumentlər, hüquq tarixindən nümunələr, fəlsəfi mətnlər, klinik qərarvermə praktikaları və süni intellekt ədəbiyyatındakı nəticələr əsasında nəzəri sintez qurur.

Statistik nümunə kimi Galton-un kütləvi təxminləri nəzərdən keçirilir. Buradakı əsas ideya müstəqil təxminlərin ortalamasının həqiqətə yaxınlaşa bilməsidir. Lakin bu nümunənin çalışmadakı əsas funksiyası kütlənin müdrikliyinin hansı şərtlərdə yarandığını göstərməkdir.

Hüquqi nümunə kimi Sanhedrin-in yekdillik qaydası müzakirə olunur. Müəllif bu qaydanı qərarvermə sistemlərində məcburi əks arqumentin əhəmiyyətini göstərmək üçün istifadə edir. Müasir nümunə kimi isə İsrail hərbi kəşfiyyatında Yom Kippur müharibəsindən sonra yaradılmış “qırmızı komanda” məntiqinə toxunulur. Qırmızı komanda dominant şərhi sorğulamaq və alternativ ssenariləri məcburi şəkildə araşdırmaqla vəzifələndirilmiş komanda deməkdir.

Klinik praktika nümunəsində şiş şuralarında klinik əczaçının rolu önə çıxarılır. Klinik əczaçı müalicə qərarına həkimlə eyni perspektivdən deyil; dərman qarşılıqlı təsirləri, doza, farmakokinetika və əhali səviyyəli sübutlar baxımından yanaşır. Bu fərqlilik şuranın səhv paylanmasını müxtəlifləşdirə bilər.

Süni intellekt bölməsində böyük dil modellərinin düşüncə müxtəlifliyinə təsiri müzakirə olunur. Müəllif bu sistemlərin ideya məkanını genişləndirə bildiyini qəbul edir; lakin eyni zamanda milyonlarla istifadəçinin eyni modellər üzərindən düşüncə yaratmasının ifadə formalarını və düşünmə yollarını bir-birinə bənzədə biləcəyini müdafiə edir.

Nəticələr nə göstərir?

Tədqiqatın ilk nəticəsi yekdilliyin həmişə etibarlılıq əlaməti olmamasıdır. Qeyri-müəyyənlik daşıyan mürəkkəb sistemlərdə tam razılıq bəzən sistemin həqiqətən doğru nəticəni tapdığını deyil, alternativ baxışların sıxışdırıldığını göstərə bilər.

İkinci nəticə kollektiv zəkanın əsas mənbəyinin insan sayı deyil, səhvlərin müstəqilliyi olmasıdır. Çoxsaylı insan eyni qərəzdən təsirlənirsə, kütlə olmaq səhvi düzəltmir. Əksinə, daha kiçik, lakin həqiqətən fərqli düşünən qrup daha güclü epistemik struktur yarada bilər. Epistemik sözü bilik və biliyin etibarlılığı ilə əlaqəli deməkdir.

Üçüncü nəticə struktur müxalifətinin şəxsiyyət məsələsi deyil, institut dizaynı məsələsi olmasıdır. Müəllif “fərqli adam”ı xüsusi xarakterli, tənha, cəsur və ya ağıllı biri kimi deyil, sistemin şüurlu şəkildə təyin etdiyi rol kimi düşünür. Vacib olan həmin şəxsin həmişə haqlı olması deyil. Vacib olan sistemin əks arqumenti həqiqətən yoxlamadan qərara gələ bilməməsidir.

Dördüncü nəticə böyük dil modellərinin ikitərəfli təsir daşımasıdır. Bu modellər müxtəlif fənlərdən bilik əldə etməyi asanlaşdıra, dil baryerlərini azalda və yeni əlaqələr qurmağa kömək edə bilər. Lakin hər kəs eyni modelin təklif etdiyi cümlə qəlibləri, arqument strukturları və izah formaları ilə düşünməyə başlayarsa, kollektiv koqnitiv müxtəliflik azala bilər.

Beşinci nəticə model çökməsi riskidir. Model çökməsi süni intellekt modellərinin getdikcə daha çox süni intellekt tərəfindən yaradılmış məzmunla öyrədilməsi nəticəsində paylanmanın uclarındakı nadir, orijinal və azlıqda qalan ifadələrin itməsi deməkdir. Bu halda sistem daha axıcı və daha “orta” cavablar yaratdığı halda düşüncə müxtəlifliyinin kənar nöqtələrini zəiflədə bilər.

Bu niyə vacibdir?

Bu çalışma vacibdir, çünki müasir institutlarda və rəqəmsal informasiya mühitində ən böyük risklərdən biri açıq münaqişə deyil, səssiz bənzərlikdir. Hamı eyni məlumata, eyni süni intellekt alətlərinə, eyni akademik normalara və ya eyni institusional gözləntilərə məruz qalanda fərqli ideyalar hələ yaranmadan hamarlana bilər.

Elmdə bu hal resenziyanın eyni fəndən gələn oxşar baxışlara sıxışması ilə görünə bilər. Tibbdə eyni təhsil və eyni klinik vərdişləri paylaşan komandaların alternativ müalicə və ya risk ssenarilərini kifayət qədər müzakirə etməməsi ilə ortaya çıxa bilər. Hüquqda yekdilliyin tənqidi nəzarət olmadan qətiyyət hissi yaratması problem doğura bilər. Süni intellektdə isə eyni modelin milyonlarla insana oxşar təkliflər verməsi düşüncə paylanmasını daralda bilər.

Tədqiqatın əsas töhfəsi müxalifəti yalnız ifadə azadlığı və ya demokratik təmsilçilik məsələsi kimi deyil, bilik istehsalının texniki şərti kimi nəzərdən keçirməsidir. Əks mövqe yoxdursa sistemin səhvini ölçmək də çətinləşir. Dissent, yəni fərqli fikir, sistemin özünə verdiyi “Bəlkə yanılırıq?” sualıdır.

Bu baxış süni intellekt dövründə daha da vacib olur. Çünki böyük dil modelləri getdikcə tədqiqat, yazı, siyasət hazırlığı, təhsil, kodlaşdırma, xəbər və institusional qərar proseslərində köməkçi alətlərə çevrilir. Bu alətlərin istifadəsi tək modelə və ya dar model ailəsinə cəmlənərsə, bilik istehsalı hiss edilmədən standartlaşa bilər.

Diqqət edilməli məqamlar

Tədqiqatın ilk diqqət nöqtəsi preprint olmasıdır. Mətn hakem qiymətləndirməsindən keçməyib. Buna görə təqdim etdiyi arqumentlər güclü və müzakirəyə dəyər olsa da, yekunlaşmış akademik nəticələr kimi təqdim edilməməlidir.

İkinci diqqət nöqtəsi müxalifətin hədsiz şəkildə ucaldılmamalı olmasıdır. Müəllif də hər mövzuda daha çox etirazın həmişə daha yaxşı nəticə verəcəyini müdafiə etmir. Həddindən artıq müxalifət qərar iflici, səs-küy və koordinasiya itkisi yarada bilər. Tədqiqatın müdafiə etdiyi fikir ən azı bir strukturlaşdırılmış əks mövqenin əvəzolunmaz olmasıdır.

Üçüncü diqqət nöqtəsi “fərqli fikir”lə əsassız etirazın qarışdırılmamasıdır. Struktur müxalifəti sübuta əsaslanan, sistemli və qərar prosesini gücləndirən əks arqument deməkdir. Hər iddia yalnız fərqli olduğuna görə dəyərli deyil; dəyər sistemli səhvi sınaqdan keçirmək gücündən gəlir.

Dördüncü diqqət nöqtəsi süni intellektin yalnız homogenləşdirici təhlükə kimi görülməməsidir. Tədqiqat böyük dil modellərinin biliyə çıxışı genişləndirə və fənlərarası düşünməni dəstəkləyə biləcəyini qəbul edir. Risk bu alətlərin vahid və dominant filtrlərə çevrilməsidir.

Beşinci diqqət nöqtəsi klinik nümunələrin tibbi qərar tövsiyəsi kimi oxunmamasıdır. Şiş şurası və klinik əczaçı nümunəsi fərqli ixtisasların səhv müstəqilliyinə töhfəsini göstərmək üçün istifadə olunub; müəyyən müalicə tövsiyəsi demək deyil.

Nəticə

Tədqiqatın əsas mesajı aydındır: Kollektiv zəka kütlənin öz-özünə yaratdığı möcüzə deyil. Düzgün şərtlər olmadıqda kütlələr eyni səhvə daha böyük inamla kilidlənə bilər. Buna görə vacib olan çoxsaylı insanın eyni fikirdə olması deyil; fərqli səhv mənbələrinin bir-birini tarazlaşdıra biləcək şəkildə sistemdə yer almasıdır.

Struktur müxalifəti buna görə lüks deyil, bilik istehsalının təhlükəsizlik mexanizmidir. Məhkəmədə, elmi şurada, klinik komandada, siyasət komissiyasında və ya süni intellekt dəstəkli tədqiqat prosesində ən azı bir əks perspektiv institusional olaraq təmin edilmədikdə sistem öz kor nöqtəsini görə bilməz hala gələ bilər.

Müəllifin süni intellektlə bağlı xəbərdarlığı da bu nöqtəyə bağlanır. Böyük dil modelləri fərdlərin biliyə çıxışını artırarkən eyni zamanda düşüncə və ifadə formalarını bir-birinə bənzədə bilər. Əgər milyonlarla insan fərqli ideyalarını eyni süni intellekt filtrindən keçirirsə, ilkin müxtəliflik qorunurmuş kimi görünə bilər; lakin ideyaların işlənmə forması getdikcə standartlaşa bilər.

Buna görə gələcəyin bilik sistemlərində yalnız sürətli cavab, axıcı mətn və böyük məlumat kifayət deyil. İnstitutların və süni intellekt dəstəkli proseslərin əks mövqeni təsadüfə buraxmayan strukturlar qurması lazımdır. Çünki bəzən sistemi ayaqda saxlayan şey çoxluğun səsi deyil, həmin çoxluğa verilməli olan çətin sualdır.