Humanistyka el

Autor: Dorota Gonczaronek

Opublikowano: 27 styczeń 2015

Odsłon: 10978

Scena w Goethe Institut podczas wakacyjnego kursu języka:
 

Crystel z Kostaryki usiłuje wytłumaczyć nauczycielce, że jedzie do Berlina, aby w niedzielę oglądać w ambasadzie swojego kraju mecz MŚ w piłce nożnej pomiędzy Kostaryką i Holandią.

Nauczycielka kiwa ze zrozumieniem głową i kończy za nią, mówiąc: „Ach, jedziesz do Berlina zum Public Viewing”. Na to odzywa się kompletnie skonsternowany Ethan, Amerykanin,  drapiąc się przy tym po głowie: „Ale o co ci chodzi? To Crystel nie jedzie na mecz?”

Public Viewing jest pozornym anglicyzmem lub też pseudo anglicyzmem; w języku niemieckim zwrot ten oznacza oglądanie na telebimach, szczególnie imprez sportowych transmitowanych na żywo, w miejscach publicznych. Po angielsku zwrot ten oznacza wystawienie zwłok zmarłego na katafalku.  

 

Zapożyczenia językowe, czyli wyrazy, związki wyrazowe,  struktury składniowe przejęte z języka obcego lub wzorowane na nim są jednym ze skutków szerokich kontaktów międzykulturowych i komunikacji. Istniały zawsze, ale obecnie, ze względu na rozwój nowoczesnych technologii, stają się praktycznie niewyczerpalnym polem do badań językoznawczych, szczególnie w odniesieniu do anglicyzmów.
W badaniach językoznawczych pojawiają się określenia skali receptywności lub indeksu receptywności. Jedne języki bronią się przed zapożyczeniami, inne z kolei, jak np. niemiecki, są na zapożyczenia, szczególnie z języka angielskiego, niezwykle otwarte.

 

Sam angielski należałoby umiejscowić na szczycie skali receptywności, ponieważ był zawsze niezwykle otwarty na zapożyczenia. Należałoby również podkreślić, że razem z niemieckim należy do północnogermańskiej grupy językowej. Ma to swoje uzasadnienie historyczne: podboje Wysp Brytyjskich były dokonywane w V w n.e. przez plemiona Anglów, Saksonów oraz Jutów, którzy posługiwali się wczesną formą języka angielskiego. Najważniejsze było dziedzictwo składni, słownictwa i gramatyki. To germańskie dziedzictwo ukształtowało język staroangielski, dziś wymarły, przy czym język ten ulegał dalszym wpływom: języka staronordyjskiego, celtyckiego (skąd zapożyczone zostało określenie m.in.  leprechaun oznaczające małego człowieczka o magicznej mocy – znamy go z sagi o Harrym Potterze autorstwa J.K. Rowling), łaciny  - wskutek kilku wieków okupacji rzymskiej i francuskiego  - po podboju normandzkim.

Wzbogacające zapożyczenia

 

Angielski jest zdecydowanie jednym z najczęściej używanych języków świata, przy czym jego niezwykłe bogactwo i różnorodność  została ukształtowana również na skutek zapożyczeń.  Tak więc transfer nie jest jednostronny – w języku angielskim znajdują się również wyrazy pochodzenia niemieckiego, bynajmniej nie ograniczone do słów z dziedziny życia codziennego, polityki czy filozofii,  jak: hamburger, leitmotif, realpolitik,  lecz również takich, jak: ersatz (namiastka), diesel (diesel), abseil (spuszczać się na linie), feldspar (skaleń), rucksack (plecak), kindergarten (przedszkole) , Weltanschauung (światopogląd), kitsch (kicz), leitmotiv (motyw przewodni), czy wreszcie wunderkind (cudowne dziecko).
W przypadku, gdy zapożyczany wyraz zawiera umlaut, tak jak np. Müsli, jest on najczęściej zapożyczany po zastąpieniu umlautu przez samogłoskę + e (muesli). Wyrazy te nie mają swoich precyzyjnych odpowiedników znaczeniowych w języku angielskim.

 

O ile określenie anglicyzm jest neutralnym określeniem zapożyczenia, to określenia Denglisch, Engleutsch, Germish czy Genglish,  będące połączeniami dwóch wyrazów: Deutsch oraz Englisch,  są zbitkami słownymi o zabarwieniu pejoratywnym odnoszącymi się do tzw. pozornych anglicyzmów, lub pozornych, czy też wymuszonych, zapożyczeń.

 

Zapożyczenia i kalki

 

W języku niemieckim istnieją różne zapożyczenia i stąd ze względu na ich typologię można wyróżnić różne kategorie: zapożyczenia właściwe, gdzie wyrazy wchodzą do danego języka w sposób pośredni lub bezpośredni. Za przykład niech tu posłuży fluffig,  zapożyczony z angielskiego fluffy. Oczywiście,  istnieje w niemieckim leicht oraz luftig, jednakże ich znaczenie jest nieco inne, a po przyjęciu niemieckich końcówek fleksyjnych (ein fluffiges Gebäck) wyraz ten doskonale wpasował się w system języka.

Innym przykładem są zapożyczenia sztuczne, gdzie wyrazy są tworzone ze składników obcej mowy, np. Zeitmanagement  (niem. Zeit  - czas i ang. management - zarządzanie) -  stosowany w języku stosunków handlowych oznacza efektywne gospodarowanie czasem; E-Post (ang. Electronic,  niem. Post) to po prostu e-mail;  All-in-one-Lösung (ang. All-in-one, niem. Lösung) to całkowite rozwiązanie.

Zapożyczeniem budzącym najwięcej kontrowersji wśród językoznawców są repliki, czy też kalki językowe. Powstają one wówczas, gdy w języku rodzimym stosowane są dosłowne odwzorowane związki wyrazowe lub konstrukcje składniowe języka obcego. Jako przykład można podać wyrażenie das macht Sinn (zamiast: das hat Sinn w znaczeniu: to ma sens. Podstawą tej kalki językowej jest angielskie wyrażenie this makes sense). Jak na ironię samo określenie w języku angielskim loanword (zapożyczenie) jest kalką językową niemieckiego Lehnwort.

 

Indeks anglicyzmów

 

Jedni postrzegają zapożyczenia z języka angielskiego jako zagrożenie, zadając często, niestety, retoryczne pytanie,  jaki jest powód do zastępowania Schiedsricher angielskim referee, Hauptvekehrszeit angielskim rushhour, ale to nie jest problem.

Verein Dutsche Sprache (Rada Języka Niemieckiego) nie wydaje się bronić przed napływem anglicyzmów w języku niemieckim. Wręcz przeciwnie. Stoi ona na stanowisku, że zapożyczenia, będące swoistym rodzajem wymiany międzyjęzykowej są procesem naturalnym, kreatywnym i wzbogacającym.

Stąd też stworzono Der Anglizismen Index  będący kompendium wiedzy w zakresie anglicyzmów stosowanych w codziennym języku niemieckim. Lista obecnie obejmuje około 7500 haseł i jest na bieżąco aktualizowana.  Ideą przyświecającą  jej utworzeniu była pomoc  zarówno tym, którzy nie rozumieją niemieckich tekstów zawierających anglicyzmy (lub pseudoanglicyzmy) jak i tym, którzy chcieliby stosowania anglicyzmów w niemieckim unikać.

Częstotliwość występowania anglicyzmu nie jest kryterium decydującym o jego wpisaniu do indeksu – istotniejsze  jest bezzwłoczne podanie niemieckiego odpowiednika.

Indeks ten ma również na celu chronienie niemieckojęzycznych podróżnych, udających się do krajów angielskiego obszaru językowego, przed sytuacjami, które mogą być dla nich kłopotliwe w przypadku posługiwania się pseudoanglicyzmami. Takimi, które albo w języku angielskim nie występują, albo też mają zupełnie inne znaczenie.

 

Anglicyzmy podzielono na trzy kategorie: ergänzend - dopełniające (np. fair, googeln, audit, Interview), które stanowią ok. 3,0%  haseł listy; differenzierend - różnicujące (np. audio (guide) system: call center, handicap, tablet), które stanowią 18% haseł, oraz verdrängend - wypierające (np. Basecap – nieistniejące w j. ang. określenie na baseball cap; Swinging – nieistniejące w j. ang. określenie na zmianę partnera, Service Point określające punkt informacji, zamiast angielskiego customer service desk). Hasła tej kategorii stanowią 79%.

Ciekawe jest, że określenie współczesnego wyrazu, które zdominowało życie codzienne, Handy ma niewiele wspólnego z angielskim określeniem mobile, podobnie jak simsen będące odpowiednikiem angielskiego to text, jednakże obydwa zaszeregowano w kategorii 2.

 

Według słownika Duden, najbardziej miarodajnej instancji w zakresie poprawności języka niemieckiego, zaledwie 3,7% kluczowych wyrazów to anglicyzmy. Dlaczego więc to zagadnienie budzi tyle emocji? Są one używane w języku codziennym, a wyrażenia typu die Mails checken, zdołały się tak doskonale wpasować w realia życia codziennego, że nie są postrzegane jako wyrazy obce, lecz rodzime. W dziedzinie marketingu używane są anglicyzmy, ponieważ ich brzmienie budzi pozytywne konotacje. Taka myśl przyświecała zapewne specjalistom od marketingu tworzącym kampanię promującą region narciarski w rejonie Salzburga snow space Flachau. Tylko mała dziewczynka na wyciągu narciarskim musiała zapytać po niemiecku mamy, co znaczy space.

Dorota Gonczaronek

 

Autorka jest tłumaczką języka angielskiego.

 

 

Autor: Anna Leszkowska

Opublikowano: 27 kwiecień 2023

Odsłon: 1204

Mody popkultury są wszechogarniające i totalne. Zwłaszcza, jeśli chodzi o reklamę i wciskanie odbiorcy obrazków bezrefleksyjnych, wywołujących czysto konsumpcyjne skojarzenia. Masz kupić, masz konsumować (dosłownie i w przenośni), masz dać się „skonsumować” przez tę kulturę zakupizmu. I nie myśl, nie zastanawiaj się, nie zadawaj pytań. Idź za głosem instynktu, za odruchem „skonsumowanego” przez system elementu. Bądź biomasą. Biomasą pochłaniającą nas, glajchszaltującą naszą osobowość, nasze obywatelstwo, nasze człowieczeństwo. Kupuj, żryj, defekuj. I nie myśl samodzielnie pod żadnym pozorem. Bo to niebezpieczne dla systemu i mainstreamu go wspierającego.

"Wikingowie to nie jest lud, dlatego nie piszemy tej nazwy dużą literą. Wikingowie to zawód – kupiec, pirat, osadnik. Zazwyczaj byli to uczestnicy wypraw zamorskich organizowanych głównie przez Skandynawów, ale mieszkańcy innych ziem też się do nich przyłączali".
Przemysław Urbańczyk
(Polskie tropy wikingów)

Reklama na autobusie miejskiej komunikacji sławiąca dietę skandynawską trochę mnie zaskoczyła swą przewrotnością. Obok tego hasła „Bądź wikingiem”, wyeksponowano olbrzymiego burgera czy McChickena (nieistotne – chodzi o fast foody). Ze wspomnianą dietą skandynawską a’la wikingowie nie ma to jakiegokolwiek racjonalnego znaczenia.

„Bądź wikingiem” to de facto promocja sposobu odżywiania mieszkańców Skandynawii w epoce ich wypraw, przeważnie łupieżczych (czasami handlowych) zarówno do Europy Zachodniej jak i nad Morze Śródziemne czy na Wybrzeża Morza Bałtyckiego. Rzekami na wschodnioeuropejskim Niżu spływali również, aż do Morza Czarnego. Kijów (Kanugård) był ich faktorią handlową. Docierali tym szlakiem do Konstantynopola, utrzymując kontakty handlowe (handel futrami i niewolnikami pochodzącymi głównie ze Słowiańszczyzny) z Grekami i Arabami. Przez pewien czas przyboczny odział Cesarza Bizancjum – tzw. gwardia wareska – była złożona z wojowników / najemników skandynawskich (oddział liczył ok. 6000 specjalnie wyposażonych i odzianych wojaków).

Pierwsza wyprawa wikingów odbyła się w 793 r. Zdobyto i złupiono wtedy brutalnie klasztor Lindisfarne na wyspie o tej samej nazwie u południowo-wschodnich wybrzeży Wielkiej Brytanii, mordując bezwzględnie mieszkańców wyspy. Wikińskie „roje”, jak ich wówczas nazywano, złupiły potem m.in. Hamburg, Bordeaux, Paryż Nantes. Wojownicy z północy zachowywali się bardziej jak rabusie czy piraci niż jako zdobywcy. Pożądali głównie bogactw i nie mieli żadnych wyrzutów sumienia ani nie okazywali powściągliwości w mordach tych, którzy stanęli im na drodze rabunku. Młodych i silnych woleli jednak wziąć w niewolę, by korzystnie ich sprzedać Arabom lub Grekom. Mieli doskonałe kontakty handlowe, które służyły im jednocześnie do prowadzenia penetracji terenów pod kątem kolejnych łupieżczych wypraw wzdłuż wybrzeży całej Europy. Stali za założeniem kilku dynastii królewskich w Europie – tak wschodniej jak i zachodniej. Miało to już miejsce wówczas, gdy osiedli na zdobytych terenach, tworząc organizmy państwowe w oparciu o dotychczas istniejące administracyjne struktury postrzymskie i postkarolińskie.

Co sobą jednak niesie próba skojarzenia współczesnego fast fooda z dietą wikingów? To reklamowy, bezrefleksyjny i absolutnie irracjonalny chwyt marketingowy, bazujący na popularności od paru lat mitów, legend i różnego rodzaju produkcji o historii z epoki wikingów. Najczęściej nieprawdziwych i mocno lukrowanych dla potrzeb popkultury.

Ten przykład pokazuje z jednej strony jak powszechna reklama – zgodnie z zasadami stworzonymi w tej przestrzeni przez klasyków (Bernays czy Lipmann) i jak to wdrażano do praktyki m.in. wg założeń propagandy Goebbelsa – deracjonalizuje i odmóżdża, tworzy nierzeczywiste zbitki pojęciowe i takie skojarzenia. Zamula i zaśmieca racjonalność spojrzenia na świat i na człowieka en bloc. Powoduje, iż patrzy się na rzeczywistość w sposób mityczny, legendarny czyli nierealny.

Totalna reklama działa niczym megaodkurzacz. Wciąga on wszystko wokoło i produkuje z tego szarą, bezrefleksyjną biomasę, idącą wyłącznie za instynktem niczym pies Pawłowa. Tu - przetwarza wszytko na potrzeby konsumpcji, czyli zakupizmu (jak nazwał tę kulturę znawca zagadnienia Benjamin Barber). To system od przynajmniej dwóch dekad królujący powszechnie na świecie i wmawiający nam, iż to jest szczęście, clou życia i wolności – czy nabędziesz kolejne, reklamowane nachalnie „dobro” – i że już będzie tylko „constans” i nie trzeba myśleć, zastanawiać się, snuć jakichkolwiek refleksji, być krytycznym. Trzeba tylko zdać się na Autorytety i systemowe prawdy dekretowane przez media i mainstream. U nas to albo TVPiS, oficjalny przekaz idący od władzy i Gazeta Polska (jako symbol tzw. prawej strony naszej sfery publicznej), lub – lustrzane spojrzenie – TVN, Gazety Wyborczej i to, co związane z tzw. szeroką opozycją wobec aktualnych rządów Zjednoczonej Prawicy.
Bądź wikingiem czyli – napadaj, rabuj, bądź brutalny, wierz tyko w swoje plemienne prawdy i siłę swego oręża. Fast food nie ma tu – racjonalnie i realnie (poza symbolicznym i reklamowym chwytem) – żadnego znaczenia.

PS: Drodzy polscy „zieloni”: jak to jest, że sprzymierzając się (idąc w zaprzęgu politycznym) z klasycznymi neoliberałami mającymi zakupizm na swych programowych (bo systemowych) sztandarach, staracie się nadal przekonywać, że wasze idee i programy są szczere, a nie tylko wydmuszką mającą pokryć ochotę zasiadania w ławach sejmowych i rządowych?
Radosław S. Czarnecki

 

 

 

Autor: Anna Leszkowska

Opublikowano: 25 grudzień 2023

Odsłon: 3505

Na stronie IFLA (International Federation of Library Associations and Institutions)* opublikowany został 4.06.23 dokument roboczy** wskazujący strategiczne działania bibliotek będące odpowiedzią na sztuczną inteligencję (AI) autorstwa Andrew Coxa, przewodniczącego SIG ds. sztucznej inteligencji. Jego celem jest przedstawienie problemów istotnych dla bibliotek, które zderzą się (czy już zderzają) z tą nową technologią. Poniżej przedstawiamy obszerne fragmenty tego dokumentu.

Definicja AI

Definicje sztucznej inteligencji zazwyczaj krążą wokół koncepcji komputerów wykonujących zadania, które zwykle wykonuje się przy użyciu ludzkiej inteligencji. Definicja UNESCO podkreśla, że jest to naśladowanie ludzkiego zrozumienia.
„Maszyny imitujące niektóre cechy ludzkiej inteligencji, takie jak percepcja, uczenie się, rozumowanie, rozwiązywanie problemów, interakcja językowa i praca twórcza.

W szerszym ujęciu UKRI definiuje sztuczną inteligencję jako:
„zestaw technologii i narzędzi, których celem jest odtworzenie lub przekroczenie możliwości systemów obliczeniowych, które wymagałyby „inteligencji”, gdyby ludzie mieli je wykonywać. Może to obejmować zdolność do uczenia się i dostosowywania; wyczuwać, rozumieć i wchodzić w interakcje; rozumować i planować; działać autonomicznie; lub nawet stworzyć. Umożliwia nam wykorzystanie danych i nadanie im sensu.”

Definicja KE podkreśla znaczenie danych.
„W uproszczeniu sztuczna inteligencja to zbiór technologii łączących dane, algorytmy i moc obliczeniową”.
Sztuczna inteligencja nie jest nowa. Znamy już wiele jej zastosowań w zakresie autosugestii, filtrowania spamu, wykrywania plagiatów, transkrypcji audio, podsumowań tekstu i tłumaczenia. Wiele znanych funkcji wyszukiwania i rekomendacji wykorzystuje sztuczną inteligencję.

Dokładniej w kontekście bibliotek, eksplorację tekstu i danych (TDM) oraz zastosowanie uczenia maszynowego w zbiorach bibliotecznych i archiwalnych w humanistyce cyfrowej można postrzegać jako sztuczną inteligencję.
Choć kontrowersyjne, istnieje wiele korzystnych zastosowań w każdej dziedzinie ludzkiej działalności. Mówiąc dokładniej, sztuczna inteligencja ma pozytywny wpływ na dostęp do informacji i wiedzy. Na przykład udoskonalenie narzędzi tłumaczeniowych zwiększa dostęp do materiałów napisanych w innych językach. Ulepszone podsumowania ułatwiają także dostęp do treści.

Najpotężniejsze zastosowania AI w bibliotekach to „opisowa sztuczna inteligencja”, która może być wykorzystywana do przekształcania wszelkiego rodzaju materiałów (zdjęć, filmów, dźwięku, rękopisów) w zbiorach danych do odczytu maszynowego za pomocą takich technik, jak wizja komputerowa lub przekształcanie dźwięku w tekst, oraz zapewnić opis na dużą skalę na potrzeby wyszukiwania informacji.
Niektóre biblioteki posiadają zbiory specjalne, które można zwiększyć przy użyciu tych środków; dla innych bardziej odpowiedni może być dostęp do infrastruktury wokół licencjonowanych lub) otwartych treści. W związku z digitalizacją i próbami automatyzacji opisu zbiorów historycznych pozostaje wiele wyzwań technicznych. Jednak zwłaszcza w środowisku bibliotek i archiwów narodowych istnieje już duże doświadczenie w tej kwestii:

Chociaż sztuczna inteligencja obiecuje zwiększyć dostęp do wiedzy, istnieją poważne wątpliwości etyczne w obszarach uprzedzeń; ochrona prywatności; wyjaśnialność, przejrzystość i odpowiedzialność; wpływ społeczny. Mają one silne zastosowanie w kontekście sztucznej inteligencji opracowanej przez firmy Big Tech, ale można nimi zarządzać w kontekście zastosowań sztucznej inteligencji specyficznych dla bibliotek.

Wydanie ChatGPT doprowadziło do wzrostu zainteresowania sztuczną inteligencją, a także do ponownej oceny jej definicji i przewidywanych implikacji zawodowych. Generatywna sztuczna inteligencja wykazała się niezwykłą zdolnością do pisania tekstów wszystkich gatunków i stylów, pisania kodu i generowania obrazów w odpowiedzi na podpowiedzi.
Biblioteki mogą wykorzystać podstawowe technologie same w sobie, np. modele wielkojęzykowe, takie jak GPT, można szkolić z wykorzystaniem wybranych danych z biblioteki. Problemy leżą raczej po stronie czynników komercyjnych, które ukształtowały rozwój narzędzi takich jak ChatGPT.

Kwestie informacyjne i etyczne wokół ChaGPT ilustrują wiele problemów stwarzanych przez całą sztuczną inteligencję, ponieważ:

• formułuje stronnicze stwierdzenia, np. odtwarza stronnicze założenia dotyczące płci i polityki

• „halucynuje” informacje, które są niedokładne

• nie uznaje swoich źródeł lub wręcz je wymyśla

• grozi przyspieszeniem niekontrolowanego tworzenia treści i może zostać wykorzystane do tworzenia fałszywych wiadomości,

manipulowania i polaryzacji opinii publicznej, szerzenia dezinformacji i podważania demokracji, a nawet podżegania do przemocy

• może naruszać prawa autorskie, wykorzystując teksty i dane bez pozwolenia. Niewielu dostawców LLM udostępniło publicznie

szczegóły danych szkoleniowych, z których korzystali

• jest niewytłumaczalny, ponieważ nie jest otwarte na temat tego, na jakich danych się opiera i jak działa

• zagraża miejscom pracy ludzi, np. dziennikarzom i osobom pracującym w marketingu

• jest dostępny dla osób posiadających pieniądze na abonament, co stawia w niekorzystnej sytuacji tych, którzy ich nie posiadają, i w ten sposób pogłębia podziały cyfrowe

• został opracowany poprzez wykorzystanie bardzo nisko opłacanych kenijskich pracowników do detoksykacji treści, co stanowi przykład zależności sztucznej inteligencji od niepewnej pracy duchów

• ma znaczący wpływ na środowisko

• ujawnia destrukcyjną siłę w rękach firm Big Tech i zawrotną szybkość zmian, jakie wydaje się ona umożliwiać.

Konsekwencją dla świata bibliotek jest zwiększenie znaczenia szkoleń w zakresie umiejętności korzystania z sztucznej inteligencji w przeciwieństwie do stosowania sztucznej inteligencji w samej pracy bibliotek.

Wpływ sztucznej inteligencji na biblioteki

Sztuczna inteligencja może mieć „szeroki i głęboki” wpływ na pracę bibliotek. Wpływa na wiele usług bibliotecznych, czasami zmieniając je zasadniczo, ale w innych wprowadzając jedynie marginalne zmiany.
Logiczne jest przewidywanie, że biblioteki przyjmą sztuczną inteligencję w sposób, który będzie dostosowany do istniejących ról, silnie powiązany z potrzebami użytkowników lub wymagający jak najmniejszych zasobów.

Podkreśliliśmy już znaczenie opisowej sztucznej inteligencji dla zwiększenia dostępności zbiorów bibliotecznych. AI wykorzystywana jest do dostarczania początkowych metadanych produktów. Prawdopodobnie pojawi się w usługach wyszukiwania i zostanie wykorzystana do wspierania niektórych wymiarów przeglądów systematycznych (np. filtrowania wyników).

W miarę jak coraz więcej naukowców wykorzystuje w swoich badaniach techniki sztucznej inteligencji, rośnie potrzeba wspierania społeczności analityków danych. Biblioteki mogą zaoferować wsparcie w zakresie odkrywania danych, kwestii praw autorskich, zarządzania danymi i ich zabezpieczania.
Sztuczna inteligencja prawdopodobnie zmieni codzienną pracę z wiedzą, np. poprzez tłumaczenie, streszczenia i generowanie tekstu.

Coraz powszechniejsze narzędzia i aplikacje oparte na sztucznej inteligencji można zastosować w szczególności w pracy zawodowej w bibliotekach. Narzędzia takie jak ResearchRabbit, Scite, elicit i openread realizują zadania wspierające recenzowanie literatury. Generatywna sztuczna inteligencja ma zastosowanie w marketingu bibliotecznym ze względu na zdolność dostosowywania tekstu do potrzeb określonych odbiorców.

Zdolność sztucznej inteligencji do dokładnego wykonywania złożonych, rutynowych zadań oznacza, że prawdopodobnie zostanie ona wdrożona w systemach bibliotecznych zaplecza. Przykładem tego jest wykorzystanie RPA (Robotic Process Automation) do przetwarzania danych bibliograficznych.

Biorąc pod uwagę liczbę zapytań otrzymywanych przez biblioteki, od pewnego czasu zaleca się stosowanie chatbotów w bibliotekach. Jest to coraz bardziej prawdopodobne ze względu na zmniejszanie się barier technicznych w rozwoju chatbotów.

Mogłyby pełnić takie role jak:
• Odpowiadanie na rutynowe zapytania
• Zbieranie informacji od użytkowników
• Wspieranie użytkowników w rutynowych procesach
• Bycie przyjacielem nowych uczniów

Sztuczna inteligencja zostanie wykorzystana do tworzenia inteligentniejszych przestrzeni bibliotecznych. Niektóre biblioteki opracowały fizyczne roboty, które odpowiadają na zapytania użytkowników. Roboty znalazły także zastosowanie do wykonywania takich funkcji jak składowanie i inwentaryzacja. Niektóre biblioteki zastosowały automatyczny system przechowywania i wyszukiwania (ASRS), który pobiera zasoby książek na żądanie. Zwykle wymaga to dużego programu odbudowy.

W przypadku bibliotek edukacyjnych inne edukacyjne zastosowania sztucznej inteligencji, takie jak tworzenie adaptacyjnych treści edukacyjnych lub chatbotów wspierających doświadczenia uczniów, są również w pewnym stopniu istotne.

Generatywna sztuczna inteligencja zmieniła punkt ciężkości debaty ze względu na jej szerokie zastosowanie przez użytkowników, uwypuklając potrzebę posiadania przez pracowników i studentów pewnego poziomu umiejętności korzystania z sztucznej inteligencji (obejmującej umiejętności dotyczące danych i algorytmów). Jest to naturalna rola bibliotek, które poszerzają swoje działania promujące wiedzę informacyjną i umiejętności cyfrowe. Znajomość sztucznej inteligencji to zrozumienie AI we wszystkich jej przejawach, obejmujące umiejętność „krytycznej oceny technologii sztucznej inteligencji; skutecznie komunikowanie się i współpraca z AI; wykorzystywanie AI jako narzędzia w Internecie, w domu i w miejscu pracy”.

Wydaje się prawdopodobne, że umiejętność korzystania z sztucznej inteligencji będzie niezbędna w przyszłym miejscu pracy; chociaż dokładny charakter umiejętności wykorzystania jej/współpracy z nią wciąż się wyłania; sposób, w jaki jest to pojmowane, będzie prawdopodobnie specyficzny dla poszczególnych dyscyplin.

Sztuczną inteligencję można również zastosować do przewidywania wzorców zachowań użytkowników, a tym samym do podejmowania decyzji. […]

Kontekst strategiczny i biblioteka SWOT

W kontekście zmian i niepewności myślenie i działanie strategiczne nabierają coraz większego znaczenia. Wiele instytucji kładzie większy nacisk na strategię, na wyobrażenie sobie pożądanego stanu przyszłego i planowanie realizacji tej wizji. Dla bibliotek kluczową kwestią jest mocne pozycjonowanie się w odniesieniu do szerszych priorytetów instytucjonalnych, sektorowych i krajowych. Może to być forma biernego dostosowania, mająca na celu wykazanie wkładu biblioteki w misję organizacyjną, lub nawet proaktywna próba objęcia roli lidera w niektórych obszarach.

Reakcje bibliotek na sztuczną inteligencję mają miejsce w kontekście polityki rządu oraz istniejących i powstających ram prawnych. Od około 2019 r. wiele państw uznało sztuczną inteligencję za priorytet strategiczny.
Według analizy tych polityk przeprowadzonej przez Papysheva i Masaru Yarime (2023) wyłaniają się pewne wspólne tematy, takie jak potrzeba:
• Rozwoju kapitału ludzkiego
• Stosowania AI w sposób etyczny
• Opracowania bazy badawczej
• Regulacji
• Opracowania infrastruktury i polityki danych.

Od razu widać rolę specjalistów ds. informacji w osiąganiu wielu z tych priorytetów, na przykład poprzez kształcenie obywateli, aby pomagali w rozwijaniu umiejętności pracowników znających się na sztucznej inteligencji; opowiadając się za ich wyjątkowym spojrzeniem na etykę sztucznej inteligencji; poprzez wspieranie naukowców w rozwijaniu bazy badawczej w zakresie sztucznej inteligencji; oraz poprzez wkład w projekt i wykorzystanie infrastruktury danych.

Jeżeli sztuczna inteligencja jest priorytetem krajowym, wydaje się, że biblioteki, obok innych podmiotów, mają do odegrania znaczącą rolę.

Chociaż istnieje wiele wspólnych tematów, nacisk w różnych politykach krajowych jest nieco inny. Papyshev i Masaru Yarime (2023) sugerują, że można je podzielić na trzy grupy:

• Rozwój – gdzie państwo kieruje rozwojem AI w stronę celów narodowych. Tego rodzaju politykę można spotkać w Chinach i Japonii, a także w Rosji i niektórych krajach byłego bloku komunistycznego w Europie Wschodniej.

• Kontrola – gdzie nacisk położony jest na regulacje państwa i ochronę społeczeństwa przed zagrożeniami związanymi ze sztuczną inteligencją. Takie podejście przyjęła na przykład UE.

• Promocja – gdzie nacisk położony jest na innowacyjność, szczególnie w sektorze prywatnym, a państwo pełni jedynie rolę ułatwiającą. Na to kładzie się nacisk w USA, Wielkiej Brytanii i innych krajach, w tym Australii, Irlandii i Indiach.

Kategorie te wydają się odzwierciedlać trwałe wzorce kultury politycznej w tych różnych krajach. Prawdopodobnie nastąpił zwrot w kierunku regulacji międzynarodowych z powodu kontrowersji wokół ChatGPT. Może to mieć radykalne konsekwencje dla sposobu opracowywania i wykorzystywania sztucznej inteligencji w sektorze bibliotecznym.

Biblioteki mogą również być zmuszone zareagować na strategię sektorową, np. dotyczącą kultury lub zdrowia. Istniejące ramy prawne, np. dotyczące ochrony praw własności intelektualnej, są nadal istotne.

Strategie AI organizacji, w których osadzone są biblioteki, są oczywiście ważne. Jednak dotychczas wydaje się, że sztuczna inteligencja rzadko jest wspominana w strategiach bibliotek uniwersyteckich i akademickich jako taka.[…]

Sztuczną inteligencję można postrzegać jako najnowszą z szeregu technologii, które łącznie oferują transformację cyfrową. Niektórzy autorzy odwołują się do technologii SMACIT (społecznościowych, mobilnych, analitycznych, chmurowych i Internetu rzeczy), ale mogą one obejmować również sztuczną inteligencję. Cechą charakterystyczną tych technologii jest to, że wykraczają one poza automatyzację wcześniejszych praktyk i umożliwiają fundamentalne przemyślenie procesów na nowo.
„Transformacja cyfrowa to głęboka i przyspieszająca transformacja działań biznesowych, procesów, kompetencji i modeli w celu pełnego wykorzystania zmian i możliwości, jakie niosą ze sobą technologie cyfrowe oraz ich wpływ na społeczeństwo w sposób strategiczny i priorytetowy” (Demirkan i in.,2016). Chodzi zarówno o zmianę kompetencji oraz kultury i struktur organizacyjnych, jak i o samą technologię. […]

Trzy ważne strategie

Biorąc pod uwagę zakres wpływu sztucznej inteligencji, może istnieć wiele strategii dla bibliotek. Wybraliśmy jednak trzy, które wydają się dziś istotne.

Strategia 1: Wykorzystanie możliwości biblioteki AI do modelowania odpowiedzialnych i możliwych do wyjaśnienia zastosowań opisowej sztucznej inteligencji

Biblioteki, tam, gdzie mają duże zbiory unikalnych treści wymagających lepszego opisu do wyszukiwania, mogą zastosować opisową AI, aby stworzyć przykłady etycznej, odpowiedzialnej i wytłumaczalnej sztucznej inteligencji odpornej na ofertę Big Tech. Można to osiągnąć poprzez przestrzeganie zasad dobrego zarządzania, na przykład poprzez:

- ujawnianie pochodzenia kolekcji, tak aby korzystanie z nich opierało się na pełnym zrozumieniu natury źródła;
- zapewnienie, że wybór zbiorów, w których zostanie zastosowana sztuczna inteligencja będzie odpowiedni, z uwzględnieniem kwestii technicznych i praw autorskich, ale także z poszanowaniem kwestii włączenia społecznego, praw ludności tubylczej i dekolonizacji;
- poszanowanie praw osób reprezentowanych w zbiorach i wszystkich innych interesariuszy;
-odpowiednie nagradzanie/uznawanie wolontariuszy i osób pracujących w społeczności;
-szanowanie kwestii praw własności intelektualnej, np. praw autorskich do zbiorów/licencjonowania treści
- zapewnienie użyteczności, dostępności i wyjaśnienia usług docelowym użytkownikom
- pełną dokumentację projektu w celu zapewnienia jego wyjaśnienia
- dzielenie się kodem, danymi szkoleniowymi, zestawami narzędzi itp. tak otwarcie, jak to możliwe
- ocenę projektów pod kątem zrównoważonego rozwoju, w tym z perspektywy wpływu na środowisko.[…]

Strategia 2: Wykorzystanie kompetencji bibliotekarzy w zakresie danych w celu zwiększenia możliwości organizacyjnych AI

Nie wszystkie biblioteki posiadają zbiory wymagające wykorzystania sztucznej inteligencji, ale wiedza bibliotekarzy w zakresie danych ma dużą wartość w przypadku instytucjonalnych zastosowań sztucznej inteligencji, ponieważ dzisiejsza sztuczna inteligencja opiera się na danych. Ta wiedza specjalistyczna może pomóc naukowcom zajmującym się danymi w szerszej organizacji, w której mieści się biblioteka, np. badaczom danych w społecznościach multidyscyplinarnych w kontekście akademickim lub analitykom badającym dane w służbie zdrowia lub rządzie. Odpowiednie działania obejmują:
- znajdowanie źródeł danych w złożonych krajobrazach informacyjnych
- promowanie wartości dzielenia się, otwartości i interoperacyjności danych
- wyjaśnienie znaczenia pochodzenia, ważności i jakości tych danych, aby zrozumieć, w jaki sposób można je odpowiednio wykorzystać
- wyjaśnienie, do jakich celów można dane wykorzystywać, a do jakich nie, zgodnie z prawami autorskimi, prawami własności intelektualnej itp.
- opisywanie danych za pomocą standardów i wartość takiego postępowania
- przechowywanie, konserwacja (lub niszczenie) danych.
Wszystkie te praktyki są zgodne z profesjonalną wiedzą na temat zarządzania informacjami i zarządzania nimi, istnieje jednak potrzeba przełożenia tej wiedzy na dziedzinę danych.

Strategia 3: Promowanie umiejętności korzystania z sztucznej inteligencji w celu zwiększenia organizacyjnych i społecznych możliwości sztucznej inteligencji

Strategia najlepiej dostosowana do istniejących praktyk bibliotecznych i tożsamości bibliotekarzy, szczególnie w bibliotekach uniwersyteckich, szkolnych i publicznych, polega na przejęciu wiodącej roli w promowaniu umiejętności korzystania z sztucznej inteligencji. Panuje powszechne przekonanie, że społeczeństwo – obywatele i pracownicy – musi rozumieć nowe technologie. Studenci, niezależnie od dyscypliny, którą studiują, potrzebują takiej wiedzy, aby móc znaleźć zatrudnienie.

Bibliotekarze opracowali już oferty w zakresie umiejętności korzystania z informacji i można w nich uwzględnić wiele wymiarów umiejętności korzystania z sztucznej inteligencji. Zdobyli niezbędną wiedzę i umiejętności pedagogiczne.

Znajomość sztucznej inteligencji prawdopodobnie będzie obejmować umiejętność rozpoznawania, kiedy ona jest wykorzystywana; rozumienie różnic między wąską i ogólną AI; zrozumienie, jakie rodzaje problemów AI rozwiązuje najlepiej; zrozumienie, w jaki sposób szkolone są modele uczenia maszynowego. Obejmuje to również świadomość kwestii etycznych, takich jak uprzedzenia, prywatność, wyjaśnialność i wpływ społeczny.

Ponieważ sztuczna inteligencja opiera się na danych, umiejętność korzystania z nich uznaje się za element umiejętności korzystania z AI.
Umiejętność korzystania z algorytmów to koncepcja, która została już opracowana w celu opisania świadomości tego, w jaki sposób usługi takie jak wyszukiwanie i rekomendacje są w coraz większym stopniu kształtowane przez algorytmy w celu personalizacji i dostosowywania treści, ale mogą również ograniczać widoczność informacji i tworzyć efekty bańki filtrującej. Bardziej formalnie zdefiniowano je jako „świadomość stosowania algorytmów w aplikacjach, platformach i usługach online, wiedzę, jak działają algorytmy, umiejętność krytycznej oceny algorytmicznego podejmowania decyzji, a także posiadanie umiejętności radzenia sobie z nimi lub nawet wpływania na nie”. operacje algorytmiczne” (Dogruel i in., 2022: s.4). Rozszerzanie umiejętności algorytmicznych poza kontekst wyszukiwania jest istotne dla umiejętności korzystania z AI.

Sztuczna inteligencja jest złożona i trudna do wyjaśnienia. Ma wiele zastosowań i odsłon. Opiera się na trudnych do zrozumienia koncepcjach obliczeniowych i statystykach. Często wyniki decyzji podejmowanych przez sztuczną inteligencję są trudne do zrozumienia nawet dla jej projektantów, ponieważ maszyna uczy się wzorców na podstawie danych. Chociaż niektóre obrazy sztucznej inteligencji sugerują, że skorzystamy z usługi, która jest wyraźnie sztuczną inteligencją (jak ChatGPT), w rzeczywistości jest ona często osadzona w infrastrukturze, więc nie jest łatwo rozpoznać jej działanie lub oprzeć się jej działaniu.
Rzeczywiście można by uczciwie powiedzieć, że BigTech niekoniecznie chce, aby wiadomo było, jak działa sztuczna inteligencja, ponieważ jest to tajemnica handlowa.

*https://nationalcentreforai.jiscinvolve.org/wp/2023/06/05/library-strategy-and-artificial-intelligence
**https://www.ifla.org/developing-a-library-strategic-response-to-artificial-intelligence/

Tłumaczenie maszynowe

Autor: Anna Leszkowska

Opublikowano: 23 luty 2024

Odsłon: 803

To niemożliwe, żeby przeczucia się sprawdzały, a jednak wciąż tak się dzieje. Wbrew drugiej zasadzie termodynamiki myślisz o swojej matce na kilka sekund przed jej telefonem. Nie istnieje sposób, dzięki któremu moglibyśmy dostrzec lub wyczuć jakieś zdarzenie, zanim ono nastąpi, lecz mimo to przeczucia stale nam towarzyszą. Nasze umysły są pełne niespodziewanych wizji przypadkowych spotkań z przyjaciółmi, kochankami lub śmiercią.
W powieści Johna Bergera zatytułowanej G narrator myśli przy goleniu o koledze mieszkającym w Madrycie i zastanawia się, czy po piętnastu latach od ostatniego spotkania zdołałby go rozpoznać. Następnie zaś schodzi na dół i znajduje w skrzynce długi list od owego kolegi.

Tego rodzaju „zbiegi okoliczności” zdarzają się dość często i każdy je niezawodnie zna. Taki przypadek pozwala nam w jakimś stopniu zorientować się w tym, jak przybliżony i dowolny jest nasz sposób mierzenia czasu. Kalendarze i zegary to nasze mocno niedoskonałe wynalazki. Struktura naszych umysłów jest taka, że istotny charakter czasu zazwyczaj nam się wymyka. Wiemy jednak, że jest tu jakaś zagadka. Jak gdyby napotykając w ciemnościach nigdy nie widziany przedmiot, udawało się nam niekiedy zbadać po omacku tę czy ową jego płaszczyznę. Ale nigdy dotąd nie udało się nam dokładnie go poznać.

Dawniej wizje dotyczące przyszłości były bardziej powszechne. W Biblii aż roi się od przepowiedni. Z Księgi Samuela dowiadujemy się, że zanim proroków zaczęto określać tym mianem, nazywano ich „widzącymi”. W Księdze Joela Bóg zaś mówi: „synowie wasi i córki wasze prorokować będą, starcy wasi będą śnili, a młodzieńcy wasi będą mieli widzenia”. Przez całe życie nie natknąłem się na ten cytat, zresztą nie słyszałem w ogóle o Księdze Joela. Przeczytałem go dopiero w listopadzie 2019 roku, w dedykacji zamieszczonej we wspomnieniach panny Middleton. Nazajutrz rano wszedłem do sypialni i usłyszałem tenże sam cytat w radiu.

W racjonalnym ujęciu przeczucia to zbiegi okoliczności. Nie jest nam jednak łatwo takie wyjaśnienie przyjąć. Nasze mózgi mu się sprzeciwiają. Jesteśmy istotami, które wolą dostrzegać wzory niż ich brak. Pod koniec XVIII wieku Immanuel Kant doszedł do wniosku, że ludzki umysł nie zajmuje się tylko biernym odbiorem rzeczywistości i przyjmowaniem tego, co ona przynosi, lecz jest znacznie bardziej aktywny i twórczy: wyciągamy wnioski, używamy wyobraźni, na bieżąco kształtujemy i ograniczamy swoją percepcję. „Przedmioty muszą się dostosowywać do naszego poznania” – pisał w roku 1787 w przedmowie do drugiego wydania Krytyki czystego rozumu.

Kant był przekonany o słuszności swojej tezy, że to nasze umysły stwarzają świat, a nie na odwrót. Porównywał się do Kopernika, który udowodnił, że Ziemia krąży wokół Słońca, a nie Słońce wokół Ziemi. Kantowska psychologia percepcji była jednak wyrażona dość zawile i trudna do udowodnienia. Wielu filozofów miało z nią pewien kłopot – ale w połowie XIX wieku wszechstronny niemiecki naukowiec Hermann von Helmholtz stwierdził, że z punktu widzenia fizjologii oka Kant miał rację. W dziele Handbuch der Physiologischen Optik [Podręcznik optyki fizjologicznej] Helmholtz wyjaśnia, że znaczna część widzianych przez nas obrazów nie bierze się ze zwykłego przetwarzania światła i kształtów, lecz powstaje w wyniku działania „nieświadomych inferencji” związanych z tym, co spodziewamy się zobaczyć.

Istniejące w naszych głowach koncepcje takie jak czas i przestrzeń pomagają nam porządkować zbiór rozsypanych, fragmentarycznych, niezrozumiałych obrazów rejestrowanych przez siatkówkę. W wykładzie wygłoszonym w roku 1855 Helmholtz wspominał chwilę, gdy jako mały chłopiec w Poczdamie zdał sobie sprawę z istnienia perspektywy. „Zabrano mnie w okolice wysokiej wieży; na jej górnej galerii stali ludzie, a ja zacząłem prosić matkę, żeby podała mi te kukiełeczki” – relacjonował. Nie przyszło mu wówczas do głowy, że obiekty od nas oddalone wydają się mniejsze. Helmholtz zauważył, że tego rodzaju inferencje, gdy się pojawią, stanowią w pełni wytwór mózgu, lecz mają zarazem moc kształtowania rzeczywistości. Gdy raz się je dostrzeże, nie można przestać.
On sam nigdy więcej nie postrzegał już postaci ludzkich jako kukiełek na szczycie wieży. „Owe doznania przynależą wyłącznie do naszego systemu nerwowego – pisał w roku 1878. – Nawet jednak gdy jesteśmy tego świadomi, iluzja nie znika, ponieważ stanowi podstawową, fundamentalną prawdę”.

Niewykluczone, że tylko polegając na owych iluzjach, jesteśmy w stanie radzić sobie z zalewającymi nas informacjami. Nie ulega zaś wątpliwości, że ma to swoje ewolucyjne zalety. Dzięki wyciąganiu wniosków na podstawie strzępów informacji i poleganiu na pamięci możemy szybciej iść przez świat i unikać problemów po drodze. Bezpieczniej jest opierać się na zdolności przewidywania zdarzeń (czy to tygrys porusza się tam wśród cieni?), niż czekać i dopiero później dochodzić do konkretnych wniosków. Na podstawie najsubtelniejszych sugestii jesteśmy w stanie przyswoić sobie różne pojęcia, takie jak krzesła, psy czy ptaki. Małe dziecko nie musi znać na wyrywki wszystkich trzystu pięćdziesięciu ras psów, żeby na spacerze w parku odróżnić jamnika od wiewiórki.

Od lat dziewięćdziesiątych XX wieku Helmholtz bywa cytowany przez neurologów jako pionier koncepcji „przetwarzania predykcyjnego”, wedle której cały nasz mózg właśnie w ten sposób działa. Podobnie jak u Kanta, owa teoria percepcji całkiem odwraca klasyczny model doświadczenia. W tym ujęciu nie odbieramy świata w sposób „oddolny”, czyli poprzez oczy, uszy i wrażenia dotykowe, lecz raczej w sposób „odgórny”, poprzez kaskadę naszych wewnętrznych przekonań i poglądów, wspomnień i oczekiwań, które kierują naszą percepcją, a następnie są korygowane przez informacje płynące ze świata zewnętrznego. Kiedy wchodzimy do własnej kuchni, widzimy tylko to, czego nasze mózgi wcześniej tam nie umieściły. Czy w zlewie siedzi lis? Takie zaskoczenia nazywane są „błędami przewidywania”, a nasze mózgi ciężko pracują, żeby eliminować owe zakłócenia ciągłości iluzji i produkować wciąż nowe sposoby objaśniania świata. „Przebiega to idealnie gładko. Sądzę, że takie jest właśnie podłoże naszego świadomego doświadczenia” – wyjaśnia Phil Corlett, psychiatra z uniwersytetu Yale.

Najlepszym dowodem słuszności koncepcji, wedle której rzeczywistość zwykle raczej przewidujemy, niż postrzegamy, są błędy mózgu, oferujące nam wadliwą wizję rzeczywistości. W pewnym znanym eksperymencie badanym umieszczano jednocześnie przed każdym okiem inny obraz, na przykład twarzy i domu, a następnie sprawdzano, jak mózg sobie z tym poradzi. Jedną z inferencji, na których się opieramy, jest to, że w tym samym miejscu i czasie może znajdować się tylko jeden obiekt. Zamiast więc stopić dwa obiekty umieszczone przed dwojgiem oczu w jedno dziwaczne nowe połączenie, mózg postrzega je naprzemiennie: twarz, dom, twarz, dom, twarz. Obrazy w nieregularny sposób wyostrzają się i zanikają, dopóki w polu widzenia nie pojawi się coś bardziej zrozumiałego.

Poważniejsze urojenia, takie jak halucynacje czy paranoja stanowiące objawy schizofrenii, również można wyjaśnić za pomocą modelu przetwarzania predykcyjnego. Najbardziej znanym orędownikiem tej teorii jest Karl Friston, który specjalizuje się w neuroobrazowaniu, a w latach osiemdziesiątych XX wieku pracował jako psychiatra w szpitalu na przedmieściach Oksfordu. Jeden z jego pacjentów miał obsesję na punkcie „anielskiego gówna”. Friston z fascynacją zastanawiał się, jakim sposobem ludzki mózg może się stale zajmować tego typu kwestią. Zdaniem badacza tego rodzaju urojenia rozwijają się, gdy z jakiegoś powodu związek między naszymi oczekiwaniami a informacjami płynącymi ze świata zostaje wypaczony. Nie udaje nam się skorygować postawionej hipotezy, choć jest ona błędna („Ona mnie kocha”), lub zbyt mocno reagujemy na bodźce, dopatrując się znaczeń tam, gdzie ich nie ma. Cień o kształcie tygrysa staje się tygrysem. („Znów na mnie spadło anielskie gówno”).

Cała ta kaskada przekonań, wspomnień i poglądów tworzących nasze przewidywania formuje się w płatach czołowych, które u ludzi są znacznie większe niż u innych zwierząt. Wskutek chorób lub uszkodzeń tych części mózgu zatracamy zdolność przewidywania przyszłości lub możliwych konsekwencji naszych działań. Pierwszym sygnałem wskazującym, że ktoś może cierpieć na chorobę Picka, czyli behawioralny wariant otępienia czołowo-skroniowego, są zachowania odbiegające od normy. Chorzy zadają nieznajomym krępujące pytania, rozbierają się do naga, gdy jest im gorąco, obrażają swoich przełożonych podczas spotkań. Wydają też pieniądze, jakby nie musieli troszczyć się o jutro – bo w gruncie rzeczy pojęcie „jutra” nie jest już dla nich dostępne.

W roku 2015 w piśmie „New England Journal of Medicine” opisano przypadek pacjenta cierpiącego na otępienie czołowo-skroniowe, oznaczony jako „numer dziewięć”. Choroba zaczęła się objawiać, gdy pacjent odmówił swojej żonie prawa do korzystania z jego iPoda. Choć wcześniej był gadułą i duszą towarzystwa, nagle przestał mieć ochotę odzywać się do innych. Jadł i pił bez umiaru, aż ogarniały go mdłości. Przestał zauważać związki przyczynowo-skutkowe. Bez przerwy odtwarzał te same audiobooki. Gdy jego żona zaczęła rodzić, musiała go poprosić, żeby zdjął słuchawki i oderwał się od puszczanego w kółko Harry’ego Pottera.

Gdy przestajemy dostrzegać, dokąd zmierzamy, przestajemy być sobą. Spoglądanie w przyszłość to cecha ludzka. Przeczucia są fascynujące, bo stanowią odbicie podstawowego modelu naszego myślenia. Czym się różni trudna do obronienia hipoteza o świecie od wglądu w przyszłość, której nikt jeszcze nie mógł poznać? „Ekscytuje nas wszystko, co pozwala nam zyskać przewagę nad innymi, jeśli chodzi o przewidywalną przyszłość, bo daje to ogromne korzyści – mówi Corlett. – Po to mniej więcej w ogóle chodzimy po ziemi”. Życie bardziej przewidywalne jest mniej przerażające, przynajmniej w teorii. Ludzkie społeczności zawsze
łaknęły proroków, twierdzących, że wiedzą, co się kryje za najbliższym zakrętem.
Sam Knight

Jest to fragment książki Sama Knighta Biuro przeczuć. Historia psychiatry, który chciał przewidzieć przyszłość, wydanej przez Wydawnictwo Czarne w 2024. Jej recenzję zamieszczamy w tym numerze SN.