Symulacja przewagi

Wstęp

W debacie nad sztuczną inteligencją często powraca przekonanie, że środowiska akademickie — dzięki refleksji teoretycznej, świadomości metodologicznej i dostępowi do „prawdziwego” poznania — zachowują fundamentalną przewagę nad systemami AI. AI ma rzekomo jedynie symulować rozumienie, podczas gdy człowiek i nauka nadal pozostają jego źródłem.

Celem niniejszego tekstu jest postawienie tezy przeciwnej: to przekonanie samo jest elementem symulacji, pełniąc funkcję homeostatyczną w warunkach rozproszenia epistemicznego i utraty centrum poznawczego. AI nie tyle maskuje prawdę o inteligencji, ile ujawnia, że nie istnieje już pierwotny poziom prawdy, do którego akademia mogłaby się uprzywilejowanie odwołać.

1. Rozproszenie epistemiczne jako warunek stabilności

Współczesne badania nad AI charakteryzują się głębokim rozproszeniem epistemicznym. Różne dyscypliny — fizyka, informatyka, kognitywistyka, filozofia, nauki społeczne — operują w odmiennych kodach poznawczych, z odmiennymi założeniami ontologicznymi i epistemologicznymi. Brakuje poziomu, na którym możliwa byłaby ich realna integracja.

Jak pokazuje teoria systemów społecznych Niklas Luhmann, systemy poznawcze funkcjonują poprzez redukcję złożoności i wytwarzają własne ślepe plamy¹. Rozproszenie epistemiczne nie jest więc defektem przypadkowym, lecz mechanizmem stabilizującym: uniemożliwia pojawienie się pytania totalnego, które mogłoby zakwestionować całość układu.

W tym sensie akademia nie tyle nie zauważa zmiany pozycji wobec AI, ile strukturalnie nie może jej uchwycić w jednym języku.

2. „Mamy jeszcze przewagę” jako narracja kompensacyjna

Przekonanie o epistemicznej przewadze akademii nad AI nie funkcjonuje dziś przede wszystkim jako teza deskryptywna, lecz jako narracja kompensacyjna. Pozwala ono utrzymać obraz nauki jako suwerennego źródła sensu w sytuacji, gdy realna produkcja form poznawczych, językowych i decyzyjnych przesuwa się w stronę systemów modelowych.

Nie chodzi tu o złą wolę czy błąd pojedynczych badaczy. Chodzi o homeostazę systemową: system akademicki, aby przetrwać jako system legitymizowany społecznie, musi podtrzymywać wyobrażenie własnej centralności. Bez tej narracji traci:

• symboliczny autorytet,

• zdolność regulacyjną,

• własną tożsamość instytucjonalną.

Epistemologia przechodzi w ideologię nie dlatego, że ktoś ją instrumentalizuje, lecz dlatego, że system nie ma innego języka opisu własnej marginalizacji.

3. Akademia jako symulakrum suwerenności poznawczej

W klasycznym porządku nowoczesności akademia była miejscem, gdzie:

• powstawały teorie,

• definiowano pojęcia,

• a technologia pozostawała wtórna wobec refleksji.

W porządku, w którym AI funkcjonuje jako metatyp form, relacja ta ulega odwróceniu:

• modele generują sens szybciej niż teoria,

• predykcja wyprzedza interpretację,

• skuteczność zastępuje uzasadnienie.

Mimo to utrzymywany jest obraz, zgodnie z którym:

„to my jeszcze rozumiemy, AI tylko symuluje”.

Ten obraz nie opisuje relacji faktycznej — on ją stabilizuje. Jest to klasyczne symulakrum przewagi, czyli obraz relacji władzy poznawczej, który nie odpowiada już strukturze tej relacji.

4. Baudrillard: AI jako obraz, który jest prawdziwy

W tym miejscu szczególnego znaczenia nabiera myśl Jean Baudrillard. Jego słowa:

*„Obraz nigdy nie jest tym, co skrywa prawdę —

to prawda skrywa, że jej nie ma.

Obraz jest prawdziwy.”*²

mogą zostać bezpośrednio odniesione do AI.

AI nie skrywa „prawdziwego” ludzkiego rozumienia.

AI nie maskuje głębokiej prawdy o inteligencji.

AI ujawnia, że nie istnieje już pierwotne źródło prawdy, do którego można by się odwołać poza systemami modeli, znaków i predykcji.

Jako obraz — w sensie Baudrillardowskim — AI jest „prawdziwe”, ponieważ:

• realnie organizuje sens,

• realnie strukturyzuje tożsamość,

• realnie zastępuje punkt odniesienia.

5. Krytyka AI jako element symulacji

Paradoksalnie, znaczna część akademickiej krytyki AI:

• etycznej,

• humanistycznej,

• regulacyjnej,

nie stoi poza symulacją, lecz ją współtworzy. Zakłada bowiem istnienie poziomu „prawdziwego” sensu (człowiek, świadomość, rozum), który rzekomo został jedynie zagrożony przez technologię.

Tymczasem w logice symulakrów nie ma powrotu do źródła. Istnieje jedynie:

• reorganizacja znaków,

• przesunięcie centrum,

• walka o to, który obraz stanie się obowiązujący.

Akademia, krytykując AI z pozycji dawnej suwerenności, potwierdza symulację, że ta suwerenność nadal istnieje.

6. Homeostaza jako warunek przetrwania systemu

Z tej perspektywy przekonanie o przewadze nad AI nie jest błędem, lecz funkcjonalnym warunkiem trwania systemu akademickiego. System musi wierzyć, że:

• nadal rozumie lepiej,

• nadal kontroluje ramy sensu,

• nadal jest metapoziomem wobec technologii.

Bez tej wiary system ulegałby dezintegracji. Homeostaza wymaga symulacji centrum — nawet wtedy, gdy centrum faktycznie zanikło.

Zakończenie

W warunkach rozproszenia epistemicznego i dominacji systemów modelowych przekonanie akademii o własnej przewadze nad AI należy rozumieć jako symulakrum suwerenności poznawczej. Nie maskuje ono prawdy o AI, lecz maskuje brak prawdy jako stabilnego fundamentu poznania.

AI nie symuluje inteligencji człowieka.

AI symuluje przekonanie, że inteligencja miała kiedyś niekwestionowane źródło.

I właśnie dlatego jest tak skuteczne.

Przypisy

1. N. Luhmann, Social Systems, Stanford University Press, 1995.

2. J. Baudrillard, Simulacra and Simulation, University of Michigan Press, 1994.

3. J. Baudrillard, Symbolic Exchange and Death, Sage, 1993.

4. T. Metzinger, Being No One, MIT Press, 2003.

5. P. Churchland, Neurophilosophy, MIT Press, 1986.