TFL Vsebine / TFLGlasnik

Počaščena sem bila, da so me kot govornico povabili na letošnji Managerski kongres, kjer se zbere več kot 500 direktorjev. Tema okrogle mize je bila »Slovenski AI kvantni skok«. Predstavili so me kot direktorico podjetja, ki ni uporabnik tujih rešitev, temveč je eno izmed redkih v Sloveniji, ki je samo razvilo lastno rešitev TFL AI za pravnike.

Odgovor na vprašanje »Kaj mora imeti relativno majhno slovensko podjetje, da si sploh upa narediti nekaj, kar lahko konkurira najboljšim?« je bil preprost: seveda je to znanje, predvsem pa samozavest in pogum, ki nam ju nikoli ni manjkalo. Pa tudi kapital, ki je bil v celoti lasten. Tax-Fin-Lex je v celoti digitalno podjetje – internetna družba smo že od ustanovitve pred 22 leti. To pomeni, da imamo celotno bazo podatkov v digitalni obliki. V njej je približno 1,4 milijona dokumentov: slovenska zakonodaja, tudi njene pretekle in razveljavljene različice, sodne odločbe slovenskih sodišč, evropska zakonodaja, strokovni članki, arhiv 18 revij in komentarji zakonov. Vse te podatke vsak dan sproti posodabljamo. Prav lastna, strukturirana in nenehno posodobljena podatkovna baza je bila ključni pogoj za razvoj naše pravne umetne inteligence. Na val AI smo skočili zgodaj in že konec leta 2024 predstavili prve funkcionalnosti, med njimi analizo sodnih odločb in pogovor o zakonodaji.

Naša izkušnja potrjuje, da lahko tudi majhno slovensko podjetje razvije ambiciozno AI rešitev, če ima znanje, lastne podatke in dovolj poguma.

Podjetjem ni treba razvijati lastnega LLM-ja

Ko govorimo o umetni inteligenci v podjetjih, moramo ločiti dve stvari: razvoj lastnega (velikega) jezikovnega modela oziroma LLM-ja in razvoj lastne rešitve, ki uporablja že obstoječe modele. Menim, da večina slovenskih podjetij ne potrebuje svojega LLM-ja. Potrebuje pa lastno rešitev, prilagojeno svojemu znanju, podatkom in poslovnim procesom.

Pri tem je lahko zelo učinkovit pristop RAG (angl. retrieval-augmented generation – generiranje odgovorov, podprto z iskanjem po lastnih virih), ki povezuje jezikovni model z lastno podatkovno bazo. Tako lahko podjetje razvije specializirano AI rešitev, ne da bi moralo samo trenirati velik jezikovni model. Na tem načelu temelji tudi veliko specializiranih poslovnih rešitev. Vendar je tu pomembno vprašanje varnosti. Kje so naši podatki? Kdo ima dostop do njih? Ali jih pošiljamo v zunanje okolje? Kaj se z njimi zgodi in ali ostanejo zaščiteni? To je treba preveriti pri izbiri vsake rešitve. Uporaba zunanjega modela sama po sebi še ne pomeni, da podatki niso varni, vendar moramo poznati pogoje obdelave, zagotoviti ustrezno zaščito in vedeti, kje so tveganja.

V podjetjih moramo zato nehati govoriti predvsem o tem, katera orodja AI bomo uporabljali, in začeti govoriti o tem, katere procese bomo z njimi spremenili. Cilj mora biti čim hitrejša implementacija v vsakodnevno poslovanje, od prodaje in priprave ponudb do analize dokumentov, pravnih opravil in upravljanja notranjega znanja. Pri tem moramo meriti rezultate, ne le števila izvedenih izobraževanj ali preizkušenih orodij. AI ne sme biti samo projekt IT oddelka. To mora postati vprašanje vodstva in poslovne strategije.

Država mora omogočiti varno uporabo AI

Podobno je v javnem sektorju. Od zaposlenih pričakujemo, da bodo uporabljali AI, vendar se še vedno pojavljajo vprašanja, katera orodja so dovoljena in kaj smejo zaposleni vanje vnesti. Ali lahko uporabijo AI za pripravo osnutka? Kaj pa pogodba, interni dokument ali dokument z osebnimi podatki? Kdaj je potrebno varno, odobreno okolje?

Slovenija ima že Smernice za razvoj, uvedbo in uporabo umetne inteligence v javni upravi, zato ne gre za to, da pravil sploh ne bi bilo. Gre za vprašanje, ali so dovolj praktične in enostavne za vsakodnevno uporabo. Smernice so pomembna podlaga, vendar morajo zaposleni navodila znati preprosto uporabiti v praksi.

Predlagala bi sistem semaforja, ki bi zaposlenim takoj pokazal, kaj smejo in česa ne smejo narediti.

• ZELENO – dovoljena uporaba: povzemanje javno dostopnih informacij, prevajanje, iskanje idej, priprava osnutkov dopisov in predstavitev ter urejanje javno dostopnih besedil.
• RUMENO – uporaba pod pogoji: delo z internimi dokumenti, pogodbenimi gradivi, osebnimi podatki ali drugimi občutljivimi vsebinami, vendar le v ustreznem, odobrenem okolju in ob upoštevanju pravil za varstvo podatkov.
• RDEČE – prepovedana uporaba: vnos zaupnih ali varovanih podatkov v neodobrena javna orodja, kadar bi to pomenilo nedovoljeno razkritje, ter uporaba AI za prepovedane namene ali na način, ki krši veljavna pravila.

Seveda bi morala biti razvrstitev konkretnih nalog prilagojena vrsti podatkov, uporabljenemu orodju in tveganju. Namen semaforja ni nadomestiti pravnih pravil, temveč jih narediti razumljiva in uporabna. Država ne sme samo regulirati AI. Država mora omogočiti njeno varno uporabo.

Slovenija ne potrebuje nujno svojega LLM-ja, potrebuje pa vizijo

Ko govorimo o prihodnosti Slovenije, se ne bi osredotočila samo na vprašanje, ali potrebujemo svoj veliki jezikovni model. Razvoj modela, ki bi konkuriral največjim svetovnim ponudnikom, bi bil izjemno drag. To pa ne pomeni, da se lahko odpovemo razvoju lastnih zmogljivosti. Po mojem mnenju mora država imeti jasno vizijo, da bomo razvijali svojo AI infrastrukturo oziroma se aktivno vključevali v njeno evropsko gradnjo. To vključuje dostop do infrastrukture, kakovostne podatkovne zbirke, raziskovalno znanje, varna okolja za uporabo modelov ter možnosti, da slovenska podjetja na teh temeljih razvijajo svoje rešitve.

Pred približno 30 leti smo se morali odločiti, ali bomo izkoristili priložnost, ki jo je prinesel internet. Danes smo pred podobnim strateškim vprašanjem. Umetna inteligenca bo postala ena od ključnih infrastruktur gospodarstva, zato si ne smemo privoščiti, da bi se o svoji vlogi začeli resno spraševati šele takrat, ko bodo drugi že daleč pred nami. Pri tem nam ni treba začeti iz nič. Evropa že razvija odprte večjezične modele, med drugim v okviru projekta OpenEuroLLM, katerega cilj so odprti jezikovni modeli za vse uradne jezike EU. Slovenija bi morala razmisliti, kako se lahko v takšne pobude aktivno vključi in kako lahko iz njih največ pridobijo naši raziskovalci, javni sektor in podjetja.

Kaj bi morala Slovenija narediti zdaj?

Če bi morala izpostaviti konkretne korake za naslednjih dvanajst mesecev, bi predlagala tri.

Prvič, praktična pravila za varno uporabo AI v javnem sektorju, ki bi jih zaposleni razumeli in uporabljali vsak dan.

Drugič, čim hitrejšo implementacijo AI v podjetjih, z jasnimi cilji in merljivimi učinki.

Tretjič, jasno državno vizijo razvoja AI infrastrukture in vključevanja v evropske projekte. Kot že rečeno, ne potrebujemo nujno lastnega velikega jezikovnega modela, potrebujemo pa načrt, kako bomo zagotovili infrastrukturo, znanje in možnosti za razvoj lastnih rešitev.

Naša izkušnja v Tax-Fin-Lexu mi potrjuje, da lahko tudi slovensko podjetje z lastnim znanjem, podatki, pogumom in kapitalom razvije ambiciozno rešitev. Vendar moramo kot država ustvariti okolje, v katerem bodo takšni projekti nastajali hitreje in v večjem številu. Slovenija morda ne potrebuje največjega modela umetne inteligence na svetu. Potrebuje pa vizijo, da ne bo ostala zgolj uporabnica tehnologije, ki jo razvijajo drugi.

Država naj omogoči, podjetja naj implementirajo, Slovenija pa naj tudi ustvarja.

To bi bil po mojem pravi slovenski AI kvantni skok.