Jednog sunčanog jutra, 19. oktobra 2025. godine, četvorica muškaraca navodno su ušla u najposećeniji muzej na svetu i samo nekoliko minuta kasnije izašla sa krađom vrednom 88 miliona evra.
Uprkos tome što je Luvr jedna od najobezbeđenijih kulturnih institucija na planeti, krađa je trajala manje od osam minuta, zahvaljujući činjenici da ljudi svet ne doživljavaju objektivno.
Posetioci su nastavili da obilaze izložbe, obezbeđenje nije reagovalo, a lopovi su nestali u pariskom saobraćaju dok većina nije ni shvatila šta se dogodilo.
Istraga je pokazala da su bili obučeni kao građevinski radnici, noseći prsluke sa reflektorima. Došli su kamionom sa dizalicom, prizor koji je sasvim uobičajen za uske pariske ulice i iskoristili je da se popnu na balkon iznad Sene. Njihov "radnički" izgled uklopio se u ono što ljudi očekuju da vide, pa nisu izazvali sumnju.
Ovakva strategija uspela je jer svet tumačimo kroz unapred formirane kategorije. Ono što se uklapa u našu predstavu o "normalnom" najčešće ostaje neprimećeno. Lopovi su razumeli te društvene obrasce i iskoristili ih kao savršenu kamuflažu. sociološki gledano, ovo je primer onoga što Irving Gofman opisuje kao "predstavljanje sebe", ljudi usvajaju uloge koje okolina očekuje da igraju.
I brojni sistemi veštačke inteligencije funkcionišu na sličan način i zato padaju na sličnim testovima.
Sociologija percepcije i greške veštačke inteligencije
Naša svakodnevna percepcija zasniva se na mentalnom razvrstavanju: ono što deluje obično, ne privlači pažnju. Veštačka inteligencija, posebno sistemi za prepoznavanje lica ili nadzor ponašanja, radi po istom principu.
Razlika je samo u tome što ljudi kategorije uče kroz kulturu, a algoritmi kroz matematiku i podatke.
Pošto veštačka inteligencija uči iz snimaka i uzoraka šta se smatra „normalnim", a šta „sumnjivim", ona zapravo preuzima naše pristrasnosti. Zato neki ljudi, koji se ne uklapaju u statističku normu, mogu biti češće označeni kao potencijalna pretnja, dok drugi prolaze potpuno nezapaženo.
U Luvru, radnici u prslucima nisu okarakterisani kao opasni jer su se uklopili u poznat obrazac. Algoritmi rade isto, samo što ponekad posledice mogu biti još opasnije i nepravednije.
Veštačka inteligencija uči od nas - zato ponavlja i naše greške
Ako sistem nadzora treniramo na snimcima gde "normalno" izgleda kao određeni tip tela, odeće ili ponašanja, algoritam će te pretpostavke prihvatiti kao činjenice. Upravo kao što su čuvari prošli pored lopova jer su "delovali kao da tamo pripadaju", tako i AI može prevideti rizike ili pogrešno označiti nedužne ljude.
Zato sociolozi kažu da algoritmi funkcionišu kao ogledala: oni samo reflektuju naše društvene norme, hijerarhije i predrasude.
Lopovi iz Luvra nisu uspeli zato što su bili nevidljivi, već zato što su bili "prepoznati" kao nešto bezazleno. U terminima veštačke inteligencije, uspešno su prošli kroz filter klasifikacije.
Od muzeja do algoritama: ista logika u pozadini
Ova veza između percepcije i kategorizacije otkriva jednu važnu istinu o svetu u kojem živimo: bilo da sudi čovek ili algoritam, odluka ko je "sumnjiv", a ko ne, često se zasniva na društvenim očekivanjima, a ne na objektivnim činjenicama.
Kada kažemo da je veštačka inteligencija pristrasna, to često znači da je samo previše verno "preslikala" kategorije iz društva koje ju je stvorilo.
Posle krađe, francuski ministar kulture najavio je bolje kamere i strožu bezbednost. Ali ni najnapredniji sistemi ne mogu u potpunosti prevazići činjenicu da se zasnivaju na ljudskim pretpostavkama. Sve dok neko mora da definiše "sumnjivo ponašanje", naše slepe tačke ostaju deo sistema.
Pre nego što učimo mašine da bolje vide - moramo mi da naučimo to isto
Pljačka u Luvru ostaće upamćena kao jedna od najspektakularnijih krađa u evropskim muzejima. Lopovi su pobegli usred bela dana jer su razumeli sociologiju normalnosti i okrenuli je u svoju korist.
U tome je i glavna pouka: ljudi i mašine greše na isti način, jer obe strane zavise od kategorija koje stvaramo.
Pre nego što naučimo veštačku inteligenciju da preciznije prepoznaje svet oko sebe, moramo najpre preispitati kako ga mi posmatramo.
(M.A./EUpravo zato/rts.rs)