A.I-ul nu o să-ți fure jobul, dar îți va afecta abilitatea de a-ți găsi unul. Și dacă tot e Ziua Muncii, hai să discutăm puțin despre treaba asta…

Știu că probabil ați citit destule opinii de la oameni supărați pe A.I. și de la negaționiști ai fenomenului, dar asta nu e una dintre ele. Nu de alta, dar mă număr printre cei care au adoptat rapid tehnologia și au încercat să o înțeleagă, înainte să mă forțeze împrejurările să fac asta. 

Cu alte cuvinte, următorul articol nu va fi o încercare de a-mi liniști cititorii și de a le spune că A.I.-ul este doar o modă, pentru că e destul de evident că nu este. Ce urmează este o încercare personală de a anticipa viitorul apropiat, atât pe piața tehnologiei, cât și pe cea a muncii. Cu alte cuvinte, o să ridic puțin mâinile în aer și o să întreb: Deci, ce facem fraților?

Mai întâi, vestea bună…

Vestea bună este că cele două concepte care ar trebui să facă munca umană (așa cum o știm) inutilă sunt încă departe. Vorbim aici despre celebrul AGI sau Advanced General Intelligence și despre ASI sau Advanced Super Intelligence. 

Desigur, cele două idei nu sunt de neatins, dar nici atât de aproape pe cât vor companiile de A.I. să credem. De ce nu sunt aproape? Pentru că actualele modele de inteligență artificială, deși avansate, nu sunt compatibile cu teoria minții și nici cu autoreflecția, doi factori necesari pentru trecerea la următorul nivel. 

În ce sens nu sunt modelele actuale “compatibile cu teoria minții”? Pentru a înțelege paradigma asta, ar merita să trecem puțin prin istoria fenomenului A.I.

Inteligența Artificială sau A.I.-ul (I.A., dacă vreți să fim români până la capăt) reprezintă capacitatea mașinilor de a simula inteligența umană. Deși ideea a luat naștere încă din Antichitate, oamenii de știință au început să vorbească despre inteligență artificială la câțiva ani după articularea celebrului Test Turing din 1950. Matematicianul Alan Turing, posesor al Ordinului Imperiului Britanic și al unui destin foarte tragic, și-a pus atunci întrebarea: “Pot mașinile să imite inteligența umană într-un mod convingător?”. 

Răspunsul, în acest moment, după decenii de cercetare, este DA, pot. Cu toate acestea, testul Turing nu a fost niciodată gândit drept un test al inteligenței autentice. Scopul lui era să verifice dacă răspunsurile unei mașini pot fi deosebite de cele ale unui om, în cazul unor sarcini specifice. Acest lucru a fost scos în evidență și de John McCarthy, tatăl termenului de “inteligență artificială” și primul om care a încercat să descrie mecanic ideea de inteligență. Ambițiile lui și ale colegilor de laborator (precum Marvin Minsky, autorul primei rețele neurale) au prefigurat cam tot ce numim astăzi A.I. Din nefericire, nefericirea fiind Războiul Rece, ele au fost privite cu scepticism timp de câteva decenii, perioadă pe care mulți o numesc “iarna inteligenței artificiale”. Inteligența Artificială era considerată un exercițiu științific foarte interesant, însă, dat fiind stadiul computerelor de la acea vreme, dar și prioritizarea înarmării și a zborurilor spațiale, ea a rămas cumva într-un sertar al cercetării.

De altfel, de la Turing până pe la finalul anilor 2000, programele A.I. s-au încadrat în ceea ce azi numim “mașini reactive”. Practic, sistemele de inteligență artificială nu erau altceva decât niște algoritmi de tip arbore foarte stufoși care reacționau la stimuli exteriori (întrebări, instrucțiuni) și ofereau un răspuns din baza de date predefinită. Fie că vorbim despre celebrul robot-psiholog ELIZA (1964), fie despre meciul dintre Deep Blue și Gary Kasparov (1997), roboții implicați în aceste evenimente nu au “gândit” nimic în adevăratul sens al cuvântului, ci doar au răspuns unor comenzi.

Odată ce concepte precum Machine Learning (teoretizat încă de la finalul anilor ’50) și Deep Learning s-au dezvoltat și odată ce rețelele neurale au devenit standard, A.I.-ul a făcut saltul de la mașini reactive la “mașini cu memorie limitată”. Așa a apărut și termenul de Narrow A.I. sau inteligență artificială slabă, adică de mașină care poate executa foarte bine sarcini specifice, în opoziție cu o platformă care poate face mai bine sarcini multiple și le poate conecta între ele (general A.I.). 

Efectele aceste revoluții s-au văzut în celebra victorie a computerului IBM Watson la Jeopardy, un joc unde înțelegerea limbajului uman era cheia. La fel de șocantă pentru public a fost și înfrângerea unui campion de GO de către calculatorul DeepMind. Pare irelevant acum, dar jocul de Go are miliarde de combinații posibile, iar mulți le considerau imposibil de replicat și cuantificat. La această evoluție a inteligenței artificiale au contribuit enorm și jocurile video și A.I.-urile din ele, dar asta este o discuție pentru alt articol.

Prin a doua jumătate a anilor 2010, odată cu apariția GAN-urilor (Generative Adversarial Networks) și a conceptelor de Transformers și BERT, A.I-ul a prins un boom uriaș care ne-a adus în epoca modelelor generative precum Dall-E, Midjourney, Firefly sau Suno (muzică), dar și a LLM-urilor (Large Language Models) precum ChatGPT, Claude (Anthropic), Gemini ( Google), sau Copilot (Microsoft). 

A.I-ul de astăzi funcționează prin analizarea unor cantități uriașe de date, mai mult sau mai puțin publice, date în care identifică tipare prin deep learning și face predicții pe baza lor sau generează conținut nou. Totul, în timp ce modelele se antrenează în permanență printr-un set de rețele neurale de sortare și prioritizare. Ele permit modelului să analizeze relațiile dintrediferite elemente ale datelor, dar și să compare propriile concluzii cu realitatea. 

Chiar dacă inteligența artificială reproduce uneori tipare pe care nu le înțelege, tokenizarea, adică spargerea unui enunț sau imagine în elemente constituente (nu neapărat cuvinte sau pixeli) și punerea acestor elemente într-o relație logică permite nu doar generarea de răspunsuri plauzibile, dar și de conținut pe care până recent îl consideram “uman”. Din această dualitate, a generării de conținut și a înțelegerii lui, apar și celebrele halucinații, în care A.I.-ul creează enunțuri și idei care par perfect plauzibile, dar care, în lipsa unor date de comparație valide, nu sunt altceva decât niște estimări probabilistice, uneori complet eronate.

A.I-urile de astăzi funcționează asemenea unor puștani, dacă puștanii ar avea memorie nelimitată. Pot conversa credibil, au curiozitate infinită, pot reține un număr uriaș de asocieri, le pot reproduce și recunoaște în viața reală, dar nivelul de înțelegere a datelor este limitat, iar cel de înțelegere al trăirilor este și mai mic. 

Practic, astăzi trăim într-o altă eră a A.I-ului, una care nu este AGI, dar nici tocmai “narrow A.I.” nu este, dat fiind că multe sisteme de inteligență artificială pot efectua sarcini complexe separate și le pot corela, asemenea unui profesionist uman. Am putea să spunem că trăim într-o primăvară a inteligenței artificiale, unde, după decenii de stagnare, avem în sfârșit și sistemele hardware capabile să ruleze platforme de ultimă generație, dar și aplicații profitabile ale tehnologiei.

Singura problema cu tot acest hei-rup este că modelele actuale nu au fost niciodata create pentru a lua în calcul autoreflecția sau autoperfecționarea, ci doar pentru a executa foarte rapid (e drept, la un nivel foarte uman) sarcinile discutate mai sus. Nimeni nu a construit rețelele de tip BERT pentru autoreflecție și înțelegere profundă, ci doar pentru execuție, de-asta nici AGI și ASI nu sunt atât de aproape.

În același timp, cantitățile de bani și resurse virate astăzi spre A.I. pot face trecerea la o eventuala inteligență artificială generală sau la o superinteligență în 1-2 decenii sau chiar mai puțin. Iar asta este o estimare pesimistă, daca e să ne luăm după CEO-ul DeepMind. Nu de alta, dar în decurs trei ani, A.I.-ul a trecut de la un chatbot inteligent care răspundea la glumițe  la un sistem care poate scrie, programa, planifica și face design grafic competent. De fapt, până și A.I.-ul spune că A.I-ul va deveni mai inteligent pe toate planurile decât un om… până în 2060.

Vestea proastă…

Vestea proastă este că astăzi este inutil să concurezi direct cu A.I.-ul în cazul multor sarcini așa-zis “intelectuale”. La modul în care se prezintă azi oferta de aplicații A.I. (și nu la modul în care-și închipuie unii că stătea treaba în 2020), sunt foarte de multe domenii unde inteligența artificială va augmenta activitatea umană sau o va înlocui. 

Fenomenul ăsta are pe de o parte o rădăcină dublă: cea care ține de avansul unor tehnologii și cea care a permis birocratizarea excesivă și o redundantă supraspecializare. Nu de alta, dar sunt departamente întregi unde toată munca putea fi făcută oricum de doi oameni, nu de șapte. Aici A.I.-ul nu a venit să înlocuiască munca umană, ci doar să demonstreze unor manageri cât de repetitivă și neproductivă era. Practic, A.I.-ul a fost tocilarul ăla care striga: “Am terminat deja temaaa, doamnaaa învățătoare”, în timp ce colegii lui încă citeau enunțul.

În plus, multe aplicații competente de automatizare și programarea unor sarcini existau de mai bine de 10 ani – ce a făcut A.I.-ul a fost să le unifice și să elimine o bună parte din munca utilizatorului uman. Puteai și acum 10 ani să programezi folosind baze de date de cod, însă trebuia să faci tu efortul optimizării și unificării produsului final. Acum poți ruga A.I.-ul să facă asta și, dacă nu-i iese din prima, să rogi alt A.I. să-l corecteze. 

Modele lingvistice precum Claude sau Gemini pot scrie cod foarte bine, iar aplicații precum Cursor, Lovable, Warp.Dev sau Firebase pot construi prototipuri funcționale și încărcabile pe GitHub în zeci de minute, nu săptămâni. Uizard te poate ajuta să faci UI design rapid, Higgsfield se pricepe la cadre video, iar Canva a făcut de multă vreme pasul de la o aplicație de design simpluță la o platformă All-in-One pentru creativi. Mai nou, modelele pro de ChatGPT (în continuare lider de piață) se pricep binișor la cercetare, iar Claude te poate ajuta inclusiv cu educația. Să continui?

Adevărul trist este că nu prea ai nevoie de conștiință și autoreflecție pentru a face multe dintre sarcinile repetitive care ne consumă timpul. De-asta nici nu aș aștepta AGI sau ASI pentru a mă îngrijora cu privire la dispariția unor joburi.

Teoria conform cărora oamenii rămân mai eficienți pentru că au inteligență emoțională și soft skills și că rațiunea îi ajută să conecteze mai bine lucrurile e parțial adevărată, doar că nu e valabilă pentru o bună parte din populație. Mulți dintre cei care se bat cu pumnii în piept că-i salvează inteligența emoțională sunt executanți străluciț și cam atât.

Cel mai des aud despre soft skills de la genul de experți pur tehnici care nu o salută pe fata de la recepție și care, deși au făcut bani cu modul lor de lucru, n-au mai primit o promovare de cinci ani. Iar dacă e vorba despre tehnică și inteligență aplicată pe un domeniu fix, A.I.-ul de astăzi este deja cu câteva ordine de magnitudine mai inteligent decât un om. De-asta se vorbește atât de des despre inteligența artificială ca despre un “egalizator”, un instrument care ajută oameni mediocri tehnic să fie buni, dar nu-i poate ajuta pe cei mediocri la nivel uman să fie mai volubili. A.I.-ul poate ajuta un project manager să programeze singur un product demo, dar nu poate ajuta un expert tehnic să vorbească relaxat în public. 

În plus, mulți angajați se comportă deja ca niște A.I.-uri, urmând algoritmii (la rândul lor niște inteligențe artificiale mai puțin vocale), copiind aceleași formule în email-uri și încercând pe cât posibil să nu inoveze și să nu deranjeze. Aceiași oameni, întrebați despre pericolul inteligenței artificiale, răspund mai mereu ceva de genul: “Am încercat eu o dată, acum doi ani, un model gratuit, și mi-a dat o informație falsă, deci nu e mai bun ca mine!”. Cum spuneam și mai sus: în câțiva ani, platformele de A.I. au făcut salturi pe care nu le-a făcut nicio altă tehnologie înaintea lor, nici măcar alte platforme online. Ce face un model gratuit căruia i se dă un prompt greșit e una, ce face unul profesional care e capabil inclusiv să construiască agenți e total altceva. Într-adevăr, modelele actuale nu se îndreaptă spre conștiință, dar Harari a spus-o mai bine când a afirmat că A.I.-ul nu are nevoie de conștiință pentru a avea impact social.

(Sursa: marketoonist.com)

Desigur, acum suntem călare pe o bulă, o bulă în care foarte mulți manageri se aruncă pe trendul A.I. fără să priceapă mare lucru din el. Sunt oameni care nu înțeleg gama de sarcini care pot fi automatizate cu A.I. și preferă să arunce cu bani în problemă, în ideea că vor avea angajați mai productivi pe mai puțini bani. Companii precum Duolingo au șocat puțin lumea dându-le angajaților sarcini de tip “fă totul cu A.I. de mâine”. În același timp, alte companii precum Shopify au ridicat probleme interesante: “De ce să mai angajez încă un om, dacă A.I.-ul poate face jobul lui oricum?” Ideea e că suntem călare pe o bulă care, la fel ca bula Dot.com din 1999-2000, se va sparge curând. La fel însă ca în cazul respectivei bule, unde câteva companii au căzut, dar Internetul a devenit mai puternic, și în cazul ăsta, A.I.-ul va ieși învingător. Da, câteva companii vor cădea și câteva promisiuni vor fi încălcate, dar lumea de după bulă va avea mai mult A.I. și mai ieftin și în niciun caz nu ne vom întoarce la Netscape și mIRC.

Tot adevărat este și că multe din aceste sisteme sunt încă scumpe și mâncătoare de resurse. În același timp însă, vă reamintesc că vorbim despre o perioadă de trei ani în care peisajul tehnologic s-a schimbat radical și în care s-a investit enorm în tehnologie. Energia nu se va ieftini, dar puterea de calcul da. Ultima schimbare radicală de gen a fost cauzată de accesibilizarea Internetului și s-a produs în decurs de vreo două decenii, de la primul browser grafic, la apariția rețelelor sociale multiplatformă (încununarea epocii Web 2.0) și la inevitabila ieftinire a Internetului. E de așteptat ca într-un an să nu mai rămână aplicație de masă fără o formă sau alta de A.I. încorporată.

Deci, cum ne adaptăm, ce joburi vor fi afectate și cum? Întrebarea asta apare foarte des și n-aș vrea să repet cuvintele altora, dar o să vă spun ce joburi și domenii văd că se degradează acum, în timp ce interacționez cu ele. Cu toate acestea, pentru că articolul de față a devenit mult prea lung chiar și pentru mine, vom păstra această informație pentru partea a II-a…

În a doua parte voi continua cu o aprofundare a problemei joburilor (de care nu doar unii programatori, creatorii de conținut și plimbătorii de hârtii vor fi afectați), a inevitabilei probleme a șomajului, dar și cu soluții date de oameni mai inteligenți decât mine pentru a-ți păstra și a ne păstra relevanța. Mai mult, aș plusa și cu niște sfaturi pentru a ne recăpăta sănătatea mentală într-o epocă unde, pe de o parte, tehnologia ne împinge să ne adaptăm rapid și unde, pe de alta, niște oligarhi senili s-au hotărât să ne transforme viitorul în trecut.

P.S: Scrisesem un ditamai articolul pentru alegeri, dar l-am pus la păstrare la insistențele celor din jur (și pentru că lansasem acolo niște acuzații care se puteau lăsa cu citații de la BEC). Dacă am dreptate, o să vedem după alegeri – poate-l public retroactiv. Sursa imaginii din titlu.