De vreo doi ani de zile, de când OpenAI a lansat public ChatGPT, am fost invadați de articole despre inteligența artificială. Unii au urlat că vine peste noi singularitatea, pe când alții au susținut că totul e o bulă. Ne-am văitat că A.I.-ul are acces la prea multe date și că în același timp nu înțelege nimic din ele. În orice caz, A.I.-ul a devenit una dintre acele tehnologii deopotrivă supra și subevaluată. De ce? Lăsați-mă să vă explic – printr-un nou articol despre A.I 😊

Inteligența artificială, în forma ei de bază, a apărut prin anii ’50 când, pe baza unor principii enunțate de Alan Turing, mai mulți cercetători au creat progrămele care mai degrabă au testat teoria, decât au revoluționat știința. Așa au apărut diverși algoritmi care puteau juca dame (A.I.-ul lui Arthur Samuels din 1952), rezolva probleme matematice (The Logic Theorist, 1955) sau descifra probleme de logică generală (General Problem Solver, 1957). Mai târziu au existat și conferințe pe tema asta și chiar încercări de A.I. care să se exprime în limbaj natural (Eliza, 1966). Unii ar argumenta că tematica exista încă din Antichitate (Talos din mitologia greacă) sau din Evul Mediu și din Epoca Victoriană (prin automatoni, și ei un concept mult mai vechi). Totuși, am zis să ne păstrăm în limitele definiției moderne ale termenului.

Practic, generația mea a prins și celebrul meci dintre computerul Deep Blue și campionul Gary Kasparov din 1997, unde rusul a pierdut al doilea meci, deși pe primul a reușit să-l câștige. Evenimentul respectiv a dat naștere mai multor articole panicoase, dar și multor seriale și filme care dramatizau chestiunea. Un om fusese „învins” de un robot, ce tragedie.

Desigur, astfel de episoade publice au fost doar suprafața a ceea ce se cerceta în domeniu. Încă din anii ’80 a existat un domeniu unde A.I.-ul a fost îmbunătățit constant: jocurile video. Dacă utilizatorul ocazional nu avea prea mare contact cu zona asta, gamerii știau că A.I.-urile din Half-Life, Halo sau Hitman știau să se ascundă și aveau rutine întregi de căutare și analiză. Mai mult, în 2012, în jocul Shadow of Mordor, inamicii știau să urmărească jucătorul, să-și răzbune camarazii căzuți sau să formeze alianțe individuale. Dar, la fel ca în cazul meciului cu Kasparov, genul ăsta de inovații erau restrânse la un spațiu izolat și îndepărtat de viața reală. Cui îi păsa de niște pixeli deștepți?

Totul s-a schimbat însă când au apărut A.I.-urile de tip LLM (Large Language Models) și A.I.-urile generative. Odată cu ele, lucrurile au devenit foarte apropiate de ceea ce numim viață cotidiană, job sau școală.

Ca să înțelegem cum s-a ajuns aici, ar fi de menționat că primele A.I.-uri erau ceea ce se numea „mașini reactive”, adică un set de algoritmi care observau o schimbare și reacționau la ea, având multiple variante de reacție. Deep Blue l-a învins pe Kasparov nu pentru că ar fi „gândit” ca el, ci pentru că avea miliarde de defensive la fiecare atac al campionului. De la finalul anilor ’90 s-au perfecționat și algoritmii de machine learning, prin care, după mult anternament, A.I.-urile învățau nu doar să reacționeze la tipare, dar să le și integreze pentru interacțiuni viitoare. După 2010 am vorbit din ce în ce mai mult despre Deep Learning și despre rețele neurale, ultimele fiind cele care au schimbat de fapt jocul prin imitarea stilului de raționalizare uman. Până la urmă, creierul uman funcționează pe baza unor impulsuri electromagnetice complexe, dar nu imposibil de deslușit.

Rețelele de tip GAN (Generative Adversarial Networks), lansate public în 2014, sunt rețele neurale care funcționează pe două niveluri: o parte a rețelei caută sau generează date, pe când alta se antrenează constant pentru a-și da seama care dintre date sunt false, iar procesul se repetă până când exemplul final ajunge aproape de un rezultat valid. Algoritmul se autoperfecționează cu fiecare rulare. Apariția GAN-urilor a dus la ceva botezat de Google în 2017 „Transformers”, adică la un model cu niveluri multiple (multi-head) în care A.I.-ul nu doar că generează și analizează date, dar și structurează totul după importanță și acordă putere de procesare în concordanță cu structura. Adică ceva ce facem și noi, mai mult sau mai puțin voluntar.

În primă fază, aceste modele au dus la apariția DeepFake (mulțumim, tehnologie), a unor aplicații precum Wavenet (generator de sunete) și la resurgența valului de furnizori de RPA (Robotic Process Automation), o tehnologie veche care se baza pe înregistrarea și repetarea comportamentului unui utilizator uman. A.I.-ul a ajutat RPA-ul să depășească modelul banalei imitații.

Câțiva ani mai târziu însă, „Transformer-ii” au dus la A.I.-ul generativ care nu doar analizează, ci și creează, dar și la LLM-urile care pot interpreta limbajul uman și pot livra rezultate în același tip de limbaj (Natural Language Processing). Ultimele, printre care și ChatGPT, Copilot, Gemini sau Claude sunt cele care au tras de fapt sistemul de alarmă.

De ce au început să ne îngrijoreze atât de tare A.I.-urile de tip ChatGPT? Pentru că un ChatGPT 4.0, de exemplu, dar și multe A.I.-uri opensource precum Llama (făcut de Meta), Keras, Pytorch sau TensorFlow (un framework, de fapt) pot face lucruri utile și monetizabile în viața reală. Un A.I. în 2024 poate genera text și conținut original și scris corect, poate traduce și corecta, poate analiza baze mari de date și le poate structura, poate edita și genera imagini, poate programa la un nivel de bază și verifica codul scris, poate imita dialogul uman și oferi indicații pe baza lui, poate face planuri de marketing și analiza cuvinte cheie, poate rezuma documente, verifica legi și verdicte și poate învăța instant. Iar toate aceste funcții sunt la baza unor meserii umane nu tocmai prost plătite.

Dar, Vlad, vor spune unii, A.I.-ul este departe de singularitatea tehnologică: el e doar o mașină care ciupește bucăți de informație (sau de artă, în cazul celor generative) și asamblează totul într-o formă frumoasă. A.I.-ul nu este un om! De acord, de asta am și spus că tehnologia este uneori supraestimată. În teoria inteligenței artificiale, A.I.-ul pe care-l avem acum este ceea ce se cheamă Inteligență Artificială Restrânsă sau Narrow A.I., o mașinărie incapabilă de gânduri originale, spre deosebire de Inteligența Artificială Generală (similară creierului nostru în cam toate aspectele) sau de superinteligență. Totuși, există un motiv pentru care am spus că A.I.-ul este în același timp supraestimat, dar și grav subestimat…

Dacă stăm bine să ne gândim, câte din lucrurile care ne fac umani sunt în mod autentic valorificate de societate? Nu de alta, dar am senzația că atunci când unii spun plini de ei că A.I.-ul nu va fura joburi și că este o glumă, nu înțeleg pe deplin în ce lume trăiesc.

Desigur că A.I.-urile generative gen Midjourney, Dall-E sau Suno (recent implicat într-un proces) folosesc opere existente și tipare desprinse din ele, dar câți dintre cei supărați pe aceste mașini nu fac fix același lucru? Pe bune, există producători și artiști care n-au scris o piesă originală în viața lor, au furat doar sample-uri online și au făcut coveruri mediocre. E valabil și pentru scriitori sau alte meserii care se simt amenințate de A.I. Nu pictorii cu 5000 de oameni la expoziție sunt supărați pe A.I., ci ăia al căror proces creativ e aproape identic cu al unei mașini.

Situația nu este cu mult mai bună în alte joburi de birou. Câți programatori pot face arhitectură de sistem sau rezolva în mod original probleme și câți sunt dependenți de codul altora, de StackOverflow și așa mai departe? Câți copywriteri și creatori de conținut nu reciclează de fapt articolele de succes ale altora, umplându-le de expresii precum „delve” sau „boost”, expresii care acum sunt considerate ca fiind specifice A.I.-ului? Avem detectoare chiar bune de texte și artă A.I., dar oare ne mai miră că ele au senzația că autori umani sau pictori sunt de fapt simple mașini?

Adevărul e că nu ne folosim emoțiile pentru muncă și nici umanitatea (deși ar trebui), ci un set de skill-uri pe care până de curând societatea le valorifica. Acum 40 de ani, oamenilor le era frică de faptul că mașinile le vor fura joburile de mecanici, sudori, separatori de produse sau zidari, însă pentru ocupații de genul ăsta, mașinile sunt în continuare prea scumpe în raport cu salariile celor care le fac deja. În locul a două joburi de junior social media specialist sau de operator de date însă… poți plăti un abonament la ChatGPT.

E adevărat, un robot nu știe strategie, nu face conversații cu șeful și nu răspunde cu empatie la comentarii, dar își poate adapta tonul și cu siguranță va scrie mai corect decât mulți. Să nu uităm cam ce procent de analfabeți funcțional cu diplomă de facultate avem. În plus, jobul permanent al A.I.-ului este să învețe, ceva ce generațiile noi par să fi uitat deja – având la dispoziție atâtea instrumente care învață pentru ele. Ironic, nu?

Dacă vreți să ne ducem și mai departe cu analiza, aș spune să ne oprim asupra a ceea ce numim conștiință – adică ce cred unii că ne diferențiază de A.I. Deși nu avem o teorie definitivă despre ea, din ce în ce mai mulți oameni de știință încep să creadă că fenomenul conștiinței e la rândul lui supraevaluat. Nu toți oamenii își aud vocea interioară, iar funcția inițială a conștiinței era, cel puțin după Douglas Hofstadter, autoverificarea și, ei bine, cam atât. Vedeți voi, teoria asta, din ce în ce mai populară (și cumva în concordanță cu Teoria Bicamerală a Minții, pentru cine a văzut Westworld), zice că, cel puțin până recent, ceea ce numim conștiință era doar un set de bucle de autoanaliză ale creierului – adică ceva ce au deja și multe mamifere pe care le considerăm inteligente. Mai mult, e ceva ce are deja și A.I.-ul (când buclele ăstea nu înțeleg contextul cerinței noastre sau când nu au destule date, ne place să spunem că A.I.-ul halucinează).

Practic, creierul omului primitiv nu-și punea mari întrebări dincolo de „cum evit locurile unde au fost tigri ieri?” și „cum fac să fac mai mulți oameni ca mine?”, iar conștiința îi arăta doar niște căi bătătorite în sensul ăsta. Mai mult, procesul ăsta era cumva separat de restul gândurilor impulsive, motiv pentru care unii auzeau voci, alții nu. Lucrurile au evoluat pe parcurs spre introspecție și conștiență de sine, pe măsură ce viața noastră a depășit stadiul de mâncare-făcut nevoi-dormit. Mă rog, chiar și acum, primele introspecții ale bebelușilor apar pe la 18 luni, iar empatia reală se dezvoltă cu adevărat pe la 15 ani. În plus, multe funcții se pot estompa în timp, din cauza uriașului bagaj informațional și emoțional din jur.

Practic, avem unul dintre cele mai complexe creiere de pe planetă, dar și unul dintre cele mai prost folosite. Peste jumătate din resursele noastre intelectuale sunt consumate de griji, anxietate, conținut nociv online și offline, alergătură inutilă și nimicuri. Suntem complecși, dar nu eficienți, motiv pentru care suntem și mereu obosiți. Creierul nostru este doar al patrulea organ ca mărime din corp, dar primul consumator, pentru că-i dăm suficiente motive să fie. Conștiința noastră este un instrument extraordinar, însă nu-i dăm niciodată șansa să strălucească.

Evident că A.I.-ul nu este încă la nivelul unui creier uman, dar nici nu trebuie să fie. Scopul lui este să fie o unealtă performantă, nu să o scoată la o cafea pe nevastă-ta și să țină ședințe (nu că nu există şi aplicații pentru situații de gen). Capacitatea roboților de concentrare este mult peste a noastră și ăsta e deja un lucru știut și asumat de unele companii care, chiar și după bula generată de pandemie, au refuzat să mai angajeze oameni pentru unele posturi. Nu, joburile au fosf “furate” de A.I., doar că existența şi rentabilitatea lor pe termen lung e pusă în discuție.

Desigur, există nebuni care au exagerat şi și-au făcut profile pentrui colegii roboți precum și sute de start-up-uri apărute peste noapte, unele foarte creative, altele ușor ridicole. Mai mult, sunt convins că va exista o bulă a investițiilor în A.I., dar tehnologia în sine? Tehnologia a depășit deja punctul în care dezvoltarea ei este una lentă, în salturi, iar asta au observat inclusiv fondatorii OpenAI (vă mai amintiți de episodul demiterii lui Altman?) Deja diferența dintre GPT 4 și GPT 3 este uriașă, iar miile de servere care țin sistemul în viață nu par să se oprească.

A.I.-ul a ajuns într-un punct în care ar trebui să luăm o decizie: îl integrăm în viețile noastre sau ne izolăm de viitor? Personal, simt că suntem în fața unui alt moment de tip Internet, în care singura posibilitate reală este integrarea și adaptarea. Va fi însă puțin mai greu decât în cazul browsere-lor lente și a conexiunilor dial-up. De ce? Pentru că deși tehnologia există și este accesibilă, ceea ce trebuie schimbat este mentalitatea.

Internetul nu ne-a pus în pericol stima de sine, ba, din contră, ne-a dat noi posibilități de a ne manifesta și de a ne promova munca. A.I.-ul însă vine cu povara de a ne accepta unele limitări. Trebuie să acceptăm că nu scriem ca Hemingway, că nu programăm ca Dennis Ritchie și nici nu cântăm la chitară ca Jimmy Page, dar că totuși, cu un strop de ajutor automatizat, am putea face lucrurile mai repede și mai bine. Într-adevăr, nu suntem niște mașini infailibile, dar nici nu trebuie să fim. Poate că tot ce trebuie să facem este să lucrăm la partea aia de umanitate până când devine un avantaj real sau măcar ceva ce societatea actuală să valorifice.

P.S: Îmi scuzați articolul prea lung, dar îmi stăteam pe creier de ceva vreme. Sursa Imaginii.