[AI & me] Alex Dincovici: Nu mă tem de o revoltă a mașinilor, ci mai mult de o abdicare voluntară a oamenilor și de dorința naivă de a îmbrățișa niște promisiuni fără contract

Oare va veni o perioadă în care ne vom sătura de perfecțiune? Sau în care anxietatea unei amenințări că tehnologia ne ia fața să fie doar o glumă, urmată de un zâmbet, în semn, de “cât de naivi eram cândva”? Exact, la AI ne refeream și de această dată. Alex Dincovici, antropolog și sociolog, spune că una din marile pierderi pe care le-am putea suferi în meciurile zilnice cu AI-ul ar putea fi raportul nostru cu eșecul, care a fost istoric, un profesor extraordinar.

"A gândi în era AI înseamnă să recuperezi activ ceea ce teoreticienii cogniției extinse au arătat de mult: că mintea nu e închisă în craniu, ci se întinde în corp, în mediu, în instrumentele pe care le folosești", spune Alex.

Alex spune că ar mai fi nevoie de o discuție aplicată despre consecințele sociale ale schimbării prin care trecem și despre efortul ce ajunge să fie delegat oamenilor invizibili care fac AI-ul să meargă. Cu alte cuvinte, cei care ne livrează nouă răspunsuri sau mâncare la minut, în timp ce noi dăm comenzi. Dar poate tocmai acest mare shift este pasul de care avea nevoie umanitatea pentru a se regăsi, a reînvăța plicitiseala și că totul are un sfârșit.

Cum te raportezi la AI

Ca antropolog al corpului și al tehnologiei, mă raportez la AI așa cum m-am raportat mereu la orice artefact. Cu multă curiozitate, dar fără fetiș. AI-ul nu e nici salvator, nici apocalipsă ci o tehnologie care, ca orice tehnologie, mediază relația noastră cu lumea și, făcând asta, o reconfigurează. O folosesc aproape zilnic în ultima vreme, și în cercetare, și în predare, și în scriere, dar cu destul de multă grijă. Încerc de exemplu să fiu atent la ce se întâmplă cu mine când o folosesc. La ce gesturi dispar, ce reflexe slăbesc, ce intuiții câștig.

Prima schimbare pe care ai simțit-o odată cu apariția AI

Schimbarea ritmului interior al muncii. Înainte, între întrebare și răspuns exista un interval destul de mare de timp și, de ce să mint, și destul de anevoios. Acesta era timpul necesar să cauți, să citești, să te rătăcești prin bibliografie, să reformulezi. În intervalul acela se întâmpla, de fapt, gândirea. AI-ul a colapsat acest interval până aproape de zero, iar efectul cel mai profund nu e că primim răspunsuri mai repede, ci mai degrabă că ne-am pierdut obișnuința de a sta cu o întrebare deschisă, de a căuta, în ciuda frustrării inițiale, un răspuns, și de a învăța lucruri pe parcurs. În acest interval datele căpătau sens, iar acum acel timp începe să fie o resursă din ce în ce mai rară.

Crezi că AI schimbă ritmul lumii sau direcția ei?

Amândouă, dar nu simetric. Ritmul se schimbă vizibil și imediat, mai ales când folosești modele mari de limbaj. Pare că totul se accelerează, ciclurile de producție se comprimă, răbdarea se erodează. Direcția se schimbă mai discret, prin intermediul unor mici deplasări de sens care se acumulează fără ca noi să le observăm. Când un model statistic decide ce e „normal” într-un text, într-o imagine, într-un comportament uman, chiar dacă noi avem impresia că doar am câștigat timp, se produc mai multe schimbări subtile, care se acumulază și produc efecte încă greu de identificat. Ritmul e zgomotos, direcția e tăcută, și cred că de asta este și mai periculoasă.

Ce aspect al vieții umane ți se pare cel mai vulnerabil în fața automatizării

Gândirea încorporată, probabil, sau ceea ce unii autori numesc „cunoaștere tacită”. E cunoașterea pe care o avem în mâini, în corp, în gesturile repetate ale meseriei. Un medic care palpează un abdomen știe lucruri pe care nu le poate verbaliza. Un dulgher simte lemnul înainte să îl taie. Un cercetător calitativ simte când un interviu „nu sună bine”, chiar dacă transcrierea pare în regulă. Automatizarea nu amenință gândirea abstractă, pentru că aceea oricum nu e a noastră în exclusivitate. Amenință gândirea care trece prin corp, prin gesturi, prin timp petrecut cu materia. Și, odată pierdută, e aproape imposibil de recuperat, pentru că se transmite doar prin practică, nu prin manual.

Ne putem uita la acest tip de vulnerabilitate din două direcții. Într-un fel, AI-ul pare să o facă irelevantă, pentru că discuțiile despre AGI sau super inteligența care ne pândește după colț, sunt în general discuții despre gândirea abstractă de mai sus. Dar ea este născută, generată, prin cunoaștere tacită. Încorporarea precede abstractizarea, care precede metafora. Acum avem niște instrumente care sar direct la abstractizare sau la metaforă, în lipsa procesului anevoios descris mai sus. E o amăgire extrem de periculoasă, pentru că pe de o parte este posibil să tindem din ce în ce mai mult către un model ierarhic al gândirii sau cogniției în care baza materială este irelevantă, și care implicit poate să o devalorizeze din ce în ce mai mult social, și pe de alta pentru că orice organism, inclusiv oamenii, nu se dezvoltă primind și digerând pasiv informație abstractă. Lipsește ucenicia, procesul de încorporare aici.

Ce înseamnă a gândi în era AI

Ar putea să însemne, paradoxal, să gândești despre gândire. Să devii conștient de propriile procese cognitive tocmai pentru că există acum o oglindă care le imită suficient de bine încât să te facă să te întrebi ce faci tu în plus. A gândi în era AI înseamnă să recuperezi activ ceea ce teoreticienii cogniției extinse au arătat de mult: că mintea nu e închisă în craniu, ci se întinde în corp, în mediu, în instrumentele pe care le folosești. Dacă delegăm totul AI-ului, nu devenim mai proști, ci devenim altfel distribuiți. Iar întrebarea serioasă e dacă noua distribuție ne face mai capabili sau doar mai dependenți.

Gânditul despre gândire, sau gânditul despre procesul cognitiv, este necesar chiar și atunci când ne gândim, sau mai ales atunci, la procesul cognitiv al unei rețele neuronale. S-ar putea să avem surpriza să ne dăm seama că este complet diferit de al nostru. Și atunci poate ar fi bine să investigăm ceva mai atent acea diferență, și să încercăm să învățăm ceva de acolo.

Pe de altă parte, cred că înseamnă o reflectare mai largă asupra modului în care funcționează gândirea umană și în care se distinge de cea a unui instrument care folosește gândire artificială. Și o întrebare pe care cred că trebuie să ne-o adresăm din ce în ce mai mult, și care este foarte relevantă astăzi, este ce ne facem cu dinamica dintre cele două? Se vorbește deja despre llmorfism, sau modul în care gândirea umană începe să imite gândirea unui model mare de limbaj (LLM). Această schimbare nu se produce intenționat, dar pe măsură ce suntem expuși la din ce în ce mai multe texte generate artificial, preluăm inclusiv inconștient stilul acestora modul lor de articulare, tiparele de limbaj specifice. Este foarte problematic, și aș mai da un răspuns, poate la fel de inedit la întrebarea de mai sus. A gândi în era AI ar putea să însemne mai mult decât oricând o întoarcere la literatură, la clasici, la lucrările de dinainte de LLM-uri. Asta dacă vrem să nu ne transformăm cu toții în niște llm-uri mai slabe. Nu mai zic de filosofie, la care revin cevai mai jos în text.

Primele semnale pe care le detectezi într-o lucrare AI de orice fel

Lipsa fricțiunii, probabil, este pe primul loc, și se leagă de discuția de mai sus despre literatură. Un text scris de un om are asperități. De la repetiții involuntare, schimbări de registru, propoziții care se încurcă în ele însele, la o metaforă care nu iese perfect. AI-ul produce texte fluide, bine calibrate, dar fără „rezistență”, acele momente în care se vede că cineva a luptat cu o idee. Al doilea semnal ar fi simetria excesivă. AI-ul iubește structurile paralele, enumerările de câte trei, concluziile care rezolvă tot. Viața reală, gândirea reală, nu sunt niciodată simetrice. Al treilea ar fi absența contextului încorporat. Un text uman bun poartă cu el urma unui corp care a fost într-un loc, la o oră, cu o stare. AI-ul scrie „de nicăieri”, și se vede. Pe ultimul loc, dar la fel de important, ar fi halucinațiile. În general, încerc din ce în ce mai mult să le dau studenților teme în care să îi pot citi pe ei, în care să îi pot simți. Să elimin pe cât posibil șansele de a primi lucrări bine scrise și în același tip generice, goale, fără niciun fel de amprentă a unei vieți trăite.

AI și evoluția limbajului

Limba începe să regreseze spre medie, probabil. Orice statistică, aplicată la limbaj, cred că trage spre centru. Formulări previzibile, metafore ușor de reprodus, limbaj relativ standardizat, un soi de limbă de lemn de rit nou. Observ deja un soi de engleză-internațională tradusă în română care pătrunde în comunicarea profesională, fără acea nervură locală care face o limbă să fie vie. Nu e neapărat ceva nou, s-au schimbat întotdeauna modurile noastre de exprimare în fața unor presiuni instituționale, cum a fost apariția limbajului terapeutic care influențează din ce în ce mai mult și la noi modul în care vorbim despre sine și despre relații.

În paralel, observ o reacție la unii oameni, care încep să cultive deliberat „accentul”, ciudățenia, regionalismul sau anumite tipare neconvenționale, pentru că au senzația că acestea devin marcatori de autenticitate umană. Paradoxal, AI-ul ar putea salva dialectele și argoul tocmai pentru că el nu le poate produce convingător, dar pe de altă parte mă întreb dacă nu poți antrena un LLM să imite un astfel de stil, dacă îi dai suficient de mult context.

Poate un model antrenat pe tot ce s-a gândit deja să mai creeze ceva cu adevărat nou?

Depinde ce înțelegem prin „nou”. Dacă nou înseamnă o combinație inedită între lucruri existente da, poate. Ceea ce e și un asalt asupra unui mod de a vedea creativitatea, care există de multă vreme și în testele acelea care te pun să notezi cuvinte cât mai diferite unul de celălalt, și cu cât reușești să faci mai bine asta, cu atât ești declarat mai creativ. Pe de altă parte însă, dacă nou înseamnă o ruptură sau o deplasare de paradigmă, un gest pe care nu l-a mai făcut nimeni, tind să spun nu, pentru că un model statistic, prin definiție, interpolează între date existente, nu sare în afara lor. Noutatea radicală vine, aproape întotdeauna, din eroare, din corp, din constrângere materială, din întâlniri accidentale cu lumea fizică. Un AI nu are corp, nu greșește productiv, nu se plictisește, nu are accidente, și e ceva documentat de mai mulți teoreticieni. Poate produce surprize combinatorii, dar nu poate produce rupturi existențiale. Diferența pare subtilă, dar e, să zicem, diferența dintre un stilist bun și un artist. Când eram mic, de exemplu, și învățam să desenez, ceva ce îmi plăcea enorm, nu am reușit, oricât am încercat, să desenez fără model. Și asta mă limita enorm, pentru că nu am reușit niciodată să pun pe hârtie ce aveam în minte. Aveam nevoie de un model al lumii. Dar oamenii, pentru a trăi, a crea, a inventa, nu funcționează cu modele ale lumii, atâta timp cât au lumea la îndemână (a fost sau este și asta o dezbatere interesantă din științele cognitive).

Efectul asupra percepției oamenilor vizavi de propria persoană

Cred că se instalează un tip nou de anxietate. Nu neapărat frica de a fi înlocuit la un moment dat, ci sentimentul permanent de a fi nevoit să demonstrezi constant că mai ai valoare. E o formă subtilă de alienare: oamenii încep să se evalueze prin comparație cu o mașinărie care nu obosește, nu se îndoiește, nu are zile proaste. Iar comparația e, firește, pierdută din start. Asta se întâmplă în schimb și pe liniile de producție unde oamenii muncesc alături de mașinării. Îmi aduc aminte de o autoare (Kate Crawford) care povestea cum a făcut cercetare într-un depozit al unui gigant american, și găsise acolo un automat de analgezice, pentru că oamenii se luptau constant să fie la fel de productivi precum colegii lor roboți. Răspunsul sănătos nu e să încercăm să concurăm, ci să încercăm să redefinim ce înseamnă să fii competent. Competența umană include îndoiala, ezitarea, capacitatea de a spune „nu știu”, de a schimba un răspuns după ce ai dormit puțin, și avut parte de un sfetnic bun.

Și ar mai fi aici ceva ce am simțit în primul rând în cazul meu. O întrebare care încă mă roade despre ce mai înseamnă să fii un om, sau un om care în principal produce gânduri, care ajung în lume sub formă de cuvinte, înscrise pe diferite suporturi materiale. Dacă vă aduceți aminte, când au apărut llm-urile de masă, unele dintre primele utilizări din spațiul public au fost joculețe în care erau rugate să genereze opere prin imitație. O poezie în stilul lui Bacovia, de exemplu, sau o melodie în stilul Beatles, o pictură în stilul lui Picasso. E puțin înfricoșător când te gândești că, dacă ai produs suficient de mult conținut existent și accesibil, ți se poate inclusiv fura identitatea digitală de către cineva care manipulează un llm sau, mai nou, chiar de către un agent autonom al haosului, după cum erau numiți într-o cercetare recentă agenții autonomi lăsați să zburde prin diferite scenarii instituționale.

AI-ul vs. răbdare, efort, muncă & eșec

Cea mai mare pierdere ar putea fi raportul nostru cu eșecul. Eșecul a fost, istoric, un profesor extraordinar. Învățai să scrii bine scriind prost de multe ori, învățai să negociezi pierzând negocieri, și tot așa. AI-ul scurtcircuitează acest traseu: îți dă dintr-odată un rezultat acceptabil, fără tu să fi trecut prin rateurile care construiau competența, și fără ca tu, de multe ori, să îți fi însușit procesul acela anevoios și repetitiv prin care ai obținut rezultatul. Consecința e o generație care produce output mai bun decât nivelul real al abilității ei, și care descoperă asta abia când e pusă să opereze fără ajutor. O cultură care nu mai onorează efortul nu mai are cum să producă maeștri, doar utilizatori, și asta fără să vorbim despre răbdare, care devine o trăsătură pe cale de dispariție, însă la care mă uit mai degrabă secundar, pentru că deja a fost distrusă masiv de produsele și platformele care îți oferă aproape orice la cerere, de la toate episoadele dintr-un sezon la cine știe ce produs obișnuit, cum ar fi o pâine, pentru care nu mai trebuie nici măcar să ieși din casă, e suficient să dai o comandă mai mult sau mai puțin vocală într-o aplicație.

Nu e spațiul aici, însă e nevoie de o discuție aplicată și despre consecințele sociale ale acestei schimbări, deoarece efortul ajunge să fie delegat oamenilor invizibili care fac AI-ul să meargă, de la muncitorii de clickuri din sudul global la migranții care țin în spate platformele de livrare, toți într-o situație din ce în ce mai instabilă, mai precară, și mai slab remunerată.

Cum se redefinesc opiniile divergente

Opiniile divergente devin un lux, dar nu e ceva nou asta, se întâmplă de când s-au răspândit rețelele sociale și acest fenomen pe care Gregory Bateson îl numea schismogeneză. Și, ca orice lux, și opiniile divergente vor ajunge să fie accesibile în mod inegal. AI-ul e antrenat să fie plăcut, iar această prietenie algoritmică e înșelătoare. Să ai un asistent care îți dă mereu dreptate, care reformulează frumos ce spui tu deja, care netezește asperitățile realității, nu ne face neapărat bine.

Dispare treptat fricțiunea productivă, amicul care să te contrazică argumentat, redactorul care să îți taie paragraful bun, colegul care să își exprime dezacordul. În locul lor apare o ecologie informațională foarte caldă, foarte confortabilă și care riscă să ne blazeze. Cine va mai ști să gândească în public va fi cineva care a avut parte de dezacord real, adică, din ce în ce mai mult, o elită. E aproape amuzant și faptul că este posibil ca diferitele LLM-uri să fie și ele în acord mai degrabă cu ele însăși. S-a văzut recent într-un experiment pe cv-uri, în care modele diferite de limbaj evaluau mai bine cv-urile rescrise de versiuni de-ale lor. Mai bine decât cv-urile scrise de oameni, a propos de ce înseamnă să concurezi cu o inteligență artificială, și mai bine variantele scrise tot de ele față de cele scrise de concurență.

Pericolele pe care nu le vedem în oracolul de buzunar

Pericolul principal despre care vorbește lumea este halucinarea, care e doar o manifestare a AI-ului. E evident că greșește, și oamenii încep să învețe asta. Pericolul e că, atunci când are dreptate, are o dreptate fără context sau fără înțelegerea contextului. Ca în exemplul în care un om întreabă un LLM cu ce să meargă la o spălătorie auto aflată la 50 de metri de casă, și i se spune că e cel mai eficient să facă asta pe jos. Un oracol antic vorbea ambiguu pentru că știa că viața e ambiguă. Oracolul de buzunar vorbește clar pentru că e antrenat să satisfacă. Iar între o ambiguitate înțeleaptă și o claritate statistică, o alege, din păcate, pe a doua. Al doilea pericol, mai subtil, este deposedarea de autoritatea propriei experiențe. Oamenii încep să-și pună la îndoială ce simt, ce știu din practică, ce le spune corpul, pentru că „zice ChatGPT că”. Al treilea ar putea fi uniformizarea. Dacă toți întrebăm același oracol, începem să primim aceleași răspunsuri și ajungem treptat să trăim aceleași vieți. Asta mi se pare un pericol existențial și pentru oameni, dar și pentru antropologie, cel puțin în definiția care îmi place cel mai mult și îi aparține lui Tim Ingold, care spunea că antropologia este filosofie cu oameni în ea. Filosofia fiind, în sens deleuzian, preocupată cu crearea de concepte. Antropologia ar fi practic preocupată cu crearea de noi moduri de a trăi. Și aici intră oarecum în conflict cu AI-ul de acum.

Relația care începe să se formeze între oameni și AI

E o relație fără precedent istoric exact. Nu e nici relația cu o unealtă, care nu răspunde, și e mai greu de antropomorfizat, nici cu un animal, pentru că acesta nu argumentează. Nu este nici măcar similară relației cu o persoană, care are corp, miros, emoții, istorie, mize. E ceva între. Un interlocutor care pare veșnic disponibil, răbdător, competent, dar care nu există cu adevărat de partea cealaltă. Actor-Network Theory ne-ar spune că este totuși un actor, întrucât modifică ce facem, cum gândim, și evident și ce nu facem și nu gândim. Această relație are costuri cognitive și emoționale extrem de mici, și de aceea devine atractivă, dacă o comparăm cu relațiile umane, care sunt costisitoare, imperfecte, și tocmai de asta transformatoare. Așa se explică și faptul că unii oameni folosesc llm-urile pe post de terapeut.

Rolul unui terapeut e de a-ți arăta însă ce înseamnă o relație sănătoasă, o structură psihică stabilă. Dacă aș face o paranteză cu artele marțiale, relația cu un partener de sparring este întotdeauna antrenantă. Poți să și iei bătaie uneori, ești de multe ori surprins de reacțiile sale, îți arată foarte ușor propriile slăbiciuni. Echivalentul unu AI ar fi un manechin. Nu contează ce faci, o să îți iasă întotdeauna schema. Partea bună însă este că poate redistribui accesul la expertiză. Un copil dintr-un sat fără bibliotecă are acum acces la un tutore, la fel cum are la niște cunoștințe de psihoterapie o persoană fără resurse materiale sau acces la psihoterapeut. Dar e important să nu rămână acolo, să aibă grijă ca AI-ul să nu devină un substitut, ci cel mult un potențator.

Calitatea noastră definitorie în epoca AI

Nu vreau să intru neapărat foarte în profunzime în astfel de discuții, să nu plictisesc, dar premisa din întrebare e de câțiva ani încoace atacată și în științele sociale și în filosofie de o serie de autori și lucrări care sunt uneori integrați la grămadă într-un demers numit virajul ontologic. Pentru că această chestiune epistemologică (cum pot cunoaște lumea) e înlocuită cu una ontologică (din ce în e făcută lumea), cu mai multe variante de ontologii plate care răstoarnă această ierarhie care pune omul pe un piedestal. Se întâmplă în STS (studiile despre știință și tehnologie, domeniu în care putem integra teoria actor rețea – ANT), în realismul speculativ din filosofie, și în anumite zone ale antropologiei. Și există, de exemplu, o lucrare pe care le-o recomand studenților și de la master, și de la licență, numită Eating in theory, a lui Annemarie Mol, care se/ne întreabă cum ar arăta lumea dacă am lua drept punct de plecare mâncatul, și nu gânditul. Ce am putea spune sau învăța despre a fi, a relaționa? E nevoie să ieșim din paradigma asta antropocentrică destul de păguboasă dacă vorbim despre inteligența artificială, cu atât mai mult cu cât există cogniție și la alte viețuitoare, și poate că diferențele între specii sunt diferențe de grad, nu de natură.

 Revenind după această paranteză teoretică, rămâne în continuare definitoriu pentru noi acest organism vulnerabil care îmbătrânește, care moare, care iubește, care suferă. Toată filosofia care a încercat să definească omul prin rațiune s-a dovedit fragilă, și se vede acum. Mașinăriile calculează mai bine, scriu mai curat, își amintesc mai mult. Ce nu pot face, și probabil nu vor putea niciodată, e să aibă o miză existențială. Noi gândim cu urgența faptului că suntem muritori. Orice gest uman important e făcut sub această presiune. AI-ul nu are nimic de pierdut. Calitatea noastră definitorie poate că nu e inteligența, ci finitudinea.

Cum se schimbă perspectiva asupra realului

Realul devine, din ce în ce mai mult, o construcție pe care trebuie să o aperi. Timp de câteva secole, vederea și auzul au fost un garant al acestei noțiuni, și ea prost înțeleasă, de realitate: „am văzut cu ochii mei”, „am auzit cu urechile mele”. AI-ul generativ demolează această garanție. Rezultatul nu e că nu mai credem nimic, ci că începem să credem altfel, prin încredere în surse, sau în oameni cunoscuți. Realul poate că se resocializează și devine din nou, ca în societățile mici, despre cine îți spune, nu despre ce citești sau auzi. E un regres aparent și, simultan, o reîntoarcere la un mod mai vechi și poate mai sănătos de a valida lumea. Dar să fie clar, nu aprob această utilizare a termenului de real. O halucinație a unui LLM este la fel de reală ca un fake news, sau o declarație a premierului. O lentilă mai bună și mai sănătoasă decât corespondența cu realitatea ar fi cea performativă. Să ne uităm la ce efecte produc diferite acte de vorbire, pentru că acolo este miza. O halucinație, ajunsă unde nu trebuie, va crea realul despre care în alt context poate că doar am zâmbi înțelegător.

Granițele etice și întrebările ce trebuie puse

Întrebările importante la care se răspunde acum în reglementări, de tipul „cum etichetăm conținutul AI”, „cum protejăm datele, sunt mai degrabă întrebări de igienă. Întrebările serioase sunt cine decide ce e „normal” când un model statistic definește normalitatea pentru miliarde de oameni, iar acea normalitate se schimbă permanent pe măsură ce oamenii adoptă, și implicit modifică acea statistică?

Cine plătește costul ecologic ascuns al acestei tehnologii, pentru că fiecare răspuns consumă energie reală, apă reală, minerale reale, și folosește muncă reală pe care nu o vedem? Ce tip de subiect uman produce o copilărie petrecută în conversație cu un chatbot? Și, poate cea mai importantă ar fi cui îi aparține limbajul, când el devine materie primă pentru modele comerciale? Etica AI-ului nu e, în miezul ei, o problemă tehnică, ci o problemă politică deghizată în problemă tehnică.

Ce ar trebui să reînvățăm despre noi înșine

Ne externalizăm din ce în ce mai mult memoria în telefon, atenția în notificări, acum și gândirea în AI (conceptul cheie ar fi cognitive scaffolding – eșafodare cognitivă). Fiecare externalizare modifică, probabil chiar slăbește o abilitate. Relația cu noi înșine devine o relație mediată, pentru că ne cunoaștem prin datele despre noi mai mult decât prin experiența directă. Ar trebui să reînvățăm plictiseala, starea în care mintea se întâlnește cu sine, fără stimuli, și descoperă ce are de spus. Sau imersiunea contemplativă despre care vorbește Byung-Chul Han în Societatea Burnoutului. Ar trebui să reînvățăm incompetența, adică bucuria de a face ceva prost, fără să ne grăbim să fie perfect, sau tăcerea, sau alte lucruri aparent insignifiante dar pe care AI-ul ne permite să le evităm.

Frica ta cea mai mare vizavi de AI. Dar speranța?

Complicat aici. Dacă încerc să fiu prea sincer pentru o expunere media, mi-e teamă că voi deveni cumva irelevant, pentru că și eu îmi câștig existența din observarea unor tipare și combinarea unor idei care le-au mai venit și altora. Dar și că oamenii se complac atât de mult în acest confort aparent adus aproape de degetele lor încât nu vor acționa așa cum ar fi de dorit. O umanitate care nu mai știe să stea cu propria gândire, care caută validare algoritmică la fiecare pas și își externalizează deciziile pentru că e mai ușor e o distopie în care nu mi-ar face plăcere să trăiesc. Practic, nu mă tem de o revoltă a mașinilor, ci mai mult de o abdicare voluntară a oamenilor și de inabilitatea naivă de a îmbrățișa niște promisiuni fără contract. Deși contractele sunt și ele promisiuni formalizate. 

Pe de altă parte, sper că va mai rămâne sau chiar se va mări, spațiul în care calitățile profund umane sunt relevante și valoroase. Dacă avem și nițel noroc, epoca AI-ului ar putea să fie epoca în care redescoperim ce suntem noi, tocmai prin contrast cu ceea ce nu suntem. Și în care am putea măcar să renunțăm, pe piața muncii, la tot ceea ce nu produce valoare reală, și Graeber numea bullshit jobs. Dar la cum arată cererea de muncă necalificată pentru llm-uri încă mă îndoiesc.