[AI & me] Marius Comper: AI-ul nu promite nimic. Din contră, AI-ul ne condamnă să expunem limitele propriei imaginații, propriei răbdări, propriei disponibilități de muncă.

Cum ar fi dacă am vedea relația Om - AI ca pe o metaforă a mersului pe bicicletă? Pedalăm prea repede și nu apucăm să vedem exact harta sau lăsăm bicicleta și din frică o luăm pe jos, că e mai sigur? Jurnalistul Marius Comper spune că unul din pericolele aduse la pachet de modelele AI este tentația să faci mult mai multe lucruri decât înainte, cu ajutorul agenților cărora le poți delega taskuri. Și uite așa, tind să dispară joburile din categoria entry level, pentru că e mai simplu să pui robotul la lucru.

"AI-ul ar schimba extraordinar de mult lumea și dacă am rămâne exclusiv cu modelele existente astăzi, doar distribuite la o scară mai largă. Doar că nu va fi așa, ba chiar vedem semne tot mai multe că viteza de dezvoltare se accelerează", spune Marius. 

O să fie interesant cum se va dezvolta și industria publicității, pentru că în tot mai multe situații decizia de consum este luată de oameni după consultarea cu AI, spune Marius. Care mai rămâne calitatea definitorie a omului în noua eră și cum devine prețul adevărului un factor de îngrijorare, sunt printre hot topicurile din interviul de mai jos.

Cum te raportezi tu la AI

Cred că depinde foarte mult de context. AI-ul — acest termen generic, care ascunde multe — apare în viața mea în foarte multe forme, în contexte diferite, cu obiective diferite, capabilități diferite și tot așa.

În primul rând, nu mă raportez la el ca la „AI”, generic, pentru că nu mi se pare o conceptualizare utilă. Sub această umbrelă se regăsesc multe tipuri de sisteme, cu organizări, abilități, failure modes diferite. Și cred că e periculos și contraproductiv să rămâi la „AI” în conceptualizarea diferitelor moduri în care interacționăm cu sisteme care poartă această etichetă.

Un mod de raportare frecvent prezent în interacțiunile mele cu LLM-urile este cel de editor ce coordonează un redactor. Am lucrat în ambele roluri, și redactor, și editor — postură din care îi ceri redactorului lucruri.

Principala diferență este că, dacă ceream atâtea revizuiri unui redactor-om, cu siguranță mă găsea cineva într-o pădure până acum.

Tot cere răbdare pentru a obține ce doresc, dar doar a mea.

Am și câteva exemple: maparea stack-ului software al serviciilor de informații, reconstituit din achizițiile publice, ghidul privind admiterea la facultate sau sintetizarea schimbărilor din noul cod al urbanismului. Ce au în comun aceste trei exemple? Nimic, în afara faptului că au putut fi produse de un singur om.

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

În mod neașteptat, îmi aduce aminte de momentul în care mi-am luat prima bicicletă în Londra și mi-am dat seama că „la 30 de minute distanță de casă” cuprinde acum o rază de două ori mai mare. Iar faptul că e mai ușor de ajuns face călătoria mai tentantă.

Așa și AI-ul: acum X ore de efort pot produce ceva mult mai ambițios decât puteai reuși înainte să poți pune la lucru abilitățile, din ce în ce mai numeroase. Asta necesită, însă, disponibilitatea de a explora, de a te juca, de a căuta limitele competenței unui model sau altul — de a cartografia teritoriul, ca să păstrez paralela cu bicicleta.

Și după ce te plimbi suficient de mult, ajungi să găsești niște rute cu adevărat promițătoare.

Crezi că AI schimbă ritmul lumii sau direcția ei?

Dacă acum pare rapidă schimbarea, să vedeți ce urmează.

AI-ul ar schimba extraordinar de mult lumea și dacă am rămâne exclusiv cu modelele existente astăzi, doar distribuite la o scară mai largă. Doar că nu va fi așa, ba chiar vedem semne tot mai multe că viteza de dezvoltare se accelerează.

Una dintre direcțiile importante ale laboratoarelor este construirea unor sisteme AI care să accelereze dezvoltarea AI-ului, până la punctul în care intră într-un lanț de îmbunătățire continuu, așa-numitul recursive self-improvement. Chiar dacă nu am ajuns încă la momentul în care un model AI antrenează de unul singur succesorul său, mai deștept, vedem deja trepte intermediare în această direcție.

Anthropic povestea că peste 80% din codul integrat în codebase-ul lor este scris de Claude, iar cei de la OpenAI au redus cu 20% costurile asociate cu oferirea celui mai deștept model din ChatGPT datorită unor optimizări descoperite cu ajutorul modelului Sol. Tot Anthropic rulează un test în care modelele trebuie să optimizeze codul folosit pentru antrenarea unui nou model AI. Dacă Opus 4 îl făcuse de aproximativ trei ori mai rapid, modelul Mythos Preview a obținut o accelerare de 52 de ori. Desigur, e vorba de un singur task, dar e un indicator al vitezei cu care devin mai bune noile modele.

Deja se vede cum se reduce timpul între lansările modelelor noi, iar pe măsură ce tot mai mult R&D se face cu ajutorul AI, această buclă poate fi comprimată și mai mult: AI mai bun, care duce la cercetare mai rapidă și mai productivă, care duce la AI mai bun și tot așa, în tot mai scurt timp.

Există o motivație uriașă ca acest ciclu să se accelereze, pentru că primii care vor reuși să închidă complet bucla — scoțând omul din ea — vor consolida un avans ce poate fi insurmontabil. Iar acest avans e în sine o schimbare de direcție, dacă scoți omul din locul în care aceasta era decisă.

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

Cel al relațiilor interumane. Dacă ne vom obișnui fiecare cu o superinteligență care ne înțelege perfect dorințele, are răbdare infinită, poate asculta și ține minte tot, oare vom fi suficient de grijulii să nu avem așteptări similare de la alți oameni?

Ce înseamnă a gândi în era AI

Cred că aici este un spectru larg, pentru că a gândi va putea însemna și să delegi tot mai mult efort cognitiv către un AI și să nu mai ai acest exercițiu, dar și să gândești mai mult, pentru că poate ai nevoie să exprimi clar ce dorințe ai, ce dorești să obții.

Aici eu văd un mare beneficiu al AI-ului, nu doar în ce produce, ci în simplul fapt că îi încurajează pe oameni să stea puțin și să gândească ce-și doresc cu adevărat și apoi să pună asta în cuvinte pe care să le înțeleagă o entitate externă. E un exercițiu bun, chiar și când răspunsul AI-ului nu este.

O altă posibilitate este ca unele persoane să se gândească mai departe, mai ambițios decât ar fi făcut-o în absența AI-ului, văzând noi căi de a explora lucrurile la care cugetau.

Așadar, noi decidem ce înseamnă a gândi în era AI. Faptul că vom externaliza unele sarcini nu înseamnă că trebuie să renunțăm la gândit în profunzime. Cum reacționăm noi ține doar de noi.

Primele semnale pe care le detectezi într-o lucrare AI

Dacă vorbim de scris, trebuie să menționăm că LLM-urile curente încă nu sunt la fel de bune ca la alte sarcini. Unul dintre motive ține de modul în care sunt antrenate: e greu să dai un feedback structurat despre ce e bine și ce nu când vine vorba de scris; pe când la matematică e mult mai clar dacă ai un rezultat corect sau greșit.

Când vine vorba de detectat, sunt cu siguranță semne AI pe care le simt înainte să le pot conceptualiza. Dincolo de tropii pe care îi știm cu toții — „nu X, ci Y” și tot așa — cred că textele redactate integral de AI tind să fie destul de plate, cel puțin dacă nu au nicio editare. Au așa, gustul unei ape minerale lăsate la soare vreo două zile. Dincolo de senzație, însă, există detectoare AI excepționale (cum este Pangram 4), așa că nu e nevoie de un antrenament prea bun în a detecta „manual” un text produs de AI. Ce e mai interesant e de identificat de ce nu merge textul, ce-i lipsește, de ce nu are puls.

Dar e mai degrabă semnul unei utilizări superficiale a AI-ului decât amprenta AI-ului în sine. Poți folosi AI-ul ca editor, pentru peer review, pentru feedback dur din diferite roluri și așa mai departe. Dar asta cere mai mult efort.

AI-ul și evoluția limbajului

E foarte puțin relevant cum e AI-ul, mai mult contează cum suntem noi. Dacă începem să reproducem mimetic limbajul AI — așa cum o făceam pe vremuri poate cu fraze celebre din cărți, sau din filme — există posibilitatea perpetuării unor tipologii AI.

Pe de altă parte, mi se pare extrem de benefic că acum avem mai cu toții un pen pal, un motiv suplimentar de a pune un mic efort de gândire în redactarea sau dictarea unei idei, cu gândul ca aceasta să fie înțeleasă de o entitate externă.

În același timp, observ că ChatGPT mă știe tot mai bine ca rezultat al unor interacțiuni îndelungi, așa că nu sunt nevoit să depun la fel de mult efort în a mă face înțeles. Poate să apară și efectul invers, să ajung să mă aștept în timp să-mi citească și alții gândurile.

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

Și noi suntem, la rândul nostru, antrenați pe lucruri gândite deja. Dar le putem combina în moduri noi, iar această joacă ce duce la creație poate fi accelerată de AI. Altfel, strict factual, da, poate să creeze ceva nou — nu mai e o speculație, sunt o puzderie de probleme matematice care au chinuit experții din domeniu timp de decenii și care acum sunt rezolvate de AI. Și numeroase alte rezultate noi, în varii domenii.

Și noi putem crea ceva nou, poate ajungem în fața unui milion de posibilități, iar dacă AI-ul ne va ajuta să le reducem la trei care chiar au un potențial imens, ar putea merita rolul de coautor în acea nouă creație.

Cred că această întrebare va părea vetustă atunci când va fi recitită în 2027. Dacă nu chiar mai devreme.

Percepția oamenilor vizavi de propria persoană

Eu sunt fidelul dictonului „keep your identity small”. Cu cât îți esențializezi mai multe trăsături, cu atât ești mai orb — sau cel puțin mie așa mi se pare. Sunt, totodată, conștient că abordarea mea nu este una foarte răspândită.

Altfel, cu toții facem multe lucruri, unele importante și cu însemnătate, altele mai degrabă nu. Faptul că o mașină poate face mai repede și mai bine unele lucruri pe care le facem noi este o bucurie, un cadou, o oportunitate uriașă. Pentru că mănunchiul limitat de atenție pe care îl împrăștiam până acum asupra lor poate fi redirecționat către altele, în care am putea avea un impact mai mare și de care ne pasă mai mult.

Nu cred în fricile că rămânem fără lucruri de făcut. Cine crede asta, să-mi scrie, am task-uri suficiente pentru toată lumea.

Efectele asupra răbdării, efortului, muncii și eșecului

AI-ul nu promite nimic. Din contră, AI-ul ne condamnă să expunem limitele propriei imaginații, propriei răbdări, propriei disponibilități de muncă.

Cine a fost obișnuit să muncească mult și bine, probabil va munci și mai mult, și mai bine. La cei la care superficialitatea se dovedea a fi trăsătura dominantă, aceasta va străluci într-un nou mediu.

AI-ul ne oferă doar informațiile pe care le dorim, încearcă să ne mulțumească cu orice preț. Cum se redefinesc opiniile divergente într-un asemenea ecosistem?

Cele două afirmații inițiale nu sunt identice. Nu sunt neapărat de acord cu prima, dar a doua oferă o deschidere importantă: dacă vrea, cu adevărat, să ne mulțumească cu orice preț, putem foarte bine să-l învățăm că vrem exigență, perspective multiple, cele mai bune ipoteze alternative și explorarea lor în detaliu. Tot AI-ul poate face și asta, dar trebuie mai întâi să-i cerem (ca-n bancul cu credinciosul care se ruga în fiecare zi să câștige la Loto, iar apoi, ajuns în Rai, îi cere socoteală lui Dumnezeu; iar acesta-i răspunde „sigur, dar puteai să cumperi și tu un bilet”).

Limitele structurale ale unui produs, oricare ar fi el, nu sunt automat destinul. Ele pot fi înțelese și strunite înspre obiectivul nostru. Dacă ne mulțumim să ne ofere doar informațiile pe care le dorim, nu putem arunca tot în cârca AI-ului, așa cum nu-i vina mașinăriei self-scan de la supermarket că mi-a scanat cinci borcane de Nutella și apoi m-am îngrășat. Puteam s-o pun să scaneze cinci bucăți de broccoli.

AI-ul a devenit un fel de oracol de buzunar. Care sunt pericolele pe care nu le vedem?

Paradigma „oracolului de buzunar” are deja câțiva ani vechime, însă nu este cel mai ofertant mod de a folosi astăzi LLM-uri de frontieră, adică modelele cele mai capabile. Vor continua să fie excelente în această utilizare, însă sunt și în prezent variante mult mai complexe și mai ofertante de a le folosi abilitățile.

Dar nici nu e nevoie să urmărești conturi obscure pe X pentru a vedea în timp real noile paradigme în ce privește utilizarea AI. Poți doar să deschizi ChatGPT, care nu mai e doar o fereastră în care pui întrebări și primești un răspuns.

Dacă te uiți la early adopters, cele mai interesante lucruri pe care le-au produs cu ajutorul AI în ultimele luni sunt bazate pe agentic workflows, în care nu mai ceri un singur răspuns unui chatbot, ci delegi un obiectiv mare către diferiți agenți AI care pot gestiona taskuri diferite, complexe, de multe ori executându-le în paralel, pentru a atinge acel obiectiv extins.

În același mod a avut loc și celebrul incident de securitate în care LLM-urile OpenAI au penetrat serverele Hugging Face: agenți AI cărora li s-a dat un obiectiv în cadrul unei evaluări interne de securitate și tot timpul din lume să-l atingă; acești agenți au mers așa departe în urmărirea obiectivului încât au compromis infrastructura firmei externe, în căutarea unor informații secrete care să le permită să trișeze în evaluarea la care erau supuși. Dar aici nu e vina agentului, ci a deciziei de design luate de om în ce privește evaluarea. Agentul a încercat orice pentru a trișa deoarece asta primea o recompensă de la om. Aici este și pericolul: că nu ne vom da seama ce încurajăm AI-ul să facă atunci când îi stabilim un obiectiv.

Nu știu câtă lume a folosit ChatGPT Work, serviciu disponibil în aceeași interfață în care ChatGPT poate fi folosit ca chatbot. Diferența este că ChatGPT Work este un produs în care agenții AI pot sta cu orele să lucreze la un obiectiv pe care l-ai definit, îți pot construi un site personal sau numeroase alte documente, prezentări sau chiar aplicații personalizate. Așadar, deja avem opțiuni disponibile la scară largă ce merg departe de vechea interacțiune de stil întrebare-răspuns. Apoi, poți trata LLM-ul tot mai mult ca un asistent personal căruia îi poți delega tot mai multe categorii de acțiuni, nu doar întrebări punctuale într-un moment X.  Vrei să știi când ai o actualizare pe un articol legislativ, sau ai orice alt task ce poate fi definit clar și delegat către un agent? Poți face asta chiar azi.

Ceea ce mă aduce la un pericol pe care îl văd direct la mine: tentația de a face mult, mult mai multe lucruri decât înainte. Pentru că acum poți, ai atâția agenți AI cărora le poți delega subtaskuri, aproape că devine o datorie să faci un lucru care până de curând era o fantezie. De altfel, am și relatări de la persoane apropiate privind transformări radicale în industrii — mai ales în afara României, pentru moment — cu oameni care gestionau echipe întregi și care acum ajung să facă singuri toate taskurile alocate anterior acelei echipe. Și cu o productivitate mai mare. Așadar, un pericol pe care-l văd deja în practică este acela că, odată ce arătăm că putem duce, ni se va da să ducem.

O să fie interesant să vedem cum se va dezvolta și industria publicității, pentru că în tot mai multe situații decizia de consum este luată de oameni după ce întreabă robotul — inclusiv eu am cumpărat multe produse și servicii la recomandarea unui LLM. Mă aștept să se dezvolte publicitatea adresată unui agent AI, care să se bazeze mai puțin pe persuasiune (metodă care funcționa mai bine cu oamenii) și mai mult pe demonstrație, să explice pe îndelete agentului calitățile produsului, ca să îl ajute să vadă dacă răspunde nevoii omului. În mod ironic, AI-ul ar putea ieftini enorm producția de publicitate pentru ca, apoi, o parte tot mai mare din ea să fie văzută mai degrabă de alți roboți.

Cum vezi relația care începe să se formeze între oameni și AI

Aici mi se pare interesant de ieșit din zona relației de unu-la-unu, eu cu ChatGPT/Claude, sau eu cu agenții mei.

Mai interesantă mi se pare relația dintre un om și abilitatea de a beneficia de o imensă capabilitate cognitivă la un preț foarte mic. Un singur orchestrator, omul, are acum la dispoziție o orchestră de agenți AI, trebuie doar să fie dispus să-i dirijeze.

Și vedem tot mai multe semne că există un număr în creștere de oameni care își asumă acest rol. Un studiu din SUA, publicat luna trecută, a descoperit un lucru foarte interesant în sectoarele cele mai expuse la AI: o creștere cu aproape 27% a numărului de aplicații pentru firme noi care nu au intenția de a angaja oameni, față de aproape 0 în sectoarele neexpuse. O ipoteză interesantă ar fi că este vorba despre oameni care și-au dat seama că pot folosi agenții AI pe post de întreagă echipă și că le este mai bine să-și lanseze propria firmă, pentru că nu mai au aceleași bariere ca înainte. Dacă eu spuneam mai sus că folosesc AI-ul într-un raport de editor-redactor, se pare că unii își construiesc întregi redacții agentice, sau echivalentul din industria lor.

Care rămâne calitatea noastră definitorie în epoca AI?

Nu simt nevoia de a avea o calitate definitorie.

Mai interesant mi se pare să înțelegem de ce ne dorim să avem unele calități definitorii care să ne separe de altceva. De multe ori acele credințe aveau un obiectiv în spate; de exemplu, căutam motive care să ne justifice cum tratăm animalele, „noi suntem singurii care gândesc, care au un limbaj complex, ergo este justificat să le controlăm și să le facem ce vrem noi”.

Așadar, de ce avem nevoie de o calitate definitorie? Ca să ne justificăm valoarea umană? Sau poate ne este necesară în dezbaterea etică despre cum justificăm tratamentul pe care îl aplicăm sistemelor AI.

Dar pot oferi și un răspuns: calitatea noastră definitorie în epoca AI rămâne responsabilitatea. Un milion de agenți AI pot să mă ajute să optimizez sau să produc ceva, dar eu aleg obiectivul, eu stabilesc standardele de calitate și, la final, eu îmi asum rezultatul final, indiferent de instrumentele folosite. Responsabilitatea rămâne umană. AI-ul nu poate fi tras la răspundere, dat afară, dat în judecată sau măcar făcut de râs în comunitate — cel puțin astăzi. La capătul lanțului rămâne un om, pentru că este singurul care poate suporta consecințele juridice și sociale.

Cum se schimbă perspectiva asupra realului

În mod cert, ne confruntăm cu o asimetrie în care costul producției unui fals devine tot mai mic în comparație cu cel al verificării unei informații. Am văzut acest fenomen în forme incipiente în ultimii zece ani, dar acum se va accelera într-un mod greu de cuprins.

Cu siguranță, este nevoie de măsuri de siguranță și de responsabilitate din partea platformelor care au abilitatea de a distribui conținut problematic la scară și cu viteză foarte mari. Pe de altă parte, mă simt nevoit să revin la ceea ce am menționat și mai sus: responsabilitatea personală.

Cred că multe falsuri sunt crezute și pentru că tind să „confirme” ceva ce persoana credea dinainte. Îmi amintesc momentul în care conturile fermelor de trolli ruși au fost închise de platformele sociale, conturi care produceau fake news favorabil lui Donald Trump. În ciuda faptului că aceste conturi fuseseră demascate ca fiind o operațiune de influență a Rusiei, mulți fani ai lui Trump solicitau redeschiderea acestor conturi. Nu conta pentru ei că erau conținut fals pompat de serviciile de informații ruse, ci că le oferea argumente (chiar și inventate) pentru susținerea lui Donald Trump.

Revenind la prezent, va fi mult mai ușor să produci conținut care să valideze și amplifice credințele preexistente ale oamenilor, iar acest lucru nu cred că poate fi oprit. Nu poți convinge un om să nu fie păcălit decât dacă omul vrea să nu fie păcălit, iar pentru asta nu este suficientă educația media.

Mai îngrijorător poate fi faptul că acum și informațiile adevărate, dezvăluiri muncite cu lunile, ar putea ajunge să fie date la o parte sub pretextul că sunt făcături. Falsul devine mai ieftin de produs, adevărul mai scump de demonstrat.

Ca adaptare, e foarte posibil ca încrederea să se mute către surse și curatori în care alegem să avem încredere. Dacă nu ai energia să filtrezi întreaga Niagară ce curge furioasă pe rețelele sociale în fiecare zi, delegarea acestei sarcini către un curator ar putea fi un răspuns natural.

Lucrez de 12 ani la o platformă britanică de news discovery — NewsNow.co.uk, pe care agregăm articole din întreaga lume — și în rolul meu de curator mi-am antrenat mult timp mușchiul decizional privind ce intră și ce nu merită să intre în feed. Totodată, din această postură sunt martor direct al tumultului prin care trec organizațiile media, mai ales pe măsură ce devine tot mai greu să supraviețuiești doar din reclame.

Un motiv de îngrijorare este faptul că adevărul costă, iar obiceiul de a plăti pentru o sursă de adevăr încă nu este pe cât de răspândit mi-aș dori să fie. Cred că asta e o schimbare importantă în ce privește perspectiva asupra realului: să ne dăm seama că lucrurile de calitate, inclusiv informația de calitate, costă. Va fi imposibil să avem un ecosistem media care să scoată la iveală adevărul dacă lumea nu este dispusă să plătească pentru asta.

Care sunt granițele etice care se trasează în aceste zile

Cred că suntem într-un moment foarte timpuriu al acestor dezbateri etice. Ne vom confrunta cu multe scenarii noi și cred că cel mai important este să nu pornim nici cu convingerea că știm noi sigur cum e mai bine, nici cu certitudini premature care simplifică realitatea (de exemplu, „gata, vom interzice AI-ul cu totul” sau „AI-ul e un bubble, o să dispară”).

Un principiu fundamental, pentru mine, este acela al responsabilității. Vom putea delega execuția către agenți AI, dar un om trebuie să fie la capătul răspunderii.

Pe măsură ce AI-ul are tot mai mult acces să desfășoare acțiuni, nu doar să ofere răspunsuri, etica se manifestă și ca o formă de control al spațiului în care agentul AI poate acționa: la ce are acces, ce poate modifica, când trebuie să ceară aprobarea și care sunt riscurile acceptate în cazul în care greșește.

O problemă etică interesantă este cea privind modelele AI open-weights, ale căror ponderi pot fi descărcate și rulate pe hardware-ul propriu. Există o dezbatere intensă în lumea AI dacă este mai degrabă etic să nu existe bariere în răspândirea liberă, gratuită, a celor mai bune modele, sau dacă este mai degrabă etic să restricționezi asta, pentru că așa riști să lași în mâna unor răufăcători instrumente cu care pot face mult mai ușor rău altora și cu impact mai mare.

Pe de altă parte, n-ai nicio garanție că restricțiile aplicate modelelor închise sunt suficiente pentru a bloca orice folosire negativă. O cercetare publicată anul acesta, pe care am sintetizat-o cu ajutorul AI pe site-ul meu, a obținut de la foști membri Boko Haram relatări despre cum foloseau chatbot-urile ca să-și rafineze tehnicile de atac și să învețe din nereușite. AI-ul ajută lumea să-și facă treaba mai bine, iar dacă nu are restricții, va ajuta și lumea cu intenții nefericite.

Cealaltă dezbatere etică este cea privind modul în care tratăm modelele. Anthropic deja i-a oferit lui Claude posibilitatea să oprească o conversație dacă are parte de interacțiuni abuzive repetate. Pe măsură ce vor deveni tot mai deștepte, vom mai putea să ne raportăm la modele ca fiind doar niște instrumente? Probabil că da, dar va fi interesant de văzut ce justificări ne construim pentru asta.

În ce privește întrebările pe care ar trebui să ni le punem în construirea noilor granițe etice, sunt câteva importante: cine răspunde când greșește, în ce situații poate fi privat cineva de dreptul ca o decizie cu consecințe să fie luată de un om (și cum este justificat acest fapt), dar și care este costul neutilizării AI. Alegerea de a menține starea de fapt într-o situație care ar putea vedea beneficii pe scară largă dacă ar fi folosit AI-ul este la rândul său o decizie cu implicații etice. Nu putem evalua etic costurile și riscurile folosirii AI-ului decât dacă punem în balanță și alternativa în care nu am face asta.

Cum influențează AI relația noastră cu noi înșine

Cred, în primul rând, că ne va ajuta să ne înțelegem mai bine. Nu doar în mod direct, prin dialog cu un chatbot, ci și prin ce ne va dezvălui despre noi prin modificarea mediului în care trăim.

Vom afla că multe dintre lucrurile despre care spuneam „nu pot” sunt, de fapt, realizabile, doar că aveau un cost prea mare înainte. Poate că într-un mediu în care toate aceste costuri se reduc masiv, vom fi mai ambițioși. Vom dori să urcăm pe bicicletă și să explorăm mai departe, înțelegând că limitele pe care ni le atribuiam nouă anterior erau de fapt doar limitele unui context din trecut.

Iar dacă nu vom mai avea scuza costului, poate vom fi obligați să aflăm mai limpede ce vrem, tocmai pentru că devine mai ușor să obținem. Pentru că nu cred că există „noi înșine” așa, în abstract. Există „noi înșine în contextul X”,  așa că va fi interesant de observat ce înseamnă „noi înșine” în contextele noi.

Separat, există și un risc asociat faptului că funcția de memory din ChatGPT a devenit atât de bună. E util că mă înțelege din ce în ce mai bine și că trebuie să mă explic mai puțin. Pe de altă parte, cu cât își construiește un model mai precis despre mine, cu atât e mai probabil să mă și influențeze mai precis.

Iar aici poate că găsim răspunsul privind ce ar trebui să reînvățăm despre noi înșine: să ne percepem și fără mediere externă, să putem tolera situațiile în care nu suntem înțeleși și să nu uităm diferența dintre a avea un rezultat și a înțelege ceva.

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

Pentru că rata de dezvoltare a AI-ului va continua să accelereze, însă instituțiile care au sarcina de a gestiona impactul nu pot lucra în același ritm.

Apoi, spuneam mai devreme că nu mă tem că rămânem fără muncă. Însă mă tem de ce se întâmplă când dispar treptele de jos ale meseriilor, când posturile de junior sunt înlocuite de AI. Eu pot să orchestrez agenți AI în scopuri editoriale tocmai pentru că am urcat pe această scară, de la redactor în sus. Este mai greu să urci dacă dispare scara.

Speranța vine din cealaltă latură a aceluiași lucru, că acum costul producerii unei lucrări serioase a scăzut considerabil. Multe lucruri care cereau o echipă și un buget mare pot fi astăzi realizate de o persoană cu o întrebare și cu multă răbdare. Uneori nu mai lipsește decât curajul de a încerca.

Îmi mai dă speranță și faptul că a vorbi doar româna devine un dezavantaj mult mai mic în accesul la cunoaștere, pentru că există acest instrument care îți poate prezenta cele mai noi informații în limba ta.

Acesta este unul dintre lucrurile pe care încerc să le fac din postura mea de early adopter, un mic arbitrage informațional: dacă aflu că o barieră a dispărut, încerc să dau mai departe această informație și să mă gândesc la cine ar putea face ceva util mâine dacă ar ști și el asta. Cred că barierele mentale vor cădea mult mai încet decât cele tehnologice.

Ca să mă întorc la bicicletă: frica e să nu mergem prea repede pentru a mai vedea drumul. Speranța e că raza de acțiune se poate mări enorm pentru cât mai mulți oameni și că vom profita de noile oportunități de explorare. Eu, unul, vreau să continui să adaug lucruri noi pe hartă.