Universitatea Stanford (Human-Centered Artificial Intelligence - HAI) a publicat recent a noua ediție a raportului său „AI Index”, în care analizează evoluția inteligenței artificiale, impactul asupra omenirii, diferența dintre ce poate IA să facă și ce poate gestiona omul șamd.
Raportul urmărește modul în care IA este testată în ceea ce privește raționamentul, siguranța și executarea sarcinilor din lumea reală, precum și de ce aceste măsurători devin din ce în ce mai dificil de considerat fiabile. De asemenea, include noi estimări ale valorii economice a IA generative, alături de dovezi emergente privind efectele acesteia asupra pieței muncii, un cadru analitic privind suveranitatea IA și un capitol dedicat științei. Pentru prima dată, raportul conține capitole separate despre IA în știință și IA în medicină, reflectând impactul tot mai mare al IA în aceste două domenii.
Raportul poate fi citit integral (243 pg, eng.) aici.
Iată mai jos principalele concluzii:
1. Capacitățiile IA accelerează și se răspândesc global
Capacitățile IA nu se plafonează, ci accelerează. IA ajunge la mai mulți oameni decât oricând. Industria a produs peste 90% dintre modelele de vârf în 2025, iar unele dintre acestea ating sau depășesc acum nivelul uman la întrebări științifice de nivel doctorat, raționament multimodal și matematică de competiție. Pe un benchmark important de programare - SWE-bench Verified - performanța a crescut de la 60% la aproape 100% din atingerea nivelului uman într-un singur an. Adoptarea organizațională a ajuns la 88%, iar 4 din 5 studenți universitari folosesc acum IA generativă.
2. Diferența dintre SUA și China în performanța IA a dispărut
Diferența de performanță între modelele IA din Statele Unite și China a dispărut. Modelele americane și chineze au alternat poziția de lider de mai multe ori din începutul anului 2025. În februarie 2025, DeepSeek-R1 a egalat pentru scurt timp cel mai bun model american, iar în martie 2026 modelul de top al Anthropic conduce cu doar 2,7%. Statele Unite produc încă mai multe modele IA de top și brevete cu impact mare, în timp ce China conduce la volum de publicații, citări, număr total de brevete și instalări de roboți industriali. Coreea de Sud se remarcă prin densitatea inovației, conducând lumea la numărul de brevete IA pe cap de locuitor.
3. Infrastructura IA globală depinde de un singur producător de cipuri
Statele Unite găzduiesc cele mai multe centre de date IA, majoritatea cipurilor fiind fabricate de o singură turnătorie taiwaneză. SUA găzduiesc 5.427 de centre de date, de peste 10 ori mai multe decât orice altă țară, și consumă mai multă energie decât oricare alta. O singură companie, TSMC, produce aproape toate cipurile IA de ultimă generație, ceea ce face ca lanțul global de aprovizionare hardware pentru IA să depindă de o singură fabrică din Taiwan, deși o extindere a TSMC în SUA a început operațiunile în 2025.
4. IA are performanțe extreme, dar inconsistente
Modelele IA pot câștiga o medalie de aur la Olimpiada Internațională de Matematică, dar nu pot spune ora în mod fiabil, un exemplu al ceea ce cercetătorii numesc „frontiera fragmentată” a IA. Gemini Deep Think a obținut aur la olimpiadă, însă cel mai performant model citește corect ceasuri analogice doar în 50,1% din cazuri. Agenții IA au făcut un salt de la 12% la aproximativ 66% succes în sarcini pe OSWorld, care testează agenții pe activități reale pe computer, deși încă eșuează în aproximativ 1 din 3 încercări pe benchmarkuri structurate.
5. Roboții eșuează în mediul casnic, dar excelează în laborator
Roboții încă eșuează în majoritatea sarcinilor casnice, chiar dacă au rezultate excelente în medii controlate. Ei reușesc doar în 12% din sarcinile domestice, ceea ce evidențiază cât de departe este IA de stăpânirea lumii fizice. Pe RLBench, manipularea robotică în simulări software a ajuns la 89,4% rată de succes, dar diferența dintre mediile de laborator predictibile și locuințele reale, imprevizibile, este foarte mare.
6. IA responsabilă rămâne în urmă față de progresul tehnologic
IA responsabilă nu ține pasul cu dezvoltarea capacităților IA, benchmarkurile de siguranță rămân în urmă, iar incidentele cresc rapid. Aproape toți dezvoltatorii de modele IA de frontieră raportează rezultate privind performanța, dar raportarea privind responsabilitatea rămâne inconsistentă. Numărul incidentelor documentate a crescut la 362, de la 233 în 2024. În plus, cercetări recente arată că îmbunătățirea unei dimensiuni a IA responsabile, precum siguranța, poate degrada alta, precum acuratețea.
7. SUA conduc la investiții, dar pierd teren la atragerea talentelor
Statele Unite conduc la investițiile în IA, dar capacitatea de a atrage talent global scade. Investițiile private au atins 285,9 miliarde de dolari în 2025, de peste 23 de ori mai mult decât cele 12,4 miliarde investite în China, deși aceste cifre probabil subestimează investițiile totale ale Chinei, având în vedere fondurile guvernamentale. SUA conduc și la activitate antreprenorială, cu 1.953 de companii IA nou finanțate în 2025. Totuși, numărul cercetătorilor și dezvoltatorilor IA care se mută în SUA a scăzut cu 89% din 2017, inclusiv cu 80% doar în ultimul an.
8. Adoptarea IA crește rapid și generează valoare economică mare
Adoptarea IA se răspândește într-un ritm istoric, iar consumatorii obțin valoare semnificativă din instrumente adesea gratuite. IA generativă a ajuns la 53% adopție în populație în doar trei ani, mai rapid decât PC-ul sau internetul, deși ritmul variază între țări și corelează puternic cu PIB-ul pe cap de locuitor. Unele state depășesc așteptările, precum Singapore (61%) și Emiratele Arabe Unite (54%), în timp ce SUA ocupă locul 24, cu 28,3%. Valoarea estimată a instrumentelor IA generative pentru consumatorii americani a ajuns la 172 miliarde de dolari anual la începutul lui 2026, iar valoarea mediană per utilizator s-a triplat între 2025 și 2026.
9. Creșterea productivității coincide cu scăderea angajării la început de carieră
Câștigurile de productivitate generate de IA apar în aceleași domenii în care angajarea la nivel de început începe să scadă. Studiile indică creșteri de productivitate între 14% și 26% în sprijinul clienților și dezvoltarea de software, dar efecte mai slabe sau negative în sarcini ce necesită judecată complexă. Implementarea agenților IA rămâne redusă în majoritatea funcțiilor de business. În dezvoltarea software, unde creșterile de productivitate sunt cele mai evidente, angajarea dezvoltatorilor americani între 22 și 25 de ani a scăzut cu aproape 20% din 2024, în timp ce numărul dezvoltatorilor mai în vârstă continuă să crească.
10. Impactul asupra mediului crește odată cu capacitatea IA
Amprenta de mediu a IA crește odată cu capacitățile sale. Emisiile estimate pentru antrenarea modelului Grok 4 au ajuns la 72.816 tone echivalent CO₂. Capacitatea energetică a centrelor de date IA a crescut la 29,6 GW, comparabilă cu consumul statului New York la vârf, iar utilizarea anuală de apă doar pentru inferența GPT-4o ar putea depăși necesarul de apă potabilă al 12 milioane de oameni.
11. IA depășește oamenii în știință, dar nu uniform
Modelele IA pentru știință pot depăși cercetătorii umani, însă modelele mai mari nu sunt întotdeauna mai bune. Modelele de frontieră depășesc chimiștii pe ChemBench, dar obțin sub 20% la replicare în astrofizică și 33% la întrebări de observație a Pământului.
Un model de limbaj pentru proteine cu 111 milioane de parametri, MSAPairformer, a depășit metodele anterioare pe ProteinGym, iar un model genomic de 200 de milioane de parametri, GPN-Star, a depășit un model de aproape 200 de ori mai mare.
Majoritatea modelelor fundamentale IA pentru știință provin din colaborări între sectoare, spre deosebire de dominația industriei în IA generală.
12. IA schimbă medicina, dar dovezile sunt încă limitate
IA transformă îngrijirea medicală, dar dovezile riguroase rămân limitate.
Instrumentele care generează automat notițe medicale din consultații au cunoscut o adopție semnificativă în 2025. În mai multe sisteme spitalicești, medicii au raportat o reducere de până la 83% a timpului dedicat redactării notițelor și scăderi semnificative ale epuizării profesionale.
Dincolo de aceste instrumente, baza de dovezi rămâne slabă. O analiză a peste 500 de studii clinice IA a arătat că aproape jumătate se bazează pe întrebări de tip examen, nu pe date reale de pacienți, iar doar 5% folosesc date clinice reale.
13. Educația rămâne în urmă, dar învățarea IA accelerează
Educația formală rămâne în urmă față de IA, dar oamenii învață competențe IA la toate vârstele. Peste 80% dintre elevii de liceu și studenții din SUA folosesc IA pentru sarcini școlare, însă doar jumătate dintre școli au politici privind IA, iar doar 6% dintre profesori consideră că aceste politici sunt clare.
În afara sistemului educațional, competențele de inginerie IA cresc cel mai rapid în Emiratele Arabe Unite, Chile și Africa de Sud. Numărul noilor doctori în IA din SUA și Canada a crescut cu 22% între 2022 și 2024, iar majoritatea au ales cariere academice, nu industriale.
14. Suveranitatea IA devine prioritate strategică globală
Suveranitatea IA devine o caracteristică definitorie a politicilor naționale, dar capacitățile rămân inegale, chiar dacă dezvoltarea open-source redistribuie participarea. Strategiile naționale IA se extind, în special în economiile emergente, iar investițiile statului în supercomputere IA cresc în paralel.
Totuși, producția de modele rămâne concentrată în SUA și China. Dezvoltarea open-source începe să redistribuie participarea, contribuțiile din restul lumii depășind Europa și apropiindu-se de nivelul SUA pe GitHub, ceea ce duce la modele și benchmarkuri mai diverse lingvistic.
15. Experții și publicul percep diferit viitorul IA
Experții IA și publicul larg au perspective foarte diferite asupra viitorului tehnologiei, iar încrederea globală în instituții este fragmentată.
În ceea ce privește impactul asupra muncii, 73% dintre experți anticipează efecte pozitive, comparativ cu doar 23% dintre public, o diferență de 50 de puncte procentuale.
Diviziuni similare apar și în evaluarea impactului asupra economiei și îngrijirii medicale.
La nivel global, încrederea în guverne pentru reglementarea IA variază semnificativ. Statele Unite au cel mai scăzut nivel de încredere în propriul guvern, de 31%. La nivel global, Uniunea Europeană este percepută ca fiind mai de încredere decât SUA sau China în reglementarea eficientă a IA.
