Dacă te-ai îngrijorat vreodată că inteligența artificială (IA) ți-ar putea lua locul de muncă, te-ar putea lipsi de sursele de venit sau chiar ți-ar lua locul tău în societate, probabil că te simți ușurat atunci când vezi cele mai recente softuri IA eșuând spectaculos. Dacă IA recomandă lipici ca topping pentru pizza, înseamnă că ești în siguranță pentru moment.
Totuși, realitatea este că IA are deja avantaje clare față de chiar și cei mai competenți oameni, iar înțelegerea locurilor în care apar aceste avantaje — și unde nu apar — va fi esențială pentru adaptarea la o forță de muncă în care IA este omniprezentă.
De multe ori, IA nu va fi la fel de eficientă ca un om care face aceeași muncă. Nu va ști întotdeauna mai multe sau nu va fi mai precisă. Și cu siguranță nu va fi întotdeauna mai echitabilă sau mai de încredere.
Dar poate fi totuși folosită ori de câte ori are un avantaj față de oameni în una dintre cele patru dimensiuni: viteză, scalabilitate, acoperire și sofisticare.
Înțelegerea acestor dimensiuni este cheia pentru a înțelege înlocuirea oamenilor de către IA.
Viteza
Prima este viteza. Există sarcini la care oamenii se descurcă perfect, dar nu sunt nici pe departe la fel de rapizi ca IA. Un exemplu este restaurarea sau îmbunătățirea imaginilor: luarea unor imagini pixelate, zgomotoase sau neclare și transformarea lor în versiuni mai clare și cu rezoluție mai mare. Oamenii sunt buni la asta — cu uneltele digitale potrivite și suficient timp, pot completa detaliile fine. Dar sunt prea lenți pentru a procesa eficient imagini sau videoclipuri mari.
Modelele IA pot face această muncă extrem de rapid, ceea ce are aplicații industriale importante.
Softul bazat pe IA este folosit pentru a îmbunătăți datele satelitare și cele de teledetecție, pentru a comprima fișiere video, pentru a face jocurile video să ruleze mai bine pe hardware mai ieftin și cu un consum energetic mai mic, pentru a ajuta roboții să execute mișcările corecte și pentru a modela turbulențele în vederea construirii unor motoare cu combustie internă mai eficiente.
Performanța în timp real este esențială în aceste cazuri, iar viteza IA este necesară pentru a le permite.
Scalabilitatea
A doua dimensiune a avantajului IA față de oameni este scalabilitatea. IA va fi din ce în ce mai des folosită pentru sarcini pe care oamenii le pot face bine într-un singur loc, dar pe care IA le poate face simultan în milioane de locuri.
Un exemplu familiar este direcționarea reclamelor și personalizarea. Specialiștii în marketing pot colecta date și pot prezice ce tipuri de oameni vor răspunde la anumite reclame. Această abilitate are o importanță economică mare; publicitatea este o piață globală de trilioane de dolari.
Modelele IA pot face asta pentru fiecare produs, emisiune TV, site web și utilizator de Internet.
Așa funcționează în prezent industria ad-tech. Piețele de licitații în timp real stabilesc prețul reclamelor afișate alături de site-urile pe care le vizitezi, iar agenții de publicitate folosesc modele IA pentru a decide dacă merită să plătească acel preț — de mii de ori pe secundă.
Acoperirea
Următoarea este acoperirea (eng. scope). IA poate fi avantajoasă când face mai multe lucruri decât ar putea face orice persoană, chiar dacă un om ar face mai bine oricare dintre aceste lucruri, luate individual.
Sistemele generative de IA, precum ChatGPT, pot purta conversații pe orice temă, pot scrie eseuri care susțin orice poziție, pot crea poezie în orice stil și limbă, pot scrie cod în orice limbaj de programare și multe altele.
Aceste modele nu sunt superioare oamenilor calificați în niciuna dintre aceste activități în mod izolat, dar niciun om nu ar putea depăși cele mai bune modele generative în toate aceste sarcini la un loc.
Valoarea este generată prin combinația acestor competențe. Angajatorii au adesea dificultăți în a găsi oameni cu talent în discipline precum dezvoltarea software sau știința datelor, care să aibă și cunoștințe solide despre domeniul specific al angajatorului.
Este probabil ca organizațiile să continue să se bazeze pe specialiști umani pentru a scrie cel mai bun cod sau cel mai bun text persuasiv, dar se vor mulțumi tot mai des cu IA atunci când au nevoie doar de o versiune acceptabilă a uneia sau alteia dintre acestea.
Sofisticarea
În cele din urmă, sofisticarea. IA poate lua în considerare mai mulți factori în luarea deciziilor decât poate un om, ceea ce îi poate oferi performanțe supraomenești în sarcini specializate. Calculatoarele sunt folosite de mult timp pentru a urmări o multitudine de factori care se combină și interacționează într-un mod prea complex pentru a fi urmărit de un om. Sistemele de calculatoare pentru jocul de șah din anii 1990, cum ar fi Deep Blue, au avut succes gândind cu 12 sau mai multe mutări înainte.
Sistemele moderne de IA folosesc o abordare radical diferită: sistemele de învățare profundă (deep learning), construite din rețele neuronale cu multe straturi, iau în considerare interacțiuni complexe — adesea miliarde — între numeroși factori. Rețelele neuronale alimentează acum cele mai performante modele de șah și majoritatea celorlalte sisteme de IA.
Șahul nu este singurul domeniu în care evitarea regulilor convenționale și a logicii formale în favoarea unor sisteme extrem de sofisticate și opace a generat progrese. Avansul uimitor al AlphaFold2 — modelul IA din biologia structurală, al cărui creatori, Demis Hassabis și John Jumper, au fost recompensați cu Premiul Nobel pentru Chimie în 2024 — este un alt exemplu.
Această descoperire a înlocuit sistemele tradiționale bazate pe fizică pentru a prezice cum se pliază secvențele de aminoacizi în forme tridimensionale, cu un model de 93 de milioane de parametri, chiar dacă nu ține cont de legile fizicii.
Lipsa unei ancorări în lumea reală nu este dezirabilă: nimeni nu apreciază natura enigmatică a acestor sisteme IA, iar oamenii de știință sunt dornici să înțeleagă mai bine cum funcționează.
Dar sofisticarea IA aduce valoare științei, iar utilizarea sa în diverse domenii științifice a crescut exponențial în ultimii ani.
Contextul contează
Acestea sunt cele patru dimensiuni în care IA poate depăși oamenii. Precizia contează în continuare. Nu ai vrea să folosești o IA care face ca grafica să pară distorsionată sau care direcționează reclamele aleatoriu — dar precizia nu este elementul diferențiator.
IA nu trebuie să fie supraumană ca acuratețe. E suficient să fie doar „bună și rapidă” sau „adecvată și scalabilă”.
Extinderea acoperirii vine adesea cu o scădere a preciziei, deoarece IA generalizează prost când are de-a face cu sarcini cu adevărat noi.
Cele 4 dimensiuni pot fi uneori în conflict. Cu o putere de calcul dată, trebuie adesea să faci compromisuri între scalabilitate și sofisticare.
Și mai interesant este faptul că, atunci când IA preia o sarcină umană, sarcina în sine se poate schimba. Uneori, IA face lucrurile în mod diferit. Alteori, începe să facă lucruri complet diferite. Aceste schimbări aduc noi oportunități și noi riscuri.
De exemplu, tranzacționarea cu o frecvență foarte mare nu înseamnă că avem de-a face doar cu o tranzacționare mai rapidă cu ajutorul calculatoarelor, ci reprezintă un tip fundamental diferit de tranzacționare, care permite strategii, tactici și riscuri complet noi.
La fel, IA a dezvoltat strategii mai sofisticate în jocurile de șah și Go. Iar amploarea chatboturilor IA a schimbat natura propagandei, permițând vocilor artificiale să copleșească vocea umană.
Această „schimbare de fază”, când modificările de grad se transformă în modificări de natură, este locul în care impactul IA asupra societății va fi resimțit cel mai puternic.
Toate acestea indică locurile în care IA poate avea un impact pozitiv.
Când un sistem are un blocaj legat de viteză, scalabilitate, acoperire sau sofisticare sau când unul dintre acești factori reprezintă o barieră reală în atingerea unui obiectiv, are sens să ne întrebăm cum poate ajuta IA.
La fel, când viteza, scalabilitatea, acoperirea și sofisticarea nu sunt obstacole majore, are mai puțin sens să folosim IA. De aceea, funcțiile de sugestii automate pentru mesaje scurte, cum ar fi SMS-urile, pot părea enervante. Nu oferă un avantaj real de viteză și niciun beneficiu în ceea ce privește sofisticarea, în timp ce sacrifică sinceritatea comunicării umane.
Multe implementări ale chatboturilor pentru servicii clienți eșuează din același motiv, ceea ce explică lipsa lor de popularitate. Companiile investesc în ele pentru că sunt scalabile, dar acestea ajung adesea să fie o barieră în calea sprijinului, în loc să fie o soluție rapidă sau sofisticată.
Unde se află avantajul
Ține cont de aceste lucruri când întâlnești o nouă aplicație a IA sau când iei în considerare IA ca înlocuitor sau completare a unui proces uman.
Căutarea blocajelor în viteză, scalabilitate, acoperire și sofisticare oferă un cadru pentru a înțelege unde oferă IA valoare și, în egală măsură, unde capacitățile unice ale speciei umane ne oferă un avantaj durabil.
Tradudere după Will AI take your job? de Bruce Schneier, lector de politici publice, Harvard Kennedy School, și Nathan Sanders, afiliat la Berkman Klein Center for Internet & Society, Harvard University.
