Pe măsură ce sistemele de inteligență artificială își extind capacitățile deja impresionante, se răspândește tot mai mult ideea că știința computerelor va deveni în curând de domeniul trecutului. Această convingere este transmisă potențialilor studenți sub forma unor sfaturi bine intenționate, dar care se reduc adesea la zvonuri răspândite de persoane care, deși inteligente, vorbesc în afara ariei lor de specializare.
Personalități marcante, precum economistul Christopher Pissarides, laureat al Premiului Nobel, au susținut această idee, ceea ce a contribuit la popularizarea ei; am auzit chiar consilieri de carieră din licee care descurajau în mod deschis studiul informaticii, deși nu aveau nicio cunoștință reală despre domeniu.
Aceste afirmații au de obicei două erori fundamentale. Prima este că sfaturile vin din partea unor persoane care nu sunt informaticieni. A doua constă într-o neînțelegere profundă a ceea ce presupune, de fapt, știința computerelor.
Inteligența artificială și mitul „înlocuirii codului”
Nu este greșit să afirmăm că IA poate genera cod informatic pe baza unor instrucțiuni, așa cum poate crea poezii, rețete sau scrisori de intenție. Poate crește productivitatea și accelera fluxurile de lucru, dar toate acestea nu anulează valoarea contribuției umane.
Scrierea de cod nu este sinonimă cu știința calculatoarelor. Oricine poate învăța să scrie cod fără să fi urmat vreodată un curs universitar, însă o diplomă în știința computerelor acoperă mult mai mult decât această abilitate.
Știința calculatoarelor include, printre altele, proiectarea de sisteme complexe, dezvoltarea de infrastructuri și de noi limbaje de programare, asigurarea securității cibernetice și verificarea corectitudinii sistemelor.
IA nu poate efectua aceste sarcini în mod fiabil și nici nu va putea în viitorul apropiat. Contribuția umană rămâne esențială, însă dezinformarea pesimistă riscă să îndepărteze zeci de mii de tineri talentați de cariere importante și valoroase în acest domeniu crucial.
Ce poate și ce nu poate face IA
IA excelează în predicții. IA generativă duce acest lucru mai departe prin adăugarea unui strat de prezentare prietenos cu utilizatorul – rescrie, rezumă și reformatează informațiile, astfel încât să pară că sunt create de oameni.
Totuși, IA actuală nu „gândește” cu adevărat; în schimb, folosește scurtături logice, cunoscute sub numele de euristici, care sacrifică precizia în favoarea vitezei. Asta înseamnă că, deși se exprimă ca un om, IA nu poate raționa, nu simte, nu are grijă, nu dorește nimic. Nu funcționează în același mod ca o minte umană.
Nu cu mult timp în urmă se credea că „ingineria imputurilor” (eng. prompt engineering) va înlocui știința computerelor. Astăzi, însă, aproape că nu mai există posturi pentru astfel de ingineri, în timp ce companii precum LinkedIn informează că responsabilitățile profesioniștilor în CS s-au extins.
Unde IA nu face față
IA oferă instrumente mai puternice pentru ca profesioniștii în știința calculatoarelor să își poată face munca mai eficient. Asta înseamnă că pot duce conceptele mai departe – de la idee până la lansarea pe piață – având nevoie de mai puține poziții de sprijin și de mai multe pe linia conducerii tehnice.
Există însă numeroase domenii în care contribuția umană specializată este esențială, pentru a avea încredere în ce se creează, pentru supervizare sau pentru creativitate.
Exemplele sunt numeroase, dar iată 10 dintre cele mai relevante:
1. Adaptarea unui algoritm pentru un fond speculativ la noi condiții economice.
Este nevoie de proiectare algoritmică și de o înțelegere profundă a piețelor, nu doar de mult cod.
2. Diagnosticarea unor întreruperi intermitente în serviciile cloud oferite de companii precum Google sau Microsoft.
IA poate remedia probleme minore, dar nu poate înțelege contextul în cazul unei depanări la scară largă și cu miză mare.
3. Rescrierea codului pentru computerele cuantice.
IA nu poate face asta fără o mulțime de exemple de implementări reușite (care, în prezent, nu există).
4. Proiectarea și securizarea unui nou sistem de operare în cloud.
Implică arhitectură de sistem la nivel înalt și testare riguroasă, lucruri pe care IA nu le poate face.
5. Crearea de sisteme IA eficiente energetic.
IA nu poate inventa spontan coduri GPU cu consum redus de energie și nici nu își poate reinventa propria arhitectură.
6. Construcția de software de control în timp real, sigur și rezistent la atacuri, pentru centrale nucleare.
Necesită expertiză atât în sisteme încorporate, cât și cod și proiectarea sistemelor.
7. Verificarea funcționării unui robot chirurgical în condiții imprevizibile.
Validarea în domenii esențiale pentru siguranță depășește cu mult capacitățile actuale ale IA.
8. Proiectarea de sisteme pentru autentificarea sursei emailurilor și asigurarea integrității acestora.
Este o provocare criptografică și multidisciplinară.
9. Auditarea și îmbunătățirea instrumentelor de predicție a cancerului bazate pe IA.
Necesită supervizare umană și validare continuă a sistemelor.
10. Construirea unei noi generații de IA sigure și controlabile.
Evoluția către o IA mai sigură nu poate fi realizată de IA însăși – este o responsabilitate umană.
De ce știința computerelor rămâne indispensabilă
Un lucru este sigur: IA va transforma modul în care se face inginerie și informatică. Dar ceea ce trăim este o schimbare a metodelor de lucru, nu dispariția domeniului.
Ori de câte ori ne confruntăm cu o problemă complet nouă sau cu o complexitate neprevăzută, IA nu este suficientă dintr-un motiv simplu: ea depinde exclusiv de datele din trecut. Întreținerea IA, construirea de noi platforme și dezvoltarea domeniilor precum IA de încredere sau guvernanța IA necesită, toate, știința computerelor.
Singurul scenariu în care nu am mai avea nevoie de știința computerelor ar fi acela în care nu am mai aștepta niciodată apariția unor noi limbaje, sisteme, unelte sau provocări viitoare. Acest scenariu este extrem de improbabil.
Unii susțin că IA ar putea, în cele din urmă, să îndeplinească toate aceste sarcini. Nu este imposibil, dar chiar și dacă IA ar deveni atât de avansată, aproape toate profesiile ar fi expuse aceluiași risc. Printre puținele excepții s-ar număra aceia care construiesc, controlează și îmbunătățesc IA.
Există un precedent istoric pentru acest lucru: în timpul revoluției industriale, muncitorii din fabrici au fost înlocuiți într-un raport de 50 la 1 din cauza progreselor rapide în tehnologie. Totuși, forța de muncă nu s-a redus, ci a crescut, deoarece economia s-a dezvoltat, iar noii lucrători au fost, în mare parte, cei care puteau opera, repara sau dezvolta mașinile ori proiecta noi fabrici în jurul acestora.
În acea perioadă de schimbări profunde, abilitățile tehnice au fost cele mai căutate, nu cele mai puțin utile.
Astăzi, paralela este valabilă: expertiza tehnică, în special în informatică, este mai valoroasă ca niciodată.
Să nu transmitem noii generații un mesaj contrar realității.
Traducere după AI won’t replace computer scientists any time soon de Ikhlaq Sidhu, decan al IE School of Science and Technology, IE University, Spania.
Imagine: pexels.com
