Evoluţia rapidă a modelelor de Inteligenţă Artificială (IA) din clasa o3 este absolut extraordinară. În doar două luni, am trecut de la sistemele IA care funcţionează la nivelul unui student de facultate la cele care demonstrează competenţe la nivel de doctorat. Drumul către Inteligenţa Generală Artificială (AGI) nu a fost niciodată mai clar şi atât de aproape ca acum. Poate că nu înţelegem încă impactul modelului OpenAI o1, dar versiunea o5, maxim o6, va fi AGI.
Astfel de salturi sunt emblematice pentru puterea de scalare şi optimizare a calculului, dar chiar şi pentru cei dintre noi profund cufundaţi în dezvoltarea IA, viteza acestor progrese a fost şocantă. Oamenii se bucură de schimbare, dar acest ritm nu este doar entuziasmant...este dezorientator. Suntem propulsaţi într-un viitor care necesită adaptare într-un ritm fără precedent.
Impacturi pe termen scurt
În viitorul imediat, modelele IA vor afişa performanţe diferite, mai bune sau mai puţin bune. Ele vor excela în domenii în care succesul poate fi definit şi măsurat clar, cum ar fi matematica, scrierea de cod şi raţionamentul logic. Aceste zone sunt candidaţii perfecti pentru funcţii de recompensă bine definite, pe care învăţarea prin consolidare (en. Reinforced learning) prosperă. Cu toate acestea, sarcinile care necesită o evaluare mai subiectivă, cum ar fi scrierea creativă sau povestirea nuanţată, vor rămâne în urmă. Scrierea de ficţiune, de exemplu, nu are valorile clare pe care se bazează RL, ceea ce o face mai greu de ‘spart’.
Această denivelare va defini următorul an sau doi. Vom vedea modele de IA performând la niveluri aproape supraomeneşti în unele zone, în timp ce eşuează spectaculos în altele. Punctele slabe ale acestor modele IA vor fi strălucitoare şi frustrante, dar sunt şi oportunităţi de învăţare şi îmbunătăţire. În următorii 1-3 ani, mă aştept ca aceste decalaje să se reducă pe măsură ce încorporăm seturi de date mai largi şi strategii RL în training. Datele emoţionale şi senzoriale vor juca un rol crucial, reducând limitările existente şi permiţând acestor sisteme să se implice mai holistic în sarcinile umane.
Odată ce aceste modele obţin o inteligenţă mai echilibrată, ne vom uita la aceste sisteme având nivelul AGI. În acel moment, diferenţele dintre inteligenţa umană şi inteligenţa maşinilor se vor estompa, cel puţin în scopuri practice. Pentru mulţi, inclusiv pentru sceptici, acesta va fi momentul în care realitatea AGI devine de necontestat.
Agenţi şi automatizări: piatra de hotar din 2025
În 2025, prezic că agenţii IA vor deveni o parte integrantă a modului în care interacţionăm cu tehnologia. Aceste sisteme vor automatiza fluxurile de lucru complexe, gestionând sarcini care necesită lucrul în aplicaţii, site-uri web şi diverse platforme. Imaginaţi-vă că vă instruiţi computerul să colecteze date din mai multe surse, să le organizaţi într-un raport şi să le trimiteţi părţilor interesate relevante - totul fără să ridicaţi un deget. Potenţialul pieţei pentru astfel de instrumente este enorm, iar stimulentele pentru laboratoarele de inteligenţă artificială pentru a le dezvolta sunt clare. Automatizarea muncii de rutină la calculator nu este doar o comoditate, ci o revoluţie în productivitate.
Această schimbare va redefini, de asemenea, multe industrii. Cei care au o muncă la birou (ie. white collars), de exemplu, vor experimenta diferite niveluri de perturbare. Matematicienii, a căror activitate există aproape în întregime în domeniul simbolic, sunt deosebit de vulnerabili. Modelele IA excelează în raţionament simbolic şi, în termen de trei ani, vor depăşi matematicienii umani în aproape toate modurile măsurabile. Sarcini care odată necesitau ani de studiu şi expertiză vor fi îndeplinite de IA în câteva momente. Această tranziţie va provoca noţiunile tradiţionale de supremaţie intelectuală şi ne va forţa să reconsiderăm ce înseamnă să fii un expert în era IA.
Desigur, problemele nerezolvate din matematică vor fi rezolvate: de exemplu, ipoteza Riemann, conjectura Hodge, Conjectura Birch şi Swinnerton-Dyer, Ecuaţiile Navier Stokes şi altele.
Rolul în schimbare al inginerilor software
Ingineria software, în schimb, va suferi o transformare mai nuanţată. Pe termen scurt, inginerii vor intra într-o epocă de aur a productivităţii. IA va acţiona ca un multiplicator de forţă, permiţând dezvoltatorilor să finalizeze sarcinile mai rapid şi cu o mai mare acurateţe. Acest lucru va duce, de asemenea, pentru mulţi lucrători non-tehnici să intre în acest domeniu, prin urmare „intrarea” acum este să ştie cum să folosească prompturile.
Până la sfârşitul anului 2025, codarea se va simţi mai puţin ca scrierea liniilor de cod şi mai mult ca orchestrarea fluxurilor de lucru pentru o suită de agenţi inteligenţi. Inginerii vor specifica rezultatele, iar sistemele IA se vor ocupa de execuţie.
Această nouă paradigmă nu semnifică sfârşitul pentru inginerii de software. Codificarea este doar o parte a profesiei. Inginerii aduc context, colaborare şi creativitate pe masă - elemente pe care IA se străduieşte să le reproducă. De exemplu, proiectarea arhitecturii software sau colaborarea îndeaproape cu părţile interesate pentru a le înţelege nevoile necesită o perspectivă umană. Inginerii care adoptă instrumentele IA vor deveni mai eficienţi, nu învechiţi, folosind aceste sisteme pentru a-şi amplifica capacităţile.
Pe termen lung, însă, profesia va evolua în moduri care sunt mai greu de prevăzut. Diferenţa acum este că trecem de la Python la limbajul natural. Deşi acest lucru va democratiza codarea, făcând-o accesibilă pentru mai mulţi oameni, cei mai buni ingineri vor fi totuşi cei care pot lucra pe mai multe straturi de abstractizare.
Robotică: progres mai lent, impact mai mare
În timp ce IA transformă munca de cunoştinţe cu o viteză vertiginoasă, robotica progresează mai lent. Acest lucru nu se datorează lipsei de inteligenţă, ci din cauza constrângerilor fizice în care trebuie să opereze roboţii. Gravitaţia, frecarea şi limitările hardware prezintă provocări mult mai complexe decât raţionamentul simbolic. Chiar şi aşa, impactul sistemelor inteligente de inteligenţă artificială asupra roboticii nu poate fi supraestimat. Aceste modele vor juca un rol critic în formarea sistemelor robotizate, îmbunătăţind capacitatea acestora de a percepe şi de a acţiona în lumea reală.
Odată depăşite aceste bariere, robotica va revoluţiona industrii precum producţia, logistica şi construcţiile. Imaginaţi-vă roboţi autonomi capabili să se reproducă pe ei înşişi şi să extragă resurse, punând bazele unei noi ere a automatizării industriale. Deşi această cronologie este mai lungă, probabil măsurată în ani, mai degrabă decât în luni, nu este la câteva decenii. Combinaţia dintre sistemele IA mai inteligente şi robotica avansată va remodela fundamental relaţia noastră cu lumea fizică.
Cursa înarmărilor...de calcul
În centrul evoluţiei rapide a IA se află cursa pentru calcul. Modelele de clasă o3 sunt o dovadă a puterii clusterelor masive de calcul, iar competiţia de a scala aceste resurse se intensifică. Companii precum OpenAI, Meta şi altele investesc masiv în supercalculatoare, ştiind că fiecare mărime suplimentară de calcul deblochează câştiguri exponenţiale în performanţa modelului.
Această cursă a înarmărilor creează o dinamică fascinantă. Pe de o parte, unele laboratoare se concentrează pe optimizarea algoritmilor pentru a utiliza mai bine resursele limitate. Pe de altă parte, companiile cu acces la o mare putere de calcul depăşesc limitele a ceea ce este posibil. Această competiţie stimulează inovaţia într-un ritm pe care nu l-am mai văzut până acum. Interesant este că eforturile open-source pot juca, de asemenea, un rol semnificativ, deoarece reţelele de calcul distribuite provoacă dominaţia sistemelor centralizate şi închise.
IA şi descoperirea ştiinţifică
Poate cea mai interesantă frontieră pentru IA constă în cercetarea ştiinţifică. Domenii precum fizica teoretică, chimia şi biologia sunt pe cale să beneficieze enorm de pe urma capacităţii inteligenţei artificiale de a sintetiza zeci de ani de cercetare în perspective acţionabile. Disciplinele teoretice se aliniază bine cu punctele forte ale IA în raţionamentul simbolic. Dacă IA îi poate depăşi pe matematicienii umani, de ce nu pe fizicienii teoreticieni? Implicaţiile sunt profunde. Descoperirile care odată păreau la distanţă de zeci de ani ar putea deveni realitate în doar câţiva ani.
Acest lucru ridică întrebări importante cu privire la rolul expertizei umane. Pe măsură ce IA preia sarcini din ce în ce mai complexe, va trebui să ne reconsiderăm ce înseamnă să contribui în mod semnificativ la descoperirea ştiinţifică. Inteligenţa artificială are potenţialul de a democratiza accesul la cunoaştere, dar pune sub lupă şi noţiunile noastre tradiţionale de ceea ce este cu adevărat acum o „realizare intelectuală”.
Riscuri
Cu tot acest potenţial vine un risc semnificativ. Cea mai imediată ameninţare nu este o IA nepărtinitoare, ci folosirea abuzivă a acesteia de către oameni. De la propaganda online cu ajutorul inteligenţei artificială la arme autonome, modurile în care aceste tehnologii pot fi abuzate sunt profund îngrijorătoare. Instabilitatea societăţii, alimentată de dispariţia subită a locurilor de muncă şi dezinformarea, este o altă problemă presantă.
Reglementarea va fi crucială în abordarea acestor riscuri. Guvernele trebuie să găsească un echilibru delicat între încurajarea inovaţiei şi atenuarea daunelor. Percepţia publicului va juca, de asemenea, un rol esenţial. Dacă societatea nu este pregătită să accepte aceste schimbări, progresul ar putea fi încetinit sau deraiat complet. Cel mai mare blocaj în calea progresului IA poate să nu fie tehnic, putem fi noi.
Viitorul în vremurile IA
În ciuda acestor provocări, rămân optimist cu privire la viitor. Posibilităţile pe care IA le prezintă sunt extraordinare. Imaginaţi-vă roboţi autonomi care construiesc habitate pe alte planete, IA care descoperă noi legi fizice şi sisteme avansate de asistenţă medicală care elimină bolile. Acestea nu sunt vise îndepărtate, ci rezultate plauzibile în următorul deceniu.
Dar realizarea acestei viziuni va necesita un efort colectiv. Trebuie să ne asigurăm că dezvoltarea IA se aliniază cu nevoile şi valorile societăţii. Aceasta înseamnă încurajarea cercetării etice, sprijinirea cooperării internaţionale şi crearea de sisteme care distribuie beneficiile IA în mod echitabil. Alegerile pe care le facem acum vor modela viitorul pentru generaţiile viitoare.
Trăim unul dintre cele mai importante momente din istoria omenirii. Creşterea sistemelor la nivel AGI marchează începutul unei noi ere, una plină de oportunităţi şi incertitudini.
Provocarea noastră nu este doar să ne adaptăm la această lume nouă, ci să participăm activ la crearea ei. Viitorul IA nu este predeterminat; este scris de noi.
Articolul a apărut iniţial în limba engleză, aici: https://newsletter.onstrategy.eu
Sorin Anagnoste este Conferenţiar Univ. Dr. şi Prodecan în cadrul Facultăţii Administrarea Afacerilor cu predare în limbi străine (FABIZ) din cadrul Academiei de Studii Economice din Bucureşti.
