U današnjem investicionom pejzažu zasićenom veštačkom inteligencijom, primarni izazov za lidere i profesionalce postao je razlikovanje fundamentalnog tehnološkog pomaka od spekulativnog hajpa. Diskusija se kreće između dve krajnosti: s jedne strane je strah da će AI u potpunosti zameniti ljudski rad, a s druge preterani optimizam koji najavljuje tehnološku utopiju iza ugla.

U takvom okruženju, glasovi iskustva postaju neprocenjivi. Endru Ng (Andrew Ng), suosnivač Google Brain-a i bivši glavni naučnik u kompaniji Baidu, važi za iskusnog "državnika veštačke inteligencije" (AI statesman) i glas razuma. Sa decenijama iskustva, Ng nudi nijansiranu i prizemljenu perspektivu koja se često kosi sa popularnim narativima. U nastavku predstavljamo pet ključnih, često kontraintuitivnih, uvida iz njegovog razmišljanja.

1. Veštačka inteligencija je istovremeno i neverovatna i veoma ograničena

Centralna teza Endrua Nga jeste da moramo prihvatiti obe strane AI medalje. Lako je biti impresioniran sposobnostima generativnih sistema, ali je jednako važno shvatiti njihove fundamentalne limite.

Proces razvoja i treniranja ovih sistema je izuzetno kompleksan i u velikoj meri zavisi od ručnog rada. Iza svakog impresivnog odgovora koji AI pruži stoji ogroman, često potcenjen napor uložen u pripremu podataka i treniranje modela da nauči samo jedan, specifičan set stvari.

"Nezgodna stvar kod veštačke inteligencije je što je ona neverovatna, ali je takođe i veoma ograničena. A razumevanje te ravnoteže između toga koliko je neverovatna i koliko je ograničena, to je teško."

2. Ne odustajte od programiranja – naprotiv, sada je pravo vreme da ga naučite

Dok neki biznis lideri savetuju mlade da preskoče učenje programiranja jer će AI to raditi umesto njih, Ng tvrdi da je to jedan od najgorih saveta za karijeru ikada datih. Njegova logika je jednostavna: kako AI alati olakšavaju programiranje, više ljudi bi trebalo da se bavi njime, a ne manje.

Ovo je posebno važno jer je programiranje, prema mnogim ekspertima, postalo "epicentar AI napretka" – mesto gde se šokantne mogućnosti ove tehnologije najjasnije vide. Ljudi koji koriste AI za pisanje koda biće ne samo značajno produktivniji, već će se, kako Ng dodaje, "i više zabavljati". Kao primer navodi da njegovi najbolji regruteri više ne pregledaju CV-jeve ručno, već pišu promptove ili kod kako bi automatizovali i optimizovali taj proces.

"Osvrnućemo se na to kao na jedan od najgorih saveta za karijeru ikada datih." (odnosi se na savet da se ne uči programiranje).

3. Opšta veštačka inteligencija (AGI) nije ni blizu

Ova fundamentalna ograničenja u procesu razvoja, o kojima smo govorili, direktno oblikuju Ngov skeptičan stav prema Opštoj veštačkoj inteligenciji (AGI) – sistemima koji mogu da pariraju ljudskim performansama u svim značajnim zadacima.

Za razliku od drugih istaknutih ličnosti u svetu veštačke inteligencije koji predviđaju dolazak AGI-ja u narednih nekoliko godina, Ng smatra da je takva budućnost još uvek daleka. Njegov argument je utemeljen u realnosti današnjeg razvoja AI sistema. Procesi treniranja modela su previše manuelni, složeni i specifični da bi nas sami po sebi doveli do sistema sa opštom, ljudskom inteligencijom. Put do AGI-ja zahtevaće fundamentalne prodore koji prevazilaze trenutne metodologije.

4. "Balon" postoji, ali ne tamo gde mislite

Ng pravi jasnu razliku između dve ključne faze u životnom ciklusu AI modela, tvrdeći da rizik nije svuda isti:

• Faza treniranja (training/pretraining): Ovo je faza u kojoj se ulažu ogromne količine kapitala u razvoj i treniranje fundamentalnih modela. Ng ističe da ovde postoje "veoma stvarna pitanja" o povratu investicija i da bi balon, ako postoji, mogao biti upravo u ovom segmentu.
• Faza zaključivanja (inference): Ovo je faza u kojoj korisnici zapravo koriste AI sisteme, postavljaju upite i dobijaju odgovore. Potražnja u ovom delu je "ogromna" i, prema njegovom mišljenju, nastaviće rapidno da raste. Da bi ilustrovao razmere ove potražnje, Ng naglašava da "moramo da izgradimo mnogo više data centara da bismo zadovoljili ovu potražnju".

Čak i ako dođe do pucanja balona u segmentu treniranja, Ng smatra da to može biti dobro za industriju, jer će se fokus prebaciti na održivije modele. U međuvremenu, potražnja za praktičnom upotrebom AI sistema nastaviće nezaustavljivo da raste.

5. Prava revolucija tek dolazi: Obratite pažnju na glas i "agentske" sisteme

Ng identifikuje dve oblasti koje će oblikovati sledeću fazu AI revolucije:

Prvo, "glasovna veštačka inteligencija" (voice AI). Ng tvrdi da ljudi generalno potcenjuju koliko će interakcija glasom sa tehnologijom postati značajna. Njegova analogija sa serijalom "Zvezdane staze" (Star Trek) je slikovita – niko u toj viziji budućnosti nije zamišljao ljude kako kucaju na tastaturama.

Drugo, "agentska veštačka inteligencija" (agentic AI). Ovde se misli na sisteme koji mogu autonomno da izvršavaju više koraka i akcija kako bi postigli određeni cilj. Upravo ovde se ponovo ističe važnost programerske logike, jer će definisanje i upravljanje ovim složenim, višestepenim zadacima zahtevati veštine slične onima koje se koriste u programiranju. Iako je termin postao žrtva preteranog marketinga, Ng je uveren da će stvarna komercijalna vrednost ovog polja nastaviti rapidno da raste, bez obzira na trenutni hajp.

Zaključak: Realan pogled za realan svet

U svetu opsednutom ekstremima, pristup Endrua Nga nudi preko potrebnu, prizemljenu perspektivu. Njegovi uvidi nas podsećaju da je veštačka inteligencija moćan alat sa jasnim ograničenjima, a ne magično rešenje ili egzistencijalna pretnja iza ugla. Razumevanje ove dualnosti je ključ za njeno pametno i odgovorno korišćenje.

Nakon što ste razmotrili ovu prizemljenu perspektivu, koja je jedna ključna pretpostavka o veštačkoj inteligenciji koju ste do sada imali, a koju ste sada spremni da preispitate?

Izvor: nbcnews.com