Evoluția IA, involuția umană?

Introducere

Până în noiembrie 2022 exista o zicală: “De două lucruri nu scapă nici un om: de taxe și de moarte”.

Începând cu noiembrie 2022, deși cele două lucruri iminente rămân, s-a adăugat un a treilea: inteligența artificială.

De ce noiembrie 2022? Pentru că în noiembrie 2022, laboratoarele de cercetare OpenAI au lansat un prototip de aplicație chatbot implementată cu inteligență artificială numită ChatGPT.

În acest articol voi încerca să explic ce înțeleg eu din toată furtuna asta și cum încerc să mă pregătesc practic pentru impactul pe care îl va avea această lighioană în viața noastră.

Dar să începem cu începutul, Ce e Inteligența artificială și în particular ChatGPT?

Probabil majoritatea celor care citiți acest articol deja știți, dar pentru claritate, să ne asigurăm că înțelegem lucrurile la fel, lăsați-mă să descriu pe scurt istoria și tehnologia inteligenței artificiale din spatele ChatGPT.

Încă de la începuturile informaticii, oamenii s-au gândit să creeze o minte artificială. Domeniul numit “Inteligența Artificială” a apărut în 1956 având în spate o serie de oameni de știință din domenii precum matematică, psihologie, inginerie și economie.

Descoperirile din acea vreme au arătat că în creier există neuroni interconectați prin semnale electrice. Tot în acea perioadă, Allan Turing a enunțat, prin teoria computației, că un calculator digital poate implementa orice deducție matematică și raționament formal.

Se spune că acolo unde sunt 3 români se formează 2 bisericuțe.

Chiar dacă nu am avut români în grupul de cercetători ai inteligenței artificiale, încă de la început s-au conturat două direcții care propuneau atingerea scopului prin căi diferite.†

Prima direcție, “SYMBOLIC AI”, este bazată pe reprezentarea simbolică în inteligența artificială.

Viziunea lor se baza pe reprezentări simbolice, adică – abstractizarea gândirii si formularea ei în concepte umane, in algoritmi. Pentru a se implementa această direcție se foloseau unelte precum programarea logică, reguli și rețele semantice.

Această direcție a creat ceea ce numim “sistem expert”. Dificultatea acestei direcții a constat în faptul că era foarte greu să se extragă conceptele inteligente din mintea experților și să le transpună în reguli matematice. De asemenea, era foarte greu să se actualizeze constant informația, pentru că în cazul acesta vorbim de un sistem închis. Creșterea complexității problemelor împingea sistemul într-o zonă de imposibilitate computațională.

A doua direcție, “Connectionist Approach”, este bazată pe conexiuni și își propune să ajungă la inteligența artificială prin procesul de învatare.

Inspirată direct din modelul creierului uman, această metodă urmărește crearea unui model neuronal similar celui uman, format prin învățare repetată.

Datorită capacitățiilor reduse de calcul ale modelelor destul de simple și a volumului limitat de date de antrenament, această direcție nu a evoluat prea mult și a fost considerată a fi mai puțin importantă în cadrul inteligenței artificiale.

Prima direcție, „Symbolic AI”, a fost favorită și majoritatea cercetătorilor au investit în ea.

Datorită rezultatelor slabe, în anii 1970 a apărut „iarna Inteligenței Artificiale” când investițiile au scăzut dramatic și domeniul a stagnat.

La începutul anilor 1980, s-au reluat finanțările cercetărilor în Inteligența Artificială și au apărut câteva succese comerciale ale sistemelor expert. Dar la sfârșitul anilor 1980, s-a intrat într-o nouă perioadă de stagnare, pierzându-se tot mai mult încrederea în direcția „Symbolic AI”.

Direcția “Conectionistă” începe să devină tot mai interesantă odată cu dezvoltarea câtorva unelte: rețele neuronale, systeme fuzzy, evolutionary computation, transpunerea conceptelor din statistică și optimizări matematice.

La sfârșitul anilor 1990 AI și-a recâștigat constant reputația prin implementarea unor soluții la probleme specifice. Prin limitarea scopului acestora, s-a reușit obținerea unor rezultate foarte bune.

Trendul ascendent continuă rapid în mare măsură datorită “alinierii a trei planete”:

creșterea puterii de calcul
îmbunătățirea algoritmilor
accesul la un volum mult mai mare de date de antrenament.

2015 e vazut ca un an de referință în dezvoltarea AI. Google principalul suporter ajunge să susțină peste 2700 de proiecte de AI.

În 2017 avem 1 din 5 companii care încorporează AI în produsele lor (recunoașterea vorbirii, recunoaștere de imagini, traducere)

Descriere ChatGPT

OpenAI nu inventează concepte noi în ChatGPT, folosește și îmbunătățește conceptele existente. Volumul mare de date și capacitatea crescută a rețelei neuronale a necesitat de asemenea o putere de calcul uriasă. OpenAi nu a dat publicității suma cheltuită pe procesarea necesară antrenarii rețelei neuronale, dar Sam Altman, ceo al Open AI spune că acest cost a fost “foarte mare”.

Pentru antrenarea ChatGPT au fost folosite în mare trei faze:

În prima fază, ChatGPT a fost antrenat pe un set mare și divers de date textuale, precum articole de pe Wikipedia, cărți și texte din diverse surse online. Dupa această fază, rețeaua neuronală poate genera texte dar nu există coerență, textele generate seamănă cu cele din care a învatat, dar nu există logică în ele, sunt generate la întamplare.
A doua fază este supervizată de om (Supervised Learning). Supervizorul oferă chatGPT ului întrebări împreună cu răspunsurile valide. Rețeaua neuronală învață astfel cum să răspundă la întrebări.
Faza a treia este o metodă de învățare prin recompensare numită “reinforcement learning from human feedback” (RLHF), care implică clasificarea și evaluarea răspunsurilor generate de model de către utilizatorii umani. Aceste evaluări sunt utilizate apoi pentru a calibra modelul și pentru a îmbunătăți performanța sa în a genera răspunsuri optime.

Odată antrenat și trecut prin cele trei faze, ChatGPT e capabil să răspundă destul de bine la întrebări puse pe chat.

Pe lângă ChatGPT există aplicații de inteligență artificială și în alte domenii decât chat: OpenAI a mai lansat și DALLE-2 un sistem care creează imagini bazându-se pe o descriere text.

Bun, acum știm despre ce mașinărie vorbim, deci haideți să vedem ce e cu toată gălăgia asta în jurul inteligenței artificiale?

Odată cu apariția noului val de aplicații AI din 2022, lumea a fost surprinsă de avansul uriaș pe care această tehnologie a făcut-o. Parcă nimeni nu se aștepta la așa ceva. Sincer, și eu am fost uimit.

ChatGPT adună 5 milioane useri în primele cinci zile de la lansare, o cifră record.

Optimiștii tehnologiei AI afirmă că omenirea va avea beneficii uriașe prin introducerea și folosirea acestor “unelte” super inteligente:

creșterea exponetială a productivității
vom putea creea soluții și produse noi care vor aduce o super abundență
prin folosirea acestor mașinării care pot să gândească mult mai repede ca oamenii, vom putea găsi rezolvarea unor probleme complexe cu care ne confruntăm: cura pentru cancer
venitul universal – prin care toți oamenii vor primi o parte din această abundență, fără să facă nimic – sună cunoscut nu?

Insă pe lângă entuziasmul pe care l-a trezit această nouă generație de aplicații AI, o serie de voci avizate încep să caute cu îngrijorareo manetă de frână.

Îngrijorarea cea mai extremă e aceea că o astfel de mașinărie cu o inteligență superioară oricărui om sau grup de oameni ar putea la un moment dat scăpa de sub controlul oamenilor și ar putea lua decizii și acționa în direcții opuse binelui omenirii.

Ca să rezolve această îngrijorare, savanții AI încearcă să folosească conceptul de aliniament “AI ALIGNMENT”. În această zona de cercetare, se intenționează direcționarea sistemului AI catre scopurile și interesele pentru care a fost creeat.

Un sistem AI nealiniat va ajunge să aibe obiective care ies de sub cercul intențiilor inițiale, obiective care pot fi nedorite.

O a doua îngrijorare, cumva mai aproape de viața noastră de zi cu zi, este că AI ul va înlocui destul de repede omul în multe activități, altfel spus ne va fura locul de munca.

Dacă la prima grijă, e destul de greu să ne imaginăm scenarii reale imediate, pentru a doua îngrijorare, mintea fiecăruia din noi rulează deja scenarii destul de realiste:

o aplicație care face contabilitate fără ajutorul vre-unui om
un traducător automat care în câteva secunde face mai bine munca unui om de câteva ore
un generator de grafică care produce instant logo-uri și imagini pentru un website
un chat bot care face munca a sute de secretare
un generator de website uri care face totul cap coadă și îți și menține la zi conținutul

Mă opresc aici dar lista poate continua ore în șir.

La această a doua îngrijorare, propunerea oamenilor de știință e să se încerce o lansare a acestor tehnologii destul de lent în timp, astfel încât societatea să aibe timp să se pregatească și atenueze socul.

Am putea spune că tot timpul au fost cârcotași care au văzut problemele mai mari decât beneficiile și că de fapt nu vom avea nici o problemă când AI ul va prelua controlul.

Dar oare ce spun cei care sunt implicați direct în producerea AI ului?

Am urmărit interviuri cu unii din cei mai importanți oameni in AI – Sam Altman CEO OpenAI, Geoffrey Hinton godfather of AI.

Chiar și ei recunosc deschis că există riscul de a scăpa de sub control această tehnologie.

În plus, peste 1000 de oameni de știință și lideri în tehnologie printre care și celebrul Elon Musk au semnat o scrisoare deschisă pentru a cere o pauză în dezvoltarea tehnologiei AI până ne asigurăm că avem pregatite mecanismele de verificare și control pentru această tehnologie.

Scrisoarea subliniează ceea ce și Sam Altman si ceilalti creatori ai tehnologiei recunosc, faptul că în momentul de față nu putem spune exact ce se întâmplă în acest creier electronic, și mai mult, nu avem mecanisme de monitorizare, control și validare care ne pot ajuta în înțelegerea lui și previziunea unei direcții greșite. Ca și cum am construi un reactor nuclear dar nu avem un mecanism de oprire în cazul în care reactorul s-ar supraîncălzii.

Iată cum începe scrisoarea deschisă:

“Sistemele de inteligență artificială cu o inteligență comparabilă cu cea umană pot prezenta riscuri profunde pentru societate și umanitate, așa cum arată cercetări extinse și recunoscute de laboratoarele de top de inteligență artificială. Așa cum este afirmat în Principiile Asilomar AI, larg acceptate, AI-ul avansat ar putea reprezenta o schimbare profundă în istoria vieții pe Pământ și ar trebui planificat și gestionat cu grijă și cu resurse adecvate. Din nefericire, acest nivel de planificare și gestionare nu are loc, chiar dacă în ultimele luni laboratoarele de AI sunt angrenate într-o cursă incontrolabilă pentru dezvoltarea și implementarea minților digitale din ce în ce mai puternice, pe care nimeni – nici măcar creatorii lor – nu le pot înțelege, prezice sau controla într-un mod sigur.”

Părerea mea e că acest gen de schimbări și evoluții tehnologice nu pot fi oprite. Cutia Pandorei a fost deschisă. Văd și beneficiile dar și pericolele, și în consecință încerc să îmi răspund la întrebările: Care o să fie impactul în cariera mea? și cum pot să mă pregatesc mai bine?

Care poate să fie impactul inteligenței artificiale în cariera mea de programator?

O să mai pot să îmi câștig pâinea lucrând ca și până acum?

Pe termen scurt DA: pentru o perioada de 1-2 ani nu vad posibil sa avem schimbări majore în piața de muncă. O să ia ceva timp până aplicațiile de AI vor fi complet funcționale și adoptate de firme.

Pe termen lung depinde foarte mult de domeniul în care lucrăm. Pentru IT, domeniul în care lucrez eu, cred că în continuare va fi nevoie de programatori, dar condițiile de lucru și skillsurile necesare vor evolua.

Vom vedea imediat și câteva direcții practice prin care noi programatorii putem să ne pregatim pentru această evoluție.

Cum o să evolueze salariile?

Pe termen scurt se vor menține la același nivel: Cred că pentru o perioadă de 1 an pozițiile actuale vor fi menținute, pentru că tehnologia nu va fi adoptată complet de firme.

Pe termen lung vor scădea: Companiile încep deja să tatoneze acest teren, încep să se instruiască în folosirea toolurilor AI, și e destul de probabil ca balansul forței de muncă să fie schimbat. Asta poate însemna că firma are nevoie de mai puțini angajați, care vor produce mai mult. De aici rezultă mai mulți oameni care caută de lucru, pe mai puține poziții disponibile, deci salariile vor scădea.

O altă posibilitate ar fi, ca firmele să mențină toți angajații, dar productivitatea să crească semnificativ, asta ar însemna că software-ul se produce mult mai ușor și mai repede, deci prețul software-ului va scădea și în consecință și salariile se vor alinia.

Care sunt schimbările pe care ar trebui să le fac pentru a nu fi impactat negativ de AI sau chiar să beneficiez de această tehnologie?

Spunea cineva că AI ul nu îmi va lua job-ul, dar un alt programator care folosește AI e foarte posibil să mi-l ia.

Îmi este destul de clar că în viitor un programator bun, ca să fie competitiv, va trebui să livreze cu ajutorul AI ului produsul mult mai repede și să aibe calitate mai bună. Dacă nu reușesc să țin pasul cu această accelerare, voi rămâne în urmă.

Așa cum odată cu industrializarea, un agricultor care folosea un tractor producea de zeci de ori mai mult decât dacă săpa manual pamantul, tot așa programatorul care ține în mână volanul AI ului va produce mult mai mult.

Lucrurile care până acum țineau de ‘curățenia superficială’ a codului, formatări, organizare, expresivitate, vor fi instant rezolvate de plugin-uri de AI fără să trebuiască să mă ocup explicit eu de ele. E important să cunosc aceste principii, să le validez că sunt facute bine de AI, dar nu voi mai pierde timp să le corectez eu.

AI ul poate chiar să genereze bucăți de cod, algoritmi, lucruri specifice pe care i le cerem.

Ce mai rămâne atunci pentru noi? Păi viziunea generală, direcția pe care mergem cu construirea produsului, decizia a cât de mult să investim în X sau în Y, decizii de arhitectură.

Programatorul va fi un fel de magician care are în gestiune toolurile care produc toate bucățile unui mare puzzle pe care le va asambla în final.

Practic, eu văd 5 direcții care ne pot ajuta să stăm competitivi în era AI:

Direcția 1 – familiarizarea cu toolurile de AI. Trecerea de la sapă la tractor necesită cunoașterea foarte bună a tractorului.

Direcția 2 – continuă să iți crești expertiza în software development: principii, clean code, clean architecture, microservicii – până la urmă tu va trebui să fi la volanul acestei mașinării care produce ce ii ceri, și va trebui să ști bine calea cea mai bună.

Direcția 3 – investește tot mai mult în ințelegerea domeniului în care lucrezi (finanțe, ecommerce, marketing). Cu cât ai o viziune de ansamblu mai puternică, cu atât poți să vi cu idei mai bune și inovatoare care vor direcționa produsul la care lucrezi. Contribuția programatorului se va mări în zona asta.

Direcția 4 – eficiența personală. Pentru că lucrurile vor fi mult accelereate, orice deviere de la eficiență va avea un impact mai amplificat.

Atunci când software-ul se produce greu si ia timp, poți explica întârzieri sau te poți încadra în termenii de livrare chiar și dacă mai stai un pic pe facebook, un pic mai mult la cafea. Sau dacă nu ai chef să mai înveți ceva nou nu e o problemă, lasă că și mâine e o zi. Învăt spring începând de saptămâna viitoare.

În era AI, astfel de delăsări, de mici neseriozități, vor avea un impact mult mai mare și mai vizibil. Un șofer atent cu timpul și disciplinat cu programul lui, va ajunge mult mai repede la destinație decât unul indisciplinat și delăsător.

Aici contrabalansul pe care îl pot aduce e disciplina și seriozitatea. Alocă-ți timp specific pentru dezvoltare și ține-te de program.

Direcția 5 – lărgește-ți orizontul de gândire. Citește cărți de filozofie, istorie, religie. Înțelege ce se întâmplă dincolo de superficialitatea pe care o întâlnim zilnic. Înțelege marile întrebări ale omenirii și încearcă să cauți tu personal răspunsuri.

Din toate direcțiile pe care le-am spus până acum pare că se profilează o transformare a programatorului de la un nivel low level în care se gândea în detaliu la fiecare linie de cod, către un nivel mai superior, un fel de avansare în grad sau am putea spune în grade, pentru că își va asuma și responsabilități care până acum erau ale arhitectului, project managerului, business analistului.

Și atunci mă întreb, la ce bun să mai învețe programatorul toate detaliile de low level? de ce să mai învețe despre clean code, despre clean architecture, despre multithreading?

Trendul acesta este deja vizibil și în prezent. Văd tot mai puțini programatori care știu cum funcționează un procesor, un sistem de operare, un proces, un thread. Ei știu așa teoretic câteva idei despre toate astea, dar când apare o problemă complexă, programatorul lipsit de o înțelegere a mecanismelor de funcționare este complet blocat, încearcă fixuri random în speranța că până la urmă va apare o rezolvare a problemei.

Înainte de încheiere, aș vrea să vă mai las o idee la care să vă gândiți, una din zona filozofiei.

Cea mai mare îngrijorare pe care o am eu personal în privința AI-ului nu e nici că ne va extermina pe noi oamenii, nici că îmi va lua locul de muncă, nici că bogația va ajunge în mâinile celor care controleaza AI-ul.

Îngrijorarea mea cea mai mare e ca odată creat acest creier super inteligent, noi oamenii ne vom pune în cui mintea și voința. Ne vom duce la el ca la Oracolul Din Delfi, pentru a afla răspuns la toate întrebările pe care le avem, și astfel vom înceta să mai căutăm noi înșine răspunsurile.

Anii recenți îmi accentuează această îngrijorare. Dacă ne amintim, tocmai am văzut cât de ușor lăsăm la o parte raționamentul individual când ni se spunea că așa au decis ‘expertii’. Și ei știu cel mai bine, nu mai gândi tu pentru tine, tu nu ști ce e mai bine pentru toți.

Ce suprapunere ironică, astăzi ni se spune că ‘expertii’ umani știu ce e cel mai bine pentru toți oamenii. În viitor ‘sistemele expert’ vor ști ce e cel mai bine pentru toți oamenii.

Și aici cred ca e posibil să asistam la sfârșitul omenirii care gândește.

Te rog lasă-mi un comentariu dacă vezi diferit lucrurile și poate îmi spui și câteva sugestii, cum vezi tu că ne putem pregăti mai bine pentru era AI.

Referințe