Opasna raskrsnica: Da li veštačka inteligencija preti da zaustavi ljudski progres?

Tehnološki progres, koji je vekovima bio pokretačka snaga ljudskog razvoja, nikada nije bio garantovan. On je krhak, složen ciklus koji može biti prekinut, a danas se, u jeku revolucije veštačke inteligencije (AI), nalazimo na opasnoj raskrsnici. Poznati ekonomista sa Oksforda, Carl Benedikt Frey, autor uticajne knjige o kraju progresa, upozorava da AI, iako naizgled nezaustavljiva, može da otključa novu eru ekonomskog rasta ili, nasuprot tome, potpuno zaustavi inovacije ako se njom loše upravlja.

Ovaj paradoks leži u shvatanju da tehnološki napredak nije automatska posledica vremena, već rezultat usklađenog, često haotičnog procesa. Prema shvatanjima stručnjaka, veštačka inteligencija, iako u ranoj fazi donosi eksploziju inovativnosti, nosi i rizike koncentracije moći i resursa, što bi moglo da ugasi otvoreni duh eksperimentisanja, ključan za istinski, epohalni progres.

Dva ključna ciklusa inovacije: Istraživanje i eksploatacija

Inovativni proces, po prirodi stvari, može se podeliti na dva različita, ali međusobno zavisna ciklusa:

1. Faza istraživanja (Exploration): Ova faza obuhvata otvoreno eksperimentisanje, radikalna otkrića i fundamentalna istraživanja koja često dolaze iz akademskih krugova, startapa i decentralizovanih laboratorija. Prvi veliki prodori u generativnoj veštačkoj inteligenciji nastali su upravo u ovakvom okruženju, baziranom na deljenju znanja i otvorenim modelima.
2. Faza eksploatacije (Exploitation): Ovo je faza u kojoj kompanije uzimaju već postojeća otkrića i primenjuju ih komercijalno, skalirajući ih za masovno tržište. Ova faza je neophodna za ekonomski rast, ali inherentno nosi manji rizik i podstiče manje revolucionarne promene.

Carl Benedikt Frey ističe da je sposobnost kompanija i čitavih država da uspešno prelaze iz faze eksploracije u fazu eksploatacije i nazad ključna za održiv napredak. Međutim, današnja AI trka preti da nas zaključa isključivo u fazu eksploatacije, što bi zaustavilo sledeći talas radikalnih ideja.

Koncentracija moći i pretnja gušenja kreativnosti

Dva glavna faktora danas ozbiljno ugrožavaju fazu istraživanja, preteći da sav budući napredak svedu na primenu postojećih modela:

Dominacija velikih tehnoloških giganata

Razvoj najmoćnijih generativnih AI modela postao je izuzetno skup i zahteva gigantske računarske resurse. To znači da je vlasništvo nad najnaprednijom veštačkom inteligencijom koncentrisano u rukama samo nekoliko globalnih tehnoloških kompanija. Kada je inovacija monopolizovana i centralizovana, smanjuje se broj ljudi koji mogu da eksperimentišu i donose fundamentalna otkrića. Ako je izrada i korišćenje AI modela preterano skupo, to efektivno isključuje manje startape, nezavisne istraživače i akademike – upravo one koji su tradicionalno bili pokretači radikalnog progresa. Prema Freyevoj logici, ako jeftine i brze inovacije zavise od otvorenog eksperimentisanja, ova koncentracija moći je direktna pretnja.

Regulacija i neizvesnost

Iako se često govori o opasnosti od preterane regulacije kao glavnog neprijatelja inovacija, istina je da je stvarni problem neizvesnost. Loše osmišljena regulacija može da uspori, ali je nejasnoća u vezi sa etičkim, pravnim i poslovnim okvirom ono što tera kompanije da odlažu rizične investicije u fundamentalna istraživanja. Lideri u Silicijumskoj dolini ne znaju kako da naprave odgovorne tehnologije koje će izdržati test vremena, a to im stvara veći kočioni efekat od samih propisa. Fokusiranje na ispravnost i odgovornost od samog početka razvoja trebalo bi da bude shvaćeno kao konkurentska prednost, a ne kao ograničenje.

Put ka održivom progresu

Da bi se sprečio potencijalni „kraj progresa“, globalna zajednica i poslovni lideri moraju aktivno raditi na održavanju eksploracije živom.

To podrazumeva:

• Decentralizaciju AI istraživanja: Neophodno je podržati akademske institucije i manje igrače kako bi se AI resursi i podaci demokratizovali. Inovacija je snažnija kada je raspršena, a ne kada je zarobljena unutar zidova korporacija.
• Fokus na kvalitet podataka, ne samo na kvantitet: Umesto gomilanja ogromnih, generičkih setova podataka, kompanije bi trebalo da se fokusiraju na prikupljanje i kuriranje relevantnih, vlasničkih podataka specifičnih za određenu oblast. Manji, ali čišći i ciljaniji skup podataka često nadmašuje glomazne generičke skupove u postizanju specifične poslovne prednosti.
• Podsticanje inkluzivne inovacije: Progres ne sme da bude ekskluzivan. Neophodno je osigurati da koristi od AI ne budu neravnomerno raspoređene i da tehnološka rešenja ne stvaraju nove društvene podele.

Veštačka inteligencija drži ključ za neverovatan ekonomski rast, ali samo ako se razvija u ekosistemu koji ceni otvorenost, decentralizaciju i spremnost na rizik. U suprotnom, rizikujemo da postanemo žrtve sopstvenog uspeha – dostignemo plafon inovacije i stagniramo u fazi puke eksploatacije postojećih tehnoloških dostignuća.