Inteligența artificială atinge, din ce în ce mai clar, nivelul de funcționalitate comparabil cu inteligența umană
Într-un moment în care discuțiile despre inteligența artificială (AI) se intensifică, un studiu recent aduce în prim-plan o perspectivă tulburătoare: tehnologia a făcut deja pasi greu de ignorat spre ceea ce mulți fantasizează a fi „inteligență la nivel uman”. Nu este vorba despre roboți îngâmfați sau ființe conștiente, ci despre sistemele care, observate din punct de vedere comportamental, pot rezolva largi spectre de sarcini cognitive și se pot adapta condiționat la contexte deosebit de variate. În esență, dacă acceptăm anumite standarde rezonabile, s-ar putea spune că aceste machine learning-uri funcționale ating deja o intelegere generală ce rivalizează cu cea umană.
De la jocul imitației la pragul de la care nu mai putem fi siguri dacă dialogul e cu om sau cu mașină
Ideea nu este nouă; încă din 1950, Alan Turing a propus „jocul imitației”. Întrebarea era simplă și radicală: dacă, într-un dialog, nu poți distinge dacă vorbești cu o persoană sau cu o mașină, atunci această mașină demonstrează o anumită formă de inteligență comparabilă cu cea umană. În loc să pună accent pe conștiință, Turing a urmărit procesul de performanță: dacă un sistem poate imita cu o astfel de naturalețe „mecanismele” limbajului uman, nu mai e nevoie să ne întrebăm dacă are suflet sau conștiință, ci dacă ia decizii și se adaptează într-un mod complex și flexibil.
Studiile recente indică faptul că, până în 2025, anumite modele avansate de limbi artificiale (Large Language Models, LLM) au trecut deja cu succes astfel de teste. În unele cercetări, participanții care trebuiau să decide dacă conversația purtată cu un algoritm sau cu un om era umană, au ajuns să fie de partea sistemelor digitale. Rezultatele bizare în trecut, considerate aproape imposibile pentru mașini, se materializează acum cu o claritate înspăimântătoare: nu doar că modelele pot conversa convingător, dar în anumite situații le devin atât de „umane” în comportamentul lor încât pot păcăli un evaluator.
Dar această performanță nu înseamnă automat că systemele de AI înțeleg lumi sau experimentează emoții. Însă indică clar că pot imita, cu rezultate perfect convingătoare, indiciile umanității în dialog – de la fluență până la ritm, naturalețe și coerență. Iar această „camuflare socială” a dispozitivelor tehnologice ridică semne de întrebare asupra limitei dintre ceea ce înseamnă cu adevărat inteligență și simpla mimare.
De ce termenul „AGI” continuă să fie provocator și controversat?
În ciuda progreselor, mulți cercetători evită termenul de „Inteligență Generală Artificială” (AGI), considerându-l problematic. Paradoxal, acest termen a devenit o etichetă purtată atât de promisiuni, cât și de temeri, fiind asociat atât cu posibilitatea de a reseta piața muncii, cât și cu anxietatea privitoare la controlul asupra mașinilor. Problema nu este doar vocabularul: problema esențială ține de definiție.
Pentru unii cercetători, AGI ar fi înțeleasă ca abilitatea de a excela în toate domeniile cognitive, performând de top în matematică, limbaj, medicină, artă și tehnologie simultan. Însă această „perfecțiune” este, în realitate, imposibil de atins chiar și de oameni: niciun individ nu poate fi un geniu absolut în toate domeniile. O definire atât de rigidă face ca majoritatea sistemelor AI actuale – chiar și cele performante – să fie exclusivist, dincolo de limitele așteptărilor.
Mai mult decât atât, termeni precum autonomie, conștiință sau „superinteligență” complică discuția. Când li se atribuie acestor sisteme caracteristici precum inițierea de acțiuni sau dorința proprie, făcându-le diferite de simplele programe automate, avem de-a face cu o interpretare greșită. În practică, aceste sisteme pot avea o inteligență remarcabilă, dar să lipsească de la propria inițiativă sau conștiință, ca și cum oamenii cu dificultăți de autonomie rămân totuși inteligenți.
O perspectivă evolutivă — inteligența nu e o linie clară, ci un munte de indicii
O prejudecată obișnuită e aceea că există o linie clară între „nu e inteligent” și „e inteligent”. Însă realitatea este mult mai complexă. Inteligența devine un concept gradat, dedus dintr-un amalgam de comportamente și performanțe: capacitatea de a rezolva probleme, transferul cunoștințelor în contexte diverse, adaptarea la sarcini noi, nivelul de creativitate și corectarea greșelilor.
În cazul AI, termenii „performanță” acoperă domenii variate: de la matematică avansată, la redactarea textelor, programare, debugging, până la asistență în cercetare sau chiar crearea de opere literare. Cu cât un sistem demonstrează capabilități diverse, la un nivel performanță ridicat, cu atât argumentele că este „doar un papagal” devin mai greu de susținut. Când, la fel, oamenii disting „inteligența” pe baza comportamentului, nu a mecanismelor interne, aceeași metodă poate fi aplicată pentru AI.
Pentru cercetători, a evita această abordare înseamnă să limitezi mai degrabă perspectiva științifică. Dacă se acceptă că performanțele dintr-o varietate de domenii indică un anumit nivel de inteligență, chiar dacă nu e una „perfectă”, atunci discuția devine mai realistă și mai pertinentă.
Privind spre viitor: între promisiuni și riscuri
Ce urmează în 2026 și dincolo? Dacă acceptăm că AI a ajuns, din punct de vedere funcțional, la un nivel comparabil cu inteligența umană, provocarea devine gestionarea acestor instrumente. Fără o abordare critică, oamenii pot fi tentați să crească încrederea în sistemele autonome sau să le utilizeze în mod iresponsabil, sub influența promisiunilor de superputeri.
De aceea, reguli clare, verificarea faptelor și delimitarea înțeleaptă între sarcinile automate și deciziile majore sunt esențiale. În plus, dezbaterea despre reglementare și impact social trebuie să fie pe măsura rapidității cu care evoluează tehnologia. Reacția trebuie să fie una pragmatică, nu speriată, și capabilă să pună în centrul ei responsabilitatea față de oameni, nu doar spectacolele de imagine ale unor tehnologii din ce în ce mai sofisticate. Întotdeauna, în spatele fiecărei noi etape tehnologice stă o întrebare fundamentală: cum integrăm aceste sisteme în societatea umană, astfel încât să aducă beneficii reale și să minimizeze riscurile?
