Progresele fascinante înregistrate de modele avansate, precum ChatGPT, au amplificat interesul public față de conceptul AI – Artificial Intelligence. Inteligența artificială reprezintă de mult timp un element integrat în procesele cotidiene, de la asistenții virtuali integrați în dispozitive mobile până la sistemele de recomandare bazate pe algoritmi de învățare automată.
Într-un context aparent banal, precum achiziția de produse alimentare, intervențiile AI sunt multiple: evaluarea tranzacției prin sisteme inteligente de plată, automatizarea proceselor de ambalare prin roboți dotați cu computer vision, sortarea produselor conform criteriilor de calitate stabilite algoritmic, optimizarea logisticii de transport, selectarea semințelor și gestionarea irigațiilor prin sisteme AI, precum și dezvoltarea îngrășămintelor pe baza modelelor predictive.
Această penetrare sistematică a AI în lanțurile de producție, distribuție și consum semnalează o etapă de transformare majoră, caracterizată prin integrarea profundă a tehnologiilor inteligente în infrastructura socială și economică contemporană.
Cum a evoluat conceptul de Artificial Intelligence – Din 1950 până în 2020
Dezvoltarea inteligenței artificiale s-a desfășurat pe parcursul a șapte decenii, marcate de progrese constante, perioade de stagnare și, în cele din urmă, o accelerare fără precedent. Ceea ce era considerat imposibil în anii 1950 a devenit funcțional în dispozitivele utilizate zilnic.
1950–1980: Primele baze și perioadele de regres
Punctul de plecare este recunoscut ca fiind conferința de la Dartmouth din vara anului 1956. Acolo cercetători precum John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester și Claude Shannon au definit pentru prima dată conceptul de artificial intelligence (inteligența artificială sau, pe scurt, AI) și au estimat că problema creării unei mașini inteligente va fi rezolvată într-o singură generație.
Primele programe dezvoltate, cum ar fi Logic Theorist (1956) și General Problem Solver (1957), demonstrau capacitatea de a rezolva probleme logice și matematice simple. Totuși resursele de calcul disponibile erau extrem de limitate comparativ cu cele actuale.
Între 1974 și 1980 a avut loc prima perioadă de regres financiar și instituțional, cunoscută drept „iarna AI”. Rapoarte oficiale critice și reducerea fondurilor alocate cercetării au încetinit progresul.
1980–2000: Relansarea și limitele practice
În deceniul al nouălea au fost introduse sistemele expert comerciale, care imitau raționamentul specialiștilor umani într-un domeniu specific. Acestea au fost utilizate cu succes în configurarea automată a echipamentelor complexe sau în diagnosticarea medicală preliminară.
Entuziasmul excesiv a condus însă la o nouă perioadă de declin, între 1987 și 1993. Costurile ridicate de dezvoltare și rezultatele sub așteptări au determinat reducerea investițiilor.
Un eveniment semnificativ a avut loc la 11 mai 1997, când sistemul Deep Blue, dezvoltat de IBM, l-a învins pe campionul mondial la șah Garry Kasparov. Deși funcționarea sa se baza pe calcul exhaustiv și nu pe înțelegere reală demonstrația a consolidat percepția publică asupra potențialului inteligenței artificiale.
2000–2020: Datele și puterea de calcul schimbă paradigma
Progresul a fost relansat prin creșterea exponențială a volumului de date digitale și a capacității de procesare. În 2011 sistemul Watson (IBM) a câștigat concursul televizat Jeopardy!, demonstrând abilități de înțelegere a limbajului natural în contexte reale.
Anul 2016 a marcat un punct de cotitură odată cu victoria programului AlphaGo (DeepMind) împotriva campionului mondial Lee Sedol la jocul Go. Spre deosebire de șah Go necesită intuiție și evaluare strategică, calități considerate până atunci exclusive umane.
2020–prezent: Explozia modelelor de limbaj și a aplicațiilor multimodale
Începând cu anul 2020 dezvoltarea modelelor de limbaj de mari dimensiuni (LLM) a transformat accesul la inteligența artificială. Sisteme de tip artificial intelligence precum GPT-3 (2020), PaLM, LLaMA și ulterior Grok, Gemini și Claude au demonstrat capacitatea de a genera texte coerente, de a răspunde la întrebări complexe și de a efectua raționamente logice.
În paralel, au fost introduse modele multimodale, capabile să proceseze simultan text, imagini, sunet și video. Exemple relevante includ DALL-E (generare de imagini), Whisper (transcriere audio) și Sora (creare de secvențe video realiste).
Tehnologii AI – ChatGPT, roboți, generare automată de content
Progresul actual al inteligenței artificiale nu mai depinde doar de idei teoretice, ci de sisteme concrete care funcționează în laboratoare și în aplicații comerciale. Aceste tehnologii formează infrastructura unei noi ere, în care mașinile nu doar calculează, ci înțeleg, creează și acționează independent în limite stabilite.
Modele de limbaj avansate
Modelele de limbaj de mari dimensiuni au depășit stadiul de generare automată de text. Ele sunt capabile să efectueze raționamente pas cu pas, să rezolve probleme complexe și să acționeze ca agenți autonomi.
Sistemele actuale utilizează tehnici precum chain-of-thought prompting – descompunerea unei probleme în pași logici intermediari – și self-consistency – verificarea mai multor soluții pentru a alege varianta cea mai probabilă.
Exemple relevante includ capacitatea unor modele de a redacta rapoarte juridice complete, de a diagnostica afecțiuni pe baza simptomelor descrise sau de a genera cod funcțional pornind de la o cerință scrisă în limbaj natural.
Printre cele mai utilzate aplicații AI pentru generare de text se numără:
- Grok 4 (xAI)
- GPT-5 (OpenAI)
- Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)
- Gemini 2.0 Flash (Google DeepMind)
- LLaMA 3.1 405B (Meta AI)
Inteligența artificială multimodală
Noile sisteme procesează simultan mai multe tipuri de date: text, imagini, sunet și video. Această integrare permite o înțelegere contextuală mai bună și aplicații practice extinse.
Un model multimodal poate analiza o radiografie, citi raportul medical asociat și propune un diagnostic preliminar. Poate descrie conținutul unei fotografii, genera o imagine pornind de la o descriere scrisă sau crea o secvență video de câteva minute pe baza unui scenariu scurt.
Instrumente precum DALL-E 3, Midjourney v6 sau Sora 2 demonstrează că diferența dintre conținutul creat de om și cel generat automat devine tot mai greu de detectat.
Roboți humanoizi și Edge AI (Edge Artificial Intelligence)
Roboții nu mai sunt limitați la linii de asamblare. Modelele humanoide integrează percepție avansată, planificare a mișcării și luarea deciziilor în timp real.
Sisteme precum Figure 01, Tesla Optimus sau Atlas (Boston Dynamics) pot naviga în medii necunoscute, manipula obiecte fragile și colabora cu oamenii în spații de lucru comune.
Procesarea datelor se face local (Edge AI), reducând dependența de conexiunea la cloud și îmbunătățind viteza de reacție.
Aceste tehnologii pregătesc terenul pentru utilizarea roboților în spitale, depozite, construcții și chiar în locuințe.
Calcul cuantic și optimizarea training-ului AI
Calculatoarele cuantice încep să fie utilizate pentru antrenarea modelelor de inteligență artificială. Deși încă în stadiu experimental, ele reduc semnificativ timpul necesar pentru optimizarea arhitecturilor complexe.
Primele aplicații practice vizează simularea moleculelor pentru descoperirea de medicamente sau optimizarea rețelelor logistice la scară globală. Combinarea calculului cuantic cu rețelele neurale clasice este considerată una dintre direcțiile cheie pentru următorul deceniu.
Inteligența artificială pe piața muncii
Integrarea inteligenței artificiale în procesele economice modifică structura locurilor de muncă la scară globală.
La ora actuală din ce în ce mai multe sisteme software și hardware înglobează tehnici de inteligență artificială: roboți umanoizi sau de conducere a liniilor de fabricație, asistenți personali sau care asistă clienții, aplicații de analiză și generare a limbajului natural, aplicații bancare inteligente, diagnosticare automată în diferite domenii, recunoașterea persoanelor, recunoașterea automată a obiectelor în imagini și video, cybersecurity, smart cities, rețele de transport inteligente etc.
Aceste tehnologii nu doar automatizează sarcini repetitive, ci și augmentă capacitățile umane în domenii complexe.
Efectele se manifestă în trei direcții principale: dispariția unor categorii de locuri de muncă, crearea altora noi și transformarea majorității rolurilor existente.
Dispariția și reducerea locurilor de muncă
- Muncă manuală repetitivă: China a început construcția de „dark factories” – unități de producție în care mașinile se ocupă de fiecare sarcină – asamblare, inspecție și logistică – eliminând necesitatea prezenței umane. Fără lucrători nu este nevoie de iluminat, încălzire sau pauze, reducând costurile cu energia și sporind eficiența.
- Transport: vehiculele autonome (Waymo, Tesla FSD) reduc treptat cererea de șoferi profesioniști; estimările indică 4–5 milioane de locuri afectate până în 2035 în SUA și UE.
- Retail: Primark utilizează macarale automate în locul stivuitoarelor manuale, crescând eficiența operațională cu 80%.
- Call-Center: Banca Transilvania utilizează soluții AI pentru clasificarea automată a reclamațiilor primite prin Call Center, asigurând direcționarea rapidă către echipele responsabile (PwC Global CEO Survey 2024).
Crearea de noi specialiști
- Prompt engineer: specialist în formularea cerințelor pentru modelele de limbaj.
- Expert în etica AI: analizează bias-ul și impactul social al sistemelor; cerere în creștere în companii tech și instituții publice.
- Synthetic data curator: creează seturi de date artificiale pentru antrenarea modelelor; esențial în medicină și finanțe.
- Robot fleet manager: supraveghează și optimizează flote de roboți în depozite (Amazon, Ocado).
- Expert Edge AI: instalează și menține sisteme de procesare locală în fabrici și orașe inteligente.
Inteligența artificială în viitor
Perioada 2026–2030 reprezintă un interval de tranziție accelerată în dezvoltarea inteligenței artificiale, caracterizată prin integrarea a agenților autonomi în activitățile zilnice, progrese majore în domenii esențiale precum sănătatea și educația, precum și confruntarea cu riscuri emergente asociate cu apropierea Inteligenței Artificiale Generale (AGI – Artificial general intelligence).
Previziuni probabile
1. AI personal în fiecare dispozitiv
Până în 2026 agenții AI autonomi vor deveni omniprezenți, integrați în smartphone-uri și alte dispozitive, capabili să gestioneze sarcini complexe precum planificarea călătoriilor, gestionarea finanțelor sau interacțiunile sociale, cu interacțiuni minimale din partea utilizatorului. Aceste sisteme vor adopta protocoale de context multimodal, permițând orchestrarea între multiple surse de date în timp real.
2. Evoluții în medicină
Sistemele de diagnostic vor atinge o acuratețe de 99% în domenii precum imagistica medicală, facilitând terapii personalizate bazate pe genomica predictivă și simulări cuantice. AGI incipientă ar putea accelera descoperirea de medicamente, reducând timpul de dezvoltare de la ani la luni, cu impact asupra tratării bolilor cronice și pandemice.
3. Transformări în educație
Platformele de învățare adaptivă vor oferi tutori virtuali personalizați, raportând un raport elev-profesor de 1:1, cu conținut generat dinamic pe baza performanțelor individuale.
Întrebări frecvente
1. Cum a ajuns AI-ul de la simple calcule la sisteme care „gândesc” ca oamenii?
Evoluția inteligenței artificiale a fost determinată de tranziția de la sisteme bazate pe reguli fixe la modele capabile de învățare automată din volume masive de date.
În locul programării explicite pentru fiecare sarcină AI-ul modern identifică autonom tipare și corelații, construind modele predictive pe baza experienței simulate. Această schimbare a marcat trecerea de la execuția de instrucțiuni la procese flexbile care învață.
2. Cum pot fi gestionate riscurile asociate utilizării AI (deepfake, bias, control)?
Riscurile pot fi diminuate printr-un cadru solid de reglementare, prin transparență în dezvoltare și prin educație digitală la nivelul utilizatorilor. Înțelegerea modului de funcționare a unui sistem AI, cunoașterea entităților care îl operează și verificarea surselor de informații sunt esențiale pentru un control responsabil.
Reglementarea nu are scopul de a limita progresul tehnologic, ci de a-l orienta către un impact sigur și benefic pentru societate.
3. Care reprezintă principala provocare tehnologică a AI-ului în prezent?
Cea mai semnificativă provocare o constituie consumul extrem de ridicat de energie și dependența de infrastructuri de calcul de mare capacitate. Dezvoltarea viitoare a domeniului se va concentra pe arhitecturi mai eficiente energetic, precum și pe adoptarea unor surse sustenabile de energie, pentru a asigura un progres responsabil din punct de vedere ecologic.
4. Care este diferența dintre cele 2 modele de tip artificial intelligence – ChatGPT și Gemini?
ChatGPT, dezvoltat de OpenAI, este proiectat pentru conversații naturale și pentru generarea creativă de text, fiind optimizat pentru interacțiuni fluide și explicative.
În schimb, Gemini, creat de Google, este un model multimodal nativ, capabil să proceseze și să integreze simultan texte, imagini, cod și alte forme de date. Această caracteristică îl face mai potrivit pentru aplicații complexe, analiză contextuală și căutare avansată de informații.
5. De ce anumite state restricționează accesul la platforme de inteligență artificială, precum ChatGPT sau Gemini?
Unele guverne impun restricții din motive legate de protecția datelor personale, controlul fluxului informațional sau prevenirea dezinformării. Autoritățile doresc să se asigure că informațiile generate respectă normele locale și că datele utilizatorilor nu sunt transferate sau procesate în afara jurisdicției naționale.
Concluzii
Inteligența artificială nu mai reprezintă un orizont îndepărtat, ci o realitate care restructurează fundamentele existenței umane. Ea nu doar amplifică productivitatea, ci redefinește însăși noțiunea de muncă, creație și decizie.
În această nouă eră valoarea nu va mai rezida în capacitatea de a executa sarcini repetitive, ci în abilitatea de a formula întrebări relevante, de a gestiona incertitudinea și de a păstra un echilibru etic între posibilități tehnologice și responsabilitate socială.
Viitorul va fi determinat nu de puterea de calcul, ci de calitatea principiilor și a cadrului de guvernanță stabilite astăzi. Instituțiile de stat, organizațiile și angajații care investesc în formare continuă, transparență algoritmică și politici de redistribuire echitabilă a valorii vor reuși să convertească disrupția tehnologică în creștere sustenabilă și incluzivă. Ceilalți riscă să adopte o poziție reactivă, pierzând capacitatea de a influența direcția schimbării.
