Într-o perioadă în care inteligența artificială evoluează cu o viteză care depășește chiar și așteptările celor mai optimiști cercetători, vocile lucide care pot explica transformările în curs sunt mai necesare ca oricând. Oliviu Matei, Prof. Univ. Dr. Habil. la Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca și mentor pentru generații întregi de studenți și doctoranzi, este una dintre aceste voci.
Urmărește cele mai noi producții video TechRider.ro
- articolul continuă mai jos -
Departe de tonul cosmetizat adoptat adesea de industria tech, el vorbește despre AI și AGI fără exagerări, și fără marketingul care însoțește frecvent declarațiile marilor CEO din Silicon Valley.
Prof. Oliviu Matei a acceptat să poarte un dialog cu reporterul TechRider despre unde se află cu adevărat cercetarea în AI, despre cât de aproape, sau cât de departe, suntem de inteligența artificială generală și despre felul în care societatea va trebui să se adapteze pas cu pas la aceste schimbări inevitabile.
Dar poate cel mai interesant aspect este filosofia lui de mentor: o regulă simplă, pe care o repetă tuturor celor cu care lucrează îndeaproape… „nu există nu se poate”. Pentru el, reziliența este extrem de importantă, iar capacitatea de a aborda problemele imposibile ține mai mult de atitudine decât de algoritmi.
Acesta este contextul în care am stat de vorbă cu profesorul Oliviu Matei, în încercarea de a înțelege cum arată viitorul AI din perspectiva unui cercetător, dar și a unui antreprenor, care lucrează atât cu tehnologia, cât și cu oamenii care vor defini următoarea ei etapă de dezvoltare.
Reporter: Cum poate un om fără prea multe competențe tehnică să folosească AI-ul, și dacă îl poate folosi, ca să câștige bani, să își întrețină familia sau să își relanseze cariera? Este posibil așa ceva cu ceea ce oferă inteligența artificială în momentul de față?
O.M.: Da, vorbim de pierderea locurilor de muncă din cauza tehnologiei de sute de ani. De la apariția motorului cu aburi strigăm că ne pierdem locurile de muncă. Apoi motorul cu combustie, apoi linia de producție electrică, apoi automatizările, iar acum AI-ul. Pierderea locurilor de muncă este un fenomen perpetuu, dacă vreți. Și, surprinzător, am citit același lucru înainte de 1989 într-o revistă în limba română tipărită în URSS. Da, chiar și în „raiul comunist” oamenii se temeau că își vor pierde locurile de muncă din cauza mașinilor și automatizării. Și totuși lucrurile nu s-au întâmplat chiar așa.
Aș nuanța puțin că oamenii pierd locuri de muncă atunci când nu se pot adapta. E o realitate. Unii nu se pot adapta, fie din cauza vârstei, fie a lipsei de studii, fie a experienței. Dar majoritatea se adaptează.
Înainte de a răspunde direct la întrebare, aș pune problema altfel. Cu fiecare revoluție industrială, care ne-a făcut să ne temem pentru viețile și joburile noastre, omul a devenit de fapt mai creator. Omul care săpa pământul a ajuns să facă muncă mai fină. Omul care muta pachete a ajuns să controleze mașinării. Am devenit mici demiurgi, ceea ce suntem, în fond, ca oameni.
Da, se pierd locuri de muncă, e adevărat. Dar ține de adaptare. AI-ul te poate ajuta. Sunt atâtea soluții și variante. Dacă dai scroll pe orice rețea socială, vezi patru–cinci postări din zece despre cum să folosești AI-ul ca să îmbunătățești o imagine, să creezi conținut, să scrii un articol, o carte, să faci cercetare, să înveți ceva nou. AI-ul îți pune la dispoziție o mulțime de unelte, vorbesc de AI generativ, pe care tu alegi dacă vrei sau nu să le folosești.
Își pierd joburile cei care au joburi de nivel foarte jos, mai ales joburi de birou. Pentru că, în momentul de față, AI-ul înlocuiește munca de birou ușoară, așa-numita paper-pushing. Birocrații care doar mutau hârtii dintr-un birou în altul și care nu aveau un rol real.
Urmează ca AI-ul să înlocuiască și joburi fizice, în agricultură sau în medicină. În medicină deja se întâmplă. AI-ul augmentează activitatea chirurgilor și medicilor.
Deci, ca să răspund, ține de om, nu de AI. E responsabilitatea omului, și a societății, să se adapteze la modificările socioeconomice pe care chiar noi le-am creat.
Rep.: Dumneavoastră vorbiți despre AI ca despre ceva pozitiv. Ca profesor, sunteți de acord ca studenții și doctoranzii dumneavoastră să folosească AI-ul în lucrările lor?
O.M.: Da, îi încurajez să o facă. Îi încurajez, pentru că nu putem ignora realitatea. Dacă ne acoperim ochii, asta nu înseamnă că lucrurile nu se întâmplă.
Și atunci, ca să discearnă între avantajele și dezavantajele AI-ului, respectiv ale raționamentului propriu, îi rog să exerseze și singuri, și cu AI-ul. Vor observa că, în măsura în care sunt capabili să controleze modelele lingvistice, rezultatele sunt bune.
Dar, încă o dată, omul este „on top”. Omul controlează AI-ul. Dacă arunci o întrebare în necunoștință de cauză, vei primi un răspuns tot în necunoștință de cauză, superficial și fără greutate.
Rep.: Chiar ieri am citit o analiză în Nature Communications care spunea că AI-ul ajută foarte mult cercetarea. Crește productivitatea și reduce timpul necesar pentru muncă. Dar pe de altă parte există un cost ascuns, cel al pierderii capacității cognitive. Dependența de AI. Nu credeți că acesta e un pericol?
O.M.: Ba da, este un dezavantaj. Dar dezavantajul nu-l aduce AI-ul în sine. Suntem dependenți de telefon, eram dependenți de Google… oricum eram dependenți de instrumentele care ne facilitau viața.
Dar să revenim la cercetare, pentru că de acolo am pornit, acum 20 de ani. Ca să faci un doctorat, era aproape suficient să umbli prin trei–patru biblioteci sau cinci–șase universități, să colectezi materiale, să le pui împreună și să vii cu ceva în plus. Și asta era. Mai mult de jumătate din munca ta de cercetător era să diseminezi informația, pentru că era în biblioteci și pe hârtii.
Acum avem biblioteci digitale și acces la toată informația asta. Încă durează luni de zile. Dacă vrei să faci manual un studiu asupra stadiului actual al oricărei cercetări, în orice domeniu, durează luni. Dacă vrei să-l faci serios, trebuie să știi să folosești AI-ul corect.
Aici intervine competența mea rațională și de cercetător. Să ghidez AI-ul să-mi furnizeze informațiile utile. Tot de mine ține să decelerez informațiile relevante, să elimin halucinațiile și datele irelevante. Ideile de cercetare, chiar dacă le generează AI-ul, îmi revine mie sarcina să le rafinez, să scot pe cele valoroase și să elimin restul.
Deci, dacă pot sta „on top”, cum spun englezii, dacă pot controla ceea ce se întâmplă cu AI-ul, voi fi câștigat. Dacă nu, voi deveni un sclav al AI-ului. Și în loc să evoluezi, cam sigur vei face o regresie continuă.
Rep.: Cum vedeți adaptarea sistemului de învățământ românesc la ceea ce se întâmplă în lume în domeniul AI?
O.M.: În următorii, să zicem, cinci ani, da, România poate și va juca un rol important. Acum, sunt două paliere: palierul de reglementare legislativă și palierul tehnic. Sunt lucruri complet diferite.
Pe partea legislativă, nu am contribuit suficient, nu avem încă o lege specifică în acest sens. Universitățile sunt oarecum în urmă în adoptarea unor regulamente legate de utilizarea AI-ului. Alte universități din afară au deja astfel de reguli, mai flexibile sau mai rigide. La noi abia începe procesul — îl avem într-o prea mică măsură, dar îl vom avea.
Să nu uităm, Codul civil de pe vremea lui Cuza era copiat după cel elvețian. Multe dintre legile noastre fundamentale au fost preluate din alte părți. Și nu e rău, dacă un sistem legislativ sau tehnic funcționează deja în altă parte, costurile de adaptare sunt mici. Haideți să vedem partea bună a lucrurilor.
Rep.: Care este cea mai interesantă aplicație pe care ați văzut-o în ultimii trei ani, de când au apărut pe piață modelele LLM?
O.M.: Când spunem „AI”, lumea se gândește automat la modele LLM gen GPT sau Gemini, dar, cum spuneați la început, și mașinile cu date mai mici sunt componente ale AI-ului.
Revenind la LLM-uri, ceea ce se întâmplă acum este evident revoluționar. E greu de înțeles. Ce pare încă greu de acceptat este generarea de filme și fotografii, mai ales de filme, cu o acuratețe incredibilă. Imaginile generate de LLM-uri sunt aproape reale.
LLM-urile te ajută enorm să vezi variante, să explorezi direcții. Rămâne la latitudinea ta să alegi varianta cea mai bună, optimă. Cantitatea de informație crește, cantitatea de rezultate crește, le obținem mai ușor. Pierdem? Da, evident că pierdem. Nu poți doar câștiga, așa funcționează orice progres.
Rep.: O altă întrebare este legată de activitatea dumneavoastră în antreprenoriat. Ați început în 2001, dacă nu mă înșel… Ați anticipat cumva, atunci, ce se întâmplă astăzi?
O.M.: Absolut nu. Eu am terminat studiile în inteligență artificială, dar nu anticipam că lucrurile vor evolua astfel, din două motive. Predam și foloseam rețele neuronale și spuneam că ele sunt o emulare a sistemului nervos, care ne-a ajutat să ne dezvoltăm și, prin urmare, ne așteptam să facă același lucru. Dar nu se întâmpla asta. Abia modelele actuale, cu arhitecturi gigantice, cu miliarde de parametri, încep să se apropie de complexitatea sistemului nervos al unui animal sau chiar al unui om. Dar clar nu de ceea ce cunoșteam noi în anii 2000.
Analiza de date exista, se făcea de mult, dar nu exista deschidere pe piață pentru utilizarea ei. Se folosea AI-ul pentru rapoarte, grafice, liste. Prea puțin, ca să nu spun deloc, era dorință de a face predicții, de a găsi pattern-uri, lucruri care țin de machine learning. Vorbesc de populația globală și de companiile obișnuite, nu de NASA sau firmele din top.
Rep.: Trebuie să ne așteptăm la ceva nebunesc din partea AI-ului în viitor?
O.M.: Da, ne putem aștepta la lucruri nebunești. Însă nebunia de acum s-ar putea să fie normalitatea de peste 10 ani, așa cum ceea ce considerăm normal astăzi era nebunie acum 10 ani.
Referitor la această „nebunie”, ea poate avea un sens pozitiv sau negativ. Eu văd lucrurile în general pozitiv și optimist. Sigur, orice acțiune are o componentă pozitivă și una negativă. Să ne gândim doar la dinamita lui Nobel: are părți bune și părți rele. Luați orice obiect, orice acțiune, fiecare are părți bune și părți rele.
Ține de noi cum folosim instrumentele pe care le avem. Fie un pix, fie AI-ul. Trebuie să decelăm rațional ce este bun și ce este rău.
Gândiți-vă la mașină. Până nu a fost inventată și folosită pe scară largă, oamenii umblau pe jos. Acum folosim mașinile. Sigur, nu mai facem mișcarea de acum 30 de ani. Dar de ce folosim mașinile? Pentru că avantajele sunt nete. La fel e și cu AI-ul. Vom involua dacă nu vom avea capacitatea de a ne adapta și de a fi „on top” asupra AI-ului.
Rep.: Spuneți-ne puțin cum ați început în antreprenoriat. De câte ori ați dat greș? Orice început e greu. Cum ați reușit și ce v-a motivat?
O.M.: Am început în 2002, după ce am terminat facultatea. Firma am înființat-o în 2001, pentru că atunci dura o lună să înființezi o firmă. Acum durează trei zile, datorită digitalizării.
În 2002 m-am întors în țară după ce am terminat studiile în Olanda și toată lumea era șocată. Chiar și serviciile de informații mă căutau, suspectând că… probabil eram inconștient sau nebun, credeți-mă. Nu regret deloc pentru că am realizat lucruri bune, profesional, ca profesor universitar, în companie și personal. Sunt foarte fericit cu ce s-a întâmplat.
Dacă am eșuat? La un moment dat spuneam că n-am eșuat niciodată. Am mai avut rateuri, dar din fiecare am învățat câte ceva. Fiecare eșec a fost ca un „picior în fund” care m-a făcut mai bun. Am învățat mai mult din fiecare eșec decât din cel mai mare succes.
Îmi place să cred că am învățat din orice experiență. Sigur că am învățat și de ce am reușit: pentru că sunt foarte rezilient. În momentul în care îmi pun în cap că voi face ceva, fac tot posibilul să se întâmple. Chiar dacă durează 10, 20 sau 30 de ani, înțeleg că e nevoie de răbdare.
Rep.: Sunteți de acord să ne povestiți puțin despre compania pe care ați înființat-o în 2001? Holisun. Care este obiectul ei de activitate?
O.M: Da. Suntem una dintre foarte puținele companii din România care fac atât cercetare, cât și dezvoltare software, ceea ce e fantastic din mai multe motive. În primul rând, ne permite ca soluțiile pe care le comercializăm să fie state-of-the-art, să fie la cele mai recente tendințe, cu tehnologii și abordări moderne.
Pe de altă parte, atunci când apar cereri pe care nu le putem acoperi imediat sau care presupun cercetare, pentru că cercetarea implică risc, depunem proiecte cu parteneri din România sau din Europa și obținem finanțări pentru idei „nebunești”, cum le-ați numit mai devreme.
Suntem în topul cercetării europene în IT. Avem proiecte în agricultură, sănătate, securitate națională și cyber security, cu o componentă IT puternică. Am obținut aproape tot bugetul României pentru apelurile de agrifood și pentru nutriție, unde contribuția noastră, ca firmă IT, constă în analiza datelor și procesarea prin învățare automată. Fără această contribuție, multe cercetări punctuale din biologie sau sănătate nu s-ar putea realiza.
În paralel, sunt și profesor universitar la Universitatea Tehnică din Cluj. Doctoranzii lucrează o parte în companie, iar colegii din companie sunt și ei doctoranzi. Astfel, îmbinăm cercetarea cu producția. Ori de câte ori există o sinergie între oameni, culturi, cunoștințe și sisteme, se întâmplă lucruri deosebite. Suntem foarte mândri de ceea ce facem, nu doar pentru că ne lăudăm, ci pentru că chiar credem că realizăm lucruri remarcabile.
Rep.: Spre exemplu, ce studiază un doctorand în România în momentul de față în domeniul AI? Care sunt tendințele? Dați-ne câteva exemple, eventual titluri de teze, și ce aduce AI nou.
O.M.: În primul rând, se studiază învățarea federativă, care presupune învățare automată distribuită. Practic, datele nu mai sunt centralizate, ci procesate pe senzori, la nivel de edge devices, routere, echipamente intermediare sau în cloud.
Acest lucru duce la cercetări legate de medii și sisteme de stocare a datelor care sunt diferite de sistemele clasice relaționale sau non-relaționale. Doctoranzii mai studiază și cyber security, pentru că în momentul în care telefonul e tot timpul cu noi, trebuie să fim conștienți de importanța securității cibernetice, atât la nivel software, cât și hardware.
AI-ul aduce o dimensiune complet nouă în atacurile cibernetice și în protecția împotriva lor. Ieri, de exemplu, am primit un mesaj aparent firesc de la un colaborator din Constanța, care îmi cerea bani împrumut. Nu aveam niciun motiv să-l cred, pentru că vorbisem cu el acum două săptămâni. Distanța era prea mare ca să mă contacteze chiar pe mine, așa că am suspectat că e spam.
L-am sunat să mă asigur, și mi-a confirmat că într-adevăr un virus intrase în telefon sau în calculator și trimisese mesajul. Astfel de situații se întâmplă tuturor. Mulți au avut conturi sparte, mesaje de la prieteni compromise sau alerte că o rudă sau cineva din familie a pățit ceva similar.
Acesta este un exemplu clar de securitate cibernetică care nu mai poate fi abordată clasic, algoritmic. Ce trebuie să faci? Să utilizezi inteligența artificială pentru a detecta anomalii, pentru a preveni atacuri și pentru a analiza rapid volume mari de date.
Rep.: Am văzut că activați într-un domeniu pe care publicul larg, în mod cert, nu-l cunoaște foarte bine și care poate părea foarte alambicat. Este vorba de calculul evolutiv. Ce înseamnă acest calcul? Apoi, din experiența dumneavoastră, cum se aplică calculul evolutiv în activitatea de zi cu zi a unei companii sau a unui antreprenor?
O.M.: Calculul evolutiv e o sub-ramură a inteligenței artificiale care se inspiră din evoluția naturală. Charles Darwin spunea acum aproximativ 200 de ani că „cel mai adaptat supraviețuiește”. Este un concept greșit interpretat uneori ca „cel mai puternic supraviețuiește”, dar adevărul este că supraviețuiește cel care se adaptează cel mai bine.
Prin aceste tehnici, încercăm să optimizăm sisteme. Ce înseamnă „a optimiza”? Înseamnă să le facem mai bune, să găsim maximul sau minimul lor, să le îmbunătățim. Calculul evolutiv se folosește atunci când algoritmii clasici nu pot găsi optimul. De exemplu, pentru optimizarea parametrilor unei centrale nucleare, sunt atât de mulți parametri și simulările se fac la nivel atomic, încât nu poți construi o funcție simplă sau să faci simulări clasice. În astfel de cazuri, matematic, folosim algoritmi genetici. Practic, calculul evolutiv și algoritmii genetici sunt termeni oarecum sinonimi.
La ce te ajută? În primul rând, la simularea geneticii și a biologiei. Îți deschide multe orizonturi pentru a înțelege ceea ce se întâmplă de-a lungul generațiilor. Te ajută să prevezi viitorul unor populații, al unor soluții, inclusiv soluții software sau biologice. Și, practic, ori de câte ori ai de optimizat ceva, iar optimizarea înseamnă întotdeauna îmbunătățire, poți folosi algoritmi genetici.
De exemplu, teza mea de doctorat și cea de abilitare au fost în acest domeniu. Am doctorat pe această temă și pot spune că lucrurile sunt cu adevărat deosebite.
Rep.: Care credeți că este cel mai mare risc, dar și cea mai mare oportunitate pe care le poate oferi inteligența artificială, să zicem, în următorii 10 ani?
O.M.: Nu cred că nu vom munci. Dacă ne uităm din perspectiva istoriei, lucrurile au devenit din ce în ce mai complexe. Tot timpul am sperat că nu vom mai fi nevoiți să muncim, că vom putea să ne relaxăm, și tocmai din acest motiv am progresat și am produs mai mult. Uitați-vă la PIB-ul lumii, de acum două, trei, cinci mii de ani până în prezent, este într-o continuă creștere și din ce în ce mai rafinat.
Cândva, vitele, cămilele sau pământul erau valoarea reală. Acum, valoarea s-a transformat în titluri financiare, criptomonede, software, know-how, cunoștințe, informații, adică lucrurile se rafinează.
Știți ce se întâmplă dacă nu ai un obiectiv? Sunt studii care arată că oamenii fără obiective clare se demotivează. Am citit o teză de doctorat în psihologia organizațională, despre cum să mobilizezi oamenii, lucru aplicat în multe companii.
În politică există două principii: să ai un obiectiv pozitiv pentru care să lupți, sau să înfrunți un pericol sau o amenințare. Dacă vă uitați în campaniile electorale, tot timpul există: ori mergem spre ceva bun, ori ne ferim de ceva rău. Americanii, de exemplu, folosesc uneori chiar și războaiele ca să mobilizeze electoratul.
Deci avem nevoie de obiective în viață. Cei care se realizează prea repede, fără obiective, deseori pierd direcția. Uitați-vă la toate vedetele care la 17 ani erau celebre și la 25 nu mai știa nimeni de ele. Avem nevoie de obiective ca să avem un scop și un sens în viață; altfel riscăm să ne pierdem și să ne complacem.
AI-ul va prelua o parte din munca brută pe care o facem acum, iar noi ne vom concentra pe lucruri mai rafinate. Nu va mai fi suficient un site simplu sau o aplicație banală. Gândiți-vă cum arătau site-urile acum 20 de ani, cum arată acum și cum vor arăta în viitor, mai bogate și mai evoluate cu AI-ul.
De exemplu, un web designer de acum 20 de ani, ce făcea atunci e irelevant astăzi. Joburile s-au rafinat, s-au transformat, și tocmai aici apar oportunitățile. Putem fi mai buni, mai productivi, putem avea acces la mai multe cunoștințe.
Dar, în același timp, există și riscul de a deveni cognitivi mai leneși, mai dependenți de tehnologie, dacă nu ne adaptăm.
Rep.: Puteți da un exemplu de sfat pe care îl dați unui tânăr sau unei tinere care poate vrea să vă calce pe urme?
O.M.: Când încep să lucrez cu ei, fie la doctorat, fie în companie, sau la nivel de licență și master, vorbim de grupe mari. Acolo nu faci foarte mult mentorat individual, faci mai mult predare. Primul lucru pe care îl spun întotdeauna este: „Nu există «nu se poate».” Nu vreau să aud că „nu se poate”.
Am greșit odată și nu am spus asta unui coleg , a fost o greșeală. Nu l-am concediat, dar ar fi trebuit să-i transmit mesajul corect. Un individ ca Elon Musk, de exemplu, ar putea avea o abordare mai dură, dar eu cred că am reușit prin reziliență, niciodată nu am spus „nu se poate”.
Dacă am reușit să zburăm pe Lună, să trimitem sonde spre Venus sau să ieșim din sistemul solar, atunci orice este posibil. Poate nu totul este imediat realizabil, dar nimic nu este imposibil.
Deci primul sfat, sau mai bine zis, regula pe care o impun, este clară: nu există «nu se poate».
