Rasprave o veštačkoj inteligenciji često odu u pogrešnom smeru.
Jedni tvrde da je AI samo još jedan alat, poput Cubase-a ili Photoshopa. . .
Drugi u njemu vide gotovo natprirodnu inteligenciju koja će uskoro zameniti čoveka.
Ni jedno ni drugo nije naročito precizan opis.
Cubase je instrument.
Obradiće ono što mu čovek donese.
Sam od sebe ne zna ni šta je harmonija, ni kako izgleda istorija muzike, niti kako ljudi pišu ili govore.
Nema nikakvu bazu znanja.
Većina javnih rasprava o AI danas vrti se oko nekoliko tema.
„AI će nam uzeti poslove.“
„AI piše domaće zadatke.“
„AI pravi slike.“
„AI halucinira.“
Sve su to legitimne teme. . .
Ali sve govore o korisničkom sloju.
Ja pričam o još jednom sloju ispod.
Ne o tome šta AI radi.
Nego o infrastrukturi koja prikuplja ogromne količine podataka, organizuje ih, povezuje različite izvore, pretražuje ih u realnom vremenu, izvodi obrasce i na kraju generiše sadržaj ili predloge za donošenje odluka. . .
To je sasvim druga diskusija.
Veliki jezički modeli predstavljaju sasvim drugačiju kategoriju tehnologije.
Oni nisu samo još jedan alat.
Predstavljaju novu vrstu računarske infrastrukture.
Model je samo njen najvidljiviji deo.
U svom jezgru nose kompresovanu reprezentaciju ogromnog broja obrazaca ljudskog jezika, programskog koda, matematike i drugih oblasti nastalih tokom treniranja na velikim skupovima podataka. . .
Ne razmišljaju kao ljudi.
Nemaju svest.
Nemaju nameru.
Ne donose zaključke na način na koji to radi čovek.
Ali su tokom razvoja naučili odnose između pojmova, jezika i obrazaca koji se iznova pojavljuju u knjigama, naučnim radovima, člancima, programskom kodu i drugim javno dostupnim izvorima.
Model nije ogromna digitalna biblioteka. . .
Ono što model nosi jesu parametri koji predstavljaju odnose između ogromnog broja pojmova naučene tokom treniranja.
I tu zapravo počinje zanimljiv deo priče.
Ne oko toga da li AI „stvara umetnost“ ili „krade kreativnost“.
To je gotovo sporedno pitanje.
Mnogo je zanimljivije odakle dolazi njegovo znanje. . .
Ako je njegova sposobnost nastala zahvaljujući radu miliona autora, umetnika, novinara, programera i naučnika, sasvim je legitimno postaviti još važnije pitanje.
Ko kontroliše infrastrukturu kroz koju se tom znanju pristupa?
Drugim rečima. . .
Problem nije to što AI može da napiše tekst ili napravi muziku.
Problem nastaje ako se kolektivna kulturna i naučna memorija čovečanstva pretvori u infrastrukturu kojoj pristup kontroliše mali broj privatnih organizacija.
Ali postoji još jedna posledica o kojoj se mnogo manje govori. . .
Ako bi neko danas želeo da vodi psihološko informacionu operaciju protiv Srbije, zanimljivo je kako bi to tehnički izgledalo.
Ne bi AI sedeo i dobijao instrukcije:
„Napadni SPC.“
„Promoviši ovu političku ideju.“
To nije ni potrebno. . .
Mnogo efikasnije bilo bi napraviti specijalizovanu bazu znanja.
U njoj bi se nalazila istorija SPC, unutrašnje podele, biografije episkopa, medijski nastupi, stare afere, političke teme, društvene tenzije, lokalni kontekst, karakterističan jezik kojim ljudi pišu po društvenim mrežama i veliki broj drugih izvora. . .
Takva baza zatim može da se poveže sa LLM-om pomoću RAG arhitekture, odnosno Retrieval-Augmented Generation.
Model tada više ne odgovara samo na osnovu opšteg znanja.
Najpre pretraži specijalizovanu bazu.
Tek onda formira odgovor.
Drugim rečima, LLM više nije zatvoren sistem.
Postaje interfejs prema spoljnim bazama znanja.
Dva potpuno ista modela mogu davati potpuno različite odgovore ako imaju pristup različitim bazama podataka.
Rezultat izgleda kao da piše neko ko godinama prati domaću političku, medijsku i društvenu scenu.
Ako se tome doda analiza društvenih mreža u realnom vremenu, sistem može da prati koje teme izazivaju najveći bes, strah, zabrinutost ili oduševljenje.
Na osnovu toga sadržaj se može automatski prilagođavati različitim grupama ljudi.
Savremene informacione operacije retko pokušavaju da ljudima usade potpuno novu ideju.
To je teško. . .
I često neefikasno.
Mnogo bolje rezultate daje pojačavanje postojećih uverenja.
Ne govoriš ljudima šta treba da misle.
Svakoj grupi samo potvrđuješ ono u šta već veruje.
„Dobro si procenio.“
„Oni drugi su još gori nego što si mislio.“
I to je često sasvim dovoljno. . .
SPC je ovde samo primer.
Ne zato što je verska institucija.
Već zato što je istovremeno istorijska, kulturna i identitetska institucija.
Rasprava o jednoj temi lako preraste u raspravu o naciji, istoriji, Kosovu, Rusiji, Evropi ili unutrašnjoj politici.
Jedna tema aktivira više društvenih podela odjednom.
Isto važi za državu, vojsku, obrazovni sistem ili bilo koju drugu instituciju koja nosi snažan simbolički značaj.
Takve operacije nisu nova pojava.
Dokumentovane su decenijama.
Ono što se promenilo jeste cena njihove proizvodnje.
AI nije izmislio propagandu. . .
Samo joj je drastično smanjio cenu.
To je obrazac koji se kroz istoriju stalno ponavlja.
Kada je štamparija pojeftinila umnožavanje knjiga, promenila je religiju, nauku i politiku.
Kada je internet pojeftinio objavljivanje informacija, promenio je medije.
AI pojeftinjuje obradu znanja. . .
A kada cena nečega padne skoro na nulu, menja se cela ekonomija te stvari.
Industrijska revolucija automatizovala je fizički rad.
Veštačka inteligencija počinje da automatizuje deo rada sa informacijama.
To, međutim, nije ograničeno samo na propagandu.
Ista infrastruktura može da služi za medicinsku dijagnostiku, finansijske analize, naučna istraživanja, analizu otvorenih izvora, obaveštajni rad ili upravljanje složenim sistemima.
Menja se cilj. . .
Infrastruktura ostaje ista.
Sve do sada opisano odnosi se na modele kojima danas može da pristupi gotovo svako.
To nisu sistemi projektovani za psihološko informacione operacije.
To su univerzalni modeli namenjeni širokoj upotrebi.
Baš zato nije neobično pretpostaviti da države razvijaju mnogo specijalizovanije sisteme.
Ne zato što za to postoje teorije zavere.
Već zato što je to obrazac koji se ponavlja decenijama.
Postoje vojni sateliti.
Postoje vojni superračunari.
Postoje komunikacioni sistemi koji nikada neće postati komercijalni proizvod. . .
Sasvim je razumno pretpostaviti da države razvijaju čitave ekosisteme specijalizovanih modela, kao što decenijama razvijaju specijalizovane satelite, komunikacione sisteme i analitičke platforme.
Jedni analiziraju satelitske snimke.
Drugi finansijske tokove.
Treći otvorene izvore informacija.
Četvrti komunikacione mreže.
Peti medije na desetinama jezika.
Njihova najveća prednost nije samo u modelu.
Već u kvalitetu podataka kojima raspolažu.
Većina ljudi AI doživljava kao aplikaciju koju otvori u pregledaču.
Tu nastaje najveća zabluda. . .
Gledaju prozor.
Ne vide zgradu.
Model je ono što korisnik vidi.
Ali model nije proizvod. . .
On je samo jedan sloj mnogo većeg sistema.
Iza njega stoje baze podataka, sistemi za pretragu, vektorske baze, računarski klasteri, mreže za prikupljanje podataka, agenti, analitički alati i ljudi koji odlučuju šta će u taj sistem ući.
Prava moć nalazi se upravo tamo. . .
Zato će najveća konkurentska prednost u budućnosti možda biti manje u samom modelu, a mnogo više u podacima kojima ima pristup.
Ko poseduje najveće baze podataka?
Ko raspolaže računarskim kapacitetima potrebnim za razvoj modela?
Ko ima pristup informacijama koje nikada neće biti javne?
Ko može da objedini satelitske snimke, ekonomske pokazatelje, medijske arhive, otvorene izvore i druge podatke u jednu celinu?
Tu nastaje prava asimetrija moći.
Razlika između običnog korisnika i velikih država nije samo u tome što koriste „jači AI“.
Razlika je u tome što raspolažu potpuno drugačijom infrastrukturom znanja. . .
Industrijska revolucija nije bila samo priča o parnoj mašini.
Bila je priča o rudnicima, železnicama, fabrikama, logistici i kapitalu koji je sve to povezivao u jedan sistem.
Slično tome, revolucija veštačke inteligencije nije priča o prozoru za razgovor.
Ona je priča o infrastrukturi koja povezuje podatke, računare, modele i ljude.
Danas svi govorimo o ChatGPT-u, Claude-u ili Geminiju zato što su nam dostupni.
To lako stvara utisak da gledamo vrhunac razvoja. . .
Moguće je da zapravo gledamo tek prvu generaciju ove tehnologije.
Nešto poput prvih internet pretraživača.
Nisu bili loši.
Samo su predstavljali početak.
Nekada se govorilo da je znanje moć. . .
Možda će u narednim decenijama važiti drugačije pravilo.
Moć neće biti u samom znanju.
Biće u infrastrukturi koja to znanje prikuplja, povezuje, obrađuje i pretvara u odluke.
Većina ljudi danas vidi samo prozor za razgovor sa AI.
Prava priča odvija se u zgradi iza tog prozora. . .
A upravo će ta zgrada u velikoj meri određivati koje će informacije društvo moći da pronađe, razume i pretvori u odluke u decenijama koje dolaze.