Prije dvije i pol godine, na prvom kolegiju iz strojnog učenja na Bostonskom sveučilištu, pitala sam profesora što je ključno ako zbilja želim napredovati u tom području. Profesor, Iranac s laganim naglaskom i strpljenjem nekoga tko je čuo ovo pitanje stotinu puta, pogledao me i bez oklijevanja rekao: naučite Python.

Tada sam koristila R, statistički programski jezik koji sam poznavala kao pet prstiju, no nije bilo mnogo izbora. Svi kolegiji zahtijevali su Python, pa nije bilo druge – morala sam se baciti na učenje. Od tada su prošle dvije i pol godine, pri sam kraju studija, i upravo kod tog istog profesora polažem kolegij iz naprednih neuronskih mreža, onih istih koje su u pozadini ChatGPT-ja i Claudea, a koje postoje zahvaljujući nekoliko biblioteka u Pythonu.

U godinu dana – drastična transformacija

Da sam prije dvije i pol godine polagala taj kolegij, morala bih se osloniti samo u vlastitu sposobnost kodiranja. AI alati su tada jedva mogli proizvesti nekoliko linija korisnog koda odjednom. No još prošlog proljeća svi koji su se koristili AI alatima za kodiranje mogli su primijetiti da su AI proizvodi u stanju proizvesti dio po dio koda, a da te dijelove zatim treba ispravljati, testirati i na kraju usklađivati u cjelinu.

Međutim, negdje krajem prošle godine, AI modeli su dosegli razinu na kojoj oni mogu samostalno napisati čitav kod, od prve do zadnje linije, zatim ga sami pokrenuti, provjeriti radi li točno onako kako treba i ispraviti eventualne greške – sve to bez ikakvog ljudskog posredovanja – te vam ga predati tek kada je u potpunosti funkcionalan.

Dubinsko znanje Pythona, koje mi je profesor preporučio kao ključ napretka, za samo dvije i pol godine postalo je skoro pa nepotrebno. Kodiranje će, zbog svega navedenog, za koju godinu vrlo vjerojatno postati ono što je danas vađenje drugog korijena iz nekog broja. Jednom smo to učili u školi, razumijevanja radi, no rijetko tko bi se danas sjetio postupka jer strojevi to rade umjesto nas.

Ni u AI-u nisu svi jednaki

No priča poput moje nije iznimka, već učestala pojava koju su uočili svi oni koji se bave intelektualnim radom. Ona je možda samo posebno vidljiv primjer brzine razvoja sposobnosti AI modela da rade ono što su donedavno mogli raditi samo ljudi, a što će zasigurno imati posljedice u mnogim područjima života, možda posebice u obrazovanju i na tržištu rada.

No istraživanja koja su posljednjih godina dolazila s vodećih sveučilišta i istraživačkih institucija sugeriraju da AI neće jednako djelovati na sve koji se bave intelektualnim radom. Nekima će AI povećati radne sposobnosti, odnosno učiniti njihove vještine vrjednijima, boljima i bržima. Druge će AI jednostavno automatizirati, odnosno zamijeniti. Pravo pitanje stoga nije hoće li AI promijeniti tržište rada, jer sasvim sigurno hoće, već ono glasi: kako će izgledati ta transformacija, kako se postaviti da bismo kroz nju brodili na što je moguće uspješniji način te kome će donijeti prednost, a koga će ostaviti iza sebe?

Više od pola posla moguće je automatizirati

Koliko je ta promjena zapravo........

© tportal