Îngrijorarea a crescut de la murmur la tumult, toate variațiuni pe aceeași temă prevestitoare: „Creierul tău pe ChatGPT”, „IA te face mai prost”, „IA ucide gândirea critică”. Odată, teama era despre o inteligență scăpată de sub control care ne-ar fi distrus, poate transformând planeta într-o fabrică de agrafe de birou.
Acum că chatboții urmează calea Google – trecând de la miraculos la ceva de la sine înțeles – anxietatea s-a schimbat și ea, de la apocalipsă la atrofie. În special profesorii spun că încep să vadă putreziciunea.
Termenul pentru aceasta este neplăcut, dar nu nepotrivit: de-skilling (traducere aproximativă: dispariția aptitudinilor), scrie într-un articol din The Atlantic Kwame Anthony Appiah, profesor de filosofie și drept la Universitatea din New York.
Îngrijorarea este departe de-a fi una fantezistă. Copiii care apelează la Gemini pentru a rezuma A douăsprezecea noapte s-ar putea să nu învețe niciodată să se descurce singuri cu Shakespeare. Aspiranții la avocatură care folosesc Harvey AI pentru analize juridice s-ar putea să nu reușească niciodată să-și dezvolte capacitatea de interpretare pe care predecesorii lor o considerau de la sine înțeleasă. Într-un studiu recent, câteva sute de participanți din Marea Britanie au fost supuși unui test standard de gândire critică și au fost intervievați cu privire la utilizarea IA pentru găsirea de informații sau luarea de decizii. Utilizatorii mai tineri s-au bazat mai mult pe tehnologie și au obținut scoruri mai mici la test. Un alt studiu a analizat medicii care efectuează colonoscopii: după trei luni de utilizare a unui sistem de IA pentru a ajuta la identificarea polipilor, aceștia au devenit mai puțin pricepuți în a-i detecta fără ajutor.
Dar adevărata enigmă nu este dacă de-skilling-ul există – este evident că da –, ci mai degrabă ce este. Toate formele de de-skilling sunt dăunătoare? Sau există tipuri cu care putem conviețui, care ar putea fi chiar binevenite? De-skilling-ul este un termen general pentru pierderi de tipuri foarte diferite: unele costisitoare, altele banale. Pentru a înțelege ce este în joc, trebuie să analizăm cu atenție modul în care abilitățile se estompează, dispar sau se transformă odată cu apariția noilor tehnologii, scrie Kwame Anthony Appiah.
Scrierea și gândirea
Chatboții noștri sunt noi: arhitectura „transformatoare” pe care se bazează a fost inventată în 2017, iar ChatGPT a debutat public doar cinci ani mai târziu. Dar teama că o nouă tehnologie ne-ar putea nărui mintea este veche. În Phaedrus, care datează din secolul al IV-lea î.Hr., Socrate povestește un mit în care zeul egiptean Thoth îi oferă regelui Thamus darul scrisului – „o rețetă pentru memorie și înțelepciune”. Thamus rămâne impasibil. Scrierea, avertizează el, va avea efectul opus: va genera uitarea, determinând oamenii să înlocuiască efortul de a-și aminti cu semne pe papirus, confundând aparența înțelegerii cu înțelegerea în sine. Socrate este de acord cu Thamus. Cuvintele scrise, se plânge el, nu răspund niciodată la întrebările tale specifice; răspund tuturor în același mod, atât înțelepților, cât și proștilor; și sunt neputincioase când sunt înțelese greșit.
Desigur, motivul pentru care știm toate acestea — motivul pentru care episodul apare în mod repetat în istoriile tehnologiei de orientare whiggistă — este că Platon l-a consemnat. Cu toate acestea, criticii scrisului nu aveau în totalitate dreptate. În culturile orale, barzii purtau epopeile în mintea lor. Scrisul a făcut ca astfel de abilități să devină inutile. Acum puteai asimila idei fără a te lupta cu ele. Dialogul necesită răspunsuri: clarificări, obiecții, revizuiri. (Uneori, „Foarte adevărat, Socrate” era suficient, dar totuși.) Cititul, în schimb, îți permite să te bucuri de strălucirea altuia, dând din cap în semn de aprobare fără a te testa vreodată în raport cu aceasta.
Ceea ce pare o pierdere dintr-un anumit unghi poate părea un câștig din altul. Scrierea a deschis noi teritorii mentale: comentariul, jurisprudența, istoria, știința. Walter J. Ong, specialist în oralitate și alfabetizare, a exprimat concis acest lucru: „Scrierea este o tehnologie care restructurează gândirea”. Modelul este familiar. Când marinarii au început să folosească sextantele, au renunțat la arta navigării pe cer, citirea detaliată a stelelor care odinioară îi ghida în siguranță spre casă. Mai târziu, navigația prin satelit a pus capăt abilităților de utilizare a sextantului. A deține un Model T însemna cândva să lucrezi în plus ca mecanic – să știi să repari tuburi, să reglezi aprinderea după ureche, să readuci motorul mașinii la viață după ce se oprea. Motoarele de astăzi, extrem de fiabile, își ascund secretele. Rigla de calcul a cedat locul calculatoarelor, iar calculatoarele au cedat locul computerelor. De fiecare dată, virtuozitatea individuală a scăzut, dar performanța generală a avansat, notează Kwame Anthony Appiah.
Este un model liniștitor – ceva se pierde, altceva se câștigă. Dar unele câștiguri vin cu costuri mai mari. Ele destabilizează nu numai ceea ce pot face oamenii, ci și modul în care se percep pe sine.
La un pas distanță de realitate
În anii 1980, psihologul social Shoshana Zuboff a petrecut o perioadă în fabricile de celuloză din sudul Statelor Unite, în timpul trecerii de la controlul manual la cel computerizat. Operatorii care odată evaluau celuloza prin atingere („Este netedă? Este lipicioasă?”) stăteau acum în camere cu aer condiționat, urmărind numerele care defilau pe ecrane, vechile lor abilități nemaifiind exersate și nemaifiind apreciate. „Făcând munca mea prin intermediul computerului, simt că este diferit”, i-a spus unul dintre ei lui Zuboff. „Este ca și cum ai călări un cal mare și puternic, dar cineva stă în spatele tău pe șa, ținând frâiele.” Noul sistem era mai rapid, mai curat, mai sigur. Dar a și golit munca de sens.
Sociologul Richard Sennett a înregistrat o transformare similară la o brutărie din Boston. În anii 1970, muncitorii de acolo erau bărbați greci care foloseau nasul și ochii pentru a-și da seama când pâinea era gata și erau mândri de meseria lor; în anii 1990, succesorii lor interacționau cu un ecran tactil pe un controler de tip Windows. Pâinea a devenit o pictogramă pe ecran – culoarea ei fiind dedusă din date, varietatea ei fiind aleasă dintr-un meniu digital. Reducerea abilităților a dus la o reducere a identității. Pâinea era încă bună, dar lucrătorii din bucătărie știau că nu mai erau cu adevărat brutari. Unul dintre ei i-a spus lui Sennett pe jumătate în glumă: „Coacerea pâinii, confecționarea pantofilor, tipărirea – orice vrei, eu am abilitățile necesare”. Voia să spună că, de fapt, nu avea nevoie de niciuna.
Domeniul cultural. În casele clasei de mijloc din Europa secolului al XIX-lea, a iubi muzica însemna de obicei a o cânta. Simfoniile ajungeau în salon nu prin stereo, ci prin reducție pentru pian – patru mâini, o claviatură, Simfonia nr. 1 a lui Brahms interpretată cât de bine putea familia. Era nevoie de abilitate: citirea notelor, stăpânirea tehnicii, evocarea unei orchestre prin degete. Pentru a asculta muzica dorită, trebuia să exersezi.
Apoi a apărut gramofonul, iar pianele din sufragerie au început să se acopere de praf. Avantajele erau evidente: puteai chema orchestra în sufrageria ta, îți puteai extinde urechea de la bagatele de salon la Debussy, Strauss, Sibelius. Iubitorul de muzică modern era poate mai puțin interpret, dar, într-un anumit sens, mai mult ascultător. Totuși, amploarea a venit în detrimentul profunzimii. Exersarea unei piese îți oferea o senzație intimă a contururilor și a cusăturilor sale.
Acel sentiment de înstrăinare – de a fi la un pas distanță de realitate – apare ori de câte ori apare un nou instrument puternic. Rigla de calcul, apărută în secolul al XVII-lea, a redus nevoia de expertiză în matematică mentală; secole mai târziu, calculatorul de buzunar a stârnit neliniște în rândul unor ingineri, care se temeau de dispariția simțului numeric. Astfel de îngrijorări nu erau nefondate. Apăsând „Cos” pe tastatură obțineai un număr, dar semnificația din spatele lui putea să se piardă. Chiar și în medii mai rarefiate, îngrijorarea persista. Fizicianul Victor Weisskopf de la MIT era îngrijorat de dependența crescândă a colegilor săi de simulările pe computer. „Computerul înțelege răspunsul”, le spunea el când îi înmânau printurile, „dar nu cred că voi înțelegeți răspunsul”. Era neliniștea unui rege egiptean, în versiune digitală, convins că rezultatul era confundat cu intuiția.
În ceea ce Zuboff a numit „era mașinilor inteligente”, automatizarea era limitată în principal la locul de muncă – fabrica, brutăria industrială, cabina de pilotaj. În era computerului personal și apoi a internetului, tehnologia a pătruns în casele oamenilor, devenind un instrument de uz general, integrat în viața de zi cu zi. În anii 2000, cercetătorii se întrebau deja ce efecte au asupra noastră motoarele de căutare. Deși panica era exagerată, unele efecte erau reale. Un studiu citat pe scară largă a constatat că, în anumite circumstanțe, oamenii își aminteau unde putea fi găsit un fapt, mai degrabă decât faptul în sine.
În realitate, cogniția umană a depășit întotdeauna limitele craniului – în instrumente, simboluri și între oameni. (Gândiți-vă la cuplurile pe care le cunoașteți: o persoană își amintește zilele de naștere, cealaltă unde se află pașapoartele.) De la vremea oaselor de calcul până la era tăblițelor de lut, stocăm gânduri în lume de zeci de milenii. Multe creaturi folosesc unelte, dar cunoștințele lor mor odată cu ele; ale noastre se acumulează sub formă de cultură – un sistem de transmitere a inteligenței. Noi o moștenim, o extindem și o dezvoltăm, astfel încât fiecare generație să poată urca mai sus decât cea precedentă: trecând de la lame cioplite sub presiune la ace din os, la tiparnițe, la calculatoare cuantice. Această combinație de cunoștințe – externalizate, păstrate, împărtășite – este ceea ce diferențiază Homo sapiens. Bonobo trăia în prezentul ecologic. Noi trăim în istorie.
Diviziunea muncii cognitive
Acumularea, între timp, are o consecință critică: determină specializarea. Pe măsură ce cunoștințele se extind, ele nu mai sunt prezente în mod egal în mintea tuturor. În grupuri mici, oricine putea vâna, culege plante și face focul. Dar, pe măsură ce societățile s-au extins după revoluția agrară, meșteșugurile și breslele au proliferat – meșteri care puteau forja o lamă rezistentă, zidari care știau cum să împiedice prăbușirea unei bolți, sticlari care perfecționau rețete și tehnici păstrate cu strictețe. Abilitățile care odată erau încorporate în trup s-au mutat în unelte și au devenit instituții. De-a lungul timpului, diviziunea muncii a devenit, inevitabil, o diviziune a muncii cognitive.
Filozoful Hilary Putnam a remarcat cândva că putea folosi cuvântul „ulm”, chiar dacă nu putea distinge un ulm de un fag. Referința este socială: poți vorbi despre ulmi pentru că alții din comunitatea ta lingvistică – botanici, grădinari, silvicultori – îi pot identifica. Ceea ce este valabil pentru limbă este valabil și pentru cunoaștere. Capacitatea umană nu rezidă numai în indivizi, ci și în rețelele pe care le formează, fiecare dintre noi depinzând de ceilalți pentru a completa ceea ce nu putem furniza noi înșine. Scara a transformat schimbul social în interdependență sistemică.
Rezultatul este o lume în care nimeni nu mai știe să facă un creion. Un individ ar avea nevoie de abilitățile silvicultorilor, tăietorilor de lemne, minerilor, chimiștilor, lăcuitorilor – o rețea invizibilă de meșteșuguri care stă în spatele chiar și celui mai simplu obiect. Mark Twain, în „Un yankeu la curtea regelui Arthur”, și-a imaginat un inginer din secolul al XIX-lea ajuns în Camelot, uimindu-și gazdele cu minuni moderne. Cititorii au acceptat această idee. Dar dacă omologul său din secolul XXI ar fi ajuns în același context, ar fi fost neajutorat. Să fabrice cabluri izolate? Să amestece o porție de dinamită? Să construiască un telegraf de la zero? Cei mai mulți dintre noi am încremeni odată ce n-am reuși să ne conectăm la Wi-Fi, subliniază Kwame Anthony Appiah.
Diviziunea cognitivă a muncii este acum atât de avansată, încât doi fizicieni abia se pot înțelege unul pe celălalt – unul modelând materia întunecată, celălalt construind senzori cuantici. Stăpânirea științifică înseamnă acum să știi din ce în ce mai mult despre din ce în ce mai puțin. Această concentrare duce la progrese uimitoare, dar înseamnă și să înțelegem cât de limitată este competența noastră: specialiștii moștenesc instrumente conceptuale pe care le pot folosi, dar pe care nu le mai pot crea. Chiar și matematica, mult timp idealizată ca fiind domeniul geniului solitar, funcționează acum în acest fel. Când Andrew Wiles a demonstrat ultima teoremă a lui Fermat, el nu a redescoperit singur fiecare lemă; a adunat rezultate în care avea încredere, dar pe care nu le-a reprodus personal, construind o structură pe care o putea vedea în ansamblu, chiar dacă nu tăiase fiecare grindă.
Extinderea colaborării a schimbat semnificația cunoașterii. Cunoașterea, odinioară imaginată ca o posesiune, a devenit o relație – e o chestiune de cât de bine putem localiza, interpreta și sintetiza ceea ce știu alții. Trăim într-o rețea de inteligență distribuită, dependentă de specialiști, baze de date și instrumente pentru a ne extinde aria de acțiune. Scara spune totul: articolul din Nature care a anunțat structura ADN-ului a avut doi autori; un articol din Nature despre genomică ar putea avea astăzi 40. Cele două articole care anunțau bosonul Higgs? Mii. Știința la scară mare era importantă dintr-un motiv. Era doar o chestiune de timp până când rețeaua avea să capete un nou participant – unul care nu doar că putea să stocheze informații, ci să imite însăși înțelegerea.
De la producție la evaluare
Vechea distincție între informație și abilitate, între „a ști că” și „a ști cum”, a devenit neclară în era modelelor lingvistice de mari dimensiuni. Într-un sens, aceste modele sunt statice: o matrice înghețată de ponderi pe care o puteți descărca pe laptop. În alt sens, sunt dinamice; odată pornite, generează răspunsuri pe loc. Fac ceea ce Socrate se plângea că scrisul nu poate face: răspund la întrebări, se adaptează la interlocutor, poartă o conversație. Nu era greu să ne imaginăm Google ca o extensie a memoriei; pentru mulți, un model lingvistic de mari dimensiuni pare mai degrabă un substitut al minții în sine. Prin valorificarea noilor forme de inteligență artificială, este amplificată propria noastră inteligență sau este inteligența artificială cea care, pe vârfuri, își găsește locul?
Nu putem băga duhul înapoi în sticlă, putem decide ce vrăji să-l punem să facă. Când oamenii vorbesc despre pierderea abilităților, de obicei își imaginează o persoană care și-a pierdut abilitatea de a face ceva – pilotul care și-a pierdut îndemânarea de a pilota manual, medicul care nu mai detectează tumorile fără ajutorul IA. Dar majoritatea muncii moderne este colaborativă, iar apariția IA nu a schimbat acest lucru. Problema nu este cum se compară oamenii cu roboții, ci cum se compară oamenii care folosesc roboți cu cei care nu o fac.
Unii oameni se tem că dependența de IA ne va face mai răi, în așa fel încât va acoperi beneficiile promise. În timp ce Dario Amodei, CEO-ul Anthropic, își imaginează cu optimism o „țară a geniilor”, ei prevăd o țară a idioților. Este un ecou al vechii dezbateri privind „compensarea riscului”: dacă se adaugă centuri de siguranță sau frâne, susțineau unii sociologi în urmă cu câteva decenii, oamenii vor conduce pur și simplu mai imprudent, încrederea sporită de tehnologie determinându-i să renunțe la marja de siguranță. Cercetările au arătat în cele din urmă un rezultat mai încurajator: oamenii se adaptează, dar numai parțial, astfel încât beneficiile substanțiale rămân.
Ceva similar pare să se aplice și în cazul utilizării clinice a IA, care este comună în spitale de mai bine de un deceniu. Gândiți-vă la studiul privind colonoscopia: după efectuarea procedurilor asistate de IA, gastroenterologii au observat o scădere cu șase puncte procentuale a ratei de detectare a polipilor fără ajutorul IA. Dar când un alt studiu a reunit datele a 24.000 de pacienți, a apărut o imagine mai completă: asistența IA a crescut ratele generale de detectare cu aproximativ 20%. (IA-ul folosit aici era un sistem expert – o formă restrânsă și fiabilă de învățare automată, nu cea generativă care alimentează chatboții.) Deoarece ratele de detectare mai mari înseamnă mai puține cazuri de cancer neidentificate, această abordare era în mod evident benefică, indiferent dacă medicii individuali deveneau mai puțin perspicaci. Dacă colaborarea poate salva vieți, gastroenterologii ar fi iresponsabili dacă ar insista să lucreze singuri din mândrie, notează Kwame Anthony Appiah.
În alte domenii, cu cât persoana este mai pricepută, cu atât colaborarea este mai eficientă – sau cel puțin așa sugerează unele studii recente. Unul dintre ele a constatat că oamenii au depășit roboții la sortarea imaginilor a două tipuri de pitici și două tipuri de ciocănitori. Dar când sarcina a fost identificarea recenziilor false ale hotelurilor, roboții au câștigat. (Jocul recunoaște jocul, presupun.) Apoi, cercetătorii au împerecheat oamenii cu roboții, lăsând oamenii să ia decizii pe baza sugestiilor mașinii. Rezultatul a depins de sarcină. Când intuiția umană era slabă, cum ar fi în cazul recenziilor de hoteluri, oamenii au pus la îndoială prea mult robotul și au tras rezultatele în jos. Când intuiția lor era bună, păreau să lucreze în tandem cu mașina, având încredere în propria judecată și acceptând ideea că sistemul detecta ceva ce le scăpase.
Aceeași logică se aplică și în alte domenii: odată ce o mașinărie intră în fluxul de lucru, măiestria se poate muta de la producție la evaluare. Un studiu din 2024 asupra programatorilor care utilizează GitHub Copilot a constatat că utilizarea IA pare să redirecționeze abilitățile umane, mai degrabă decât să le înlocuiască. Programatorii petreceau mai puțin timp generând cod și mai mult timp evaluându-l – verificând erorile logice, identificând cazurile marginale, curățând scriptul. Abilitatea a migrat de la compoziție la supraveghere.
Acesta este, din ce în ce mai mult, sensul expresiei „oameni în buclă”. Expertiza se mută de la producerea primei versiuni la editarea acesteia, de la viteză la judecată. IA generativă este un sistem probabilistic, nu unul determinist; el returnează probabilități, nu adevăruri. Când miza este reală, agenții umani calificați trebuie să rămână responsabili de decizie – observând când modelul s-a îndepărtat de realitate și tratând rezultatul său ca pe o ipoteză de testat, nu ca pe un răspuns de urmat. Este o abilitate emergentă și una critică. Viitorul expertizei va depinde nu doar de cât de bune sunt instrumentele noastre, ci și de cât de bine gândim alături de ele.
Dar colaborarea presupune competență. Un centaur se învârte în cerc dacă jumătatea umană nu știe ce face. Aici intervine panica legată de pedagogie. Nu poți să-ți pierzi abilitățile dacă nu ai avut niciodată abilități. Și cum poți să insufli competențe de bază într-o epocă în care cea mai bună mașină de făcut teme din lume se strecoară în buzunarul fiecărui elev?
Aceia dintre noi care predau au multe teme de făcut. Vechile noastre metode trebuie reconstruite; în ultimii doi ani, prea mulți studenți au ajuns, într-o frază tulburătoare, să „se specializeze în ChatGPT”. Cu toate acestea, este prea devreme pentru a pronunța cu încredere care va fi efectul pedagogic general al IA. Da, IA poate atenua unele aspecte. Folosită bine, le poate și accentua.
Să luăm în considerare un studiu recent, realizat la curs de fizică de la Harvard. Jumătate dintre studenți au învățat două lecții în modul tradițional „best practice”: o clasă activă, practică, condusă de un instructor calificat. Cealaltă jumătate a folosit un profesor IA personalizat. Apoi au schimbat rolurile. În ambele runde, studenții îndrumați de IA au ieșit în față – cu mult. Nu numai că au învățat mai mult, dar au și lucrat mai repede și au declarat că se simt mai motivați și mai implicați. Sistemul a fost conceput să se comporte ca un antrenor bun: să vă arate cum să împărțiți problemele mari în probleme mai mici, să ofere indicii în loc să dea răspunsuri directe, să ajusteze feedback-ul și să se adapteze ritmului fiecărui student.
Acesta era elementul care făcea ca vechiul sistem tutorial să fie atât de eficient: atenția. Îmi amintesc de primele mele săptămâni la Universitatea Cambridge, când stăteam față în față cu tutorele meu de biochimie. Când spuneam „cam am înțeles”, el insista până când amândoi eram siguri că am înțeles. Această concentrare specifică era esența supravegherii la Cambridge. Dacă sunt personalizate în mod corespunzător, modelele lingvistice de mari dimensiuni promit să producă în masă acest tip de atenție – nu cardiganul, nu pipa lustruită, nu expresia meditativă, ci presiunea constantă și receptivă care transformă confuzia în competență.
Mașinile nu vor înlocui mentorii. Ceea ce promit să facă este să se ocupe de părțile de rutină ale meditațiilor – verificarea algebrei, să le reamintească elevilor să scrie unitățile, plus asigurarea că înțeleg cum funcționează canalele membranare. În teorie, acest lucru poate elibera profesorul pentru a se concentra pe alte lucruri importante: explicarea ideilor mari, promovarea eleganței, discutarea carierei, observarea momentului în care un elev este epuizat.
Eroziunea competențelor rămâne o perspectivă care nu poate fi ignorată: atrofierea constantă a capacităților cognitive sau perceptive de bază prin dependența excesivă de instrumente, fără niciun câștig compensatoriu. Astfel de deficite pot epuiza rezervele unui sistem – abilități de care rareori ai nevoie, dar pe care trebuie să le ai când lucrurile merg prost. Fără ele, reziliența se clatină și fragilitatea se instalează. Gândiți-vă la pilotul de avion care petrece mii de ore supraveghind pilotul automat, dar îngheață când sistemul o face.
În multe cazuri, abilitățile de rezervă nu trebuie să fie universale; ele trebuie doar să existe undeva în sistem, cum ar fi experții în ulmi. De aceea, Academia Navală, alarmată de perspectiva bruiajului GPS, a reintrodus antrenamentul de bază în navigația astronomică după ani de neglijare. Majoritatea marinarilor nu vor folosi niciodată un sextant pe mare, dar dacă câțiva dintre ei dobândesc competențe, aceștia pot fi suficienți pentru a stabiliza flota în cazul în care sateliții nu mai funcționează. Scopul este de a se asigura că cel puțin o parte din competențele dobândite supraviețuiesc, astfel încât, atunci când un sistem se defectează, omul să poată încă să reziste – sau cel puțin să rămână pe linia de plutire.
Cea mai îngrijorătoare perspectivă dintre toate este pierderea aptitudinilor constitutive: erodarea capacităților care ne fac să fim oameni în primul rând. Judecata, imaginația, empatia, simțul sensului și al proporției. Dacă, conform formulării înfricoșătoare a lui Jean-Paul Sartre, am deveni „mașinăria mașinăriei”, pierderea s-ar manifesta în textura vieții obișnuite. Ceea ce ar putea dispărea este cunoașterea tacită, încorporată, care stă la baza discernământului nostru cotidian. Dacă oamenii ar învăța să formuleze întrebări în modul preferat de sistem, să aleagă din meniul său de răspunsuri plauzibile, prejudiciul nu ar lua forma unor eșecuri spectaculoase de judecată, ci mai degrabă a unei atenuări treptate a caracterului nostru: conversații mai superficiale, un apetit redus pentru ambiguitate, o tendință spre formulări automate acolo unde odată am fi căutat cuvântul potrivit. A renunța la aceste facultăți ar însemna, de fapt, să renunțăm la noi înșine. Pierderea lor nu ar schimba doar modul în care lucrăm, ci și cine suntem.
Noile tehnologii pot da naștere la noi abilități. Înainte de apariția microscopului, existau naturaliști, dar nu și microscopiști: Robert Hooke și Antonie van Leeuwenhoek au trebuit să inventeze practica de a vedea și interpreta invizibilul. Realizarea de filme nu a împrumutat doar din teatru, a dat naștere la cineaști și editori ale căror meserii nu aveau un precedent real. Fiecare salt a lărgit domeniul posibilului. Același lucru se poate dovedi adevărat și acum.
Partea dificilă este să decidem, fără nostalgie și inerție, care abilități merită păstrate și care trebuie abandonate. Nimănui nu-i place să vadă abilități dobândite cu greu aruncate la coșul de gunoi, de aceea trebuie să rezistăm tentației sentimentalismului. Fiecare progres a avut un preț. Alfabetizarea a atenuat performanțele memoriei, dar a creat noi puteri de analiză. Calculatoarele au afectat aritmetica mentală, dar au permis mai multor oameni să „facă matematică”. Înregistrarea sunetului a slăbit competența muzicală de zi cu zi, dar a schimbat modul în care ascultăm. Și astăzi? Cu siguranță avem un cuvânt de spus în chestiunea LLM-urilor, și anume dacă ne extind mintea sau o micșorează.
De-a lungul istoriei umane, capacitățile noastre nu au rămas niciodată neschimbate. Know-how-ul a curs întotdeauna spre exterior – de la mână la unealtă și de la unealtă la sistem. Perspicacitatea individuală s-a extins în inteligența colectivă, coordonată, propulsată de obiceiul nostru vechi de a externaliza gândirea: stocarea memoriei în semne, a logicii în mașini, a judecății în instituții și, mai recent, a predicției în algoritmi.
Cea mai presantă întrebare este, așadar, cum să ne păstrăm intactă capacitatea de acțiune: cum să rămânem autorii sistemelor care sunt acum gata să preia o mare parte din gândirea noastră. Fiecare generație a trebuit să învețe să lucreze cu protezele cognitive nou dobândite, fie că este vorba de stylus, scroll sau smartphone. Noutatea constă în viteza și intimitatea schimbului: instrumente care învață de la noi pe măsură ce noi învățăm de la ele. Trebuie să ne asigurăm că aptitudinile în care rezidă umanitatea noastră – judecata, imaginația, înțelegerea – rămân vii în noi. Dacă există o abilitate pe care nu ne putem permite s-o pierdem, aceea este abilitatea de-a ști care dintre ele contează, conchide Kwame Anthony Appiah.
Sursă foto: DC Studio/Shutterstock.com
