Dan CRISTEA
Domeniul inteligenței artificiale (IA) împlinește anul viitor 70 de ani[1], dar interesul pentru el a explodat doar de foarte curând. Acumulările din domeniul IA au fost, în ultimii 4-5 ani, într-adevăr, abrupte și zguduie înțelegeri încetățenite de foarte mult timp. În afară de faptul că dezvoltarea domeniului a adus importante schimbări în societate în toate direcțiile, însăși optica noastră asupra creației în știință și artă, în trena ultimelor dezvoltări, necesită, se pare, revizuiri și reinterpretări. Am să încerc în acest scurt articol să comentez influența IA în creația artistică.
Georges-Louis Leclerc, conte de Buffon, pronunța în 1753 un discurs de recepție în Academia Franceză care a rămas cunoscut sub numele de Discurs asupra stilului. El a emis atunci o frază care a rămas proverbială: Le style, c’est l’homme. În esență, Buffon spunea că nu multitudinea cunoștințelor, nici singularitatea faptelor și nici noutatea descoperirilor fac o lucrare memorabilă, aceste lucruri sunt în afara omului, doar stilul este omul însuși. Cristian Fulaș, în cele opt prelegeri publicate recent[2], afirmă în chiar primul capitol, dedicat stilului: „Stilul e instinct”. Fiecare scriitor lasă din stiloul lui o amprentă, care îl face recognoscibil, la fel cum un pictor poate fi recunoscut din tușa lăsată pe pânză de pensula lui.
Ei bine, această trăsătură a unui creator de artă, atât de personală, atât de intim atașată individualității lui, poate fi astăzi cu ușurință copiată de calculator. Pot să rog ChatGPT să scrie în „stilul meu”. Și chiar am făcut-o, după ce i-am copiat în fereastra prompterului câteva pagini dintr-un roman de-al meu (despre care eu credeam că mă individualizează) și i-am cerut să-mi genereze o istorioară care să păstreze stilul. A scos o prostioară total lipsită de valoare, dar care semăna în formă cu ce îi dădusem în intrare. Deci mașina ne poate copia. Și lucrurile merg înainte. Nu e nimic surprinzător în asta. Un program de IA generativă, în esență, pentru a produce texte învață niște patternuri de exprimare din mulțimea de date ce i-au fost furnizate la intrare pentru antrenare. „Creierașul” lui împrumută mult din rețeaua de neuroni a unui creier uman, și chiar așa e conceput, fiecare neuron fiind un minicomputer care, în urma antrenamentului, își înscrie în minimemoria lui o valoare ce va influența apoi ieșirea, atunci când va fi pus să genereze. Totul acolo este un joc al probabilităților, pentru că un cuvânt este „ghicit” pe baza contextului dat de câteva cuvinte precedente. E normal deci ca o astfel de rețea să surprindă regularități subtile existente în limbajul unui autor, adică să-i învețe stilul în care scrie.
Sigur că există extrem de multe imperfecțiuni ale acestor programe de IA, dacă le comparăm cu inteligența umană (IU). Dar să nu uităm că lumea critică pe baza diferențelor care sunt găsite astăzi între IA și IU, adică luând în considerare stadiul actual al dezvoltării modelelor generative. De exemplu, se spune că o IU e capabilă să învețe dintr-un număr foarte mic de exemple, uneori unul singur fiind de ajuns, pe când modelelor de IA le sunt necesare imens de multe exemple ca să-și formeze deprinderi similare celor umane. Dar, pentru că se cercetează intens în această direcție, sunt convins că noi modele vor fi inventate să șteargă această diferență.
Într-un articol din noiembrie anul trecut[3] am evaluat (cu teste pe care le-am făcut cu sistemul ChatGPT 4.o) un număr de 12 slăbiciuni atribuite public (doar cu câteva luni în urmă) sistemelor artificiale în comparație cu cele umane. Ele se refereau la: inabilitatea de a executa calcule matematice (e bizar, nu?, un computer să nu fie capabil să calculeze?! dar un timp asta se întâmpla, atunci când calculele erau cerute într-un context literar), stângăcia de a furniza informații factuale (rezolvată acum prin căutarea explicită în pagini web), lipsa unei cunoașteri conceptualizate asupra sintaxei (ceea ce lingviștii numesc „competență” lingvistică, contrar „performanței”, care se știe că e foarte bine stăpânită; constatarea a fost că sistemul „știe” și teoretic când trebuie să facă un acord de număr între subiect și predicat, nu numai să-l și facă – pare surprinzător, dar în domeniul acesta practica e pusă înaintea teoriei), imposibilitatea de a urmări poziția obiectelor într-un dialog care obliga la repoziționări frecvente (ca într-un fel de alba-neagra lingvistică…), reacții absurde la legități fizice sau sociale (chestiune care e atribuită unui simț al realității – englezii îi zic common-sense), sau aprecieri eronate asupra judecăților făcute de alte persoane în diverse circumstanțe (Theory of Mind). Acestea și încă altele s-au dovedit false în experimentul nostru. Toate în afară de una singură: incapacitatea de a raționa, adică de a rezolva mici puzzle-uri logice.
Dar, așa cum afirmam în articol, domeniul IA a excelat, la începuturile lui, prin încercările de a modela raționamentul uman, cu excelente rezultate (doar un exemplu e demonstrarea de teoreme din matematică). Faptul că implementările actuale suportă imperfect această capabilitate este cauzată doar de o slabă cuplare între o mașinărie bazată pe modelele largi de limbă (large language models – LLM – dominante în IA generativă) și una care ar avea la bază modelări simbolice (o parte a realității reprodusă „la mână”, de exemplu ca o ontologie, așa cum se făcea IA în perioada ei de pionierat). Doar că, de foarte scurt timp, lumea a început să vorbească de sisteme inteligente multiagent (conceptul se numește agentic AI). Acestea sunt sisteme care încorporează și pun la lucru mai mulți „agenți” diferiți, fiecare specializat într-o arie distinctă, și care sunt capabili să conlucreze dinamic pentru rezolvarea unei sarcini complexe.[4]
Una dintre cele mai vehemente contestații, care ne-ar putea salva pielea, plasând IU deasupra IA, vine însă din sfera afectului. Aproximativ 300.000 de ani i-au trebuit omului (dacă am judeca doar evoluția omului modern) să-și dezvolte capacități cognitive puternic ancorate în sentimente. Suntem atât de diferiți de sistemele de calcul pentru că deciziile noastre sunt rezultatul unor procese care amestecă gândirea pură cu sentimentele. Mașina nu are sentimente și e îndoielnic că le va avea vreodată (cel puțin atât timp cât nu vom încerca să creștem mașini în laborator din embrioni artificiali, adică să fabricăm niște monștri alcătuiți atât din celule cât și din cip-uri). De acord, doar că sentimentele, prin manifestările lor exterioare, pot fi mimate. Așa cum decodarea sentimentelor preocupă astăzi mulți cercetători și poate fi considerată o problemă parțial rezolvată, a afișa sentimente (pe o față sintetică, într-un text etc.) începe să devină o operațiune trivială. Da, sentimentele pot fi decodate și mimate! Ceea ce înseamnă că se poate automatiza/artificializa complet binomul <raționament abstract + sentimente>, care era ultima redută ce separa naturalul de artificial.
Și atunci, ce ne mai rămâne nouă oamenilor? Din fericire, există o imensă diferență între a simula un sentiment și a-l trăi efectiv. Simularea presupune o decizie rațională anterioară. Odată sentimentul găsit printr-un mecanism de raționament pur, el poate fi simulat, așa am zis. Diferența deci este că mașina „gândește” sentimentul înainte de a-l exterioriza, pe când omul, pur și simplu, îl „trăiește”, îl „simte” în el. Mașina se întreabă la rece: „din gama de sentimente pe care le cunosc (furie, teamă, afecțiune, speranță, deznădejde etc.), în condițiile acestei situații pe care o am în față, care este cel mai nimerit de afișat care să-mi maximizeze scopul?” Experiențe anterioare, înmagazinate în imensul bagaj de cunoștințe pe care a fost antrenată, îi va dicta pe care să-l aleagă. Omul însă nu are nevoie să fi trăit anterior o situație similară. La prima luare de contact cu o situație, firea lui îi dictează reacția. Desigur, prin educație și autocontrol, el își poate ține în frâu o exteriorizare, poate să rămână impasibil la o jignire, deși în el se aburcă o revoltă, sau o poate amplifica, cum ar fi să simuleze o bucurie, când sufletul îi e inundat de tristețe. Dar adevărul e acolo, ascuns în el. Care e cauza acestei diferențe de „mecanică comportamentală”? Nu poate fi decât eul, sufletul, acel inefabil care ne definește pe fiecare din noi. Până la urmă e vorba de conștiință, fenomenologie. Din nefericire însă, nu scăpăm de amenințarea artificialului nici aici, pentru că există laboratoare care se ocupă intens de fenomenologia artificială. Iar dacă o conștiință artificială va fi vreodată creată, chiar că nu mai văd vreo diferență între IA și IU.
Artă artificială/ Artă naturală
Dar nu am ajuns încă acolo și acum ne frământă această diferență dintre IA și IU. Cum o putem pune în evidență?, cum îi facem față?, cum ne putem sluji de IA?, ne amenință ea în vreun fel? Aplicațiile IA în societate, cu precădere în sfera productivă și a serviciilor, sunt, fără îndoială, benefice: în multe domenii a crescut productivitatea, lumea face mai bine și mai repede ce făcea și până acum, iar în multe cazuri poate face azi lucruri la care nici nu se putea gândi înainte. Desigur, progresul în acest domeniu, cum s-a întâmplat mereu în evoluția societății tehnologizate, incumbă masive restructurări pe piața forței de muncă, dispar profesii, apar altele noi. Dar în artă? Ce ne facem cu IA și producțiile artificiale în literatură, pictură, muzică etc.? Ne temem de ele ori le adoptăm și ne lăsăm încântați de ele ca și cum ar fi produse de oameni? Există vreo diferență sesizabilă între arta artificială și cea naturală?
Este în afară de orice discuție că un creator de artă artificial va ajunge, dacă nu a ajuns deja, la performanțe similare celor umane. Dar trebuie să ne temem de asta? Se spune că, atunci când au apărut cărțile, oamenii s-au temut de cărți. Spuneau unii că inteligența oamenilor va scădea, pentru că nu vor mai trebui să memoreze totul, dacă oricum găsesc orice în cărți. Mai apoi, au învățat să le așeze frumos în biblioteci și să nu se mai teamă de ele. Azi nu ne mai temem de cărți, ne temem de IA.
Să luăm arta vizuală. Să privim tablourile generate de IA: ele pot fi spectaculoase, surprinzătoare, uneori chiar uimitoare! Doar că pe mine mă plictisesc, pentru că recunosc în ele artificialul. Ceva le face distincte de cele create de oameni. Au o perfecțiune exagerată, o șlefuire supărător de mare a detaliilor, le lipsește… imperfecțiunea. Sunt ca plantele din plastic. Extaziat, pipăi suprafața unei frunze din aranjamentul floral plasat în holul hotelului unde m-am cazat și instantaneu mă dezumflu și de atunci nu mai arunc nicio privire spre acel ungher. Numai că, prin antrenament, chiar și aceste caracteristici artificiale pot fi făcute să dispară și atunci rezultatul poate fi într-adevăr confundabil cu unul generat de un artist uman. Și ce e cu asta? Trebuie acest lucru să ne descurajeze? Dacă actualmente există programe capabile să-l bată la șah pe un campion mondial[5] înseamnă că oamenii nu vor mai juca șah?
Sigur că există o anumită angoasă că IA va lua locul creatorilor umani în artă. Sunt argumente de genul: „Dacă și în artă o IA este mai bună decât o IU, ce rost mai are să ne pierdem vremea cu arta? Ar trebui să punem tocul jos pentru vecie!”. Ceea ce ar trimite omenirea într-o stare vegetativă, de pensionari blazați, pasionați doar de consumul de artă, fără a se mai preocupa de producția de artă. Numai că această perspectivă ne va păgubi de una dintre cele mai fascinante preocupări. Și atunci? Care e soluția?
Un artist caută întotdeauna surse de inspirație. Dacă ai răbdare și te-ai deprins să mânuiești cu oarecare abilitate dialogul cu ChatGPT (ca să iau doar un exemplu de tehnologie din sfera IA generative), adică jocul (ori… știința) formulării cererilor (prompting[6]), sistemul îți poate da idei. Doar că toate ideile lui sunt inspirate din mii și milioane de exemple luate din oceanul de date textuale al internetului pentru antrenare. De aceea, răspunsurile lui sunt tarate de lipsa de originalitate. De cele mai multe ori sistemul combină texte, fraze, cuvinte. Lucrul bun e că el nu va răspunde de două ori la fel la aceeași întrebare. Lucrul rău e că poate să halucineze, adică să dea răspunsuri aiuristice, total ori numai subtil neortodoxe în contextul care te interesează pe tine. Dar e, în același timp, un mijloc de a „stoarce” o muză. Zeama astfel produsă va trebui curățată apoi de „sâmburi” dacă vrei s-o folosești în creația ta. Dar acum poți avea un ajutor, un asistent, un scrib căruia să-i dai să facă treburile „murdare”, repetitive, plicticoase, cum ar fi să-ți procure materiale documentare, sau să-ți găsească un cuvânt care-ți stă pe limbă dar nu-ți „vine” într-un context dat[7]…
O diferență semnificativă între IA și IU ține de imaginație. Comentatori ai fenomenului IA[8] propun să consacrăm imaginația ca o caracteristică a umanității. IA „recită” (synthetic recitation) mai degrabă decât imaginează, pentru că e capabilă să asambleze texte, imagini, muzică etc. într-o tehnică care se aseamănă cu colajul. Apoi, intrările și ieșirile multisenzoriale: omul e capabil să sesizeze, să proceseze, să integreze și să răspundă adecvat la o multitudine de intrări senzoriale simultane, producând totodată ieșiri adecvate. Deși puține sunt încă sistemele actuale (suntem în primăvara lui 2025) capabile să proceseze simultan intrări de pe mai multe canale, e aproape sigur că această diferență se va estompa în timp, pentru că astfel de informații multisenzoriale vor putea fi prelucrate și agregate într-un sistem decizional coerent (deja în autonomous driving așa se întâmplă lucrurile).
IA nu este decât o unealtă (și telefonul e o unealtă). S-o folosim! Dar cu grija de a nu ne trezi într-o bună zi că frumusețea din noi ne-a fost răpită (așa cum nici telefonul nu ar trebui s-o facă). IA ne ridică o provocare: să fim încă mai imaginativi decât eram odată! Ea nu ne invită la lene, ci la autodepășire. Așadar, să nu ne dăm în lături de a ne sluji de ea!
[1] Sintagma Artificial Intelligence a fost pronunțată pentru prima oară într-un workshop în vara anului 1956, la Dartmouth (Statele Unite). McCarthy, pe atunci un tânăr matematician, a invitat confrați într-o conferință ce ar fi trebuit „să se desfășoare pe baza presupunerii că fiecare aspect al învățării sau orice altă trăsătură a inteligenței poate fi, în principiu, descrisă atât de precis încât să poată fi construită o mașină să o simuleze”.
[2] Cum scriem, București, editura Matca, 2025.
[3] Dan Cristea, Daniela Gîfu, Andrei Scutelnicu, Cecilia Bolea, „Are Generative Pre-Trained Transformers All We Can Do If We Want To Have A Smart Machine?”, în Proceedings of the Conference „Linguistic Resources And Tools For Natural Language Processing”, Alba Iulia, 14-16 noiembrie 2024, editori: Adriana Baciu (Birluțiu), Daniela Nagy-Onița, Dan Tufiș, Dan Cristea, în curs de apariție la Editura Universității „Alexandru Ioan Cuza” din Iași.
[4] Tematica școlii de vară EUROLAN din acest an, care va avea loc între 14 și 21 septembrie, la Universitatea de Vest din Timișoara, pentru care am lansat deja invitația de participare, are titlul Natural Language Processing in the Age of Complex Networks and Agentic AI.
[5] Deep Blue împotriva lui Garry Kasparov, în 1997; Deep Fritz împotriva lui Vladimir Kramnik, în 2006.
[6] Au apărut cursuri în această direcție, iată doar un exemplu: https://www.udemy. com/course/prompt-engineering-and-the-art-of-prompting/
[7] Chestiunea e cunoscută sub numele tip-of-the-tongue problem.
[8] De exemplu, Michael Bennett, Northeastern University: Artificial intelligence vs. human intelligence: Differences explained https://www.techtarget.com/ searchenterpriseai/tip/Artificial-intelligence-vs-human-intelligence-How-are-they-different