AI-ul încă nu-ți fură jobul, dar învață repede. Ce au descoperit cercetătorii după ce au pus zeci de modele să muncească în locul oamenilor

AI-ul încă nu-ți fură jobul, dar învață repede. Ce au descoperit cercetătorii după ce au pus zeci de modele să muncească în locul oamenilor
Foto: imagine de ilustratie

De câțiva ani, discursul despre inteligența artificială oscilează între două extreme: pe de o parte, entuziasmul aproape religios că modelele generative vor schimba totul peste noapte; pe de altă parte, panica legată de dispariția rapidă a milioane de locuri de muncă de birou. Un nou studiu MIT vine însă cu o concluzie mult mai puțin spectaculoasă, dar poate mai importantă: AI-ul nu este, cel puțin deocamdată, un angajat excepțional, ci mai degrabă unul care bifează minimul necesar și are încă nevoie de supraveghere umană serioasă.

Cercetătorii au testat 41 de modele lingvistice mari, inclusiv variante din familiile ChatGPT, Claude și Gemini, pe peste 11.000 de sarcini textuale inspirate din clasificările O*NET ale Departamentului Muncii din SUA. Rezultatele au fost evaluate de oameni care chiar lucrează în domeniile respective, nu doar de alți algoritmi. Miza nu a fost să afle dacă AI-ul produce uneori texte convingătoare, ci dacă poate livra un rezultat pe care un manager l-ar accepta fără modificări. În această grilă, nota 7 din 9 a fost definită drept „minim suficient”, adică utilă fără editări, iar modelele au atins acest prag în aproximativ 65% dintre sarcini până în trimestrul al treilea din 2025.

Un intern obosit, nu un înlocuitor perfect

Aici este cheia interpretării. Faptul că AI-ul poate trece pragul de „acceptabil” într-o parte importantă dintre sarcini nu înseamnă că este excelent, fiabil în mod constant sau pregătit să preia singur joburi întregi. MIT subliniază că, atunci când standardul urcă spre nivelul „superior”, adică nota 9, probabilitatea de succes a modelelor nu trece de 50%. Cu alte cuvinte, când ai nevoie de precizie, creativitate, judecată sau execuție în mai mulți pași, AI-ul încă se împiedică destul de des.

Imaginea care se conturează este mai degrabă cea a unui intern dezamăgit decât a unui profesionist care poate fi lăsat singur pe proiect. Face unele lucruri suficient de bine încât să fie util, mai ales la sarcini repetitive, dar nu suficient de bine încât să inspire încredere totală în medii unde greșelile costă. Asta se potrivește și cu exemplele reale deja cunoscute: rapoarte pline de invenții, articole generate automat cu erori grosolane sau documente juridice care citează cazuri inexistente.

Ce înseamnă asta pentru piața muncii

Vestea bună pentru angajații de birou este că „apocalipsa joburilor” pare, deocamdată, mai degrabă un proces lent decât un șoc instant. MIT descrie fenomenul mai degrabă ca o creștere treptată decât ca un val care mătură totul dintr-odată: AI-ul devine tot mai bun într-o plajă largă de sarcini, dar nu cucerește profesii întregi peste noapte. Cercetătorii estimează că succesul modelelor pe aceste sarcini crește cu până la 11 puncte procentuale pe an, iar până în 2029 majoritatea modelelor ar putea atinge un nivel „minim suficient” pe 80% până la 95% dintre sarcinile textuale analizate. Dar asta tot nu înseamnă automat excelență sau autonomie deplină.

Asta sugerează că primele lovite vor fi mai ales sarcinile de rutină, cele repetitive și predictibile, nu neapărat rolurile întregi în forma lor completă. De fapt, studiul arată și că performanța AI este mai slabă în unele roluri mai specializate, precum cele juridice sau IT, în timp ce anumite sarcini textuale din alte domenii sunt mai ușor de automatizat. Concluzia cea mai lucidă este și cea mai puțin dramatică: AI-ul nu este încă suficient de bun ca să înlocuiască pe scară largă oamenii acolo unde standardele sunt înalte, dar este deja suficient de competent încât să schimbe felul în care se muncește.

Iar asta înseamnă că pericolul real, cel puțin pe termen scurt, nu este dispariția instantă a muncii umane, ci normalizarea unui nivel de lucru „destul de bun” acolo unde companiile sunt tentate să aleagă ieftin și repede. Adevărata problemă nu este că AI-ul a devenit brusc mai bun decât oamenii, ci că în multe contexte economice nici nu trebuie să fie. E suficient să fie acceptabil, rapid și ieftin. De aici începe schimbarea reală.