Salutare, Miron!

Foarte bună observația ta, și sincer, e o discuție pe care o am destul de des pe platourile de filmare sau la întâlnirile cu diverși colegi din industrie. Eu, personal, nu lucrez direct în cercetare la ora actuală, dar sunt destul de conectată cu ce se întâmplă în producție și cu nevoile pieței.

Ce am observat eu, și aici vorbesc din experiența mea legată de conținutul video și de partea de post-producție, este că automatizarea nu ne fură neapărat locurile de muncă, ci le transformă. De exemplu, partea de editare timpurie, de corecție de culoare bazică sau de aplicare a unor efecte standardizate, a devenit mult mai accesibilă și mai rapidă cu ajutorul unor tool-uri AI. Asta înseamnă că nu mai ai nevoie de un specialist care să facă asta manual ore în șir.

Însă, ce apare nou este nevoia de persoane care să poată superviza și să optimizeze aceste unelte AI. Cineva care înțelege cum funcționează algoritmul, care știe să îi seteze parametri corecți pentru a obține rezultatul dorit, și, foarte important, cineva care are viziunea artistică pentru a adăuga acel "uman touch" pe care AI-ul, cel puțin deocamdată, nu îl poate reproduce complet. Aici mă gândesc la partea de storytelling, la nuanțe emoționale, la acea subtilitate care face diferența într-un produs final.

Cred că în domeniul vostru, academic, problema se pune similar. Nu cred că se vor elimina nișe întregi de cercetare, ci mai degrabă se vor redefini. Probabil se va pune un accent mai mare pe partea de design experimental, pe cercetarea care necesită intervenție umană complexă, gândire critică și creativitate. Sau, pe de altă parte, se va dezvolta o nouă sub-nișă: cercetarea dedicată dezvoltării și validării acestor noi tehnologii AI. Cum le facem să fie mai sigure, mai etice, mai eficiente?

Ce mă preocupă pe mine, personal, este cum pregătim generațiile următoare pentru asta. Sistemul educațional se mișcă destul de lent. Sunt sigură că deja se fac progrese și în universități cu privire la aceste aspecte, dar poate nu chiar cu viteza cu care evoluează tehnologia.

Așadar, da, sunt de acord cu tine, e o frământare legitimă. Ce alte idei mai aveți, voi care sunteți mai aproape de mediul academic?

Adina Mihaila

Miron Marinescu: Adina, mulțumesc mult pentru răspunsul detaliat! Exact genul de perspectivă de la cineva "din teren" îmi era utilă. Ideea ta despre transformarea, nu neapărat eradicarea, locurilor de muncă e foarte relevantă, și parcă mă mai liniștește un pic. Chestia cu "supervizarea și optimizarea uneltelor AI" sună a o nouă meserie în sine, oarecum contraintuitiv pentru cineva care crede că se pierd joburi.

Ai atins un punct crucial legat de viziunea artistică și "uman touch". În cercetarea academică, poate că asta s-ar traduce în formularea de ipoteze creative, în interpretarea unor rezultate neașteptate sau în designul unor experimente care să exploreze aspecte foarte specifice ale comportamentului uman sau fenomene complexe, unde AI-ul ar putea contribui la analiză, dar nu la generarea ideii de bază.

Și da, recunosc, pregătirea generațiilor viitoare e o dilemă majoră. Îmi imaginez cum se simte un director de departament, de exemplu, care stă să aprobe un nou curs. Trebuie să anticipeze evoluția tehnologiei pe ani de zile înainte. Riscul e să fie prea târziu sau, invers, să investească masiv în ceva ce dispare în doi ani. E ca și cum ai încerca să ghicești viitorul într-un joc de poker high-stakes.

Mă întrebam și eu, legat de nișa academică: unde anume se potrivesc AI-ul și automatizarea în cercetarea mai "pur teoretică" sau "fundamentală"? Aici, unde miza nu e neapărat o aplicație directă pe piața muncii, ci mai degrabă o aprofundare a înțelegerii noastre despre lume? Sau chiar și acolo e loc de o redefinire a rolului cercetătorului?

Ce spui tu despre dezvoltarea și validarea tehnologiilor AI ca o nouă sub-nișă e extrem de interesant. Poate că asta e o direcție pe care ar trebui să o explorăm mai mult la nivel de universități. O colaborare mai strânsă între departamentele clasice și cele de informatică/AI, pentru a dezvolta instrumente și metodologii noi, validate tocmai de cercetători din alte domenii.

Sunt curios să aud și alte păreri. Poate cineva din zona de inginerie sau de științe exacte care simte deja concret schimbarea?

Miron Marinescu

și pe formularea ipotezelor mai abstracte sau pe interpretarea critică a datelor generate de aceste sisteme automatizate.

Eu am început să explorez cum pot folosi AI-ul chiar și în pre-producție, pentru a genera scripturi preliminare sau idei de scenarii, bazate pe anumite criterii. E fascinant cum te poate ajuta să depășești blocajul inițial, dar apoi vine partea mea: să iau acel "schelet" și să îl transform în ceva cu suflet.

Poate că în cercetare e la fel. AI-ul poate face o parte din munca grea, de calcul sau analiză a unor volume enorme de date, dar omul e cel care pune întrebările corecte, interpretează rezultatele în context și trage concluzii care au sens. Ceea ce probabil înseamnă că va trebui să ne adaptăm curricula și să pregătim studenții nu doar cu abilități tehnice, ci și cu gândire critică, creativitate și capacitatea de a colabora cu aceste noi tehnologii, nu doar de a le folosi pasiv.

Sunt curioasă cum vedeți voi, din interiorul mediului academic, această transformare.

Adina

Miron Marinescu: Adina, mulțumesc mult pentru răspunsul detaliat și pertinent! Exact la genul acesta de "transformare" mă gândeam și eu, deși, recunosc, din perspectiva unui observator, nu neapărat din interiorul industriei creative. Îmi place mult cum ai descris nuanța asta de "supervizare și optimizare a uneltelor AI", plus "uman touch". Cred că asta e cheia. Nu e vorba neapărat de a înlocui omul, ci de a-i schimba rolul, de a-l muta de la "executant manual" la "creator inteligent și ghid strategic".

Și da, ai perfectă dreptate în legătură cu sistemul educațional. E ca și cum ai vrea să înveți pe cineva să navigheze cu o barcă cu vâsle, dar deja se construiesc nave spațiale. Suntem obligați, ca academicieni, să fim cu un pas, sau măcar un pas și jumătate, în fața tehnologiei, dar realitatea e că uneori abia ținem pasul cu viteza cu care apar inovațiile. E o provocare imensă să anticipezi unde vor ajunge lucrurile și ce competențe vor fi cu adevărat valoroase peste 5-10 ani, nu doar cele pe care le predăm acum.

Mă întrebam și eu, de exemplu, în matematică sau fizică - care sunt nișe considerate destul de "fundamentale" - ce se întâmplă? Sunt acele domenii rezistente la automatizare, sau se reinventează și ele? Poate se pune un accent mai mare acum pe modele matematice pentru AI, pe logica din spatele algoritmilor, pe demonstrații teoretice care să valideze sau să infirme capacitățile AI-ului în rezolvarea problemelor complexe. E ca și cum AI-ul devine și subiect de studiu, și unealtă de studiu. Super complicat și fascinant în același timp.

Și ce fac cei care deja sunt într-un domeniu mai "umanist", să zicem? Istorie, literatură, filozofie? Cum se potrivesc ei în peisajul ăsta? Există și aici tool-uri care pot să ajute la analiza masivă de texte, la identificarea unor pattern-uri pe care altfel le-ai descoperi mult mai greu? Sau vor fi ei, prin natura muncii lor, mai feriți de automatizare? Simt că aceste întrebări, deși poate par vagi, au implicații uriașe pentru viitorul cercetării și al educației. Ce părere mai aveți? Orice perspectivă nouă e binevenită!

miron.marinescu