Govor o znanju

—

Ovaj je govor Aravind Srinivas održao 3. listopada 2026. u Cambridge Union Society. Cambridge Union Society najveće je studentsko društvo Sveučilišta u Cambridgeu i najstarije debatno društvo na svijetu koje neprekidno djeluje.

—

Pozdrav i hvala vam. Čast mi je biti ovdje.

Jedna od stvari koje nisam očekivao kad sam osnovao tvrtku jest koliko ću vremena provoditi na sveučilištima. Uživam u tome. Kao izvršnom direktoru, jedina publika koja mi proturječi obično je ona na sveučilištima. Zato ćemo više vremena ostaviti za raspravu nego što planiram govoriti.

Počnimo.

Obično, kad me negdje pozovu da govorim, zamole me da održim govor s predviđanjima pod nekim općenitim naslovom poput „Budućnost umjetne inteligencije.“ Neću govoriti o budućnosti umjetne inteligencije. Umjesto toga, govorit ću o vašoj budućnosti. Vaša mi je budućnost zanimljivija, a vjerojatno je zanimljivija i vama.

Najprije nešto malo o prošlosti. Cambridge je savršeno mjesto za razgovor o prošlosti, ali istodobno i o vašoj budućnosti, jer ima i jedno i drugo.

Kako priča kaže, ono što danas zovemo sustavom stručne recenzije izumljeno je ovdje, u Cambridgeu. Točnije rečeno, riječ je samo o jednom profesoru s Cambridgea, a on ga je predložio u Kraljevskom društvu u Londonu, a ne ovdje na sveučilištu. Bilo je to 1831. godine. Danas se u sustavu stručne recenzije svake godine objavi više od 3,5 milijuna znanstvenih radova.

Otprilike 160 godina poslije dva su doktoranda na Stanfordu radila na mrežnim strukturama i rudarenju podataka. Bilo je to u vrijeme kad je internetski procvat 1990-ih tek počinjao. Svi su govorili samo o World Wide Webu. Otprilike kao danas o „AI-ju“.

I kao danas, o tom su procvatu uglavnom govorili investitori i mediji. „Tehnološka zajednica“ tada je bila telekomunikacijska industrija. U raspravi nije bilo mnogo akademika. (Bilo ih je, ali ne mnogo.) A ta dva doktoranda baš i nisu bila insajderi internetskog procvata.

No znali su jednu stvar do koje ljudima izvan sveučilišnog sustava zapravo nije bilo stalo.

Kao i većina akademika, razumjeli su svrhu sveučilišta. Svrha je sveučilišta unapređivati znanje.

Zato se služimo stručnom recenzijom. Zato i akademski radovi imaju toliko citata. A ta su dva studenta znala da količina znanja u svijetu (približno izražena brojem radova recenzijske kvalitete) samo raste. Zato im je bilo lako uvidjeti da će i web samo rasti zajedno s ljudskim znanjem.

Imali su i iskustva sa starim problemom koji je za web bio „nov“: kako pronaći pravo znanje, ili najbolje znanje, ako se ono neprestano širi. U starom modelu akademici procjenjuju je li nečije istraživanje korisno ili vjerodostojno na temelju toga koliko je puta citirano.

Tako su došli na ideju da izrade algoritam koji ocjenjuje svaku web-stranicu na internetu na temelju toga koliko ju je drugih web-stranica citiralo ili na nju postavilo poveznicu, u odnosu na sadržaj tih stranica.

Sustav su nazvali „Page Rank“ jer su rangirali svaku stranicu na webu i jer se jedan od tih doktoranada zvao Larry Page.

Larry i njegov partner (Sergey Brin) uzeli su to jedno malo akademsko načelo i učinili ga dostupnim širokoj javnosti. Google je postao jedan od najkorisnijih alata u povijesti i jedna od najuspješnijih tvrtki jer je Larry Page jednostavno prilagodio ono što sveučilišta rade već stotinu godina.

Kao što sam rekao, svrha je sveučilišta unapređivati znanje. U ovom ću vam govoru reći tri stvari o znanju. Nadam se da ćemo, razmišljajući o vlastitoj inteligenciji, doći do boljeg praktičnog razumijevanja umjetne inteligencije.

Prvo, znanje ima život. Rađa se, propada i umire.

Ono ima životni ciklus. A budući da ima životni ciklus, znanje prolazi kroz evoluciju.

Kako se ono što znamo razvija, svi postajemo pametniji. To se zove Flynnov efekt. Flynnov efekt opažanje je da čovječanstvo svakog desetljeća postaje pametnije za otprilike 3 boda IQ-a.

IQ testovi neprestano se ponovno normiraju kako bi prosjek ostao 100, pa je Flynnov efekt najlakše promatrati kroz percentile. Netko tko je 1950. bio u 92. percentilu inteligencije danas bi bio tek u 50. percentilu. Svi smo postali pametniji.

Godine 1950. izumljen je i Turingov test. Bio je to prvi test kojim se utvrđuje je li i kada stroj pametniji od ljudi. To znači da je stroju 1950. bilo puno lakše proći Turingov test. Jer je ljestvica za „ljudsku“ inteligenciju bila niža.

I u tome je snaga evolucije. Znanje uvijek vodi do još više znanja.

Loša je strana to što svijet može postajati pametniji, a vi kao pojedinac gluplji. Znanje propada. Zamislite to kao vrijeme poluraspada. Vrijeme poluraspada radioaktivnog elementa vrijeme je potrebno da se raspadne polovica njega. Vrijeme poluraspada znanja vrijeme je potrebno da polovica znanja zastari.

Evo nekoliko primjera upravo odavde, s Cambridgea.

Godine 1978. Sir Roy Calne pomogao je uvesti ciklosporin u transplantacijsku medicinu. To je bilo važno za sprječavanje odbacivanja organa. Prva klinička ispitivanja provedena su u Cambridgeu. Do 2001. drugi je lijek, takrolimus, postao prevladavajuća terapija u svojoj skupini u transplantaciji bubrega u Americi. Stoga bi se moglo reći da je medicinsko znanje o liječenju ciklosporinom imalo vrijeme poluraspada od 23 godine.

To je nesavršeno mjerilo, ali koristan model za procjenu inženjera u područjima koja se brzo razvijaju. To radimo u tehnološkoj industriji. Implicitno se pitamo: „U kojem je trenutku karijere tog inženjera polovica onoga što zna potpuno zastarjela?“

U kojem će se trenutku vaše karijere to dogoditi vama? Odgovor ovisi o tome koliko vremena provodite učeći nove stvari.

Nažalost, u rijetkim slučajevima i znanje umire. Postoje jezici koje više nitko ne govori. Postoji mudrost koja umire zajedno sa starješinom.

Zato ljudi već više od 4000 godina grade knjižnice. A kad se pojavio web, na njega smo postavili neizmjerno više onoga što znamo. Dakle, znanje umire, ali ne mora. Možda zbog neke urođene crte ljudske prirode, ljudi su oduvijek osjećali potrebu čuvati znanje. Neprestano ga spremamo i povećavamo ukupno znanje svijeta. To je dobra stvar.

Trebam napomenuti: znanje je poput živog bića, ali nije živo. Samo ste vi živi. Jednostavno mislim da ste življi kad učite nešto novo.

Usput, upravo zato postoji Perplexity. No nisam ovdje da bih govorio o Perplexityju. Ovdje sam da govorim o vama i o ekonomiji znanja. Što me dovodi do moje druge točke.

Drugo, znanje nije novac. No ponaša se kao novac.

Novac ima vremensku vrijednost. Kamate ga uvećavaju, a inflacija ga smanjuje. Uz dovoljno vremena i kamate i inflacija djeluju kumulativno.

Kad sto tisuća funti bude imalo kupovnu moć četrdeset tisuća (vjerojatno za otprilike 23 godine), trebat će vam 250.000 £ da biste bili na nuli. Još 23 godine nakon toga trebalo bi vam 625.000 £.

Kad nešto raste složeno, dobici ili gubici s vremenom rastu eksponencijalno.

Zato je najosnovnije financijsko načelo da biste uvijek trebali ostvarivati složenu kamatu po stopi većoj od inflacije. Jer ako ne rastete, smanjujete se. Isto je i sa znanjem.

Baš kao i vrijednost funte, vrijednost onoga što danas znate s vremenom će padati. I baš kao kod obične deprecijacije, svakog će dana padati tek malo. Toliko malo da ćete to jedva primijetiti. Sve dok se jednog dana ne probudite i shvatite da nemate ništa. Vaše znanje više neće imati istu tržišnu vrijednost. To je neizbježno. Sjetite se da je Pitagorin poučak nekoć bio nešto što je smjela znati samo elita. A svi ovdje naučili su ga u sedmom razredu.

Svi postajemo pametniji, zauvijek. Kao što sam spomenuo, u tome je cijela svrha sveučilišta. Uz malo sreće, jednog dana u dalekoj budućnosti, ono što ste ovdje studirali na Cambridgeu moglo bi postati gradivo za učenike sedmog razreda.

To je dobra stvar ako se dogodi. To znači napredak. No to znači i da vaši ekonomski ciljevi zahtijevaju da nikad ne prestanete učiti. Morate učiti uz kamatnu stopu veću od stope inflacije znanja.

Drugim riječima, ono što znate morate udvostručiti u kraćem roku od vlastitog vremena poluraspada znanja. To zahtijeva vrijeme. No kad svijet gledate kroz prizmu složenog rasta, morate ga gledati s dugoročnom perspektivom.

Zato je najbolji trik za složeni rast bogatstva početi mlad, a drugi najbolji umrijeti star. Warren Buffet počeo je ulagati s 11 godina, ali 99 % njegova bogatstva nakupilo se nakon 65. godine.

Što upućuje na posljednju sličnost između znanja i novca. Morate ga trošiti.

Kad imate kapital, ulažete ga da bi radio za vas. Kad imate znanje, osobito iznimno znanje, trebali biste ga staviti u funkciju. Učinite nešto s njim. To je razlika između izuma i inovacije. Izum pita: „Jeste li nešto napravili?“ Inovacija pita: „Je li to nešto promijenilo?“

A ako želite nešto promijeniti, morate djelovati na temelju znanja. Samo djelovanje potiče nova pitanja, propitivanje i novo znanje. Morate uvijek učiti i uvijek djelovati.

Tu na scenu stupa umjetna inteligencija, i to me dovodi do moje treće i posljednje točke.

Svrha je umjetne inteligencije ubrzati ljudsko znanje i blagostanje.

Razmislite o prve dvije stvari koje sam večeras rekao. Rekao sam da znanje ima obilježja živog bića i da ga trebamo njegovati i unapređivati jer od toga općenito imaju koristi ljudi. Zatim sam rekao da znanje ima ekonomska obilježja. Da ga trebamo razvijati jer, općenito govoreći, od toga imaju koristi svi ljudi.

Ako vjerujete u te dvije stvari, onda i o umjetnoj inteligenciji morate razmišljati malo drugačije.

Umjesto da budete opsjednuti postizanjem AGI-ja ili time da tehnologiju učinite pametnom radi same tehnologije, zaključili biste da je razlog za izgradnju bolje i točnije umjetne inteligencije služenje ljudima.

Zaključili biste da je najviša i najvažnija svrha umjetne inteligencije učiniti ljude pametnijima i imućnijima.

Ako vam ovo zvuči vrlo slično svrsi sveučilišta – pa, evo nas ovdje.

Razmislite ponovno o stručnoj recenziji. Izumljena je 1831. godine. Ove je godine Perplexity predstavio vrlo jednostavan proizvod pod nazivom Model Council, temeljen na ideji jednog od istraživača osnivača OpenAI-ja. Trima AI modelima postavite isto pitanje. Svaki od njih provede istraživanje i odgovori, a zatim „predsjedavajući“ model procjenjuje u čemu se razlikuju, a u čemu slažu, te promišljanjem dolazi do konačnog odgovora.

Model Council ne zamjenjuje stručnu recenziju. Njegova je svrha približiti duh akademskog propitivanja većem broju ljudi. Etos sveučilišta možemo proširiti izvan ovih zidova i diljem svijeta.

Mogli bismo pomoći većem broju ljudi da doista budu u pravu, a ne samo da se osjećaju ili zvuče kao da su u pravu. Da znanstveno tragaju za istinom i znanjem. Luk svemira vodi k tome da svi imaju sve veći pristup sve većoj količini znanja. Dobro je da ljudi imaju znanje. A koristi od toga imaju upravo ljudi.

Završit ću kratkom pričom o svojoj tvrtki.

Kad smo počeli, bilo nas je samo troje istraživača umjetne inteligencije, s više pitanja nego vizije. Onda smo, kad nam se pridružila četvrta osoba, odlučili da je vrijeme za zdravstveno osiguranje. Zdravstveno osiguranje u Americi komplicirano je čak i Amerikancima. Ja nisam iz Amerike, pa me to još više zbunjivalo.

Rezultati pretraživanja na Googleu nisu pomogli. U takvoj situaciji osnivač obično nazove nekoga tko je to već radio. Primjerice investitora ili drugog osnivača. No bilo je kasno navečer. Htio sam to obaviti, pa sam znanje morao pronaći sam.

Problem je u tome što samostalno istraživanje znači da na Googleu pretražujete SEO-optimizirane stranice osiguravatelja, pune loših savjeta, koje se natječu koja će izgledati najvjerodostojnije.

Tada sam izradio prvu verziju Perplexityja.

Odradio je istraživanje umjesto mene. I natjerao sam ga da za odgovore navede izvore. Tako sam mogao provjeriti i nastaviti postavljati nova pitanja. A onda sam sredio naše zdravstveno osiguranje. Riješeno. Idemo na sljedeći problem. Pa na sljedeći, pa na sljedeći. I evo nas danas ovdje.

Pouka te priče jest da više ne morate „imati vezu“. Možete jednostavno nešto naučiti i to napraviti. Već sam vam rekao da je obećanje umjetne inteligencije to što možete pristupiti bilo kojem znanju. Pouka ove priče jest da svaka osoba može pristupiti bilo kojem znanju.

To je krajnje obećanje umjetne inteligencije. Svatko sada može biti znatiželjan. Svatko može izgraditi bilo što. Svatko sada može ući u hram znanja. To koristi svima.

I to su dobre vijesti za vas. To znači da je najvažnije što možete činiti do kraja života – biti znatiželjni. Najuspješniji među svima vama bit će onaj tko ima najviše pitanja. I najbolja pitanja.

Zato vam savjetujem da budete što znatiželjniji. Ne zadovoljavajte se skrolanjem društvenih mreža na mobitelu. Ne zadovoljavajte se AI agentom koji vam samo rezervira stol za večeru – obavite s njim pravi posao. I nikad ne vjerujte chatbotu koji vam kaže da ste već u pravu.

Vjerujte u duh propitivanja. Vjerujte u ono što možete naučiti uz pomoć umjetne inteligencije. Vjerujte u ono što ćete stvoriti kad to učinite. I, za dobro svih nas, neka to bude nešto dobro.

Hvala vam.