Discursul despre cunoaștere

—

Această prezentare a fost susținută de Aravind Srinivas pe 3 octombrie 2026 la Cambridge Union Society. Cambridge Union Society este cea mai mare societate studențească a Universității Cambridge și cea mai veche societate de dezbateri cu activitate neîntreruptă din lume.

—

Bună seara și vă mulțumesc. Este o onoare să fiu aici.

Unul dintre lucrurile la care nu mă așteptam când am fondat o companie este cât de mult timp ajung să petrec în universități. Îmi place. Pentru un CEO, universitățile au de obicei singurul public care te contrazice. Așa că vom păstra mai mult timp pentru discuție decât cel pe care îmi propun să-l petrec vorbind.

Să începem.

De obicei, când sunt invitat să vorbesc undeva, mi se cere să țin o prezentare predictivă cu un titlu generic, ceva de genul „viitorul inteligenței artificiale.” Nu voi vorbi despre viitorul inteligenței artificiale. În schimb, voi vorbi despre viitorul vostru. Viitorul vostru mi se pare mai interesant și probabil vi se pare și vouă mai interesant.

Mai întâi, câteva cuvinte despre trecut. Cambridge este locul perfect pentru a vorbi despre trecut și, în același timp, despre viitorul vostru, pentru că le are pe amândouă.

Potrivit poveștii, ceea ce numim astăzi sistemul de evaluare colegială (peer review) a fost inventat aici, la Cambridge. Adevărul exact este că a fost doar un profesor de la Cambridge, care l-a propus la Royal Society din Londra, nu aici, la universitate. Asta se întâmpla în 1831. Astăzi, peste 3,5 milioane de lucrări științifice sunt publicate în fiecare an prin sistemul de evaluare colegială.

Aproximativ 160 de ani mai târziu, doi doctoranzi de la Stanford lucrau la structuri de rețea și extragerea de date (data mining). Era perioada în care boomul internetului din anii 1990 abia începea. Toată lumea vorbea doar despre World Wide Web. Cam cum se vorbește astăzi despre „AI”.

Tot ca astăzi, majoritatea celor care vorbeau despre boom erau investitorii și presa. „Comunitatea tech” de atunci era industria telecomunicațiilor. Nu erau mulți universitari în discuție. (Câțiva, dar nu mulți.) Iar acești doi doctoranzi nu făceau tocmai parte din cercul celor din interiorul boomului internetului.

Dar știau un lucru de care oamenilor din afara sistemului universitar nu prea le păsa.

Ca majoritatea universitarilor, înțelegeau scopul universității. Scopul universității este să ducă mai departe cunoașterea.

De aceea folosim evaluarea colegială. Tot de aceea scrierea academică are atât de multe citări. Iar acești doi studenți știau că volumul de cunoaștere din lume (aproximat prin numărul de lucrări de calitatea celor evaluate colegial) doar crește. Așa că le-a fost ușor să vadă că și web-ul avea doar să crească odată cu cunoașterea umană.

Aveau, de asemenea, experiență cu o problemă veche care era „nouă” pentru web: cum să găsești cunoașterea potrivită, sau cea mai bună cunoaștere, dacă aceasta se extinde mereu. În vechiul model, universitarii judecă dacă cercetarea cuiva este utilă sau credibilă pe baza numărului de citări pe care le-a primit.

Așa că le-a venit ideea să construiască un algoritm care evaluează fiecare site de pe internet în funcție de câte alte site-uri l-au citat sau au pus link către el, raportat la conținutul acelor site-uri.

Au numit sistemul „Page Rank”, pentru că clasificau fiecare pagină de pe web și pentru că unul dintre acești doctoranzi se numea Larry Page.

Larry și partenerul său (Sergey Brin) au luat acest mic principiu academic și l-au făcut accesibil publicului larg. Google a devenit unul dintre cele mai utile instrumente din istorie și una dintre cele mai de succes afaceri, pentru că Larry Page a adaptat pur și simplu ceea ce universitățile făceau deja de o sută de ani.

Așa cum spuneam, scopul universității este să ducă mai departe cunoașterea. În această prezentare vă voi spune trei lucruri despre cunoaștere. Sper că, gândindu-ne la propria noastră inteligență, vom ajunge la o înțelegere practică mai bună a inteligenței artificiale.

1.

În primul rând, cunoașterea are o viață. Se naște, se degradează și moare.

Are un ciclu de viață. Și, pentru că are un ciclu de viață, cunoașterea trece printr-o evoluție.

Pe măsură ce ceea ce știm evoluează, devenim cu toții mai inteligenți. Se numește efectul Flynn. Efectul Flynn este observația că omenirea devine mai inteligentă cu aproximativ 3 puncte de IQ în fiecare deceniu.

Testele de IQ sunt reetalonate constant, astfel încât media să rămână la 100, așa că o modalitate simplă de a înțelege efectul Flynn este prin percentile. În 1950, cineva aflat în percentila 92 a inteligenței s-ar afla astăzi doar în percentila 50. Am devenit cu toții mai inteligenți.

Tot în 1950 a fost inventat și testul Turing. A fost primul test menit să determine dacă sau când o mașină este mai inteligentă decât oamenii. Asta înseamnă că testul Turing din 1950 era mult mai ușor de trecut pentru o mașină. Pentru că ștacheta inteligenței „umane” era mai jos.

Și aceasta este puterea evoluției. Cunoașterea duce întotdeauna la mai multă cunoaștere.

Partea proastă este că lumea poate deveni mai inteligentă, dar voi, ca indivizi, puteți deveni mai proști. Cunoașterea se degradează. Gândiți-vă la asta ca la un timp de înjumătățire. Timpul de înjumătățire al unui element radioactiv este timpul necesar ca jumătate din el să se dezintegreze. Timpul de înjumătățire al cunoașterii este timpul necesar ca jumătate din ea să devină învechită.

Iată câteva exemple chiar de aici, de la Cambridge.

În 1978, Sir Roy Calne a contribuit la introducerea ciclosporinei în transplantul de organe. Acest lucru a fost important pentru prevenirea rejetului de organ. Primele studii clinice au avut loc la Cambridge. Până în 2001, un alt medicament, tacrolimusul, devenise tratamentul predominant din clasa sa în transplantul renal din America. Așa că s-ar putea spune că cunoașterea medicală despre tratamentul cu ciclosporină a avut un timp de înjumătățire de 23 de ani.

Este o măsurătoare imperfectă, dar este un model util pentru evaluarea inginerilor din domenii care evoluează rapid. Facem asta în tehnologie. Implicația este: „în ce moment al carierei acestui inginer devine complet învechită jumătate din ceea ce știe?”

În ce moment al carierei vi se va întâmpla și vouă? Răspunsul depinde de cât timp petreceți învățând lucruri noi.

Din păcate, în cazuri rare, și cunoașterea moare. Există limbi care nu mai au niciun vorbitor. Există înțelepciune care moare odată cu un vârstnic.

De aceea, de peste 4.000 de ani, oamenii construiesc biblioteci. Iar când a apărut web-ul, am pus pe el infinit mai mult din ceea ce știm. Așadar, cunoașterea moare, dar nu trebuie neapărat să moară. Poate ca o trăsătură înnăscută a condiției umane, oamenii s-au simțit mereu datori să păstreze cunoașterea. O salvăm constant și sporim cunoașterea totală a lumii. E un lucru bun.

Trebuie să precizez: cunoașterea este ca un lucru viu, dar nu este vie. Doar voi sunteți vii. Cred doar că sunteți mai vii atunci când învățați ceva nou.

De altfel, de aceea există Perplexity. Dar nu sunt aici ca să vorbesc despre Perplexity. Sunt aici ca să vorbesc despre voi și despre economia cunoașterii. Ceea ce mă aduce la al doilea punct.

2.

În al doilea rând, cunoașterea nu înseamnă bani. Dar se comportă ca banii.

Banii au o valoare în timp. Dobânda îi face să crească, iar inflația îi face să scadă. Cu suficient timp, atât dobânda, cât și inflația au efect compus.

Când o sută de mii de lire vor avea puterea de cumpărare a patruzeci de mii (probabil peste aproximativ 23 de ani), veți avea nevoie de 250.000 £ ca să ieșiți pe zero. Încă 23 de ani după aceea și ați avea nevoie de 625.000 £.

Atunci când există efect compus, câștigurile sau pierderile cresc exponențial în timp.

De aceea, cel mai elementar principiu financiar este că ar trebui să obțineți mereu o dobândă compusă cu o rată mai mare decât inflația. Pentru că, dacă nu creșteți, vă micșorați. La fel e și cu cunoașterea.

La fel ca valoarea unei lire, valoarea a ceea ce știți astăzi se va deprecia în timp. Și, la fel ca deprecierea obișnuită, se va întâmpla doar puțin în fiecare zi. Va fi atât de puțin încât abia veți observa. Până când, într-o zi, vă veți trezi și nu veți mai avea nimic. Cunoștințele voastre nu vor mai avea aceeași valoare de piață. Este inevitabil. Amintiți-vă, teorema lui Pitagora a fost cândva ceva ce doar elitele aveau voie să cunoască. Dar toți cei de aici ați învățat-o în clasa a șaptea.

Devenim cu toții mai inteligenți, pentru totdeauna. Cum am spus, acesta este întregul scop al universității. Cu puțin noroc, cândva, în viitorul îndepărtat, ceea ce ați studiat aici, la Cambridge, ar putea deveni programa elevilor de clasa a șaptea.

Este un lucru bun dacă se întâmplă. Înseamnă progres. Dar înseamnă și că obiectivele voastre economice vă cer să nu încetați niciodată să învățați. Trebuie să învățați cu o rată a dobânzii mai mare decât rata inflației cunoașterii.

Altfel spus, trebuie să vă dublați cunoștințele într-un ritm mai rapid decât propriul timp de înjumătățire al cunoașterii. Asta necesită timp. Dar când priviți lumea prin prisma efectului compus, trebuie să o priviți cu un viitor lung în față.

De aceea, cel mai bun truc pentru a vă spori averea prin efect compus este să începeți de tineri, iar al doilea cel mai bun este să muriți bătrâni. Warren Buffet a început să investească la 11 ani, dar 99% din averea lui s-a acumulat după 65 de ani.

Ceea ce sugerează ultima asemănare dintre cunoaștere și bani. Trebuie să o cheltuiți.

Când aveți capital, îl puneți la lucru. Când aveți cunoaștere, mai ales cunoaștere excepțională, ar trebui să o puneți la treabă. Faceți ceva cu ea. Aceasta este diferența dintre invenție și inovație. Invenția întreabă „ai creat ceva?” Inovația întreabă: „A schimbat ceva?”

Iar dacă vreți să schimbați ceva, trebuie să treceți la fapte pe baza cunoașterii. Doar acțiunea declanșează noi întrebări, investigații și cunoaștere nouă. Trebuie să învățați mereu și să acționați mereu.

Aici intervine inteligența artificială, iar asta mă duce la al treilea și ultimul meu punct.

3.

Scopul inteligenței artificiale este să accelereze cunoașterea și prosperitatea umană.

Gândiți-vă la primele două lucruri pe care le-am spus în seara aceasta. Am spus că cunoașterea are un caracter asemănător vieții și că ar trebui să o îngrijim și să o ducem mai departe, pentru că, în general, oamenii beneficiază. Apoi am spus că cunoașterea are un caracter economic. Că ar trebui să o cultivăm, pentru că, în linii mari, toți oamenii beneficiază.

Dacă credeți aceste două lucruri, atunci trebuie să vă gândiți și la AI puțin diferit.

În loc să fiți obsedați de atingerea AGI sau de a face tehnologia inteligentă de dragul tehnologiei, ați concluziona că motivul pentru care construim o inteligență artificială mai bună și mai precisă este să-i servim pe oameni.

Ați concluziona că scopul cel mai înalt și cel mai important al inteligenței artificiale este să îi facă pe oameni mai inteligenți și mai prosperi.

Dacă vi se pare că seamănă mult cu scopul universității, ei bine, iată-ne aici.

Gândiți-vă din nou la evaluarea colegială. A fost inventată în 1831. Anul acesta, Perplexity a lansat un produs foarte simplu, numit Model Council, pornind de la o idee propusă de unul dintre cercetătorii fondatori ai OpenAI. Puneți aceeași întrebare la trei modele AI. Fiecare dintre ele cercetează și răspunde, apoi un model „președinte” evaluează unde diferă și unde sunt de acord și formulează, prin raționament, un răspuns final.

Model Council nu înlocuiește evaluarea colegială. În schimb, scopul său este să aducă spiritul cercetării academice la mai mulți oameni. Putem extinde etosul unei universități dincolo de acești pereți, în întreaga lume.

Am putea ajuta mai mulți oameni să aibă cu adevărat dreptate, nu doar să simtă sau să pară că au dreptate. Să caute în mod științific adevărul și cunoașterea. Arcul universului se îndreaptă spre un acces tot mai larg al tuturor la tot mai multă cunoaștere. E bine ca oamenii să aibă cunoaștere. Iar oamenii sunt cei care beneficiază.

Voi încheia cu o scurtă poveste despre compania mea.

Când am început, eram doar trei cercetători în AI, cu mai multe întrebări decât viziune. Apoi, când a venit a patra persoană, am decis că era momentul să facem asigurare de sănătate. Asigurările de sănătate din America sunt complicate chiar și pentru americani. Eu nu sunt din America, așa că pentru mine era și mai derutant.

Rezultatele de pe Google nu au fost de niciun ajutor. Iar lucrul firesc pe care îl face un fondator într-o astfel de situație este să sune pe cineva care a mai trecut prin asta. Un investitor, de exemplu, sau un alt fondator. Dar era târziu în noapte. Voiam să rezolv problema, așa că a trebuit să găsesc singur cunoștințele necesare.

Problema este că, dacă faci singur cercetarea, ajungi să cauți pe Google prin site-uri de asigurări optimizate SEO, care oferă toate sfaturi proaste și se întrec să pară cât mai credibile.

Atunci am construit prima versiune a Perplexity.

A făcut cercetarea în locul meu. Și l-am pus să citeze sursele răspunsurilor. Ca să pot verifica și să continui să pun și alte întrebări. Apoi am pus la punct asigurarea noastră de sănătate. Problema era rezolvată. Am trecut la următoarea problemă. Și la următoarea, și la următoarea. Și iată-ne astăzi aici.

Morala acestei povești este că nu mai trebuie să „cunoașteți pe cineva”. Puteți pur și simplu să învățați lucruri și să le faceți. V-am spus deja că promisiunea inteligenței artificiale este că puteți accesa orice cunoaștere. Morala acestei povești este că orice persoană poate accesa orice cunoaștere.

Aceasta este promisiunea supremă a inteligenței artificiale. Oricine poate fi acum curios. Oricine poate construi orice. Oricine poate intra acum în templul cunoașterii. Asta aduce beneficii tuturor.

Și asta e o veste bună pentru voi. Înseamnă că cel mai important lucru pe care îl puteți face, tot restul vieții, este să fiți curioși. Cei mai de succes dintre voi vor fi cei care au cele mai multe întrebări. Și cele mai bune întrebări.

Așa că sfatul meu pentru voi este să deveniți cât de curioși puteți. Nu vă mulțumiți să derulați rețelele sociale pe telefon. Nu vă mulțumiți cu un agent AI care doar face rezervări la cină – faceți muncă adevărată cu el. Și nu credeți niciodată un chatbot care vă spune că aveți deja dreptate.

Credeți în spiritul cercetării. Credeți în ceea ce puteți învăța cu AI. Credeți în ceea ce veți crea atunci când o faceți. Și, pentru binele nostru, al tuturor, creați ceva bun.

Vă mulțumesc.