Говор о знању

—

Овај говор Аравинд Сринивас одржао је 3. октобра 2026. године у Кембриџ унији (Cambridge Union Society). Кембриџ унија је највеће студентско друштво Универзитета у Кембриџу и најстарије дебатно друштво на свијету које непрекидно дјелује.

—

Поздрав свима и хвала вам. Част ми је што сам овдје.

Једна од ствари које нисам очекивао када сам основао компанију јесте колико времена проводим на универзитетима. Уживам у томе. Кад сте генерални директор, публика на универзитетима је обично једина која вам противрјечи. Зато ћемо више времена оставити за дискусију него што планирам да говорим.

Почнимо.

Обично, када ме позову да негдје говорим, траже да одржим говор са предвиђањима и неким уопштеним насловом попут „будућност вјештачке интелигенције.“ Нећу говорити о будућности вјештачке интелигенције. Умјесто тога, говорићу о вашој будућности. Ваша будућност је мени занимљивија, а вјероватно је занимљивија и вама.

Прво, нешто мало о прошлости. Кембриџ је савршено мјесто да се говори о прошлости и истовремено о вашој будућности, јер има и једно и друго.

Како прича каже, оно што данас зовемо системом стручне рецензије измишљено је овдје, на Кембриџу. Истина је, заправо, да је то био само један професор са Кембриџа, а предложио га је у Краљевском друштву у Лондону, а не овдје на универзитету. То је било 1831. године. Данас се сваке године у систему стручне рецензије објави више од 3,5 милиона научних радова.

Око 160 година касније, два докторанда на Станфорду радила су на мрежним структурама и рударењу података. Тада је интернет бум деведесетих тек почињао. Сви су причали само о вебу (World Wide Web). Помало као данас о „вјештачкој интелигенцији“.

И као данас, о процвату су углавном говорили инвеститори и медији. „Технолошка заједница“ тада је била телекомуникациона индустрија. У тој дискусији није било много академика. (Било их је, али не много.) А ова два докторанда нису баш припадала унутрашњем кругу интернет бума.

Али знали су једну ствар до које људима изван универзитетског система није баш било стало.

Као и већина академика, разумјели су сврху универзитета. Сврха универзитета је унапређење знања.

Због тога користимо стручну рецензију. Због тога академски радови и имају толико цитата. А ова два студента знала су да количина знања у свијету (приближно мјерена бројем радова који задовољавају стандарде стручне рецензије) само расте. Зато им је било лако да схвате да ће и веб само расти заједно са људским знањем.

Имали су и искуство са старим проблемом који је за веб био „нов“: како пронаћи право знање, или најбоље знање, ако се оно стално шири. У старом моделу, академици процјењују да ли је нечије истраживање корисно или вјеродостојно на основу тога колико је пута цитирано.

Зато су дошли на идеју да направе алгоритам који процјењује сваки веб-сајт на интернету на основу тога колико га је других веб-сајтова цитирало, односно постављало линк ка њему, у односу на садржај тих сајтова.

Систем су назвали „Page Rank“, јер су рангирали сваку страницу (енгл. page) на вебу и зато што се један од тих докторанада звао Лари Пејџ.

Лари и његов партнер (Сергеј Брин) узели су тај један мали академски принцип и учинили га доступним широкој јавности. Google је постао један од најкориснијих алата у историји и једно од најуспјешнијих предузећа, јер је Лари Пејџ једноставно прилагодио оно што универзитети раде већ стотину година.

Као што сам рекао, сврха универзитета је унапређење знања. У овом говору рећи ћу вам три ствари о знању. Надам се да ћемо, размишљајући о сопственој интелигенцији, доћи до бољег практичног разумијевања вјештачке интелигенције.

Прво, знање има живот. Рађа се, пропада и умире.

Знање има свој животни циклус. А пошто има животни циклус, оно пролази кроз еволуцију.

Како се развија оно што знамо, сви постајемо паметнији. То се зове Флинов ефекат. Флинов ефекат је запажање да човјечанство сваке деценије постаје паметније за око 3 IQ поена.

IQ тестови се стално изнова нормирају тако да просјек остане 100, па је Флинов ефекат најлакше замислити кроз перцентиле. Неко ко је 1950. године био у 92. перцентилу интелигенције данас би био тек у 50. перцентилу. Сви смо постали паметнији.

Година 1950. је уједно и година када је осмишљен Тјурингов тест. То је био први тест којим је требало утврдити да ли је, или када је, машина паметнија од људи. То значи да је 1950. године машини било много лакше да прође Тјурингов тест. Јер је љествица за „људску“ интелигенцију била нижа.

И у томе је моћ еволуције. Знање увијек води ка новом знању.

Лоша страна је то што свијет може постати паметнији, а ви као појединац глупљи. Знање застаријева. Замислите то као вријеме полураспада. Вријеме полураспада радиоактивног елемента је вријеме потребно да се половина њега распадне. Вријеме полураспада знања је вријеме потребно да половина њега застари.

Ево неколико примјера, управо одавде, са Кембриџа.

Сер Рој Калн је 1978. године помогао да се циклоспорин уведе у трансплантацију. То је било важно за спречавање одбацивања органа. Прва клиничка испитивања спроведена су на Кембриџу. До 2001. године други лијек, такролимус, постао је преовлађујућа терапија у својој класи код трансплантација бубрега у Америци. Могло би се, дакле, рећи да је медицинско знање о терапији циклоспорином имало вријеме полураспада од 23 године.

То је несавршено мјерење, али користан модел за процјену инжењера у областима које се брзо развијају. Ми то радимо у технологији. Подразумијевано питање је: „у ком тренутку каријере овог инжењера половина онога што зна потпуно застари?“

У ком тренутку ваше каријере ће се то десити вама? Одговор зависи од тога колико времена проводите учећи нове ствари.

Нажалост, у ријетким случајевима умире и знање. Постоје језици које више нико не говори. Постоји мудрост која умире заједно са неким старцем.

Због тога људи већ више од 4.000 година граде библиотеке. А када се појавио веб, на њега смо поставили неупоредиво више онога што знамо. Дакле, знање умире, али не мора. Можда због неке урођене особине људске природе, људи су одувијек осјећали потребу да чувају знање. Непрестано га чувамо и увећавамо укупно знање свијета. То је добра ствар.

Требало би да напоменем: знање је попут живог бића, али није живо. Само сте ви живи. Мислим само да сте живљи када учите нешто ново.

Успут, због тога и постоји Perplexity. Али нисам овдје да говорим о Perplexity-ју. Овдје сам да говорим о вама и о економији знања. Што ме доводи до друге тачке.

Друго, знање није новац. Али се понаша као новац.

Новац има временску вриједност. Камата га увећава, а инфлација га умањује. Уз довољно времена, и камата и инфлација дјелују кумулативно.

Када сто хиљада фунти буде имало куповну моћ четрдесет хиљада (вјероватно за око 23 године), требаће вам 250.000 £ да бисте остали на нули. Још 23 године након тога требало би вам 625.000 £.

Када се ефекти кумулирају, добици или губици расту експоненцијално с временом.

Зато је најосновније финансијско начело да увијек треба да остварујете сложену камату по стопи већој од инфлације. Јер ако не растете, смањујете се. Исто је и са знањем.

Баш као и вриједност фунте, вриједност онога што данас знате временом ће опадати. И као код уобичајене амортизације, то ће се дешавати сваког дана само помало. Толико мало да то једва примијетите. Све док се једног дана не пробудите и немате ништа. Ваше знање више неће имати исту тржишну вриједност. То је неизбјежно. Запамтите, Питагорина теорема је некада била нешто што је смјела да зна само елита. А сви овдје су је научили у седмом разреду.

Сви постајемо паметнији, заувијек. Као што сам поменуо, то је читава сврха универзитета. Уз мало среће, једног дана у далекој будућности, оно што сте студирали овдје на Кембриџу могло би бити градиво за седми разред.

То је добро ако се догоди. То значи напредак. Али то такође значи да ваши економски циљеви захтијевају да никада не престанете да учите. Морате учити по каматној стопи већој од стопе инфлације знања.

Другим ријечима, морате удвостручити оно што знате брже него што протекне ваше лично вријеме полураспада знања. За то је потребно вријеме. Али када свијет посматрате кроз призму кумулативног раста, морате га посматрати с дугорочном перспективом.

Зато је најбољи трик за кумулативно увећање богатства да почнете млади, а други најбољи да умрете стари. Ворен Бафет је почео да инвестира са 11 година, али 99% његовог богатства нагомилано је након 65. године.

Што наговјештава посљедњу сличност између знања и новца. Морате га трошити.

Када имате капитал, улажете га тако да ради за вас. Када имате знање, нарочито изузетно знање, требало би да га ставите у функцију. Урадите нешто са њим. То је разлика између изума и иновације. Изум пита: „да ли сте нешто направили?“ Иновација пита: „Да ли је то нешто промијенило?“

А ако желите да нешто промијените, морате дјеловати на основу знања. Само дјеловање покреће нова питања, истраживање и ново знање. Морате стално учити и стално дјеловати.

Ту на сцену ступа вјештачка интелигенција, и то ме доводи до треће и посљедње тачке.

Сврха вјештачке интелигенције је да убрза људско знање и просперитет.

Размислите о прве двије ствари које сам вечерас рекао. Рекао сам да знање има својства живог бића и да треба да га његујемо и унапређујемо, јер, уопштено гледано, људи од тога имају користи. Затим сам рекао да знање има економску природу. Да треба да га развијамо, јер, уопштено говорећи, сви људи од тога имају користи.

Ако вјерујете у ове двије ствари, онда морате и о вјештачкој интелигенцији размишљати мало другачије.

Умјесто да будете опсједнути достизањем опште вјештачке интелигенције (AGI) или стварањем паметне технологије ради саме технологије, закључили бисте да је разлог за изградњу боље и тачније вјештачке интелигенције служење људима.

Закључили бисте да је највиша и најважнија сврха вјештачке интелигенције да људе учини паметнијим и имућнијим.

Ако вам ово звучи веома слично сврси универзитета, па, ево нас овдје.

Размислите поново о стручној рецензији. Измишљена је 1831. године. Ове године Perplexity је представио веома једноставан производ под називом Model Council, заснован на идеји коју је изнио један од истраживача оснивача компаније OpenAI. Исто питање поставите трима AI моделима. Сваки од њих истражи и одговори, а онда модел „предсједавајући“ процијени у чему се разликују, а у чему се слажу, и расуђивањем дође до коначног одговора.

Model Council не замјењује стручну рецензију. Умјесто тога, његова сврха је да дух академског истраживања приближи већем броју људи. Етос универзитета можемо проширити изван ових зидова, широм свијета.

Могли бисмо помоћи да више људи заиста буде у праву, умјесто да се само осјећају или звуче као да су у праву. Да научно трагају за истином и знањем. Лук универзума води ка томе да свако има већи приступ већем знању. Добро је да људи имају знање. А корист од тога имају управо људи.

Завршићу кратком причом о својој компанији.

Када смо почели, били смо само три истраживача вјештачке интелигенције, са више питања него визије. Онда смо, када нам се придружила четврта особа, одлучили да је вријеме да уговоримо здравствено осигурање. Здравствено осигурање у Америци је компликовано чак и за Американце. Ја нисам из Америке, тако да сам био још збуњенији.

Резултати претраге на Google-у нису ми помогли. Оно што оснивач обично ради у таквој ситуацији јесте да позове некога ко је то већ радио. Рецимо инвеститора или другог оснивача. Али било је касно увече. Хтио сам то да завршим, па сам знање морао да пронађем сам.

Проблем је у томе што самостално истраживање значи да на Google-у прелиставате SEO оптимизоване сајтове осигуравајућих кућа, пуне лоших савјета, који се такмиче ко ће дјеловати вјеродостојније.

Тада сам направио прву верзију Perplexity-ја.

Урадила је истраживање умјесто мене. И натјерао сам је да за одговоре наведе изворе. Тако сам могао да провјерим и да настављам да постављам нова питања. А онда сам средио наше здравствено осигурање. Ријешено. Па на сљедећи проблем. И сљедећи, и сљедећи. И ево нас данас.

Поука те приче је да више не морате „знати правог човјека“. Можете једноставно учити и радити. Већ сам вам рекао да је обећање вјештачке интелигенције то што можете приступити било каквом знању. Поука ове приче је да свака особа може приступити било каквом знању.

То је највеће обећање вјештачке интелигенције. Свако сада може бити радознао. Свако може направити било шта. Свако сада може ући у храм знања. Од тога корист имају сви.

И то је добра вијест за вас. То значи да је најважније што можете да урадите, до краја живота, да будете радознали. Најуспјешнији међу вама биће они који имају највише питања. И најбоља питања.

Зато вам савјетујем да будете радознали колико год можете. Немојте се задовољити скроловањем друштвених мрежа на телефону. Немојте се задовољити AI агентом који само резервише сто за вечеру – урадите са њим неки прави посао. И никада не вјерујте чатботу који вам каже да сте већ у праву.

Вјерујте у дух истраживања. Вјерујте у оно што можете научити уз вјештачку интелигенцију. Вјерујте у оно што ћете створити када то урадите. И, зарад свих нас, нека то буде нешто добро.

Хвала вам.