'AI šepetalci', Sam Altman in mit genija: kje je meja med vizijo in resničnim znanjem

V času, ko umetna inteligenca prodira v skoraj vsa podjetja, se je na trgu dela pojavil nov, zelo zveneč naziv – AI whisperer oziroma AI šepetalec. Gre za ljudi, ki naj bi znali z velikimi jezikovnimi modeli komunicirati bolje kot drugi, jih usmerjati s premišljenimi vprašanji in iz njih izvleči izjemne rezultate. Obenem pa se v javnosti pogosto pojavljajo posamezniki, ki postajajo obraz in simbol te tehnološke revolucije – med njimi tudi Sam Altman.

Vse več strokovnjakov opozarja, da je prav tu potrebna previdnost: kaj pomeni razumeti umetno inteligenco in kdo jo dejansko obvladuje?

Izraz "AI whisperer" se je razširil z razmahom generativnih modelov, kot so ChatGPT, Claude in Gemini. Podjetja so začela iskati ljudi, ki znajo oblikovati učinkovite pozive (t. i. prompte), kar je rodilo novo delovno vlogo – prompt engineer.

Po oceni analitikov Gartnerja gre za prehodni pojav. Čeprav kakovostno oblikovani pozivi lahko vplivajo na izhod modelov, to še zdaleč ne pomeni poglobljenega razumevanja umetne inteligence. Veliki jezikovni modeli se hitro izboljšujejo v razumevanju naravnega jezika, zato se pomen specializiranih "šepetalcev" zmanjšuje, medtem ko dolgoročno ostajajo ključna znanja iz programiranja, podatkovnih struktur, modelov in sistemske arhitekture.

Tehnološka industrija je znana po tem, da hitro proizvaja nove nazive, ki dobro zvenijo v javnosti in pred investitorji. Raziskave Reuters Institute for the Study of Journalism opozarjajo, da je pri umetni inteligenci pogosto prisotna nevarna mešanica dejanskega tehnološkega napredka in pretirane mitologije o posameznikih, ki naj bi imeli skoraj intuitiven nadzor nad kompleksnimi sistemi. Spomnimo se denimo mita, ki se je ustvaril okoli Elona Muska, ki je dolga leta veljal za vrhunskega genija. 

V resnici največji in najbolj stabilni projekti na področju AI temeljijo na klasičnih znanjih: razvoju programske opreme, delu s podatki, testiranju omejitev modelov in preverjanju rezultatov. Brez tega lahko navidezna kompetentnost hitro zdrsne v zavajanje – tako vodstev kot javnosti.

Ko se govori o "AI genijih", se skoraj neizogibno pojavi ime Sama Altmana, izvršnega direktorja OpenAI. V javnosti pogosto nastopa kot eden osrednjih obrazov generativne umetne inteligence, a sam nikoli ni trdil, da je klasični programer ali raziskovalec algoritmov.

Altmanova vloga je predvsem strateška. Njegova moč je v povezovanju kapitala, vrhunskih raziskovalcev, produktne vizije in širšega razumevanja, kako umetno inteligenco umestiti v gospodarstvo in družbo. OpenAI so od začetka gradili predvsem izjemno usposobljeni inženirji in znanstveniki, Altman pa je skrbel za smer, organizacijo in komercialni preboj.

Prav ta razlika je pomembna za razumevanje mita o "AI šepetalcih". Altman ni primer nekoga, ki bi umetni inteligenci "šepetal" v tehničnem smislu. Je pa dober primer, kako lahko vizija in vodenje ustvarita vtis tehnološkega genija – tudi brez neposrednega programerskega znanja.

Težava nastane, ko se takšne vloge začne napačno posploševati. Dejstvo, da vodilni obrazi AI niso nujno razvijalci, ne pomeni, da je tehnično znanje postalo nepomembno. Ravno nasprotno: v ozadju uspešnih podjetij delujejo ekipe, brez katerih nobena vizija ne bi delovala.

Po podatkih Reuters Institute številna podjetja priznavajo, da nimajo dovolj notranjega znanja, da bi realno ocenila AIkompetence kandidatov. V kadrovskih postopkih zato pomembno vlogo igrajo nazivi, samozavestni nastopi in sposobnost prepričljive razlage – ne pa nujno razumevanje sistemov.

K temu prispevajo tudi izjave vodilnih v tehnoloških podjetjih, da umetna inteligenca že piše znaten del kode, kar ustvarja vtis, da je programiranje manj pomembno. V resnici pa to pomeni prav nasprotno: več kot koda nastaja z AI, bolj nujno je, da jo zna človek razumeti, preveriti in popraviti.

Za posameznike, ki razmišljajo o karieri na področju umetne inteligence, je sporočilo jasno. Znanje promptov je koristna dodatna veščina, ne pa samostojen poklic z dolgoročno varnostjo.

Analitiki Gartnerja poudarjajo, da bodo dolgoročno najbolj iskani profili tisti, ki:

- razumejo delovanje modelov in njihove omejitve,

- znajo kritično presojati rezultate,

- imajo temeljno tehnično znanje (programiranje, podatki),

- in razumejo poslovni kontekst uporabe AI.

Nazivi bodo izginjali in se spreminjali, tehnologija pa ostaja zahteven sistem, ki ga ni mogoče obvladati brez znanja ozadja.

Tako imenovani "AI šepetalci" so značilen pojav zgodnje faze tehnološkega vala, ko trg še išče prave vloge, kompetence in poklice. Podobno se je zgodilo pri družbenih omrežjih, kriptovalutah in drugih tehnoloških prelomih.

Kot ugotavljajo raziskovalci Reuters Institute, se s časom pozornost vedno premakne z osebnosti na procese in z zgodb na rezultate. Tudi pri umetni inteligenci bo dolgoročno odločalo znanje, ne naziv – in razlika med vizijo Sama Altmana ter dejanskim tehničnim delom ekip v ozadju je dober opomnik, zakaj ju ne smemo mešati.

Viri: Gartner, Reuters Institute for the Study of Journalism, Biznis Telegraf