Jad Tarifi, fost executiv în cadrul Google și fondatorul primului departament de inteligență artificială generativă din companie, lansează o critică dură la adresa sistemului academic tradițional. Într-un interviu acordat revistei Fortune, el a declarat că evoluția rapidă a tehnologiei riscă să transforme în curând diplomele universitare mai ales cele din Drept și Medicină, în simple forme juridice fără relevanță practică reală.
Tarifi subliniază faptul că, odată cu avansul tehnologic accelerat, programele academice riscă să devină depășite înainte ca studenții să termine facultățile sau studiile postuniversitare. Mai mult, chiar și în timpul procesului de formare, instrumentele bazate pe inteligență artificială pot depăși performanțele absolvenților în anumite domenii. Acesta recomandă chiar studenților aflați în anul întâi să evite înscrierea la doctorate, susținând că fidelitatea față de educația convențională riscă să îngreuneze dezvoltarea unor competențe esențiale pentru viitor, precum gândirea critică, inteligența emoțională și abilitățile interpersonale, scrie Focus.de.
Pentru a înțelege mai bine amploarea schimbărilor, este util să urmărim fazele majore prin care a trecut dezvoltarea inteligenței artificiale (AI):
Conceptele și teoriile inițiale (anii 1950–1960): De la testul lui Alan Turing, AI a început ca un experiment teoretic. Primele programe făceau față unor probleme matematice și logice restrânse, folosind reguli simple, însă capacitățile lor erau limitate.
Sisteme industriale și expert (anii 1970–1980): Au apărut sistemele expert, focalizate pe anumite domenii de cunoaștere cu decizii bazate pe reguli, folosite în medicină (diagnostic) sau industrie. Această perioadă a cunoscut fluctuații, inclusiv „iarna AI”, când progresul a stagnat și finanțarea a scăzut semnificativ.
Învățarea automată și abordările bazate pe date (anii 1990–2000): Cu creșterea masivă a datelor și puterea de calcul, metodele de machine learning au devenit populare, ajutând calculatoarele să învețe fără programare explicită. Algoritmi precum mașinile cu vectori suport și ulterior deep learning au adus salturi mari în acest domeniu.
Deep learning și AI pentru mase (anii 2010 până în prezent): Odată cu tehnologiile avansate și procesoarele grafice, AI a intrat în mainstream. Aplicații diverse, de la recunoașterea vocală și facială, vehicule autonome, până la recomandări personalizate, au devenit cotidiene. AI pătrunde în diverse industrii, de la sănătate la finanțe și divertisment.
Henry Hoffmann, expert la Universitatea din Chicago, notează o tendință accentuată a doctoranzilor care părăsesc mediul academic pentru poziții din sectorul privat, unde salariile și condițiile sunt mult mai atractive. Acest fenomen, reflectat și în articolul din Fortune, poate schimba pe termen lung structura și dinamica sistemelor educaționale, reducind numărul cercetătorilor din universități.
Declarațiile lui Jad Tarifi deschid o discuție amplă despre impactul tehnologiei asupra rolului educației tradiționale și asupra pregătirii profesionale. Relația cu inteligența artificială devine din ce în ce mai strânsă, iar capacitatea de adaptare și de dezvoltare a competențelor sociale, creative și emoționale capătă o greutate crescută în ecuația profesională.
Pe fondul acestei evoluții accelerate, tinerii studenți și profesioniștii sunt provocați să gândească dincolo de curricula clasică și să își construiască un set de abilități care să fie complementare inteligenței artificiale, deschizând drumuri noi în carierele lor, diferite de cele tradiționale dictate de domenii precum Drept sau Medicină.
În acest context, schimbările profunde din educație și tehnologie conturează un peisaj profesional în care diploma poate deveni doar un punct de plecare, iar succesul va depinde tot mai mult de capacitatea de a asimila și folosi tehnologiile emergente în mod eficient.