Leonardo Badea, Prim-viceguvernator BNR: Creșterea economică în era inteligenței artificiale
Trăim într-o perioadă de profunde transformări, iar în fapt are loc o schimbare de paradigmă. Marile transformări economice ale istoriei au fost legate aproape întotdeauna de capacitatea oamenilor de a transforma cunoașterea în tehnologie și apoi tehnologia în productivitate. Motorul cu aburi, electricitatea, producția de masă, semiconductorii și internetul nu au reprezentat doar invenții spectaculoase, fiecare dintre ele modificând modul în care producem, muncim, comunicăm și, în cele din urmă, modul în care definim valoarea economică.
Astăzi, o nouă transformare a apărut la orizont și înaintează cu o viteză amețitoare. Inteligența artificială, robotizarea, calculul cuantic, volumele uriașe de date și digitalizarea economiei încep să formeze infrastructura unei noi etape de dezvoltare. În spatele acestei lumi aparent sofisticate se află un principiu extrem de simplu: informația poate fi reprezentată, procesată și transmisă digital prin combinații de 0 și 1. Putem vorbi astfel despre tranziția economiei actuale spre un nou tip de economie, definită ca economie binară, în care o parte tot mai mare a valorii nu mai provine din materia fizică sau din forța de muncă utilizate pentru realizarea unui produs, ci în special din informația, algoritmii, proprietatea intelectuală și tehnologia încorporate în acesta.
Economiile emergente trebuie să evite capcana venitului mediu, tocmai de aceea, pentru a avansa în ierarhia internațională, dezvoltarea tehnologiei și implementarea modelelor AI nu mai sunt opționale, ci elemente fundamentale ale noului model de dezvoltare. Un moment important pentru dezvoltarea recentă a inteligenței artificiale a fost publicarea de către cercetătorii Google a lucrării Attention Is All You Need. Vaswani et al. (2017) propun arhitectura Transformer, bazată pe mecanismul de self-attention, ca alternativă la modelele secvențiale utilizate până atunci, în special rețelele neuronale recurente și convoluționale. Unul dintre avantajele importante ale acestei arhitecturi este posibilitatea de a identifica relațiile dintre diferitele elemente ale informației procesate fără a fi necesară prelucrarea lor strict secvențială. Acest lucru permite o paralelizare mult mai eficientă a calculelor și, implicit, utilizarea unor volume considerabil mai mari de date în procesul de antrenare.
