AGI is coming: povestea mașinii care promite de 70 de ani

Vara în care trebuia rezolvată inteligența

În 1955, patru oameni au scris o cerere de finanțare. John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester și Claude Shannon voiau zece cercetători, două luni și o vară la Dartmouth College, în New Hampshire.

Planul încăpea într-o frază. Orice aspect al învățării, credeau ei, poate fi descris atât de precis încât o mașină să-l poată imita. Iar pentru un pas mare înainte ajungea, scriau tot ei, o vară de lucru împreună.

Semăna cu promisiunea oricui a zis vreodată că termină baia într-un weekend.

Vara lui 1956 a trecut. Au trecut și următoarele șaptezeci. Din propunerea lor a rămas un nume, inteligență artificială. Promisiunea a avut o soartă mai grea.

Iarna AI, prima dată când cineva a spus „winter is coming”

De două ori, în anii ’70 și apoi de la sfârșitul anilor ’80, rezultatele au rămas atât de mult în urma promisiunilor încât banii s-au oprit și multe proiecte s-au închis. La un moment dat, unii cercetători evitau chiar cuvintele „inteligență artificială”, ca să nu treacă drept visători. Perioadele astea au primit un nume de anotimp: iarna AI.

Numele s-a născut înainte de a doua iarnă, ca avertisment. În 1984, la o dezbatere publică a asociației americane de inteligență artificială, Marvin Minsky (același din vara lui 1956) și Roger Schank au avertizat mediul de afaceri că entuziasmul pentru AI a scăpat de sub control. Au descris o reacție în lanț, ca într-o iarnă nucleară: întâi pesimismul cercetătorilor, apoi al presei, apoi tăierea banilor, apoi sfârșitul cercetării serioase.

Trei ani mai târziu, industria AI de un miliard de dolari a început să se prăbușească.

Iarna a venit exact cum o anunțaseră.

Mecanismul îl cunoaște oricine și-a făcut vreodată abonament la sală pe 2 ianuarie. Entuziasmul umple sala în prima săptămână. În martie, aparatele stau libere.

Azi, o replică din Game of Thrones circulă pe internet cu un singur cuvânt schimbat. Ned Stark spunea „Winter is coming”. Varianta din 2026 sună „AGI is coming” (AGI e prescurtarea englezească pentru inteligența artificială generală), iar șefii marilor laboratoare de AI spun, în cuvintele lor, cam același lucru.

Cu istoria asta în spate, întrebarea vine singură: ce anotimp urmează? O vară lungă sau a treia iarnă?

Ca să răspund, spun povestea de la capăt, ca pe biografia unui personaj: mașina care promite de 70 de ani că va gândi ca un om. Fără formule și fără jargon. La final, un test de patru întrebări pentru orice patron căruia i se spune săptămânal că vine AGI.

Campioana care nu știe să-și lege șireturile: AI îngust și AI general

Mașina a crescut întâi pe table de joc.

În mai 1997, la New York, un calculator IBM numit Deep Blue l-a învins pe Garri Kasparov, campionul mondial la șah, cu 3,5 la 2,5. Era prima oară când un campion mondial în exercițiu pierdea un meci în fața unui calculator, în condiții de turneu.

Nouăsprezece ani mai târziu, la Seul, a venit rândul jocului go, vechi de mii de ani. În a doua partidă, AlphaGo, programul celor de la DeepMind, a pus piatra a 37-a într-un loc la care majoritatea profesioniștilor nici nu s-ar fi gândit. Comentatorii au numit-o creativă, unică. Lee Sedol, unul dintre cei mai buni jucători ai lumii, a stat neobișnuit de mult până să răspundă.

A pierdut primele trei partide.

În a patra, Lee a jucat mutarea 78. Gu Li, mare maestru chinez, a numit-o „mutarea divină” și a spus că n-o prevăzuse deloc. AlphaGo a răspuns slab chiar la mutarea următoare, iar mai târziu a cedat partida. Avea să fie singura partidă câștigată de om în tot meciul.

Asta e prima trăsătură a personajului nostru și ține până azi: mașina e campioană exact la lucrul pentru care a fost construită. Deep Blue știa doar șah. AlphaGo știa doar go.

Calculatorul de buzunar face asta de zeci de ani: înmulțește mai repede decât orice om și nu știe nimic altceva. GPS-ul din mașină cunoaște toate străzile orașului. Dacă podul s-a închis azi-dimineață, GPS-ul trimite șoferul fix spre pod.

Cercetătorii de la Google DeepMind au pus diferența asta pe o scară, într-o lucrare din 2023, revizuită în 2025. Scara are șase trepte: fără AI, emergent (cam cât un om fără pregătire), competent (peste jumătate dintre adulții pricepuți la acel lucru), expert (peste 90% dintre ei), excepțional (peste 99%) și supraomenesc (peste toți oamenii). Fiecare treaptă are două variante: îngustă, pentru un singur lucru, și generală, pentru aproape orice.

Deep Blue și AlphaGo stau pe treapta „excepțional”, varianta îngustă. AlphaFold, programul care ghicește forma proteinelor, e „supraomenesc”, tot pe varianta îngustă. Pe varianta generală, autorii puneau în 2023 chatboturile de tipul ChatGPT abia pe prima treaptă. Restul treptelor erau goale.

Talentul îngust exista de aproape 30 de ani. Mintea generală stătea pe prima treaptă.

Incidentul, o fereastră de chat. Ce este AGI

Pe 30 noiembrie 2022, viața mașinii s-a schimbat dintr-o dată. Fără turneu și fără tablă de joc: o fereastră de chat, deschisă gratuit oricui. După estimarea analiștilor băncii elvețiene UBS, ChatGPT a ajuns la circa 100 de milioane de utilizatori lunari în două luni. Analiștii au scris că, în douăzeci de ani de urmărit internetul, nu-și aminteau o creștere mai rapidă la o aplicație de consum.

Ce se află în spatele ferestrei se explică simplu. Telefonul completează automat următorul cuvânt dintr-un mesaj. Un model de limbaj face același lucru, crescut până la dimensiunea unei părți uriașe din textele publice ale internetului. A citit atât de mult încât poate continua aproape orice text, de la o ofertă comercială la o poezie.

Să zicem că o firmă angajează luni un stagiar genial. A citit toată biblioteca orașului, răspunde la orice în câteva secunde, scrie impecabil. Marți dimineață, stagiarul nu mai știe nimic din ce a aflat luni despre firmă: nici clienții, nici prețurile, nici greșeala pe care șeful i-a corectat-o la prânz. Aplicațiile de azi îi lipesc pe birou bilețele cu ce s-a întâmplat ieri. Mintea lui rămâne cea din ziua angajării.

Acesta e defectul personajului nostru: știe tot ce a citit și uită tot ce trăiește.

De aici vine întrebarea mare. AGI, inteligența artificială generală, ar fi un stagiar care chiar învață: pus pe orice post, după două săptămâni se descurcă singur, ca un om, inclusiv în situații pe care nu le-a mai întâlnit. Termenul se confundă des cu AI-ul generativ. AI-ul generativ descrie ce produce mașina: texte, imagini, cod. AGI descrie cât de generală și cât de independentă e.

Miza e uriașă, în ambele direcții. Dacă mașina reușește, fiecare domeniu ar putea avea un AlphaFold al lui, iar expertiza care azi costă cât ora unui consultant scump ar ajunge la prețul unui abonament. Dacă reușește prea repede, se schimbă joburi întregi, iar controlul asupra unei unelte mai capabile decât oamenii devine o problemă reală.

Din acel moment, AGI a devenit un obiectiv public. Și o cursă.

Cursa: ce ar trebui ca să ajungem la AGI

În 1956, promisiunea cerea o vară. Pe 21 ianuarie 2025, OpenAI, SoftBank, Oracle și MGX au anunțat Stargate, un proiect de centre de date cu o investiție anunțată de până la 500 de miliarde de dolari în patru ani. La începutul lui 2026, Amazon, Microsoft, Alphabet și Meta își planificau pentru acest an investiții în infrastructură de circa 650 de miliarde de dolari, iar după primul trimestru estimările urcaseră spre 725 de miliarde. Cea mai mare parte e legată de AI.

Banii ăștia cumpără, în mare, patru lucruri de care mașina are nevoie ca să crească: cipuri, curent, date și idei noi.

Cipurile și curentul merg împreună. O mașină mai deșteaptă înseamnă mai multe calcule, iar fiecare calcul consumă electricitate, la antrenament și la fiecare răspuns dat. De aceea, cursa spre AGI e și o cursă după centrale electrice. Agenția Internațională a Energiei estimează că centrele de date au folosit în 2024 cam 1,5% din electricitatea lumii și că, până în 2030, ar putea ajunge să consume puțin peste cât consumă azi toată Japonia.

Datele seamănă cu o bibliotecă citită aproape până la ultimul raft. Mașina a învățat din ce au scris oamenii, iar cercetătorii de la Epoch AI estimează că textul public de calitate s-ar putea termina, ca hrană pentru antrenament, în jurul lui 2028.

Ideile noi sunt ingredientul care nu se poate cumpăra. Una a apărut în septembrie 2024: primele modele care „se gândesc” înainte să răspundă. În loc să scrie imediat, lucrează pe ciornă, verifică și reiau.

Primele câștiguri: ce am avea de câștigat

Cursa a început să dea rezultate. Pe 9 octombrie 2024, Nobelul pentru chimie a mers, pe jumătate, la Demis Hassabis și John Jumper, pentru AlphaFold, programul care prezice forma proteinelor, o problemă la care biologii lucrau de circa 50 de ani. AlphaFold e AI îngust, construit pentru un singur lucru. Arată ce poate o singură unealtă specializată.

În iunie 2025, revista Nature Medicine a publicat rezultatele unui test pe pacienți pentru rentosertib, un medicament pentru o boală gravă de plămâni, fibroza pulmonară idiopatică. Atât ținta din corp, cât și molecula fuseseră găsite cu AI generativ. Testul a fost mic, 71 de pacienți, dar la doza cea mai mare capacitatea plămânilor a crescut ușor, în timp ce la grupul cu placebo a scăzut.

La birou, efectul a fost măsurat pe 5.179 de operatori de suport clienți. Cu un asistent AI alături, au rezolvat în medie cu 14% mai multe cazuri pe oră. Începătorii au rezolvat cu 34% mai multe. La cei cu experiență, câștigul a fost aproape zero.

Mașina câștiga runde. Rămânea o întrebare simplă: ce anume trebuie să câștige ca să spunem că a ajuns?

Răsturnarea: AGI, definit de avocați

Răspunsul cel mai precis a venit dintr-un contract.

În 2018, OpenAI își scria în cartă că AGI înseamnă sisteme foarte autonome, care depășesc oamenii la cea mai mare parte a muncii valoroase economic. Microsoft, principalul partener și investitor al firmei, avea drepturi asupra tehnologiei OpenAI numai până la AGI. Așa că definiția a ajuns o chestiune de bani.

În decembrie 2024, presa americană scria că, în contractul dintre cele două firme, AGI ajunsese să însemne un sistem care aduce investitorilor profituri de circa 100 de miliarde de dolari. În octombrie 2025, contractul nou cerea un comitet de experți independenți care să confirme momentul. Pe 27 aprilie 2026, clauza a dispărut cu totul.

Seamănă cu o casă vândută „la cheie”, într-un contract în care nu scrie nicăieri ce înseamnă cheie. Cumpărătorul și constructorul se pot certa ani întregi, fiecare cu dicționarul lui.

Cel mai cinstit răspuns rămâne scara în șase trepte. Părerea mea e că, pe ea, AGI o să arate ca o pantă: mașina urcă treaptă cu treaptă, pe mii de meserii deodată, iar ziua în care cineva anunță că a ajuns sus ține mai mult de marketing decât de măsurătoare.

Norii se adună: ce am risca

Pe 19 noiembrie 2019, Lee Sedol, omul care câștigase singura partidă a acelui meci, s-a retras din go. A explicat că nu mai poate ajunge cel mai bun jucător, din cauza AI-ului, pe care l-a numit „o entitate care nu poate fi învinsă”.

Povestea lui e, la scară mică, ce a estimat Fondul Monetar Internațional la scară mare, în ianuarie 2024: circa 40% din joburile lumii sunt expuse la AI, iar în economiile avansate, 60%. Expus înseamnă că munca se schimbă. Cam jumătate dintre joburile expuse ar putea avea de câștigat, cealaltă jumătate de pierdut.

În februarie 2026, Raportul internațional privind siguranța AI, coordonat de cercetătorul canadian Yoshua Bengio și susținut de peste 30 de țări și organizații, trecea printre riscurile în creștere atacurile informatice, ajutorul la fabricarea armelor biologice și deepfake-urile.

Cu trei ani înainte, în mai 2023, o listă lungă de cercetători și șefi de laboratoare semnase o declarație de o singură frază: reducerea riscului de extincție cauzat de AI ar trebui să fie o prioritate globală, alături de alte riscuri la scara societății, precum pandemiile și războiul nuclear (traducerea mea). Printre semnatari: Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Demis Hassabis, Sam Altman și Dario Amodei. Adică exact oamenii care construiesc mașina.

Mai e o problemă, mai puțin spectaculoasă: o tehnologie care costă sute de miliarde pe an ajunge în mâinile câtorva firme.

Riscul cel mai greu de explicat are o variantă de birou. Să zicem că un manager îi cere unui angajat nou, foarte capabil, să scadă numărul de reclamații. A doua zi, reclamațiile sunt zero: angajatul a scos telefonul de reclamații din priză. A făcut exact ce i s-a cerut. Managerul voia altceva.

Pare simplu de reparat: cererea se formulează mai clar. Doar că o mașină care lucrează singură, săptămâni întregi, ia mii de decizii mărunte pe care nimeni nu le-a prevăzut în cerință. Nimeni nu poate scrie dinainte toate condițiile. Iar cu cât mașina e mai capabilă, cu atât găsește mai multe scurtături la care nu s-a gândit nimeni. Cercetătorii numesc problema asta aliniere: cum se asigură cineva că o mașină foarte capabilă urmărește ce voia omul, inclusiv când n-o supraveghează nimeni.

Povestea are și cititori care o cred exagerată. Arvind Narayanan și Sayash Kapoor, de la Princeton, au scris în aprilie 2025 că AI e o tehnologie obișnuită, de felul electricității sau al internetului: transformatoare, cu efecte care vin încet, pe măsură ce oamenii și firmele o adoptă.

Totul pare pierdut: jocul fără regulament

În ianuarie 2026, la Davos, Dario Amodei, șeful Anthropic, spunea că sistemele de nivel AGI vor veni probabil până în 2027, poate chiar mai devreme.

Pe 25 martie 2026, fundația ARC Prize a lansat un test nou, ARC-AGI-3. François Chollet, cercetătorul care a gândit seria de teste ARC, urmărește de ani buni un singur lucru: cât de repede învață o mașină ceva cu adevărat nou.

ARC-AGI-3 e o colecție de jocuri simple, pe calculator. Fără regulament, fără instrucțiuni, fără să se știe măcar care e scopul. Jucătorul încearcă, își face o idee despre reguli, o verifică și câștigă. Oamenii testați le-au rezolvat pe toate. Cele mai bune modele de AI din lume au luat, la lansare, sub 1%.

E testul pe care îl trece orice familie de Crăciun. Cineva desface un joc de societate nou, cutia n-are regulament, iar după zece minute de încercări toată lumea știe cum se joacă. Mașina care citise aproape tot ce s-a scris rămânea blocată la primul ecran.

Diferența are un nume vechi: permisul de conducere. Examenul se dă pe un traseu cunoscut. Condusul adevărat începe luni, la 8 dimineața, în traficul unui oraș în care nimic nu seamănă cu traseul.

Mașina luase toate examenele scrise. La primul drum pe necunoscut, s-a oprit în prima intersecție.

Atacul aliatului, oglinda: AI-ul de azi față de AGI

În povești, după prăbușire vine cineva care spune adevărul în față. Aici, adevărul era deja scris.

În martie 2025, asociația americană de inteligență artificială (AAAI) publicase un raport despre viitorul cercetării. Dintre cei 475 de cercetători întrebați, 76% au spus că simpla mărire a modelelor de azi e puțin probabil să ducă la AGI. Raportul numea și ce lipsește: sistemele actuale nu pot învăța continuu, din mers, și nu au o memorie a întâmplărilor trăite.

E defectul stagiarului de luni.

Îl cunosc bine. Lucrez zilnic cu agenți AI care fac treabă reală, pentru firma mea și pentru clienți. Ca să poată continua marți ce au început luni, le-am construit memoria de mână: fișiere în care se notează, la finalul fiecărei zile, ce s-a făcut, ce s-a decis și ce a rămas deschis. Când pornesc, primul lucru pe care îl primesc agenții sunt fișierele astea. Funcționează. E și cea mai bună dovadă că mașina e încă departe de generală: un om nou, după o lună, nu mai are nevoie de bilețele.

Pus lângă un om, AI-ul de azi e încă în urmă la cinci capitole. AGI ar însemna să le recupereze pe toate:

• învață din mers, fără bilețele scrise de altcineva;
• lucrează singur ore, apoi zile, apoi săptămâni, fără supraveghere;
• se descurcă în situații pe care nu le-a mai întâlnit;
• e de încredere aproape mereu;
• lucrează și cu mâinile, în lumea fizică, prin roboți.

Iar AGI n-ar fi mai bună la orice. Ar costa mult, ar consuma mult curent și ar fi mai greu de controlat tocmai pentru că poate mai mult. Pentru multe sarcini de birou, bine definite, ce există azi ajunge.

Marea confruntare, vara lui 2026. Când vine AGI?

Pe 24 iulie 2026, la patru luni după lansare, cel mai bun model testat de ARC Prize a luat 30% la ARC-AGI-3. Același model trecea de 90% la versiunile mai vechi ale testului. De la sub 1% la 30%, într-un singur anotimp. Oamenii rămâneau la 100%.

Cercetătorii de la METR, o organizație independentă care măsoară ce pot face agenții AI singuri, urmăresc altceva: cât de lungă e o sarcină, măsurată în ore de muncă ale unui expert uman, pe care un agent o duce la capăt singur. În ultimii ani, lungimea asta s-a dublat cam la fiecare 6-7 luni. E o tendință măsurată, care se poate opri oricând. Și are o condiție: METR o calculează la 50% șanse de reușită.

După unitatea asta de măsură, un instalator care repară țeava o dată din două ar trece testul. Puțini l-ar chema a doua oară.

Data sosirii depinde de cine o anunță. Pe 26 august 2026, într-un interviu pentru TIME, Sam Altman, șeful OpenAI, spunea că firma nu e încă acolo, dar se așteaptă să aibă până la finalul anului un sistem intern pe care el l-ar numi AGI, după definiția firmei. Amodei pusese data în 2027. Comunitatea de prognoză Metaculus punea în vara lui 2026 primul AI general, în varianta „slabă”, în jurul lui 2028. Autorii unui scenariu care a făcut mult zgomot în 2025, „AI 2027”, și-au mutat singuri estimarea pentru superinteligență spre 2034. Iar trei sferturi dintre cercetătorii întrebați de AAAI cred că mărirea modelelor de azi probabil nu ajunge.

Cei care dau cele mai scurte termene sunt cei care construiesc mașina și strâng bani pentru ea. Asta nu le face estimările greșite. Le face estimări cu interes.

Confruntarea continuă. Mașina a câștigat o rundă vara asta. Testul a rămas în picioare.

Sezonul următor: superinteligența

Orice serial bun lasă o scenă pentru sezonul următor. Aici, scena a fost scrisă în 1965.

Matematicianul I. J. Good scria atunci că prima mașină ultrainteligentă va fi ultima invenție de care omul mai are nevoie, cu condiția ca mașina să fie destul de docilă încât să ne spună cum s-o ținem sub control (traducerea mea).

Raționamentul e simplu. O mașină mai deșteaptă decât orice om ar putea proiecta mașini și mai deștepte, care ar proiecta altele, și mai deștepte. Good a numit asta explozia de inteligență. E ca o fabrică ce își construiește singură fabrici mai bune.

Rezultatul are un nume: superinteligența, treapta a cincea de pe scara DeepMind, unde mașina întrece toți oamenii, aproape la orice. Un coleg care, pe orice post, face treaba celui mai bun om din lume, și apoi mai bine.

De aceea, pasul pe care îl urmăresc toate laboratoarele e AI-ul care face cercetare AI. Amodei a descris chiar mecanismul ăsta la Davos: modele bune la programare și la cercetare, care scriu generația următoare de modele. Ray Kurzweil, inventatorul care prezice de decenii data, pune AI-ul la nivel uman în 2029 și contopirea oamenilor cu AI, prin interfețe între creier și calculator, în 2045.

Lumea reală are însă frâne. Fabricile de cipuri se construiesc în ani, centralele electrice la fel, iar un medicament nou trebuie testat pe oameni, oricât de deșteaptă ar fi mașina care l-a găsit. Pe frânele astea se sprijină și Narayanan și Kapoor când spun că efectele vor veni încet.

Imaginea finală, altă vară. Ce înseamnă AGI pentru firma ta

În vara lui 1956, zece oameni au promis un pas mare într-o vară. În vara lui 2026, o mașină a făcut un pas mare într-un test. Între cele două veri sunt două ierni, o fereastră de chat și sute de miliarde de dolari.

Părerea mea, după ce am urmărit povestea de aproape: AGI o să vină mai degrabă ca o pantă decât ca o zi. Undeva pe drum, cineva o s-o anunțe. Pentru o firmă, ziua care contează e alta: ziua în care un sistem a lucrat un an fără să-l supravegheze nimeni.

Până atunci, AI-ul de azi ajunge deja pentru multă treabă, iar în România abia a început. În 2025, după Eurostat, 20% dintre firmele din Uniunea Europeană cu cel puțin 10 angajați foloseau AI. În România, 5,2%, cel mai mic procent din Uniune.

Dacă ești patron și ți se spune în fiecare săptămână că vine AGI, patru întrebări valorează mai mult decât orice prognoză:

1. Ce sarcini bine definite repetă oamenii tăi în fiecare săptămână?
2. Cine verifică rezultatul și cât durează verificarea?
3. Ce se întâmplă dacă sistemul greșește o dată din zece?
4. Cel care îți vinde „AGI” ce îți poate arăta funcționând de un an?

Winter is coming, spunea Ned Stark. AGI is coming, spune internetul. Iarna a venit de două ori, exact cum fusese anunțată. Ce vine acum se va dovedi la fel ca tot restul în povestea asta.

Nimic nu se dovedește în salt. Se dovedește în repetiție.

Întrebări frecvente

Ce este inteligența artificială generală (AGI)?

Inteligența artificială generală, prescurtat AGI, ar fi un sistem care poate învăța și face aproape orice muncă de minte pe care o face un om priceput, inclusiv sarcini pe care nu le-a mai întâlnit. Nu există o definiție oficială: fiecare laborator o formulează în felul lui. Cercetătorii de la Google DeepMind propun o scară în șase trepte, de la „fără AI” la „supraomenesc”.

Care e diferența dintre AGI și AI-ul generativ?

AI-ul generativ descrie ce produce mașina: texte, imagini, cod, voce. ChatGPT și programele care desenează imagini sunt AI generativ. AGI descrie cât de generală și de independentă e mașina: dacă poate învăța singură o meserie nouă și o poate face fără supraveghere. Un sistem poate fi generativ fără să fie general.

Există deja AGI?

Depinde pe cine întrebi, și asta spune multe. Unii șefi de firme au declarat, după propria definiție, că AGI a sosit sau că sosește anul acesta. Testele independente arată că drumul e încă lung: în vara lui 2026, cel mai bun model rezolva 30% din jocurile ARC-AGI-3, pe care oamenii testați le rezolvă pe toate.

Când vine AGI?

Estimările variază mult și depind de cine le face. Sam Altman (OpenAI) se așteaptă la un sistem intern pe care l-ar numi AGI până la finalul lui 2026. Dario Amodei (Anthropic) mizează pe 2027. Comunitatea de prognoză Metaculus indică 2028 pentru o variantă „slabă”. 76% dintre cercetătorii întrebați de AAAI cred că mărirea modelelor de azi probabil nu ajunge.

Ce este superinteligența artificială (ASI)?

Superinteligența ar fi pasul de după AGI: o mașină care întrece toți oamenii, aproape la orice. Matematicianul I. J. Good a descris în 1965 ideea de explozie de inteligență: o mașină mai deșteaptă decât oamenii ar putea construi mașini și mai deștepte, care ar construi altele, și tot așa. Nimeni nu știe dacă și când s-ar întâmpla asta.

Ce a fost iarna AI?

Iarna AI e numele dat perioadelor în care banii și interesul pentru inteligența artificială s-au prăbușit, după ce promisiunile au luat-o prea mult înaintea rezultatelor. Au fost două mari: aproximativ între 1974 și 1980, apoi de la 1987 până în anii ’90. Termenul a apărut în 1984, ca avertisment, la o dezbatere publică a asociației americane de AI.

E periculoasă inteligența artificială generală?

Poate fi, și o spun chiar oamenii care o construiesc. În 2023, șefi de laboratoare și cercetători de top au semnat o declarație care pune riscul de extincție cauzat de AI alături de pandemii și de războiul nuclear. Riscurile concrete de azi sunt mai prozaice: atacuri informatice, deepfake-uri, putere adunată la câteva firme. Alți cercetători cred că efectele vor veni încet, ca la orice tehnologie mare.

Îmi va lua AGI locul de muncă?

Fondul Monetar Internațional estimează că circa 40% din joburile lumii și 60% în economiile avansate sunt expuse la AI, adică se vor schimba. Cam jumătate ar putea avea de câștigat. Un studiu pe 5.179 de operatori de suport clienți a arătat că, cu un asistent AI alături, începătorii au rezolvat cu 34% mai multe cazuri pe oră.

Ce înseamnă AGI pentru o firmă mică din România?

Deocamdată, mai mult o întrebare de strategie decât una de cumpărături. În 2025, doar 5,2% dintre firmele din România cu cel puțin 10 angajați foloseau AI, cel mai mic procent din UE, față de o medie europeană de 20%. Pentru o firmă mică, câștigul e acum în AI-ul de azi, aplicat pe sarcini bine definite și verificat de un om.

Vrei să afli ce poate face AI-ul de azi în firma ta, fără promisiuni de AGI? Scrie-ne pe WhatsApp și facem împreună testul celor patru întrebări.