Cătălin Striblea mi-e extrem de antipatic. Răzvan Rughiniș nu mi-e nicicum, dar îi detest barba prinsă într-o codiță. Omul este extrem de knowledgeable, dar e cu pluta. Pe de altă parte, urăsc la culme podcasturile video de 2+ ore, căci aceeași informație poate fi transmisă mult mai eficient sub formă de text în loc de gargară, însă Vorbitorincii, ca și alte canale YouTube, există pentru ca posesorii lor „să mănâncă și gura lor ceva”.

15 ianuarie: Răzvan Rughiniș. Cum ne schimbă AI viața. Vom plăti ca să muncim?

Există capitole în descriere, faceți clic pe „View All” ca să vi se afișeze în dreapta.

Promo – Vom plăti ca să muncim – Modelul Coreea de Sud – Putem integra saltul tehnologic masiv fără atrocitățile unor războaie? – Peter Thiel, organizatorul Enhanced Games, o competiție cu sportivi dopați – Viziunea lui Thiel – Ipoteze și ritmul schimbării – Ce numim AI – Cum lucrează inteligența artificială – Costuri uriașe – Riscuri financiare despre care lumea nu vorbește – Primul antibiotic creat de AI – Promisiunea „inteligența artificială generală” – Brain rot și generația Z – Jucătorii americani din lumea AI – Palantir Technologies – Reglementările europene – Americanii dau tonul în Europa – Sursa progresului tehnologic este în Europa – România, lipsă de mândrie autentică – China și inteligența artificială – Riscurile AI – Reversul definiției tehnologiei: „Tehnologia poate să facă lucruri simple să pară mai complexe și utilizatorul mai prost” – Exemplul Liverpool – Societate post sărăcie – Pensionari vor mai exista? – Jurământ personal

Nu voi comenta aspectele discutate de Rughiniș; voi prezenta doar câteva observații generale cu privire la discuție, apoi voi oferi transcrierea celor câteva minute referitoare la China pe care vreau să le evidențiez aici.

Cătălin Striblea este, literalmente, un dobitoc. Este complet pe dinafară în privința AI și în multe alte privințe relevante în cadrul discuției, dar nu a catadicsit să-și facă temele, să se documenteze, să întrebe 2-3 oameni sau 2-3 chatboți. Omul ăsta a fost jalnic în această emisiune (dacă o pot numi așa).

Răzvan Rughiniș ar fi putut transmite mult mai multă informație dacă ar fi avut un alt interlocutor sau dacă ar fi genul de om care să încerce să clarifice lucrurile prin explicitare. Nu cer exhaustivitate, însă ascultătorul din mine a rămas extrem de frustrat de superficialitatea abordării temelor! Oare Buhnici l-a invitat vreodată pe Ruginiș? Cred că ar ieși ceva mai scânteietor dintr-o discuție cu un om informat.

🤖

De pildă, modele AI (LLM) mainstream sunt mult mai multe. În postarea anterioară am întrebat doar modele mai cunoscute (firește, fără Perplexity, care e specializat pe căutare, fără Lumo, care este opac în privința modelelor folosite, fără Euria, care este Qwen rulat în Elveția, fără Venice.AI, și fără altele pe care le-am menționat sau nu pe blog, însă ele există).

Ar mai fi fost multe de discutat. Modele care se pot rula local, unele și pe mașini foarte modeste, dacă vorbim de cuantizări, mai ales GGUF (de citit aici despre cuantizări GGUF vs. non-GGUF, la punctul 9). În decembrie, menționasem că Hugging Face oferea 2,334,314 modele. Astăzi, numărul lor este de 2,498,533 (cu virgulă englezească). Cât de obsedată de AI poate fi planeta asta?

S-ar mai fi cerut o discuție serioasă despre Transformers și Inference. Aici Ruginiș chiar a bătut câmpii cu „cele 3 probleme ale AI”. Recunoașterea vocală și recunoașterea de imagine sunt cu mult anterioare epocii LLM, care a fost declanșată de AI Transformers. Înainte de Transformers nu a existat AI în sensul de astăzi al termenului! (Aceștia au fost introduși în 2017 în studiul Attention is All You Need – pe arxiv.org.)

Apoi, simplificarea potrivit căreia un LLM execută predicția următorului cuvânt ori a următoarei propoziții este cel puțin nefericită. Arhitectura unui model AI de uz general este mult mai complicată.

Modele cu interacțiune bazată pe text (sau pe limbaj, în genere) includ module de NLP (Natural Language Processing) atât la intrare (encoder: „înțelegerea” textului), cât și la ieșire (decoder: „generarea cuvântului următor”), însă cum sunt ele alcătuite pentru a genera răspunsuri de o anumită complexitate?

Explicațiile astea de doi bani se aplică doar situațiilor de genul completării frazei „Câinele moare de drum lung și prostul…” prin „de grija altuia” de către un model predictiv. Însă un LLM face mult mai multe, iar modelele are afișează chain-of-thought (CoT) chiar dezvăluie iterațiile prin care trec pentru a stabili structura unui răspuns plauzibil. În primele două postări ale mele pe tema AI, fusesem impresionat de DeepSeek în modul DeepThink (R1).

Pe 1 februarie 2025 DeepThink îmi explicase cum funcționează un model rulat local, iar pe 6 februarie 2025 mă șocase CoT pentru stabilirea răspunsului la întrebarea „How was it possible for Kowloon Walled City to never have had a disastrous fire able to burn it down completely?”

Apropo, și halucinațiile ar trebui discutate mai mult. Ele sunt călcâiul lui Ahile.

De fapt, problema principală a acestor modele este că ele nu stochează informație, ci ponderi. Nu ai ciorbă, ci mirosul și gustul ciorbei, din care reconstruiești rețeta și, în cazul ideal, pregătești și ciorba cerută de client. Informația dată ca răspuns este reconstruită ca fiind cea mai plauzibilă. Dacă vrei ca un model să se bazeze pe textul exact „Capitala Franței este orașul Paris”, atunci trebuie să folosești RAG (Retrieval-Augmented Generation), iar modelul trebuie instruit să răspundă doar din documentația RAG. Și modelele de uz general trebuie forțate să caute informație pe Internet pentru date reale, dar în încercarea de a economisi energie, adesea modelele doar pretind că au accesat o anumită pagină web.

Ar mai fi de discutat modurile de optimizare: Quantization și Distillation (din aceeași postare aflați că Distillation este rezultatul muncii lui Geoffrey Hinton și motivul pentru care eu îl detest, căci distilarea crește riscul de halucinații). Iar când vedeți pe Hugging Face un model distilat (și cuantizat) cu două nume de modele LLM, ce se întâmplă e că un model mai mic, de pildă un model Qwen, a învățat să mimeze comportamentul unui model mai mare, să zicem DeepSeek. Acest model „struțo-cămilă” a fost antrenat pe răspunsurile date de modelul mai mare, și a acumulat atât „cunoaștere” (atenție, prin antrenare nu pe date reale, ci pe răspunsurile date de modelul mai mare!), cât și „personalitate” (stilul de răspuns).

Problematica acestor Large Language Models este mult mai complicată decât va reuși Striblea să înțeleagă vreodată. După cum, negreșit, viitorul este al modelelor specializate, nu al modelelor universale, mari, de uz general. Însă Rughiniș trebuie să fie întrebat de cineva mai „pe felie”.

🐼

Ce m-a lăsat însă mască este candoarea cu care Rughiniș laudă modul în care China funcționează, iar restul lumii „mai are mult până departe”! De la acest reper de timp:

Striblea: Dați-mi voie să merg și în China. Acolo — că am zis de Statele Unite, Europa și China — China e binișor pe inteligență artificială?

Rughiniș: Da, fără îndoială.

Striblea: Da? Ce, acolo a apărut la un moment dat ceva ce se chema DeepSeek și a speriat pe toată lumea. Ce face?

Rughiniș: A speriat, mai ales pentru că, și ce vorbeam de AGI, de costurile foarte reduse de antrenare și reantrenare. Ei au reușit — pe declarațiile lor, pentru că nu putem să reproducem și nici să credem complet tot ce vine din China —, la o mică, mică fracțiune din costuri, să aibă performanțe echivalente cu ChatGPT-ul. Cu 6 milioane de dolari, aici vorbim despre un ordin, două, de mărime diferență, să ofere performanțe. De aicea vine și limitarea pe care o are Google pentru căutări și lucruri de genul acesta — pentru că au folosit modelele americane ca să-și antreneze propriile modele.

Striblea: Îs buni chinezii la treaba asta?

Rughiniș: Da, sunt foarte buni. Sunt. Și nu sunt buni atâta pe aceste modele de frontieră, cum se numesc, ci mai ales pe integrarea în societate. Și asta este diferența.

Striblea: Dați-mi un exemplu.

Rughiniș: Modul cum cetățenii ajung să interacționeze cu tehnologia, și aici nu vorbim neapărat de inteligența artificială, vorbim de nivelul ridicat de digitalizarea al societății. Faptul că ai totul în telefon, da? Necesarul unui portofel este complet neclar, da? Dacă scoți bancnote fizice, lumea se uită la tine ca venind de la țară.

Totul este bazat pe platforme extraordinar de ușor accesibile. Dacă tu ești un mic antreprenor care vrea să vândă pixuri, să spunem, da, și nu știu cum, am particularizat, le fac eu un model manual și zic „aceste pixuri de mărțișor poți să le dai prietenei tale”, și la eu le cumpăr cu 1 leu și le vând cu 2 lei.

În România chestia asta nici nu vrei să-ți pui problema cum ai putea s-o faci legal, da? Ce-o să faci? Ca toată industria noastră de mărțișoare, o să îți pui taraba, dacă vine poliția, ți-o strângi rapid și fugi.

Ce se întâmplă în China?

Striblea: Ce?

Rughiniș: În China ai o platformă, da? Și îți pui CNP-ul, practic, echivalentul CNP-ului, da? Și în momentul respectiv, până la un volum al vânzărilor, ai toată contabilitatea făcută pe gratis de către stat, inclusiv impozitarea. Și în 10 minute, completându-ți datele tale personale, ai două coduri QR, două coduri care prin scanare generează o tranzacție.

Și acele două coduri QR sunt pe cele două sisteme de plată masive ale lor. Unul se numește WeChat, o aplicație care cuprinde totul, și altul este Alipay. Sunt două sisteme de plată, cum este și PayPal și așa mai departe.

Cu astea te duci la un centru de imprimare, ți le-ai imprimat — toată chestia asta se poate întâmpla în sub jumătate de oră și toată tranzacția de care vă spuneam eu cu platforma —, le pui pe niște hârtii.

O pui pe o hârtie și în momentul respectiv ai pus codul QR lângă pixurile astea și lumea ca să-ți plătească pixurile scanează codul QR. Statul își ia direct impozitarea, da? Tu ai tot felul de statistici, lucruri de genul acesta. Poți să ai un punct de desfacere, din momentul în care ți-a venit o idee de business până în momentul în care ai primul client, de sub jumătate de oră.

Striblea: Am văzut asta la pe câteva filme pe TikTok — urmăresc acolo niște cetățeni din China —, de exemplu la restaurantele astea gen fast food apare chestia asta. Deci e un cod QR, te duci cu telefonul, plata se face automat și ție îți dă…

Rughiniș: Peste tot. Și faptul că în punctele astea cum sunt street food, cum spuneți, e foarte neplăcut să lucrezi cu banii, pentru că banii au microbi și alte lucruri de genul acesta. Toată lumea este doar digital, deci în momentul când ai scanat este un sunet că tranzacția a fost validată.

Am avut inclusiv situația neplăcută când o tranzacție n-a fost validată.

Striblea: Așa.

Rughiniș: Și experiența mea de serviciu de suport în platformele americane — am avut conturi și de Twitter și de Facebook suspendate, a fost un coșmar ca să le repornesc, da? —, e, când tranzacția… și arătam comerciantei — o femeie care nu vorbea nici o limbă internațională —, îi arătam: „Dom’ne, banii au fost luați, au plecat de la mine.”

Ea îmi spunea: „Băi, la mine n-au venit.”

Mie, cum să spun, mi s-a ridicat pulsul, eram, anticipam un conflict și mă gândeam, asta este, mai plătesc o dată. Deci cam la asta era.

Și ea zice: „Nu, nu, nu, nu.” Din aplicație, da, pe telefonul meu, apasă un buton, se generează un alt cod QR, ea scanează contul meu — el, în mod normal, de fapt banii trebuiau să fie tranzacționați printr-o bancă — ei, și pur și simplu se închide tranzacția la nivel de 5 secunde.

Deci nu a existat un tichet, o excepție, o arbitrare. Totul se întâmplă…

Striblea: Deci sunt foarte buni la chestiunea asta. Bun. Cel puțin în marile orașe. Bănuiesc că acolo la sat, la țară, or fi și alte probleme. Dar probabil că se mișcă foarte repede.

De-aia n-are ursul coadă.

🇩🇪

COMPLETARE: În Germania, băncile oferă un Girocard care nu funcționează online, iar la POS fizice și ATM, doar în Germania. Pe unele scrie V Pay, pe altele scrie Maestro, deși Maestro nu mai există nicăieri. Dacă vrei card adevărat, nimeni nu dă VISA decât scump sau sub forma de prepaid pe care te chinui să-l încarci. Mastercard Debit mai există; Mastercard Credit e foarte scump.

VISA și Mastercard NU sunt văzute în aplicațiile bancare ale băncilor germane, care gestionează doar contul și cardurile de tip Girocard. Tranzacțiile făcute cu „cardurile adevărate” sunt văzute, dar nu și cardurile!

La nivelul serviciilor bancare, Germania stă mai prost decât stătea România acum 20 de ani. China e la ani-lumină distanță!