Pionierul român al infrastructurii AI, Ion Stoica, demolează mitul apocalipsei: Este doar o unealtă
De la un proiect de cercetare inițiat la Universitatea Berkeley, inginerul român Ion Stoica a reușit să creeze o companie ce fundamentează infrastructura inteligenței artificiale la nivel global. Databricks, evaluată oficial la 134 de miliarde de dolari, nu doar că unifică datele unor mari corporații, dar furnizează și tehnologia open-source de care depind astăzi actori cheie ai industriei precum OpenAI, Anthropic și Microsoft.
Ion Stoica este profesor la Universitatea Berkeley, una dintre cele mai bine cotate la nivel mondial
Databricks: infrastructura din spatele giganților AI
Profesorul de informatică explică rolul Databricks în peisajul inteligenței artificiale, subliniind că nu este un competitor direct pentru modele precum Gemini sau ChatGPT, ci un furnizor esențial de infrastructură. "Databricks folosește aceste modele pentru a construi aplicații destinate marilor corporații, adică pentru segmentul de business", a declarat Stoica. Companiile pot integra orice model de limbaj în aplicațiile Databricks și le pot compara pentru a vedea care se potrivește cel mai bine nevoilor lor.
Există, de asemenea, o colaborare inversă, unde chiar și companii ca Anthropic și OpenAI utilizează produse Databricks pentru funcționalități specifice, cum ar fi analiza datelor privind performanța opțiunilor adăugate în produsele lor. Aceasta le permite să își îmbunătățească serviciile.
Competiția în dezvoltarea modelelor de limbaj este extrem de dinamică, cu un clasament care se schimbă lunar. Ion Stoica a explicat că ușurința cu care utilizatorii pot naviga între servicii, având limbajul uman ca interfață, alimentează această rivalitate.
„În primul rând, Gemini, Opus, ChatGPT și GPT se află într-o competiție strânsă. Un motiv este acela că utilizatorilor le este foarte ușor să treacă de la un serviciu la altul, deoarece interfața este chiar limbajul uman. Nu este deloc greu de folosit, este extrem de simplu ca astăzi să utilizezi un model, iar mâine să alegi un altul. Acesta este un prim aspect. În al doilea rând, există mai multe companii capabile să dezvolte astfel de tehnologii și nu există un model care să rămână net superior celorlalte pentru o perioadă lungă de timp. Clasamentul se schimbă de la o lună la alta, iar modelul ideal diferă în funcție de sarcinile specifice și de aplicații. Așadar, din cauză că niciun model nu este constant mai bun decât restul și pentru că este foarte ușor să schimbi platforma, competiția rămâne extrem de dinamică.” - Ion Stoica
Ecosistemul open-source care susține AI-ul global
Toate proiectele coordonate de Stoica au luat naștere în laboratorul său de cercetare de la Berkeley, având la bază principiul open-source, deși multe s-au transformat ulterior în entități comerciale.
- Apache Spark: Reprezintă fundația Databricks și a fost tehnologia revoluționară de procesare a datelor care a dat startul companiei acum 14 ani. Astăzi, Databricks oferă un ecosistem vast de sisteme integrate pentru stocarea, securizarea și analiza datelor la scară globală.
- Ray și Anyscale: Ray este un alt proiect open-source din laboratorul lui Stoica, pe baza căruia s-a dezvoltat compania Anyscale. Rolul Ray este de a scala volumele de muncă pentru AI, gestionând infrastructuri de calcul imense. Un exemplu notabil este faptul că ChatGPT a fost antrenat inițial folosind sistemul Ray. În prezent, numeroase companii din domeniul AI, inclusiv Microsoft, folosesc intensiv acest software pentru antrenarea modelelor.
- vLLM și Inferact: Pentru rularea eficientă a modelelor AI deja antrenate, a fost creat vLLM, un sistem open-source care asigură generarea rapidă a răspunsurilor la prompturi, cu costuri de calcul minime. vLLM este cel mai popular sistem open-source de acest gen la nivel mondial, iar compania comercială Inferact a fost înființată pentru a-l susține în mediul de business.
- Chatbot Arena și Arena: Arena a început ca un proiect academic numit Chatbot Arena, o platformă publică unde utilizatorii interacționează cu diverse inteligențe artificiale și votează anonim calitatea răspunsurilor, generând un clasament de referință în industrie. Ulterior, a luat naștere compania comercială Arena, specializată strict pe evaluarea modelelor. Mari furnizori de tehnologie precum OpenAI, Google și xAI apelează la Arena pentru a-și testa și evalua critic modelele înainte de lansarea oficială.
Această rețea de proiecte demonstrează o legătură puternică între cercetarea open-source și companiile care oferă suport pe piață. Stoica confirmă că produsele dezvoltate de echipa sa sunt utilizate de toți giganții tech din lume, fie pentru antrenarea, rularea eficientă sau testarea modelelor.
Pe lângă aceste inițiative axate pe AI, portofoliul include și Conviva, o companie mai veche, nelegată de inteligența artificială, ci de optimizarea streamingului video. Pentru corporațiile care necesită soluții ultra-personalizate, companiile lui Stoica oferă produse dedicate, adaptate cerințelor stricte de conformitate, securitate și reglementări legale specifice.
Viitorul Inteligenței Artificiale: între mit și realitate
Ion Stoica abordează cu realism și optimism viitorul inteligenței artificiale, distanțându-se de scenariile extreme. El consideră AI-ul o unealtă puternică, dar care necesită supraveghere și responsabilitate umană.
„Până la urmă, inteligența artificială este o unealtă. Una mai elaborată, dar tot o unealtă. Este similar cu ce s-a întâmplat cu calculatorul la vremea lui, când executa operații pe care oamenii nu le puteau face la fel de repede, cum ar fi adunări sau înmulțiri exacte, realizate instantaneu și fără greșeală. Inteligența artificială este mult mai generală, însă, dacă vrei să o pui să facă anumite lucruri, cum ar fi să scrie un program sau să rezolve o problemă de matematică, trebuie să înțelegi domeniul. La final, tot tu trebuie să verifici rezultatul. Dacă rezolvă o problemă de matematică și îți oferă o demonstrație, trebuie să analizezi pașii ca să vezi dacă este corectă. La fel și cu un cod de programare: trebuie să îl verifici pentru a te asigura că îndeplinește toate cerințele. Inclusiv în cazul unui jurnalist se poate folosi unul dintre aceste modele pentru a scrie un articol. Vă poate ajuta să lucrați mai repede, dar în final tot dumneavoastră trebuie să vă recitiți textul, să îl verificați, să corectați eventuale erori, să vedeți toate datele și așa mai departe. Prin urmare, procesul seamănă cu situația în care ai avea un intern talentat. El face anumite sarcini pentru tine, dar dacă tu nu ai competența să verifici rezultatul final, pot apărea erori grave. Fără o verificare riguroasă, sistemul poate structura greșit informația sau poate induce erori. La acest aspect trebuie să se gândească toată lumea. Și asta pentru că, în definitiv, cine poartă răspunderea? Tot omul este cel responsabil. Dacă o companie folosește un astfel de produs pentru a scrie un software, iar acel software are o vulnerabilitate de securitate din cauza căreia se pierd date, vina nu este a sistemului. Vina îi aparține utilizatorului sau programatorului care l-a implementat, chiar dacă eroarea a fost generată inițial de Gemini sau Opus. Dacă dumneavoastră folosiți AI-ul ca să vă ajute la redactarea unui articol, iar în text apar informații incorecte...” - Ion Stoica
Responsabilitatea finală, subliniază Stoica, revine întotdeauna utilizatorului. Indiferent dacă este vorba de un articol jurnalistic sau de un software, erorile generate de AI sunt imputabile celui care semnează sau implementează produsul. Prin urmare, miza dezvoltării AI-ului este să creeze sisteme sigure și de încredere, cu rezultate stabile și conforme cu cerințele utilizatorului.
Demolarea miturilor apocaliptice
Stoica respinge ferm viziunile apocaliptice despre AI, considerându-le dăunătoare și exagerate. El argumentează că, în ultimii ani, în afară de fenomenul deepfake, nu au existat tragedii globale legate de AI.
„Eu nu sunt de acord cu aceste viziuni apocaliptice, sunt mult mai optimist. Cred că aceste scenarii extreme sunt chiar dăunătoare. Dacă privim în urmă, ce era la sfârșitul lui 2022? Au trecut aproape patru ani de atunci. Ce s-a întâmplat în acești patru ani? În afară de apariția fenomenului deepfake, a existat vreo tragedie globală? Nu prea s-a întâmplat nimic catastrofal. Discursurile alarmiste sunt exagerate în raport cu realitatea. AI-ul este, indiscutabil, o unealtă extrem de rapidă pe care o poți folosi pentru a te perfecționa. Nu contest că este o tehnologie foarte puternică, dar discursul public actual este nociv. Se spune frecvent că va ajuta la crearea de arme biologice. Însă obținerea cunoștințelor sau a formulelor pentru o armă biologică nu a fost niciodată adevărata barieră. Dificultatea constă în pașii următori: chiar dacă ai informația brută, trebuie să construiești arma fizic, să procuri materialele periculoase, să o asamblezi într-un loc izolat pentru a nu fi detectat de autorități și apoi să o transporți la țintă. Aceasta era problema reală, logistică. Faptul că AI-ul reduce efortul de documentare nu schimbă fundamental aceste date. Dacă înainte informația reprezenta, să zicem, 10% din totalul efortului necesar pentru a produce o armă biologică, iar acum reprezintă poate 1% sau 0,1%, restul de 90% format din componente logistice și fizice rămâne la fel de greu de rezolvat. Deci oamenii tind să piardă din vedere realitatea din teren.” - Ion Stoica
Profesorul critică și ideea că AI-ul ar putea fi o "baghetă magică" ce rezolvă orice problemă instantaneu. El explică că, deși AI-ul poate genera rapid soluții teoretice sau coduri complexe, validarea în lumea reală, fabricarea fizică și testele clinice rămân procese lente, limitate de legile fizicii și de procedurile de siguranță. Inteligența artificială poate acoperi o porțiune semnificativă, digitală, a unui proiect (10-20% din efort), dar restul de 80%, legat de implementare și testare reală, rămâne neschimbat. Astfel, rolul omului ca element central în ecuație persistă.
Impactul asupra pieței muncii și necesitatea educației
Referitor la teama pierderii masive a locurilor de muncă, Ion Stoica se arată, de asemenea, optimist. El recunoaște că orice revoluție tehnologică afectează temporar anumite categorii de personal, dar generează concomitent noi oportunități, industrii și posturi.
„Acesta este un alt aspect în care nu prea cred, cel puțin nu la modul general. De ce vă spun asta? Evident că orice revoluție tehnologică va afecta temporar anumiți oameni, dar, în același timp, ea va crea noi oportunități, noi industrii și noi locuri de muncă. Să luăm ca exemplu programarea. Nu spun că totul se rezumă la asta, dar în acest domeniu, cei care se tem că își vor pierde jobul cred că AI-ul va scrie tot codul în locul lor. Însă, așa cum am menționat, chiar dacă AI-ul programează, este nevoie de un om, cel puțin în momentul de față, care să verifice, să valideze și să își asume acel cod, confirmând că este sigur și funcțional. În tot acest proces, oamenii reprezintă, de fapt, punctul critic, blocajul, sau, dacă vreți, bottleneck. AI-ul generează răspunsuri aproape instantaneu, dar faza de verificare umană încetinește procesul. Iar când există un astfel de punct critic, apare o oportunitate uriașă de piață pentru a-l elimina, ceea ce înseamnă că va fi nevoie de tot mai mulți oameni specializați pe această zonă de audit și validare. Este o funcție diferită: nu mai înseamnă doar să scrii linii de cod de la zero, ci să le analizezi critic și să le validezi. Într-adevăr, cerințele vor fi mai mari și e evident că va fi nevoie de oameni mult mai bine pregătiți decât un programator mediu din prezent. Însă dinamica arată că faza de validare necesită resurse umane considerabile. Iar dacă acolo este blocajul, companiile vor trebui să angajeze mai mulți specialiști pentru a acoperi această nevoie dacă vor să își extindă activitatea.” - Ion Stoica
El compară situația cu revoluția agricolă, când apariția mașinilor a transformat forța de muncă de la munca câmpului la proiectarea, fabricarea și întreținerea utilajelor. Această transformare presupune, însă, o investiție masivă în educație și recalificare. Deși unii oameni vor suferi în perioada de tranziție, societatea trebuie să se pregătească pentru noile meserii, care vor cere un nivel de instruire mult mai avansat.
Stoica anticipează că decalajul dintre profesioniștii de top și cei cu calificări medii sau scăzute se va accentua, o dinamică prezentă în fiecare epocă economică. Transformările în mediul digital vor fi extrem de rapide, însă interacțiunea tehnologiei cu lumea fizică va încetini brusc ritmul. Ca exemplu, AI-ul poate propune o formulă chimică inovatoare pentru un medicament în câteva ore, dar testele clinice pe subiecți umani, necesare pentru siguranță și eficiență, durează ani de zile și nu pot fi accelerate dincolo de limitele biologice.
Evoluția Databricks și legăturile cu România
Proiectele academice ale lui Ion Stoica s-au maturizat și au contribuit la o parte considerabilă din infrastructura software AI utilizată global. În prezent, cercetarea se concentrează pe utilizarea eficientă, robustă, predictibilă și sigură a AI-ului pentru a crea noi funcționalități, o zonă de cercetare abia la început. O provocare majoră este garantarea matematică a corectitudinii și lipsei de vulnerabilități în sistemele software complexe generate de AI.
Databricks continuă să se extindă, fiind interesată de tehnologii care simplifică dezvoltarea aplicațiilor. Misiunea fundamentală a companiei este gestionarea și unificarea datelor din diverse baze de date ale marilor corporații. Platforma asigură securitatea, confidențialitatea și o viteză mare de procesare, permițând construirea de soluții avansate de analiză și algoritmi de inteligență artificială. Ultima evaluare oficială confirmată a Databricks este de 134 de miliarde de dolari, deși au existat zvonuri despre o posibilă creștere la 175 de miliarde.
Stoica a mărturisit că, la începutul proiectului universitar, o asemenea anvergură era de neimaginat. Necesitatea unei entități comerciale stabile pentru a asigura mentenanța și dezvoltarea continuă a proiectului open-source Spark a fost argumentul decisiv pentru înființarea Databricks, evitând astfel stagnarea tehnologiei la stadiul academic.
În ciuda agendei încărcate, Ion Stoica revine în România anual, menținând legături profesionale cu mediul academic, inclusiv cu profesorul Cristian Raiciu de la Universitatea Politehnica din București.
Referitor la exodul de creiere din România, Stoica consideră că este o problemă structurală profundă. Pentru a fi competitivă la nivel internațional în domeniul AI, România ar avea nevoie de alocări guvernamentale masive de resurse financiare și tehnologice, de o altă ordine de mărime decât cele actuale. Marile universități americane nu dispun de resurse comparabile cu cele din sectorul privat, iar specialiștii de top trebuie recompensați la nivelul pieței globale. Este o misiune dificilă pentru orice stat să concureze cu salariile extrem de ridicate din Silicon Valley.
Momentan, nu există perspective concrete ca Databricks sau celelalte companii din ecosistem să deschidă un centru de cercetare în România sau să achiziționeze startup-uri locale. O astfel de decizie ar necesita o oportunitate de business extrem de clară și aliniată cu interesele strategice imediate ale companiilor, o situație care nu a fost încă identificată pe piața românească.
Explorează subiectele:
