Obsesia pentru IA ar putea înfometa domeniile de cercetare de care depinde supraviețuirea ei

De zece ani scriu exclusiv despre inteligența artificială. În 2022, în lume existau doar câțiva jurnaliști care se ocupau exclusiv de IA; acum suntem câteva mii sau chiar mai mulți, iar publicațiile cu resurse mai solide au în echipă mai mult de un jurnalist care se ocupă exclusiv de inteligența artificială.

Ca specie, ne concentrăm acum atenția, eforturile, temerile și speranțele în jurul unui fenomen cultural și tehnologic care apare o dată la un secol și care, până la apariția unor modele lingvistice de mari dimensiuni utile și a generării eficiente de imagini și videoclipuri bazate pe difuzie, zăcea în zona „curiozităților”, deepfake-urile fiind un subiect de dispută politică, iar economiile lumii părând însă neamenințate.

Furtuna „obișnuită” a IA

Evident, acum toate acestea au luat sfârșit. Totul este amenințat, totul este perturbat și, probabil, 2026 a fost anul în care a fost cel mai greu să fundamentăm predicțiile despre anul următor.

În fiecare săptămână, uneori de mai multe ori pe săptămână, sunt lansate modele noi cu sursă închisă și ponderi deschise, cu o asemenea frecvență încât unele nici măcar nu sunt analizate de comunitatea entuziaștilor și a amatorilor, care capătă o atitudine tot mai cinică în această privință, iar standardul pentru a le acorda atenție crește necontenit, pe fondul fluxului constant de lansări.

În calitate de persoană care urmărește îndeaproape și în mod profesionist peisajul cercetării și al lansărilor, trebuie să spun că îmbunătățirile din diversele sectoare ale cercetării și dezvoltării în domeniul IA, deși au un impact major la intervale mari, tind (și au tins dintotdeauna) să apară în pași mici, nu sub forma unor repere definitorii, revoluționare sau evolutive, precum Transformers. În prezent, șocurile țin mai ales de efectul IA asupra economiei, nu de cele mai recente capabilități ale sale.

În plus, așa cum am observat și înainte, calitatea ideilor reflectate de boomul uriaș al cercetării în IA început în 2022 nu este întotdeauna pe măsura cantității; multe sunt reluări de tipul „Frankenstein”, recombinări sau reasamblări ale unor lucrări existente și mai noi — arhitecturi-petice concepute pentru a crea îmbunătățiri semnificative aparente față de lucrările anterioare —, dar care, la o examinare mai atentă, sunt împiedicate de metodologii fragile sau de costuri absurd de ridicate ale memoriei video (VRAM).

Orașele-fantomă ale actualității

Când acele mii de jurnaliști s-au mutat la relatarea știrilor despre IA, subiectele de care se ocupau înainte au rămas, inevitabil, cu mai puțină atenție directă. Într-un fel, acest lucru nici nu conta prea mult, fiindcă subiectul și implementarea IA au devenit atât de omniprezente în cultură și infrastructură, încât, de pildă, un corespondent pe teme energetice se ocupa acum de probleme legate de IA mai mult decât de orice altceva; la fel se întâmpla și cu jurnaliștii care se ocupau de economie, ocuparea forței de muncă, politică și politici publice, printre altele.

Părea că toate aceste subiecte puteau fi privite acum prin prisma IA, ceea ce ar putea explica, în parte, creșterea uriașă a relatărilor „dedicate” IA, într-un domeniu aflat într-un declin continuu (deși și-a revenit puțin în ultima vreme).

Prin urmare, trebuie să ne întrebăm dacă alte subiecte beneficiază acum de o acoperire insuficientă din cauza „obsesiei pentru IA” — subiecte ale căror povești, tendințe și ramificații ar putea ajunge, în cele din urmă, să afecteze chiar „subiectul de aur”, IA?

Dar ce poți face? Resursele sunt limitate, iar până acum IA este povestea secolului.

Marea migrație către IA

Potrivit unei noi lucrări care mi-a stârnit pasiunea pentru acest subiect, s-ar putea ca același lucru să i se întâmple IA însăși: pe lângă riscul ca restrângerea și realimentarea să diminueze calitatea modelelor viitoare, ecosistemul științific mai larg, în care ideile apar și se influențează reciproc între discipline, se concentrează atât de mult asupra cercetării în IA, încât momentele de „serendipitate” — când conexiuni neașteptate între idei aparent fără legătură pot transforma domenii întregi — ar putea deveni tot mai rare.

Pe scurt, noua lucrare, intitulată Descoperirile importante în domeniul inteligenței artificiale își grăbesc propria epuizare, sugerează că obsesia pentru IA erodează condițiile de fond în care au loc noi progrese, inclusiv cele care afectează direct IA; și că, pentru a parafraza grosolan autorii, în acest nou centru de interes există o anumită „tendință incestuoasă”, care pare puțin probabil să ducă la un deznodământ fericit.

Lucrarea afirmă^†:

„O paradigmă dominantă nu își elimină doar rivalele, ci și diversitatea din care ar fi putut fi recombinat propriul ei succesor.

„Îngustarea atenției după 2017, migrarea către IA a peste jumătate dintre autorii care și-au schimbat domeniul, vitalitatea în scădere a ideilor noi și declinul tot mai accentuat al cozii distribuției populațiilor de idei active de la un ciclu la altul descriu împreună un sistem a cărui capacitate creativă este erodată de succesul paradigmelor dominante pe care le-a produs.”

Lucrări anterioare au observat că IA ar putea transforma cercetarea într-o monocultură, dar autorii noii lucrări cred, de asemenea, că dominația tot mai mare a IA ar putea-o priva de ideile noi de care are nevoie pentru a continua să progreseze. Ei compară cercetarea în domeniul IA cu științele biologice, unde descoperiri precum crio-microscopia electronică și AlphaFold au declanșat cicluri similare de inovare – și declin.

Pentru a obține dovezi empirice în sprijinul teoriilor lor, autorii au analizat 7,18 milioane de lucrări de informatică publicate între 1990 și 2025, indexate în OpenAlex, urmărind schimbările temelor de cercetare și ale citărilor, migrarea a 3,7 milioane de cercetători între domenii și 73.089 de evaluări inter pares, pentru a vedea cum a afectat diversitatea științifică dominația tot mai mare a IA.

Una dintre cele mai interesante concluzii desprinse din date privește migrarea recentă a cercetătorilor către IA și îndepărtarea lor de subiectele pe care le studiau deja:

„Cercetătorii care migrează sunt la mijlocul carierei și au deja o anumită reputație; ei renunță la munca prin care și-au câștigat prestigiul pentru a urma atracția gravitațională a domeniului, chiar cu prețul penalizării asociate schimbării direcției.”

Studiul a constatat că mai mult de jumătate dintre cele 918.862 de schimbări înregistrate între domeniile informaticii au fost către IA, în timp ce alte domenii, în special cercetarea sistemelor și cea teoretică, au pierdut constant oameni.

Potrivit noii lucrări, schimbarea ponderii lucrărilor de informatică dedicate IA, sistemelor și teoriei, în perioada 1990–2025. Fiecare pătrat reprezintă un an: albastrul indică o pondere mai mare, iar roșul, una mai mică. Ponderea IA a crescut brusc după 2017, în timp ce celelalte domenii au înregistrat scăderi. Sursa

Cercetătorii cu cele mai mari șanse să facă această schimbare erau cadre universitare cu experiență și cariere deja consolidate. Între timp, ponderea IA în totalul lucrărilor de informatică a crescut de la 40% în 2017 la peste 55% în 2025.

Potrivit blogului Arxiv, creșterea numărului de trimiteri în domeniul informaticii într-o perioadă de 2 ani, 2024–2026. Sursa

Trei semnale

Lucrarea identifică trei „semne convergente” care, susțin autorii, au ajuns să definească informatica începând din 2017.

Primul este îngustarea accentuată a atenției acordate cercetării după 2017, anul introducerii arhitecturii Transformer. Extrăgând cele mai importante zece cuvinte-cheie din fiecare dintre cele 7,18 milioane de lucrări de informatică, autorii au urmărit în ce măsură cercetarea se concentra asupra acelorași subiecte:

Grafice care arată cum cercetarea în informatică s-a concentrat tot mai mult începând din 2017. Stânga: cercetătorii se concentrează asupra unui număr mai restrâns de subiecte. Dreapta: o pondere tot mai mare a citărilor revine unui număr mai mic de lucrări. Ambele tendințe s-au accelerat odată cu apariția arhitecturii Transformer.

Timp de decenii, această concentrare a rămas relativ stabilă, chiar și în perioadele de ascensiune a internetului, a telefoanelor inteligente și a învățării profunde. Însă, între 2017 și 2025, coeficientul Gini^†† al atenției acordate cercetării (vezi imaginea de mai sus) a crescut de la 0,26 la 0,33, o creștere de 27%. Și citările s-au concentrat mai mult, coeficientul lor Gini urcând de la 0,60 la un vârf de 0,69.

Cercetătorii, care provin de la Tsinghua University, University of Chicago și Santa Fe Institute, afirmă:

„Transformer a perturbat domeniul la o scară fără precedent față de arhitectura anterioară. Acest tipar nu este un artefact: se menține în condiții de variație a [keyword count].”

Și continuă:

„Ponderea IA în publicațiile de informatică a crescut de la 40% la peste 55% între 2017 și 2025, în timp ce cercetarea sistemelor se retrage după o lungă perioadă de înflorire, iar teoria se contractă și mai mult.”

Prin urmare, concluziile sugerează că, deși informatica s-a extins, cercetătorii au ajuns tot mai mult să urmărească aceleași idei și să citeze un set mai restrâns de lucrări.

Al doilea „semn” privește numărul tot mai mare de cercetători care își abandonează specializările pentru a lucra în domeniul IA: urmărind 3,7 milioane de cercetători, autorii au identificat aproape 919.000 de migrări între domeniile informaticii. Dintre acestea, 53,81% au fost către IA – un domeniu de cercetare care a atras cercetători în fiecare an, în timp ce sistemele și teoria au pierdut constant oameni:

Migrarea cercetătorilor către IA. Graficul din stânga arată că IA atrage o proporție tot mai mare de cercetători din alte domenii ale informaticii, în timp ce domeniile sistemelor și teoriei pierd teren. Cele două grafice din dreapta arată cine este cel mai predispus să facă această schimbare: cercetători aflați la aproximativ 32 de ani de la începutul carierei de publicare, cu rezultate de publicare mai bune decât ale a circa 82% dintre colegii lor. Schimbarea domeniului este înregistrată atunci când un cercetător începe să publice majoritatea lucrărilor sale într-un alt domeniu.

Cei care au făcut schimbarea erau, de regulă, cadre universitare consacrate, aflate la mijlocul carierei, nu începători sau veterani. Probabilitatea de a trece în domeniul IA a atins un vârf la o vechime academică de 31,8 ani și în rândul cercetătorilor aflați în percentila 82 în clasamentul publicațiilor.

A treia dintre cele trei tendințe menționate în lucrare este presiunea tot mai mare asupra evaluării inter pares – procesul prin care alți cercetători evaluează calitatea și fiabilitatea unei lucrări științifice înainte de publicare.

Analizând 73.089 de evaluări ale 26.731 de lucrări trimise la 45 de conferințe și alte publicații între 2017 și 2025, autorii au constatat că încrederea evaluatorilor în capacitatea lor de a aprecia lucrările a scăzut de la 3,9 la 2,9 pe o scară de la unu la cinci:

Grafice care ilustrează schimbările în evaluarea științifică inter pares între 2017 și 2025. Graficul din stânga arată că evaluatorii au din ce în ce mai puțină încredere în capacitatea lor de a aprecia lucrările trimise, scorurile scăzând de la 3,9 la 2,9 din cinci. Graficul din dreapta urmărește comentariile ostile din evaluări, care au scăzut pentru scurt timp în 2021, când conferința NeurIPS a trecut la platforma OpenReview, mai transparentă, înainte să crească din nou. Ambele linii reprezintă medii mobile pe trei ani.

Autorii sugerează că această scădere ar putea reflecta expansiunea rapidă a IA, care a îngreunat asocierea lucrărilor cu evaluatori având calificările potrivite:

„Bazinele de evaluatori s-au umplut de nou-veniți atrași de forța gravitațională a IA. Evaluatorii primesc tot mai des lucrări presărate cu metode de IA care nu țin de domeniul lor principal de expertiză. Asocierea lucrărilor trimise cu evaluatori cu adevărat experți a devenit dificilă din motive structurale.

„În acest context, acceptarea seamănă tot mai mult cu o aruncare a monedei.”

După goana după aur (sau goanele după aur)

Lucrarea sugerează, de asemenea, că cele mai mari progrese ale IA ar putea, în cele din urmă, să-și grăbească propria epuizare, deoarece fiecare progres major este urmat de un val de idei noi – însă acest prim puseu de inovație se transformă apoi într-o repetare apatică, pe măsură ce cercetarea se concentrează tot mai mult în jurul progreselor în sine.^†:

„Ciclurile succesive din IA modernă ajung mai repede la saturație și se epuizează mai accentuat. Ciclul se comprimă.

„De-a lungul celor 36 de ani de dezvoltare a informaticii, care cuprind cele trei mari progrese tehnologice reprezentate de AlexNet, Transformer și LLM-uri, observăm în mod repetat aceeași spirală [pattern].

„Este de remarcat că acest tipar nu se limitează la informatică. În biologie, observăm același ciclu de epuizare care urmează progreselor majore non-computaționale (de exemplu, criomicroscopia electronică) și computaționale (de exemplu, AlphaFold).” 

Această „epuizare” s-a produs, fără îndoială, în cazul autoencoderelelor, al rețelelor generative adversariale (GAN) și al abordărilor bazate pe autoencodere, precum deepfake-urile. Cercetătorii au exploatat fără milă toate aceste metode ani la rând, mult după ce potențialul lor se epuizase în mod evident, până când au apărut, în cele din urmă, noi cadre și abordări care să le reducă presiunea.

În orice caz, pentru a urmări aceste cicluri, autorii au căutat în rezumatele științifice substantive și expresii distinctive, urmărind apariția, dispariția și revenirea lor ocazională ca indicatori ai schimbării ideilor de cercetare.

AlexNet, în 2012, și modelele Transformer, în 2017, au declanșat fiecare un val de idei noi, care s-a domolit în cele din urmă. IA a avansat și mai mult după fiecare progres, în timp ce alte domenii ale informaticii au rămas în urmă și, în cele din urmă, au ajuns să genereze idei noi într-un ritm mai scăzut decât înainte de 2012:

Comparație între ponderea ideilor noi de cercetare din domeniul IA (albastru), din informatică, excluzând IA (roșu), și din ambele domenii la un loc (mov întrerupt). Numărul ideilor noi a crescut vertiginos după apariția AlexNet în 2012 și a Transformerului în 2017, înainte de a scădea. Avantajul IA s-a accentuat după a doua descoperire majoră. Liniile reprezintă mediile mobile pe trei ani.

Acest tipar se regăsește și în cazul ideilor care ies din uz: noile descoperiri înlătură abordările mai vechi, uneori la ani după apariția lor. Totuși, descoperirile în sine sunt prinse în același ciclu: fiecare atrage un val de interes din partea cercetătorilor, care în cele din urmă se stinge, lăsând domeniul să aștepte o altă descoperire care să-i redea avântul (așa cum s-a întâmplat cu reprezentarea prin splatting gaussian, după un interval de 31 de ani):

Comparație între citările lucrărilor originale despre AlexNet (roșu) și Transformer (albastru), din 2012 până în 2025. Ponderea citărilor pentru ambele a crescut înainte de a scădea brusc, ilustrând cum interesul față de descoperirile majore se estompează în cele din urmă. Liniile reprezintă mediile mobile pe trei ani.

Succesul IA concentrează cercetătorii și ideile în jurul unui număr restrâns de abordări dominante, în timp ce domeniile conexe, care ar putea contribui la apariția unor abordări succesoare, continuă să piardă teren, susțin autorii. Deși nu afirmă categoric că acest lucru va împiedica viitoarele descoperiri, ei atrag atenția asupra posibilității ca IA să erodeze treptat diversitatea de care ar putea depinde următorul său salt înainte.

A fost urmărit și numărul ideilor aflate încă în uz activ; în valurile succesive de dezvoltare a IA, acest număr a scăzut tot mai mult sub nivelul așteptat, iar deficitul a fost mai mare după apariția Transformerului decât după AlexNet:

Graficul prezintă numărul ideilor de cercetare active de-a lungul descoperirilor majore succesive din IA. Liniile continue arată creșterea modelată, iar segmentele întrerupte indică faptul că numărul real a coborât sub nivelurile proiectate. Deficitul este mai mare după apariția Transformerului decât după AlexNet, iar o scădere timpurie se observă și în era modelelor lingvistice mari (LLM).

În concluzie, autorii susțin că concentrarea eforturilor și a cercetătorilor asupra unui set tot mai restrâns de provocări legate de IA amenință să sărăcească domeniile conexe, care altădată ar fi contribuit în mod firesc cu idei la sectorul IA — și la o serie de alte sectoare diverse.

Făcând referire la comentariul lui John Hassler privind acordarea Premiului Nobel pentru Științe Economice din 2025, autorii concluzionează:

‘Comitetul Nobel a avertizat că mecanismele distrugerii creative trebuie menținute pentru a evita stagnarea. Rezultatele noastre identifică unul dintre aceste mecanisme — diversitatea intelectuală — și arată că instituțiile actuale o erodează.

‘Instituțiile care distribuie atenția — inclusiv sistemele de evaluare, taxele și regulile de trimitere a lucrărilor, structurile de recompensare, practicile de angajare și promovare, precum și convențiile privind pensionarea 12 — determină toate dacă noua paradigmă va avea loc să apară.

‘A le concepe bine înseamnă să rezistăm impulsului de a miza și mai mult pe paradigma care câștigă în prezent, să penalizăm concentrarea în locul explorării și să transferăm autoritatea de evaluare de la cei prolifici către cei care propun noutăți.

‘Distrugerea creativă susține creșterea doar atât timp cât lasă ceva în urmă care să poată fi recombinat. O singularitate nu are un succesor.’

* Ar trebui să existe un cuvânt pentru asta: „rezistent la prognoze”? Ei bine, nu e un cuvânt propriu-zis, ci o expresie, și, în plus, pare să se refere la 2026, nu la perspectiva asupra lui 2027 din 2026. „Neviitorizabil”? Corectorul ortografic l-a subliniat cu roșu, așa că să rămânem la el.

^† Transformarea citărilor inserate în text de autori în hyperlinkuri.

^†† Coeficientul Gini indică gradul de inegalitate a distribuției unui lucru, pe o scară de la 0 (egalitate perfectă) la 1 (concentrare maximă). În acest caz, un scor mai mare înseamnă că cercetătorii se concentrează asupra unui număr mai mic de subiecte.

Publicat pentru prima dată miercuri, 21 octombrie 2026