BBC. De la un incident minor la haos global. Pot fi prezise marile crize globale cu ajutorul AI?

Să identifici din timp evenimentele care pot declanșa o perioadă majoră de instabilitate este extrem de dificil. De aici și întrebarea care îi preocupă tot mai mult pe cercetători, guverne și piețe: ar putea inteligența artificială să devină globul de cristal de care avem nevoie?

Istoria este plină de episoade care, la prima vedere, păreau minore, dar au schimbat lumea, se arată într-o analiză BBC.

În 1618, la Praga, un conflict aparent local dintre nobili protestanți și reprezentanți catolici ai puterii a dus la celebra Defenestrare de la Praga, când doi delegați imperiali și secretarul lor au fost aruncați de la o fereastră a Castelului Praga, scăpând cu viață (se spune că au căzut într-o grămadă de gunoi sau bălegar). Incidentul a declanșat revolta boemă împotriva împăratului habsburgic și s-a transformat, în cele din urmă, în Războiul de Treizeci de Ani, unul dintre cele mai distrugătoare conflicte din istoria Europei.

Nu este un caz singular. În 1989, un oficial est-german a anunțat greșit, într-o conferință de presă, că noile reguli de călătorie intră imediat în vigoare, iar mii de oameni s-au dus la Zidul Berlinului, accelerând prăbușirea lui; în 1914, la Sarajevo, șoferul arhiducelui Franz Ferdinand a făcut o greșeală de traseu și l-a adus în fața asasinului Gavrilo Princip, atentatul devenind scânteia Primului Război Mondial.

În 2010, în Tunisia, vânzătorul ambulant Mohamed Bouazizi și-a dat foc după ce poliția i-a confiscat marfa, iar gestul său a declanșat proteste uriașe care au dus la căderea unor regimuri și au aprins Primăvara Arabă.

Privind în urmă, semnele de avertizare par evidente. În realitate, provocarea este să știi dinainte care scânteie va aprinde fitilul.

Tocmai aici speră cercetătorii că va interveni inteligența artificială.

Ideea este că, dacă există suficiente date, modelele avansate ar putea urmări felul în care incidente aparent mici produc valuri care se transformă în crize majore: prăbușiri financiare, revoluții sau chiar războaie. Iar unele experimente sugerează deja că acest lucru ar putea deveni posibil.

Cum încearcă cercetătorii să prezică viitorul din tiparele trecutului

Ideea de a prezice viitorul pe baza tiparelor din trecut nu este nouă. Încă din prima jumătate a secolului XX, sociologul ruso-american Pitirim Sorokin a încercat să explice prăbușirea imperiilor analizând cantitativ semnele instabilității sociale.

El a adunat date despre „micro-evenimente”, precum asasinate politice sau revolte, și despre „macro-evenimente”, precum războaie civile și revoluții.

Astăzi, spiritul acestei abordări este continuat la Oxford, unde istoricul și cercetătorul Peter Turchin și echipa sa au adunat zeci de mii de date calitative și cantitative despre societăți din vremuri preistorice până în prezent. Cercetătorii caută „momentele de criză” și încearcă să observe ce factori le preced.

Până acum, analiza nu se bazează direct pe inteligență artificială, dar echipa speră ca în viitor algoritmii de tip machine learning să ajute la rafinarea acestor modele.

Ipoteza lor este că revoluțiile și conflictele apar mai ales atunci când se suprapun mai mulți factori: sărăcirea unei părți a populației, concurența tot mai mare între elite pentru putere și o criză financiară a statului.

Turchin a devenit cunoscut după ce, în 2010, a avertizat că anul 2020 ar putea fi unul deosebit de haotic, pe fondul unei combinații de tensiuni sociale și politice.

După pandemia globală și după valul de turbulențe politice și economice, predicția lui a atras și mai multă atenție.

Guvernele și armatele folosesc deja AI pentru a modela haosul

Nu este surprinzător că guvernele și armata sunt printre cei mai interesați de acest domeniu. În 2020, un proiect secret al serviciilor americane de informații ar fi folosit o inteligență artificială numită Raven Sentry pentru a anticipa atacuri ale talibanilor în Afganistan.

Modelul a combinat date istorice despre violență cu informații în timp real: vreme, postări pe rețele sociale, relatări de presă și imagini din satelit.

Potrivit unei publicații a US Army War College, sistemul ar fi ajuns la o acuratețe de aproximativ 70%, comparabilă cu cea a analiștilor umani, dar la o viteză mult mai mare.

Alte companii susțin că au folosit AI generativă pentru a anticipa invazia Rusiei în Ucraina, analizând date deschise precum imaginile satelitare, mișcările de la bazele de rachete sau tranzacțiile comerciale locale.

Totuși, aceste predicții nu au fost făcute publice înainte de război, așa că nu pot fi verificate independent.

În același timp, alți cercetători dezvoltă rețele neuronale care încearcă să prevadă crize alimentare sau tensiuni geopolitice folosind inclusiv date climatice. Chiar și așa, scepticismul rămâne ridicat.

Institutul Alan Turing din Marea Britanie a evaluat maturitatea tehnologiilor de predicție bazate pe AI și a concluzionat că acestea încă nu sunt suficient de dezvoltate pentru a oferi previziuni sigure.

Una dintre marile probleme este lipsa unor seturi de date complete și coerente pentru antrenarea sistemelor, mai ales când este vorba despre conflicte și crize politice.

Ce poate face, totuși, AI chiar acum

Chiar dacă nu poate prezice perfect următoarea mare criză, AI pare deja utilă în două direcții importante: identificarea mai precisă a indicatorilor de risc și estimarea mai rapidă a efectelor după ce un șoc s-a produs.

Aici se uită atent și institutele de analiză geopolitică. De exemplu, echipe care au studiat scenarii de criză în Strâmtoarea Ormuz folosesc AI pentru a simula efectele asupra piețelor energetice, a semiconductorilor și a agriculturii.

Tehnologia ajută la procesarea unor volume uriașe de informații: de la monitorizare open-source și știri globale până la baze de date despre comerț, energie sau minerale critice.

Unele experimente merg și mai departe: inteligența artificială este introdusă în simulări alături de experți umani, jucând rolul unor lideri de stat. Deocamdată, însă, aceste modele pierd din nuanță și complexitate.

Interesant este că AI tinde să fie mai prudentă decât oamenii și evită, de exemplu, deciziile de escaladare.

Și ONU folosește deja instrumente bazate pe AI pentru a evalua rapid impactul dezastrelor și pentru a identifica din timp punctele fierbinți ale violenței. După cutremurul din Herat, în Afganistan, un instrument digital a fost folosit pentru a estima pagubele și cantitatea de moloz, astfel încât intervențiile de salvare să poată fi direcționate mai precis.

Poate AI să prevadă și următorul colaps financiar?

Regulatorii financiari sunt și ei interesați de potențialul AI. Ei au acces la date extrem de detaliate și aproape în timp real despre cine deține ce în sistemul financiar. Combinate cu tehnici de deep learning, aceste informații ar putea ajuta la o reglementare mai bună a piețelor.

Un cercetător de la Stanford a construit recent un model antrenat pe date despre portofolii financiare din sistemul bancar din umbră, însumând aproximativ 40.000 de miliarde de dolari.

Modelul a reușit să anticipeze destul de bine ce piețe au cunoscut cele mai mari vânzări de active în 2020 și care investitori au contribuit cel mai mult la prăbușirea piețelor.

Rezultatele ar fi fost de zece ori mai bune decât metodele tradiționale. Totuși, cercetătorii avertizează că AI nu ar trebui să înlocuiască modelele economice clasice, ci doar să le completeze.

Dar dacă următoarea mare criză va fi provocată chiar de AI?

Există și un paradox. În timp ce cercetătorii încearcă să folosească inteligența artificială pentru a anticipa marile crize, mulți economiști și lideri din tehnologie avertizează că AI însăși ar putea provoca una.

Unii vorbesc deja despre o posibilă bulă AI care, dacă s-ar sparge, ar putea afecta serios piețele financiare. Alții avertizează asupra efectelor sociale ample pe care tehnologia le-ar putea produce.

Întrebate despre probabilitatea ca inteligența artificială să contribuie la o criză globală serioasă în acest secol, chatboturile au dat răspunsuri diferite.

Claude a evitat să ofere un procent, Gemini a vorbit despre o șansă „50/50”, iar ChatGPT a estimat probabilitatea la aproximativ 20-40%, în timp ce riscul unei crize existențiale a fost evaluat la sub 5%.

Pentru moment, răspunsul rămâne deschis. Inteligența artificială nu este încă globul de cristal perfect. Dar este tot mai clar că va deveni una dintre uneltele esențiale prin care lumea va încerca să înțeleagă, și poate să anticipeze, următoarele sale mari rupturi.