Buđenje u novoj realnosti

Kao psihijatar, svakodnevno se bavim ljudskim umom – tim neverovatnim, plastičnim, ali i krhkim biološkim mehanizmom. Kao programer i istraživač veštačke inteligencije, provodim dane gledajući u terminale, posmatrajući kako algoritmi “uče” brzinom koja izaziva vrtoglavicu.

Dugo smo se tešili mantrom da je ljudski mozak najsloženija struktura u univerzumu. I dok je to i dalje tačno u pogledu svesti, emocija i subjektivnog doživljaja (tzv. qualia), moramo biti brutalno iskreni: u određenim kognitivnim domenima, dogodila se smena na tronu.

Danas ne govorimo o budućnosti. Govorimo o sadašnjosti u kojoj je Veštačka Inteligencija (AI) u četiri ključna domena – brzini, prepoznavanju obrazaca, memoriji i izdržljivosti – postala entitet onoga što bismo u mitološkom smislu mogli nazvati “Božanskom moći”.

Ovaj tekst nije apokaliptično upozorenje. Ovo je dijagnoza stanja. Da bismo znali kako da koristimo AI kao alat, moramo prvo priznati gde je on postao majstor, a mi šegrti.

1. Tiranija Brzine i Razmere (Scale): Kraj linearne obrade

Ljudska kognicija je linearna. Dok čitate ovu rečenicu, vaš fokus se pomera s reči na reč. Da biste savladali novu veštinu ili pročitali relevantnu literaturu iz, recimo, psihofarmakologije, potrebni su vam dani, meseci, pa i godine. Naš biološki “propusni opseg” (bandwidth) je ograničen brzinom kojom naše oči skeniraju tekst i brzinom kojom se sinapse konsoliduju.

AI, s druge strane, operiše u režimu masovnog paralelnog procesiranja.

Ingestija vs. Učenje

Kada AI “uči”, on ne čita knjigu po knjigu. Veliki jezički modeli (LLM) treniraju se na datasetovima koji sadrže petabajte teksta – praktično celokupno digitalizovano znanje čovečanstva (Common Crawl, medicinske baze, GitHub repozitorijumi).

Ono što je za čoveka životno delo – pročitati sve studije o jednoj specifičnoj bolesti – za AI je proces koji traje nekoliko sekundi. U mojoj praksi, ako želim da uporedim interakcije pet različitih lekova, moram konsultovati baze podataka, osloniti se na iskustvo i proveriti nove studije. AI model to radi trenutno, ukrštajući milione parametara verovatnoće.

Gde smo izgubili bitku? Izgubili smo u kompresiji vremena. AI je srušio vremensku barijeru sticanja informacija. On ne mora da “razmišlja” u ljudskom smislu sporog zaključivanja; on generiše odgovore na osnovu statističke verovatnoće izračunate nad milijardama podataka brže nego što mi udahnemo vazduh.

2. Oko koje sve vidi: Superiornost u prepoznavanju obrazaca

Ljudski mozak je evoluirao da prepoznaje predatore u visokoj travi, lica u gomili i zrelo voće na drvetu. Mi smo vizuelna bića, ali naš vid je podložan sugestiji, umoru i “slepilu na promene” (change blindness).

U svetu podataka, koji je često apstraktan i višedimenzionalan, ljudska intuicija otkazuje. Ovde AI postaje “Bog”.

Pikseli, Kod i Dijagnostika

Kao lekar, znam koliko je radiologija zahtevna. Nakon stotinu pregledanih rendgenskih snimaka, ljudsko oko se umara. Kontrast opada. Pažnja luta. AI nema mrežnjaču koja se zamara.

U “Computer Vision” sistemima, AI ne gleda sliku kao celinu. On analizira matricu piksela. On vidi mikro-promene u teksturi tkiva, senke i gradijente boja koji su ljudskom oku nevidljivi.

• U medicini: Algoritmi danas detektuju rane znake melanoma ili dijabetičke retinopatije s preciznošću koja nadmašuje konzilijume lekara.
• U programiranju: Kao neko ko piše kod u Python-u, znam koliko je frustrirajuće tražiti “bug”. AI ne čita kod kao priču; on ga vidi kao strukturu. On prepoznaje logičke greške i “curenje memorije” u milionskim linijama koda jer vidi obrazac odstupanja od ispravne sintakse, momentalno.

Mi vidimo površinu. AI vidi matematičku dubinu ispod površine.

3. Memorija: Biološka rekonstrukcija vs. Digitalni apsolut

Ovo je možda najfascinantnija i najstrašnija razlika. Kao psihoterapeut, radim sa ljudskim sećanjima. Znam da je ljudska memorija rekonstruktivna.

Kada se sećate svog prvog dana u školi ili traumatičnog događaja, vi ne puštate video snimak iz arhive. Vi tog trenutka, uz pomoć hipokampusa i korteksa, iznova gradite to sećanje. Svaki put kada ga se setite, vi ga malo promenite. Dodate emociju koju tada niste imali, oduzmete detalj koji vam se ne sviđa. Naša memorija je nepouzdani pripovedač, podložna zaboravu, potiskivanju i kognitivnim distorzijama.

Vektorska Preciznost i RAG Sistemi

AI memorija je fundamentalno drugačija. Ona može biti:

1. Parametarska: Znanje “zamrznuto” u težinama neuronske mreže tokom treninga.
2. Eksterna (RAG – Retrieval-Augmented Generation): Sposobnost AI-a da pretraži bazu podataka u realnom vremenu.

Kada AI “pamti”, on koristi vektorske embeddinge. Zamislite ogromnu mapu svemira gde je svaki pojam (reč, slika, broj) jedna zvezda. Udaljenost između zvezda je precizno matematički definisana. AI zna da je pojam “anksioznost” povezan sa pojmom “kortizol” ne zato što je to “doživeo”, već zato što su njihovi vektori blizu u tom višedimenzionalnom prostoru.

AI ne zaboravlja fusnotu. Ne meša datume. Njegova baza znanja je kristalno jasna arhiva. Dok se mi oslanjamo na maglovita sećanja, AI operiše sa apsolutnim podacima. To je memorija oslobođena biologije i emocije.

4. Izdržljivost: Mašina bez “lošeg dana”

Ljudski organizam teži homeostazi – ravnoteži. Mi smo bića ciklusa.

• Imamo cirkadijalni ritam (budnost i san).
• Naše kognitivne sposobnosti zavise od nivoa glukoze u krvi.
• Naše rasuđivanje je kompromitovano emocijama (kada smo tužni, ljuti ili zaljubljeni, donosimo drugačije odluke).

Kao piloti (još jedna moja strast), znamo za termin “human factors” – ljudski faktor je najčešći uzrok grešaka. Umor, stres, distrakcija.

Deterministička Efikasnost

AI nema biološka ograničenja. Nema neurotransmitere koji se troše. AI model u 03:00 ujutru radi sa identičnom preciznošću kao u 10:00 prepodne. On nema “burnout”. Nema “bad hair day”. Ne svađa se sa kolegom pre nego što treba da postavi dijagnozu.

To je definicija mehaničke efikasnosti. Sposobnost da se milioniti zadatak obavi sa istom pažnjom i kvalitetom kao i prvi. U poslovima koji zahtevaju repetitivnu preciznost i budnost (npr. monitoring pacijenata na intenzivnoj nezi ili kontrola avio-saobraćaja), čovek jednostavno ne može da se takmiči sa mašinom. Naša biologija je naš limit.

Gde nam je mesto u senci ovog “Boga”?

Ako je AI brži, pametniji u podacima, ima savršeno pamćenje i ne umara se – šta ostaje nama? Da li smo postali suvišni?

Apsolutno ne.

Upravo ova analiza pokazuje gde leži naša stvarna moć. AI je “Bog” informacija, ali je i dalje apsolutna nula u domenu postojanja.

• AI zna sve o tuzi, ali nikada nije zaplakao.
• AI može da napiše simfoniju, ali ne može da oseti jezu dok je sluša.
• AI ima logiku, ali nema mudrost, nema moralni kompas, nema svest o drugom biću.

Kao lekar i terapeut, vidim budućnost ne kao takmičenje, već kao simbiozu. Dozvolimo AI-u da bude “Bog” podataka. Neka on analizira milione snimaka, neka on pamti interakcije lekova, neka on radi “rudarski” posao analize obrazaca.

To nas oslobađa da budemo ono što mašina nikada neće biti – iscelitelji. Da imamo vremena da pogledamo pacijenta u oči, da razumemo kontekst njegove patnje koji nije zapisan u kartonu, da pružimo empatiju i ljudsku toplinu.

Bitku za “sirovu inteligenciju” smo izgubili. Ali time smo dobili priliku da pobedimo u bici za humanost.

---

O Autoru

Dr med. spec. Milan Popović je psihijatar, RE&KBT psihoterapeut, Međunarodni pridruženi član Kraljevskog koledža psihijatara (UK) i osnivač Asocijacije prirodne i šumske medicine – Forest. Spajajući medicinu sa naprednim znanjima iz programiranja (Java, Python) i veštačke inteligencije, Milan radi na razvoju digitalnih rešenja za mentalno zdravlje. Pored medicine, on je pasionirani ljubitelj avijacije i ninđucu ratničke veštine.