Inteligenţa artificială, cea mai mare risipă de capital din istorie?

Patru dintre cele mai mari companii de tehnologie din SUA au planificat investiţii de până la 650 de miliarde de dolari în 2026, conform unei ştiri recente de la Bloomberg.

Prin aceste investiţii, orientate în special către centrele de date şi echipamentele aferente, Alphabet, Amazon, Meta Platforms şi Microsoft urmăresc să domine sectorul inteligenţei artificiale (IA).

În toată această frenezie, nimeni nu are timp să asculte şi alte opinii sau avertismente, chiar dacă acestea vin de la veterani ai pieţelor financiare, cum este George Noble, fost manager de fonduri la Fidelity.

Într-o analiză recentă bazată pe discuţiile cu Julien Garran, partener la MacroStrategy, Noble susţine că ne aflăm în faţa unui pericol iminent: boom-ul investiţional în IA nu este doar o bulă speculativă, ci reprezintă "cea mai mare alocare eronată de capital din istorie".

Conform acestei evaluări, situaţia actuală depăşeşte cu mult excesele erei dot-com şi pune în pericol stabilitatea macroeconomică globală.

Realitatea pare că nu mai poate fi ignorată nici la nivelul marilor bănci internaţionale. "Percepţia asupra IA pare să se fi schimbat complet, de la îngerul milostiv la sărutul morţii", a declarat Stephan Kemper, de la BNP Paribas Wealth Management.

Datele prezentate de Julien Garran arată că alocarea defectuoasă a capitalului în sectorul IA este de circa 17 ori mai mare decât excesele de la începutul anilor 2000 şi de circa 4 ori mai mare decât cea care a dus la criza imobiliară din 2008.

George Noble subliniază că investiţiile în IA au ajuns în etapa în care se confruntă cu problema randamentelor descrescătoare, în condiţiile în care fiecare îmbunătăţire incrementală necesită acum o creştere exponenţială a puterii de calcul, mai multe centre de date şi mai multă energie. "Va costa de cinci ori mai multă energie şi bani pentru a face modelele de două ori mai bune", a precizat Noble.

Dincolo de aspectele economice, sistemele IA se confruntă cu limitări matematice de natură fundamentală. Profesorul Judea Pearl, pionier al raţionamentului cauzal în IA, a declarat recent că "scalarea nu ne va salva", deoarece "limitările matematice nu pot fi depăşite prin scalare". Aceasta afirmaţie subliniază încă odată că "modelele lingvistice mari nu învaţă cum funcţionează lumea, ci învaţă cum descriem noi lumea".

În aceeaşi ordine de idei se încadrează şi argumentele aduse de Garran, care subliniază că sistemele IA se bazează pe corelaţie probabilistică, nu pe înţelegerea cauzalităţii.

Implicaţiile comerciale sunt majore. Conform unor studii citate de Garran, ratele de eşec sunt foarte ridicate pentru aplicaţiile din lumea reală, şi se ridică la 65% - 99,7%.

Mai sunt apoi şi limitările operaţionale. În timp ce IA poate fi utilă pentru sarcini de redactare sau sumarizare, este riscant să se construiască fluxuri de lucru operaţionale complexe pe această tehnologie în momentul actual.

O experienţă relevantă în acest sens tocmai a fost descrisă pe un cont al platformei sociale Reddit. "Tocmai am aflat că inteligenţa artificială a inventat date analitice timp de 3 luni", scrie utilizatorul, care pare să fie un manager implicat în implementarea soluţiilor IA.

Pe baza acestor date, rezultat al aşa-numitelor "halucinaţii" care au început să fie analizate tot mai mult în literatura de specialitate, directorii au luat decizii importante pentru companie, care acum trebuie revizuite fundamental.

"Cifrele erau uneori din perioade greşite, alteori produsele erau amestecate şi alteori pur şi simplu complet inventate. Dar sistemul IA explica totul atât de încrezător, încât nimeni nu l-a pus niciodată la îndoială", se mai subliniază pe contul de Reddit.

Mesajul este deosebit de clar pentru companii: nu poţi construi viitorul afacerii pe baza unei tehnologii care are nu "înţelege" răspunsurile, ci doar le "ghiceşte".

În dezbaterea dintre Noble şi Garran a fost adus în atenţie un studiu recent, "Remote Labor Index: Measuring AI Automation of Remote Work", conform căruia modelele IA reuşesc să finalizeze corect sarcini comerciale reale în doar 2,5% dintre cazuri.

Cercetătorii au testat şase modele lingvistice de mari dimensiuni pe sarcini reale de freelancing, exact genul de muncă pentru care oamenii sunt plătiţi pe platforme precum Upwork.

Rezultatul? Cel mai performant model IA a finalizat sarcinile suficient de bine pentru a fi plătit în 2,5% dintre cazuri. Cel mai slab? 0,3%.

Studiul a eliminat în mod deliberat sarcinile care necesită muncă fizică sau interacţiune umană complexă, concentrându-se exclusiv pe sarcinile digitale, acolo unde inteligenţa artificială ar trebui, teoretic, să exceleze. Cu toate acestea, rata de eşec a fost de 97,5%.

După cum mai subliniază Noble, "inteligenţa artificială este excelentă când este vorba despre corelaţii, dar corelaţia nu este modul în care funcţionează lumea reală", deoarece "poate regurgita răspunsuri la întrebări pe care a fost antrenată, dar nu poate să construiască ceva, să execute o sarcină complexă sau să opereze în lumea reală, unde corelaţiile nu se mai menţin".

Dincolo de toate acestea, aspectul financiar rămâne fundamental, iar fenomenul de "finanţare circulară a furnizorilor" ar trebui să reprezinte motive serioase de îngrijorare.

În discuţia dintre Noble şi Garran este evidenţiat cazul NVIDIA, unde creanţele au înregistrat o creştere de 770%. Aceasta sugerează că clienţii cumpără hardware la preţuri mari, nu neapărat din profituri generate, ci prin finanţare de la furnizor. Dacă cererea de calcul nu se materializează în venituri reale, acest lanţ se rupe.

Dincolo de costuri, chiar şi succesul pare să fie tot un eşec, cel puţin din punct de vedere al recomandărilor de investiţii.

Bloomberg a scris recent că sistemul de inteligenţă artificială Claude de la Anthropic ar putea avea efecte negative pentru dinamica pieţelor, prin stimularea "gândirii de turmă" a analiştilor şi investitorilor.

"Utilizarea modelelor de inteligenţă artificială, precum Claude Opus 4.6 de la Anthropic, ar putea face ca participanţii la piaţă să fie mai predispuşi să urmeze mulţimea şi să dezvolte un fel de monocultură a pieţei, ceea ce ar duce la un comportament de turmă şi la concentrarea riscului", subliniază agenţia de ştiri americană, deoarece o piaţă financiară sănătoasă presupune existenţa unor opinii diverse. În caz contrar, "participanţii la piaţă vor fi mai predispuşi să umfle bulele speculative şi să treacă cu vederea vulnerabilităţile sistemice".

La concluzii similare în ceea ce priveşte utilizarea inteligenţei artificiale a ajuns de curând şi compania IBM, care a decis să-şi tripleze numărul poziţiilor entry-level, tocmai cele considerate a fi primele victime ale adoptării pe scară largă a IA.

"Companiile care vor avea cel mai mare succes peste trei până la cinci ani sunt cele care şi-au dublat angajările la nivel de bază în acest mediu", a declarat directorul de resurse umane al IBM pentru revista Fortune. Motivul îl reprezintă "dezvoltarea competenţelor mai durabile pentru lucrători şi crearea valorii pe termen lung pentru companie".

Declaraţiile lui George Noble şi analizele lui Julien Garran arată un tablou sumbru pentru ceea ce ei numesc "cel mai mare pariu greşit din istorie".

În viziunea lor, ne aflăm într-un punct de inflexiune, marcat, pe de o parte, de naraţiunea unei revoluţii tehnologice fără precedent, dar pe fondul realităţii dure a randamentelor descrescătoare, a fluxurilor financiare circulare şi a lipsei de profitabilitate.

Cu toate că realitatea reprezintă un obstacol mult prea mare pentru inteligenţa artificială, aşa cum este şi pentru tranziţia verde, risipa capitalului nu se va opri prea curând.

Aceasta nu este decât o consecinţă directă a lipsei de responsabilitate a autorităţilor, sigura categorie socială care nu răspunde, atât material cât şi penal, pentru decizii care pot conduce la ştergerea naţiunilor din istorie.