Dacă, într-un viitor plauzibil, se va face un film despre „cum a explodat balonul inteligenței artificiale”, Ed Zitron va fi, fără îndoială, un personaj central. Se potrivește perfect arhetipului străinului excentric: singuraticul bizar care a prevăzut totul, strigând avertismente de pe margine pe care nimeni nu le-a luat în seamă. Așa cum Christian Bale l-a interpretat pe Michael Burry, investitorul care a prezis criza financiară din 2008 în **The Big Short**, îți poți imagina cu ușurință, de exemplu, pe Robert Pattinson și Paul Mescal concurenți pentru a-l portretiza pe Zitron – britanicul plin de viață, colorat și iritant, dar tenace și orientat către detalii, care a devenit unul dintre cei mai vocali critici ai marilor companii tech.
Asta nu înseamnă că balonul IA se va sparge neapărat, dar în valul uriaș de optimism exagerat pentru IA, scepticismul lui Zitron, direct și îndrăzneț, l-a transformat într-un fel de figură de cult. Buletinul său tehnologic, **Where’s Your Ed At**, numără acum peste 80.000 de abonați; podcastul său săptămânal, **Better Offline**, se clasează constant în Top 20 pe listele tehnologice; este o voce disidentă obișnuită în mass-media; iar subreddit-ul său a devenit un refugiu pentru scepticii IA, inclusiv pentru cei din industria tehnologică însăși – un utilizator îl descrie ca pe „un far într-o furtună de prostii hipercapitaliste nebunești”.
Zitron a început să examineze IA generativă în 2023, la un an după lansarea cutremurătoare a ChatGPT de către OpenAI. „Cu cât mă uitam mai mult, cu atât deveneam mai confuz”, spune el. „Nu numai că modelele lingvistice mari (LLM-urile) eșuau în mod clar să facă ceea ce oamenii sperau, dar nici nu aveau o cale de a realiza acest lucru. Nimic din ce am găsit nu sugera că aceasta este o afacere reală, darămite ceva care ar schimba lumea.”
Vorbește prin videoconferință din biroul său din Las Vegas, purtând un hanorac roșu, înconjurat de printuri înrămate din cultura pop și de obiecte memoriale sportive americane. Și, Doamne, ce poate vorbi Zitron. Așa cum știu ascultătorii de la **Better Offline**, acest bărbat de 39 de ani este un vorbitor prodigios – priceput la monologuri extinse, exprimându-și punctul de vedere într-un limbaj accesibil, adesea obraznic, condimentat cu fapte, statistici, analogii și o bună parte de înjurături. Accentul său londonez accentuează doar rolul său de contestatar al Silicon Valley – cineva care nu pronunță „t”-urile când spune „datacentres”.
Explicarea tezei lui Zitron despre motivul pentru care IA generativă este sortită eșecului nu este simplă: anul trecut, a expus-o într-un eseu de 19.000 de cuvinte. Dar poate fi împărțită în două părți interconectate: eficacitatea reală a tehnologiei și arhitectura financiară a boom-ului IA. În viziunea lui Zitron, ambele fundații sunt șubrede.
În primul rând, există problema ca IA generativă să își țină promisiunile. În ultimii ani, am văzut profeții tot mai alarmante despre cum tehnologia va revoluționa munca așa cum o știm. De exemplu, Dario Amodei, CEO al Anthropic – cel mai apropiat rival al OpenAI – a avertizat în mai anul trecut că IA ar putea elimina jumătate din toate locurile de muncă de nivel începător pentru colari albi în cinci ani. „Generația actuală de modele lingvistice mari de IA nu va face asta”, afirmă Zitron cu încredere. „Dovada mea este că sunt practic la fel ca acum un an. Au aceeași eficacitate. Și fiecare încercare de a le transforma în ceva care poate face lucruri în mod autonom a eșuat.” El susține că LLM-urile au halucinații și oferă răspunsuri greșite, dau răspunsuri diferite de fiecare dată și nu pot învăța, crea sau efectua cu adevărat multe sarcini complexe. El chiar pune la îndoială etichetarea acestei tehnologii drept „inteligență”.
„Este inteligentă în același mod în care o pereche de zaruri este inteligentă”, spune el. „Modelele lingvistice mari sunt arhitecturi bazate pe transformatori care folosesc probabilitatea la scară largă pentru a genera următorul token. Fac asta la scară largă, așa că ai putea crede: 'Oh, vine cu lucruri.' Nu, are un corpus mare de date și atât de mulți parametri...” IA generativă funcționează preluând din date existente pentru a produce rezultate, nimic mai mult. Nu am considera o formulă Excel inteligentă, așa că nici IA generativă nu ar trebui etichetată ca inteligentă.
Mulți nu sunt de acord cu această viziune, în special în ceea ce privește impactul IA asupra locurilor de muncă. În industrii precum film, servicii pentru clienți, guvernare și tehnologie, profesioniștii raportează că instrumentele de IA le permit să îndeplinească aceleași sarcini cu mai puțini oameni. Chiar dacă nu elimină jumătate din toate locurile de muncă, IA este gata să transforme locul de muncă. Un sondaj din iunie anul trecut a indicat că posturile de nivel începător în Marea Britanie au scăzut cu aproape o treime de la lansarea ChatGPT.
Zitron replică că „corelația nu înseamnă cauzalitate”, citând rapoarte care pun la îndoială sau minimalizează rolul învățării automate în pierderea locurilor de muncă. De exemplu, un raport recent al MIT despre „starea IA în afaceri în 2025” a constatat că 95% dintre companiile care încearcă să integreze IA au văzut „randament zero”. Raportul a observat că majoritatea sistemelor de IA generativă nu rețin feedback-ul, nu se adaptează la context și nu se îmbunătățesc în timp.
Aceasta duce la a doua parte a argumentului lui Zitron: economia boom-ului IA nu se leagă. Nivelul de investiții care se revarsă în IA este fără precedent. „Cei Magnifici Șapte” – Alphabet (compania mamă a Google), Amazon, Apple, Meta, Microsoft (care deține 27% din OpenAI), Nvidia și Tesla – reprezintă acum 34% din S&P 500, un indice care reprezintă aproximativ jumătate din piața globală. Ca principal producător de GPU-uri, cipurile puternice esențiale pentru IA, Nvidia „face bani” în mod esențial, conform lui Zitron. Între timp, alții împrumută și cheltuie miliarde pe care s-ar putea să nu le recupereze niciodată.
În timp ce startup-urile din Silicon Valley au operat în mod tradițional în pierdere pentru a câștiga cotă de piață și a profita mai târziu, decalajul actual dintre cerere și ofertă este alarmant de mare. Construirea IA necesită investiții masive: un centru de date tipic are nevoie de zeci de mii de GPU-uri, fiecare costând peste 50.000 de dolari (37.000 de lire sterline), plus software, rețea, facilități mari și cantități semnificative de energie electrică și apă. Costul estimat pentru o capacitate de 1GW a unui centru de date pentru IA este de 35 de miliarde de dolari (26 de miliarde de lire sterline). În consecință, doar „hiperscalatorii” cu resurse financiare adânci precum Google, Meta, Amazon, Microsoft și Oracle pot concura la această scară.
Pe partea cererii, perspectiva este mai puțin clară și departe de a fi sigură. De exemplu, OpenAI plănuiește să cheltuiască 1,4 trilioane de dolari (1 trilion de lire sterline) pe infrastructură de IA în următorii cinci ani, dar veniturile sale estimate pentru 2025 sunt de doar aproximativ 20 de miliarde de dolari (15,8 miliarde de lire sterline). Zitron subliniază că multe înțelegeri între companiile de IA implică practic plata reciprocă. În septembrie anul trecut, Nvidia a anunțat o investiție de 100 de miliarde de dolari în OpenAI, care la rândul său va folosi fondurile pentru a cumpăra cipuri Nvidia. Aranjamente similare sunt comune în industrie. Chiar și companiile „neocloud” precum CoreWeave, Lambda și Nebius, care construiesc centre de date și închiriază capacitate GPU, se bazează în mare parte pe afaceri de la giganți precum Google, Microsoft, Amazon și Nvidia. Zitron susține că, fără acești hiperscalatori, veniturile totale din computația IA pentru 2025 ar fi mai mici de un miliard de dolari.
În ceea ce privește profitabilitatea, ChatGPT are acum aproximativ 800 de milioane de utilizatori, dar majoritatea nu plătesc. Chiar și pentru abonații care plătesc, costurile de conectare a unui utilizator la... Pentru un model de IA precum GPT, costul fiecărei interacțiuni cu utilizatorul poate varia dramatic. Un utilizator poate pune o întrebare simplă sau poate cere ceva care determină modelul să genereze un răspuns complex. După cum subliniază Zitron, nu există economii de scară aici – fiecare interogare necesită „computație” sau procesare computerizată, pe cheltuiala furnizorului. „Cu cât cineva este un utilizator mai puternic al acestor platforme, cu atât te va costa mai mult. Acesta este aproape opusul modului în care funcționează de obicei Silicon Valley.” Și dacă răspunsul nu este satisfăcător și trebuie reprocesat, ceea ce se întâmplă adesea, „asta înseamnă mai multă computație consumată, fără să-ți aducă bani în plus”. În timp ce modelele de IA devin constant mai ieftine și mai avansate, acest lucru se realizează doar prin utilizarea unei capacități de calcul și mai mari. „Este ca și cum prețul benzinei ar scădea puțin, dar trebuie să conduci încă 250 de mile pentru a ajunge undeva. Deci acest lucru este cu adevărat problematic – pentru că înseamnă că nu există un punct de profitabilitate.”
Un centru de date tipic necesită zeci de mii de GPU-uri.
Din nou, nimic din toate acestea nu garantează că un crah major al IA se va întâmpla, dar „dacă greșesc, nu știu cum greșesc”, spune el. „Fiecare contraargument pe care l-am citit la munca mea este în mare parte doar o dorință că 'IA va deveni mai bună'.”
Mulți l-au acuzat pe Zitron că poartă pică marilor companii tech, dar el neagă acest lucru: „Am o problemă cu cei care nu vor să vorbească despre realitate.” Cu siguranță nu evită atenția, dar nu de aceea s-a implicat în asta, explică el. „Îmi place să scriu. Îmi place să dezasamblez lucruri. Îmi place să rezolv puzzle-uri. Cred că îmi place să pot înțelege lucruri. O mare parte din asta este doar eu încercând să mi le explic mie, mai degrabă decât unui public.” Nu are pregătire formală în economie sau informatică și nu a lucrat niciodată în tehnologie. „Am învățat practic totul de la zero.”
Totuși, Zitron a fost întotdeauna atras de tehnologie. Spune că și-a construit 10 calculatoare personale de-a lungul vieții. A început când tatăl său i-a cumpărat un PC cu conexiune dial-up când avea 10 ani. „Așa că am fost online de la o vârstă destul de fragedă. Am crezut imediat: 'Acesta este viitorul. Îndrăgesc asta. Îmi place că pot vorbi cu oameni și să joc cu oameni.' Am fost un copil destul de singuratic. Nu aveam mulți prieteni, dar mi-am făcut mulți prieteni online.”
Crescând în Hammersmith, vestul Londrei, Zitron își descrie părinții ca fiind iubitori și susținători. Tatăl său era consultant în management; mama sa l-a crescut pe el și pe cei trei frați mai mari. Dar „școala secundară a fost foarte rea pentru mine, și cam atât voi spune.” Are dispraxie, o tulburare de coordonare, și a fost diagnosticat cu ADHD la vârsta de 20 de ani. „Cred că am picat la fiecare limbă și la fiecare știință și nu m-am descurcat strălucit la matematică”, spune el. „Dar am fost întotdeauna obsedat de detalii.”
După ce a studiat media și comunicarea la Universitatea Aberystwyth, a început să scrie pentru reviste de jocuri, dar „am ajuns într-un punct în care eram nefericit în Londra.” Așa că s-a mutat la New York în 2008 și a început să lucreze în relații publice tech. Spune că nu-și poate imagina întoarcerea în Marea Britanie. Nu își discută viața personală dincolo de a menționa că are un fiu, motiv pentru care locuiește în Las Vegas. Nu-l deranjează acolo: „Toată lumea este ciudată, așa că nimeni nu este ciudat.” S-a raportat că a fost căsătorit și divorțat de două ori.
Zitron continuă să lucreze în relații publice tech, ceea ce pare să fie în contradicție cu rolul său de critic tech – fie ca și cum ar mușca mâna care-l hrănește, fie un conflict de interese. El nu vede lucrurile așa. Spune că nu are clienți de IA și nu lucrează cu marile companii tech, și are doar câțiva clienți acum. Munca i-a oferit o rețea de contacte în industrie și probabil l-a ajutat să se promoveze. În 2013, a publicat o carte numită **This Is How You Pitch: How To Kick Ass in Your First Years of PR**. Cu toate acestea, s-ar putea să nu mai lucreze mult în PR. „Partea de media reprezintă din ce în ce mai mult din veniturile mele în zilele noastre decât m-am așteptat
