U posljednjih nekoliko godina, AI se iz akademske eksperimentalne faze pretvorio u globalnu infrastrukturu — alat koji koristi gotovo svaki sektor, od medicine i genetike do logistike i geopolitike. Ali današnji AI modeli više nisu samo softver; oni funkcionišu kao planetarni sistemi učenja, strukture koje objedinjuju znanje čovječanstva u matematičkoj formi.
Za razliku od klasičnih programa, AI se ne uči pravilima, nego obrascima. Milioni tekstova, slika, naučnih radova i kodova pretvaraju se u ogromne matrice odnosa — model ne zna šta zna, ali razumije oblik znanja. To ga čini sposobnim da povezuje ideje na načine koji podsjećaju na ljudsku kreativnost, iako je u suštini riječ o statističkom predviđanju.
Najveća promjena 2025. godine je prelazak sa jednog centralnog modela na mrežu manjih specijaliziranih modela. Oni međusobno razmjenjuju rezultate, poput ćelija u biološkom organizmu. Jedan model razumije medicinske slike, drugi predviđa kretanje ekonomske inflacije, treći optimizuje energetske mreže. Zajedno, oni formiraju složeni sistem koji donosi odluke brže od bilo kojeg pojedinačnog stručnjaka.
AI je već revolucionisao biologiju. Modeli za predviđanje struktura proteina rade brže od laboratorija. U astrofizici, AI analizira milijarde podataka sa teleskopa i uočava anomalije koje čovjek ne bi nikad našao. U klimatskim istraživanjima simulira desetine scenarija, dajući preciznija predviđanja od tradicionalnih modela.
Ali uz svu moć, postoji paradoks: AI ne razumije svijet. On samo predviđa. Zato je najveća opasnost ne da AI počne misliti kao čovjek, nego da čovjek počne misliti da AI može zamijeniti ljudsko prosuđivanje.
Umjetna inteligencija će obilježiti civilizaciju 21. stoljeća. Ali isto tako će nas natjerati da preispitamo šta znači biti čovjek — i zašto našu sposobnost da osjećamo, razumijemo i sumnjamo ništa ne može matematički replicirati.
