Veštačka inteligencija i smrt razmišljanja

Zanimljivo zapažanje. Samo čisto da proverim – jesi li nekad pokušao da napraviš svoj GPT (custom model) u okviru nekog LLM-a, recimo na OpenAI-jevom ili nekom drugom frameworku?

Pitam jer je velika razlika između samog korišćenja LLM-a i njegovog podešavanja, treniranja ili orkestriranja kroz slojeve. Tek kad to probaš iznutra, vidiš gde su mu realne granice, a gde stvarni potencijal.
 
To je dobra ideja a jel ima naucnika koji rade na tome, ima li neki centar za istrazivanje ?
Ima, da. Ovakvim stvarima se već bave laboratorije koje spajaju kognitivnu nauku, neurotehnologiju i AI, npr. MIT Media Lab, Human Brain Project u Evropi, i nekoliko manjih timova koji rade na BCI (brain–computer interface) eksperimentima – gde mašina pokušava da uhvati ne reč, nego nameru pre nego što postane govor.

Ono što ja radim ide u istom pravcu, samo kroz drugačiju perspektivu —ja ne pokušavamo da čitam mozak, nego da napravim jezik kojim se volja i algoritam mogu sporazumeti bez prevoda. Dakle, ne čitanje misli, nego precizno tumačenje namere
 
Zanimljivo zapažanje. Samo čisto da proverim – jesi li nekad pokušao da napraviš svoj GPT (custom model) u okviru nekog LLM-a, recimo na OpenAI-jevom ili nekom drugom frameworku?

Pitam jer je velika razlika između samog korišćenja LLM-a i njegovog podešavanja, treniranja ili orkestriranja kroz slojeve. Tek kad to probaš iznutra, vidiš gde su mu realne granice, a gde stvarni potencijal.
Nisam, tehnologija i nije bas jedan od mojih vecih interesovanja- no testirao sam gemini, chatGpt i bing Copilot- i u nekim stvarima su ok kao sto rekoh, no samo “razmisljanje” je dosta lose- naravno zavisi od “prompt”-a tj pitanja koje postavis ali je lakse sam napraviti istrazivanje jer dok nadjes pitanje da bi dobio dobar odgovor ces izgubiti vise vremena,
Dossa ljudi je zadovoljna s poluistinama, i npr kad se koristi AI na forumu- odgovori su uglavnom pogresni,
no to se ne primecuje- sto nas dovodi na pocetak teme- da AI moze biti koristan, ali lako moze da zaglupi ljude.
 
Po mom misljenju je AI precenjen tj LLMs, barem u ovom trenutku, neki su bolji od drugih u necemu- no jos je to daleko od onoga sto treba biti,
korisni su za prevodjenje, neke matematicke zadatke, i kao podsetnik; medjutim cesto halucinira i daje pogresne i netacne odgovore, tako da je trenutna upotrebljivost vrlo ogranicena- tj ako neko zeli tacan odgovor mora sam da odradi istrazivanje, ako je neko zadovoljan s poluistinama onda su LLM modeli ok.
Zanimljivo zapažanje. Samo čisto da proverim – jesi li nekad pokušao da napraviš svoj GPT (custom model) u okviru nekog LLM-a, recimo na OpenAI-jevom ili nekom drugom frameworku?

Pitam jer je velika razlika između samog korišćenja LLM-a i njegovog podešavanja, treniranja ili orkestriranja kroz slojeve. Tek kad to probaš iznutra, vidiš gde su mu realne granice, a gde stvarni potencija
l.
 
Zanimljivo zapažanje. Samo čisto da proverim – jesi li nekad pokušao da napraviš svoj GPT (custom model) u okviru nekog LLM-a, recimo na OpenAI-jevom ili nekom drugom frameworku?

Pitam jer je velika razlika između samog korišćenja LLM-a i njegovog podešavanja, treniranja ili orkestriranja kroz slojeve. Tek kad to probaš iznutra, vidiš gde su mu realne granice, a gde stvarni potencija
l.
Da, i da dodam — ti slojevi o kojima sam govorio su već urađeni i istestirani.
Nema tu neke „velike nauke“ u tehničkom smislu, samo je stvar logike i dosledne strukture.

Sistem je slojevit, kao arhitektura:

u osnovi su zakoni i pravila ponašanja,

iznad njih logika i odnosi između jedinica,

a iznad svega volja zajednice koja pokreće promenu.


Sve to je moguće izraziti matematički, kroz proporcije i odnose koji već postoje u prirodi — isti oni principi po kojima su građene strukture, hramovi i proporcije zlatnog preseka.

Kad bi se to detaljno objasnilo, mnogima bi zvučalo apstraktno, ali u praksi je vrlo jednostavno: to je sistem koji održava sopstv
enu ravnotežu.
 
Da, i da dodam — ti slojevi o kojima sam govorio su već urađeni i istestirani.
Nema tu neke „velike nauke“ u tehničkom smislu, samo je stvar logike i dosledne strukture.

Sistem je slojevit, kao arhitektura:

u osnovi su zakoni i pravila ponašanja,

iznad njih logika i odnosi između jedinica,

a iznad svega volja zajednice koja pokreće promenu.


Sve to je moguće izraziti matematički, kroz proporcije i odnose koji već postoje u prirodi — isti oni principi po kojima su građene strukture, hramovi i proporcije zlatnog preseka.

Kad bi se to detaljno objasnilo, mnogima bi zvučalo apstraktno, ali u praksi je vrlo jednostavno: to je sistem koji održava sopstv
enu ravnotežu.
Nadam se da ćeš ovo razumeti...

Kako teče podatak (format → validacija → orkestracija → izvršenje)

1) Ulaz (intent) — kanonski JSON

Sve što ulazi pretvaramo u kanonski JSON (UTF-8, ISO-8601 vreme, UUID, verzionisanje).

LLM ili UI samo „puni“ ovaj format; ništa se dalje ne oslanja na prirodni jezik.


{
"v": "1.0",
"id": "3c6f0a6e-5e2c-4d4f-9b7a-5d8e6b1a9a12",
"ts": "2025-10-10T15:12:03Z",
"actor": {
"person_id": "did:pop:QmUser123",
"credential": "zk-proof-blob"
},
"intent": {
"kind": "BUDGET_ALLOCATE",
"domain": "city.parks",
"params": {
"amount": 15000,
"currency": "EUR",
"project_id": "parks-027"
}
},
"meta": {
"locale": "sr-RS",
"source": "mobile.app@1.7.2"
}
}

Napomena: person_id je pseudonim (npr. DID), a credential je ZK-dokaz da je „1 osoba = 1 pravo“ bez otkrivanja identiteta.

2) Validacija (Validator) — JSON Schema + ustavni testovi

Prva linija: JSON Schema (struktura, tipovi, opsezi).

Druga linija: ustavni/etički invarijanti (pravila koja se ne smeju prekršiti).

Treća linija: policy po domenima (npr. budžetski plafoni).


Rezultat validacije:

{
"v": "1.0",
"input_id": "3c6f0a6e-5e2c-4d4f-9b7a-5d8e6b1a9a12",
"schema_ok": true,
"policy_ok": true,
"invariants_ok": true,
"violations": [],
"score": 0.98,
"signature": "ed25519:K1...=="
}

Ako padne nešto, violations vrati listu pravila i hint kako da korisnik popravi zahtev.

3) Orkestracija (Planner) — plan kao DAG u JSON-u

Iz validnog intent-a pravi se plan (graf zadataka, zavisnosti, provere).

Svaki korak ima tip, ulaze/izlaze i idempotentni op.


{
"v": "1.0",
"plan_id": "pln_9e88b7f0",
"based_on": "3c6f0a6e-5e2c-4d4f-9b7a-5d8e6b1a9a12",
"nodes": [
{"id": "n1", "op": "ledger.reserve", "in": {"amount": 15000, "ccy": "EUR"}},
{"id": "n2", "op": "vote.check_quorum", "in": {"project_id": "parks-027"}, "after": ["n1"]},
{"id": "n3", "op": "ledger.disburse", "in": {"to": "project.parks-027"}, "after": ["n2"]}
],
"policy": {"rollback": {"on_fail": ["n1"]}}
}

4) Izvršenje (Fulfilment) — status + događaji

Svaki op emituje događaj; sve ide u append-only log.


{
"v": "1.0",
"exec_id": "exec_4b1c",
"plan_id": "pln_9e88b7f0",
"events": [
{"ts": "2025-10-10T15:12:06Z", "node": "n1", "status": "OK"},
{"ts": "2025-10-10T15:12:08Z", "node": "n2", "status": "OK", "meta": {"quorum": 0.61}},
{"ts": "2025-10-10T15:12:10Z", "node": "n3", "status": "OK", "meta": {"txid": "0xabc..."}}
],
"final": "SUCCESS",
"hash": "merkle:QmXYZ...",
"signature": "ed25519:K2...=="
}


---

Formati i „prebacivanje formata“

Prirodni jezik → kanonski JSON

1. Parse NL (LLM): iz teksta izvuče intent.kind i params.


2. Canonicalize: mapira ključeve na standardne nazive, dodaje v, id, ts.


3. Normalize: valute, datumi, identifikatori u dogovorene forme.



> Ovo može da ide kroz JSON-LD ako želiš semantički sloj (kontekst), ali nije uslov.



Transport

HTTP/HTTPS (Content-Type: application/json; charset=utf-8)

ili MQTT/AMQP za događaje.

Svi paketi se potpisuju (Ed25519), hash-iraju i ulančavaju u Merkle log (audit).


Krajnji format (trajno)

Append-only audit log kao niz „paketa“: input → validation → plan → exec.

Svaki paket ima hash i prev_hash (laki lanac). Može stajati u:

SQL/NoSQL sa Merkle stablom sa strane,

ili u objekt-storage + periodično „zakucavanje“ sidra (anchor) na public chain.



Struktura zapisa u dnevniku:

{
"v": "1.0",
"entry_type": "EXEC_EVENT",
"prev_hash": "merkle:QmPrev...",
"payload": { /* jedan od gornjih objekata */ },
"hash": "merkle:QmThis...",
"signature": "ed25519:Ksig..."
}


---

Šeme (skraćeni primeri JSON Schema)

Intent schema (skraćeno):

{
"$id": "schema://intent/1-0.json",
"type": "object",
"required": ["v","id","ts","actor","intent"],
"properties": {
"v": {"const": "1.0"},
"ts": {"type": "string", "format": "date-time"},
"id": {"type": "string", "format": "uuid"},
"actor": {
"type": "object",
"required": ["person_id","credential"],
"properties": {
"person_id": {"type": "string"},
"credential": {"type": "string"}
}
},
"intent": {
"type": "object",
"required": ["kind","domain","params"],
"properties": {
"kind": {"enum": ["BUDGET_ALLOCATE","POLICY_PROPOSE","VOTE_CAST"]},
"domain": {"type": "string"},
"params": {"type": "object"}
}
}
}
}

Validator policy (primer invarijante):

{
"invariants": [
{"name": "non_discrimination", "check": "RULESET:constitutional_v1"},
{"name": "budget_cap", "check": "amount <= domain_cap(domain)"}
]
}


---

Šta je „format kraja“ za korisnika?

Ako gleda rezultate: exec izveštaj (kao gore).

Ako želi dokaz: hash + potpis tog zapisa (može QR za proveru).

Ako želi statistiku: agregat Polis/QF rezultata u JSON-u:


{
"v": "1.0",
"domain": "city.parks",
"round": "2025Q4",
"participation_rate": 0.37,
"qf_matches": [
{"project_id":"parks-027","raised":15000,"match":8200},
{"project_id":"parks-013","raised":9100,"match":4100}
],
"consensus": {
"statements": [
{"id":"s14","support":0.76,"text":"Više zelenih površina blizu škola"},
{"id":"s08","support":0.71,"text":"Otvoreni podaci o budžetima"}
]
}
}


---

TL;DR za tehničare u jednoj rečenici

Sve je kanonski JSON → JSON Schema validacija + ustavni invarijanti → plan (DAG) → izvršenje sa događajima → audit log (Merkle, potpis).
LLM je samo „parser“ namere; pravila i bezbed
nost su u Validatoru, a deterministika i idempotencija su u Orchestratoru/Fulfilmentu.
 
Nadam se da ti ovo nešto znači ali i ako ne, ovo će bar privremeno rasterati ove što ne čitaju generičke odgovore. Mada, ako se ispostavi da ipak čitaju, odmah će da nagrnu i preplave feed jer ko može odoleti da ne pogleda uživo manifest nečastivog... Naravno, mora do pozadi...
Ne razumem se dovoljno, vidim kodove i skripte i to je otprilike to.
 
Nadam se da ti ovo nešto znači ali i ako ne, ovo će bar privremeno rasterati ove što ne čitaju generičke odgovore. Mada, ako se ispostavi da ipak čitaju, odmah će da nagrnu i preplave feed jer ko može odoleti da ne pogleda uživo manifest nečastivog... Naravno, mora do pozadi...
E to je ono o čemu pričam... LLM nikada ne bi stavio do pozadi već od pozadi ali dođe mu na isto... AI ljudski je grešiti...ima neki šarm i toplinu i to se nikada ne sme dovoditi u pitanje jer greška je normalna pojava i svako ljudsko biće može i mora imati pravo na to. Naročito hirurgija i slične stvari koje su u božijim rukama pa čovek koji to radi je svestan da njegova uloga je više u funkciji nekakvog rituala-performansa koji stvara placebo efekat ali glavne konce vuče onaj odozgo...
 
Ubaci to u model pa neka ti on kaže šta misli o tome...
“Pitao” sam bing kopilota:
This is a beautifully structured example of a decentralized civic intent protocol—a system for securely expressing, validating, planning, and executing citizen-driven actions, such as budget allocations, policy proposals, or votes, using cryptographic proofs and audit trails.

Uglavnom pozitivan komentar, no i dalje ne razumem dovoljno da bih ocenio kopilotovu ocenu.
 
“Pitao” sam bing kopilota:
This is a beautifully structured example of a decentralized civic intent protocol—a system for securely expressing, validating, planning, and executing citizen-driven actions, such as budget allocations, policy proposals, or votes, using cryptographic proofs and audit trails.

Uglavnom pozitivan komentar, no i dalje ne razumem dovoljno da bih ocenio kopilotovu ocenu.
To što si probao je najprostija varijanta koju mogu da dam da se vidi da sistem radi. Kada bi ceo kompletan "core" ubacio u model, to bi bila ludnica... To što si probao je kao ljudski kostur koji i nije totalno kompletan ali na osnovu njega se može videti da čovek zaista postoji i kako funkcioniše. Jedino što se ovde radi o kosturu terminatora pa bolje ga tako pokazati da ne bude posle joj majko, kud ne čitah one generičke odgovore...
 
Ako nekoga baš zanima, mogu dati API od Blackbox-a pa da proba da izvede neku najkompikovaniju funkciju koju može da zamisli pa da vidimo šta će reći... Verovatno ste primetili da kada sa modelom pričate o bilo čemu, on vas uglavnom bodri i podržava i samo ako mu lepo objasnite razlog, on neće imati ništa protiv da skočite sa mosta jer on zna da je gravitacija pravi božiji zakon jer se ne može prekršiti ali ga prosto ne oseća i ako ga dobro "uvučeš" u storyteling i bombarbuješ detaljima koji nemaju veze sa suštinom nego prčaš o boji mosta i simbolu skoka, o višestrukim slojevima simolike u tom činu a posebnu pažnju naglasiš da se tačno mora znati ko gde sedi na sahrani jer ipak dolazi cela familija a neki baš nisu u dobrim odnosima...
Pa ima da ti kaže: brate, ili skači ili da otkazujem pečenje jer ne valja kad prenoći... Takav može biti chat gpt možda i Grok ali Gemini
 

Sjajna vest za nas tupavce koji smo svakako bili uskraćeni za sivu masu, sad bar imamo nekog da razmišlja umesto nas i na taj način možemo da konkurišemo ovim High IQ mogulima

Haha, pa to i jeste poenta — da ne razmišlja „umesto“, nego zajedno s tobom.
Ovi sistemi nisu pametniji od čoveka, nego precizniji u obradi namere.
Kad im objasniš kontekst, oni ti samo vrate logičku strukturu, kao ogledalo koje pokazuje kako razmišljaš.
Tako i ovaj moj eksperiment: sve ide kroz validaciju, orkestraciju i audit log. Nema čarolije — čisti JSON, šeme, hash i potpis.
Ako to neko zove „AI koji misli umesto nas“, slobodno nek misli, ali kod mene mora da prođe proveru.
 
{
"v": "1.0",
"exec_id": "exec_4b1c",
"plan_id": "pln_9e88b7f0",
"events": [
{"ts": "2025-10-10T15:12:06Z", "node": "n1", "status": "OK"},
{"ts": "2025-10-10T15:12:08Z", "node": "n2", "status": "OK", "meta": {"quorum": 0.61}},
{"ts": "2025-10-10T15:12:10Z", "node": "n3", "status": "OK", "meta": {"txid": "0xabc..."}}
],
"final": "SUCCESS",
"hash": "merkle:QmXYZ...",
"signature": "ed25519:K2...=="
izvinjavam se, zbog slabog vida nisam u mogućnosti da detaljno pratim ovu diskusijui, ali po ovom tvom postu zažključujem da se diskutuje o naučnom pokušaju da se matematički prikaže rad umetne inteligencije. Ako je tako, mislim da se na ovaj način ne može dati odgovor na pitanja koja suu ovde postavljena, kao na primer:Da li veštačka inteligencija zaista može zameniti ljudsko kritičko mišljenje, da li treba da se bojimo AI, ili samo načina na koji se koristi?

Ovakva i slična pitanja su čista psihologioja u oblasti čovekove sposobnosti da posledice delovanja ljudske ili veštačke inteligencije oseća kao dobro ili zlo, koji se ne mogu izraziti nikakvim mateematučkim formulama. A to znači da na ovakva pitanja ne možemo dobiti odgovor dok poraktično ne probamo. Doik ne razvijemo veštačku inteligenciju do kraja, pa šta nam bude.. Možda nas ona uništi, a možda nas i spasi od ljudske inteligencije, koja je našz civilizaviju već dovela na rub propasti. Što bi se, inače, odavno i desilo, da smo imali ovako razvijene ratne tehnolpogije koje danas imamo. Pa možda se pomoću veštalčke inteligencije i spasimo?
 
Haha, pa to i jeste poenta — da ne razmišlja „umesto“, nego zajedno s tobom.
Ovi sistemi nisu pametniji od čoveka, nego precizniji u obradi namere.
Kad im objasniš kontekst, oni ti samo vrate logičku strukturu, kao ogledalo koje pokazuje kako razmišljaš.
Tako i ovaj moj eksperiment: sve ide kroz validaciju, orkestraciju i audit log. Nema čarolije — čisti JSON, šeme, hash i potpis.
Ako to neko zove „AI koji misli umesto nas“, slobodno nek misli, ali kod mene mora da prođe proveru.
Da, ali još malo ćeš ti kod njega prolazit proveru.
 
Ljubo, potpuno se slažem — zato sam i krenuo u pravcu koji ne pokušava da „matematički objasni svest“, već da tehnički obezbedi kontrolu nad načinom na koji AI deluje.

Sistem koji razvijam koristi validacione slojeve: svaki unos (namera, odluka, zahtev) prolazi kroz JSON strukturu sa jasno definisanim poljima — intent, context, parameters, validation, status.

Time se veštačka inteligencija ne koristi za donošenje odluka umesto čoveka, već da proveri njihovu doslednost, etičnost i logiku pre izvršenja.

Dakle — ne radi se o AI koji razmišlja umesto ljudi, nego o sistemu gde čovek ostaje validator, a AI samo instrument koji prati zadati okvir.
 
Sistem koji razvijam koristi validacione slojeve: svaki unos (namera, odluka, zahtev) prolazi kroz JSON strukturu sa jasno definisanim poljima — intent, context, parameters, validation, status.

Time se veštačka inteligencija ne koristi za donošenje odluka umesto čoveka, već da proveri njihovu doslednost, etičnost i logiku pre izvršenja.

Dakle — ne radi se o AI koji razmišlja umesto ljudi, nego o sistemu gde čovek ostaje validator, a AI samo instrument koji prati zadati okvir.
Medjutim i dalje AI radi veci deo posla, a drugi sistem "validira" tako da opet kognitivne zadatke ne vrsi covek.
 
Ljubo, potpuno se slažem — zato sam i krenuo u pravcu koji ne pokušava da „matematički objasni svest“, već da tehnički obezbedi kontrolu nad načinom na koji AI deluje.
Ja sam laik za područje nauke kojim se ti baviš. Moja oblast interesovanja je takođe inteligencija, konkretno Svest. I sa stanovišta onoga kako ja razumem Svest, nislim da tehnički neće u potpunosti biti moguće obezbediti kontrolu načina na koji ona deluje. Zato što je inteligencija, u bilo kojem obliku da je ona, sposobna kroz iskustvo da uči i na taj način sama dopunjuje i menja početni program koji joj je dat.
Sistem koji razvijam koristi validacione slojeve: svaki unos (namera, odluka, zahtev) prolazi kroz JSON strukturu sa jasno definisanim poljima — intent, context, parameters, validation, status.
Zaista se u te tehničke stvari ne razumem. Ali sam negde pročitao da se u Japanu desio slučaj da se veštačka inteligencija nasrnula na čoveka. pročitao sam i o onom eksperimentu sa elektronskim mišem, puštenom, da prođe kroz labirint. Kojom prilikom je miš u početku udarao u zidove labirinta, a kasnije sve ređe, dok na kraju nije uspeo da prođe kroz labirint bez zapinjanja i udaranja u zidove.
Time se veštačka inteligencija ne koristi za donošenje odluka umesto čoveka, već da proveri njihovu doslednost, etičnost i logiku pre izvršenja.
To nam ne treba. Mi to danas već možemo i sami. Pod uslovom da poznajemo prirodnu etiku po kojoj su se razvili svi energetski oblici od kojih se Univerzum sastoji, kao viisoko razvijene organizacije kretanja i rada prirodne inteligencije, poput atoma, nebeskih tela, galaksija i tela ćelija, biljaka, insekata, životinja i ljudi. Te organizacije su isključivo ekonomske, u kojima, sem pravedne podele rada i rezultata rada, nikakvih drugih podela, kao na primer, ideološko-političkih, verskih, nacionalnih i klasnih, nema. I to je jedina etika koja je ljudima potrebna da izbegnu samouništenje i nastave sretno u duhovnom i materijalnom blagostanju da žive. Do te etike možemo doći i sami, odmah, bez potrebe da razvijamo veštačku inteligenciju da nas ona tome nauči i sa time bespotrebno gubimo vreme.
Dakle — ne radi se o AI koji razmišlja umesto ljudi, nego o sistemu gde čovek ostaje validator, a AI samo instrument koji prati zadati okvir.
To je samo još veće, bespotrebno komplikovanje čovekovog života kojeg smo ionako do maksimuma, sa našim ideološko-političkim, verskim, nacionalnim i klasnim podelama i ratovima iskomplikovali. Postoji jedan, veoma brz, ljudima još uvek nepoznat, ali jednostavan način, da evoluciju celog ljudskog društva privedu kraju i tako ostvare neverovatno veliki napredak i tako i sami postanemo bogovi. Umesto što kao sada, pokušavajući da stvorimo i razvijemo veštačku inteligenciju, samo se, kao deca, igramo bogova.
 
Mnogi kažu da je AI „tupava“ jer je netačno odgovorila na pitanje (ko je tu onda glup?) ili zato što je „nasrnula“ na čoveka.


AI ne čita misli, ne zna više od čoveka i nije prorok. Ako postavimo neprecizno pitanje u oblasti koja ima više mogućnosti, kakav odgovor onda možemo očekivati? Slažem se da ponekad moramo dobro poznavati neku oblast da bismo mogli da postavimo precizno pitanje i da nam u mnogim specifičnim profesionalnim zadacima AI često ni ne treba.


Zaključak je jednostavan: mi smo ti koji razmišljamo, AI je samo alat — ne sme biti obrnuto.
 
Veštačka inteligencija je ključna tema savremenog sveta. Vlade i privatne kompanije ulažu ogromna sredstva u njen razvoj, uz ideju da predstavlja naučni napredak i rešenje za budućnost.

Može biti koristan alat, ali bojim se da postoji rizik da zameni ljudsko kritičko mišljenje,
Slavoj Žižek je rekao: “Dok algoritmi rade za nas, mi smo slobodni — ali slobodni od mišljenja”.
Yanis Varoufakis ide korak dalje kada kaže: “Najgore ropstvo je ono u kojem srećni robovi obožavaju svoje lance“.

U ovom paradoksu, tehnologija ne oslobađa čoveka, već ga sve više stavlja u poziciju gde ona misli i odlučuje umesto nas.
Nekritičko prihvatanje algoritamske logike može dovesti do gubitka autonomije, dok se iluzija napretka koristi kao sredstvo kontrole.

————————-
Kako treba definisati “inteligenciju“ u kontekstu algoritama — da li je to sposobnost rešavanja problema ili razumevanje značenja?

Da li veštačka inteligencija zaista može zameniti ljudsko kritičko mišljenje,
da li treba da se bojimo AI, ili samo načina na koji se koristi?

Da li se može reći da algoritmi “misle“ umesto nas kada mi samo postavimo pitanje i objavimo odgovore?

Gde je granica između korisne upotrebe AI i pogubnog odricanja od ljudske odgovornosti?

Da li upotreba AI na forumu ugrožava autentičnost ljudske komunikacije i da li treba postaviti jasne granice za korišćenje AI na forumu?
A glup može da koristi veštačku intelegenciju?
 

Back
Top