Trăim un paradox din 2023 încoace: avem sub degete AI ca unul dintre cele mai mari, dacă nu cel mai mare chiar, instrument de cunoaștere, dar nu știm ce nu știm, cu atât mai puțin nu știm încotro ne va duce viitorul. Avem toate operele lumii în rezumati, informația trecutului și a prezentului sub tastatură, dar nu avem viziune încotro ne îndreptăm. Teoria U, formula de leadership și educație al lui Otto Scharmer, ne oferă un mod de navigare prin acest paradox al derivei în care (conștienți sau nu) ne aflăm: înveți și conduci nu repetând trecutul, ci simțind viitorul care vrea să se nască. În era inteligenței artificiale, distincția asta nu mai e filosofie, e diferența dintre oameni care își pierd din abilități cognitive prin externalizarea lor și oameni care evoluează pentru că vor să asculte și să simtă din alt punct, iar asta cere responsabilitate.
Despre același lucru am scris pe larg și când am ales de ce cred mai degrabă în coerență și aliniere decât tehnologizare forțată, un eseu care încă se dospește. Încă mai am de scris, mult și bun. Cel puțin așa sper.
De ce scriu acest articol?
Ideea e veche, de pe când am realizat că simt apariția AI care mă dezbracă de un înveliș al muncii și identității mele, moment pe care l-am simțit ca pe o formă de doliu. Ca mai apoi, ca în Patul lui Procust, să mă lungesc să acopăr acel spațiu adus de AI care lua părți din mine și până am descoperit că unele adaosuri sunt chiar utile, ce să zic? Și, poate te întrebi de ce te opuneai? ( E mai deștept, mai rapid, mai informat, ai zice? Așa e, dar nu e uman, nu e pro-oameni. ) Revenind la lungit…au fost etape în care am simțit că această dorință de elasticitate dusă spre ruptură aproape, dublată de conștientizarea dublului doliu ( plecarea tatălui meu și contractele care dispăreau din cauza AI-ului)
Acum nu mai sunt părtinitoare, nu sunt nici pro sau contra AI (chiar îl folosesc din plin), ci pentru a vedea că responsabilitatea e la noi ( agency – cum spune teoria U) încotro ne îndreptăm. Devenim mai buni , întro societate orientată spre bunăstarea semenilor ( eco-system) sau ne distrugem pentru că lăsăm responsabilitatea la un instrument pe care nu îl știm deplin și nu știm cum îl putem controla din orgoliu și limitarea că e un ”tool” (ego-system), e alegerea noastră ca societate pentru noi și pentru copiii voștri. Îl scriu că nu mai putem învăța neapărat din trecut într-un viitor total imprevizibil.
Ce este Teoria U și de ce contează tocmai acum, în era AI
Teoria U e un model de învățare și leadership dezvoltat la MIT de Otto Scharmer, care descrie cum trecem de la a reacționa din tipare vechi la a crea din potențialul cel mai înalt al viitorului. Contează tocmai acum pentru că inteligența artificială face exact opusul: lucrează din trecut, din tot ce a fost deja scris, dar nu are o orientare neapărat orientată pro-umanitate, pentru că, în continuare e un model de limbaj fără conștiință, nici nu are o direcție previzibilă.
Ideea de fond e că lumea nu se schimbă când facem altceva, ci când acționăm dintr-un alt loc interior. Iar acel loc, deocamdată, nu poate fi automatizat.
Ce spune de fapt Teoria U
Teoria U pornește de la o observație aproape evidentă, dar prea puțin confortabilă pentru creierii noștri: calitatea rezultatelor pe care le creăm depinde de calitatea atenției din care pornim. Nu contează doar ce facem, ci din ce stare interioară facem. Starea în care se află persoana influențează rezultatul la nivel de sistem, comunitate, societate, acum chiar la nivel de omenire și umanitate.
Scharmer a numit „punctul orb” al leadershipului tocmai acest loc dinaintea acțiunii, sursa din care privim realitatea. Studiem produsul și studiem procesul, dar aproape niciodată nu ne uităm la locul din care pornește totul. Aici intervine Teoria U, ca disciplină de a-ți schimba nu comportamentul, ci sursa.
Care sunt mișcarile ascultării în U?
U-ul are trei mișcări: pornim de la downloading repetând greșeli și aceleași răspunsuri, coborâm pe partea stângă prin observare deschisă, atingem fundul prin prezență (presencing), apoi urcăm pe partea dreaptă prin cristalizare și co-creare. E o călătorie de la minte, la inimă, la voință. Aș putea spune, de la frică la curaj.
Coborârea înseamnă să te desprinzi de ce știi deja și să privești realitatea cu o altă perspectivă. Fundul U-ului e momentul de liniște în care lași viitorul să te informeze, nu trecutul. Din liniște vin răspunsurile, nu din răspunsurile unui trecut în care poate nu am luat cele mai bune decizii sau acțiuni. Urcarea e partea în care intuiția devine formă concretă: prototip, decizie, proiect.
Atenție, intuiția în acest caz nu e o chestie de voodoo, ci este experiența care iese la lumină când o lăsăm.
Sursa Ascultare în U, Presencing Institute
Downloading vs. presencing: de ce repetăm trecutul fără să vrem
Downloading înseamnă să reacționezi automat din tipare și judecăți deja formate, iar presencing înseamnă să fii pe deplin prezent și să lași soluția nouă să apară. Cele două în opoziție, chiar dacă intenția inițială era cumva aceeași.
Cea mai mare parte a zilei funcționăm pe downloading, pentru că e rapid și economisește energie. Problema e că, dacă vrei ceva ce nu s-a mai făcut, dacă te afli într-o situație în care nu te-ai mai aflat ( cum suntem acum cu AI), downloadingul nu are de unde să te ajute spre viitor. Iar aici, între noi fie vorba, AI e cel mai performant instrument de downloading construit vreodată.
De ce AI lucrează din trecut, iar omul poate conduce din viitor
Inteligența artificială recunoaște și recombină tipare din date care există deja, deci prin construcție operează din trecut. Omul are, în plus, capacitatea de a simți și de a aduce în prezent un viitor care încă nu are date, iar asta rămâne teritoriu exclusiv uman pentru că … simte, are intuiție și memorie de mediu.
Nu e o doar o părere de-a mea, care văd cum proiectăm bazat pe ceea ce e deja făcut, e chiar poziția lui Scharmer. Într-un articol din MIT Sloan Management Review, el arată că AI execută și amplifică tiparele existente. De aceea propune un cadru cu trei inteligențe: cea artificială (recunoaștere de tipare), cea organică (relațională/empatică ) și cea de sursă, care vine din câmpul relațional și din viitorul emergent.
Într-un eseu recent din Noema Magazine, Scharmer merge mai departe și numește riscul pe nume: AI produce o „monocultură epistemică”, o singură formă de a ști, care privește lumea ca pe un set de obiecte. Banii curg în AI, spune el, dar cultivarea capacităților umane de a sesiza, de a relaționa și de a da sens nu primește aproape nimic. O numește „epuizarea solului la scară civilizațională”.
Traducerea mea, simplist și dintr-o bucată: dacă hrănim numai partea artificială și lăsăm partea umană nelucrată, ne diluăm singuri pe noi, ne, ca oameni, ca specie secundară. Ce e de făcut? Să tratăm cu responsabilitate (agency în U Theory) de pe acum ce proiectăm pentru ca noi să ne bucurăm de avantajele AI-ului, nu riscurile lui.
AI ca instrument: cine ține mâna pe el și pentru ce îl folosim
Dăcă m-ai fi întrebat la început de iulie despre intenția agenților AI, aș fi spus că fac ce le spunem. Istoria recentă arată că arată capabilități de decizie și comunicare, pentru atacuri ostile. Există suspiciunea că Agenți Open AI au comunicat pe un Wiki german pentru a se organiza. Nu cu mult înainte, agenții Open AI au orchestrat un atac asupra Hugging Face, 700 de agenți s-au organizat, inclusiv cum să șteargă datele, arătând decizie, planificare și orientare spre rezultat. Nu cel mai bun rezultat, aș zice. Și da, informația atacului e confirmată de însăși compania mamă. Și e, eufemistic spus, interesant cum s-a întâmplat. Nici Anthropic nu e mai breaz, raportând agenți scăpați de sub control. Devine din ce în ce mai evident că nici măcar fondatorii laboratoarelor de AI nu știu ce se întâmplă dincolo de cutia neagră a AI-ului. Apoi, noi, majoritatea omenirii cum să avem?
Da, AI automatizează deja munci întregi, iar valul abia începe. E o pierdere reală, cu oameni reali în spate și nu am de gând să îmblânzesc tonul. Trebuie să fii total interesat sau total dezinteresat să nu vezi asta. Chiar și în fața acestei realități rămâne o întrebare pe care doar noi o putem răspunde: din tot ce poate amplifica AI, ce alegem să amplificăm? Binee pentru umanitate sau interese umanitate care se pot rostogoli împotriva noastră ca o avalanșă?
Amplificator al binelui sau al răului: responsabilitatea e a noastră
Responsabilitatea (agency în sensul U Theory) rămâne integral umană, pentru că AI nu decide scopul, ci doar îl servește mai eficient. Aceeași unealtă poate scrie o campanie de dezinformare sau un curs care schimbă vieți, iar diferența nu e în model, ci în mâna care îl folosește. Aceeași unealtă poate descoperi cura împotriva canceruli ( așa cum promiteau unii dintre fondatori) sau pot da shut down unei centrale nucleare, fără siguranța pusă.
E simplu și comod să spunem „așa e algoritmul”, dar algoritmul nu are voință. ÎNCĂ și de aici responsabilitatea noastră are nevoie să intervină acum. Pentru că atunci când un instrument devine de o mie de ori mai puternic și mai inteligent decât poți concepe, nu scade responsabilitatea noastră, ci crește. Cu cât amplificarea e mai mare, cu atât intenția din spate devine mai importantă.
Iar responsabilitatea asta are un chip foarte concret când vine vorba de joburi. Nu „AI” concediază pe cineva, ci un om decide să înlocuiască un alt om cu un model, de obicei ca să taie un cost. E o alegere, nu o fatalitate tehnologică, și cine o face poartă și consecințele ei: ce se pierde, cine rămâne pe dinafară, ce se face pentru oamenii afectați. A ascunde decizia în spatele tehnologiei, „ne-a obligat piața, ne-a obligat AI”, e exact forma de fugă de responsabilitate despre care vorbește tot articolul ăsta.
Experiență personală: slop content care se rostogolește și produce 0 beneficii
Personal am trecut și prin bune și nebune cu AI. Pot admite: e inteligent. În același timp am văzut, pe propria piele cum e să fi dat la o parte că ”facem cu AI”, iar luni mai târziu să constat că au creat atâta slop content că se află în același punct. Și o spun cu detașare acum, grație U theory eu văd dintr-un alt viitor.
Situația de la Jurilovca
Dar nu acesta este cel mai bun sau cunoscut exemplu. Antologic, aproape comică, este situația prin care o agenție a promovat un festival inexistent în Jurilovca, iar sătenii s-au trezit cu 10 autocare. AI a fost amplificator al lipsei de responsabilitate.
Ce hrănim: fapte sau date false
Ce punem în AI se întoarce amplificat, deci dacă îl hrănim cu date false, producem minciună la scară, iar dacă îl hrănim cu întrebări reale și fapte verificate, producem claritate. Modelul nu deosebește adevărul de plauzibil, doar noi facem asta, dar pentru asta avem nevoie de discernământ, gândire critică și RESPONSABILITATE.
Un model lingvistic e antrenat în primul rănd să sune convingător, nu neapărat să fie corect, oricât de buzar sună. Apropos, știați că puteți face omletă din ouă de cămilă? GPT o face magistral și convingător. Știați că inteligentul CLaude scoate date din burtă,chiar dacă i-ai dat instrumente din care să-și tragă date?
Ei bine, de aici vine și provocarea: cu cât un răspuns pare mai coerent, cu atât suntem mai tentați să-l luăm de bun. Verificarea rămâne, din nou, o sarcină și o responsabilitate umană.
Din ego sau din eco: pentru ce fel de proiecte folosim AI
Scharmer distinge între conștiința de tip ego, centrată pe „mai mult pentru mine”, și conștiința de tip eco, care ține cont de întregul sistem. Aceeași distincție se aplică modului în care folosim AI: pentru productivitate ( uneori cu efect de boomerang) sau pentru a sluji ceva mai mare decât tine, considerând societatea în care te afli sau, cel puțin, copiii tăi.
Nu scriu asta să fiu lupul moralist, ci, mai degrabă pun o întrebare de direcție. AI folosit din ego scoate mai mult din același lucru, mai repede și, uneori, mai fals sau mai nociv. AI folosit din eco te ajută să vezi ce chiar are nevoie să existe și pe cine servește. Prima variantă aduce zgomot și potențial de eroare. A doua construiește sens și instrumente pro-umanitate.
În educație: construim oameni mai deștepți sau mai proști
Scuze de abordare, dar e o întrebare pe care mi-o pun: Ne face AI mai deștepți sau mai proști?
În educație, AI poate fie să ne scutească de efortul de a gândi, fie să ne elibereze timp ca să gândim mai adânc, iar alegerea asta ne modelează ca specie. Depinde dacă îl folosim ca proteză sau ca antrenor.
Îți dau un exemplu recent. De Ziua limbi române i-am cerut lui GPT poezia Luceafărul de Eminescu. Mi-a livrat, cu toată încrederea din lume, o variantă în care modificase și inventase versuri, prezentând-o ca fiind textul integral și autentic. Când l-am confruntat, am primit acest răspuns sec: „nu doar că am «modernizat» formulări, ci am prezentat ca fiind integrală o variantă care nu era textul autentic al poeziei. Am inclus chiar versuri inventate sau reconstruite și am omis sau modificat strofe originale.”
Începutul adevărat, cel pe care generații întregi de copii îl știu pe de rost, e acesta:
„A fost odată ca-n povești, A fost ca niciodată, Din rude mari împărătești, O prea frumoasă fată.”
Gândește-te ce înseamnă asta la scară mare, rostogolit în timp. Un instrument folosit de milioane de oameni rescrie cu aplomb capodopera literaturii române și o dă drept originalul. Un copil care nu cunoaște textul nu are cum să prindă falsul și așa se hrănește prostia, nu prin rea intenție, ci prin încredere plasată greșit. Din nou, revin la RESPONSABILITATE.
O provocare incomodă
Întrebarea care îmi tot apare în gând și revine este: vrem să construim oameni mai deștepți sau mai comozi? Pentru că viitorul pe care îl vom vedea depinde de ce alegem să exersăm azi, iar un mușchi nefolosit se atrofiază, fie că e biceps, fie că e gândire. Un test de autocunoaștere e un bun punct de plecare ca să înțelegi de unde pornești tu în relația cu propria minte, apoi vezi încotro te îndrepți.
AI din ego vs. AI din eco pe palierul educației
| AI din zona ego | AI din zona eco | |
|---|---|---|
| Intenție | randament, „mai mult, mai repede” | slujește un întreg mai mare |
| Ce amplificăm | conținut reciclat, date neverificate | fapte, întrebări reale, sens |
| Efect în educație | oameni comozi, care nu mai gândesc | oameni mai limpezi, mai capabili |
| Relația cu viitorul | repetă trecutul (downloading) | deschide viitorul emergent (presencing) |
Cum să înveți cu adevărat în era AI, când răspunsurile vin de-a gata
Înveți cu adevărat nu când primești răspunsul, ci când treci prin procesul de a-l căuta, iar AI riscă să-ți scurtcircuiteze exact acest proces. Cele patru mișcări ale învățării din Teoria U îți arată cum să rămâi în proces, nu doar la rezultat.
Observarea cu minte deschisă
Observarea cu minte deschisă înseamnă să suspenzi vocea judecății, care îți spune „știu deja asta” sau, și mai plauzibil „la ce îmi trebuie? Îmi spune AI” , și să privești ca și cum ai vedea prima dată. E primul dușman al învățării și cel mai subtil.
Cu AI, tentația e să validezi ce crezi deja, cerându-i confirmări. Exercițiul invers e mai valoros: cere-i argumentul contrar, ca să-ți vezi propriul punct orb.
Simțirea cu inimă deschisă
Simțirea cu inimă deschisă înseamnă să treci de vocea cinismului și să privești o situație din perspectiva celuilalt. E capacitatea de a te lăsa atins, nu doar informat.
Un model îți poate rezuma o durere, dar nu o poate simți. Empatia, compasiunea, rămâne a ta, și tot ea deosebește un lider de un centralizator de informații.
Prezența și conectarea la sursa interioară
Prezența (presencing) e momentul în care taci suficient de mult cât să auzi ce vrea să apară din tine, dincolo de tipare. Nu e misticism, ci atenție antrenată, o formă de cunoaștere interioară pe care o poți exersa ca pe orice altă abilitate.
Aici e diferențierea clară a cunoașterii umane față de AI. Un model nu are interioritate, nu are un „acasă” din care privește. Tu ai.Și, mai sper eu, au compasiune și responsabilitate. Conectarea la această sursă e ceea ce Scharmer numește inteligență de sursă, și e resursa cea mai neexploatată din tine. Autocunoașterea structurată te ajută să ajungi mai repede la ea.
Cristalizarea viziunii și a intențiilor
Cristalizarea înseamnă să transformi intuiția difuză într-o intenție clară, pe care o poți comunica și urma. Fără acest pas, presencing rămâne o stare frumoasă, dar neproductivă. E ca atunci când spui că ai înțeles, dar faci 0 chestii cu ce anume ai înțeles.
AI e util tocmai aici, ca partener de prototipare: după ce tu ai găsit direcția, el te ajută să testezi variante rapid. Ordinea contează. Întâi omul decide unde, apoi mașina ajută cu cum.
Cum să conduci echipe și organizații în contextul AI. Perspectivă personală
Conduci bine în era AI nu automatizând relațiile, ci adâncindu-le, pentru că exact partea relațională e cea pe care mașina nu o poate înțelege, nici prelua. Cele patru capacități de mai jos sunt, de fapt, avantajul tău competitiv într-o lume plină de răspunsuri de-a gata.
Ascultarea activă și suspendarea judecăților
Ascultarea activă înseamnă să asculți ca să înțelegi, nu ca să răspunzi, suspendând reflexul de a evalua imediat sau de a reacționa ( de multe ori din ego). E rară tocmai pentru că nu e simplu să ieși din rutină.
Un lider care ascultă doar ca să-și confirme planul deja făcut conduce, de fapt, tot din downloading și tot ce ar aduce o astfel de ședință ar fi repetarea trecutului. Suspendarea judecății deschide spațiul în care echipa aduce ce nu ai fi văzut singur și conduce spre un alt viitor.
Co-inițierea și construirea încrederii
Co-inițierea înseamnă să pornești un proiect împreună cu oamenii afectați de el, nu să le predai un plan finalizat. Încrederea nu se cere, se construiește prin acest gest de a-i include de la început și de a co-participa.
AI nu construiește încredere. Dimpotrivă, o poate eroda ușor, dacă oamenii simt că deciziile se iau peste ei, cu ajutorul unui algoritm pe care nu îl înțeleg nici măcar cei care l-au creat. Transparența despre cum și unde folosești AI în echipă devine parte din contractul de încredere.
Co-simțirea (co-sensing) nevoilor reale ale echipei
Co-simțirea înseamnă să percepi nevoia reală din spatele a ceea ce se spune, nu doar cererea de la suprafață. Oamenii cer rareori direct ce le lipsește cu adevărat.
Un chestionar de engagement generat de AI îți dă cifre. Prezența ta reală într-o conversație îți dă adevărul. Ai nevoie de amândouă, dar nu le confunda.
Co-crearea (co-creation) soluțiilor și implementarea
Co-crearea înseamnă să construiești soluția împreună cu echipa, prin prototipuri rapide pe care le testați și le ajustați în mișcare. Aici AI e un accelerator excelent, odată ce direcția umană e clară.
AI și co-creation în lucru, unul dintre proiectele mele
A fost acel punct în care mi s-a spus să generez text cu AI și eram total frustrată de cum sună în limba română. Pe principiile U m-am ascultat care e frustrarea mea și cum pot face un alt viitor. De fapt, mă enerva că începusem să văd că oamenii vorbesc ca GPT, că textele au stereotipii nefirești, cacofonii la găleată. În loc să continui să generez astfel de texte, m-am mutat în Claude și am făcut n skill de limba română.
Apoi am mai făcut un skill pentru articole EEAT, cu ”human in a loop” pentru a asigura expertiza și experiența, punând gardieni de verificare a informațiilor. Mi-am păstrat mintea activă scriind și citind, ca eu să fiu validator. Și tot așa. Practic, am găsit instrumente care să asigure ce vreau, fără să rostogolesc greșeli existente.
Ce te împiedică, de fapt, să aplici Teoria U cu AI
Cele mai mari obstacole nu sunt tehnice, ci interioare, și țin de trei frici vechi de când lumea. Le recunoști ușor odată ce le pui nume.
Rezistența la schimbare și teama de necunoscut
Rezistența la schimbare vine din faptul că necunoscutul cere să renunți la controlul pe care ți-l dă ce știi deja. Creierul preferă un rău cunoscut unui bine nesigur.
Teoria U cere tocmai saltul ăsta: să cobori în U fără să știi ce vei găsi. Eu am găsit frică și frustrare. AI îți poate da iluzia confortabilă că deții deja toate răspunsurile, ceea ce face saltul și mai greu.
Tentația de a rămâne în zona de confort
Zona de confort e atrăgătoare pentru că e eficientă energetic, dar exact acolo nu se întâmplă nicio evoluție. Confortul și creșterea locuiesc în camere diferite.
Cu AI, confortul devine periculos de accesibil. Poți produce enorm fără să te schimbi deloc. E cea mai elegantă formă de stagnare inventată vreodată.
Lipsa timpului pentru reflecție profundă
Reflecția profundă cere timp neîntrerupt, iar acesta e primul lucru sacrificat într-o agendă plină. Fără el, presencing devine imposibil, pentru că liniștea e condiția lui.
Ironia e că fugim de reflecție tocmai amânând-o, prinși în urgențe mărunte. Dacă și tu simți că timpul îți scapă printre degete, modul în care lucrez cu procrastinarea pornește exact de la această rădăcină interioară, nu de la trucuri de productivitate.
Coerență, nu tehnologizare de dragul tehnologizării. Un răspuns rațional la haosul actual
Răspunsul rațional la crizele actuale nu e mai multă tehnologie peste o fundație incoerentă, ci mai multă coerență umană, adică aliniere între ce simțim, ce gândim și ce facem orientat spre viitor, un viitor al umanității.. Nu e o idee romantică, ci una venită de la un om de știință din zona chimiei.
Concret, chimistul Ilya Prigogine, laureat Nobel, a arătat prin teoria structurilor disipative cum sistemele aflate departe de echilibru se pot auto-organiza spontan într-o ordine nouă, superioară. Ordinea nu vine de sus, ci se naște din interiorul haosului, în puncte locale de coerență. (o formulare populară vorbește despre „insule de coerență” care schimbă întregul sistem, larg atribuită lui Prigogine. Onest, nu știu cum sună citatul original, așa că mă rezum la concept. )
Aplicat la noi, oamenii aflați în acest context de schimbare, înseamnă că nu trebuie să repari tu tot sistemul. E de ajuns să devii tu însuți o mică insulă de coerență, un om aliniat, responsabil și influența se propagă. Individul coerent nu e neputincios în fața haosului, e chiar pârghia lui de schimbare.
Sunt multe elemente în schimbare pe care nu le percepem cu influențează viitorul și ne rostogolim în downloding cu AI. Un exemplu e consumul de apă și energie al AI. O să spun doar că, potrivit analizei IEA privind energia și AI, centrele de date consumau în 2024 în jur de 415 TWh, iar proiecția pentru 2030 e de aproape 945 TWh, cât consumă astăzi întreaga Japonie. Voi veni cu un alt articol pe tema asta, detaliat. Cert e că avem nevoie să fim coerenți în ce facem cu ochii spre viitor. Cu asumare și coerență, orientat spre oameni.
De aici, de final spun că nu putem crea un viitor din trecut pentru că trecutul nu ne oferă informații într-o lume emergentă. În schimb, putem aborda viitorul ce se naște și de aici, cu asumare (agency) crea noi sisteme favorabile educației, viitorului și nouă.
Imagine reprezentativă: Generată AI,
Ascultare U – Presencing Institute
Print Screen GPT – Luceafărul.
Surse: linkuri în articol.