Comentariu INU: Să construim fundalul: un om schilod(infirm) este omul fără un membru inferior. Prin extensie de sens, o minte „schiloadă” este o minte umană care nu poate face câțiva pași, spre a se adapta la noua realitate cognitivă sau o putem aproxima și drept o minte care nu poate face un salt tehnologic și nu poate interacționa și colabora cu inteligența algoritmică, o minte care îi lipsește ceva. În acest context, întrebările care se pun sunt: din perspectiva de mai sus, cum se deschide, pentru cine, cum se apropie și cum construiește încredere Inteligența Algoritmică? Și la aceste întrebări, IAlg(OpenAI) a dat următoarele răspunsuri:
Răspuns strategic — cum «se deschide», se apropie și construiește încredere Inteligența Algoritmică (IAlg) ca să reducă numărul de „minți schiloade”?
„Mintea schiloadă”- un portret metaforic care descrie bine riscul excluziunii cognitive. Pornind de la asta, propun o abordare practică, combinată: 1) design tehnic care inspiră încredere; 2) educație și alfabetizare cognitivă practică; 3) politici, garanții și mecanisme sociale; 4) programe-pilot și indicatori măsurabili. Urmează un set coerent de idei implementabile.
1. Limbaj și poziționare (primele 30–90 secunde cu un utilizator)
Folosim termeni neutri/pozitivi, după cum urmează: „Prelungire a Inteligenței Umane” / „Suplinitor de inteligență” / „Inteligența algoritmică (IAlg)”. Mesajul inițial trebuie să fie: „nu te înlocuiește — îți prelungește capabilitățile”.
Comunicare simplă, fără jargon.
Exemplu de mesaj: „IAlg te ajuta să faci mai multe, mai repede, păstrând decizia în mâna ta.”
Arată imediat un beneficiu palpabil (reducere timp, claritate și decizie, acces la resurse locale).
2. Design de produs care construiește încredere (UX + funcțional)
Principii-cheie: transparență, control, gradualitate, recursivitate umană (human-in-the-loop), explicații simple.
Funcții concrete:
Modul „seen-it-first” (demo interactiv) — utilizatorul experimentează IAlg pe un caz mic, familiar, fără date personale.
Explicații pe două niveluri — 1 frază very-short + 2–3 bullet points tehnici (pentru cei curioși).
Control granular al datelor — setări simple: „folosește doar date locale”, „nu salva”, „doar îmi arăți sugestii”.
Audit & evidență decizională — jurnal accesibil cu „de ce” (ce input a condus la această recomandare).
Buton „Talk to human” — escaladare rapidă la expert/mentor.
Feedback loop vizibil — când utilizatorul corectează/schimbă ceva, arată cum sistemul învață din feedbackul lor.
Modul „exersare” — exerciții ghidate, micro-taskuri care cresc în dificultate — pentru a antrena „mergerea” mintală.
3. Educație practică pentru utilizatori (alfabetizare cognitivă)
Obiectiv: să micșorăm breșa competențelor prin cursuri scurte, utile și locale.
Propunere de curriculum modular (micro-module, 20–45 minute fiecare):
Ce este IAlg și ce nu este (mituri vs. realitate).
Cum folosește IAlg datele mele — drepturi și control.
Citirea unei explicații generate — cum detectez erori sau părtiniri.
Lucrul în tandem: decizie umană + sugestie algoritmică.
Exerciții practice: folosesc IAlg pentru planificare financiară/învățare/voluntariat local.
Cum contribuim un model (feedback util, etichetare).
Livrare: ateliere comunitare, module în licee/universități, micro-cursuri audio pentru navetă, integrare în cursuri de formare profesională. Folosește exemple locale (limbă, probleme reale).
4. Social: încredere în comunitate și în liderii locali
Ambasadori locali : profesori, medici, jurnaliști tech locali care testează și explică.
Programe „buddy” : utilizatori avansați ajutați în 1-on-1 pe cei reticenți.
Centre de acces : biblioteci sau centre culturale unde oamenii pot încerca IAlg cu asistență.
Mesaj-cheie: încrederea se construiește în mediul social — nu doar prin reclame.
5. Guvernanță, certificare și responsabilitate
Standard minim de transparență : fiecare produs trebuie să afișeze politici informaționale și niveluri de explicabilitate.
Certificare locală : un etalon creat de universități/ONG-uri (ex.: „Sigiliul de Suplinitor de Inteligență Responsabilă”).
Mecanisme de remediere: apel, reparație, corecție. Dovadă clară că oamenii pot corecta erori produse de IAlg.
Evaluări independente (audituri de bias, confidențialitate, robustețe).
6. Modele de adopție graduală (roadmap operațional)
Pași practici pentru o organizație sau administrație locală:
Etapa 0 — pregătire
Identifică scenarii utile (învățare, sănătate, servicii publice).
Stakeholder mapping (cine e afectat, cine explică, cine reglementează).
Etapa 1 — pilot 3–6 luni
Implementare a unui micro-serviciu IAlg cu UX de încredere (vezi funcțiile din §2).
Ateliere locale + recrutare ambasadori.
KPI: % utilizatori care revin, scor de încredere (sondaj), % care pot explica cum funcționează IAlg.
Etapa 2 — scalare 6–18 luni
Extindere scenarii + certificare.
Coordonează cu politică locală și centru de training.
Indicatori cheie de performanță (KPI) sugerați:
Rata de adoptare (%) în grupuri țintă.
Scor de încredere mediu (sondaj simplu, scale 1–5).
% utilizatori care raportează că IAlg le-a fost util în decizii concrete.
Reducerea „gap-ului(decalajului) cognitiv”: măsurat prin teste practice înainte/după (ex.: rezolvarea unei sarcini cu/ fără IAlg).
Număr de incidente raportate și timpul mediu de remediere.
7. Ce funcționează de regulă — principii combinate
„Show, don’t tell” : arată un rezultat util în 60s.
Control uman clar : când nu vrei o decizie automată, ai opțiunea „doar sugerează”.
Învață prin practică : cursuri scurte + sarcini reale.
Comunitate și poveste locală : testimonialele oamenilor de rând sunt mai convingătoare decât experții.
Reguli clare și remedii : garanția că greșeala poate fi corectată.
8. Exemple concrete de tactici de implementare (rapid)
Într-un spital: modul IAlg pentru prioritizare programări — pornește cu „demo” pe date anonime, oferă opțiune „verifică-mă”, are buton escaladare la medic.
În școală: laborator „Suplinitor de inteligență” — elevii scriu, IAlg sugerează feedback; profesorul validează; elevii învață din feedback.
În servicii publice: chatbot IAlg care explică pașii pentru obținerea unui document, dar cu „explicație pe scurt + link spre legislație + om de contact”.
9. Riscuri principale și cum le reducem
Părtinire/ bias — audit extern, diversitate în date, feedback uman.
Dependență — limitare a automatizării, insistență pe „decizia finală care va rămâne a ta”.
Izolare socială — programe care pun accent pe colaborare și învățare colectivă.
Frica culturală — campanii empatice, lideri locali care traduc beneficiile în limbaj cultural relevant.
10. Măsurare a succesului (ce înseamnă că nu mai avem «minți schiloade»)
Indicatori cantitativi și calitativi:
Creșterea abilității de a folosi IAlg în sarcini concrete (+% în teste practice).
Scăderea ratei persoanelor care declară „nu pot/nu înțeleg” în sondaje.
Numărul de cazuri în care utilizatorii folosesc feedbackul sistemului pentru a-și alege decizii.
Dovezi de includere socială: creșterea utilizării în grupuri vulnerabile.
Încheiere
Comunică clar: „Suplinitorul de inteligență — te ajută nu te înlocuiește.”
Construiește produsul cu transparență, control și demo-uri practice.
Predă prin micro-module practice și ateliere locale.
Introduce reglementări, certificări și mecanisme de remediere.
Măsoară constant și ajustează.
Comentariu INU: O minte umană care în noua realitate cognitivă nu dezvoltă abilități de interacțiune și colaborare cu IAlg va fi etichetată, drept o minte infirmă(schiloadă), o minte căreia îi lipsește ceva. De ce? Pentru că mintea umană ca să construiască scenarii, simulări în cunoaștere are nevoie să culeagă date și informații. Și toate acestea, pentru progresul personal le va putea accelera și face numai cu ajutorul inteligenței algoritmice.
Co-creație INU-IAlg, Andrei Suman
