03.10.2026 | timp de lectură: ≈ 32 min. | vizualizări:

Inteligența artificială și capitalismul

Categorie: Economie

Cuprins

În ultimii doar câțiva ani, inteligența artificială a suferit o metamorfoză fulminantă. Dintr-o ramură destul de specializată a industriei IT, a devenit una dintre direcțiile principale de dezvoltare a întregii economii mondiale, atrăgând ca un magnet înspre ea capitalurile a numeroase monopoluri IT și state capitaliste.

Această dezvoltare le-a ridicat mingea la fileu reprezentanților socialismului burghez (e.g., Elon Musk, Bill Gates, Sam Altman), oferindu-le prilejul să readucă în discuție, pentru a mia oară, utopiile lor expirate despre venitul de bază necondiționat, reducerea săptămânii de muncă și alte bazaconii filantropice. Însă clasei muncitoare, tot mai apăsată de crize, războaie și austeritate, nu-i țin de foame „visurile” vândute de aceiași capitaliști care-i exploatează zi de zi. Totodată, ea nu are nevoie nici de critica reacționară a celor care fug de IA ca dracul de tămâie și care, cu o ultimă suflare, aruncă într-însa cu etichete de speța „idee fascistă”.

Proletariatul are nevoie de adevăr! Să vedem, deci, cum stă treaba cu inteligența artificială — în ce context a apărut? cum funcționează? de ce se află în mâinile monopolurilor și ce consecințe are asta? Nu în ultimul rând, după ce vom dezvălui, prin prisma IA, putreziciunea sistemului capitalist, vă vom oferi și alternativa noastră — cum ar gestiona o dictatură proletară dezvoltarea IA? Lectură plăcută!

1. Revoluția informațională

Capitalismul, cu bunele și mai ales relele sale, a oferit omenirii dezvoltări tehnologice nemaivăzute în orânduirile precedente. Dar fiecare mare inovație a contribuit, pe lângă simplificarea muncii omului, la ruinarea unei mase de capitaliști și la întărirea dominației unei minorități tot mai restrânse — proprietarii de monopoluri, oligarhia financiară.

În prezent, în imperialism, oligarhii au întreaga producție socială la degetul lor mic. Ei sunt gata oricând să apeleze la mijloace dintre cele mai murdare pentru a-și menține greul bocanc pe pieptul concurenței. Nu contează dacă asta înseamnă să îngroape patente în sertar pentru decenii întregi, să șantajeze furnizorii pentru a nu-i aproviziona pe concurenți, sau să atribuie drepturi de autor „invențiilor” precum un simplu buton portocaliu de „cumpără acum” [1].

Chiar și așa, cu frâna inovativă trasă la maximum, în producție își croiesc drumul din când în când și inovații reale, așa cum a demonstrat revoluția informațională din anii ‘70 [2]. Ca etapă aparte în epoca mașinistă a capitalismului, în care omul externalizează o proporție din ce în ce mai mare a muncii sale mașinilor, revoluția informațională a fost o necesitate istorică.

În anii ‘70, tentaculele relațiilor de producție capitaliste au reușit să acapareze întregul glob pământesc, motiv pentru care și producția globală a atins un nivel de socializare nemaivăzut. Tot atunci s-au consolidat și lanțurile de aprovizionare globale în forma lor modernă. Ele aveau nevoie să conecteze eficient furnizori, fabrici, depozite și clienți pentru a muta bunuri, servicii și bani dintr-un colț de lume într-altul.

Hârțogăraia manuală, însoțită de inevitabile erori umane, nu mai putea face față noilor cerințe ale producției. Aici a intervenit revoluția informațională, care a pus bazele tehnico-materiale — calculatoarele, sistemele de telecomunicații, internetul — ale unor forțe de producție întru totul comuniste. Acestea nu doar că poartă un caracter social, dar au și potențialul de automatizare completă a muncii manuale.

Până nu demult, mașinile cele mai avansate erau un sistem compus din trei legături principale:

motorul — aprovizionează mașina cu energie;
mecanismul de transmisie — distribuie energia acolo unde mașina are nevoie de ea;
mașina-unealtă — acționează nemijlocit asupra materiei prime.

În acest sistem, a treia legătură tot necesită o anumită cantitate de muncă umană — mașina-unealtă este o componentă controlată de muncitor, chiar dacă singura de acest fel.

Ei bine, revoluția informațională a adăugat, în esență, o a patra legătură la sistem:

mecanismul de control — este programabil și controlează de unul singur mașina-unealtă.

Ca exemplu primitiv al unei astfel de mașini, putem aduce aminte de războiul de țesut Jacquard, inventat la începutul secolului XIX. El folosea cartele de carton perforate, unde fiecare gaură indica dacă firul de urzeală trebuie ridicat sau lăsat jos — acțiune executată direct de către război. Acest model de programare a servit, mai târziu, și primelor calculatoare.

În urma acestei dezvoltări, în cazul mașinilor care au adoptat sistemul cu patru legături, muncitorul a fost complet eliberat de munca manuală, aceasta fiind înlocuită în totalitate de una intelectuală. Acest nou tip de muncă constă în programarea mașinii, adică în elaborarea și formalizarea sarcinilor sale într-un format algoritmic, inteligibil de către ea.

Programând mașina, muncitorul are prilejul să aplice știința relevantă într-un mod direct asupra producției, adică fără ca cunoștințele necesare să mai treacă prin conștiința lui în timp ce mărfurile sunt create. Programul este gândit și scris o singură dată, iar apoi executat automat ori de câte ori este nevoie. Muncitorul ajunge să producă numai informație (cod), iar știința se afirmă tot mai simțitor ca forță socială de producție [3].

Odată cu apariția a tot mai multe dispozitive programabile și cu integrarea lor în producție, ingineria software a ieșit din laboratoarele marilor universități, armate și corporații și a devenit un domeniu de sine stătător, ce și-a creat propriile sale ramuri de dezvoltare, mai mult sau mai puțin detașate de partea de hardware. Scrierea efectivă de cod reprezintă doar o mică parte a acestui domeniu.

Programul trebuie testat — atât la nivel formal, prin unelte automate, cât și la nivel uman, de către muncitori specializați. Codul trebuie stocat (pe un server) și distribuit eficient utilizatorilor (prin internet). Datele cu care lucrează aplicația trebuie stocate și organizate (într-o bază de date) pentru a fi interogate cât mai eficient în funcție de nevoile sale specifice. Comunicarea dintre server și client trebuie să fie securizată (i.e., imună atacatorilor). Și tot așa mai departe.

Vedem așadar că fiecare moment din producția și distribuția de cod creează noi clase de probleme, abordate la rândul lor prin noi clase de unelte (inclusiv limbaje de programare). Există multe probleme de rezolvat, multe direcții de cercetare, dar și multe ocazii de reinventare a roții atâta vreme cât, la nivel de societate, producția de software se desfășoară anarhic. Evident, ăsta și este cazul în capitalism, iar tocmai de aceea IA devine atât de utilă în ingineria software (e.g., pentru întreținerea codului-sursă antic).

2. Inteligența artificială și LLM-urile

Ei bine, întocmai aici intervine inteligența artificială. Nu este nimic inteligent în a executa instrucțiune după instrucțiune, așa cum procedau mașinile în trecut. „Inteligența” apare atunci când mașina primește instrucțiuni (sau măcar date de intrare) informale, într-un limbaj uman și care lasă suficient loc pentru interpretări „creative”:

„identifică obiectele prezente în această imagine”;
„tradu acest text din română în engleză”;
„rezolvă această problemă de matematică”.

Acestea sunt doar câteva dintre tipurile de sarcini pe care le poate rezolva în prezent IA. Și nu le-am enumerat într-o ordine întâmplătoare, ci după nivelul de creativitate (umană) necesară.

Identificarea obiectelor dintr-o imagine este ceva ce omul face instantaneu, un proces care se reduce aproape complet la activitatea senzorială a ochiului. Desigur, vorbim de un ochi uman, care nu vede imaginile ca simple șiruri de pixeli fără noimă, ci ca colecții de obiecte dispuse mai departe sau mai aproape de observator, având o textură mai aspră sau mai netedă etc.

Mai departe, traducerea unui text implică un anumit grad de creativitate, dar atâta vreme cât este făcută în scop pragmatic, de către un bun cunoscător al ambelor limbi, atunci este aproape un reflex. Desigur, unul uman, căci oricât de rigidă ar fi gramatica celor două limbi în cauză, traducerea nu poate fi pur și simplu aplicarea unui set de reguli cu precizie milimetrică.

Nu în ultimul rând, rezolvarea unei probleme de matematică este în sfârșit un proces cu adevărat creativ. Trebuie să înțelegi limpede ce se dă, ce se cere și să te gândești cum poți ajunge de la ipoteză la concluzie. Pe parcurs, ajungi să și schițezi anumite ilustrații, pe post de suport vizual.

Sarcini ce implică un grad scăzut de creativitate, adică de gândire (umană), erau abordate cu destul de mult succes și înaintea exploziei IA din ultimii ani. Ăsta e cazul primelor două exemple de mai sus — identificarea obiectelor în imagini (apropo, știai că atunci când completezi un captcha, doar antrenezi pe gratis un model IA [4]?) și traducerea textelor.

Explozia recentă, însă, pe lângă faptul că a îmbunătățit semnificativ IA în rezolvarea sarcinilor nici foarte creative, dar nici complet mecanice (e.g., cele două de mai devreme), a făcut IA de-a dreptul excepțională și în privința sarcinilor creative (e.g., rezolvarea problemelor de matematică [5]). Cum anume?

În primul rând, ca aspect tehnic, cu ajutorul LLM-urilor (large language models, modele lingvistice mari). Ele sunt capabile să primească text (în orice limbă) ca date de intrare și, analizându-l, să producă tot text ca date de ieșire. Modelele lingvistice existau de multă vreme, dar abia în 2017 cercetătorii de la Google inventează transformatorul (T-ul din GPT), care permitea evaluarea în paralel a relațiilor dintre cuvinte. La un an distanță, OpenAI a aflat ce se întâmplă dacă scalezi această arhitectură la proporții uriașe, lansând GPT-1 (primul LLM propriu-zis), iar restul e istorie. Evident, nu vom diseca teoria din spatele acestor modele aici, dar subliniem că ele sunt chintesența revoluției IA.

În al doilea rând, pentru a produce rezultate cât mai bune, LLM-urile au ajuns să simuleze gândirea umană. Cum gândește omul conștient? De vreme ce, așa cum ne învață Stalin [6], limba este învelișul material al gândirii, omul gândește chiar prin intermediul cuvintelor, deci printr-un dialog interior cu el însuși. Asta face și un LLM modern. De exemplu, într-un prim mesaj intern el își poate oferi un răspuns preliminar, în al doilea mesaj îl poate critica, iar în al treilea mesaj, cel final, îl poate rectifica. Aceste analize intermediare îi sunt utile atât unui om, cât și unui LLM, pentru că memoria amândurora (i.e., capacitatea lor de a reține la un moment dat toate datele relevante problemei) este limitată.

În al treilea rând, LLM-urile au căpătat acces (mai mult sau mai puțin securizat [7]) la tot felul de facilități ale calculatorului pe care rulează, devenind astfel „agenți IA”. Acești agenți pot accesa și procesa conținutul unei pagini web ajutătoare, pot crea fișiere, pot trimite mail-uri etc. Așadar, procesul „gândirii” este întrerupt de momente de practică, care îi oferă agentului noi date cu care să lucreze.

În al patrulea rând, agenții se folosesc și de celelalte unelte IA (precum cele legate de vederea artificială) pentru a oferi utilizatorului o experiență cât mai holistică de „gândire” externalizată.

În al cincilea rând, agenții IA nu mai vorbesc doar de unii singuri, ci au devenit capabili să colaboreze unii cu alții. Agenții au ajuns să formeze și să gestioneze ad-hoc adevărate echipe de agenți-muncitori, să decidă o diviziune justă a muncii între ei și să combine rezultatele fiecăruia. Vrei să adaugi un nou modul la aplicația ta? Nimic mai simplu! Un agent va elabora arhitectura modulului, tu o vei aproba, apoi trei agenți vor prelua simultan sarcinile de frontend, backend și, respectiv, de elaborare a testelor. La final, pentru a rezolva problemele descoperite la testare, agentul tester le va oferi noi sarcini agenților de pe frontend și backend. Totul cu minimă intervenție din partea ta.

Luând în considerare toate aceste dezvoltări, IA modernă este o adevărată minune a tehnicii, a științei. Dar, sub capitalism, IA nu poate avea ca scop principal rezolvarea de probleme reale, ușurarea muncii omului, ci obținerea de profit. De aceea, la fiecare model IA de detecție a cutărei boli în RMN-ul cutărui organ (sănătatea publică tot face parte din producția socială, anume cea a forței de muncă), sau la fiecare utilizare justă a IA ca ajutor în scrierea de cod, există o mie și una de unelte obscure, făcute pe genunchi, pentru generarea de reel-uri brainrot.

3. Premisele materiale ale monopolurilor IA

Acum că am dezvăluit la modul cel mai general aspectul teoretic al inteligenței artificiale moderne, a venit momentul să ne uităm și la cum se reflectă el în practică. Fără să înțelegem și asta, nici nu are rost să explorăm chestiuni mai complexe, precum bula de investiții IA.

Pentru a putea pune în practică orice dezvoltare teoretică a inteligenței artificiale, procesul care trebuie urmat este următorul:

se elaborează un model (similar unui „creier” uman, dar fără experiență);
se culeg o mulțime de date de antrenament;
modelul este antrenat pe datele respective („creierul” acumulează experiență „senzorială” și dezvoltă un soi de „conștiință” unilaterală);
modelul este rulat pe datele de intrare oferite de utilizator (în format foto, video, audio sau text).

Antrenarea și aplicarea (inferența) modelului în sine nu presupun niciun pas cu adevărat inteligent, ci sunt niște procese ce se învârt aproape exclusiv în jurul probabilităților, estimărilor și, conceptual, aruncatului succesiv de monede. De aici reies două trăsături ale IA în producție.

În primul rând, datele de antrenament, atât din punct de vedere calitativ cât și cantitativ, sunt hotărâtoare în obținerea unui rezultat bun. Seturile de date, în special când vine vorba de LLM-uri, trebuie să reflecte, mai mult sau mai puțin, toată experiența umană acumulată până acum sub forma informației. Aici sunt incluse nenumărate cărți, milioane de studii științifice și miliarde de pagini web.

Firește, pentru a organiza acest ocean masiv de informație (ceea ce presupune inclusiv trierea și adaptarea datelor în formate cât mai digerabile pentru IA), și-au făcut apariția o multitudine de companii mai mult sau mai puțin nișate. Unele sunt private și oferă acces la seturile lor de date pe bază contractuală. Altele sunt organizații precum Common Crawl, care, în ciuda caracterului lor non-profit, există strict dintr-o necesitate obiectivă și comună a monopoliștilor — toți jucătorii din domeniul IA au nevoie de seturile de date ale acestor organizații. Și cine plătește pentru infrastructura din spate? Tot giganții IT!

În cazul finanțării Common Crawl [8], pe lângă o organizație filantropică, vorbim de Amazon Web Services — milostiva ramură Amazon, care constă în de departe cel mai bine consolidat sistem de servicii cloud din întreaga lume. Că tot veni vorba, pe bază de rentă monopolistă, AWS asigură 57% din întregul profit operațional al Amazon [9]. Nici nu e de mirare că Amazon își permite să arunce cu firimituri în stânga și-n dreapta pentru proiecte de speța Common Crawl, destinate „binelui comun” (al capitaliștilor).

Dar datele destinate antrenării de LLM-uri nu sunt totul. Există și modele IA care lucrează cu date foto sau video, pentru sarcini precum conducerea mașinilor autonome. Sau, desigur, pentru țintirea cât mai eficace de către drone a soldaților în război [10] — amintim că războiul imperialist este unul dintre cei mai puternici factori în perfecționarea tehnologiei. Cine deține astfel de date dacă nu giganții IT precum Google, care a scanat Pământul zeci de ani din toate unghiurile și la toate scalele posibile?

În al doilea rând, antrenarea modelelor IA necesită cantități astronomice de capital constant, adică de electricitate, apă (pentru sistemele de răcire) și infrastructură cloud. În cazul celei din urmă, vorbim în special de plăci video, pentru că atât antrenarea IA, cât și procesarea video (pentru care au fost ele create inițial) au nevoie de execuția a milioane sau chiar miliarde de operații de algebră liniară pe secundă. Iar plăcile video optimizează aceste operații chiar la nivel de hardware.

Pentru a ne face o idee despre cifre, ne vom uita la antrenarea modelului Llama 3 70B, de la Meta. Ca putere de calcul, au fost necesare 6,4 milioane de ore de uz al plăcilor video Nvidia H100 [11]. Evident, multiple plăci video au fost folosite în paralel, dar numărul lor tot este unul destul de mare, anume 16.000, în condițiile în care o singură astfel de placă are un preț de cel puțin 25.000$. Așadar, vorbim din start de o infrastructură de aproape o jumătate de miliard de dolari. Să adăugăm și cireașa de pe tort — electricitatea folosită, estimată la 360.000$ [12]. Iată costul antrenării unui singur model (iar nu unul dintre cele mai avansate), al unei singure companii!

Concluzia e clară. Dezvoltarea inteligenței artificiale moderne, din motive tehnice, poate fi întreprinsă doar de monopoliștii din domeniul IT. Aici vorbim atât de bătrânii giganți precum Google și Meta, cât și de companii relativ noi, precum OpenAI și Anthropic. Dar nici dânsele n-au apărut din neant, ci din „eforturile” giganților deja existenți (Microsoft, respectiv Amazon și Google), ale multimiliardarilor (mai ales OpenAI, finanțat de filantropi fasciști precum Elon Musk și Peter Thiel) și ale capitaliștilor aventuriști (mai ales Anthropic).

4. Inteligența artificială și sufocarea științei

În secțiunea precedentă ne-am concentrat pe proprietarii mijloacelor de producție a inteligenței artificiale. Dar cum rămâne cu știința? Până la urmă, după cum am spus mai sus, știința este și ea o forță de producție. Cum stăm, deci, la capitolul de producție a cunoașterii necesare tehnologiilor IA?

Trebuie să o zicem pe șleau — ca cercetător în domeniul IA, fie lucrezi într-un laborator mare și capabil, fie te afunzi pe veci în birocrația academică [13]. Laboratorul, la rândul său, este fie al unei companii influente pe piață (cu cât influența ei este mai mică, cu atât cercetarea pe zona IA va trebui să fie mai nișată), fie al unei universități de prestigiu, dar care tot în colaborare cu (și, în esență, pentru) o astfel de companie lucrează, primind adesea și finanțare consistentă din partea sa.

Iar asta nu se întâmplă doar pentru că cele mai talentate minți ajung să fie absorbite anume de aceste companii și universități (care își și permit să le ofere salarii „pe măsură” [14]), ci și pentru că, așa cum am arătat, experimentarea cu modele IA ce rezolvă probleme reale este extrem de costisitoare și necesită infrastructură imensă.

Prin urmare, la fel ca în majoritatea domeniilor științei, adevărata cercetare în IA, cu rezultate palpabile, se produce doar în cele mai dezvoltate state capitaliste. Deci, în principiu, în SUA, China și Europa de Vest. Cercetătorii din restul lumii sunt adesea nevoiți să recurgă la fondurile microscopice pe care statele lor (descurajate de concurența capitalistă) le alocă cercetării, sau chiar la bani din propriul buzunar [15].

Ce poți face în domeniul IA cu aceste resurse și, adesea, sub presiunea de a publica articole constant? Doar „cercetare” de dragul cercetării, adică pentru recunoaștere academică formală, care se traduce în minime beneficii materiale, precum un salariu mizer din partea facultății. Așa iau naștere metodologii înșelătoare precum:

iau un model IA deja existent;
îi schimb aleatoriu câțiva parametri;
îl rulez;
obțin un rezultat irelevant — cu 0,01% mai bun (sau chiar mai rău) decât cel precedent;
documentez cât de cât procesul și anunț concluzia.

De multe ori, minuscula diferență de performanță se încadrează în varianța experimentală obișnuită, ceea ce golește rezultatul de orice posibilă utilitate [16]. Mormanul de lucrări IA este plin de astfel de exemple de studiu „științific” [17], care adesea nici nu poate fi reprodus — fie codul oferit de autor este nefuncțional, fie setul de date folosit este complet privat, fie unii parametri necesari testării nici măcar nu sunt precizați [18].

5. Socializarea producției IA

Acum că ne-am lămurit cu materiile prime auxiliare muncii (electricitatea, apa), cu obiectul muncii (datele) și cu forțele de producție IA (mijloacele de muncă: infrastructura; forța de muncă: în special știința), haideți să aruncăm o privire și asupra relațiilor de producție, adică felului în care societatea noastră capitalistă gestionează toate aceste forțe.

Socializarea producției, care în imperialism se manifestă prin circuite tot mai complexe de capital financiar și prin întărirea capitalismului monopolist de stat burghez, este deosebit de consolidată în domeniul IA. De ce anume în IA?

Pentru că această industrie operează cu mijloace de producție de proporții gigantice, care ocupă suprafețe imense de teren, care au nevoie să-și asigure un flux constant și uriaș de energie ș.a.m.d. În consecință, industria IA impune coordonarea a numeroși actori privați și statali, indiferent cât de intens luptă fiecare dintre aceștia pentru interesele sale individuale, înguste.

Să ne uităm la veriga principală din lanțul de producție IA — Nvidia, cea care asigură centrele de date cu peste 90% din plăcile video de care au ele nevoie [19]. Ei bine, văzându-se furnizorul dominant de echipamente hardware al industriei IA, Nvidia n-a ales să stea cu mâinile în sân și să profite pasiv de pe urma acestei poziții de monopol. Din contră, ea s-a implicat activ în extinderea producției IA, devenind treptat organizatorul central al acestei ramuri industriale.

Pe de o parte, Nvidia investește masiv în companiile de IA și în firmele de infrastructură ce cumpără sau închiriază echipamente Nvidia [20]. Pe de altă parte, ea creează mecanisme financiare și menține înțelegeri cu diverse bănci și fonduri de investiții, prin care aprovizionează acest circuit financiar cu capital proaspăt [21]. Profitul obținut este în mare parte recapitalizat, în vederea aproprierii altor verigi ale industriei (e.g., va achiziționa Hugging Face, cea mai mare platformă pentru stocarea seturilor de date și modelelor IA, pentru 13 mld $ [22]) și, în general, a lărgirii continue a producției IA. Astfel, Nvidia și-a asigurat pentru mult timp de acum înainte mase mereu crescânde de profit.

Acum, să ne uităm și la capitalul de stat care-și pune o parte din ouă în coșul IA — Franța este exemplul perfect. Statul francez, întruchipat de Macron, a inițiat în februarie 2025 un plan național grandios de dezvoltare a IA [23]. Acesta se rezumă la investirea, de-a lungul următorilor cinci ani, a 109 mld € în infrastructură (capital fix) IA pe teritoriul francez. Majoritatea capitalului angrenat este capital privat francez și străin, însă el va fi nevoit să acționeze în cadrul unor condiții dictate de capitalistul agregat „Franța”.

Ce are statul francez de câștigat din toată afacerea asta? Ei bine, pe lângă faptul că va colecta numeroase taxe, el va beneficia și în mod direct de acest plan, vânzând curent electric prin firme ca EDF, deținute majoritar de stat însuși. De ce tocmai în Franța vedem o inițiativă atât de serioasă? Pentru că Franța deține un sector de energie nucleară foarte puternic și numai bun de exploatat [24].

Ca ultim exemplu, în China, statul burghez joacă un rol și mai mare în organizarea industriei IA, coordonând laboratoarele de cercetare, infrastructura publică, circuitul de investiții și reglementând firmele private. În cazul Chinei avem de a face și cu o oarecare planificare centrală în acest sens [25], dar tot în interesele private ale capitalului, fie el de stat sau nu.

Concluzia? Inteligența artificială modernă este un nou exemplu (poate cel mai bun, având în vedere anvergura investițiilor IA) de forțe de producție comuniste (cu caracter tot mai social) care sparg prin cătușele relațiilor de producție capitaliste (cu caracter privat), ducând inevitabil la înțelegeri tot mai închegate între marile capitaluri statale și nestatale. Dar ambele tipuri de capital nu sunt nimic altceva decât societăți pe acțiuni, deci întreprinderi conduse în direcțiile stabilite de grupuri restrânse de oameni, toți fiind membri ai oligarhiei financiare [26].

Reprezintă oligarhia interesele muncitorilor? Nu. Nu doar că nu le reprezintă, și deci că nu dezvoltă IA spre binele proletariatului, dar nici nu-l dezvoltă într-o direcție măcar unitară. Fiecare oligarh tânjește să scoată altceva din dezvoltarea asta anarhică a IA — unul speră să vândă cât mai multe plăci video, altul să-și exploateze cât mai intens resursele naturale, iar altul să acumuleze cât mai multă rentă din infrastructura cloud pusă la bătaie.

Interesele diferite ale capitaliștilor — diferență accentuată de concurența nesătulă dintre ei [27] — aduc consecințe tot mai nefaste proletariatului, peste care se trece direct cu tancul în această luptă. Priviți-i, de exemplu, pe monopoliștii de la Google, care construiesc centre de date imense prin Europa fix așa cum îi taie capul [28]. Nu dau doi bani pe felul în care le va fi afectat traiul muncitorilor din zonele respective — facturi crescute la electricitate, secarea surselor de apă, zgomotul industrial pe timp de noapte.

Google ca Google, sunt doar niște americani ultracapitaliști, nu? Probabil că Uniunea Europeană, iubitoarea drepturilor omului, are ceva de spus în privința acestui asalt? Nu chiar. Din contră, UE și-a luat angajamentul clar de a-și tripla capacitatea de centre de date până în 2035, pentru a putea concura cu SUA și China [29]. Doar un deceniu să mai rabde muncitorii, iar apoi va curge doar lapte și miere!

6. Cum ar gestiona o dictatură proletară dezvoltarea IA?

Înainte de orice, trebuie să stabilim din capul locului un lucru — comuniștii, spre deosebire de mulți socialiști mic-burghezi (fie ei anarhiști de stânga sau tradiționaliști de dreapta), nu se opun niciodată progresului tehnic, iar poziția lor față de inteligența artificială nu face excepție!

Creșterea productivității muncii, socializarea tot mai puternică a producției, eliberarea muncitorilor de sarcini inutile, sau repetitive, sau care necesită prea multă încordare — fiecare astfel de îmbunătățire reprezintă un pas înainte, către comunism. Un pas către acea societate în care oamenii vor dispune de toate resursele materiale (inclusiv timpul) necesare pentru a se dezvolta multilateral și pentru a conduce colectiv societatea.

E drept, atâta vreme cât nu proletariatul este la putere, ci burghezia, toate aceste inovații își vor irosi cea mai mare parte din potențial, fiind întrebuințate intereselor egoiste, înguste ale capitaliștilor. Dar asta nu înseamnă că trebuie să ne împotrivim monopolurilor, rețelelor de socializare, ori inteligenței artificiale ca atare, ci clasei care profită după bunul ei plac de pe urma lor.

Nu ne credeți că proletariatul ar face o treabă mai bună decât burghezia în dezvoltarea inteligenței artificiale? Haideți să vedem. Ce s-ar schimba dacă IA ar fi dezvoltată întocmai după nevoile celor care muncesc?

În primul rând, în ciuda potențialului actual al inteligenței artificiale, multe dintre joburile pe care a început ea să le automatizeze, și la care se descurcă poate cel mai bine, nici nu ar trebui să existe. Vorbim, bineînțeles, de multe munci de birou.

Unele, „slujbele de mare rahat” [30], sunt complet inutile și dispar imediat ce proletariatul preia puterea — tot ce ține de marketing, lobbying, maculatură corporatistă redundantă. Proletariatul nu are nevoie să vâre nimănui pe gât reclame și produse.

Altele, în general legate de gestionarea producției (management), nu sunt inerent inutile, dar sunt implementate extrem de ineficient în ziua de azi. Ele nu doar că nu profită de IA, dar nici măcar de tehnologiile informaționale în general. De ce?

Pe de o parte, pentru că pierderile burgheziei pe ineficiența corporatistă sunt prea mici ca să justifice investițiile într-o digitalizare și automatizare justă a proceselor. Pe de altă parte, pentru că altfel șomajul are crește prea tare, iar puterea de cumpărare a populației ar scădea sub limitele pe care și le doresc capitaliștii. Degeaba dețin ei totul dacă n-ar mai avea cine să le cumpere ceaiurile matcha, luminile ambientale în o sută de culori și biletele la „Beach, Please!”.

Dar cine a zis că muncitorii eliberați de aceste joburi ar deveni șomeri? Ei bine, voința burgheziei. Pentru dânsa, pur și simplu este mai convenabil ca o parte din muncitori să lucreze până la epuizare muncile productive, în timp ce brațele de muncă ce le-ar putea sări în ajutor fie sunt forțate să stea pe tușă (și sunt întreținute tot pe cârca angajaților), fie sunt captive în slujbe inutile, care le macină zi de zi umanitatea.

Pentru proletariat, în schimb, nimic nu este mai îmbucurător decât a vedea că fiecare om are posibilitatea să-și aleagă o muncă utilă societății, după înclinațiile sale, și pe care să o îndrăgească. Mai mult, cum toți adulții apți de muncă vor munci, lungimea zilei de muncă și intensitatea muncii se vor reduce automat și ele. De asemenea, proletariatul preferă să facă investiții pe termen lung decât să rămână cu procese ineficiente sau care necesită peticiri constante.

În al doilea rând, spre deosebire de burghezie, care dintotdeauna a prioritizat industria de consum, căci e mai profitabilă și își recuperează mult mai repede investițiile, proletariatul pune accentul pe industria grea, căci pe termen lung ea simplifică traiul oamenilor (și reduce dependența de lagărul capitalist, ostil). O abordare similară va fi luată și în privința inteligenței artificiale.

Capitaliștii văd în IA, mai mult decât orice, un bun de consum. Le dai oamenilor acces la modelul tău în schimbul unei sume de bani, iar ei îl folosesc la absolut orice — generat brainrot, făcut temele pentru școală, dat răspunsul la niște întrebări pentru care Google (cel vechi, care nu apela un LLM la fiecare căutare) era suficient, generat mii de linii de cod pentru ceva ce poate fi implementat în doar câteva sute etc.

Ce contează resursele irosite sau faptul că muncitorii nu mai pot gândi fără IA? E un model de afacere care poate fi reprodus la infinit! Și să nu uităm de renta monopolistă ce, odată ce dependența oamenilor de IA se va consolida mai tare, va putea fi impusă pe acest consum.

Proletariatul, în schimb, va analiza temeinic ce aplicații ale IA sunt cu adevărat utile și în ce domenii, iar modelele specializate pe anumite sarcini vor fi accesibile strict acelor zone din producție (vorbim inclusiv de producția de știință) unde este nevoie de ele. Regula generală va fi — cercetare și investiții majore unde IA poate elibera omul de cele mai puțin umane (creative) sarcini. Când vine vorba de IA de consum, la fel ca și canalele media [31], el va fi puternic reglementat, atât cantitativ cât și calitativ.

În al treilea rând, anarhia din producție, inclusiv în domeniul IA, va dispărea. Dacă dezvoltarea IA sub capitalism este mai degrabă un pariu pe termen mediu că la un moment dat investițiile masive și anarhice de acum vor aduce profituri substanțiale (similar a fost și cu bula dot-com [32]), dictatura proletariatului n-are nevoie de asemenea jocuri. Statul proletar va dezvolta inteligența artificială strict după nevoi, iar fiecare îmbunătățire adusă acesteia va fi adoptată la scară largă numai în măsura în care deja și-a demonstrat potențialul în practică.

Această dezvoltare va fi centralizată, deci fără imensa risipă de resurse pe care concurența între monopoluri o impune de la sine. În plus, dezvoltarea IA va fi condusă în concordanță cu nevoile producției, cercetării științifice și proletariatului în ansamblu, deci evitând consecințe precum daunele ecologice sau explozia prețurilor la plăcile video de consum.

Să vorbim și despre producția și distribuția forței de muncă. E limpede ca lumina zilei că, mai ales în țările capitaliste mai puțin dezvoltate, facultățile tehnice se adaptează greu la schimbările de pe piața muncii. Nu-i de mirare că, în anumite perioade, ele ajung să se complacă în situația de a scoate șomeri pe bandă rulantă.

În ultimii câțiva ani, de când cu explozia IA, știm cu toții cât de greu le este celor care tocmai au terminat o facultate de IT să-și găsească un prim job în domeniu [33]. Între timp, facultățile încearcă mai degrabă să se agațe de valul IA creând noi programe de studiu care să bifeze anumite cuvinte-cheie, inclusiv introducând materii de umplutură. Totuși, majoritatea materiilor și metodelor de predare rămân în esență neschimbate, fiind la fel de incapabile să producă muncitori adaptați noilor avansuri tehnologice.

În dictatura proletariatului, în privința forței de muncă, adoptarea oricărei noi tehnologii, inclusiv IA, ar veni la pachet cu asigurarea a trei lucruri de bun simț:

muncitorii din domeniu sunt antrenați cum se cuvine;
instituțiile de învățământ se adaptează în timp util;
dacă nevoia de muncitori în domeniu într-adevăr scade, atunci surplusul este reintegrat omenește în domenii conexe, nu lăsat de izbeliște „să se descurce”.

Burghezia rareori se gândește atât de departe. E de ajuns să împacheteze orice catastrofă pe piața muncii drept „o nouă oportunitate (!) pentru muncitori” (de a visa la slujbe noi, mai bine plătite), după care-și vede de treabă. Pentru ea, surplusul de muncitori specializați pe un anumit domeniu, fie că acestora le este mai ușor sau mai greu să-și găsească de muncă în altă parte, nu poate fi decât un lucru bun.

Surplusul acesta este fix ceea ce duce la concurență între muncitori, deci la scăderea salariilor, la scăderea standardelor pe care capitaliștii trebuie să le asigure condițiilor de muncă și, până la urmă, la reducerea cheltuielilor cu pregătirea tehnică a nou-veniților. Cu cât concurența dintre muncitori este mai mare, cu atât capitaliștilor le este mai ușor să-i schimbe ca pe șosete. În ochii lor, nu vom fi niciodată mai mult de atât.

7. Concluzie

Capitalismul modern a evoluat considerabil de pe vremea clasicilor marxismului și până în ziua de azi, în special la capitolul forțelor de producție. Chiar dacă legile fundamentale ale capitalismului și strategia generală a mișcării comuniste rămân neschimbate, ar fi absurd să ne mărginim la rezultatele teoretice, oricât de prețioase, ale lui Marx, Engels, Lenin și Stalin.

Mișcarea comunistă modernă, pentru a se pune pe picioare și a deveni călăuza maselor în lupta lor pentru eliberare, are datoria de a cerceta în detaliu particularitățile capitalismului și imperialismului modern, deslușind esența noilor raporturi inter-imperialiste și capital–muncă.

„A înfăptui [revoluția proletară] este menirea istorică a proletariatului contemporan. A cerceta condițiile istorice și, prin aceasta, însăși natura acestui act, a face astfel din clasa chemată să înfăptuiască acest act, azi asuprită, o clasă conștientă de condițiile și natura propriei ei acțiuni este sarcina socialismului științific, care este expresia teoretică a mișcării proletare” (F. Engels. Dezvoltarea socialismului de la utopie la știință).

În această lumină, articolul de față este un prim pas în cercetarea impactului pe care inteligența artificială îl are asupra bazei economice actuale. Care este concluzia principală? Aceea că sectorul IA aduce cu sine unele dintre cele mai sociale forțe de producție, destinate inerent proprietății monopolurilor.

Dar în mâinile oligarhiei financiare, IA nu poate fi decât o unealtă de îmbogățire, cu aplicații fie în consolidarea stilului de viață consumerist în mase, fie în automatizarea slujbelor deja extrem de neproductive. Se vor folosi oligarhii de IA pentru ușurarea muncilor actualmente extenuante? Prea puțin, căci asta ar însemna să extragă relativ mai puțină plusvaloare din truda muncitorilor, asta în contextul unei rate a profitului deja foarte scăzută.

Să fie IA modernă piatra de mormânt a progresului tehnic omenesc? Nici într-un caz! Dar pentru a o elibera de frânele puse de numeroasele manifestări ale iraționalității capitaliste, există o singură soluție — dictatura proletariatului. Vrei să iei și tu parte la construirea societății viitorului, în care avansurile nemaivăzute ale științei să beneficieze întreaga societate? Alătură-te organizației noastre!

Adnotări

M. Nickelsburg. Amazon’s “1-Click” patent expires today, and soon you’ll be able to accidentally order stuff across the entire internet. GeekWire, 11.09.2017.
Ș. Mammaev. Despre tehnologiile informaționale moderne. Știința Marxistă, 15.12.2020.
„Dezvoltarea capitalului fix indică în ce măsură cunoașterea socială generală a devenit o forță de producție directă și, prin urmare, în ce măsură condițiile procesului vieții sociale însăși au ajuns sub controlul intelectului general și au fost transformate în conformitate cu acesta” (K. Marx. Grundrisse).
M.K. Chalmers, P.N. Edwards. Producing “one vast index”: Google Book Search as an algorithmic system. Big Data & Society, 03.07.2017.
OpenAI. An OpenAI model has disproved a central conjecture in discrete geometry. OpenAI Research, 20.05.2026.
„Gânduri nude, libere de materialul limbii, libere de «materia naturală» a limbii nu există” (I.V. Stalin. Cu privire la unele probleme de lingvistică: răspuns tovarășei E. Krașeninnikova. Pravda, 04.07.1950).
OpenAI. The Hugging Face incident and the road ahead. OpenAI Security, 26.08.2026.
Common Crawl. About (ultima accesare la 18.09.2026).
US Securities and Exchange Commission. Amazon.com announces fourth quarter results (ultima accesare la 18.09.2026). 05.02.2026.
C. Fitchew. How AI is rewriting the rules of modern warfare. Vision of Humanity, 22.04.2026.
Meta. Introducing Meta Llama 3: the most capable openly available LLM to date. Meta AI, 18.04.2024.
Estimarea rezultă din consumul de energie per oră de uz GPU, de 700 W, declarat de Meta, și din prețul mediu al electricității industriale per kWh în 2024, de 0,0804$, declarat de US Energy Information Administration (ultimele accesări la 18.09.2026).
S. Rahmetov. Profit în loc de progres: criza științei în Rusia. Știința Marxistă, 06.12.2025.
Muncile cele mai specializate sunt pe de o parte cele mai bine plătite, dar pe de altă parte și cele mai puternic exploatate, adică pe baza lor capitaliștii extrag cele mai mari proporții de plusvaloare. Vezi: I. Maskuțki. Micron Technology — lupta de clasă și microcipurile. Comunism Științific, 15.09.2026.
The inequalities of GPU access. Nature Computational Science, 25.06.2026; Y. Hao, Y. Huang et al. The role of computing resources in publishing foundation model research. MIT Computer Science & Artificial Intelligence Laboratory, 15.10.2025.
K.L. Coakley, O.E. Gundersen. Measuring deep learning performance — an empirical study of performance distributions across architectures and tasks. Scientific Reports, 04.05.2026.
S. Kapoor, A. Narayanan. Leakage and the reproducibility crisis in machine-learning-based science. Patterns, 08.09.2023.
T. Snelleman, H. Hoos, O.E. Gundersen. The cost of reproducibility in artificial intelligence. Patterns, 27.08.2026.
Futurum. Q1 2025 data center semiconductor spot check report (ultima accesare la 20.09.2026).
A.M. Stan. Nvidia tops $40 bn in AI equity bets in 2026, anchored by $30 bn OpenAI investment. The Next Web, 10.05.2026.
Nvidia. Nvidia partners with Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs and KKR to establish AI compute infrastructure financing platforms to mobilize over $500 bn of third-party capital (ultima accesare la 20.09.2026). Nvidia Investors, 10.08.2026.
J. Huang. Nvidia to acquire Hugging Face. Nvidia Blog, 03.09.2026.
Președinția Franței. Make France an AI powerhouse. AI Action Summit, 10–11.02.2025.
EDF. The nuclear fleet in France (ultima accesare la 20.09.2026).
China prepares $295 bn plan to fund nationwide AI buildout. Bloomberg, 09.06.2026.
Ș. Mammaev. Capitalul de stat. Știința Marxistă, 13.09.2025.
Z. Schiffer. Here’s what Mark Zuckerberg is offering top AI talent. Wired, 01.07.2025; K. Hu, R. Jaiswal, K. Cai. Meta poaches 28-year-old Scale AI CEO after taking multibillion dollar stake in startup. Reuters, 13.06.2025; Anthropic. Detecting and preventing distillation attacks. Anthropic Policy, 23.02.2026.
Z. Weise. Power-hungry data centers are expanding in Europe. So is the resistance. Politico, 31.08.2026.
Comisia Europeană. AI continent action plan (ultima accesare la 20.09.2026). EUR-Lex, 09.04.2025.
D. Graeber. Slujbe de mare rahat: o teorie. ART, 2024. Original: Bullshit jobs: a theory. Simon & Schuster, 2018.
Ș. Mammaev. Revoluția culturală a viitorului. Știința Marxistă, 04.08.2025.
N. Srnicek. Capitalismul de platformă. IDEA, 2025. Original: Platform capitalism. Polity Press, 2016.
AI și concurența schimbă piața IT: juniorii își găsesc tot mai greu un loc de muncă. EuroNews, 21.05.2026.