Konačno. Dok su se Amerikanci i Kinezi godinama natjecali tko će izgraditi pametniji stroj, Hrvatska je čekala pravi trenutak. I taj je trenutak stigao: Vlada je odlučila razviti vlastiti veliki jezični model, prema naslovnici Lidera, nešto što bi trebalo "konkurirati Chat GPT-u".

Ministar pravosuđa, uprave i digitalne transformacije Damir Habijan predstavio je Nacionalni plan za razvoj umjetne inteligencije do 2032. Ukupna predviđena ulaganja iznose 932,1 milijun eura. Poseban naglasak stavljen je na rješenja za hrvatski jezik i na veliki jezični model za hrvatski. Plan predviđa i asistenta u sustavu e-Građani te AI rješenja za podršku pravosudnim dužnosnicima.

Sam Altman, kažu upućeni, od petka loše spava.

Konj kojeg je dizajnirao odbor

Svaki ozbiljan tehnološki proizvod počinje garažom, dvojicom opsjednutih inženjera i neprospavanim noćima. Hrvatski AI krenuo je drukčijim putem, onim provjerenim. Na izradi Nacionalnog plana radila je stručna radna skupina od 133 člana iz 55 institucija, koja je održala više od 80 sastanaka.

Stara izreka kaže da je deva konj kojeg je dizajnirao odbor. Hrvatska je upravo okupila odbor od 133 člana da dizajnira umjetnu inteligenciju. Ishod je teško predvidjeti, ali sigurno će imati grbu.

Zamislimo prvi razgovor s HrvatGPT-om:

Korisnik: Kako da otvorim obrt?

HrvatGPT: Poštovani, Vaš upit je zaprimljen pod brojem 2027/0034-UP/I. Molimo dostavite presliku osobne iskaznice, potvrdu o prebivalištu ne stariju od šest mjeseci i biljege u iznosu od 20 eura. Rok za odgovor je 60 dana. Odgovor se ne može dostaviti elektroničkim putem.

Andrija, besplatni prethodnik

Hrvatska država već ima iskustva s chatbotovima. U travnju 2020. predstavljen je Andrija, digitalni asistent za samoprocjenu simptoma koronavirusa. Ime je dobio po Andriji Štamparu, a radio je preko WhatsAppa. Ministar je tada naglasio da je Andrija donacija niza IT tvrtki.

Andrija je, dakle, bio besplatan. Napravili su ga privatni poduzetnici svojim znanjem i vremenom, država ga je predstavila na konferenciji za medije, a zatim je nestao iz javne svijesti tiše od većine epidemioloških mjera.

Pouka je za Vladu očito bila jasna: ako je besplatni chatbot zaboravljen, idući treba biti skup. Ljudi ipak više poštuju ono što su platili, pa makar i nesvjesno, kroz porez.

Koliko zapravo košta konkurirati ChatGPT-u?

Pogledajmo brojke, jer brojke ne poznaju domoljubnu retoriku.

Prema procjenama Stanfordova AI Indexa, OpenAI-jev GPT-4 potrošio je oko 78 milijuna dolara samo na računalnu snagu za treniranje, a Googleov Gemini Ultra oko 191 milijun. To su modeli iz 2023. U međuvremenu su troškovi treniranja vrhunskih modela narasli toliko da su, kako navodi isto izvješće, akademsku zajednicu i vlade praktički istisnuli iz razvoja najnaprednije umjetne inteligencije.

Uz to, ulaganja vodećih tehnoloških tvrtki u podatkovne centre mjere se desecima milijardi dolara godišnje. Hrvatska kreće u utrku s 139 milijuna eura za infrastrukturu u prvom akcijskom planu. To je otprilike kao da Dinamo najavi osvajanje Lige prvaka, ali s ekipom iz četvrte HNL i proračunom za dresove.

Postoji i problem koji novac ne rješava. Jezični modeli uče iz teksta, a teksta na hrvatskom jeziku na internetu ima malo. Kad je srpski inženjer Aleksa Gordić trenirao YugoGPT, model je odmah trenirao za srpski, hrvatski, bosanski i crnogorski.

Razlog je bio čisto tehnički: na cijelom internetu nema dovoljno teksta da se veliki jezični model istrenira samo na srpskom. Isto vrijedi za hrvatski. Ni milijarda eura neće natjerati Hrvate da napišu deset puta više teksta.

Usput: privatnik je to već napravio

Ironija je u tome što hrvatski veliki jezični model već postoji. Nije ga napravila Vlada nego pojedinac.

YugoGPT je model od 7 milijardi parametara, izgrađen na Mistralovoj arhitekturi, treniran na desecima milijardi tokena bosanskog, hrvatskog i srpskog teksta i objavljen kao open source. Projekt su financirali sponzori, a ne ministarstvo.

Za YugoGPT nije trebalo 133 člana radne skupine ni 80 sastanaka. Trebao je jedan čovjek koji zna što radi i koji je snosio rizik vlastitim novcem i ugledom.

Uz to, svi vodeći komercijalni modeli danas razumiju i pišu hrvatski. Hrvatski porezni obveznik, dakle, treba financirati proizvod koji već postoji, u besplatnoj i u komercijalnoj verziji, i to u inačici koja će, uz dužno poštovanje radnoj skupini, gotovo sigurno biti lošija od obje.

Što kaže ekonomska znanost?

Nije ovo pitanje ukusa nego iskustva.

Hayek i problem znanja. U eseju Upotreba znanja u društvu (1945.) Friedrich Hayek pokazao je da znanje potrebno za ekonomske odluke nikada nije koncentrirano na jednom mjestu. Ono je raspršeno među milijunima ljudi i izražava se kroz cijene, profite i gubitke.

Planer u ministarstvu, ma koliko bio stručan, ne može znati koji će AI proizvod tržište trebati 2032. To ne znaju ni OpenAI ni Google, zbog čega svake godine mijenjaju strategije. Razlika je u tome što oni promašaje plaćaju svojim novcem.

Lernerov bulevar slomljenih snova. Josh Lerner s Harvard Business Schoola u knjizi Boulevard of Broken Dreams (2009.) prvi je sustavno analizirao kako su vlade diljem svijeta, kroz desetljeća, pokušavale potaknuti poduzetništvo i rizični kapital.

Zaključak je trijezan: na svaku javnu intervenciju koja je potaknula poduzetništvo dolazi mnogo neuspjelih pokušaja koji su potrošili goleme iznose poreznog novca. Lerner objašnjava zašto vlade ne mogu diktirati razvoj tržišta. Uspješne su one koje pripremaju teren, a ne one koje same igraju.

Quaero, europski Google. Najbolja lekcija stiže iz Europe. Jacques Chirac i Gerhard Schröder 2005. su predstavili Quaero, europsku tražilicu koja je trebala parirati Googleu.

Kritičari su ga nazvali očitim primjerom pogrešnog i nepotrebnog nacionalizma. Nijemci su se 2006. povukli jer nisu vjerovali da projekt može konkurirati Googleu i Yahoou. Glasnogovornik njemačkog ministarstva to je sažeo ovako: Francuzi su htjeli tražilicu, a Nijemci nešto drugo.

Europska komisija ipak je 2008. odobrila Francuskoj 99 milijuna eura potpore. Iste godine glasnogovornik projekta priznao je da u prethodne dvije godine, iskreno, nisu napravili mnogo. Vjerojatno nikada niste koristili Quaero. Nitko nije.

Teorija javnog izbora. James Buchanan i Gordon Tullock objasnili su zašto se ovakvi projekti ponavljaju unatoč neuspjesima. Političari nisu motivirani rezultatom proizvoda nego vidljivošću najave.

Ministar koji 2026. predstavi "hrvatskog konkurenta ChatGPT-u" dobiva naslovnice odmah. Kada 2032. projekt tiho propadne, on više neće biti ministar. Troškovi su raspršeni na sve porezne obveznike, a koristi koncentrirane na savjetnike, konzultante, institute i tvrtke koje će dobiti ugovore.

Tullock je to nazvao rentijerstvom: trošenjem resursa na borbu za dio državnog kolača umjesto na stvaranje nove vrijednosti.

Indikativno je da je, prema Lideru, najveći dio sredstava namijenjen istraživanju, inovacijama i razvoju gospodarstva. U prijevodu: potporama. Hrvatska ima dugu i bogatu tradiciju potpora. Nema tradiciju svjetskih tehnoloških proizvoda nastalih iz njih.

Argumenti druge strane

Pošteno je saslušati i drugu stranu.

Mali jezik, kaže argument, nije komercijalno zanimljiv. Velike tvrtke neće ulagati u hrvatski jer je tržište premalo, pa ako država ne financira jezične tehnologije, hrvatski će zaostati. K tome, javna uprava ne smije osjetljive podatke građana slati na američke poslužitelje pa joj treba vlastito rješenje. Konačno, internet je nastao iz DARPA-e, američke državne agencije, što pokazuje da država može pokrenuti tehnološku revoluciju.

Argument ima težinu, ali ne izdržava provjeru.

DARPA je financirala istraživanje, a nije gradila potrošački proizvod koji bi konkurirao privatnim tvrtkama. Država kao naručitelj temeljnih istraživanja i država kao proizvođač chatbota dvije su potpuno različite stvari.

Što se tiče sigurnosti podataka, otvoreni modeli mogu se pokrenuti na državnim poslužiteljima već danas, bez razvoja vlastitog modela od nule. Država ne mora proizvoditi automobile da bi njima vozila svoje službenike.

Najvažnije je da postoji jeftinije i liberalnije rješenje problema malog jezika.

Što bi država zapravo trebala napraviti

Ako Vlada doista želi pomoći hrvatskom jeziku u eri umjetne inteligencije, postoji nešto što samo ona može učiniti, a što ne košta gotovo ništa: otvoriti svoje tekstove.

Država sjedi na golemom korpusu kvalitetnog hrvatskog teksta: Narodnim novinama, sudskim odlukama, saborskim zapisnicima, udžbenicima koje je platila, arhivima HRT-a i digitaliziranim fondovima knjižnica.

Sav taj tekst platili su porezni obveznici. Objavljen pod otvorenom licencom, u strojno čitljivom obliku, bio bi najveći doprinos hrvatskim jezičnim tehnologijama u povijesti.

Na njemu bi mogao trenirati svatko: domaći startup, sljedeći Aleksa Gordić, fakultet, pa i Google i Mistral, čime bi hrvatski automatski postao bolji u svim modelima koje građani već koriste.

To je razlika između države koja postavlja teren i države koja želi sama igrati utakmicu. Prva stvara uvjete u kojima drugi mogu uspjeti. Druga troši tuđi novac da bi dokazala da može i ona.

Zaključak: hvala, imamo već

Vlada ne mora konkurirati ChatGPT-u, Claudeu ni Geminiju. Ne mora proizvoditi digitalne platforme, kao što ne mora proizvoditi mobitele, automobile ni pizze.

Država koja još uvijek ne zna kako građaninu omogućiti da preda zahtjev bez preslike osobne iskaznice teško će nadmašiti tvrtke koje zapošljavaju najbolje inženjere svijeta i troše desetke milijardi godišnje.

Ako HrvatGPT ikada proradi, predlažem da mu prvo pitanje bude: "Koliko je ovo koštalo?".

Odgovor, pretpostavljam, glasi: "Poštovani, tražena informacija ne može se dostaviti bez potrebne dokumentacije koju možete dostaviti na šalteru broj 5 Ureda državne uprave, ponedjeljkom između 9 i 11 sati. Javno savjetovanje trajalo je 30 dana."