Godinama je Daniel Susskind s ocem razgovarao o priči koju nikako nisu uspijevali napisati. Zvala se “Dan kada nitko nije otišao u Disneyland”. Premisa priče bila je jednostavna. Jednog dana vrijeme je toliko savršeno da svi pretpostave kako će Disneyland biti prepun pa odluče ostati kod kuće. Otac i sin pomisle isto, ali otac vidi razočaranje na licu svojeg djeteta i odluči riskirati. Odu u park – i zateknu ga potpuno praznog.

Godinama je ta priča ostala samo ideja. A onda ju je, tri desetljeća kasnije, autor ispričao svojoj osmogodišnjoj kćeri. Umjesto da godinama pokušavaju napisati priču, njih su dvoje sjeli i uz pomoć ChatGPT-a u nekoliko sekundi dobili prvu verziju. Nije bila savršena, bilo je nelogičnih rečenica i izraza karakterističnih za američki engleski, ali uslijedio je najvažniji dio – zajedno su je dorađivali, mijenjali upute, dodavali scene i stvarali priču.

Za autora, koji se posljednjih 15 godina bavi utjecajem umjetne inteligencije na rad i društvo, taj je trenutak dobio posebno značenje. Postalo mu je jasno koliko će AI promijeniti svijet u kojem će odrastati njegova djeca, piše The Guardian.

Djeca će živjeti u svijetu koji mi još ne razumijemo

Pitanje koje danas čuje gotovo svugdje glasi – što bi naša djeca trebala raditi?

Roditelji promatraju djecu kako pomoću umjetne inteligencije rješavaju zadatke i odgovaraju na pitanja pa se pitaju što ona zapravo znaju. Nastavnici se pitaju funkcioniraju li metode kojima su desetljećima podučavali učenike. Poslodavci, pak, sve više preispituju koliko su tradicionalne ocjene, ispiti i diplome dobar pokazatelj sposobnosti mladih ljudi.

No odgovor, smatra autor, ne može biti jednostavno zabraniti AI.

Ako će umjetna inteligencija biti dio svakodnevice generacije koja danas ide u školu, nema smisla pripremati je za svijet kakav poznajemo mi, a ne za onaj u kojem će ona živjeti. Upravo zato pitanje više nije kako djecu zaštititi od umjetne inteligencije, nego kako ih naučiti da je koriste pametno.

Jedna od najvećih zabluda posljednjih desetljeća bila je ideja da možemo unaprijed predvidjeti koje će vještine ljudima biti potrebne u budućnosti i tako ih “zaštititi”“ od tehnoloških promjena.

Kao primjer Susskind navodi odluku britanske vlade iz 2013. godine da sva djeca u osnovnim i srednjim školama uče programiranje. Ideja je tada izgledala logično: ako će tehnologija oblikovati budućnost, djecu treba naučiti kodirati.

Problem je što se upravo programiranje pokazalo kao jedno od područja u kojima je današnja umjetna inteligencija iznimno sposobna. Anthropic je u siječnju 2026. objavio da je čak 90 posto koda za njihov AI alat Claude Code napisala upravo umjetna inteligencija.

Drugim riječima, vještina za koju se nekada vjerovalo da će djeci osigurati prednost u tehnološkom svijetu može postati nešto što će AI obavljati bolje i brže od ljudi. Pouka nije da djecu više ne treba učiti programiranju. Pouka je da ne možemo sa sigurnošću znati koje će konkretne vještine biti najvrjednije za 10, 20 ili 30 godina.

Povratak osnovama

Ako ne možemo predvidjeti budućnost, što onda možemo učiniti? Prvi odgovor je – vratiti se osnovama.

Čitanje, pisanje i matematika možda zvuče kao vještine iz nekog drugog vremena, posebno u trenutku kada umjetna inteligencija može napisati esej ili riješiti složeni matematički zadatak u nekoliko sekundi. No upravo zato one postaju još važnije.

AI nije nepogrešiv. Može dati potpuno netočan odgovor, izmišljati činjenice i vrlo uvjerljivo pogriješiti čak i kada se radi o jednostavnom problemu. Zbog toga čovjek mora imati dovoljno znanja da prepozna kada umjetna inteligencija zna što radi – a kada samouvjereno govori gluposti.

Računalni znanstvenik Geoffrey Hinton AI je opisao kao svojevrsnog “idiota genijalca” – sustav koji može biti izvanredno sposoban, ali istodobno napraviti nevjerojatno banalnu pogrešku. Zato osnovno znanje neće postati manje važno. Upravo suprotno.

Ne zabraniti AI, nego naučiti koristiti ga

Autor smatra da bi škole trebale napraviti ono što su učinile kada su se pojavili kalkulatori. Kada su kalkulatori počeli ulaziti u učionice, pojavila se ista bojazan koja danas prati umjetnu inteligenciju: hoće li djeca zbog tehnologije zaboraviti osnovne matematičke vještine?

Britanski profesor Wilfred Halliday Cockcroft predložio je tada svojevrsni kompromis. Učenike treba učiti matematici i s kalkulatorom i bez njega – te ih na oba načina treba i provjeravati. Isti princip mogao bi se primijeniti na AI.

U jednom dijelu nastave učenici bi trebali naučiti kako koristiti umjetnu inteligenciju, a u drugom dijelu moraju pokazati što mogu napraviti potpuno samostalno. To bi vrijedilo za matematiku, ali i za povijest, književnost, jezike i druge predmete.

Jer učitelj ne može znati je li učenik kod kuće koristio AI za pisanje zadaće. Ali na ispitu, bez pristupa tehnologiji, može se vidjeti što je učenik doista usvojio.

AI može biti i osobni učitelj

Problem umjetne inteligencije nije samo u tome što može učenicima olakšati posao. Ona može otvoriti i potpuno nove mogućnosti. Autor navodi vlastita iskustva sa svojom djecom. Kada je njegova osmogodišnja kći izgubila interes za učenje tablice množenja, uz pomoć AI-ja napravili su računalne igre koje su bile prilagođene njezinim interesima.

Kada je njegov petogodišnji sin izgubio strpljenje s uobičajenim knjigama za početno čitanje, zajedno su pomoću umjetne inteligencije napravili priče prilagođene njegovoj razini znanja i temama koje ga zanimaju.

To je jedna od najvećih potencijalnih prednosti AI-ja u obrazovanju: personalizacija.

Umjesto da 30 učenika u razredu dobije isti zadatak i isto objašnjenje, umjetna inteligencija može svakome ponuditi drugačiji pristup, ovisno o njegovim sposobnostima i problemima.

Takva individualna poduka dosad je bila skupa i teško dostupna. AI bi je mogao učiniti dostupnom velikom broju djece.

Nije svaki ekran isti

Autor upozorava i na još jednu zamku – poistovjećivanje umjetne inteligencije s društvenim mrežama. Zbog opravdanih strahova oko vremena koje djeca provode na društvenim mrežama sve se češće govori o ograničavanju vremena pred ekranima.

Ali, tvrdi, nije presudno samo koliko dugo dijete gleda u ekran, nego što na tom ekranu radi.

Sat vremena provedenog u beskrajnom pregledavanju društvenih mreža nije isto što i sat vremena tijekom kojeg dijete uz pomoć AI-ja uči matematiku, istražuje povijest ili stvara vlastitu priču.

Zato raspravu ne bi trebalo svesti na pitanje “koliko ekrana”, nego i na pitanje “kakav sadržaj i kakva aktivnost”.

Što onda s mladima koji tek ulaze na tržište rada? Autor im savjetuje da karijeru ne biraju isključivo prema zanimanju, nego prema problemu koji žele rješavati.

Liječnici će i dalje liječiti ljude. Pravnici će i dalje rješavati pravne probleme. Marketinški stručnjaci i dalje će pokušavati prodavati proizvode. Ali način na koji će se ti poslovi obavljati bit će potpuno drugačiji.

Već danas postoje primjeri koji pokazuju u kojem bi smjeru promjene mogle ići. Još 2017. znanstvenici sa Stanforda predstavili su sustav koji je na temelju fotografije mogao procijeniti je li određena kožna promjena kancerogena približno jednako precizno kao vodeći dermatolozi.

Jedan od autora tog istraživanja bio je računalni znanstvenik Sebastian Thrun, a ne liječnik. Poruka je jasna: u budućnosti neće nužno pobjeđivati oni koji najbolje poznaju tradicionalni način obavljanja nekog posla, nego oni koji znaju koji problem treba riješiti i kako za njegovo rješavanje iskoristiti nove tehnologije.

“Trčite prema AI-ju i znanosti”

Da danas ponovno počinje karijeru, autor kaže da bi bez razmišljanja krenuo prema umjetnoj inteligenciji i znanosti.

Ne zato što misli da su ta područja zaštićena od automatizacije, nego upravo suprotno – zato što očekuje da će se najveće promjene događati upravo tamo. Kao jedan od primjera navodi AlphaFold, sustav umjetne inteligencije koji je pomogao riješiti jedan od velikih problema biologije – predviđanje strukture proteina. Rad povezan s tim područjem pridonio je dodjeli Nobelove nagrade za kemiju 2024. godine.

To pokazuje kako AI više nije samo alat za pisanje tekstova, izradu slika ili odgovaranje na pitanja. Postaje sredstvo za rješavanje problema s kojima se znanstvenici desetljećima nisu uspijevali nositi.

Najveće ograničenje možda smo – mi

Što se autor više bavi umjetnom inteligencijom, sve je uvjereniji da njezina najveća prepreka nije sama tehnologija, nego ljudska mašta.

Čak i kada bi razvoj AI-ja danas stao, kaže, još uvijek nismo ni približno osmislili sve načine na koje bismo ga mogli koristiti. A upravo bi djeca mogla imati važnu ulogu u tome.

Odrasli često tehnologiju promatraju kroz iskustva vlastitog života i problema koje već poznaju. Djeca tek trebaju otkriti što sve mogu napraviti s alatima koji im postaju dostupni.

Zato je možda najveća pogreška pokušati ih pripremiti za budućnost tako što ćemo im govoriti da se vrate u prošlost.

“Ne trebamo djecu pripremati za svijet u kojem smo mi odrasli. Trebamo ih naučiti kako razmišljati, učiti i stvarati u svijetu koji još ne možemo ni zamisliti”, poručuje Daniel Susskind u tekstu za The Guardian.