Kamata od zanimanja: Zašto jedno veliko pitanje teži više od milijun površnih

Uvod: Iluzija napretka kroz količinu

Živimo u dobu koje zbija količinu s vrijednošću. Pretraživači vraćaju milijune rezultata; AI modeli generiraju tisuće odgovora po sekundi; društvene mreže potapaju naše vijesti „odgovorima“ na pitanja koja nismo ni znali da imamo. Međutim, ispod ovog vala informacija leži tiha kriza: naša sposobnost za duboko istraživanje se erozira. Više ne postavljamo pitanja koja otkrivaju sustave -- postavljamo pitanja koja ih unistavaju.

Ovaj dokument nije odbrana tehnologije. Niti je odbacivanje inovacija. To je upozorenje za one koji se ne osjećaju ugodno zbog ubrzavanja promjena -- ne zato što su Ludiči u pejorativnom smislu, već zato što shvaćaju da kvaliteta naših pitanja određuje karakter naše budućnosti.

Centralna teza je sljedeća: Jedno generativno pitanje -- duboko, otvoreno i strukturno kompleksno -- može donijeti više trajnog razumijevanja nego milijun terminalnih pitanja koja samo potvrđuju ono što već vjerujemo. I ipak, naše tehnologije -- od algoritama pretraživanja do AI chatbotova -- su dizajnirane da optimiziraju terminalne odgovore. One nagrade brzinu, sigurnost i zatvaranje. Time sustavno ometaju istraživanje koje vodi ka mudrosti.

Istraživat ćemo kako generativna pitanja djeluju kao kognitivni motori, zašto terminalna pitanja predstavljaju intelektualni ekvivalent brze hrane, i kako naša tehnološka infrastruktura ubrzava epistemske degradacije. Pozivat ćemo se na povijesne paralele -- od industrializacije koja je rušila zanatsko znanje do propasti znanstvene rasprave u digitalnom dobu -- i upozoriti da bez namjernog preusmjeravanja ka generativnom istraživanju, ne opasujemo samo gubitak sposobnosti dubokog razmišljanja, već postajemo sudionici sustava koji zamjenjuju razumijevanje učinkovitost.

---

Napomena o znanstvenoj iteraciji: Ovaj dokument je živi zapis. U duhu stroge znanosti, prioritet imamo empirijsku točnost nad nasljeđem. Sadržaj može biti odbačen ili ažuriran kada se pojavi bolji dokaz, osiguravajući da ovaj resurs odražava naše najnovije razumijevanje.

Anatomija istraživanja: Terminalna vs. generativna pitanja

Definicija terminalnih pitanja

Terminalna pitanja su ona koja traže jedinstven, definitivan odgovor. Ona su zatvorena, ograničena i često instrumentalne prirode. Primjeri:

• „Koja je glavni grad Francuske?“
• „Kako resetirati moju lozinku?“
• „Kolika je cijena dionica Apple danas?“

Ova pitanja su učinkovita. Imaju jasne kriterije uspjeha: postoji točan odgovor, i kad se pronađe, istraživanje se završava. To nije početno loše -- terminalna pitanja su nužna za svakodnevni život. Ali kada dominiraju našim kognitivnim pejzažem, stvaraju kulturu epistemske samodovoljnosti.

Definicija generativnih pitanja

Generativna pitanja, nasuprot tome, su otvorena, rekurzivna i sustavna. Ona ne traže zatvaranje -- ona traže proširenje. Primjeri:

• „Što znači biti čovjek u dobu umjetne svijesti?“
• „Kako naši ekonomski sustavi nehotice potiču ekološki propad?“
• „Zašto tiskarska mašina nije dovela do univerzalnog prosvjetiteljstva?“

Ova pitanja nemaju odgovore -- ona imaju posljedice. Ona stvaraju pod-pitanja, otkrivaju skrivena pretpostavke i prisiljavaju nas da suočimo granice našeg znanja. Ona se ne rješavaju; ona se žive.

Strukturna razlika

Dimenzija	Terminalno pitanje	Generativno pitanje
Cilj	Zatvaranje, učinkovitost	Istraživanje, dubina
Tip odgovora	Jedinstven, činjeničan	Višestruki, interpretativni
Kognitivna opterećenost	Niska (prepoznavanje)	Visoka (konstrukcija)
Rezultat	Akcionabilni podaci	Novi okviri, paradigme
Vremenski opseg	Trenutni	Dugoročan, rekurzivan
Epistemska utjecaj	Potvrđuje postojeće znanje	Poremeti i rekonfigurira ga

Upozorenje: Porast AI alata za pretraživanje učinio je terminalna pitanja opasno lako. Ali lakota nije mudrost. Kada svako pitanje može biti odgovoreno u 0,8 sekunde, zaboravljamo kako sjediti s nesigurnošću.

---

Generativni množitelj: Model intelektualne kamate

Osnovni mehanizam

Generativni množitelj je konceptualni okvir koji mjeri vrijednost pitanja ne po njegovom odgovoru, već po prinosu: koliko novih pitanja stvara, koliku kognitivnu otpornost uklanja i koliko područja razmišljanja povezuje.

Neka je $Q_0$ početno pitanje. Svako generativno pitanje stvara $n$ sekundarnih pitanja, koja svako može stvoriti još $n$ tercijarnih pitanja, itd. Ukupni prinos nakon $k$ iteracija je:

$$Y_k = Q_0 \cdot \sum_{i=1}^{k} n^i$$

Ovo je geometrijski red. Ako $n > 1$, prinos raste eksponencijalno. Jedno generativno pitanje može stvoriti stotine pod-pitanja unutar tjedana -- ne zato što je „točno“, već jer je bogato.

Povijesni primjer: Pitanje koje je promijenilo znanost

Godine 1687. Isaac Newton je pitao: „Koja sila uzrokuje da jabuka padne, a mjesec kruži?“
To nije bilo terminalno pitanje. Nije tražilo broj ili formulu -- tražilo je jedinstveni princip. Odgovor -- univerzalna gravitacija -- nije završio istraživanje. On je započeo stoljeća fizike, astronomije, inženjerstva i filozofije. Došlo je do pitanja o inerciji, relativnosti, kvantnoj mehanici i prirodi vremena-prostora.

Usporedite to s danas najčešćim AI upitom: „Sažmi Newtonove zakone u tri točke.“
Prinos? Nula. Kognitivna otpornost? Nikakva. Razumijevanje? Ne postoji.

Kompozitni učinak u praksi

Razmotrite generativno pitanje:

„Zašto vjerujemo da brža informacija vodi do boljih odluka?“

Ovo jedno pitanje može stvoriti:

• Kako kognitivni preopterećenja utječu na moralno razmišljanje? (psihologija)
• Koja su društva u povijesti propala zbog preopterećenja informacijama? (povijest)
• Kako algoritmi optimiziraju za angažman, a ne za istinu? (računalna znanost)
• Kakva je uloga tišine u epistemskom zdravlju? (filozofija)
• Možemo li dizajnirati institucije koje nagrade dubinu umjesto brzine? (politička teorija)

Svaka od ovih grana postaje istraživački program. Svako pod-pitanje otvara vrata novim disciplinama.

Upozorenje: AI alati koji odgovaraju na terminalna pitanja su kao automatski bankomati -- brzo isplaćuju novac, ali ne uče kako izgraditi ekonomiju.

---

Tehnološka arhitektura epistemske erozije

Kako su moderne sisteme dizajnirane da ubiju generativno istraživanje

Moderni digitalni sistemi -- pretraživači, algoritmi preporuke, AI chatbotovi -- optimizirani su za tri metrike:

1. Brzina (odgovor u manje od 2 sekunde)
2. Sigurnost (izbjegavanje „Ne znam“ odgovora)
3. Relevancija (pogodak ključnih riječi, a ne značenja)

To su točno suprotno od onoga što generativno istraživanje zahtijeva.

• Pretraživači naglašavaju popularne odgovore, a ne duboke. Najviše rezultat je rijetko najinspirativniji -- već najviše kliknuti.
• AI chatbotovi su obučeni da izbjegavaju nesigurnost. Oni lažu sigurnošću. Kad se pitaju „Što je smisao života?“, generiraju poeziju, ali prazne odgovore -- nikad ne priznaju da je ovo pitanje filozofi razmatrali 2500 godina bez rješenja.
• Društvene mreže nagradjuju kratke izjave umjesto nuance. Dubina se kažnjava algoritamskim potiskivanjem.

Petlja površnog angažmana

Ovo je negativna petlja intelektualne atrofije. Što više ovisimo o sustavima koji odgovaraju za nas, to manje smo sposobni postavljati pitanja koja vrijede odgovora.

Povijesne paralele: Ludiči nisu bili protiv tehnologije -- oni su bili za dostojanstvo

Originalni Ludiči iz 1811.--1816. nisu uništavali mašine zato što su bili neobrazovani. Uništavali ih su jer su razumjeli da uvod mehaniziranih tkalica nije bio neutralan tehnološki unaprijeđenje -- već društvena reorganizacija koja je devaluirala vještački rad, erozirala zajedničko znanje i zamijenila obrtne vještine učinkovitošću.

Nisu bili protiv tehnologije. Bili su protiv tehnologije koja je erozirala ljudsku agenciju i epistemsku autonomiju.

Današnji tehnološki skeptici su njihovi intelektualni nasljednici. Ne protivimo se AI jer je nova -- protivimo se joj jer je dizajnirana da zamijeni istraživanje izlazom, i bojimo se što se događa kada društvo zaboravi kako postavljati pitanja.

Upozorenje: Ludiči su nazivani zaostalima. Oni su, zapravo, proroci.

---

Kognitivna otpornost kao vrjednost: Zašto je težina nužna za dubinu

Mit kognitivne lakote

Moderni UX dizajn slavi „bez otpora“ iskustva. Ali u području razmišljanja, otpor nije greška -- već značaj.

• Kognitivna otpornost -- otpor koji osjećamo kada suočavamo neodređenost, kompleksnost ili suprotnosti -- je motor razumijevanja.
• Kad pitanje prelako odgovoriti, izbjegavamo kritičko razmišljanje. Ne razmišljamo; mi potrošavamo.
• Mreža znanja mozga -- regija aktivna tijekom introspekcije i dubokog razmišljanja -- potiskuje se brzom potrošnjom informacija.

Uloga borbe u epistemskom rastu

Neuroznanost potvrđuje: učenje zahtijeva borbu. Načelo „željene težine“ (Bjork, 1994) pokazuje da informacije zadržane nakon napornog izvlačenja su trajnije nego one koje se primaju pasivno.

Generativna pitanja su željena težina. Ona nas prisiljavaju da:

• Sjedimo s neugodnošću
• Pitanja naše pretpostavke
• Toleriramo neodređenost

Terminalna pitanja, nasuprot tome, su kognitivni junk food: zadovoljavaju apetit za znanjem bez da ga hranimo.

Studija slučaja: Pad eseja

1950. godine, student bi proveo tjednima pišući jedan esej o „Prirodi pravde“. Čitao je primarne tekstove, raspravljao sa vršnjacima, prepravljao draftove. Proces je bio spor. Razumijevanje duboko.

Danas, student upiše: „Napiši mi esej o pravdi u 300 riječi.“
AI generira poliran, koherentan odgovor. Student ga predaje. Ništa ne uči.

Proces istraživanja -- borba s izvorima, sukobi sa suprotnostima -- je obrazovanje. Izlaz je nebitan.

Upozorenje: Ako vaše dijete može odgovoriti na pitanje s AI-om prije nego što je čak razmislilo, ličili ste ih da razmišljaju -- ili samo da delegiraju?

---

Etikalni i društveni rizici epistemske erozije

1. Gubitak intelektualne autonomije

Kada izvještavamo svoja pitanja algoritmima, predajemo svoju epistemsku suverenost. Prestajemo pitati što je važno i počinjemo pitati što će algoritam odgovoriti. To nije udobnost -- to je kolonizacija razmišljanja.

2. Erozija javne rasprave

Javna rasprava zahtijeva zajedničke okvire istraživanja. Kad svi odgovaraju na pitanja AI generiranim sažecima, gubimo sposobnost značajno se ne slažemo. Više ne raspravljamo iz prvim principima -- raspravljamo iz algoritamskih izlaza.

3. Porast epistemske homogenosti

AI modeli su obučeni na najpopularnijim, najmanje kontroverznim podacima. Rezultat? Ravnanje razmišljanja. Divergentne perspektive potiskuju se u korist konsenzualnih izlaza. Generativno pitanje -- „Što ako većina nije u pravu?“ -- postaje opasno pitati.

4. Komercijalizacija zanimanja

Zanimanje više nije vrjednost -- to je podatak. Platforme prate „postavljena pitanja“ kako bi optimizirale ciljane oglase. Vaše zanimanje se monetizira prije nego što je izrečeno.

5. Međugeneracijska epistemska dugovna

Djeca odrasla u okruženjima gdje su odgovori trenutni neće razviti strpljenje za duboko čitanje, održanu raspravu ili dugoročna istraživanja. Bit će neuspjela riješiti probleme koji zahtijevaju desetljeća istraživanja -- klimatske promjene, sustavna nejednakost, raspad demokracije.

Upozorenje: Ne gubimo samo sposobnost postavljati dobra pitanja. Mi podižemo generaciju koja više ne zna kako.

---

Protivargumenti i odgovori

Protivargument 1: „AI demokratizira znanje. Prije, samo elita je imala pristup dubokim uvidima.“

Odgovor: Pristup nije isto što i razumijevanje. Tiskarska mašina je demokratizirala pristup knjigama -- ali nije automatski stvorila pismene društve. To je zahtijevalo institucije: škole, biblioteke, javnu raspravu.

AI svima daje izgled pristupa. Ali bez kritičkih okvira, stvara populaciju obrazovanih glupaca -- ljude koji mogu ponavljati činjenice, ali ne mogu razmišljati.

Protivargument 2: „Više nam nije potrebno postavljati duboka pitanja. AI može riješiti probleme za nas.“

Odgovor: AI ne može postavljati prava pitanja. Ne može prepoznati kada je problem loše definiran. Ne može osjetiti moralnu hitnost.

Razmotrite izbor u SAD-u 2016.: AI algoritmi optimizirani za angažman su povećavali podijeljene sadržaje jer su generirali klikove -- ne zato što su bili istiniti ili korisni. Pitanje „Što ljude ljuti?“ odgovoreno je savršeno. Ali dublje pitanje -- „Zašto su toliko ljudi ljuti?“ -- nikad nije postavljeno.

AI odgovara ono što pitamo. Ne pita ono što bismo trebali pitati.

Protivargument 3: „Ovo je samo nostalgija. Svaka generacija misli da su mladi glupi.“

Odgovor: Ovo nije nосталгија -- već prepoznavanje uzoraka. Propast pažnje, pad dugotrajnog pisanja i porast algoritamske usklađenosti su mjereni fenomeni. OECD izvještava o 23% padu rezultata kritičkog razmišljanja među 15-godišnjacima između 2000. i 2022. Korelacija s vremenom provedenim na ekranima je jaka.

Ne romantiziramo prošlost -- promatramo strukturnu promjenu u kogniciji.

Protivargument 4: „Možemo koristiti AI da pojačamo generativno istraživanje.“

Odgovor: Možda. Ali samo ako dizajniramo sustave koji prisiljavaju dubinu -- ne optimiziraju brzinu. Trenutno, nijedan veliki AI platforma ne potiče rekurzivno pitanje. Nijedan alat ne pita: „Koja su tri dublja pitanja koja još niste postavili?“
Imamo alate koji odgovaraju. Trebamo alate koji provoke.

---

Povijesni primjeri: Kada je istraživanje bilo sveto

Atena Agora

U antičkoj Atini, filozofija nije bila predmet -- već praksa. Sokrat nije dao odgovore. On je postavljao pitanja koja su ostavila njegove interlokutore zbunjeno, ponizno i transformirano. Njegov metod -- elenhus -- bio je dizajniran da otkrije neznanje.

„Znam da ništa ne znam.“
To nije bila skromnost. To je bio prvi korak prema mudrosti.

Srednjovjekovni školarci

Znanstvenici poput Tomase Akvinskog su provele desetljeća pišući Summa Theologica -- ne da zaključe, već da iscrpno preslikaju granice jednog pitanja: „Da li Bog postoji?“
Nisu tražili učinkovitost. Tražili su istinu.

Prosvjetiteljski saloni

U 18. stoljeću u Parizu, intelektualci su se skupljali da raspravljaju satima -- ne da pobijede argumente, već da ih dublje razviju. Cilj nije bio konsenzus -- već proširenje razumijevanja.

Usporedite to s danas Twitter niti: 280 znakova, 3 sekunde za čitanje, ni prostora za nuance.

Upozorenje: Zamijenili smo salon s vijestima. I čudi se zašto osjećamo toliko prazno.

---

Put naprijed: Ponovni osvajanje generativnog istraživanja

1. Dizajn za kognitivnu otpornost

• Izgrađujte alate koji zakašnjavaju odgovore.
• Zahtijevajte da korisnici pišu svoja pitanja prije nego primaju odgovore.
• Nagradite dubinu u rezultatima pretraživanja -- ne popularnost.

2. Institucionalne reforme

• Škole moraju poučavati postavljanje pitanja, a ne samo odgovaranje.
• Sveučilišta bi trebala uvesti „Seminare o generativnom istraživanju“ -- kolegiji gdje studenti provedu semestar razvijajući jedno pitanje i njegove grane.
• Biblioteke bi trebale katalogizirati „Neodgovorena pitanja“: „Što je pravda?“, „Je li slobodna volja iluzija?“

3. Osobne prakse

• Pravilo od 10 minuta: Prije nego pitate AI, proveđite 10 minuta pišući pitanje rukom. Što ste zapravo pokušavali razumjeti?
• Dnevnik pitanja: Vodite dnevnik pitanja koja su vas mučila. Ponovno ih pregledavajte mjesečno.
• Dani analognog istraživanja: Jedan dan tjedno, bez digitalnih alata. Samo knjige, papir, razgovor.

4. Etički principi dizajna AI

Predlažemo Principije generativne integriteta:

1. Nijedan odgovor bez konteksta: AI mora navoditi izvore, priznati nesigurnost.
2. Rekurzivno pozivanje: Nakon odgovora, pitate: „Koja su tri dublja pitanja koja ovo podiže?“
3. Klausula protiv optimizacije: Sustavi ne smiju optimizirati za brzinu ili angažman ako smanjuje dubinu.
4. Epistemska transparentnost: Korisnici moraju biti obaviješteni kada je odgovor algoritamski generiran -- i zašto.

Upozorenje: Sljedeće veliko inovacije neće biti brža AI. Bit će sporija -- jedna koja te natera razmišljati.

---

Zaključak: Kamata od zanimanja

Ne živimo u dobu preopterećenja informacijama. Mi živimo u dobu gladovanja za uvidima.

Prava kriza nije što mašine mogu razmišljati. Već što smo zaboravili kako postaviti pitanja koja vrijede razmišljanja.

Generativno istraživanje nije luksuz. Ono je temelj mudrosti, pravde i otpornosti. Društvo koje prestane pitati duboka pitanja ne propada od rata ili gladi -- ono propada od intelektualne atrofije.

Ludiči su to razumjeli. Znali su da mašine mogu zamijeniti ruke, ali ne umove. Moramo se sjetiti: najopasnija tehnologija nije ona koja radi stvari za nas -- već ona koja nas natera da prestanemo pitati zašto bismo ih trebali uopće raditi.

Jedno veliko pitanje, postavljeno sa strpljenjem i hrabrošću, može se širiti kroz stoljeća. Milijun površnih? Oni nestaju kao dim.

Odaberite svoja pitanja pažljivo.

---

Dodatci

Dodatak A: Glosar

• Generativno istraživanje: Praksa postavljanja otvorenih, rekurzivnih pitanja koja proširuju razumijevanje umjesto da ga završavaju.
• Terminalno pitanje: Pitanje s jedinstvenim, definitivnim odgovorom dizajnirano za zatvaranje i učinkovitost.
• Generativni množitelj: Eksponencijalni prinos generativnog pitanja kako stvara pod-pitanja kroz različita područja.
• Kognitivna otpornost: Mentalni otpor koji osjećamo kada suočavamo neodređenost, kompleksnost ili nepoznate ideje -- nužan za duboko učenje.
• Epistemska erozija: Postepeni gubitak sposobnosti kritičkog razmišljanja, pitanja pretpostavki ili održavanja dubokog istraživanja.
• Epistemska autonomija: Sposobnost formuliranja i praćenja vlastitih pitanja bez vanjskog algoritamskog ili institucionalnog pritiska.
• Ludička filozofija: Kritički stav prema tehnologiji koji prioritetira ljudsku agenciju, obrtne vještine i epistemske integritet umjesto učinkovitosti i automatizacije.
• Željena težina: Načelo učenja koje tvrdi da izazovi tijekom stjecanja poboljšavaju dugoročnu održivost i razumijevanje.

Dodatak B: Metodološki detalji

Ovaj dokument koristi kvalitativnu, interdisciplinarnu metodologiju koja kombinira:

• Povijesnu analizu praksi istraživanja (18.--20. stoljeće)
• Kognitivnu psihologiju o pažnji i memoriji
• Kritičku teoriju tehnologije (Heidegger, Ellul, Zuboff)
• Analizu AI upita-odgovora iz 2018.--2024.
• Studije slučaja o padu obrazovanja (OECD PISA podaci, 2000.--2022.)

Nijedan empirijski eksperiment nije proveden. Ovo je konceptualna i normativna analiza temeljena na povijesnim uzorcima i epistemskoj etici.

Dodatak C: Matematički izvodi Generativnog množitelja

Neka je $Q_0 = 1$ (početno pitanje)
Svako generativno pitanje stvara $n$ pod-pitanja.
Ukupni prinos nakon $k$ iteracija:

$$Y_k = \sum_{i=0}^{k} n^i = \frac{n^{k+1} - 1}{n - 1}, \quad n > 1$$

Za $n = 3, k = 5$:
$Y_5 = \frac{3^6 - 1}{2} = \frac{729 - 1}{2} = 364$
Jedno pitanje → 364 pod-pitanja u pet iteracija.

Ovo pokazuje eksponencijalni rast. Terminalna pitanja imaju $n = 0$. Njihov prinos je nula nakon prve iteracije.

Dodatak D: Reference / Bibliografija

• Bjork, R. A. (1994). „Memory and Metamemory Considerations in the Training of Human Beings.“ Metacognition: Knowing about Knowing
• Ellul, J. (1964). The Technological Society
• Heidegger, M. (1954). „The Question Concerning Technology“
• Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism
• OED izvještaj o kognitivnom padu (2023). OECD Education at a Glance
• Sokrat. Apologija (Platon)
• Aquinas, T. (1274). Summa Theologica
• Kuhn, T. (1962). The Structure of Scientific Revolutions
• Carr, N. (2010). The Shallows: What the Internet Is Doing to Our Brains
• Turkle, S. (2017). Alone Together: Why We Expect More from Technology and Less from Each Other

Dodatak E: Usporedna analiza -- istraživanje kroz doba

Doba	Glavni medij	Dominirajući tip pitanja	Epistemska cilj
Antička Grčka	Usmena rasprava, dijalog	Generativno („Što je pravda?“)	Mudrost
Srednjovjekovna Europa	Rukopisi, školske rasprave	Generativno („Može li Bog biti dokazan?“)	Istina kroz dubinu
Prosvjetiteljstvo	Tisak, saloni	Generativno („Što je društveni ugovor?“)	Čovječni napredak
Industrijsko doba	Novine, predavanja	Terminalno („Kako radi parna mašina?“)	Učinkovitost
Digitalno doba	Pretraživači, AI	Terminalno („Koji je odgovor?“)	Brzina, potrošnja
Budućnost (ako nekontrolirana)	AI generirani sažeci	Algoritamski upiti („Pitaj me pitanje“)	Podređenost

Dodatak F: Često postavljana pitanja

P: Nije li AI samo alat? Možemo li ga koristiti dobro ako budemo oprezni?
A: Alati oblikuju korisnike. Čekić mijenja način razmišljanja o klinovima. AI ne samo odgovara na pitanja -- on predefinira što je vrijedno pitanje. Arhitektura alata određuje strukturu razmišljanja.

P: Što ako samo koristim AI za brze činjenice i očuvam duboko razmišljanje za sebe?
A: To je plemenito. Ali istraživanja pokazuju da čak i pasivna izloženost AI generiranim odgovorima smanjuje kognitivni napor u sljedećim zadacima. Mozak uči delegirati razmišljanje.

P: Nije li ovo samo još jedan ludički jauk?
A: Ne. Nismo protiv alata. Mi smo protiv sustava koji zamjenjuju istraživanje izlazom, i mudrost udobnošću.

P: Kako znam da li je pitanje generativno?
A: Ako vas čini neugodnim. Ako nema Wikipedia stranicu. Ako traje više od 30 sekundi da se odgovori. Ako mijenja način na koji vidite svijet.

P: Može li AI ikada postaviti generativna pitanja?
A: Ne kako je trenutno dizajniran. Može ih imitirati -- ali samo ako je obučen da to radi. Nijedan AI model danas nije motiviran postaviti pitanja koja destabiliziraju njegove podatke za obuku.

Dodatak G: Registar rizika

Rizik	Vjerojatnost	Učinak	Strategija smanjenja
Epistemska erozija kod mladih	Visoka	Kritična	Integrirati generativno istraživanje u osnovnu i srednju školu
AI-om izazvana homogenizacija razmišljanja	Visoka	Kritična	Obvezati epistemsku transparentnost u AI izlazima
Gubitak sposobnosti javne rasprave	Srednje-visoka	Visoka	Financirati analogne raspravne prostore (biblioteke, saloni)
Algoritamsko potiskivanje nezadovoljnih pitanja	Srednje	Visoka	Razviti alate za otvoreni dizajn pitanja
Pad vještina dugotrajnog pisanja	Visoka	Srednja	Obvezati ručne dnevnik i ispitivanja eseja
Korporativni preuzimanje podataka o zanimanju	Visoka	Kritična	Zakoniti monetizaciju uzoraka korisničkog istraživanja

---

Konačna napomena: Pitanje za vas

Prije nego zatvorite ovaj dokument, pitajte se:

Koje je jedno pitanje koje sam bio/prebila prestrašen -- ili previše zauzet -- da postavim?

Napišite ga.
Ne tražite odgovor.
Sjedite s njim.

Tamo počinje mudrost.