Anul 2025 a înregistrat o proliferare la nivel mondial a proiectelor realizate cu ajutorul Inteligenței Artificiale generative. Mari birouri de proiectare livrează clienților imagini ale unor arhitecturi neverosimile. Studenți încearcă să găsească o soluție arhitecturală într-o singură zi ori să scrie un eseu în cinci minute. Mulți arhitecți s-au năpustit asupra algoritmilor cu o frenezie care, pe mine cel puțin, preocupat de epistemologia creației arhitecturale, mă împinge la reflecție. Așa că am citit mai multe articole publicate în reviste științifice prestigioase, care abordează acest subiect spinos pentru un profesor a cărui activitate include evaluarea creațiilor originale ale studenților. Astfel, am aflat că sîntem martori la producerea unei mutații structurale în modul de creare a arhitecturii. Este vorba despre o tranziție bruscă de la raționamentul simbolic, specific tradiției proiectării, începînd cu piramidele din Egipt, către o raționalitate probabilistică bazată pe spații latente. În acest nou cadru de creație, formele arhitecturale nu mai sînt rezultatul unei succesiuni de abstracții conceptuale, ci apar ca proiecții statistice derivate din distribuții de date după algoritmi antrenați anterior.
Spațiul latent este un concept central în modelele de Inteligență Artificială de tip rețea neuronală, utilizat pentru a descrie un spațiu matematic abstract, în care sînt reprezentate, într-o formă comprimată și distribuită, recurențele extrase dintr-un set de date. Este spațiul vectorial intern al unui model de învățare automată, rezultat în urma procesului de antrenare, în care datele de intrare sînt transformate din formele lor explicite (imagini, texte, geometrii, planuri) în reprezentări numerice cu dimensionalitate redusă. În acest spațiu, relațiile dintre forme, proporții, tipologii sau configurații spațiale sînt, de fapt, vecinătăți statistice, nu intuiții plastice, reguli de compoziție sau concepte arhitecturale explicite.
Din punct de vedere epistemologic, spațiul latent are cîteva caracteristici definitorii, pe care le voi expune pe rînd, în cele ce urmează. Structura lui nu este direct interpretabilă de către utilizator. Relațiile dintre vectori sînt rezultatul optimizării matematice, nu al unei formulări conceptuale transparente. Astfel, spațiul latent este opac, iar deciziile care îl configurează sînt impenetrabile. Spre deosebire de raționamentul arhitectural clasic, bazat pe concepte care răspund formulării unor ipoteze, spațiul latent operează cu distribuții de probabilitate. Un rezultat nu este „ales” în sens rațional, ci eșantionat dintr-un cîmp de posibilități. Spațiile sînt create probabilistic, nu simbolic. Limitele expresive ale spațiului latent sînt stabilite de corpusul de date utilizat. El nu conține posibilități nelimitate, ci doar variații statistice ale precedentelor incluse în setul de antrenare.
Arhitecții care folosesc AI în mod curent își descriu activitatea mai degrabă ca pe o formă de evaluare și ajustare a rezultatelor generate decît ca pe un proces de concepție propriu-zisă. Mutația la nivelul procesului creativ este însoțită de o deplasare a competențelor valorizate. Capacitatea de formulare a problemei și de construcție conceptuală este înlocuită treptat de competențe de operare, filtrare și validare. Această transformare creează o dependență tehnologică dificil de gestionat în absența unor cadre metodologice și etice clare. Efectul psihologic denumit „iluzia competenței”, care se manifestă, cu precădere, în rîndul practicienilor aflați la început de carieră și studenților, a început să fie analizat serios în universități. Împreună cu el, complexul de a fi mult mai slab la proiectare decît AI îi poate bloca pe studenți să-și pună creativitatea la încercare și să și-o dezvolte.
Atît iluzia competenței, cît și complexul de inferioritate afectează dezvoltarea gîndirii critice și capacitatea de justificare a deciziilor. În lipsa unui exercițiu constant de formulare și reformulare a problemelor, pe măsură ce proiectul se maturizează, arhitectul riscă să piardă capacitatea de a oferi un răspuns posibil pentru problemele complexe și slab definite ale arhitecturii, caracterizate prin ambiguitate socială, culturală și urbană, precum și de obținerea de date noi pe parcursul derulării proiectului, care impun reformularea acestora.
Cum spuneam, integrarea AI în arhitectură nu reprezintă doar o schimbare instrumentală, un progres de la un program de proiectare asistată la altul mai performant, ci una epistemologică. Proiectarea se transformă dintr-un un proces de construcție conceptuală și simbolică într-unul de navigare pe un ocean de posibilități prestructurate algoritmic. În absența unui control critic ferm, această metamorfoză riscă să slăbească autoritatea profesională a arhitectului, dar și capacitatea arhitecturii de a răspunde coerent situațiilor complexe ale mediului natural, antropic, cultural, economic și social.
De aceea, pentru 2026, îmi doresc să-i învăț pe studenți că efortul realizării unui proiect de arhitectură este justificat nu doar de rezultat, ci și de toată cunoașterea pe care o acumulează de-a lungul unui drum dificil, în care Inteligența Artificială poate fi un ajutor prețios, un drum care pornește de la înțelegerea plină de sensibilitate a unei problematici schimbătoare și pline de ambiguități și nu se sfîrșește, de fapt, niciodată.
Lorin Niculae este profesor la Universitatea de Arhitectură și Urbanism „Ion Mincu“ din București.
Credit foto: Wikimedia Commons
