Desmistificando a IA: Do Sensacionalismo aos Fatos
Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem avançado a passos largos, e com esses avanços vêm preocupações sobre o papel que essas tecnologias terão em nossas vidas. Filmes de ficção científica e manchetes sensacionalistas frequentemente pintam um cenário distópico onde IAs superinteligentes dominam o mundo e escravizam a humanidade. No entanto, a realidade é bem diferente.
A IA, incluindo modelos avançados como o Chat GPT, evidentemente ainda estão longe de possuir a autonomia e a capacidade cognitiva necessárias para dominar o mundo. Esses modelos são essencialmente programas de computador sofisticados que processam e geram texto com base em padrões nos dados em que foram treinados [1]. Eles não têm consciência, emoções ou intenção. A compreensão de uma IA sobre o mundo é limitada ao que foi programada e aos dados que recebeu.
Algo que em certa medida é revolucionário são as IAs generativas, isto é, modelos capazes de gerar conteúdo à partir da base de dados de treinamento. Outro fator importante é que inteligências como Chat GPT ou Gemini atuam com Processamento de Linguagem Natural (NLP). Nos modelos de aprendizado de máquinas tradicionais, a resposta fornecida costuma ser numérica, geralmente representando uma probabilidade. Por exemplo: identificar se uma imagem é referente a um gato ou um cachorro; identificar se um terreno oferece risco de deslizamento ou não, previsão meteorológica etc. Claro que todos os modelos são úteis em seus propósitos, mas a experiência é muito mais impressionante quando a resposta do modelo é um texto em forma de conversa do que um número probabilístico. Isto é importante, pois aproxima as IAs do universo humano. Inclusive, foi o modelo de teste proposto por Alan Turing quando quis responder se uma máquina poderia se passar por uma pessoa sem ser identificada [2]. Ele escolheu um modelo baseado em NLP em vez de uma máquina que jogasse algum jogo ou fizesse qualquer outra atividade.
Por este motivo, somos facilmente impressionados com esses modelos capazes de conversar, gerar imagem, áudio etc. Mas, é necessário lembrar que essencialmente essas IAs são capazes de reproduzir padrões com algum nível de aleatoriedade, que nos dão a sensação de criatividade, mas ela não cria ideias e conceitos verdadeiramente novos. Isto é:
Se treinarmos um modelo similar ao Chat GPT com registros científicos até o início do século XX, é um engano acreditar que esse modelo seria capaz de teorizar a Teoria da Relatividade de Einstein.
Pois, ela não sintetiza conhecimento. Ela apenas reproduz os padrões com a qual ela foi treinada.
Ainda, estudos vêm mostrando que a evolução das IAs estão atingindo um platô [3, 4, 5]. Elas não vem evoluindo na mesma velocidade que vinham entre os primeiros modelos. Não só isso, como ela mostrou uma piora em alguns cenários, em que as respostas estão menos estáveis e menos precisas [3]. Isto refuta a ideia que muitos possuem: “ela não é capaz ainda, mas é questão de tempo”. Pois, pesquisas mostraram que a IA não vai aprender pra sempre, na verdade o aprendizado vem ficando cada vez mais lento e custoso financeira e computacionalmente. Portanto, a não ser que um avanço técnico inédito aconteça, seja na potência do hardware utilizado nos treinamentos ou na eficiência dos algoritmos; os modelos que conhecemos hoje tendem à estagnação.
É impossível negar a importância desses modelos e sua inovação, mas a importância desse movimento é hiperbólica a fim de satisfazer o interesse das empresas envolvidas e seus investidores. Cada vez mais veremos este tipo de inteligência embutida em produtos por motivos mercadológicos. Um estudo realizado em Londres entrevistou 2.830 startups de IA na UE e descobriu que 40% delas não utilizavam a IA de forma significativa. Logo, percebemos um demasiado agito em torno das IAs [6]. A NVIDIA, fabricante de placas gráficas utilizadas para o treinamento dessas IAs, quadriplicou de tamanho nos últimos anos [7]. A OpenAI, desenvolvedora e mantenedora do Chat GPT, por sua vez, precisa manter o assunto em voga para justificar o investimento de seus acionistas. Por estes motivos, este assunto está sendo tão impulsionado pelas empresas e pela mídia.
As Inteligências Artificiais, entretanto, são excelentes em desempenhar papéis repetitivos e que funcionam dentro de um ambiente minimamente controlado. Por exemplo: gerar anúncios para redes sociais, corrigir bugs em código, realizar code review, gerar e-mails, gerar modelos de slides etc. Entretanto, não substituem a interação humana para supervisionar sua operação. A IA não possui conhecimento das regras de negócio das empresas para, por exemplo, desenvolver um sistema de ponta a ponta e não terá essa capacidade em curto prazo. É importante ter essa clareza.
Quando uma IA é capaz de escrever o código fonte do jogo da cobrinha, não é razoável dizer que logo ela será capaz de produzir um jogo da última geração de consoles.
Essa distância é enorme! Os programas desenvolvidos por profissionais são pensados para serem manuteníveis, adaptáveis e seguem uma série de técnicas [8] que não são considerados pela IA. Reiterando, a IA apenas reproduz padrões ao qual ela foi treinada.
Embora as IAs como o ChatGPT sejam ferramentas poderosas e inovadoras, elas intrinsicamente possuem limitações técnicas como: a falta de autonomia, o controle humano e as regulamentações. Em vez de temer essas tecnologias, devemos focar em como podemos usá-las de maneira responsável e benéfica para a sociedade.
Embora a inteligência artificial não tenha, por si só, o potencial de substituir um profissional, sua implantação inadequada pode acarretar consequências negativas no ambiente de trabalho. A IA poderia reduzir a carga de trabalho, entretanto dependendo de como é aplicada pela empresa, pode resultar em uma busca implacável por produtividade, intensificando o ritmo de trabalho e a demanda por resultados rápidos. Além disso, a automação ameaça o sentimento de segurança do emprego, gerando constante pressão entre os trabalhadores, que temem ser substituídos por máquinas supostamente mais eficientes e econômicas. Esse cenário contribui para uma exploração exacerbada e instabilidade laboral.
A tecnologia deve ser vista como uma aliada no nosso progresso, e não como uma ameaça. Ao continuar desenvolvendo e regulando a IA com responsabilidade, podemos garantir que ela sirva para melhorar nossas vidas, mantendo a segurança e a ética. Por isso é necessário compreendê-la e encará-la com sobriedade.
Obrigado pela leitura! Antes de ir:
Referências
- OpenAI. 2023. GPT-4 Technical Report. https://arxiv.org/pdf/2303.08774
- Shieber, S.M. ed. 2004. The Turing Test. The MIT Press.
- Chen, L. et al. 2023. How is ChatGPT’s behavior changing over time?.
- Goli, S. K. (2024, February 20). Chatgpt’s growth hits a plateau: Navigating the challenges ahead for openai. Medium. https://medium.com/@golisaikrupa.409/chatgpts-growth-hits-a-plateau-navigating-the-challenges-ahead-for-openai-c1774e4a1bd7
- Pogla, M. (2024, March 11). CHATGPT’s growth: A detailed examination of the recent stagnation. AutoGPT Official. https://autogpt.net/chatgpts-growth-a-detailed-examination-of-the-recent-stagnation/
- Eschulze. (2019, March 6). 40% of A.I. start-ups in Europe have almost nothing to do with A.I., research finds. CNBC. https://www.cnbc.com/2019/03/06/40-percent-of-ai-start-ups-in-europe-not-related-to-ai-mmc-report.html
- The Economist Newspaper. (n.d.). Why do Nvidia’s chips dominate the AI market? The Economist. https://www.economist.com/the-economist-explains/2024/02/27/why-do-nvidias-chips-dominate-the-ai-market
- Robert C. Martin. 2008. Clean Code. Pearson.
