A promessa e o perigo da IA no trabalho

"Três noites sem dormir" - é o que Ethan Mollick, professor associado da Wharton, diz que um recém-chegado precisa passar experimentando ferramentas como ChatGPT e Midjourney para se atualizar sobre o estado atual da inteligência artificial generativa. Mas o que vem por aí para essa nova tecnologia? Como ela evoluirá com o tempo? E como ela mudará a forma como trabalhamos? O livro de Mollick, Co-Intelligence: Living and Working with AI (Co-Inteligência: Vivendo e trabalhando com IA ) , e uma infinidade de outras novas publicações voltadas para IA (mais de 40 serão lançadas em 2024, de acordo com a Amazon) procuram responder a essas perguntas. No entanto, dada a recência desse avanço, previsões precisas são um desafio. Como Mollick escreve: "Criamos [uma TI] que superou o Teste de Turing (um computador pode enganar um ser humano e fazê-lo pensar que é humano?) e o Teste de Lovelace (um computador pode enganar um ser humano em tarefas criativas?) um mês após sua invenção....[No entanto] não está totalmente claro por que a TI pode fazer todas essas coisas, apesar de termos construído o sistema.... Ninguém sabe realmente para onde tudo isso está indo, inclusive eu." No entanto, seu livro cumpre a promessa de ser um guia útil para a nova e misteriosa tecnologia, talvez principalmente ao explicar como ela já se tornou uma ferramenta indispensável para muitos profissionais. Mollick cita um estudo no qual o Boston Consulting Group dividiu consultores igualmente talentosos em dois grupos. Um deles teve acesso a uma ferramenta popular de IA generativa e recebeu treinamento fundamental sobre ela; o outro não. Ambos os grupos foram encarregados de 18 desafios criados para imitar tarefas típicas. "Os consultores movidos a IA foram mais rápidos, e seu trabalho foi considerado mais criativo, mais bem escrito e mais analítico", escreve ele. Diante de tais evidências, Mollick propõe quatro princípios para os profissionais do conhecimento: Primeiro, "Sempre convide a TI para a mesa" - um chamado para fazer experiências com ela em todos os projetos. Segundo, "Seja o humano no circuito", garantindo a supervisão dos resultados da IA para evitar "alucinações". Terceiro, "Trate a IA como uma pessoa" - ou, mais precisamente, como um estagiário inteligente, porém inexperiente, que precisa de instruções. E, por fim, "Presuma que esta é a pior IA que o senhor usará". Esse último princípio tem sido fundamental para visões apocalípticas da IA no futuro. Mollick reconhece a preocupação com cenários em que a TI torna todos os trabalhadores humanos obsoletos, ou até mesmo se torna tão poderosa que elimina a humanidade (para evitar que a desliguemos). Ele explora os pedidos de regulamentação rigorosa, incluindo uma carta aberta de dezenas de especialistas em IA pedindo uma moratória imediata no desenvolvimento da IA. No polo oposto, o novo livro de Ray Kurzweil, The Singularity Is Nearer (A Singularidade Está Próxima), revisita a previsão de longa data do futurista de que a humanidade logo se aproximará do ponto em que o crescimento tecnológico levará a mudanças insondavelmente benéficas na civilização - o que Kurzweil chama de "a singularidade". Estimulado pelos rápidos avanços na IA - tão rápidos que ele teve de adiar a publicação para incluir o surgimento do ChatGPT e outros desenvolvimentos - o autor apresenta seu argumento com convicção renovada. Ele prevê um futuro em que os seres humanos não usarão a TI apenas como uma ferramenta para serem mais produtivos no trabalho, mas, na verdade, fundirão suas capacidades cognitivas com ela, possibilitando uma expansão exponencial da inteligência e da consciência. Nesse mundo, nanobots dirigidos por IA remediarão os danos ambientais, e "replicantes" de IA de entes queridos mortos há muito tempo se juntarão a nós novamente como companheiros. Como julgar tais afirmações? O ponto crucial das previsões de Kurzweil está no crescimento exponencial do poder da IA. Mas, como disse o especialista em IA Oren Etzioni, "se extrapolarmos exponenciais, podemos estar exponencialmente errados". Talvez a leitura mais embasada de Kurzweil venha da escritora Meghan O'Gieblyn, que argumentou que suas afirmações são tão bizarras e o movimento da singularidade que ele gerou é tão fanático que é apropriado se envolver com ele apenas como o último de uma longa linha de profetas messiânicos - uma figura religiosa, não científica. Por enquanto, a maioria dos livros de 2024 sobre TI permanece gentilmente divorciada de seus aspectos mais especulativos. Em The Mind's Mirror (O espelho da mente), por exemplo, Daniela Rus, diretora do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT, e o escritor científico Gregory Mone nos lembram de olhar além das ferramentas de IA generativa amplamente divulgadas para outras variantes de IA, incluindo a IA preditiva, que prevê eventos futuros de acordo com a análise de dados históricos, e a IA otimizadora, conhecida por sua capacidade de treinar a si mesma para encontrar as soluções mais eficientes em cenários complexos. Talvez o mais útil seja uma seção prática na qual os autores fornecem instruções para empresas que desejam integrar a IA em suas operações, entre elas Definir um plano de dados (com base em quais informações sua IA será treinada?), medir a parcialidade e a imparcialidade e desenvolver um ciclo de feedback para entender como os funcionários estão reagindo à nova tecnologia. "O objetivo principal de adotar uma transformação de IA é capacitar seu pessoal", escrevem eles. Sem dúvida, muitos profissionais que se deparam com os insights dos inúmeros evangelistas de IA com livros lançados este ano (incluindo vários da Harvard Business Review Press) podem, de fato, se sentir encorajados a começar a usar - ou fazer parcerias com? - essa tecnologia em rápida evolução para trabalhar mais rápido e com maior qualidade. No entanto, em meio a todo esse fervor, eu o incentivaria a ler o novo lançamento do professor associado de Georgetown, Cal Newport, Slow Productivity (Produtividade lenta), no qual o autor argumenta que a essência da produtividade humana não pode ser totalmente capturada pela mera velocidade e produção imediata. Afinal, a afirmação de Mollick de que um ser humano que trabalha com IA "supera todos os seres humanos, exceto os melhores" que trabalham sem IA foi testada apenas em sprints. Newport escreve que a produtividade humana deve ser medida em tempo de vida. Ele oferece como exemplo as carreiras de várias décadas de personalidades como Isaac Newton, Georgia O'Keeffe, Jack Kerouac e outros que intencionalmente nutriram e cultivaram suas ideias inovadoras em um ritmo relaxado e intermitente. "Jane Austen, ocupada, não era feliz nem produzia trabalhos memoráveis", escreve Newport, "enquanto Jane Austen, sem carga, escrevia com satisfação no tranquilo chalé de Chawton e transformou a literatura inglesa". À medida que navegamos pelo potencial da TI para lidar com uma lista cada vez maior de projetos de curto prazo, é importante considerar a possibilidade de que ainda podemos nos desenvolver mais em cronogramas que se alinham com as capacidades humanas, e não com o rápido rendimento dos sistemas de IA. Talvez precisemos de menos noites de insônia motivadas pela urgência tecnológica, e não mais.

A promessa e o perigo da IA no trabalho

Resumo.

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