Inteligência Artificial é Poderosa – E Mal Entendida

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De Kai-Fu Lee

11 de janeiro de 2019

Kai-Fu Lee é um capitalista de risco e autor de AI Super Powers: China, Vale do Silício e Nova Ordem Mundial.

Em 2015, um homem chamado Nigel Richards ganhou o título de campeão mundial de Scrabble em língua francesa. Isso foi especialmente notável porque Richards não fala francês. O que o neozelandês fez foi memorizar cada uma das 386.000 palavras em todo o dicionário francês do Scrabble, em apenas nove semanas.

O talento impressionante de Richards é uma metáfora útil de como funciona a inteligência artificial – AI real, não as fantasias paranóicas que alguns futuristas autonomeados gostam de nos alertar. Assim como Richards memorizou vastos trovões de palavras para dominar o domínio do quadro de Scrabble, o IA de última geração – ou o aprendizado profundo – recebe enormes quantidades de dados de um único domínio e aprende automaticamente com os dados. para tomar decisões específicas dentro desse domínio. O aprendizado profundo pode otimizar automaticamente os objetivos dados pelos humanos – chamados de “funções objetivas” – com memória ilimitada e precisão sobre-humana.

Embora limitado em escopo, o aprendizado profundo é utilizável por todos e poderoso dentro de um determinado domínio. Ele pode ajudar a Amazon a maximizar o lucro de recomendações ou o Facebook a maximizar os minutos gastos pelos usuários em seu aplicativo, assim como pode ajudar os bancos a minimizar as taxas de inadimplência ou a determinar se um terrorista está na fila para embarque.

As aplicações potenciais para IA são extremamente excitantes. Veículos autônomos, por exemplo, reduzirão drasticamente os custos e melhorarão a segurança e a eficiência. Mas a ascensão da IA também traz muitos desafios, e vale a pena reservar um tempo para escolher entre os riscos genuínos da próxima revolução tecnológica e os desentendimentos e exageros que às vezes envolvem o tópico.

Primeiro, vamos falar sobre deslocamento de trabalho. Como a IA pode superar os humanos em tarefas rotineiras – desde que a tarefa esteja em um domínio com muitos dados – é tecnicamente capaz de desalojar centenas de milhões de empregos de colarinho branco e azul nos próximos 15 anos ou mais.

Mas nem todo trabalho será substituído por AI. Na verdade, quatro tipos de trabalhos não correm risco algum. Primeiro, existem trabalhos criativos. A AI precisa ter um objetivo para otimizar. Não pode inventar, como cientistas, romancistas e artistas. Segundo, os trabalhos complexos e estratégicos – executivos, diplomatas, economistas – vão muito além da limitação de IA de domínio único e Big Data . Depois, há os trabalhos ainda desconhecidos que serão criados pela AI.

Você está preocupado que esses três tipos de empregos não empreguem tantas pessoas quanto a IA irá substituir? Não se preocupe, pois o quarto tipo é muito maior: trabalhos empáticos e compassivos, como professores , babás e médicos. Esses trabalhos exigem compaixão, confiança e empatia – que a IA não possui. E mesmo que a AI tentasse fingir, ninguém iria querer um chatbot informando que tinha câncer, ou um robô para cuidar de seus filhos.

Então, ainda haverá empregos na era da IA. A chave, então, deve ser a reciclagem da força de trabalho para que as pessoas possam realizá-las. Isso deve ser responsabilidade não apenas do governo, que pode fornecer subsídios, mas também das empresas e dos beneficiários ultra-ricos da IA.

Além do deslocamento de empregos, a IA tem o potencial de multiplicar a desigualdade – tanto entre os trabalhadores ultra-ricos quanto os deslocados e também entre os países. Em contraste com os EUA e a China, os países mais pobres e menores não conseguirão colher as recompensas econômicas que virão com a AI e estarão menos bem posicionados para mitigar o deslocamento de empregos.

A tecnologia também apresenta sérios desafios em termos de segurança; as conseqüências de invadir sistemas controlados por IA podem ser severas – imagine se veículos autônomos fossem hackeados por terroristas e usados como armas.

Finalmente, há questões de privacidade, preconceito e manipulação exacerbados. Infelizmente, já vimos falhas nessa frente; O Facebook não resistiu à tentação de usar a tecnologia da inteligência artificial para otimizar o uso e o lucro, às custas da privacidade do usuário e promovendo preconceito e divisão.

Todos esses riscos exigem que governos, empresas e tecnólogos trabalhem juntos para desenvolver um novo livro de regras para aplicativos de IA. O que aconteceu com o Facebook é a prova de que os sistemas reguladores autogovernados estão fadados ao fracasso. E, em vez de competirem entre si, os países devem compartilhar as melhores práticas e trabalhar juntos para garantir que essa tecnologia seja usada para o bem de todos.

Uma coisa com a qual não temos que nos preocupar é com os alertas febris de utopistas e distópicos sobre a IA, tornando os humanos obsoletos. O primeiro prevê que seremos “assimilados” e evoluiremos para ciborgues humanos; os últimos alertam sobre a dominação do mundo pelos senhores robôs. Nenhum deles mostra muito sobre a inteligência real sobre inteligência artificial .

A idade da "inteligência artificial geral" – ou quando a IA será capaz de realizar tarefas intelectuais melhor que os humanos – está longe à distância. A IA geral requer recursos avançados como raciocínio, aprendizado conceitual, senso comum, planejamento, criatividade e até autoconsciência e emoções, que permanecem além de nosso alcance científico. Não há caminhos de engenharia conhecidos para evoluir em direção a esses recursos gerais. E grandes avanços não virão fácil ou rapidamente.

Pense em Nigel Richards, que derrotou o mundo francófono no Scrabble. Ele tinha uma incrível capacidade de memorizar dados e escolher otimamente a partir de permutações. Mas se você pedisse a ele para avaliar um romance de Gustave Flaubert, ele estaria completamente perdido. Então, perguntar quando a IA vai superar totalmente os humanos é um pouco como perguntar quando Richards vai ganhar o Prix Goncourt, o mais prestigioso prêmio de literatura da França. Não é totalmente impossível – mas é extremamente improvável.

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