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Inteligência Artificial

15 min de leitura

O software está devorando o mundo e a IA está mudando o cardápio

Uma odisseia da inteligência artificial através dos desafios éticos e transformação da sociedade

Colunista César Gon

César Gon

20 de Abril

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Artigo O software está devorando o mundo e a IA está mudando o cardápio

Imagem feita por inteligência artificial.

“O aspecto mais triste da vida atualmente é que a ciência acumula conhecimento mais rápido do que a sociedade acumula sabedoria.” - Isaac Asimov.

Tenho uma conexão longa, emocional e cândida com computadores. Minha jornada como programador começou em 1982, quando eu tinha 11 anos, e meu primeiro negócio com software foi vender o código de um jogo de xadrez para uma revista de tecnologia aos 13 anos. Com a mesma idade, também me tornei um ávido leitor de ficção científica. E fiquei cativado pelas obras de Isaac Asimov, cujo retrato vívido de um futuro repleto de máquinas inteligentes despertou em mim um sentimento de admiração e curiosidade. Ao mesmo tempo, não pude deixar de sentir que o ritmo acelerado do avanço tecnológico poderia desencadear um sentimento coletivo de “corram para as montanhas” - um senso de urgência e até mesmo medo sobre as possíveis consequências da inteligência artificial (IA) na sociedade.

A icônica robot serie de Asimov explorou um mundo onde a inteligência artificial e os humanos coexistiam, trabalhando juntos para resolver problemas complexos e fazer a civilização avançar. Essas histórias não apenas alimentaram minha imaginação, mas também me inspiraram a seguir a carreira de cientista da computação. Com o tempo, essa paixão por computadores e softwares me tornou um empreendedor de tecnologia, impulsionado pelo desejo de contribuir e desdobrar o seu potencial transformador no mundo real. A empresa que fundei em 1995, a CI&T, declara orgulhosamente seu propósito de “Make their tomorrow”, refletindo nosso compromisso de alavancar a tecnologia para criar um futuro melhor para nossos clientes, os clientes de nossos clientes e para a sociedade como um todo.

Nas últimas três décadas, como você pode imaginar, acompanhar e impulsionar as tendências tecnológicas tem sido uma parte central da minha vida. Acompanhei de perto os avanços da IA, reconhecendo-a como a próxima fronteira óbvia no nosso campo, embora tenha sido difícil prever quando ela estaria pronta para adoção massiva. Há uma década, a CI&T foi pioneira no setor de serviços de tecnologia, utilizando a primeira geração de plataformas de machine learning para enfrentar os desafios do mundo real para nossos clientes. Embora a experiência prática tenha sido inspiradora, ficou evidente que a tecnologia ainda não havia atingido seu potencial escalonável.

Saltando para novembro passado, e como todo o mundo, fiquei impressionado com as habilidades do modelo GPT-3.5 da OpenAI, especialmente quando comparado às versões anteriores do GPT e muitos outros Large Language Models (LLMs) disponíveis no mercado e dentro dos muros acadêmicos.

Como empreendedor de tecnologia, é um momento emocionante, em que me uno aos meus colegas da CI&T para definir nosso papel nessa inevitável revolução. No entanto, correrei o risco de abrir uma discussão mais ampla neste artigo.

A iluminação de um programador enferrujado

Meu verdadeiro "momento de iluminação" com IA generativa ocorreu no início deste ano em uma noite de sábado. Intrigado com as competências de programação do ChatGPT, decidi programar junto com meu novo amigo de IA. Não resisto a um pouco de programação de vez em quando, geralmente para participar de concursos internos da CI&T com algoritmos para prever resultados de jogos de futebol. Minha última experiência séria com programação foi há 20 anos, então sou um programador enferrujado. Mesmo assim, programamos por seis horas ininterruptas, como nos bons velhos tempos, e foi uma experiência deliciosa.

Minha imaginação viajou desde meu primeiro toque no teclado de um Commodore 64 em 1982 até a experiência de ficção científica de programar com um copiloto de IA pré-treinado com 175 bilhões de parâmetros (de fato, um filhote de IA quando comparado ao GPT-4). Enquanto estávamos codificando, eu me vi compartilhando com meu novo companheiro a divertida história do Fusca que adquiri nos meus tempos de faculdade com apenas um único backspace. Comprei o dito usando o prêmio em dinheiro que ganhei ao resolver um intrincado bug para uma empresa global alemã com aquele único toque de tecla: um backspace. E quis o destino que com este intrépido velho Fusca bege, propenso à autocombustão (o banco traseiro repousava perigosamente sobre a bateria), eu visitasse os primeiros clientes da CI&T nos anos 90.

“Então você não se lembra de um mundo sem robôs. Houve um tempo em que a humanidade enfrentava o universo sozinha e sem amigos. Agora ela tem criaturas para ajudá-lo; criaturas mais fortes do que ela, mais fiéis, mais úteis e absolutamente devotadas a ela. A humanidade não está mais sozinha.” (“Eu, Robô”, Isaac Asimov)

Quando fui dormir, percebi que duas coisas tinham acabado: minha garrafa de vinho e meu ceticismo sobre o estágio de maturidade da generative AI. Acordei no dia seguinte ainda mais determinado a fazer parte de uma revolução de produtividade sem precedentes em ciência e engenharia. Por mais entusiasmado que eu estivesse com essa incrível oportunidade, era inevitável refletir sobre os potenciais riscos. Aqui, vou fornecer perspectivas sobre essa odisseia em que estamos prestes a embarcar, observando as recompensas e os perigos que podemos esperar ao longo do caminho.

O hype e a controvérsia em torno da IA

Não, a IA não é apenas um hype. É uma tecnologia transformadora com aplicações para o mundo real e avanços rápidos. No entanto, há exageros em torno da IA, levando a expectativas infladas e equívocos.

De fato, a IA tem atravessado o renomado technology hype cycle da Gartner há algum tempo, atingindo o “peak of inflated expectations” e logo descendo para o “trough of disillusionment”, subindo a “slope of enlightenment” e, finalmente, alcançando ampla adoção no “plateau of productivity”. Na minha humilde opinião, esses próximos estágios do ciclo ocorrerão em um breve espaço de tempo.

No curto prazo, devemos esperar uma controvérsia considerável em torno do ChatGPT, LLMs e IA, abrangendo questões de privacidade, direitos autorais, desinformação e questões de propriedade intelectual, falta de transparência no treinamento de modelos e questões sobre a eficácia das proteções éticas. Com centenas de aplicativos para usuários comuns sendo lançados semanalmente, o rápido crescimento do ChatGPT, alcançando o recorde de 100 milhões de usuários em apenas 2 meses, não apenas destaca a importância desse impacto, mas também intensifica dramaticamente a controvérsia resultante.

A IA está mudando o cardápio: transformando o cenário de softwares e redefinindo o trabalho

O artigo seminal de Marc Andreessen “Software is eating the world” foi publicado no The Wall Street Journal, em 2011. No artigo, Andreessen argumentou que os softwares estavam se tornando cada vez mais centrais para todos os setores e aspectos da vida moderna, impulsionando grandes mudanças e revolucionando os modelos de negócios tradicionais, transformando o mundo de maneiras novas e inesperadas.

Nesse contexto, uma das perguntas mais frequentes que recebi de CEOs e líderes empresariais ao longo da última década foi algo como: “Cesar, com o ritmo atual de demanda por desenvolvimento de software, uma grande parcela da humanidade precisa aprender a programar?”. Minha resposta padrão tem sido: “Não, uma nova camada de abstração está no horizonte. É difícil prever quando, mas chegará”.

Minha resposta furtiva foi uma dedução lógica baseada na evolução histórica do desenvolvimento de software: desde a conexão manual de fios e interruptores no ENIAC até a era dos cartões perfurados (hang on, dinosaurs!), seguida pelo fascínio pela linguagem assembly e, finalmente, as sedutoras linguagens de programação modernas (e seus sabores de abordagens procedurais, orientadas a objetos, funcionais e declarativas). Cada uma dessas sucessivas camadas de abstração levou a ganhos significativos de produtividade de 10 a 100 vezes em comparação com a anterior.

Finalmente, a fundação para uma nova camada foi lançada: a IA já está revolucionando o desenvolvimento de software ao introduzir um (necessário e bem vindo) novo nível de abstração para que possamos novamente obter nosso impulso de 10 a 100 vezes. No entanto, cada nova camada traz muito mais do que apenas aumento de produtividade, ela também aprimora nossa capacidade de resolução de problemas. Ao alavancar conceitos de alto nível e linguagem natural, seremos capazes de criar software e plataformas interconectadas de maneira mais eficiente e precisa, além de lidar com problemas complexos e criar a próxima geração de experiências hiperpersonalizadas para os usuários.

O software continuará devorando o mundo, e o acréscimo da camada de IA mudará drasticamente o cardápio de possíveis problemas que podemos resolver. Estamos à beira de uma gama infinita de oportunidades, aguardando ansiosamente o primeiro prato deste cardápio em constante expansão.

Embora nem todos precisem programar, é altamente provável que a IA afetará todas as profissões no futuro, assim como cada revolução tecnológica - desde a era industrial até a computação pessoal e a internet - criou e descontinuou atividades na maioria dos trabalhos por meio da introdução de novas ferramentas. Em algumas décadas, a disparidade entre os empregos atuais e futuros será tão grande quanto comparar as ocupações medievais com as formas contemporâneas de trabalho.

Um admirável mundo novo de possibilidades

Como uma tecnologia de propósito geral, a IA vai aumentar nossa capacidade humana de sentir, processar, aprender, compartilhar e agir. Esse ciclo de aprendizado será integrado a tudo, conduzindo inúmeras funções em um ritmo acelerado. Mais pessoas do que nunca terão acesso a ferramentas acessíveis que ampliam seu poder e criatividade e têm impacto sobre suas vidas. Está acontecendo mais rápido do que o previsto.

O potencial de usar essas ferramentas para resolver problemas aparentemente impossíveis, como biologia humana, câncer, demência, longevidade, energia de fusão ou antecipação de desastres naturais, é surpreendente. As histórias concretas serão menos parecidas com derrotar o grande mestre de xadrez número um e mais como resolver um dos maiores desafios da biologia, o problema de dobramento protéico, em uma velocidade e escopo sem precedentes (como demonstrado pelo DeepMind's AlphaFold). Ela revolucionará a medicina e a ciência, levando a novos tratamentos e descobertas de doenças e melhorando o bem-estar da humanidade. Podemos finalmente vislumbrar uma verdadeira democratização do conhecimento que pode ter impactos positivos significativos, como crianças em todo o mundo privadas de educação de qualidade acessando tutores de chatbot de seus telefones de baixo custo.

A batalha dos titãs tecnológicos

O surgimento de uma batalha industrial entre os gigantes da tecnologia para dominar o espaço da generative AI e suas fundações é apenas um sintoma do vasto potencial da IA.

Notavelmente, a primeira aplicação de alto impacto de um Large Language Model não foi lançada por um dos gigantes do setor com seus orçamentos ilimitados e milhares de PhDs e equipes de engenharia. Contra todas as probabilidades, uma startup originalmente sem fins lucrativos, a OpenAI, conseguiu esse feito com uma equipe "pequena" (pelos padrões do Vale do Silício) de menos de 350 pessoas.

Alea jacta est (a sorte foi lançada, na tradução): como a Microsoft e a OpenAI (agora “não tão aberta” e com fins lucrativos) formaram uma parceria "estreita" (uma grande jogada de Satya), podemos esperar ações ousadas (orgânicas e inorgânicas) de Google, Amazon e Meta em resposta a essa ameaça competitiva. O dinheiro sem precedentes dos investidores de capital de risco também está apostando em inúmeros novos empreendimentos de IA, completando um sólido ciclo virtuoso de inovação.

Revoluções tecnológicas: o passado e o futuro

Ao longo da história, várias revoluções tecnológicas de propósito geral remodelaram a sociedade e provocaram discussões éticas sobre suas consequências e implicações. O advento da IA compartilha paralelos impressionantes com várias transformações anteriores, incluindo a imprensa, a máquina a vapor, ferrovias, eletricidade, motor de combustão interna, telefone, rádio e TV, semicondutores, computadores, biotecnologia, internet e smartphones. Cada uma dessas tecnologias de propósito geral revolucionou diferentes aspectos da vida humana, ao mesmo tempo em que levantou preocupações sobre segurança, privacidade, impacto ambiental e mudança social.

E aqui estamos: as placas tectônicas estão se movendo novamente e estamos assistindo à apoteótica “release of the Kraken” da generative AI, mas há muito mais por vir. Não apenas “todos os tons de IA”, mas também Web 3.0 (Blockchain, Crypto, dApps), IoT, VR/AR e robótica serão turbinados por avanços em infraestrutura, comunicação (5G agora e 6G, Terahertz, Li-Fi adiante) e capacidade e modelos computacionais (avanços em GPUs e TPUs, edge computing agora e computação quântica adiante).

Duas diferenças críticas entre a IA e as revoluções anteriores são o ritmo acelerado da mudança e a natureza excepcionalmente ampla e geral dessa inovação.

A velocidade da revolução

À medida que a tecnologia avançou, a velocidade com que as inovações revolucionaram a sociedade aumentou dramaticamente. Agora, com a IA, enfrentamos o desafio de um ritmo exponencial de mudança sem precedentes, pois o rápido desenvolvimento e implementação de tecnologias de IA têm o potencial de transformar vários aspectos de nossas vidas em um período muito menor.

Assim como o desenvolvimento da eletricidade, essas revoluções tecnológicas anteriores provocaram debates sobre o uso responsável e as possíveis consequências dessas inovações, como a famosa “War of the currents” retratada por Thomas Edison e Nikola Tesla nas últimas décadas do século XIX.

Refletir sobre as lições aprendidas com essas transformações passadas pode fornecer informações valiosas à medida que navegamos pelos desafios éticos associados à IA e trabalhamos para aproveitar seu potencial para a melhoria da sociedade.

Natureza ampla e geral da IA

A natureza geral da IA representa uma diferença fundamental em relação à maioria das revoluções tecnológicas anteriores. Embora as inovações anteriores geralmente se concentrassem em domínios ou aplicações específicas, como transporte ou comunicação, a IA tem o potencial de afetar praticamente todos os setores e aspectos da vida humana, desde saúde e educação até finanças e entretenimento.

Além disso, a IA não se limita a um único tipo de tecnologia ou aplicação, mas representa um conjunto diversificado de técnicas e abordagens, incluindo machine learning, processamento de linguagem natural, visão computacional e robótica. Essa diversidade de tecnologias de IA significa que elas podem ser aplicadas a uma ampla gama de problemas e domínios, tornando seu impacto potencial ainda mais abrangente e transformador.

O impacto da IA na sociedade e a necessidade de discussões éticas

O rápido desenvolvimento da IA levanta preocupações éticas, desde deslocamento de empregos e algoritmos tendenciosos até potencial uso indevido gerando riscos de segurança, atos de terrorismo e vigilância governamental. A crescente autonomia de poderosos sistemas de IA tem gerado intenso debate, destacando-se a necessidade de a sociedade abordar essas preocupações para aproveitar todo o potencial da IA.

Ao promover um diálogo aberto e um apelo sólido à ação junto às autoridades reguladoras locais e globais, podemos garantir que nossa busca pelo conhecimento científico seja acompanhada pelo cultivo da sabedoria necessária para enfrentar os desafios associados à IA e outros avanços tecnológicos. O envolvimento nessas discussões éticas nos ajudará a moldar um futuro que reflita nossos valores e aspirações coletivas e nos permita criar um mundo mais sustentável, eficiente e interconectado.

Imparável, mas regulável

Vamos encarar a verdade brutal: a revolução da IA é imparável nas sociedades democráticas e capitalistas modernas por causa da demanda do consumidor, incentivos econômicos, competição global, democratização da tecnologia, indústrias interconectadas e capacidade de adaptação social. Além disso, com as complexidades e ameaças geopolíticas em jogo, tentar deter o avanço tecnológico deve ser visto como um movimento equivocado e ingênuo.

Não podemos e não devemos parar o rápido desenvolvimento da IA. Como seres humanos, ainda temos enormes e complexos desafios a enfrentar. A IA tem o potencial de melhorar a vida das pessoas de inúmeras maneiras, inclusive realizando nossos sonhos de educação e saúde. A engenhosidade humana está criando um caminho para uma era de abundância, que pode ser o único caminho a seguir para a humanidade.

Ao longo da história, regulamos repetidamente as tecnologias revolucionárias, mas o ritmo da inovação está aumentando rapidamente. Consequentemente, uma sociedade baseada em tecnologia deve se adaptar e acelerar o ritmo da regulamentação para estabelecer efetivamente barreiras que equilibrem a inovação com os interesses públicos e mantenham a confiança.

À medida que a tecnologia atinge novos níveis de abstração, a complexidade de sua estrutura regulatória também aumenta. O número exponencial de avanços exige uma abordagem meta regulatória. Essa abordagem estabeleceria um conjunto de princípios abrangentes para orientar os processos regulatórios “fast-and-effective” em diferentes tecnologias, garantindo que as políticas regulatórias permaneçam relevantes e eficazes diante da natureza em rápida evolução da tecnologia. E é inevitável pensar que a IA pode ser uma aliada na concepção e aplicação desse novo nível de regulamentação dinâmica.

Para esclarecer, não proponho criar um paradoxo recursivo, como na história “Runaround” de Asimov, pedindo a um robô que se programe para seguir diretrizes éticas. Em vez disso, sugiro aumentar as capacidades humanas com IA para desenvolver estruturas regulatórias mais eficazes.

O conceito de AI alignment é central para essa discussão; visa desenvolver sistemas de IA que se alinhem aos valores e intenções humanas, garantindo que suas ações permaneçam benéficas, transparentes e seguras à medida que se tornam mais inteligentes e autônomas. Ao implementar uma estrutura regulatória global envolvendo colaboração interdisciplinar, incentivos financeiros e consequências legais para proprietários de modelos desconformes, juntamente com as certificações de segurança necessárias, podemos garantir que o alinhamento de IA acompanhe as capacidades de IA. A IA é imparável, mas deve ser regulada com sabedoria.

Ecos da visão de Asimov

À medida que o mundo continua a abraçar o potencial da inteligência artificial, nos encontramos em uma realidade que se assemelha cada vez mais àquela que Isaac Asimov imaginou décadas atrás.

Da perspectiva otimista e empreendedora de Bill Gates (veja “The age of AI has begun”) à perspectiva alarmante e pessimista de Yuval Harari (veja “You can have the blue pill or the red pill, and we’re out of blue pills”), é crucial que consideremos as implicações éticas desses avanços.

Não, acho que não devemos correr para as montanhas. Pelo menos ainda não. À medida que continuamos a desvendar o potencial inexplorado da IA, é crucial lembrar as palavras de Asimov e nos esforçar para equilibrar a busca pelo conhecimento científico com a sabedoria necessária para guiar nossas ações.

A revolução da IA apenas começou e o cardápio de recursos tecnológicos disponíveis para nós está mudando fundamentalmente. As apostas estão mais altas do que nunca e devemos orientar o curso desta odisseia, garantindo que naveguemos em direção a um destino para o bem de todos. Com sabedoria e coragem, podemos moldar o futuro que queremos ver.

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Colunista César Gon

César Gon

César Gon é empreendedor, fundador e CEO da CI&T, multinacional brasileira de serviços digitais, e investidor ativo em fundos de risco e startups. Premiado, em 2019, como o “Entrepreneur of The Year” pela EY no Brasil, é engenheiro da computação, com mestrado em ciência da computação pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).

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