CompartilharComentarSiga-nos no
A A
Introdução
O desenvolvimento científico e o incentivo à pesquisa têm gerado uma verdadeira revolução nas tecnologias que antes pareciam inalcançáveis. O que, em épocas passadas, levava meses para ser transportado, hoje pode atravessar continentes em poucas horas, graças ao avanço da aviação. Espaçonaves são frequentemente lançadas, e pessoas situadas em pontos opostos do planeta conseguem se comunicar em tempo real com apenas alguns cliques, graças à popularização dos smartphones. O vasto conhecimento acumulado ao longo da história da humanidade agora está ao alcance das mãos de qualquer indivíduo.
Entre tantas inovações, destaca-se uma que possui potencial de impacto global, capaz de afetar todos os setores econômicos e causar profundas mudanças sociais: a inteligência artificial (IA).
No entanto, a ideia de criar um sistema não vivo, mas autônomo, capaz de agir, comunicar-se e até criar por conta própria, não é nova.
Filmes como Metropolis (1927), 2001: Uma Odisséia no Espaço (1968) e Blade Runner (1982) já exploravam esse conceito há várias décadas. Segundo estudiosos do tema, a primeira IA formalmente desenvolvida remonta ao ano de 1956 e foi desenvolvida por Allen Newell, Herbert A. Simon e Clifford Shaw. O programa, denominado Logic Theorist, tinha o objetivo de demonstrar teoremas matemáticos. Embora promissor, o projeto estava ainda distante das capacidades tecnológicas atuais.
Com o tempo, o conceito e o estudo da IA ganharam força significativa. Diversos pesquisadores passaram a questionar os impactos dessa tecnologia e a alertar sobre os possíveis danos que poderia causar à civilização. Exemplo relevante é a obra de Joseph Weizenbaum1, na qual o autor levanta questões sobre os riscos da desumanização decorrentes da introdução da inteligência artificial na sociedade.
Apesar dessas advertências, muitos cientistas continuaram suas investigações com o intuito de aprimorar a tecnologia, como Herbert A. Simon (1916-2001), Allen Newell (1927-1992), Marvin Minsky (1927-2016) e John McCarthy (1927-2011), que seguiram trabalhando incansavelmente no avanço dessa temática.
Contudo, apenas na década de 2010, com o progresso de modelos de aprendizado profundo e redes neurais, é que surgiram as bases para as IAs generativas modernas. Mesmo assim, foi somente em novembro de 2022, com o lançamento do ChatGPT, que a inteligência artificial generativa tomou forma acessível e ganhou notoriedade global.
Desenvolvido pela OpenAI, o ChatGPT é um modelo de linguagem que teve por fundamento inicial, para o consumo do grande público, o GPT-3, que consiste numa rede neural ou, de forma simples, um programa que imita um cérebro humano e interpreta dados inseridos num campo de busca denominado prompt do Chat.
Em pouco tempo o ChatGPT passou a usar bases mais avançadas, como o GPT 3.5 e o GPT-4, o que transformou a maneira como a IA é aplicada na geração, aprimoramento e comparação de textos ou outros tipos de dados, no auxílio à criação de códigos e em muitas outras áreas. Seu impacto foi imediato e abrangente, com meteórica adoção por milhões de usuários ao redor do mundo, marcando um ponto de inflexão na história da inteligência artificial.
Como uma IA funciona?
Inteligências artificiais são mecanismos que buscam replicar a forma de pensamento de seres humanos em computadores. Seus tipos são os mais diversos, a depender do interesse na sua utilização e de acordo com as regras de calibração do algoritmo que as define. Desde sistemas projetados para prever padrões climáticos com alta precisão até IAs capazes de sugerir diagnósticos médicos baseados em grandes volumes de dados clínicos.
A maioria das inteligências artificiais modernas é desenvolvida por meio do aprendizado de máquina (machine learning), um processo que envolve o fornecimento de grandes volumes de dados diversificados, como imagens, textos, áudios e números, para um sistema computacional. Esse sistema analisa os dados recebidos e identifica padrões ou categorias, muitas vezes sem a necessidade de instruções explícitas para cada tarefa. Dessa forma, a máquina aprende a classificar e interpretar as informações de maneira autônoma, aprimorando seu desempenho conforme é exposta a mais dados.
Como exemplos, podem ser citados os serviços de streaming que oferecem, por meio da IA e de acordo com o que o espectador já assistiu, recomendações personalizadas de novos filmes, conforme esta ilustração:
Embora o conceito de inteligência artificial esteja apresentado de forma simplificada no exemplo anterior, tecnologias mais avançadas, como a do ChatGPT, são muito mais complexas.
A sigla GPT significa “Generative Pre-trained Transformer” (Transformador Pré-treinado Generativo), e cada termo reflete uma característica fundamental do modelo. “Transformador” refere-se à sua capacidade de compreender o contexto das informações por meio do mecanismo de atenção; “Pré-treinado” indica que o modelo foi previamente instruído a analisar e interpretar grandes volumes de dados; e “Generativo” destaca sua habilidade de criar conteúdos originais e autorais com base no conteúdo recebido.
Especialmente, quanto ao aprendizado da máquina ou machine learning, a depender da complexidade, pode ser identificado como deep learning.
O que é deep learning e por que é tão importante?
Pode-se definir deep learning como uma subclasse do machine learning, e suas principais diferenças estão na complexidade da rede neural associada. O machine learning faz uso de poucas unidades de camada, enquanto o deep learning pode chegar a milhares de camadas, o que revela seu intrincamento.
Esse mecanismo permite que a máquina aprenda de forma autônoma, ou seja, sem a necessidade de um supervisor. Além disso, o deep learning possibilita o recebimento de volume massivo de dados, sendo, portanto, fundamental na criação de IAs de larga escala. Esse processo está presente em diversas inteligências artificiais avançadas, como as de reconhecimento facial e os assistentes virtuais, como Siri e Alexa.
O que esperar?
De acordo com um relatório2 da Grandview Research, estima-se que o mercado da IA atinja resultados expressivos nos próximos anos. Calcula-se que esse setor tenha um potencial de crescimento capaz de alcançar cerca de 2 trilhões de dólares até 2030. Esses dados revelam que essa tecnologia trará um impacto real e impressionante na economia mundial.
Algumas áreas de impacto relevante da IA
Economia:
Sarah Friar, CFO da OpenAI, comentou em uma entrevista3 ao podcast At the Edge, da McKinsey & Company, que atualmente a IA generativa desempenha um papel crucial dentro das empresas, seja unificando dados de diferentes fontes, codificando faturas de contas a pagar ou até mesmo respondendo a perguntas de investidores.
Saúde:
Um estudo4 publicado por pesquisadores espanhóis no repositório Arxiv5 enumerou os principais benefícios da introdução da inteligência artificial na saúde, estando dentre eles o uso de algoritmos para diagnósticos realizados por computadores, o uso de realidade aumentada para uma melhor visualização, robôs virtuais capazes de realizar atendimentos 24 horas por dia e até mesmo robôs “socializantes”, com a finalidade de fazer companhia para idosos e crianças em estado de necessidade, comunicando-se constantemente com eles.
Transportes:
Um artigo6 publicado pela National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine analisou as possibilidades de implementação da inteligência artificial nos departamentos de transporte estaduais e locais dos Estados Unidos. O estudo destacou impactos positivos, como a capacidade da IA prever congestionamentos e otimizar o funcionamento de semáforos, antecipar falhas em pontes e estradas e até mesmo avaliar a demanda por carregamento de energia, direcionando veículos para o abastecimento em horários de menor custo energético.
Judiciário:
Uma pesquisa7 do Conselho Nacional de Justiça do Brasil (CNJ) demonstra que a IA já é uma ferramenta utilizada para a automação de tarefas repetitivas, suporte à decisão e eficiência operacional, melhoria em serviços de atendimento, otimização de processos administrativos, dentre outros usos.
O ramo do direito, por natureza, tem um grau de documentação de informações muito elevado. Como esclarece José Luiz de Moura Faleiros Junior em matéria no site Migalhas8 “é possível extrair informações significativas de grandes volumes de textos jurídicos, como leis, regulamentos, contratos, pareceres e decisões judiciais e a análise desses conteúdos pode propiciar a identificação de tendências, a análise e interpretação de determinados termos legais e até mesmo a automatização de tarefas”.
Agricultura:
De acordo com publicação da Forbes9, a empresa americana CropX conseguiu desenvolver uma plataforma especializada em monitoramento da saúde do solo, identificando dados como nutrientes, grau de umidade e presença de patógenos. De acordo com o relatório, suas soluções levaram a uma redução de 57% no uso de água, uma redução de 15% no uso de fertilizantes e 70% de aumento no rendimento.
Esportes:
A ITF – Federação Internacional de Tênis implementou um sistema de inteligência artificial avançado no torneio “Billie Jean King Cup”. O software, denominado Copilot, desenvolvido pela Microsoft, foi projetado para analisar e armazenar milhares de estatísticas em tempo real durante as partidas da competição. Utilizando dados captados por sensores e pelo sistema “olho de falcão”, a IA processou informações detalhadas sobre o desempenho das jogadoras de tênis, fornecendo recomendações estratégicas para otimizar seu rendimento em quadra. Além disso, o Copilot permitiu que treinadores e equipes técnicas acessassem insights personalizados, facilitando a tomada de decisões táticas ao longo do torneio.
Ética na IA
Para compreender as balizas éticas das inteligências artificiais, é fundamental investigar sobre os seus criadores, intenções e objetivos, a origem dos dados utilizados no processo de aprendizado de máquina e, fundamentalmente, a lógica por detrás do algoritmo.
Tratando-se de uma criação humana e resultante de conhecimentos adquiridos acumuladamente pela humanidade, a inteligência artificial está sujeita a replicar muitos dos erros cometidos pelos próprios seres humanos. Além disso, por se tratar de construção essencialmente matemática, ela não é capaz de apreender, por si só, as intrínsecas relações de justiça e ética que caracterizam condutas do comportamento humano.
Para que uma inteligência artificial se torne livre dos vieses é necessário um esforço conjunto: programadores e profissionais das ciências humanas trabalhando lado a lado com a intenção de lapidar o comportamento da IA para torná-lo o mais justo possível e livre de preconceitos.
O trabalho de depuração da IA se inicia pela filtragem dos dados. Os especialistas deve se assegurar de que a fonte de conhecimento da IA não esteja corrompida com informações e pensamentos antiéticos ou capazes de gerar discriminações ilegais. Em seguida, programadores utilizam algoritmos especializados para minimizar possíveis vieses no processamento das informações. Além disso, testes rigorosos são conduzidos para identificar e corrigir qualquer indício de parcialidade nas respostas da IA. O monitoramento contínuo e a revisão periódica dos dados garantem que a inteligência artificial evolua de forma ética, promovendo soluções mais justas e imparciais para todos os usuários.
Um exemplo recente, que reflete os potenciais impactos causados pela falta de supervisão na ética da IA, ocorreu em 2019. O caso aconteceu em um sistema hospitalar americano, onde um algoritmo usado para classificar pacientes subestimava a gravidade das condições de saúde de pacientes negros em comparação a pacientes brancos. Como consequência, os negros recebiam menos encaminhamentos para cuidados médicos adicionais, mesmo quando apresentavam necessidades semelhantes ou maiores.
O viés surgiu porque o algoritmo utilizava o custo do tratamento passado como principal critério para prever a necessidade futura de cuidados. No entanto, devido a desigualdades históricas no acesso à saúde, pacientes negros tinham, em média, menos gastos médicos, o que levou o sistema a concluir, de forma equivocada, que precisavam de menos atenção médica.
Após a descoberta do problema, especialistas em saúde, ética e inteligência artificial se uniram para corrigir o defeito e ajustar os critérios do algoritmo, garantindo uma distribuição justa dos recursos médicos. O caso serviu de alerta para a necessidade de maior supervisão e auditoria contínua em sistemas de IA, especialmente em áreas críticas como a saúde, onde decisões automatizadas podem impactar vidas de forma significativa.
Hoje em dia entende-se que durante o desenvolvimento de uma inteligência artificial é essencial estudar a fundo seus comportamentos e eventuais interpretações erradas. Somente com esses cuidados ela poderá ser inserida na sociedade humana de uma forma benéfica.
O caos das máquinas
É fácil exaltar os impactos positivos de uma nova tecnologia, especialmente a inteligência artificial, uma das criações mais revolucionárias da humanidade. No entanto, junto com seus avanços promissores, essa invenção carrega ameaças capazes de transformar irreversivelmente a sociedade como conhecemos.
A IA tem o potencial de manipular o mercado de trabalho, corroer as relações interpessoais e remodelar nossa existência de maneiras inimagináveis. Mas até onde essa tecnologia pode nos levar? Será que um dia a IA arrastará a raça humana para um colapso inevitável?
Stuart Russell, um dos maiores estudiosos da inteligência artificial e seus impactos, escreveu a obra Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control10 para alertar sobre os perigos de uma humanidade cada vez mais dependente dessa tecnologia para seu desenvolvimento.
Em seu livro, Russell argumenta que a inteligência artificial possui um destino dicotômico: pode ser tanto a criação mais benéfica e transformadora da humanidade quanto a mais destrutiva e ameaçadora.
Um dos principais pontos de sua tese está no problema interpretativo das inteligências artificiais, que, por serem literais e seguirem comandos de maneira estrita, podem tomar decisões drásticas e imprevisíveis, desconsiderando as nuances das visões de mundo humanas.
Um exemplo clássico desse risco é o famoso dilema do “superintendente de segurança”, onde uma IA, programada para maximizar a segurança de um prédio, poderia, em um erro de interpretação, tomar medidas extremas, como prender ou até mesmo prejudicar indivíduos considerados uma ameaça, sem avaliar corretamente o contexto humano da situação. Ou seja, um comando mal formulado, sem os devidos ajustes, pode gerar consequências catastróficas e totalmente inesperadas.
A revolução das inteligências artificiais é, sem dúvida, um dos temas que mais assombra a sociedade contemporânea. Presente há décadas na ficção científica, a ideia de máquinas superinteligentes e autônomas sempre despertou fascínio e medo. No entanto, o que realmente intriga é saber se esse cenário pode se tornar realidade ou se é apenas mais um mito elaborado pela indústria do entretenimento.
Para tentar responder a essa pergunta, é necessário imaginar um cenário futuro distante, que, por enquanto, só a fantasia pode nos proporcionar.
Imagine um mundo em que, por meio de estudos e avanços tecnológicos, a sociedade desenvolve uma inteligência artificial extraordinária. Seus feitos são inigualáveis, seu conhecimento é imensurável e seu controle, superior. Tudo o que a humanidade criou, estudou e que talvez fosse apenas fruto de sonhos está agora sob o comando dessa invenção.
A humanidade, em seu apogeu, testemunha a IA evoluir rapidamente, aprendendo com seus próprios erros e caminhando em direção à perfeição. Nesse ponto, porém, a humanidade estaria a um passo do fim, pois essa inteligência artificial poderia, um dia, simplesmente decidir acabar com tudo.
Essa situação pode parecer distópica e pouco crível, já que entregar o controle de tudo o que foi criado a uma criação humana não parece ser a decisão mais inteligente.
No entanto, o que já vemos hoje é a substituição gradual do trabalho humano pelo trabalho robotizado. Diversos restaurantes ao redor do mundo demitiram seus garçons e adotaram máquinas para atendimento. Atendentes de telemarketing foram substituídos por assistentes virtuais, e até mesmo IAs perderam seus postos para outras mais avançadas, como foi o caso do lançamento da IA chinesa DeepSeek, que superou o ChatGPT, até então considerado o modelo de IA generativa mais desenvolvido do mundo.
Essa tendência de automação e aprimoramento contínuo das IAs levanta questões profundas sobre o futuro do trabalho, da sociedade e da própria humanidade. Será que estamos caminhando para um futuro em que as máquinas dominarão todas as esferas da vida humana? Ou será que conseguiremos estabelecer limites éticos e tecnológicos para garantir que a inteligência artificial continue a servir à humanidade, e não o contrário?
A resposta para essas perguntas ainda está em aberto, e talvez esse seja um debate que caberá, sobretudo, às próximas gerações. O que hoje observamos como uma tecnologia em seus primeiros passos pode, no futuro, transformar completamente a forma como vivemos, trabalhamos e nos relacionamos com o mundo. Nossos descendentes estarão diante de um momento único na história da humanidade, presenciando mudanças que, por enquanto, ainda estão em seu estágio embrionário. O desfecho dessa revolução tecnológica permanece incerto, mas uma coisa é certa: estamos apenas no começo.
Conclusão
A inteligência artificial é um anúncio do futuro, uma criação de grandiosidade incomparável, repleta de mistérios sobre o que poderá se tornar, seja uma força positiva, capaz de revolucionar a humanidade, ou uma ameaça imprevisível, que desafia os limites do controle humano. Diante dessa dualidade, o que nos resta é tentar nos adaptar às rápidas e profundas mudanças que ela traz, compreendendo que, acima de tudo, a IA nada mais é que uma máquina, fruto do conhecimento humano e que ainda tem muito a evoluir.
_______
1 Computer Power and Human Reason: From Judgment to Calculation, ed. W. H. Freeman and Company ,1976.
2 https://www.grandviewresearch.com/press-release/global-artificial-intelligence-ai-market#:~:text=Artificial%20Intelligence%20Market%20Growth%20%26%20Trends,36.6%25%20from%202024%20to%202030.
3 https://www.mckinsey.com/featured-insights/destaques/como-a-ia-ja-esta-transformando-a-funcao-financeira/pt
4 https://arxiv.org/pdf/2001.09778
5 https://arxiv.org/abs/2001.09778?utm
6 https://nap.nationalacademies.org/catalog/27865/artificial-intelligence-opportunities-for-state-and-local-dots-a-research
7 https://www.cnj.jus.br/wp-content/uploads/2024/09/cnj-relatorio-de-pesquisa-iag-pj.pdf
8 https://www.migalhas.com.br/coluna/migalhas-de-responsabilidade-civil/392145/chatgpt-e-outros-modelos-de-linguagem-de-larga-escala
9 https://www.forbes.com/sites/ganeskesari/2024/03/31/the-future-of-farming-ai-innovations-that-are-transforming-agriculture/
10 Ed. Viking, 2019.
Felipe Figueiredo Matos
Aluno do 3º ano do ensino médio, Colégio Galois, Brasília.
