Traduzido por Mateus Lynniker de BigThink
Há muito tempo atrás, Thomas More escreveu Utopia, uma sátira ambientada em uma sociedade insular idealizada onde as pessoas vivem em harmonia com leis, políticas e normas sociais perfeitas. Desde então, usamos “utopia” como um termo de escárnio, descrevendo um bug no sistema operacional humano onde ansiamos pelo aperfeiçoamento e confundimos nossa esperança por ele como um futuro possível.
E ainda há uma razão pela qual sonhamos com isso. Durante grande parte da história da humanidade, vivemos em um estado de carência — carência de melhores condições de vida, recursos materiais, saúde, educação. Queremos viver melhor.
Mas também tememos o desconhecido. Nos mapas antigos, escrevíamos hic sunt dracones (“Aqui estão os dragões”) sobre lugares que não conhecíamos. Ao longo dos séculos, ousamos matar esses dragões, cada um aparentemente mais fantástico do que o anterior, e avançamos. Descobriu-se que a cura para os dragões era o conhecimento.
O conhecimento destilado tornou-se tecnologia, a capacidade de fazermos mais do que jamais pensamos que poderíamos, desde arrastar blocos mais pesados que uma casa até transferir elétrons consistentemente de um ponto para outro até criar máquinas mais pesadas que o ar que voam.
Houve algumas coisas que nos ajudaram a avançar em direção à melhor utopia que vemos ao nosso redor. A energia impulsionou nossa tecnologia, primeiro na forma de energia animal, depois de combustíveis fósseis e agora do próprio átomo. Construímos nossa tecnologia a partir de materiais, começando com a humilde árvore até os nanotubos de carbono e muito mais hoje. E nossos projetos vieram do conhecimento – o mais evasivo dos ingredientes, que aprendemos a misturar por meio de dolorosas tentativas e erros ao longo de gerações. Desenvolvemos a capacidade de raciocinar lentamente sobre problemas difíceis e de passar nosso conhecimento para os outros, para que eles aprendessem mais rápido do que nós.
Mas, nas últimas décadas, ficamos estagnados, pois a extração de energia atingiu um pico e afundamos um pouco sob o peso de nossas conquistas. Os frutos mais baixos foram colhidos. Tendo curado certas doenças, colocado o homem na Lua e criado meios de comunicação incríveis e novos remédios, agora enfrentamos a estagnação.
A IA pode nos ajudar a avançar novamente, aumentando a cognição para todos.
A revolução da IA é uma maneira de lidarmos com nossos problemas de sobrecarga de informações. AI, especialmente em sua forma atual com grandes modelos de linguagem como o GPT da OpenAI, é um processador difuso. É capaz de reconhecer padrões suficientemente complexos para aprender a linguagem, escrever códigos e criar poesia. Pode desenhar como Caravaggio ou criar novas sinfonias de Bach. É capaz de converter aparentemente qualquer informação de uma forma para outra: palavras em imagens, imagens em música, palavras em vídeo, números em redações.
Ainda assim, é apenas parte do desenvolvimento. Tivemos AIs como o AlphaFold, que foram especificamente treinados para prever o dobramento de proteínas e o fazem de maneira espetacular. Havia AIs vencedoras no xadrez, Go e agora no Counter-Strike. Existem AIs de negociação que funcionam bem em negociações com várias partes. O AlphaZero pode aprender e jogar vários jogos em um nível sobre-humano sem ser explicitamente programado para nenhum jogo específico.
Mas quando finalmente encontramos uma maneira de fazer a IA nos entender, fazendo-nos falar diretamente com ela, parece que estamos ficando com medo.
A questão é que a mesma coisa que torna a IA ótima – a razão pela qual você pode pedir algo em linguagem natural e obter um script Python de volta – é o mesmo princípio que a torna passível de interpretar mal ou deturpar pontos de vista, de alucinar.
O nível de experimentação com AIs já está fora de série. Começamos a vê-los realizar tarefas de forma autônoma. Começamos a ver habilidades multimodais. Estamos vendo um aumento nas janelas de contexto. Estamos vendo memórias sendo adicionadas, de curto e longo prazo. Estamos vendo a capacidade de ajustar modelos em movimento. E se formos capazes de usar o que existe em um futuro próximo com um paradigma de aprendizado por reforço, poderemos criar algo semelhante à inteligência real.
Mas nada disso é fácil. Não há fato consumado. O que me incomoda é que a suposição subjacente de que inevitavelmente, inexoravelmente, alcançaremos (e superaremos) a inteligência real trata todos nós que estamos entusiasmados com isso e queremos construir esse futuro como destroços sem agentes à deriva ao longo da história.
Nada será construído a menos que o construamos. E, mais importante, não queremos construí-lo a menos que haja algum valor que possamos obter dele ou um fim que seja útil. E nada é usado a menos que seja útil.
E o tamanho do prêmio já é imenso. Não houve muitas vezes na história em que obtivemos uma atualização cognitiva legítima, mas quando o fizemos, seja por meio de uma educação melhor ou do advento do pensamento científico, isso teve um impacto descomunal em tudo depois disso!
Por exemplo, a maioria dos cientistas de dados diz que 90% de seu trabalho é a limpeza e preparação de dados. Imagine se até isso pudesse ser cortado pela metade. Ou pense em uma época da sua vida em que você tinha muito o que fazer – muito trabalho administrativo, muitas reuniões para marcar, muitos horários para gerenciar. Ou muitos dados para analisar, muito código para escrever, muitos trabalhos para corrigir. Para todos os empregos em todos os nichos, esse é um problema comum há décadas.
O que você não daria para ter um assistente automatizado que pudesse ler e resumir as coisas para você? Ou quem poderia escrever seus e-mails? Ou escrever os primeiros rascunhos dos relatórios? Ou analisar dados que você simplesmente não quer analisar, porque é banal?
Claro, a IA agora é como um assistente entusiasmado e não particularmente confiável – brilhante, mas esquisito, um ótimo começo enquanto tentamos torná-los mais confiáveis e vincular sua natureza fantasiosa.
O que estamos aprendendo sobre seu impacto, no entanto, é um espelho de nossas próprias atividades. Estamos aprendendo que nossos esforços, mesmo na vanguarda de muitos campos, incluem uma tonelada de trabalho – trabalho chato que só precisa ser feito para que você possa chegar à parte divertida ou recompensadora do trabalho. É perseguir o sentimento fugaz que você experimenta talvez algumas vezes em sua carreira, no extremo da exaustão do mundano.
Não deveríamos tentar chegar a esse ponto onde os sonhos autoproclamados da humanidade são realizados? Ano de reflexão e momentos de inspiração de Newton. Einstein andando de bicicleta e visualizando as leis invariantes da física. Percy Spencer percebendo que o radar fez uma barra de chocolate derreter. Tim Berners-Lee propondo links de hipertexto.
Criar mais desses momentos não é apenas importante ou útil – é o mais próximo de um dever sagrado que temos e pode ser o mais próximo que podemos chegar de construir uma utopia. Tentamos chegar lá através da educação e da civilização. Temer os frutos disso é temer a nós mesmos.
Thomas More não achava que sua utopia fosse uma possibilidade realista. Em vez disso, sua versão de um mundo idealizado pretendia destacar as deficiências da sociedade inglesa no século XVI. Hoje, podemos ver as deficiências de nossa própria sociedade na estagnação tecnológica e científica e nas incontáveis horas de tempo desperdiçado que gastamos em trabalho árduo.
A IA também não dará início à utopia, mas pode nos ajudar a seguir em frente. Então, quando ouvimos pessoas discutindo seus medos de IA nas audiências do Senado, defendendo proibições de IA em cartas abertas ou pedindo ataques aéreos a data centers, podemos separar preocupações realistas de projeções fantasiosas que provavelmente nunca se manifestarão no mundo real. Ansiedades descontroladas não deveriam ser o que nos guia para o futuro.
