Inteligência Artificial: Importância e Ameaças por Paulo Santos

Prof. Paulo E. Santos

Paulo E. Santos é Físico, Mestre em Engenharia Eletrônica pela Universidade de São Paulo (USP), Mestre em Língua e Computação pela University of Amsterdam e Ph.D. em Inteligência Artificial pela Imperial College de Londres. Dedica sua carreira à academia, através de pesquisa e docência no curso de Inteligência Artificial no Centro Universitário FEI, em São Paulo, mesmo tema de sua palestra no V Seminário ABQ Qualidade Século XXI, a qual introduz no texto à seguir. O evento será transmitido via Web e a inscrição já está disponível neste link.

Inteligência Artificial (IA) foi um termo cunhado por John McCarthy em 1956 para designar um workshop de verão em Dartmouth College, o Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. Com o objetivo de descrever precisamente aspectos da inteligência humana para que uma máquina pudesse simulá-los,  este workshop deu início ao estudo das diversas áreas atuais da IA, tais como Processamento de Linguagem Natural, Representação de conhecimento, Solução Automática de Problemas, Raciocínio Automático (incluindo raciocínio lógico ou probabilístico), Aprendizado de Máquina entre outras. Após mais de meio século de existência, hoje a IA é uma das áreas que mais produz aplicações de grande impacto para a sociedade, justificando assim sua posição de destaque nos investimentos das principais empresas de tecnologia do mundo. Entretanto, para a maioria das pessoas, a ideia de “inteligência artificial” está fortemente ligada à definições pré-concebidas provenientes de filmes de ficção científica. Este artigo pretende esclarecer o conceito moderno de IA e discutir a sua importância e eventuais consequências para a sociedade.

Em meio a uma geração prolífica de mitos e definições conflitantes para a área, a IA tem produzido grandes avanços desde o seu surgimento. Muitos destes avanços estão tão presentes em nosso cotidiano, que não nos damos conta de que são produtos desenvolvidos na área de inteligência artificial (tais como o buscador Google, o reconhecimento automático de SPAM em caixas de e-mail e o sistema de recomendações de músicas ou filmes em serviços de streaming). Somado a isso, nos últimos anos vê-se uma explosão de soluções provenientes de uma subárea da IA, aprendizado de máquina, cujo objetivo principal é reconhecer padrões a partir de dados. Esse desenvolvimento recente tem sido impulsionado principalmente por dois fatores: primeiro, o fácil acesso a (e o relativo baixo custo de) grandes recursos computacionais, incluindo serviços de processamento em nuvem e smart phones de alto desempenho; e, segundo, a quantidade, qualidade e disponibilidade de dados sobre aplicativos e usuários (facilitados pelo uso intensivo de diversos dispositivos conectados à internet).

Algumas aplicações de métodos de IA que estão atualmente em destaque distribuem-se entre sistemas de tradução automática, veículos autônomos, sistemas de apoio à decisão capazes de responder a perguntas complexas (e até de debater ideias com usuários humanos), assistentes virtuais capazes de sintetizar grande quantidade de documentos, de executar reservas por telefone em estabelecimentos comerciais, ou mesmo de gerenciar lojas de forma inteiramente autônoma. Fazendo uma pequena extrapolação do potencial destes sistemas, sem entrar no território da ficção, com capacidade computacional suficiente, e dados de qualidade em abundância, será possível construir sistemas automáticos para executar muitas das atividades exercidas por humanos no mercado de trabalho atualmente, tais como dirigir automóveis, atendimento ao cliente, ou suporte técnico. A qualidade, segurança e abrangência destes sistemas ainda é questionável, porém é questão de tempo até que máquinas sejam capazes de executar estas atividades de forma mais eficiente e segura que nós humanos.

O impacto do desenvolvimento em IA no mercado de trabalho será considerável. Caso a taxa de desenvolvimento desta tecnologia continue crescendo nas próximas décadas, seguindo a tendência indicada nos últimos anos, sistemas de inteligência artificial ocuparão uma posição central em um próximo ciclo de automação, envolvendo a substituição de grande parte da força de trabalho atual por máquinas rodando algoritmos de IA. Entretanto esse processo difere pouco do impacto causado pelos diversos ciclos de automação desde a revolução industrial. Ao mesmo tempo que o surgimento de novas tecnologias deixam obsoletas algumas atividades, novas oportunidades são criadas que podem ser mais abrangentes que as anteriores. Algo semelhante ocorreu recentemente com o surgimentos do e-commerce: estabelecimentos comerciais com sedes físicas deram lugar a uma grande quantidade de pequenas empresas que utilizam a internet como interface de vendas. Além do impacto no mercado de trabalho, o desenvolvimento da IA também esbarra em aspectos éticos, que estão relacionados a três fatores principais: o uso indevido de dados de usuários, a existência de conjunto de dados tendenciosos e a transparência nas decisões tomadas pelos seus algoritmos. Como exposto acima, vários algoritmos de IA dependem da generalização de padrões observados em dados de usuários. Esses padrões, em uma certa medida, representam as opções, gostos, comportamentos e opiniões de grupos de pessoas. Isso pode ser utilizado tanto para definir políticas públicas abrangentes (ou desenvolver produtos de interesse geral) quanto para criar objetos sociais que simulem padrões mais gerais e que, assim, sejam capazes  de manipular opiniões e até mesmo comportamentos. Exemplos concretos desse uso indevido de dados está na recente adequação das campanhas de Donald Trump à presidência dos EUA e do Brexit, que levaram à vitória do primeiro e à saída do Reino Unido da Comunidade Europeia. Além disso, a qualidade dos dados utilizados na construção dos algoritmos é um importante fator a ser considerado, já que um conjunto de dados tendenciosos leva a padrões que não refletem a realidade. Em outras palavras, algoritmos que utilizam bases dados tendenciosas podem levar à decisões automáticas de cunho preconceituoso. Por fim, diversos algoritmos de aprendizado de máquina funcionam como uma caixa preta, em que os passos executados pelos algoritmos para tomar uma decisão não estão disponíveis ao escrutínio externo.

Estes efeitos colaterais do desenvolvimento da inteligência artificial devem servir de motivação para novos investimentos na área, bem como para a criação de uma regulamentação para o bom uso desta tecnologia. Toda nova tecnologia de grande impacto positivo na sociedade tem o potencial de causar um impacto negativo de (pelo menos) mesma magnitude. O uso do avião e da energia nuclear como armas letais são exemplos clássicos disso. De forma análoga, a real ameaça da IA não está na natureza dos seus produtos, mas sim no seu uso por agentes humanos. Não é a inteligência artificial que preocupa, mas sim a bem conhecida estupidez humana.

Paulo E. Santos será um dos palestrantes do V Seminário ABQ Qualidade Século XXI. Faça a inscrição neste link.

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