Muitos executivos estão sob enorme pressão para adotar Inteligência Artificial e dispensar funcionários. Investidores e CEOs esperam larga redução de custos e o aumento das margens de lucro e praticamente todas as empresas são pressionadas a elaborar um plano de adoção de IA para acompanhar a concorrência.
Inclusive, ainda ontem, noticiamos que a Oracle deve demitir mais de 10 mil funcionários para investir em IA e trata-se de uma de tantas notícias sobre o caso.
Porém, para Gary Marcus, professor emérito de psicologia e neurociência na NYU e autor de seis livros, incluindo “Taming Silicon Valley” (R$ 113,27 na Amazon) e “Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust” (R$ 79,56 na Amazon), a situação é diferente do que se divulga.
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Cortina de Fumaça
Num artigo publicado na Fortune, um dos motivos pelos quais ele argumenta que a IA (ao menos por hora) não irá roubar o trabalho de muitos é porque “muitas demissões atribuídas à IA não têm realmente a ver com IA”.
Como exemplo, ele cita o caso das recentes demissões em massa na fintech Block, em que alguns viram como uma tentativa do CEO Jack Dorsey de recuperar a confiança dos investidores após a queda das ações. Ou seja, em muitos casos, a IA está servindo como uma cortina de fumaça para encobrir os motivos para as demissões.
Além disso, quando se trata do impacto nos números de empregos, “os números das gigantes de IA não corroboram suas afirmações”. E, como exemplo, ele menciona que CEO da Anthropic vem alertando sobre um apocalipse do emprego, mas uma pesquisa recente da própria Anthropic mostrou a discrepância entre a percepção e a realidade.
Enquanto a empresa projeta um grande potencial para o que a IA pode fazer em áreas como finanças e arquitetura, o que eles chamaram de “cobertura de IA observada” (uma expressão elegante para o que está acontecendo no mundo real) representava uma fração ridiculamente pequena desse alcance teórico.
Ou seja, o que os executivos da Anthropic imaginam que a IA pode fazer e o que ela realmente faz, conforme os dados da empresa, são coisas completamente diferentes.
Previsões incertas
Outro motivo para as pessoas ficarem mais tranquilas é que “especialistas frequentemente erraram feio em suas previsões”. E ele cita exemplos, como o caso do ganhador do Prêmio Nobel e pioneiro da IA, Geoffrey Hinton, dizendo em 2016 que “As pessoas deveriam parar de treinar radiologistas agora”
Na ocasião, Hinton acrescentou que “é completamente óbvio que, dentro de cinco anos, o aprendizado profundo terá um desempenho melhor do que os radiologistas”. Mas poucos, ou nenhum, radiologista foi substituído uma década depois.
Citando os carros autônomos, em 2012, Sergey Brin, cofundador do Google, prometeu que os carros autônomos seriam onipresentes até 2017. Hoje, 14 anos depois dessa promessa (e de muitas outras feitas por Elon Musk), veículos totalmente autônomos continuam sendo algo bem limitado.
Irregular e Imaterial
A isso é preciso adicionar que a “IA atual é irregular”, ou seja, ela pode ser ótima para em algumas coisas, mas não em outras. O resultado prático é que ela raramente consegue substituir completamente um ser humano.
Por isso, atualmente, muito do sucesso da IA deve-se à capacidade de ela aumentar a produtividade de alguns trabalhadores, mas mesmo em tarefas em que elas são boas, os modelos e agentes frequentemente cometem erros bobos, alguns dos quais são difíceis de detectar. E, não raro, paga-se até pelos erros.
O argumento central, porém, é que “tarefas não são empregos”. Em suma: mesmo que a IA possa fazer parte do trabalho de uma pessoa, isso não significa que ela possa fazer todo o trabalho dessa pessoa.
No caso de trabalhos físicos, a situação é mais evidente porque a maioria deles “vai muito além do que a IA atual consegue fazer”.
Os modelos de IA atuais “ainda têm dificuldade em ir além da linguagem”. E, enquanto alguns trabalhos de escritório envolvem apenas palavras, muitos envolvem compreensão visual: imagens, gráficos, diagramas, plantas e outros.
E muito da polêmica do DLSS 5 revela exatamente a dificuldade de IAs para compreender imagens.
Mesmo em áreas como atendimento ao cliente, que podem parecer simples e só operar com textos, os resultados costumam ser decepcionantes. O Índice de Trabalho Remoto focou em trabalhos que poderiam ser realizados pela internet e descobriu que menos de 2,5% poderiam ser executados adequadamente por agentes de IA.
Dados amplificados
Muitas grandes empresas de tecnologia querem que os usuários acreditem que elas criaram a inteligência artificial geral. Porém, entre a fala de um executivo e a realidade há uma diferença.
Quando os CEOs alertam sobre um apocalipse do emprego, eles podem estar se precavendo caso isso realmente aconteça. Porém, outra alternativa é que eles só queiram ver o valor das ações subindo.
Inclusive, mesmo com muito se falando sobre o tema, “o impacto geral na produtividade e no retorno do investimento em IA tem sido modesto”. Todas as empresas estão investindo em IA, mas, até agora, a maioria não está obtendo grandes retornos (e os grandes retornos são necessários para justificar os grandes investimentos).
Existe a possibilidade de que isso mude no futuro, mas, por hora, não deveria haver tanta preocupação. Além disso, é razoável dizer que não haverá um apocalipse como muitos estimam, com uma situação bem mais moderada do que é divulgada.
Fonte: Fortune.
