Talvez ainda mais – o CEO do Google, Sundar Pichai, afirmou, em 2016, que teria um impacto maior do que o fogo ou a eletricidade.
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IA não é o futuro – é agora
Sim, ainda é cedo, e as ferramentas e aplicativos de IA que estão nos impressionando hoje vão parecer divertidamente pitorescos em comparação com o que usaremos daqui a cinco anos. Mas não se engane, a IA está aqui hoje, incorporada em todos os lugares do mundo ao nosso redor. Você pode ser um dos muitos que nem percebem – uma pesquisa de alguns anos atrás descobriu que enquanto 84% de nós usavam IA diariamente, apenas 34% sabiam que estávamos fazendo isso. Mas quando você faz compras on-line, pesquisa na Internet, solicita entrega de comida, pede carona, navega de um lugar para outro ou curte música e filmes, provavelmente está usando IA.
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Ainda é tentador pensar na IA como algo do domínio da ficção científica que pode surgir em algum momento no futuro – porque, para os adultos vivos hoje, esse tem sido o caso durante a maior parte de nossas vidas. E a IA de hoje não se parece e se comporta exatamente como esperávamos, se tivéssemos crescido assistindo Dr. Who, Star Trek ou Matrix. Mas se entendermos o termo IA como máquinas capazes de simular pelo menos algumas das funções cognitivas dos cérebros biológicos – especificamente hoje, a capacidade de aprender e melhorar – então é claramente o que temos. Nos últimos dez anos, algumas das maiores empresas do mundo concentraram seus esforços na construção dessas habilidades em produtos e serviços cotidianos, que é o que nos trouxe ao ponto em que estamos hoje.
A IA não vai torná-lo redundante – ainda!
A verdade, porém, é que, embora alguns sistemas de IA sejam bons em alguns trabalhos, a IA, em geral, ainda não é boa o suficiente para replicar totalmente todos os conjuntos de habilidades necessários para realizar a maior parte do trabalho. Os veículos autônomos ainda não foram completamente decifrados – apesar de bilhões em investimentos e inúmeras empresas chegarem ao estágio de teste, ainda não chegamos ao ponto em que os motoristas de ônibus ou táxi correm o risco de serem imediatamente substituídos. Isso é ainda mais verdadeiro para trabalhadores do conhecimento ou trabalhadores em funções nas quais há ênfase na interação entre humanos, como enfermagem ou ensino.
É claro que alguns empregos estão sendo substituídos pela automação – o trabalho de manufatura manual, caixas de varejo e bancários, por exemplo, viram as máquinas assumirem grande parte de seu trabalho, mesmo antes de a IA se tornar tão comum quanto hoje. Ao mesmo tempo, porém, novos empregos são criados pela necessidade de projetar, implementar, vender, gerenciar e supervisionar a tecnologia e a IA. Geralmente, estes tendem a ser mais bem pagos, mais seguros, mais confortáveis e mais recompensadores do que aqueles que são substituídos.
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A IA afetará seu trabalho, negócio ou setor
Faça o que fizer, a IA provavelmente terá um impacto, e é crucial que indivíduos e empresas pensem em como isso provavelmente os afetará. Deixar de fazer isso significa que provavelmente seremos ultrapassados por concorrentes ou startups que foram mais rápidos em se adaptar ao mundo em mudança. Ninguém quer acabar como a Blockbuster Video fez quando a Netflix chegou ou a Kodak depois da chegada das câmeras digitais. Ambos eram negócios que acreditavam que a invasão de ameaças existenciais a seus principais modelos de negócios eram simplesmente modismos que iriam passar. A IA não é uma moda passageira, e seu impacto provavelmente será muito mais abrangente do que o streaming de vídeo ou câmeras digitais, então precisamos começar a planejar isso agora!
Qualquer pessoa pode usar IA generativa para se tornar mais inteligente e eficiente
Já existem muitas maneiras de usar ferramentas e aplicativos de IA para aumentar e aprimorar nosso próprio trabalho. Se estivermos envolvidos na criação de relatórios ou no resumo de informações, ferramentas como o ChatGPT podem ajudar na criação de rascunhos, esboços e listas de pontos importantes. Outros tipos de IA generativa são ferramentas que estão disponíveis para criar vídeos, músicas e imagens, e todas elas podem ser usadas hoje por qualquer pessoa que trabalhe em áreas criativas ou por qualquer pessoa que simplesmente precise comunicar ideias de forma rápida e eficiente. O padrão de trabalho que eles produzem provavelmente não é bom o suficiente para criar peças de trabalho finalizadas em muitos casos, mas pode ser usado para acelerar os estágios iniciais de concepção, design e rascunho. Ele pode nos dar respostas instantâneas e conselhos sobre praticamente qualquer tópico que precisemos considerar antes de tomar uma decisão, gerenciar nossa agenda, para que não façamos reservas ou percamos compromissos importantes e acelere muito o dia-a-dia. tarefas rotineiras do dia, como enviar e-mails.
Desenvolver IA ética e explicável é essencial
Há uma razão muito simples pela qual a IA precisa ser ética e explicável, e tudo se resume à confiança. A IA é alimentada por dados – quanto mais ela sabe, mais eficiente ela funciona. Os dados mais valiosos de todos são os dados humanos, que contam sobre quem somos, como vivemos nossas vidas e o que precisamos para nos tornar seguros, confortáveis, saudáveis e felizes.
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Para que seja capaz de fazer essas coisas, porém, as pessoas terão que confiar seus dados a ele. Muitos de nós não se sentirão confortáveis em fornecer informações confidenciais sobre nossa saúde ou nossos hábitos se não tivermos certeza do que está sendo feito com elas. É por isso que o conceito de IA explicável é tão crucial. Precisamos saber por que ele toma as decisões que toma e em quais informações as baseia, se quisermos confiar nele para fazer escolhas importantes que podem afetar nossas vidas.
Além disso, precisamos ter certeza de que as decisões e operações da IA estão alinhadas com nossos valores éticos. Foi demonstrado que a IA pode levar ao viés e à discriminação, principalmente quando os dados nos quais ela é treinada contêm viés. Isso pode ocorrer devido a conjuntos de dados incompletos ou dados coletados de maneira tendenciosa. Deixar de mostrar que os problemas de ética e preconceito estão sendo abordados levará a mais dificuldades na construção da confiança entre humanos e IA, o que poderia limitar sua utilidade e os resultados positivos que podem ser alcançados.
(traduzido por Andressa Barbosa)