Quatro novos livros exploram como a IA pode ajudar — e atrapalhar — nossa produtividade:
- Co-Intelligence, de Ethan Mollick;
- The Singularity Is Nearer, de Ray Kurzweil;
- The Mind’s Mirror, de Daniela Rus e Gregory Mone; e
- Slow Productivity, de Cal Newport.
“Três noites sem dormir” — é o que Ethan Mollick, professor associado de Wharton, diz que um iniciante precisa gastar experimentando ferramentas como ChatGPT e Midjourney para se atualizar sobre o estado atual da inteligência artificial generativa. Mas o que vem a seguir para essa nova tecnologia? Como ela evoluirá com o tempo? E como mudará a forma como trabalhamos?
O livro de Mollick, Co-Intelligence: Living and Working with AI, e uma infinidade de outras publicações focadas em IA (mais de 40 serão lançadas em 2024, segundo a Amazon) buscam responder a essas perguntas.
Dada a recente ascensão dessa inovação, no entanto, previsões precisas são desafiadoras. Como escreve Mollick, “Criamos uma IA que superou tanto o Teste de Turing (Um computador consegue enganar um humano a ponto de parecer humano?) quanto o Teste de Lovelace (Um computador consegue enganar um humano em tarefas criativas?) dentro de um mês de sua invenção… Ainda assim, não está totalmente claro por que a IA consegue fazer todas essas coisas, mesmo que tenhamos construído o sistema… Ninguém realmente sabe para onde tudo isso está indo, inclusive eu.”
Apesar disso, seu livro cumpre a promessa de ser um guia útil para essa nova e misteriosa tecnologia, talvez mais importante ao explicar como ela já se tornou uma ferramenta indispensável para muitos profissionais. Mollick cita um estudo no qual o Boston Consulting Group dividiu consultores igualmente talentosos em dois grupos. Um teve acesso a uma popular ferramenta de IA generativa e recebeu treinamento básico sobre ela; o outro não teve. Ambos os grupos receberam 18 desafios projetados para simular tarefas típicas. “Os consultores com IA foram mais rápidos e seu trabalho foi considerado mais criativo, melhor escrito e mais analítico,” ele escreve.
Diante de tais evidências, Mollick propõe quatro princípios para trabalhadores do conhecimento:
- Primeiro, “Sempre convide a IA para a mesa” — um convite para experimentá-la em todos os projetos.
- Segundo, “Seja o humano no circuito,” garantindo a supervisão dos resultados da IA para evitar “alucinações.”
- Terceiro, “Trate a IA como uma pessoa” — ou, mais precisamente, como um estagiário inteligente, porém inexperiente, que precisa de instrução.
- E, por fim, “Assuma que esta é a pior IA que você usará.”
Esse último princípio tem sido fundamental para visões apocalípticas da IA no futuro. Mollick reconhece preocupações com cenários em que a IA torna todos os trabalhadores humanos obsoletos ou até se torna tão poderosa que elimina a humanidade (para evitar que a desliguemos). Ele explora apelos por regulamentações rigorosas, incluindo uma carta aberta assinada por dezenas de especialistas em IA pedindo uma moratória imediata no desenvolvimento de IA.
No polo oposto, o novo livro de Ray Kurzweil, The Singularity Is Nearer, revisita a previsão de longa data do futurista de que a humanidade em breve se aproximará do ponto em que o crescimento tecnológico levará a mudanças inimaginavelmente benéficas na civilização — o que Kurzweil chama de “a singularidade.” Impulsionado pelos rápidos avanços da IA — tão rápidos que ele teve que adiar a publicação para incluir o surgimento do ChatGPT e outros desenvolvimentos — o autor defende seu argumento com convicção renovada. Ele prevê um futuro em que os humanos não apenas usarão a IA como ferramenta para serem mais produtivos no trabalho, mas de fato fundirão suas capacidades cognitivas com ela, permitindo uma expansão exponencial da inteligência e da consciência. Em um mundo assim, nanorrobôs dirigidos por IA remediarão danos ambientais e “réplicas” de entes queridos há muito falecidos voltarão a nos acompanhar como companheiros.
Como julgar tais afirmações?
O cerne das previsões de Kurzweil está no crescimento exponencial do poder da IA. Mas, como disse o especialista em IA Oren Etzioni, “se extrapolarmos exponenciais, podemos estar exponencialmente errados.” Talvez a leitura mais fundamentada de Kurzweil venha da escritora Meghan O’Gieblyn, que argumentou que suas afirmações são tão extravagantes, e o movimento da singularidade que ele gerou tão fanático, que é apropriado engajá-lo apenas como o mais recente de uma longa linha de profetas messiânicos — uma figura religiosa, não científica.
Por enquanto, a maioria dos livros de 2024 sobre IA se mantém cuidadosamente distante de aspectos mais especulativos.
Em The Mind’s Mirror, por exemplo, Daniela Rus, diretora do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT, e o escritor científico Gregory Mone nos lembram de olhar além das amplamente divulgadas ferramentas de IA generativa para outras variantes de IA, incluindo a IA preditiva, que prevê eventos futuros com base na análise de dados históricos, e a IA de otimização, conhecida por sua capacidade de se autoaperfeiçoar para encontrar as soluções mais eficientes em cenários complexos. Talvez o mais útil seja uma seção prática em que os autores fornecem instruções para empresas que desejam integrar IA em suas operações, entre elas: Definir um plano de dados (sobre quais informações sua IA será treinada?), medir viés e equidade, e desenvolver um ciclo de feedback para entender como os funcionários estão reagindo à nova tecnologia. “O objetivo principal de adotar uma transformação de IA é capacitar as pessoas,” eles escrevem.
Sem dúvida, muitos profissionais que estão tendo contato com os insights de inúmeros evangelistas da IA, com livros lançados este ano (incluindo vários da Harvard Business Review Press), podem de fato se sentir encorajados a começar a usar — ou a se associar? — a essa tecnologia em rápida evolução para trabalhar mais rápido e com maior qualidade.
No entanto, em meio a todo esse fervor, eu recomendaria que você dedicasse um tempo ao novo lançamento de Cal Newport, professor associado de Georgetown, Slow Productivity, no qual o autor argumenta que a essência da produtividade humana não pode ser totalmente capturada apenas pela velocidade e pelo resultado imediato. Afinal, a afirmação de Mollick de que um humano trabalhando com IA “supera todos, exceto os melhores humanos” trabalhando sem IA foi testada apenas em situações de curto prazo. Newport escreve que a produtividade humana deveria, em vez disso, ser medida ao longo de vidas inteiras. Ele oferece como exemplos as carreiras de várias décadas de figuras como Isaac Newton, Georgia O’Keeffe, Jack Kerouac e outros que, intencionalmente, nutriram e cultivaram suas ideias inovadoras em um ritmo calmo e intermitente. “A Jane Austen ocupada não era feliz nem produzia trabalhos memoráveis,” escreve Newport, “enquanto a Jane Austen despreocupada, escrevendo tranquilamente na pacata casa de Chawton, transformou a literatura inglesa.”
À medida que navegamos pelo potencial da IA para lidar com uma lista cada vez maior de projetos de curto prazo, é importante considerar a possibilidade de que ainda possamos florescer mais em prazos que se alinham com as capacidades humanas, e não com o ritmo acelerado dos sistemas de IA. Talvez precisemos de menos noites sem dormir impulsionadas pela urgência tecnológica, e não mais.
Fonte:
Uma versão deste artigo foi publicada na edição de julho–agosto de 2024 da Harvard Business Review. Tradução realizada pelo ChatGPT 4.
Autor:
Eben Harrell é editor sênior da Harvard Business Review.