A Era das economias artificialmente inteligentes

Com a expansão da capacidade computacional observada nos últimos dez anos, os modelos de inteligência artificial (IA) vêm ganhando cada vez mais espaço em diversos setores da indústria e da academia. Há artigos que definem a década atual como a Era dos Algoritmos, uma evolução natural da década passada, marcada pela Era dos Dados. 

Nessa nova era, os algoritmos trazem desafios para reguladores, pesquisadores, empresas e sociedade. Estamos diante de um movimento com repercussões em diferentes setores econômicos e sociais, e que dentro de um contexto de quarta revolução industrial trará possibilidades de avanço em áreas como a medicina, automação industrial, geoengenharia, biotecnologia, etc.

Os modelos de redes neurais artificiais são ferramentas de investigação que ganharam destaque ao longo da última década, e que fazem parte do campo de estudos denominado aprendizado profundo. Nesse campo, busca-se realizar a modelagem computacional para dados com diferentes estruturas – palavras, imagens, séries de tempo, etc – tendo como finalidade que o modelo “aprenda”, através de um processo de treinamento, o comportamento dos dados e, assim, consiga realizar previsões de forma acurada. 

As estratégias governamentais para a inteligência artificial

No caso dos modelos de redes neurais artificiais, há uma situação conflitante no que diz respeito à “interpretabilidade” e à acurácia. A assertividade dos modelos de redes neurais é alta, mas com um grau de interpretabilidade baixo. Assim, os modelos aprendem bem o comportamento dos dados e realizam boas previsões, mas a maneira pela qual o modelo chega nesse aprendizado não pode ser traduzida claramente para termos humanamente compreensíveis, abrindo espaço para vieses tanto nos dados como nos próprios algoritmos.

Por meio dessa situação conflitante, importantes iniciativas (como da Agência de Pesquisa em Projetos Avançados de Defesa, parte integrante do Departamento de Defesa dos Estados Unidos) surgiram na tentativa de mitigar os efeitos adversos desse conflito. O desenvolvimento de métodos que tornem os modelos compreensíveis para os usuários finais é um grande desafio que está posto para os próximos anos e que tornará a utilização da inteligência artificial ainda mais presente no nosso cotidiano.

Esses avanços não fogem do radar de governos ao redor do mundo. A utilização generalizada de modelos de IA por agentes do mercado pode gerar efeitos sistêmicos adversos que já estão sendo discutidos e investigados por órgãos reguladores em diversos países. Em setembro de 2021, o governo do Reino Unido lançou um programa chamado “Estratégia Nacional de Inteligência Artificial”. Essa iniciativa tem como objetivo definir diretrizes e analisar de que maneira a utilização da IA poderá auxiliar os governos e as instituições privadas a terem processos cada vez mais resilientes, com maior produtividade, atendendo questões éticas e colaborando para o crescimento econômico e a inovação. 

E não são apenas as economias desenvolvidas que estão se propondo avançar nessa temática. O governo brasileiro lançou em abril de 2021 a Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA). Norteada para o desenvolvimento de pesquisas e inovações em IA, a EBIA conta com 73 ações estratégicas que vão desde a adequação legislativa e regulatória para a utilização da IA, até o processo de formação e capacitação de profissionais para atuação na área.

O debate em torno da utilização da IA, principalmente entre os pensadores das ciências humanas e sociais, está se expandindo rapidamente. Esse é um tema que não se limita mais aos códigos e modelos matemáticos desenvolvidos por cientistas da computação e engenheiros, mas sim que se encontra cada vez mais na pauta de investigação para filósofos, sociólogos, antropólogos, economistas, entre outros.

Isso ocorre pela interdisciplinaridade que o avanço do tema e a ampla utilização pela sociedade trazem. Com isso, há também um novo mercado de trabalho em IA crescendo de forma acelerada em diversas economias desenvolvidas e subdesenvolvidas. O mercado de trabalho em IA pode ser explorado em um nível técnico (profissionais especializados para a construção de modelos computacionais), operacional (profissionais que operem a adequação regulatória, o gerenciamento de risco, etc), e em um nível abstrato (com profissionais que sejam capazes de discutir e propor soluções para debates relacionados com a utilização ética dos dados e dos algoritmos) . 

Esse movimento traz desafios que já estão sendo analisados pelos governos, como mostram as iniciativas dos Estados Unidos com a DARPA, do Reino Unido com a sua estratégia nacional de IA e no Brasil com a EBIA. Assim, estamos diante de um cenário em que a inteligência artificial se materializa no dia a dia.

E essa materialização está em plena expansão, remodelando o nosso modo de interagir com a tecnologia e com a sociedade. Nesse momento de transição, cabe a essa mesma sociedade discutir qual será o caminho para todo esse avanço tecnológico, especialmente no caso da inteligência artificial e de suas aplicações.