Alberto Colares, CEO da Kunumi, fala sobre o desafio de equilibrar os avanços em tecnologias como o machine learning e seu impacto no tecido social
Por BH-TEC
Estamos na infância da inteligência artificial.
Pela primeira vez estamos criando softwares capazes de resolver problemas para os quais nós não sabemos detalhar a solução. Começamos automatizando braços mecânicos em linhas de produção, e hoje estamos automatizando o trabalho intelectual.
O machine learning é uma técnica que busca resolver problemas complexos que necessitam de algum grau de predição.Nossa capacidade de antecipar o futuro foi, afinal, nosso diferencial competitivo para sobreviver na natureza. A origem do dado não importa mais: vídeos, áudios, fotos, banco de dados. Temos uma tecnologia capaz de apreender dados complexos e, a partir daí, automatizar atividades.
E essa é a bênção e a maldição da nossa profissão: podemos trabalhar em qualquer área, mas qual foco devemos dar para esse trabalho?
Sistemas que usam machine learning são capazes de predizer o destino de um paciente dentro de uma UTI, qualificar leads, recuperar créditos de devedores, realizar diagnósticos por meio de uma radiografia ou dirigir caminhões.Este último exemplo é ideal para discutir o impacto desse tipo de tecnologia no tecido social. Esse provavelmente será o primeiro tipo de veículo autônomo a ganhar o mercado, e experiências como a da Uber em parceria com a Budweiser mostram como essa realidade está próxima.
Em uma viagem para transportar carga, grande parte dos gastos da empresa são com o motorista. Substituir o profissional por uma máquina não só corta este gasto como otimiza o processo. As probabilidades de o veículo se envolver em um acidente são drasticamente reduzidas, e a instabilidade do serviço humano, afastada. Parece uma decisão lógica eliminar o fator humano da equação.
Mas não se pode perder de vista que esse fator é uma pessoa. E o impacto não é sentido só pelos milhares de motoristas que podem perder o emprego. A automatização também afeta a lanchonete da beira da estrada, e o fornecedor dessa lanchonete, e a borracharia ao lado, já que um veículo como este dificilmente faria uma viagem caso fosse detectada a probabilidade de um defeito. É um impacto em cadeia, enorme, semelhante a uma quebra de bolsa, que inclusive, nos EUA poderá atingir em torno de 5milhões de pessoas.
Fomos criados com a noção de que trabalho enobrece, educa, e de que sem trabalho o homem não é nada. Talvez essa seja uma herança da revolução industrial. Mas se você estivesse com a Pirâmide de Maslow garantida, será que ficaria deprimido sem trabalho? Será que esse modelo de empresas que existem apenas para gerar cada vez mais lucro e valor para os stakeholders será mesmo o modelo que vingará no futuro?A lógica hoje é: uma empresa tem 100 funcionários que geram 1 milhão de reais, e de repente surge uma máquina que vai gerar, sozinha, 1 bilhão. Por que, então, demitir as 100 pessoas? A questão não é automatizar ou não automatizar, mas como fazer da melhor forma.
A ciência da computação é muito pragmática: você cria porque pode. Alguém cria a Wikipedia porque consegue fazer isso, sem pensar muito se esse produto acabaria com a Barsa. Quem cria o Facebook para facilitar o contato com colegas não projeta o poder de uma rede social para determinar o resultado de eleições presidenciais.
A primeira coisa para fazer algo a respeito é pensar a respeito. Ler, entender o contexto, falar sobre. Me lembro de quando a ovelha Dolly foi clonada. Esse assunto foi debatido na mesa de jantar na minha casa. O mundo inteiro falou sobre isso. No ano passado, o AlphaGo Zero derrotou todas as versões do AlphaGo em partidas de Go – isso é como dizer que o know how humano atrapalha a performance da máquina. E o assunto não chegou nem perto de ganhar o mesmo destaque.
Enquanto empresa da área, nós da Kunumi levamos essa discussão para todos os lugares que visitamos. Não sabemos do futuro, mas nossa visão a curto prazo, internamente, é de formar pessoas preparadas para outros modelos de remuneração, para serem capazes de resolver problemas, para ter autonomia em relação à forma de ganhar a vida. No nosso trabalho, preferimos automatizar funções, como “mastigar planilhas”, em vez de substituir um posto de trabalho inteiro pela inteligência artificial.
Mas entendemos que a coisa não para por aí.
Automatizar é algo que está no imaginário humano. A primeira vez que eu ouvi falar de um autômata foi na obra de Platão. A Bíblia cita que o homem é a imagem e semelhança de Deus. Toda a ficção científica produzida até hoje veremos inúmeros exemplos de máquinas sencientes.
A verdade é que nós somos o veículo da tecnologia, e não o contrário.
A pergunta que fazemos é: qual o sentido do trabalho? O entendimento que temos é que a relação trabalho x remuneração tem mudado muito rápido.
Comparar o que está acontecendo agora com a revolução industrial é equivocado. Foram necessárias três gerações para que essa mudança saísse da Inglaterra, e a partir daí, a transição do trabalho nos campos para a indústria e para o setor de serviços foi se dando lentamente, ao longo das décadas, com novos postos de trabalho sendo criados. Já a internet ganhou o mundo em apenas dez anos.
Uma máquina capaz de aprender significa avanços tão velozes que surpreendem até os maiores especialistas da área. Como será o trabalho na próxima década? Como as empresas irão se organizar daqui pra frente? 60% dos jovens são formados para exercer profissões que não existirão dentro dos próximos 10 ou 15 anos. Como educar, então, essas pessoas?
Estamos tendendo ao custo zero de produção. É um cenário de abundância. Mas como isso será distribuído? Quando existe uma concentração de renda histórica, isso vira um grande problema. Qual é a resposta? A gente não sabe.
Pessoas e coletivos vêm se organizando de forma completamente diferente em torno do trabalho. O OpenAi trabalha focado em transformar inteligência artificial em algo open source: já que a tecnologia está acontecendo, é melhor que não esteja concentrada na mão de poucos. Fundos de impacto vêm crescendo absurdamente. As gerações vão se sucedendo e o dinheiro vai para as mãos de pessoas com outra mentalidade e com históricos mais diversos, reduzindo a concentração de poder nas mãos do perfil homem branco. Uma visão mais responsável sobre o que a empresa produz já não é mais uma questão opcional.
É um momento legal para se estar vivo.
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