As visões para o futuro de um dos maiores especialistas em IA do mundo escritas a quatro mãos com um dos principais autores de ficção científica da China
Ideias centrais:
1 – AI será o grande definidor do desenvolvimento do século XXI. Em duas décadas, aspectos da vida humana diária estarão irreconhecíveis. E a inteligência artificial gerará riquezas sem precedentes, revolucionando a medicina e a educação por meio da simbiose homem-máquina e criando novas formas de comunicação e entretenimento.
2 – Entretanto, a AI também trará novos riscos na forma de armas autônomas e tecnologia inteligente que herda o preconceito humano, como deepfakes, riscos à segurança, invasão de privacidade, e perda de emprego.
3 – O momento atual é um divisor de águas para a AI e as pessoas precisam acordar tanto para os caminhos radiantes que essas tecnologias podem proporcionar quanto para seus perigos.
4 – Em 20 anos, veremos um deslocamento massivo da força de trabalho. A maneira como lidamos com o custo social e econômico da AI será uma questão essencial. Mas é possível nos afastar da distopia e ir na direção da utopia.
5 – Todos são autores da história da AI, já que as pessoas têm a chance de se reinventar. É possível explorar outros mundos e possibilidades com a AI, e inclusive resolver problemas globais, como a fome e a pobreza.
Sobre os autores:
Kai Fu Lee é o diretor-presidente da Sinovation Ventures e foi presidente da Google China, além de ter sido executivo sênior da Microsoft, SGI e da Apple. Também é autor do livro AI Superpowers, de acordo com o New York Times. Já esteve na lista da Time 100 e foi escolhido como um dos 25 ícones da Wired.
Chen Qiufan, também conhecido como Stanley Chan, é um autor, tradutor e produtor de conteúdo e curador, ganhador de vários prêmios. Também ocupa o cargo de presidente da Associação Mundial de Ficção Científica da China. Alguns de seus livros de sucesso incluem Waste Tide (Maré de resíduos), Future Disease (Doença futura) e The Algorithms for Life (Os Algorítimos para a Vida).
Introdução por Kai-Fu Lee: A história real da AI
“Inteligência Artificial (AI, da sigla em inglês) são softwares e hardwares inteligentes, capazes de realizar tarefas que iriam exigir habilidade humana. Trata-se, portanto, da elucidação do processo de conhecimento humano, de forma a quantificar o pensamento das pessoas e explicar seu comportamento, entendendo aquilo que torna essa inteligência possível. É a última etapa na jornada da humanidade para alcançar o autoentendimento”.
Foi assim que Kai-Fu Lee descreveu a inteligência artificial há 40 anos, quando estava cursando seu doutorado. O autor aponta que os avanços nas aplicações práticas da inteligência artificial foram bem lentos. Mas, nos últimos cinco anos, AI vem se tornando a tecnologia do momento.
E a grande virada de chave foi em 2016, quando o AlphaGo, uma máquina construída por engenheiros da DeepMind, conseguiram derrotar Lee Sedol numa competição de Go, conhecida como Desafio do Google DeepMind. Go é um jogo de tabuleiro trilhões de vezes mais complexo que o xadrez, que exige muita sabedoria e intelecto apurado. O fato de um competidor de AI ter vencido foi um choque para muita gente.
O autor ainda sugere que existem quatro grandes ondas da AI, de acordo com a sua aplicação. A primeira delas é chamada de AI da Internet (2010), com o uso da tecnologia em sites, aplicativos, jogos e entretenimento; a segunda é a AI de Negócios (2014), focada em serviços públicos, financeiros, educação, médica e logística; a terceira foi a AI de Percepção (2016), aplicada em segurança, varejo, energia, casas e cidades inteligentes; e, por fim, a AI Autônoma (2018), com foco na agricultura, produção de robôs, e transportes como veículos autônomos.
Apesar de toda a especulação envolvendo a AI, Lee tem uma visão realista da tecnologia, acreditando que existam diversas maneiras de a AI possa contribuir para a sociedade. Ele cita uma estatística da PricewaterhouseCoopers, que diz que, até 2030, o retorno financeiro com AI chegará a US$15,7 trilhões, o que deverá ajudar a reduzir a pobreza e a fome.
Lee aponta que seu otimismo em relação à AI tem base na sua experiência de mais de 40 anos na pesquisa e desenvolvimento de produtos para a Apple, Microsoft e Google. Durante esse tempo, o autor gerenciou mais de US$ 3 bilhões em investimentos em tecnologia. Ele ainda aponta que o sucesso de seu último best-seller, AI Superpowers, se deve ao fato de ter usado linguagem acessível a qualquer pessoa.
Para o AI 2041, Kai-Fu Lee afirma inovar mais novamente, dessa vez ao convidar um autor de ficção científica (Chen Quiufan) para criar histórias fictícias que mostrem como essas tecnologias de AI serão usadas no futuro. O livro é uma previsão para 20 anos após a publicação do livro (de 2021 para 2041). E também faz um trocadilho com a sigla AI, que se parece com o número 41.
Na preparação para o livro, Lee diz ter criado um “mapa tecnológico”, com projeções de quando essas tecnologias escolhidas iriam maturar, quanto tempo iria demorar para coletar data e iterar a AI, além de o quão fácil seria para produzir essa tecnologia em diversas indústrias. Também foram levados em conta os desafios, e possíveis conflitos e dilemas, que cada uma delas teria de enfrentar.
Com isso, os dois autores chegaram a um total de dez histórias fictícias. As sete primeiras foram elaboradas com foco em aplicações tecnológicas de AI em diferentes indústrias. Já as últimas três (mais o capítulo 6, “O motorista sagrado”) tratam de questões sociais e geopolíticas geradas pela inteligência artificial, como a perda de postos de trabalho tradicionais, a abundância nunca antes vista de bens materiais, a desigualdade exacerbada, a relação de troca entre privacidade e felicidade, e a busca humana por um propósito maior.
Introdução por Chen Qiufan: Como podemos aprender a parar de nos preocupar e abraçar o futuro com mais imaginação
Qiufan começa sua introdução contando sobre a uma exposição intitulada AI: Mais Que Humanos, de que participou. Essa experiência ajudou a apurar seus sensos e a mudar concepções erradas que tinha sobre AI. O autor menciona a lei de Amara, que diz que tendemos a superestimar os efeitos de uma tecnologia no curto prazo e a subestimá-la no longo prazo.
Em seguida, Qiufan atribui grande importância da AI desde o passado, com a produção dos primeiros seres humanoides, até o presente. Como autor de ficção científica, ele reconhece o peso desse gênero literário e afirma ter se sentido honrado por ter sido convidado por Kai-Fu Lee para escrever o livro juntamente com ele.
O projeto de Kai-Fu Lee era ambicioso, como constata Qiufan, mas uma coincidência, já que este já havia desenvolvido a noção de realismo na ficção científica há alguns anos. Qiufan reitera sobre o valor de imaginarmos o futuro que queremos ter a partir de soluções realistas.
Antes de ser um escritor, Qiufan trabalhava na área de tecnologia, e isso o ajudou a manter o interesse por esse campo. Para escrever AI 2041, os dois firmaram o compromisso de retratar o futuro que ambos gostariam de construir e no qual gostariam de viver. O objetivo foi pensar em soluções para que as pessoas pudessem alcançar a felicidade.
Pensando nisso, Lee e Qiufan passaram horas estudando diversos artigos publicados, conversando com especialistas na área, profissionais e pensadores da indústria de AI. E, como o escritor acredita, o maior objetivo da ficção científica não é apresentar respostas para os problemas, mas, sim, levantar mais perguntas, como se a AI poderia ajudar a evitar uma possível pandemia futura eliminando-a pela raiz. Outra questão seria como educar nossas crianças para viver em uma sociedade em que humanos e máquinas coexistam em harmonia.
Capítulo 1 – O Elefante Dourado
Nota de Kai-Fu Lee:
A primeira história transporta o leitor a Mumbai, na Índia, onde uma família testa um programa de seguro que utiliza deep learning. Trata-se de um projeto dinâmico que garante ao assegurado diversos aplicativos criados para melhorar sua vida, mas a filha da família tem dificuldade para conseguir encontrar um amor com ele. O objetivo do capítulo é mostrar os pontos fortes e fracos desse tipo de tecnologia. A história mostra que ele pode ajudar a pessoa a alcançar seus objetivos, mas às vezes cria uma imagem negativa. A história aborda ainda os perigos de uma única empresa possuir muita informação de seus usuários e o fato de que isso pode ser um motivo de desconfiança para muitas pessoas.
Nayana, uma jovem no primeiro ano do ensino médio, está em seu apartamento em Mumbai, e baixa um aplicativo chamado FateLeaf, que é baseado no sábio Agastya, que, há milhares de anos, gravou o passado, presente e futuro de todas as pessoas no Sânscrito em folhas de palma, chamadas de folhas de Nadi. Uma empresa usou deep learning para localizar e examinar todas as folhas ainda existentes.
Como Nayana estava curiosa para saber se o novo menino da sua escola, Sahej, gostava ou não dela, a jovem acabou baixando o aplicativo e digitando sua pergunta na busca: “Sahej gosta de mim?”. A resposta que recebeu, no entanto, foi “dados insuficientes”. No grupo de bate-papo de outro aplicativo, chamado ShareChat, suas colegas da escola não paravam de falar do novo menino.
No jantar, a mãe de Nayana, Riya, avisa que adquiriu um novo seguro chamado GI (Ganesh Insurance). Todos os vizinhos já tinham comprado e era o assunto do momento. Ela diz que um dos motivos para isso foi o alto custo da mensalidade da Universidade de Rai, que Nayana queria cursar. E ela havia conseguido um desconto de 50% no seguro.
O grande diferencial do GI eram os diversos aplicativos que ajudavam com as tarefas do dia a dia, como as compras para a casa, por exemplo. E cada membro da família poderia ter acesso a esses programas. A partir de então, Nayana passa a receber diariamente diversas notificações, avisando que “vai chover hoje, não esqueça de levar o guarda-chuva”.
Para instalar os aplicativos, no entanto, Nayana teve que concordar que a empresa de seguro tivesse acesso a diversos aplicativos de mídias sociais. A partir daí, o GI começou a mandar diversas propagandas de serviços que resolveriam os problemas da jovem.
Tudo começou a dar errado
Assim que Nayana aceitou o convite para aceitar que o GI acessasse seu ShareChat, as coisas mudaram. Sahej e todos seus amigos estavam no app de bate-papo. Parecia que o GI não queria que Sahej e Nayana ficassem juntos. Toda vez que procurava por algo relacionado ao rapaz, o aplicativo dava erro.
Quando finalmente a jovem consegue marcar um encontro com Sahej, o rapaz mostra a ela os problemas que o aplicativo estava criando para que os dois não ficassem juntos. A família de Sahej também tinha o GI e ele estava passando pelo mesmo problema. Mas o menino afirma estar estudando sobre AI para evitar que esse tipo de problema continue acontecendo.
Ele explica que os humanos dão à AI um objetivo e, no caso da GI, é reduzir ao máximo o prêmio do segurado. Então, eles têm que se certificar de que a pessoa não faça nenhuma besteira. No caso de Nayana e Sahej, o namoro na adolescência seria um desses riscos.
ANÁLISE: deep learning, big data, Internet, aplicativos financeiros, externalidades de AI
Na história do Elefante Dourado, a família de Mumbai vê diversos benefícios com o GI (Ganesh Insurance). Com o programa de descontos que a mãe de Nayana recebeu, parecia ser uma grande oportunidade. O pai da jovem para de fumar e passa a dirigir melhor. O irmão dela começa a comer de maneira mais saudável com as notificações de risco de diabetes. E tudo isso graças ao deep learning, que, desde 2016, já empolgava seus adeptos com o projeto do AlphaGo.
O que é deep learning?
Baseado nas teias de neurônios do cérebro humano, o deep learning constrói softwares de redes neurais artificiais com camadas de entrada e saída de dados. Quando algo novo é inserido, há um resultado que sai pela outra camada. Como há milhares de camadas, cria-se uma noção de profundidade, o que dá origem ao termo “deep”.
Para identificar uma foto de um gato, por exemplo, serão usados parâmetros para que o software chegue à conclusão do que é “gato” é do que “não é gato”. No caso do aplicativo de seguro, serão usados dados para que o aplicativo se certifique de que algo representa ou não um risco à saúde e integridade do segurado.
Deep learning: capacidades incríveis, mas limitadas
Os primeiros registros acadêmicos de deep learning datam de 1967, mas foram precisos 50 anos para que a tecnologia apontasse propriamente. Como o motor da AI é o poder da computação, os dados são seus combustíveis. E são necessários muito mais dados para o deep learning que qualquer ser humano poderá carregar. É por isso que esses softwares conseguem realizar certas tarefas melhor que uma pessoa.
No entanto, é preciso treino em big data. O grande problema é que deep learning não é a cura para todos os problemas, já que existem limitações que humanos conseguem reverter, tomando decisões com base na experiência, conceitos abstratos, e no senso comum, mas um deep learning não tem a mesma capacidade.
Deep learning aplicado à Internet e finanças
Por conta dos pontos fracos e fortes do deep learning, os maiores beneficiários de seu potencial acabam sendo os grandes conglomerados da Internet, como o Facebook, e a Amazon, já que ambos possuem uma grande quantidade de dados sobre seus usuários. Isso faz com que elas sejam uma grande máquina de fazer dinheiro.
A segunda indústria que mais pode se beneficiar disso é a de finanças, como mostra o Elefante Dourado. É possível ter melhores resultados financeiros. Na história, Nayana aceitou que o GI tivesse acesso a suas redes sociais. Isso fez com que o software conseguisse se treinar com os dados extras recebidos e melhorasse seus serviços.
As desvantagens do deep learning
Qualquer tecnologia é uma faca de dois gumes, que pode garantir praticidade, mas também é letal. No caso do “Elefante Dourado”, com a promessa de diminuir o prêmio do segurado, a empresa de seguro, por entender que o namoro da menina com o rapaz pudesse aumentar os prejuízos da empresa, os aplicativos tentavam ao máximo sabotar a relação dos dois, causando outras distrações.
Uma forma de resolver esse problema seria ensinar à AI sobre funções objetivas mais complexas. Tristan Harris propôs uma vez usar o termo “tempo bem gasto”, como uma métrica, em vez de “tempo gasto”. A ideia seria quantificar o que seria um “tempo bem gasto”, “justiça” ou “felicidade”, por exemplo.
As noções de justiça e de preconceito também são outro problema para a AI, já que a tecnologia toma decisões com base apenas em dados e na otimização dos resultados. Alguns especialistas apontam certo preconceito contra mulheres nos algoritmos e a Microsoft também já foi criticada pelo seu tratamento aos grupos minoritários.
E a última desvantagem é a questão de justificação e esclarecimentos. Embora pessoas consigam explicar por que tomaram certa decisão, é difícil para uma máquina de AI, já que o motivo por trás de algo tem base em milhões de análises de dados.
Capítulo 2 – Deuses por trás das máscaras
Nota de Kai-Fu Lee:
A história gira ao redor de um produtor de vídeo nigeriano, que é contratado para fazer o deepfake perfeito com consequências perigosas. Essa é uma parte da AI que treina computadores a verem algo que não existe de forma bem realística. O objetivo é mostrar o impasse entre falsificadores e detetives e como podemos evitar que sejamos enganados.
Amaka, um produtor de vídeo, recebe um e-mail de um anônimo dizendo que tinha um trabalho para ele e decide encontrar com essa pessoa no bairro de Yaba, em Lagos, conhecida como o Vale do Silício nigeriano. O autor misterioso, chamado Chin, mostra um vídeo com milhões de visualizações intitulado “Vampiro branco ataca mendigo em Lagos”. Depois de detectar que o conteúdo não era verídico, no entanto, o usuário havia sido banido da rede social onde estava postado.
Como não havia provas de quem postou o vídeo, a polícia nunca conseguiu detectar que Amaka era o autor do conteúdo. Chin utiliza um outro vídeo, em que Amaka está beijando um homem (casamento gay é crime por lei na Nigéria), para ameaçá-lo a fazer um DeepMask, sucessor do deepfake em 2041. O trabalho de Amaka seria criar vídeos falsos de outros vídeos falsos com Fela Kuti, cantor nigeriano chamado de pai do Afrobeat, que morreu há 45 anos.
Avatares mascarados apelidados de FAKA produzem, há anos, vídeos fakes sobre o cantor, posando como deuses iorubás, espalhando mensagens com objetivo de criar uma “Nigéria Única” e ninguém nunca descobriu quem são os autores dos vídeos. Amaka teria que minar a credibilidade e influência dos FAKA, falsificando o discurso dele, mais ou menos no mesmo estilo em que ele produz, mas revelando um rosto inexistente.
Em teoria, qualquer um pode falsificar uma imagem perfeita ou um vídeo enganando qualquer detector antifake. O problema é apenas o custo disso em relação a poder de computação. Amaka, teria, então, que criar rostos humanos reais para convencer alguém de que aquelas pessoas eram quem estavam por trás dos FAKA. Amaka, no entanto, sonha que seu pai é o deus por trás da máscara.
Amaka começa a ficar com medo das consequências disso para o futuro de seu país, e cria um vídeo fake com DeepMask em que revela, por trás dos FAKA, as fotos de todos os deuses no Santuário da África, de forma a não difamar o autor, mas a dar mais credibilidade a ele.
ANÁLISE: visão de computação, redes neurais densas, deepfakes, redes contraditórias generativas (GAN), biométrica, segurança de AI
“Deuses por trás das máscaras” é um conto de decepção visual. Como AI pode reconhecer, entender e sintetizar objetos, ela também pode manipular e criar imagens e vídeos que parecem reais. É o que acontece com os deepfakes.
A visão do computador, no entanto, inclui habilidades de captura e processamento de imagem, detecção e segmentação de imagem, reconhecimento e rastreamento de objeto, além de entendimento de cena e recognição de movimentos e gestos. Todos esses elementos foram utilizados por Amaka na história.
Aplicações da visão de computador
- Assistentes de direção para evitar que o motorista durma ao volante;
- Lojas autônomas, como a Amazon Go;
- Segurança de aeroporto;
- Reconhecimento de gestos;
- Reconhecimento facial;
- Câmeras inteligentes;
- Navegação autônoma de drones e automóveis.
Outras aplicações menos comuns incluem a edição inteligente de fotos e vídeos, análise de imagens médicas, moderação de conteúdo, anúncios selecionados com base em um vídeo assistido, busca inteligente de imagens e o trabalho com deepfake.
Redes neurais densas (CNN) para visão de computador
Esse tipo de tecnologia, chamado de CNN, se trata de uma arquitetura de deep learning específica e melhorada, com variantes para imagens e vídeos. As primeiras redes neurais densas surgiram na década de 1980 e funcionam de maneira a maximizar a função de um objetivo ao selecionar as características de uma imagem que mais devem ser exploradas.
Deepfakes
Num vídeo que viralizou em 2018, muitos viram o presidente norte-americano Barack Obama xingando seu sucessor, Trump. Foi um dos deepfakes criado por Jordan Peele com a intenção de mostrar ao mundo a existência e os perigos da tecnologia. E, para tentar combater o seu mal uso, é necessário entender sobre GAN, que é o mecanismo que cria os deepfakes.
Rede contraditória generativa (GAN)
Como o próprio nome sugere, GAN é uma rede neural de deep learning, mas contraditória. Com base em milhões de imagens de um mesmo ser ou objeto, é possível geral algo que se pareça com o original. Existem duas redes que trabalham juntas: a falsificadora e a detetive. O objetivo da primeira é criar a imagem e o da segunda é fornecer feedback para reduzir as diferenças entre o material original e o falso.
Verificação humana usando biometria
A biometria usa sensores especiais para verificar a identidade de alguém por reconhecimento facial, do jeito de andar, da geometria das mãos e dedos, identificação do falante e de gestos. Esse tipo de AI inclui ainda leitura da íris e de impressão digital, por exemplo.
Segurança de AI
Diversos tipos de problema podem surgir em máquinas, como vírus, roubo de dados e spam. Existem ainda certos truques para camuflar os dados de entrada da AI ou envenenar o sistema, contaminando o processo, os modelos ou os dados de treinamento. Por isso, é preciso reforçar a segurança desses ambientes.
Capítulo 3 – Pardais gêmeos
Nota de Kai-Fu Lee:
“Pardais gêmeos” explora o uso de AI na educação, com professores de inteligência artificial se camuflando como um personagem de desenho virtual para ajudar gêmeos coreanos a alcançarem seu potencial num orfanato. A tecnologia de processamento de linguagem natural (NLP) teve um grande avanço nos últimos anos.
Num orfanato na Coreia do Sul, chamado Instituto Fountainhead, os irmãos Paks foram apelidados de pardais gêmeos: um, o Pardal Dourado e o outro, o Pardal Prateado. Como forma de oferecer companhia a cada um deles, a diretora do local, Mama Kim, pediu que eles criassem avatares chamados de Companheiros-V.
O companheiro do Pardal Dourado foi apelidado de Atoman e ajudava o menino a resolver problemas, jogar junto e fazer com que ele se sentisse querido. Atoman também incentivava o aprendizado do menino, passando exercícios e ensinando jogos competitivos a ele.
Já o companheiro do Pardal Prateado demorou mais a se desenvolver, porque os dois não tinham uma relação tão próxima. Apenas depois de nove meses, deu nome e rosto ao seu avatar e o chamou de Solaris. Essa parceria ajudou Pardal Prateado a desenvolver habilidades quantitativas avançadas, especialmente em relação à sua performance de habilidades cognitivas gerais, o que fez com que ele se saísse melhor em testes e competições.
Os resultados positivos obtidos por Pardal Prateado começaram a despertar ciúmes no Pardal Dourado. Numa competição artística, o trabalho de Prateado foi considerado melhor que o do irmão. Dourado, então, entra no Espelho-V da sala de conferência e apaga todo o projeto de seu gêmeo. Como vingança, Prateado hackeia todo o sistema do Instituto e deleta Atoman, o avatar de seu irmão, que depois consegue ser recuperado.
Cada um dos gêmeos acaba sendo adotado por pais diferentes três anos depois, mas Mama Kim fez os casais prometerem que promoveriam reuniões regulares dos irmãos. Enquanto isso, os avatares dos meninos, Solaris e Atoman, vão se desenvolvendo com o tempo. Embora relutantes de se encontrarem por conta dos atritos que tiveram, eles acabam sentindo saudades um do outro.
ANÁLISE: autossupervisionado, GPT-3, AGI e consciência, AI na educação
A história de “Pardais Gêmeos” introduz a ideia de acompanhante pessoal de AI. No conto, a principal função da tecnologia é servir como tutores dos gêmeos. Esses Companheiros-V, como o Instituto Fountainhead os chama, fazem uso de muitos tipos de AI, mas o destaque vai para o processamento de linguagem natural (NLP), ou habilidade de máquinas processarem e entenderem línguas humanas.
Kai-Fu Lee acredita que, como as crianças já têm a tendência a dar vida a bonecos e a humanizar bichos de estimação, é bem provável que a realidade da história saia do papel.
NLP supervisionada
Aprendizado supervisionado é o processo de treinamento que leva um software de AI a produzir a palavra “gato”. Serviços como a Alexa, e a Siri, por exemplo, fazem uso dele. Ao treinar essa tecnologia, é necessário pensar em todas as variações imagináveis na clarificação e especificação do diálogo.
NLP Geral Autossupervisionada
Essa é uma nova abordagem da NLP, que pôde ser observada quando pesquisadores do Google inventaram o “transformador” em 2017, modelo que pode exibir mecanismos de atenção e memória seletiva, classificando algo como “importante e relevante”. Uma extensão disso foi o GPT-3 (Transformador generativo pré-treinado 3), lançado em 2020 pela Open AI.
O GPT-3 se trata de um modelo gigantesco com 175 bilhões de parâmetros. A diferença dele para o NLP convencional é a quantidade abrangente de aptidões. É possível ter uma conversa coerente com ele e até pedir que o transformador escreva um poema no estilo Dr. Seuss sobre Elon Musk. Existe, no entanto, uma dificuldade do GPT-3 quando o assunto é o raciocínio causal, pensamento abstrato, declarações explicativas, bom senso e criatividade intencional
Uma plataforma NLP para aplicativos
Dentre os novos aplicativos de NLP, estão o AI de conversação, que possibilitariam professores particulares para as crianças, acompanhantes para idosos, serviço ao consumidor para empresas e agentes da linha de frente para emergências médicas. Também seria possível criar mecanismos de pesquisa capazes de responder a qualquer pergunta com precisão.
Teste de turing, AGI e consciência
Céticos irão dizer que o GPT-3 não passa de exemplos de memorização de maneira esperta, mas que não é inteligência verdadeira. Mas a questão é que computadores pensam de maneira diferente dos seres humanos. E o sucesso da tecnologia se comprova por sua aplicação recorrente. Em janeiro de 2021, o Google anunciou um modelo de linguagem com 1,75 trilhões de parâmetros, dez vezes mais que o GPT-3.
Kai-Fu Lee, porém, não acredita que o deep learning venha se tornar uma Inteligência geral artificial (AGI), se equiparando à inteligência humano em todos os aspectos. Por isso, ele sugere que as pessoas parem de usar o AGI como este final da AI. Mas essas tecnologias irão, sim, substituir o homem em um número crescente de tarefas.
AI na Educação
Não foi à toa que a história de “Pardais Gêmeos” se passa num instituto de educação. A pandemia de 2020-2021 escancarou falhas no sistema de educação, que seriam resolvidas facilmente com AI. Para ensinar, é necessário muito tempo e dedicação dos professores. Grande parte dessas tarefas pode ser otimizada a partir de aplicativos educativos.
É possível ainda conseguir um professor virtual para cada criança, como no caso do conto do capítulo 3. A ideia não é acabar com o profissional humano, mas mudar o foco para que esse atual professor atue como um mentor, estimulando o pensamento crítico, a empatia, a criatividade e o trabalho em equipe. O foco seria mais na criação de inteligência emocional e na formação de caráter, valores, entre outros.
Capítulo 4 – Amor Sem Contato
Nota de Kai-Fu Lee:
Inspirado pela pandemia iniciada no fim de 2019, esse capítulo imagina que a Covid-19 vá continuar apenas o período de vacinação inicial, com novas variantes surgindo periodicamente. O conflito interno dos protagonistas é buscar o amor, mesmo querendo se isolar completamente do mundo externo. O conta mostra como a AI pode romper com a medicina tradicional e ainda abrir as portas para a comercialização de robôs domésticos, que ajudam a reduzir a necessidade de contato físico.
Chen Nan é uma jovem chinesa, que tem um namorado brasileiro, o Garcia. Os dois já estavam em um relacionamento à distância há dois anos e nunca tinham se encontrado pessoalmente. Como fazem parte da geração Covid, com jovens profundamente afetados pela pandemia iniciada em 2019-2020, eles viviam com medo de sair de casa.
Ao visitar Chen pela primeira vez em Shanghai, Garcia contrai a Covid-Ar-41, doença causada por uma mutação do coronavírus. Chen se sente culpada por isso e, com a ajuda de um médico e um motorista de táxi pirata, usa camuflagem digital para se disfarçar, fugir do controle do governo e poder encontrar seu amado em quarentena.
No conto, diversos humanoides fazem parte do dia a dia das pessoas, com robôs domésticos para limpeza, entrega, passear com o cachorro, cuidar de idosos e até policiais robôs. Tanto Chen quanto Garcia também curtiam um jogo de realidade virtual chamado de Techno Shaman, por onde se conheceram.
ANÁLISE: AI na área da saúde, Alphahold, aplicações robóticas, aceleração de automação pela Covid
A pandemia iniciada pela Covid-19 foi a inspiração para “Amor sem Contato”. Sua longa duração deixou clara a importância da AI na indústria da saúde. A aplicação de robôs domésticos e uma digitalização mais acelerada foram outras heranças desse período.
AI e a confluência da área da saúde digital
A medicina moderna mais do que duplicou a expectativa de vida do início de 1900 para 2017. A nova revolução para a área da saúde está na digitalização, que pôde agilizar a AI, robótica, ciência de dados e outros serviços portáveis e de comunicação.
Alguns dos exemplos da digitalização na saúde incluem a eficiência de medicamentos, instrumentos médicos, triagem clínica, além de todo o processo de radiologia. Sequenciamento de DNA é outra contribuição. Existem ainda projetos de AI para tratamento de câncer até descoberta de medicamentos.
Medicamentos convencionais e descoberta da vacina
Historicamente, a descoberta de vacinas e medicamentos sempre levou bastante tempo. É preciso (1) usar sequência de mRNA para desvendar a sequência de proteína do patógeno; (2) fazer o enovelamento da proteína; (3) identificar o alvo nessa estrutura 3D e (4) gerar os possíveis tratamentos para a doença.
AI no enovelamento de proteínas, triagem e descoberta de medicamentos
Hoje, o custo para o processo de desenvolvimento de um medicamento ou vacina é de cerca de US$ 1 bilhão. Com a AI, tanto o custo como seu tempo podem ser reduzidos. Em 2020, a DeepMind desenvolveu a AlphaFold 2, um dos maiores avanços em AI para a ciência até o momento. Sua função é resolver diversas proteínas que antes demorariam mais de 50 anos para serem concluídas.
AI pode ser ainda usada para utilizar os passos 3 e 4 no processo de descoberta de vacinas com NLP (processamento natural de linguagem) e outros modelos tecnológicos.
Medicina precisa e diagnóstico por AI: uma vida mais longa e saudável
O conceito de “medicina precisa”, em que se customiza um tratamento para cada indivíduo, também é possível com a AI. Lee acredita que a tecnologia conseguirá ultrapassar as habilidades dos melhores médicos em 20 anos, principalmente nas áreas de radiologia e oftalmologia. Cirurgias também serão automatizadas. E AI poderá auxiliar as pessoas a viverem mais, com a biotecnologia de rejuvenescimento e planos personalizados de dieta e estilo de vida.
Introdução a robótica
Problemas na área de robótica não são tão simples de resolver como em outros campos da indústria. Mas Lee afirma que robôs provavelmente melhorarão suas aptidões, como visão, manipulação e movimentos e que estes serão mais sensíveis, conseguindo manipular até objetos mais frágeis.
Aplicação industrial da robótica
A Covid-19 acelerou o uso de robótica na área da saúde, detectando pessoas com febre, entregando comida para pacientes em quarentena, conectando-se à telemedicina, descontaminando áreas públicas, etc. Uma empresa na China consegue até produzir laboratórios de biologia automáticos.
Aplicação comercial e consumidora da robótica
Em “Amor sem Contato”, diversos robôs domésticos ajudam nas tarefas, como entrega, desinfecção, limpeza, cuidados com idosos e passeando com cachorro. Alguns deles já existem em 2021, entregando comidas para pacientes em quarentena em Beijing, por exemplo. Vans 100% automatizadas estão sendo testadas no Vale do Silício. Já têm robôs garçons em restaurantes, e outros que executam diversas funções em hotéis.
Digitalização do trabalho e AI
A pandemia mostrou um grande aumento de funções que passaram a ser desempenhadas de maneira digital. Tarefas que antes eram vistas como essencialmente presenciais mostraram-se possível de ser executadas à distância. Serviços de videoconferência foram os grandes responsáveis por manter o mundo funcionando em tempos de “fique em casa”. No capítulo 8, “Salvador de empregos”, o autor irá explorar como lidar com a automatização dos serviços.
Capítulo 5 – Meu ídolo assustador
Nota de Kai-Fu Lee:
“Meu ídolo assustador” retrata o futuro do entretenimento, em que jogos se tornam imersivos e não se vê muita distinção entre o mundo real e o virtual. Em Tóquio, uma fã investiga a morte do seu ídolo, com a ajuda do “fantasma” do rapaz, que voltou com a ajuda da AI e realidade virtual. Será possível criar uma versão virtual própria em 2041?
Aiko, uma jovem jornalista japonesa, descobre que seu ídolo, Hiroshi, foi encontrado morto. O fantasma do rapaz, no entanto, acaba aparecendo na casa da jovem e pede que ela o ajude a desvendar o crime. A partir de então, Aiko começa a interrogar os envolvidos. A autópsia mostrou que o cantor havia sido envenenado.
Para conseguir a alcançar seus objetivos, Aiko usa realidade virtual (VR), realidade aumentada (AR) e realidade mista (MR), chamada também de XR, tecnologia projetada como onipresente. Ela consegue andar na cena do crime virtualmente. E, com suas lentes XR, Aiko descobre que o cantor havia se suicidado por não ter aguentado a pressão social.
Tudo isso não passava de um jogo, em que Hiroshi havia criado um avatar que era uma mistura entre real e virtual. Quando o cantor estava no auge de sua fama, ele decidiu ter uma persona de palco para não ser esquecido, que apelidou de Hiroshi X. Alguns anos antes, Hiroshi e seu melhor amigo, Taiyo, lançam uma empresa chamada Viberz, com jogos virtuais com diversos tipos de visão XR
ANÁLISE: Realidade Virtual (VR), realidade aumentada (AR), e realidade mista (MR), interface cérebro máquina
O que é AR/VR/MR (XR)?
O termo XR corresponde à junção de três tipos de tecnologia: VR, AR e MR. Realidade virtual é um ambiente cibernético em que o usuário está inserido; AR é uma realidade baseada no que existe, capturada por câmeras e com outras camadas sobrepostas. MR seria a possibilidade e adicionar objetos virtualmente a uma realidade física já existente.
Tecnologia AR/VR/MR (XR): nossos seis sentidos
Uma experiência XR é imersiva e interativa. Pode ser feita com a ajuda de capacetes ou óculos, com lentes transparentes, com no mínimo 80o de ampliação. Diversos avanços foram observados nas últimas décadas, com o 5G e o Wi-Fi. O autor prevê que lentes de XR terão mais aceitação do público que os óculos, como na história, já que as lentes são invisíveis e você sente que é mais real.
O mesmo vale para os fones de ouvido, que serão quase imperceptíveis, além de sensores que ajudem o corpo a ter as sensações que teria com um vento, abraço ou dor, como luvas táteis, emissores de aroma, simuladores de sabor e outros.
Além dos seis sentidos
Um dos aparatos criados para impedir o risco de queda em XR é a esteira omnidirecional (ODT). Lee antecipa pressupõe que esse tipo de tecnologia será usado mais em jogos hiper-realísticos, mas o Microsoft HoloLens já fornece recursos imersivos e deve ser usado para fins militares e médicos. Um dos problemas que a tecnologia XR terá que reverter é a questão do desconforto físico e náusea relatados por alguns usuários.
Maiores desafios do XR: interface cérebro máquina e hologramas
A forma mais natural de se ver uma realidade virtual é a olho nu, como num holograma. Infelizmente, ainda é bem limitada e não deve ter tantos avanços até 2041 quanto as lentes ou óculos. Elon Musk prevê mais usos de XR a olho nu, enquanto que Kai-Fu Lee discorda.
Questões éticas e sociais com XR
Se alguém usar XR durante o dia todo, estará compartilhando milhões de dados, o que pode ser um dilema ético. Os celulares e aplicativos já fazem isso, mas o XR será um novo nível. É preciso pensar nas consequências e possíveis culpados de um problema gerado por um personagem virtual que guiar seu usuário de maneira equivocada, por exemplo.
Capítulo 6 – O motorista sagrado
Nota de Kai-Fu Lee:
A história que se desenrola no Sri Lanka trata da questão do motorista autônomo. Um gamer é contratado para um projeto misterioso, que expõe que tanto humanos quanto AI podem cometer erros.
Chamal, um jovem gamer que vive na cidade de Colombo, Sri Lanka, recebe um projeto de uma empresa chamada ReelXCenter, dirigida por chineses. Sua função era dirigir carros autônomos e ele tinha algumas missões e rotas para cumprir. Por exemplo, um dia tinha um caso de um tsunami que estava prestes a atingir a costa de Singapura e ele tinha que salvar os passageiros.
O rapaz achava que se tratava de um jogo, mas descobriu que, na verdade, estava dirigindo carros reais. Ele vai, então, até a sede da empresa, em Shenzhen, na China, onde descobre a existência de motoristas fantasmas que atuam em situações em que não há outra solução. O tio de Chamal, Junius, já trabalhava com isso há anos.
Nessa visita, um ataque terrorista havia acontecido e, embora Chamal quisesse desistir de continuar fazendo esse trabalho por não achar aquilo ético, ele acaba dirigindo o carro autônomo para ajudar as pessoas no entorno. Os jornais acabam o apelidando de “motorista sagrado”, por salvar a vida de onze pessoas.
ANÁLISE: veículos autônomos, cidades inteligentes e com total autonomia, questões éticas e sociais
Por ser uma tecnologia complexa, Lee acredita que os veículos autônomos só vão conseguir atingir sua maturidade a partir de em torno de 2041, mesmo depois que a Google e outras empresas já começaram a investir num uso comercial desse tipo de tecnologia.
O que são veículos autônomos?
Trata-se de um carro que dirige sozinho. A tecnologia assistiva automotiva foi graduada de L0 (sem automação) a L5 (volante opcional, sem motorista). O L1 teria uma única função ativada apenas ao comando do motorista; L2 poderia executar multitarefas; L3 seria quando o AI solicita que o motorista retome o controle em certas situações; com L4, o AI poderia dirigir todo o trajeto sem problemas.
Quando os veículos totalmente autônomos (L5) irão surgir?
Já é possível ver uma boa quantidade de automação neste setor, mas só existem em 2021 veículos do L0 a L3. Com os avanços na área, um carro poderá inclusive se comunicar com outros veículos autônomos para avisar de um acidente, por exemplo. As mudanças ajudarão a reduzir congestionamentos, consumo de combustíveis fósseis e poluição do ar. O problema será os milhões de profissionais que perderão seus empregos por conta disso, como motoristas e operadores de posto de gasolina.
Questões não-tecnológicas que podem impedir carros L5
Problemas éticos, desconfiança popular e a perda de milhões de empregos são alguns dos motivos que podem levar um L5 a não sair do papel. As questões a se pensar incluem ainda um possível acidente fatal. Caso alguém morra em um acidente, quem deveria ser culpado? Seriam necessárias leis que protegessem a população contra aplicativos não seguros. Mas Kai-Fu Lee acredita que existam mais benefícios do que malefícios em uma automação total de veículos.
Capítulo 7 – Genocídio quântico
Nota de Kai-Fu Lee:
Tecnologias disruptivas podem ser tanto o fogo de Prometeu quanto a caixa de Pandora. O vilão de “Genocídio quântico” se trata de um cientista europeu que fica desiquilibrado depois de uma tragédia pessoal relacionada às mudanças climáticas. Ele faz uso, então, de computação quântica e mais outra tecnologia em busca de vingança e causa diversos ataques terroristas pela Europa.
Com diversas cidades da Europa como pano de fundo, como Keflavík (Islândia), Haia e Amsterdã (Holanda), Paris (França), entre outras, um cientista louco consegue causar um grande genocídio, com armas habilitadas para AI, como drones e similares.
O conto começa com uma hacker islandesa, chamada Robin, que percebe que houve um dos maiores assaltos virtuais a banco de todos os tempos, com o roubo de uma carteira virtual do criador da Bitcoin. Quem está por trás disso é Marc Rousseau, um cientista especializado em física quântica, que perdeu a irmã três anos antes por conta de uma rede de criminosos, relacionados às mudanças climáticas.
Ele decide estudar mais sobre computação quântica, para poder criar dezenas de milhares de matadouros e cometer genocídio contra um grupo de pessoas. Trata-se de um esquema minucioso, com a ajuda do canal de dados de criptografia de nível mais avançado, num programa de exterminação por drones, em diversas cidades do mundo.
ANÁLISE: computadores quânticos, segurança de Bitcoin, armas autônomas, e ameaça existencial
“A tecnologia é essencialmente neutra. São as pessoas que a usam para o bem ou para o mal”, afirma Lee. Diversos tipos de tecnologias são citados em “Genocídio Quântico”, sendo a principal delas a computação quântica, que tem 80% de chances de estar funcionando até 2041. Seus impactos, Kai-Fu Lee, acredita, devem ser maiores no mundo do que a AI. Armas autônomas também devem começar a ser usadas e podem se tornar uma ameaça.
Computação quântica
Também chamada de QC, a computação quântica é uma nova arquitetura computacional que usa qbits (quantum bits) em vez de bits. A ajuda da mecânica quântica faz com que essa tecnologia tenha duas habilidades superiores: superposição e entrelaçamento. Isso faz com que esses computadores sejam muito mais eficientes em alcançar soluções para determinado problema.
Os avanços nessa área ainda têm sido bem lentos desde 1998, quando começou a ser desenvolvido. A IBM e o Google têm feito experimentos nessa área e Kai-Fu Lee prevê que, até 2041, possamos ter QC em pleno funcionamento. E uma de suas melhores aplicações será na descoberta de medicamentos.
Aplicação de computação quântica à segurança
A história foca ainda no roubo de uma carteira de Bitcoins. Embora todo o processo seja criptografado, o que garante a segurança da moeda virtual, tudo isso muda com a computação quântica, porque, com ela, é possível gerar chaves privadas a partir de qualquer outra pública, com algoritmos similares. O formato antigo da criptomoeda, chamado de P2PK abre brechas para esse tipo de problemas, o que foi resolvido com o novo padrão P2PKH.
Algoritmos resistentes ao quantum poderiam ser usados para dar um “upgrade” na criptografia e isso já existe, na verdade. O problema é que se trata de algo ainda muito custoso. Mas Kai-Fu Lee espera que isso comece a ser implementado o quanto antes.
O que são armas autônomas?
Armas autônomas são a terceira revolução em termos de aparatos de guerra. A primeira foi a pólvora e a segunda foram as armas nucleares, conforme aponta Lee. Um dos exemplos desse tipo de tecnologia é o IAI Harop, em Israel, programado para sobrevoar uma área específica e procurar por alvos, usando explosivos, apelidados de “Dispara e Esquece”. O autor acredita que esse tipo de munição irá rapidamente se desenvolver.
Prós e contras de armas autônomas
Existem três benefícios principais de armas autônomas: salvar a vida de soldados uma possível guerra de máquinas; ajudar a focar apenas no inimigo maior, evitando matar civis, crianças e outros; além de poder ser usado contra assassinos e criminosos. Já os problemas dessa tecnologia incluem: ser usado por grupos errados; o fato de conseguir determinar exatamente o autor do ataque; como também abriria precedentes para um genocídio, como o da história, que focou num grupo de pessoas.
Armas autônomas: uma ameaça potencial?
Lee presume que as armas autônomas sejam um perigo maior que as armas nucleares, por não seguirem a teoria da dissuasão, criando um elemento surpresa do primeiro ataque. Ataques usando essa nova tecnologia podem levar o inimigo a usar uma resposta direta, que vai se escalando até criar uma guerra nuclear.
Possíveis soluções para armas autônomas
Existem três possíveis soluções para evitar um desastre: 1) certificar-se de que qualquer decisão letal seja tomada por um humano; 2) sua proibição, o que já vem sendo pedido em diversas campanhas; 3) a regulação dessas armas autônomas, auditando violações dessas regras.
Capítulo 8 – O salvador de empregos
Nota de Kai-Fu Lee:
Esta história explora um problema que tem causada muita dor de cabeça: o que irá acontecer com os postos de trabalhos dos humanos após o avanço da AI em diversas indústrias. Um novo mercado acabará surgindo, com empregos diferentes para esses trabalhadores. Numa era pós-automação, quais os trabalhos que estão em risco e como que os humanos irão conseguir prosperar?
A cena é o Vale do Silício, em uma agência de colocação de empregos, em que trainees aprendem que a pandemia de 2020 foi o estopim para o processo de automação das atividades. Jennifer Greenwood é uma das jovens que passa por esse processo. Seu pai havia perdido o emprego e foi substituído por uma AI.
Jennifer acaba se especializando na área de recolocação profissional e, um ano depois, vira especialista júnior. A jovem havia conseguido provar sua capacidade na função, denunciando irregularidades de seus superiores, e fazendo pesquisas de campo, visitando protestos de trabalhadores revoltados com as máquinas que os substituíram.
No fim, o conto trata de um protótipo criado por Michael, colega de trabalho de Jenny, que iria ajudar na eficácia empresarial, a detectar mais talentos humanos e otimizar a realocação de recursos, identificando a tendência inevitável de ter que demitir mais gente.
ANÁLISE: substituição de trabalhos por AI, renda básica de cidadania, o que a AI não consegue fazer, 3Rs para a solução do desemprego
O conto explora o lado negro da AI – perda de empregos e oportunidades para as massas, seguindo a premissa de que a inteligência artificial consegue desenvolver algumas tarefas melhor que um humano com custo zero. Embora isso agregue valor aos negócios, acaba tirando empregos e fazendo com o que os trabalhadores deslocados tenham que receber treinamento para se adaptar à nova realidade.
Como a AI pode causar desemprego?
A vantagem competitiva da AI é que ela consegue detectar padrões sutis ao ter acesso a uma quantidade gigantesca de dados. Um algoritmo desse tipo de tecnologia tem como levar em conta milhares de variáveis. Essa automação, no entanto, não deve acontecer da noite para o dia. A estimativa de Lee é que, até 2033, 40% dos trabalhos atuais passe por um processo de automação, como no caso do pai de Jennifer, em “O salvador de empregos”, mas o autor analisa que será como nas Revoluções Industriais anteriores.
Desemprego causa outros problemas sérios
Além do desemprego, outro problema que deve ser analisado é em relação à desigualdade social, que ficará mais exacerbada. Outra questão que também pode acompanhar a automação dos processos é a perda de sentido na vida, já que o mote da Revolução Industrial anterior era que a carreira deveria ocupar espaço central na vida do sujeito, como afirma Lee, que ainda prevê um aumento de casos de depressão, suicídio e abuso de substâncias.
Renda básica de cidadania: cura universal?
Uma ideia antiga que tem voltado à pauta é a da renda básica da cidadania, que seria uma quantia uma quantia paga em dinheiro a cada cidadão por meio do governo de seu país, com o objetivo de garantir a satisfação de suas necessidades básicas. E quem pagaria por isso seriam as grandes empresas e os mais ricos, por meio de impostos. Lee aponta, no entanto, que essa é uma medida perigosa, porque “você estaria dando o peixe, e não ensinando a pescar”.
O ponto chave: o que a AI não pode fazer?
Existem três áreas em que a AI não consegue atuar com tanta precisão e que o ser humano se sair melhor: criatividade, empatia e destreza (ou tarefas que exigem uma coordenação visual e manual precisa). As melhores tarefas para os humanos serão as que exigem tanto criatividade quanto habilidades sociais, como as funções de Michael e Allison no conto “O salvador de empregos”.
Outro exemplo seria em uma sala de aula, a AI poderia ajudar em tarefas rotineiras, como oferecendo lições padronizadas ou uma rotina de correção de exercícios, enquanto que o professor humano deveria focar em tarefas sociais e desenvolvimento de inteligência emocional.
Como podemos transformar a mão-de-obra humana?
Dr. Lee fala sobre os 3Rs: reaprender, recalibrar e renascer. Reaprender se refere a áreas de trabalho de reaprendizagem no contexto da AI; recalibrar se trata de como navegar no mundo da AI; e renascer é ser capaz de se concentrar no que os humanos são melhores: criatividade, compaixão e humanidade.
Em direção a uma economia de AI e um novo contrato social
O foco para os próximos anos deve ser reduzir o desemprego da maneira mais eficiente possível. Para isso, é preciso pensar em como as pessoas irão aprender, crescer e se especializar em tarefas menos rotineiras e mais focadas no social. Dessa maneira, os humanos conseguirão ser promovidos por suas capacidades.
Capítulo 9 – Ilha da felicidade
Nota de Kai-Fu Lee:
Embora AI possa gerar riqueza e desenvolvimento, será possível trazer felicidade? Um membro da realeza do Oriente Médio tenta usar a tecnologia para construir um elixir da alegria. O capítulo foca em como os conceitos de satisfação e prazer são imensuráveis.
Em uma ilha artificial no Mar da Arábia, o russo Viktor, presidente de uma empresa de tecnologia russa, tenta negociar com monarcas e bilionários uma AI que seja configurada para ajudar a fazer as pessoas felizes. Ele usa todos os dados sobre uma pessoa e adapta as experiências para se adequar ao perfil da personalidade.
Os dados utilizados se tratam de Internet das Coisas (IoT), dados do sensor vestível, da câmera, do histórico pessoal de saúde, áudio, mídia social, enfim, uma gama gigantesca de informações. Viktor vai até o Qatar, onde se encontra com a princesa Akilah, que dá ao empresário a missão de morar na ilha de Al Saeida até que todos os seus habitantes encontrem a felicidade.
Depois de um tempo, a princesa chega à conclusão de que não dá para fazer todos felizes. Ela começou a desenvolver sentimentos por Viktor, que também estava correspondendo a isso. Viktor, inclusive, percebeu que não conseguia ser feliz lá e acaba tendo que deixar a ilha. Com medo de ser sentenciado à morte, Viktor foge para os desertos, mas sensores na areia inteligente fizeram com que a princesa o encontrasse no meio do nada.
A princesa o convence a voltar à ilha e utilizar a plataforma de jogos de Viktor para otimizar os algoritmos. A história apresenta uma realidade com diversos robôs domésticos, óculos XR e diversas outras tecnologias.
ANÁLISE: AI e felicidade, Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD), dados pessoais, computação privada usando aprendizagem federada e ambiente de execução confiável (TEE)
Uma das questões que surge com “A ilha da felicidade” é se a AI pode ajudar a otimizar a satisfação pessoal de cada um. O autor, no entanto, sugere quatro motivos para isso ser um problema. O primeiro é a definição de felicidade; o segundo é como fazer essa medição; o terceiro é a questão da coleta de dados; e o quarto é a questão da segurança no armazenamento.
O que é felicidade na era da AI?
É preciso pensar na pirâmide da hierarquia das necessidades, criada por Abraham Maslow, que coloca na base o bem-estar hedônico e, no topo, o eudaimônico. O psicólogo aponta que, apenas depois de satisfazer as carências fisiológicas (água, comida, abrigo) e de segurança, o homem deve recorrer aos passos superiores (amor, pertencimento, autoestima e autoatualização).
Na história, a Princessa Akilah planejava substituir a AI de necessidades hedônicas do príncipe Mahdi pela de necessidades eudaimônicas. O próprio Viktor na história estava preso tentando atingir a felicidade com coisas materiais (hedônicas) e deixou a outra parte de lado. Kai-Fu Lee acredita que, como as nações serão mais ricas em 2041, se seus governantes focarem no bem-estar do povo, é possível garantir a eles bens materiais suficientes.
Como a AI pode medir e melhorar a felicidade?
Lee imagina três formas que a AI pode usar para medir a felicidade: a primeira é perguntando para as pessoas e coletando esses dados; a segunda é pela Internet das Coisas (IoT), tendo acesso a câmeras, microfones, detectores de movimento e outros; e a terceira forma é verificando constantemente os níveis de hormônios relacionados com sentimentos e determinadas sensações. E foram esses os artifícios usados no conto “A ilha da felicidade”.
Dados centralizados x descentralizados para AI
Para que um sistema obtenha todos os dados relacionados a uma pessoa, ele pode esbarrar uma questão de violação de privacidade, proibida por leis como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD) na Europa. Em geral, esse tipo de regulação pode ser um impedimento para a AI. As empresas devem ser transparentes com seus clientes. Algumas pessoas podem optar por retomar a posse de seus dados pessoais, usando a legislação a seu favor.
Em que dá para confiar para armazenar todos os nossos dados?
A questão principal é como saber se a ilha da história é confiável para manter todos os dados de seus moradores. Se alguns já têm suas desconfianças em relação ao Google ou ao Facebook, um governo inteiro armazenando informações privadas por ser ainda mais perigoso.
Lee acredita que existam possíveis aplicações desse conto para a realidade. Basta que pessoas com o mesmo ideal se reúnam e decidam criar uma comuna digital e que estejam dispostas a ajudar os outros membros. Outros avanços tecnológicos, como a computação privada usando aprendizagem federada e ambientes de execução confiáveis (TEEs), poderiam ajudar a tornar a melhorar o dia a dia das pessoas e ajudá-las a buscar a felicidade.
Capítulo 10 – Sonhando com plenitude
Nota de Kai-Fu Lee:
Com o uso massivo de AI na economia, o preço dos produtos vai cair bastante, e, com o fim da escassez de recursos, a pobreza e a fome no mundo devem acabar. As pessoas, então, vão precisar de novos objetivos para dar sentido à vida e viver com plenitude.
Em 2041, o governo australiano lança um projeto chamado Jukurrpa para dar aos cidadãos diversos benefícios gratuitamente por meio de um sistema de moeda social que atende às necessidades físicas com um “Cartão de Vida Básico” (BLC). Além disso, um sistema de crédito e recompensa chamado de Moola gratifica os cidadãos pelo trabalho voluntário e os encoraja a “levar uma vida com propósito, cheia de amor e pertencimento, ao mesmo tempo que se tornavam mais empáticos e compassivos”.
Como a Austrália já conseguiu alcançar a neutralidade do carbono usando uma abundância de energia verde, é necessário ressignificar a existência. E, nessa situação de pós-escassez, sem fome e pobreza, a moeda virtual permite que as pessoas tenham o necessário para viver e se divertir, em uma mega rede social.
Keira, uma jovem aborígine que aceita um emprego integral de cuidadora de pacientes com Alzheimer, acaba, no entanto, descobrindo traumas do passado que permanecem dolorosos. Com as mudanças climáticas, houve um colapso ambiental na região de onde veio sua família.
A jovem começa, então, um movimento popular chamado “dream4future”, que incentiva e recompensa os grandes projetos: restaurar a língua e a cultura aborígine, construir cidades sustentáveis com a ajuda da AI e explorar Marte.
ANÁLISE: plenitude, novos modelos econômicos, o futuro do dinheiro e singularidade
Lee postula que, em um ambiente pós-revolução material, da AI e energética, a teoria econômica atual não se aplicará mais. Ele sugere que precisamos reinventar nosso pensamento, em busca de “plenitude”. Embora uma sociedade em que tudo é de graça ou a baixo custo pareça utópica, ele acredita que os governos começarão suprindo necessidades como comida, água, roupas, abrigo e energia.
Com o tempo, serão oferecidos mais bens e serviços às pessoas, conforme as tecnologias avançam e os custos diminuem para conceder novas “indulgências” gratuitas a cada ano, expandindo-se gradualmente para fornecer um estilo de vida confortável e com bem-estar para todos, incluindo transporte, roupas, comunicação, saúde, informação, educação e entretenimento.
Revolução da energia renovável: solar + eólica + baterias
A distribuição energética também deve sofrer uma revolução com a queda dos custos de energia solar, eólica e de baterias de lítio. Lee acredita que é possível reduzir esse valor 10% do é gasto hoje nos Estados Unidos. Isso vai fazer com que tenhamos mais energia limpa.
Revolução material: rumo ao abastecimento infinito
O autor avalia que vivemos numa era de desmaterialização, com produtos físicos se tornando mais obsoletos e suas capacidades sendo transferidas para plataformas digitais. Será possível comer carne de laboratório que não agrida os animais, legumes e frutas serão produzidos em fazendas verticais, a biologia sintética ajudará a produzir materiais mais ecológicos, entre outros cenários.
Revolução da produção: AI e automação
Como visto nos capítulos anteriores, AI e os robôs devem dominar os serviços de produção, entrega, design e marketing. Eles podem vir a se tornar assistentes do ser humano, diagnosticar e curar pacientes melhor que os médicos humanos. E o entretenimento deve ser realístico e imersivo. Moradias também serão planejadas e organizadas por AI. Isso tudo vai fazer com que cheguemos à era da plenitude.
Plenitude: uma inevitabilidade mediada pela tecnologia
Lee afirma preferir usar o termo “plenitude” em vez de “pós-escassez” porque acredita que cada país deva demorar um período diferente para alcançar isso. Essa era da plenitude chegará quando os recursos não forem mais escassos. Para quem não acredita que seja possível, basta pensar que hoje isso já é colocado em prática em certos segmentos da economia.
Modelos econômicos para a escassez e a pós-escassez
A premissa do modelo econômico atual é focada na escassez. A teoria de Adam Smith, por exemplo, aponta que todos têm a liberdade de produzir, negociar e consumir o que quiser; Karl Max diz que quem controla o capital acaba explorando a classe trabalhadora, o que leva à desigualdade.
Com o fiz da escassez, no entanto, o atual modelo econômico acaba caindo por terra. Kai-Fu Lee, então, prevê que o futuro se pareça com o descrito no livro Trekonomics, que descreve o modelo econômico de Star Trek, com um novo contrato social para fornecer os serviços necessários para que as pessoas levem uma vida confortável.
Dinheiro na era da plenitude
Yuval Harari já tinha dito uma vez que “dinheiro é a história de mais sucesso inventada pelo ser humano”. O homem aprendeu a acumular dinheiro por milhares de anos na busca de sobrevivência e segurança e é um grande símbolo de status. No conto “Sonhando com plenitude”, no entanto, vê-se uma nova realidade com projeto Jukurrpa, com seu BLC, o Moola e o movimento dream4future.
Embora esse sistema de crédito e recompensa (Moola), o “Cartão de Vida Básico” (BLC) e o movimento dream4future sejam especulativos, esse é um tipo de futuro que devemos almejar, com um modelo econômico que seja tanto inclusivo como aspiracional, ajudando a elevar o máximo de pessoas possível nas hierarquia de necessidades de Maslow.
Desafios à plenitude
Existem três grandes obstáculos para a era da plenitude. O primeiro é que isso exigiria que todas as instituições financeiras dos países se reinventem. O segundo é que será difícil para as empresas aceitarem o fim da escassez. Já o último problema é em relação às diversas rupturas que serão necessárias nesse caminho.
O que vem depois da plenitude/singularidade?
Alguns futuristas têm previsto que, em torno do ano de 2045, a humanidade vá alcançar a singularidade. Trata-se da teoria de que a AI autodirecionada irá crescer exponencialmente, chegando a um ponto em que ela ultrapasse a inteligência humana, momento denominado singularidade por especialistas. Alguns visionários, como Elon Musk, no entanto, são mais pessimistas em relação a esse cenário, comparando-o à “invocação de um demônio”.
A história da AI: um final feliz?
Lee acredita no potencial da AI tanto para o bem, ao alcançarmos à era de plenitude, quanto para o mal (com riscos à segurança, deepfakes, armas autônomas e violação de privacidade). O autor considera que todos somos protagonistas na história da AI e que podemos fazer parte dessa que é a “maior realização da história da humanidade”.
Resumo: Ariane Rodrigues Annunciação
Fotos: divulgação, Jeremy Bezanger, Alex Iby, Andrea De Santis, / Unsplash
Ficha técnica:
Título: AI 2021 – ten visions for our future
Autores: Kai-Fu Lee e Chen Qiufan
Editora: Currency
