AI é uma ideologia, não uma tecnologia


Uma das principais ansiedades no mundo da tecnologia e da política externa hoje é a suposta vantagem da China na corrida à inteligência artificial. A narrativa usual é assim: sem as restrições à coleta de dados impostas pelas democracias liberais e com a capacidade de direcionar centralmente uma maior alocação de recursos, os chineses ultrapassarão o Ocidente. A IA está sedenta por mais e mais dados, mas o Ocidente insiste em privacidade. Diz-se que este é um luxo que não podemos permitir, pois qualquer poder mundial que obtenha inteligência sobre-humana via IA primeiro se tornará dominante.

Se você aceita essa narrativa, a lógica da vantagem chinesa é poderosa. E se estiver errado? Talvez a vulnerabilidade do Ocidente não decorra de nossas idéias sobre privacidade, mas da própria ideia da IA.

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SOBRE

Glen Weyl é fundador e presidente da Fundação RadicalxChange e escritório do economista político e tecnólogo social da Microsoft (OCTOPEST). Jaron Lanier é o autor de Dez argumentos para excluir suas contas de mídia social agora mesmo e Alvorecer do Tudo Novo. Ele (e Glen) são pesquisadores da Microsoft, mas não falam pela empresa.

Afinal, o termo “inteligência artificial” não delineia avanços tecnológicos específicos. Um termo como “nanotecnologia” classifica tecnologias referenciando uma medida objetiva de escala, enquanto a IA apenas refere uma medida subjetiva de tarefas que classificamos como inteligentes. Por exemplo, o adorno e a transformação “deepfake” do rosto humano, agora comuns em plataformas de mídia social como Snapchat e Instagram, foram introduzidos em uma startup vendida ao Google por um dos autores; esses recursos foram chamados de processamento de imagem há 15 anos, mas são rotineiramente denominados AI hoje. O motivo é, em parte, marketing. Ultimamente, o software se beneficia de um ar de magia quando é chamado de IA. Se “IA” é mais do que marketing, pode ser melhor entendido como uma das inúmeras filosofias concorrentes que podem direcionar nosso pensamento sobre a natureza e o uso da computação.

Uma alternativa clara à “IA” é focar nas pessoas presentes no sistema. Se um programa conseguir distinguir gatos de cães, não fale sobre como uma máquina está aprendendo a ver. Em vez disso, fale sobre como as pessoas contribuíram com exemplos para definir as qualidades visuais que distinguem “gatos” de “cães” de maneira rigorosa pela primeira vez. Sempre existe uma segunda maneira de conceber qualquer situação em que a IA seja pretendida. Isso importa, porque o modo de pensar da IA ​​pode desviar a responsabilidade dos seres humanos.

A IA pode estar alcançando resultados sem precedentes em diversos campos, incluindo medicina, controle robótico e processamento de linguagem / imagem, ou uma certa maneira de falar sobre software pode estar em jogo como uma maneira de não celebrar completamente as pessoas que trabalham juntas através da melhoria dos sistemas de informação que estão alcançando esses resultados. A “IA” pode ser uma ameaça para o futuro humano, como é frequentemente imaginado na ficção científica, ou pode ser uma maneira de pensar sobre a tecnologia que dificulta o design da tecnologia, para que possa ser usada de forma eficaz e responsável. A própria idéia de IA pode criar uma distração que facilita a um pequeno grupo de tecnólogos e investidores reivindicar todas as recompensas de um esforço amplamente distribuído. A computação é uma tecnologia essencial, mas a maneira de pensar sobre a IA pode ser obscura e disfuncional.

Você pode rejeitar a maneira de pensar da IA ​​por vários motivos. Uma é que você vê as pessoas como tendo um lugar especial no mundo e sendo a principal fonte de valor da qual as IAs dependem. (Isso pode ser chamado de objeção humanista.) Outra visão é que nenhuma inteligência, humana ou máquina, é realmente verdadeiramente autônoma: tudo o que realizamos depende do contexto social estabelecido por outros seres humanos que dão sentido ao que desejamos realizar. (A objeção pluralista.) Independentemente de como alguém a vê, um entendimento da IA ​​focado na independência e não na interdependência com os seres humanos perde grande parte do potencial da tecnologia de software.

Apoiar a filosofia da IA ​​sobrecarregou nossa economia. Menos de 10% da força de trabalho dos EUA está oficialmente empregada no setor de tecnologia, em comparação com 30% a 40% nos setores industriais então líderes na década de 1960. Pelo menos parte da razão para isso é que, quando as pessoas fornecem dados, exemplos comportamentais e até mesmo a solução ativa de problemas on-line, isso não é considerado “trabalho”, mas é tratado como parte de uma troca de livros por uma Internet gratuita Serviços. Por outro lado, quando as empresas encontram novas maneiras criativas de usar as tecnologias de rede para permitir que as pessoas forneçam serviços anteriormente mal executados por máquinas, isso recebe pouca atenção dos investidores que acreditam que “a IA é o futuro”, incentivando mais automação. Isso contribuiu para o esvaziamento da economia.

Preencher uma parte dessa lacuna e, assim, reduzir o subemprego da força de trabalho no mundo rico, poderia expandir a produção produtiva da tecnologia ocidental muito mais do que uma maior receptividade à vigilância na China. De fato, como demonstrado em relatórios recentes, a maior vantagem da China em IA é menos vigilância do que uma vasta força de trabalho sombra que rotula ativamente os dados inseridos em algoritmos. Assim como ocorreu com as falhas relativas das forças de trabalho ocultas passadas, esses trabalhadores se tornariam mais produtivos se aprendessem a entender e melhorar os sistemas de informação em que se inserem e fossem reconhecidos por esse trabalho, em vez de serem apagados para manter “Ignore o homem por trás da cortina” miragem em que a IA repousa. A compreensão dos trabalhadores sobre os processos de produção, possibilitando contribuições mais profundas à produtividade, foi o coração dos japoneses Kaizen Milagre do Sistema Toyota de Produção nas décadas de 1970 e 1980.



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