Inteligência Artificial generativa: reflexos no mercado e desafios

Ensaio

Inteligência Artificial generativa: reflexos no mercado e desafios
Foto: FLORENCE LO/Reuters

Compartilhe

Temas

Rony Vainzof


10 de fevereiro de 2023

Presenciaremos uma revolução na maneira como as empresas funcionam por meio desta tecnologia, mas como utilizá-la de forma ética, segura e responsável?

O Nexo depende de você para financiar seu trabalho e seguir produzindo um jornalismo de qualidade, no qual se pode confiar.Conheça nossos planos de assinatura.Junte-se ao Nexo! Seu apoio é fundamental.

A Inteligência Artificial generativa traz a tecnologia para domínio antes reservado aos humanos. Estamos falando de criatividade! Com ela, algoritmos permitem que máquinas desenvolvam conteúdos novos/originais, como texto, áudio, vídeo, imagens e códigos, usando o que aprenderam com base em informações já existentes e na interação com usuários. Ela difere das aplicações usuais de IA, justamente pela capacidade de criar algo novo. Daí generativa.

Por exemplo, o DALL-E, com pequenos comandos de texto, cria imagens e artes completamente novas. Já o ChatGPT é um chatbot capaz de responder a perguntas e ajudar a resolver problemas em uma variedade de tópicos. Já são diversas as ferramentas, como: DeepMind’s, Alpha Code (GoogleLab), MidJourney, Jasper, Stable Diffusion, entre outras.

Os números impressionam: o ChatGPT atingiu um milhão de usuários em apenas cinco dias (iPhone demorou 74 dias, Instagram 2,5 meses, Spotify cinco meses, Facebook 10 meses e Netflix 3,5 anos). Em 2022, investidores injetaram pelo menos US$ 1,37 bilhão em empresas de IA generativa em 78 negócios, de acordo com dados do PitchBook. Até 2025, 10% de todos os dados produzidos serão gerados por IA generativa e 30% das mensagens de saída de grandes organizações serão geradas sinteticamente. A OpenAI, empresa que desenvolveu o ChatGPT, está avaliada em cerca de US$ 29 bilhões, segundo o jornal americano The Wall Street Journal.

A IA generativa está sendo utilizada para desenvolver, prototipar, debater e impactar os mais diversos setores: códigos de programação; trabalhos jurídicos, como opiniões legais e petições; pesquisas na área da saúde; criação de estratégias e layouts de marketing; desenvolvimento de blogs; ilustração de revistas; ambientes de videogame; conceituação de filmes; histórias em quadrinhos; concursos de arte; roteiros de viagem; e tatuagens, apenas para citar alguns exemplos.

O crescimento e adoção generalizada da IA generativa em nossa sociedade terá impacto significativo em como vivemos e trabalhamos. E, como qualquer outra tecnologia, traz efeitos positivos e preocupações.

Há casos sensíveis do uso da tecnologia, como: textos coerentes que parecem corretos, mas são fake news, pois desenvolvidos pela IA por meio de bases não filtradas, incorretas ou não confiáveis; filtros existentes não serem eficazes na captura e mitigação de conteúdo impróprio ou ilícito; vieses discriminatórios com o potencial de prejudicar indivíduos ao reforçar – ao invés de combater – preconceitos; programação de códigos maliciosos; deep fake para fraudes; evil digital twins (gêmeos digitais malignos) em metaversos para manipulação da mente humana; violação de direitos autorais, marcas e de personalidade; alunos e concurseiros “colando” para passar em provas; ausência de transparência e explicabilidade, entre outras.

O crescimento e adoção generalizada da IA generativa em nossa sociedade terá impacto significativo em como vivemos e trabalhamos. E, como qualquer outra tecnologia, traz efeitos positivos e preocupações

Ainda, os modelos podem gerar conteúdo protegido por propriedade imaterial, como marcas registradas, textos, artes, imagens, e direitos de personalidade. Seria um “uso justo” filtrar tipos específicos de conteúdo e desenvolver novos a partir deles sem sequer citar as fontes ou sem autorização do uso da imagem que serviu como base? O que acontece quando há possível plágio diante do uso de uma fonte como base em seus dados de treinamento? Será que podemos considerar a IA generativa como mais uma ferramenta do ser humano para desenvolver novas obras (como uma câmera digital, para fotografias, ou um pincel, para artes)?

Sob a perspectiva do mercado de trabalho, será que a IA generativa criará mais empregos do que automatiza? Presenciaremos uma revolução, ainda maior, na maneira como as empresas funcionam por meio desta tecnologia, com ganhos de produtividade e economia de custos, suportando fluxos de trabalho e automatizando determinadas tarefas. Mas como ficará o mercado de trabalho?

Estamos no hype do tema. A implantação pode ser mais arriscada nesse momento embrionário, mas os benefícios para as primeiras empresas e usuários são potencialmente maiores. Ao mesmo tempo, é preciso compreender suas limitações e desafios, com informação e responsabilidade.

Se a IA generativa passa a ser fundamental para a competitividade das organizações, eficácia e produtividade precisam caminhar ao lado de princípios, como beneficência, transparência, não discriminação e prestação de contas, tanto para identificar e mitigar riscos no desenvolvimento ou uso de aplicações imprecisas ou tendenciosas, como para gerar maior confiança na tecnologia (Data Ethics e Ética by Design).

A ausência de cuidados e diligências éticas na adoção de IA generativa podem provocar efeitos danosos sobre as pessoas afetadas e representar riscos reputacionais, regulatórios e legais. A premissa é uma sólida estrutura de governança.

Executivos precisam identificar rapidamente as áreas de negócios em que a tecnologia pode ter impacto imediato e desenvolver mecanismos de implementação e monitoramento. É essencial incentivar a inovação criteriosa e responsável em toda a organização, contemplando nos conselhos empresariais diversidade cognitiva, como condição para conciliar responsabilidade corporativa e cultura empresarial.

Empresas e governo podem e devem trabalhar juntos para lidar com a transição no mercado de trabalho, diante da urgente necessidade de novas habilidades e investimentos significativos em capacitação, qualificação e requalificação de jovens, adultos e idosos.

Ou seja, é preciso refletir sobre os impactos da IA generativa de forma a extrair o melhor de ambos (humanos e máquinas) e reconhecer a importância de complementaridade em ambos, em vez de substituição.

Rony Vainzof é sócio do Opice Blum, Bruno e Vainzof Advogados. Coordenador de pós-graduação em Direito Digital da Escola Paulista de Direito. Diretor do Departamento de Defesa e Segurança da Fiesp (Federação das Indústrias do Estado de São Paulo). Consultor em Proteção de Dados da FecomercioSP.

Os artigos publicados no nexo ensaio são de autoria de colaboradores eventuais do jornal e não representam as ideias ou opiniões do Nexo. O Nexo Ensaio é um espaço que tem como objetivo garantir a pluralidade do debate sobre temas relevantes para a agenda pública nacional e internacional. Para participar, entre em contato por meio de ensaio@nexojornal.com.br informando seu nome, telefone e email.