A IA pode ser seu próximo colega – ou substituto?

Publicado por: Redação
12/01/2023 13:37:19
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Cortesia Editorial Pixabay
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IA e o futuro do trabalho: 5 especialistas sobre o que ChatGPT, DALL -E e outras ferramentas de IA significam para artistas e trabalhadores do conhecimento

 

Da energia a vapor e da eletricidade aos computadores e à internet, os avanços tecnológicos sempre perturbaram os mercados de trabalho, eliminando alguns empregos e criando outros. A inteligência artificial continua sendo um nome impróprio – os sistemas de computador mais inteligentes ainda não sabem de nada – mas a tecnologia atingiu um ponto de inflexão em que está prestes a afetar novas classes de empregos: artistas e trabalhadores do conhecimento.

 

Especificamente, o surgimento de grandes modelos de linguagem – sistemas de IA treinados em grandes quantidades de texto – significa que os computadores agora podem produzir linguagem escrita com sonoridade humana e converter frases descritivas em imagens realistas. The Conversation pediu a cinco pesquisadores de inteligência artificial para discutir como grandes modelos de linguagem provavelmente afetariam artistas e trabalhadores do conhecimento. E, como observaram nossos especialistas, a tecnologia está longe de ser perfeita, o que levanta uma série de questões – da desinformação ao plágio – que afetam os trabalhadores humanos.

 

Para avançar para cada resposta, aqui está uma lista de cada um:

Criatividade para todos – mas perda de habilidades?

Lynne Parker, Vice-Chanceler Associada, Universidade do Tennessee

Grandes modelos de linguagem estão tornando a criatividade e o conhecimento acessíveis a todos. Qualquer pessoa com conexão à Internet agora pode usar ferramentas como ChatGPT ou DALL -E 2 para se expressar e dar sentido a enormes quantidades de informações, por exemplo, produzindo resumos de texto.

 

Especialmente notável é a profundidade da exibição de grandes modelos de linguagem de experiência humana. Em apenas alguns minutos, os novatos podem criar ilustrações para suas apresentações de negócios , gerar propostas de marketing , obter ideias para superar o bloqueio do escritor ou gerar um novo código de computador para executar funções específicas, tudo em um nível de qualidade normalmente atribuído a especialistas humanos.

 

Essas novas ferramentas de IA não podem ler mentes, é claro. Um novo tipo de criatividade humana, porém mais simples, é necessário na forma de prompts de texto para obter os resultados que o usuário humano está procurando. Por meio de prompts iterativos – um exemplo de colaboração humano-IA – o sistema de IA gera sucessivas rodadas de saídas até que o humano que escreve os prompts esteja satisfeito com os resultados. Por exemplo, o vencedor (humano) da recente competição Colorado State Fair na categoria de artista digital , que usou uma ferramenta baseada em IA, demonstrou criatividade, mas não do tipo que requer pincéis e olho para cores e texturas.

 

Embora haja benefícios significativos em abrir o mundo da criatividade e do conhecimento para todos, essas novas ferramentas de IA também têm desvantagens. Primeiro, eles podem acelerar a perda de habilidades humanas importantes que continuarão importantes nos próximos anos, especialmente habilidades de escrita. Os institutos educacionais precisam criar e aplicar políticas sobre usos permitidos de grandes modelos de linguagem para garantir um jogo justo e resultados de aprendizagem desejáveis.

 

Em segundo lugar, essas ferramentas de IA levantam questões sobre proteções de propriedade intelectual . Embora os criadores humanos sejam regularmente inspirados por artefatos existentes no mundo, incluindo arquitetura e escritos, músicas e pinturas de outros, há perguntas não respondidas sobre o uso adequado e justo por grandes modelos de linguagem de exemplos de treinamento protegidos por direitos autorais ou de código aberto. Ações judiciais em andamento agora estão debatendo esta questão, que pode ter implicações para o futuro design e uso de grandes modelos de linguagem.

 

À medida que a sociedade navega pelas implicações dessas novas ferramentas de IA, o público parece pronto para adotá-las. O chatbot ChatGPT se tornou viral rapidamente, assim como o gerador de imagens Dall-E mini e outros. Isso sugere um enorme potencial inexplorado de criatividade e a importância de tornar o trabalho criativo e de conhecimento acessível a todos.

 

Possíveis imprecisões, preconceitos e plágio

Daniel Acuña, Professor Associado de Ciência da Computação, University of Colorado Boulder

Sou um usuário regular do GitHub Copilot , uma ferramenta para ajudar as pessoas a escrever código de computador, e passei inúmeras horas brincando com o ChatGPT e ferramentas semelhantes para texto gerado por IA. Na minha experiência, essas ferramentas são boas para explorar ideias nas quais não havia pensado antes.

 

Fiquei impressionado com a capacidade dos modelos de traduzir minhas instruções em texto ou código coerente. Eles são úteis para descobrir novas maneiras de melhorar o fluxo de minhas ideias ou criar soluções com pacotes de software que eu não sabia que existiam. Depois de ver o que essas ferramentas geram, posso avaliar sua qualidade e editar bastante. No geral, acho que eles elevam o nível do que é considerado criativo.

 

Mas tenho várias reservas.

Um conjunto de problemas são suas imprecisões – pequenas e grandes. Com o Copilot e o ChatGPT, estou constantemente procurando se as ideias são muito superficiais – por exemplo, texto sem muita substância ou código ineficiente, ou saída totalmente errada, como analogias ou conclusões erradas, ou código que não roda. Se os usuários não criticarem o que essas ferramentas produzem, as ferramentas são potencialmente prejudiciais.

 

Recentemente, a Meta encerrou seu grande modelo de linguagem Galactica para texto científico porque inventou “fatos”, mas parecia muito confiante . A preocupação era que isso pudesse poluir a internet com falsidades aparentemente confiantes.

 

Outro problema são os preconceitos. Os modelos de linguagem podem aprender com os vieses dos dados e replicá-los. Esses vieses são difíceis de ver na geração de texto, mas muito claros nos modelos de geração de imagem . Os pesquisadores da OpenAI, criadores do ChatGPT, têm sido relativamente cuidadosos sobre como o modelo responderá, mas os usuários rotineiramente encontram maneiras de contornar essas barreiras.

 

 

 

Outro problema é o plágio. Pesquisas recentes mostraram que as ferramentas de geração de imagens geralmente plagiam o trabalho de outras pessoas . O mesmo acontece com o ChatGPT? Acredito que não sabemos. A ferramenta pode estar parafraseando seus dados de treinamento – uma forma avançada de plágio. O trabalho em meu laboratório mostra que as ferramentas de detecção de plágio de texto estão muito atrasadas quando se trata de detectar paráfrases .

 

Essas ferramentas estão engatinhando, dado o seu potencial. Por enquanto, acredito que existam soluções para suas atuais limitações. Por exemplo, as ferramentas podem verificar os fatos do texto gerado em relação às bases de conhecimento, usar métodos atualizados para detectar e remover vieses de grandes modelos de linguagem e executar resultados por meio de ferramentas de detecção de plágio mais sofisticadas.

 

Com os humanos superados, os empregos de nicho e 'artesanais' permanecerão

Kentaro Toyama, Professor de Informação Comunitária, Universidade de Michigan

Nós, seres humanos, adoramos acreditar em nossa especialidade, mas a ciência e a tecnologia repetidamente provaram que essa convicção está errada. Antigamente, as pessoas pensavam que os humanos eram os únicos animais a usar ferramentas, formar equipes ou propagar a cultura, mas a ciência mostrou que outros animais fazem cada uma dessas coisas .

 

Enquanto isso, a tecnologia anulou, uma a uma, as afirmações de que tarefas cognitivas requerem um cérebro humano. A primeira máquina de somar foi inventada em 1623 . No ano passado, uma obra gerada por computador ganhou um concurso de arte . Acredito que a singularidade – o momento em que os computadores encontram e superam a inteligência humana – está no horizonte.

Como a inteligência e a criatividade humanas serão valorizadas quando as máquinas se tornarem mais inteligentes e criativas do que as pessoas mais brilhantes? Provavelmente haverá um continuum. Em alguns domínios, as pessoas ainda valorizam os humanos fazendo coisas, mesmo que um computador possa fazer melhor. Já se passou um quarto de século desde que o Deep Blue da IBM derrotou o campeão mundial Garry Kasparov, mas o xadrez humano – com todo o seu drama – não desapareceu.

uma ilustração de capa de revista mostrando um astronauta caminhando em direção ao espectador em um planeta desértico
 
A revista Cosmopolitan usou DALL-E 2 para produzir esta capa. © Hearst Magazine Media, Inc.

Em outros domínios, a habilidade humana parecerá dispendiosa e estranha. Veja a ilustração, por exemplo. Na maioria das vezes, os leitores não se importam se o gráfico que acompanha um artigo de revista foi desenhado por uma pessoa ou por um computador – eles apenas querem que seja relevante, novo e talvez divertido. Se um computador pode desenhar bem, os leitores se importam se a linha de crédito diz Mary Chen ou System X? Os ilustradores sim , mas os leitores podem nem perceber.

 

E, claro, esta questão não é preto ou branco. Muitos campos serão híbridos, onde alguns Homo sapiens encontram um nicho de sorte, mas a maior parte do trabalho é feita por computadores. Pense na manufatura – grande parte dela hoje é realizada por robôs, mas algumas pessoas supervisionam as máquinas, e ainda existe um mercado para produtos artesanais.

 

Se a história serve de guia, é quase certo que os avanços na IA farão com que mais empregos desapareçam, que as pessoas da classe criativa com habilidades apenas humanas se tornarão mais ricas, mas em menor número, e que aqueles que possuem tecnologia criativa se tornarão os novos mega -rico. Se houver um lado positivo, pode ser que, quando mais pessoas estiverem sem um meio de vida decente, as pessoas possam reunir a vontade política de conter a desigualdade desenfreada.

 

Velhos empregos irão desaparecer, novos empregos surgirão

Mark Finlayson, Professor Associado de Ciência da Computação, Florida International University

Modelos de linguagem grandes são máquinas sofisticadas de conclusão de sequência: dê a alguém uma sequência de palavras (“Eu gostaria de comer um…”) e ele retornará conclusões prováveis ​​(“… maçã.”). Grandes modelos de linguagem como o ChatGPT , que foram treinados em números recordes de palavras (trilhões), surpreenderam muitos, incluindo muitos pesquisadores de IA, com o quão realistas, extensos, flexíveis e sensíveis ao contexto são suas conclusões.

 

Como qualquer nova tecnologia poderosa que automatiza uma habilidade – neste caso, a geração de texto coerente, embora um tanto genérico – afetará aqueles que oferecem essa habilidade no mercado. Para conceber o que pode acontecer, é útil relembrar o impacto da introdução de programas de processamento de texto no início dos anos 80. Certos trabalhos como digitador desapareceram quase completamente. Mas, por outro lado, qualquer pessoa com um computador pessoal era capaz de gerar documentos bem compostos com facilidade, aumentando amplamente a produtividade.

 

Além disso, surgiram novos empregos e habilidades que antes eram inimagináveis, como o item de currículo frequentemente incluído, o MS Office. E o mercado de produção de documentos de alto padrão permaneceu, tornando-se muito mais capaz, sofisticado e especializado.

 

Acho que esse mesmo padrão quase certamente será válido para grandes modelos de linguagem: não haverá mais necessidade de você pedir a outras pessoas que esbocem um texto genérico e coerente. Por outro lado, grandes modelos de linguagem permitirão novas formas de trabalho e também levarão a empregos novos e até então inimagináveis.

 

Para ver isso, considere apenas três aspectos em que grandes modelos de linguagem falham. Primeiro, pode ser necessário um pouco de inteligência (humana) para criar um prompt que obtenha a saída desejada. Pequenas alterações no prompt podem resultar em uma grande alteração na saída.

 

Em segundo lugar, grandes modelos de linguagem podem gerar resultados inapropriados ou sem sentido sem aviso prévio.

 

Em terceiro lugar, até onde os pesquisadores de IA podem dizer, grandes modelos de linguagem não têm uma compreensão abstrata e geral do que é verdadeiro ou falso, se algo está certo ou errado e do que é apenas senso comum. Notavelmente, eles não podem fazer matemática relativamente simples . Isso significa que sua saída pode ser inesperadamente enganosa, tendenciosa, logicamente defeituosa ou simplesmente falsa .

 

Essas falhas são oportunidades para trabalhadores criativos e do conhecimento. Para grande parte da criação de conteúdo, mesmo para o público em geral, as pessoas ainda precisarão do julgamento de trabalhadores humanos criativos e do conhecimento para solicitar, orientar, agrupar, selecionar, editar e, especialmente, aumentar a produção das máquinas. Muitos tipos de linguagem especializada e altamente técnica permanecerão fora do alcance das máquinas no futuro próximo. E haverá novos tipos de trabalho – por exemplo, aqueles que farão negócios ajustando grandes modelos de linguagem internos para gerar certos tipos especializados de texto para atender a mercados específicos.

 

Em suma, embora grandes modelos de linguagem certamente prenunciem disrupção para trabalhadores criativos e do conhecimento, ainda há muitas oportunidades valiosas à vista para aqueles que desejam se adaptar e integrar essas novas e poderosas ferramentas.

 

Saltos na tecnologia levam a novas habilidades

Casey Greene, professor de informática biomédica, University of Colorado Anschutz Medical Campus

A tecnologia muda a natureza do trabalho, e o trabalho do conhecimento não é diferente. Nas últimas duas décadas, a biologia e a medicina passaram por transformações pelo avanço rápido da caracterização molecular , como o sequenciamento de DNA rápido e barato e a digitalização da medicina na forma de aplicativos, telemedicina e análise de dados.

 

Algumas etapas da tecnologia parecem maiores do que outras. O Yahoo implantou curadores humanos para indexar conteúdo emergente durante o surgimento da World Wide Web. O advento de algoritmos que usavam informações incorporadas nos padrões de links da Web para priorizar resultados alterou radicalmente o panorama da pesquisa, transformando a forma como as pessoas coletam informações hoje.

 

O lançamento do ChatGPT da OpenAI indica outro salto. O ChatGPT envolve um modelo de linguagem grande de última geração ajustado para bate-papo em uma interface altamente utilizável. Ele coloca uma década de rápido progresso em inteligência artificial ao alcance das pessoas. Essa ferramenta pode escrever cartas de apresentação aceitáveis ​​e instruir os usuários sobre como lidar com problemas comuns em estilos de idioma selecionados pelo usuário .

 

 

Assim como as habilidades para encontrar informações na Internet mudaram com o advento do Google, as habilidades necessárias para obter a melhor saída dos modelos de linguagem se concentrarão na criação de prompts e modelos de prompt que produzem as saídas desejadas.

 

Para o exemplo de carta de apresentação, vários prompts são possíveis. “Escrever uma carta de apresentação para um trabalho” produziria uma saída mais genérica do que “Escrever uma carta de apresentação para uma posição como especialista em entrada de dados”. O usuário pode criar prompts ainda mais específicos colando partes da descrição do trabalho, currículo e instruções específicas – por exemplo, “destaque a atenção aos detalhes”.

 

Tal como acontece com muitos avanços tecnológicos, a forma como as pessoas interagem com o mundo mudará na era dos modelos de IA amplamente acessíveis. A questão é se a sociedade usará esse momento para promover a equidade ou exacerbar as disparidades.

 

Autores:

  1. Vice-chanceler associado, Universidade do Tennessee

  2. Professor de Informática Biomédica, University of Colorado Anschutz Medical Campus

  3. Professor Associado de Ciência da Computação, Professor Associado de Ciência da Informação, University of Colorado Boulder

  4. Professor de Informação Comunitária, Universidade de Michigan

  5. Professor Associado de Ciência da Computação, Florida International University

Com informações do The Conversation

 

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