Resumo do livro Co-Intelligence by Ethan Mollick

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1. Co-inteligência é o novo amanhecer

Imagine um local de trabalho onde seu colega de trabalho mais confiável não seja um humano, mas uma máquina inteligente que aprende, se adapta e trabalha diligentemente ao seu lado. Este cenário é a realidade emergente da Inteligência Artificial (IA).

A IA está rapidamente a tornar-se um aspeto integral e transformador da vida quotidiana, especialmente no local de trabalho.

A capacidade da IA ​​de imitar a comunicação humana e a tomada de decisões a torna uma aliada surpreendentemente eficaz.

À medida que a tecnologia avança, a IA evolui de um simples assistente para um colega de trabalho ativo. Essa transformação é evidente em vários campos. Por exemplo, a IA pode ser um tutor pessoal, ajustando-se às necessidades e ao estilo de aprendizagem de cada aluno e tornando o ensino individual acessível a todos.

A ascensão da IA ​​traz consigo muitas oportunidades e desafios. Embora possa ajudar em inúmeras tarefas, desde a redação de ensaios até a codificação, suas capacidades crescentes também levantam questões importantes. Mais especificamente, como pode a sociedade utilizar a IA de forma responsável e impedir que esta espalhe preconceitos prejudiciais?

Este resumo tem como objetivo responder a essas perguntas e mostrar como a IA está mudando o que as pessoas fazem e como o fazem. Ele mostrará como usar a co-inteligência para melhorar seu fluxo de trabalho atual, seja por meio da automatização de tarefas repetitivas, da criação de novas ideias ou da construção de uma carreira em torno da IA.

Vamos começar!

2. A IA existe há séculos

Os humanos sempre tiveram curiosidade sobre máquinas que pudessem pensar. No século 18, existia uma máquina chamada Mechanical Turk. Muitos ficaram impressionados com a forma como ele jogava xadrez, incluindo figuras famosas como Ben Franklin e Napoleão. As pessoas acreditavam que ela poderia pensar, mas o verdadeiro truque era que um mestre enxadrista controlava a máquina por dentro.

No século 20, a ideia de máquinas inteligentes tomou um novo rumo. Em 1950, Claude Shannon construiu um roedor mecânico chamado Teseu, que conseguia encontrar o caminho através de um labirinto e mostrava os primeiros sinais de aprendizado de máquina. Na mesma época, Alan Turing desenvolveu o jogo de imitação para testar se uma máquina poderia imitar a inteligência humana. Essas ideias lançaram as bases para o campo da IA.

Se os avanços da IA ​​nos ensinaram alguma coisa, foi nunca deixar de ser curioso.

Os pesquisadores pensaram que a IA se tornaria sábia rapidamente, mas o progresso foi mais lento do que o esperado. Esta experiência levou a períodos de desilusão conhecidos como invernos de IA, durante os quais o interesse e o financiamento para projetos de IA diminuíram.

Na década de 2010, a IA voltou com um progresso significativo no aprendizado de máquina. Grandes empresas de tecnologia como a Amazon começaram a maximizá-lo para prever a demanda dos clientes e aprimorar as operações.

O próximo avanço veio em 2017 com um artigo chamado “Atenção é tudo que você precisa”. Pesquisadores do Google apresentaram o Transformer, uma nova maneira de a IA entender a linguagem. Esta abordagem inovadora permitiu que os modelos de IA se concentrassem nas partes mais relevantes de um texto, melhorando consideravelmente a sua capacidade de compreender e produzir uma linguagem semelhante à humana.

No entanto, treinar esses modelos é caro e requer computadores potentes. O processo envolve ler bilhões de palavras e aprender com elas. Por exemplo, o ChatGPT original tinha 175 bilhões de parâmetros ou pesos para compreensão da linguagem. E modelos mais novos e avançados como o GPT-4 são ainda maiores e mais complexos.

Apesar de serem extensivamente treinados, os modelos de IA ainda podem falhar em truques. Às vezes, avisos cuidadosamente elaborados podem fazer com que a IA gere conteúdo prejudicial ou impróprio, como instruções para a produção de substâncias perigosas.

3. A IA não funciona como um software normal

Um equívoco comum sobre IA é que ela deveria se comportar como software tradicional. O software tradicional bem construído e depurado segue regras rígidas e sempre fornece os mesmos resultados, mas a IA opera de maneira diferente. Sua saída pode ser imprevisível e não confiável; às vezes gera soluções surpreendentes e criativas, outras vezes comete erros ou parece “esquecer” o que pode fazer.

Embora a IA possa fornecer explicações convincentes para as suas decisões, falta-lhe a reflexão e o raciocínio mais profundos característicos dos humanos. Esta abordagem contrasta com o software tradicional, onde manuais e tutoriais detalhados oferecem orientação abrangente.

Curiosamente, os cientistas sociais estudam agora o comportamento da IA ​​utilizando métodos tradicionalmente aplicados em psicologia e economia a seres humanos. Assim como factores como o rendimento e as experiências passadas moldam as escolhas de compra das pessoas, os modelos de IA são moldados pelos seus dados de treino e algoritmos. Tradicionalmente, as empresas gastavam muito tempo e dinheiro compreendendo e influenciando o comportamento humano do consumidor, mas agora estão fazendo o mesmo com a IA.

Quando bem treinada, a IA pode compreender diferentes dinâmicas e tomar decisões baseadas em valores como os humanos.

Trabalhar com IA é mais fácil se você pensar nisso como uma pessoa. Suponha que você seja diretor de marketing e precise de slogans para um novo smartwatch. Você pode obter frases genéricas se pedir à IA slogans sem contexto. Mas se você disser à IA para agir como um comediante e fazer as pessoas rirem, você terá opções mais engraçadas e criativas.

Por outro lado, tratar a IA como seres humanos pode causar problemas. As pessoas podem pensar erroneamente que a IA compartilha seus sentimentos e acabar fornecendo informações pessoais à máquina, sem perceber que estão falando com uma ferramenta da empresa.

É comum atribuir características humanas a coisas não humanas, prática conhecida como antropomorfismo. Afinal, a maioria das pessoas vê rostos nas nuvens, conversa com animais e acredita que o clima tem motivos. Portanto, é natural fazer o mesmo com a IA, especialmente porque falar com a IA muitas vezes é como falar com alguém. Mas nunca se esqueça que a IA não é um ser humano. Portanto, não compartilhe nada que você não gostaria que um estranho soubesse!

4. A IA é mais rápida que os humanos em pensamento e criatividade

A IA pode gerar muitas ideias rapidamente. Por exemplo, se você pedir a uma IA bem treinada como o GPT-4 para fazer um Teste de Usos Alternativos (AUT), ele poderá listar mais de 100 usos para uma escova de dentes em dois minutos ou menos. Isso é mais rápido do que qualquer humano! Esta velocidade mostra a capacidade da IA ​​de pensar de forma diferente e criar ideias incomuns nas quais os humanos talvez não pensem prontamente.

Mas a produção criativa da IA ​​levanta questões sobre a originalidade. Não é nenhum segredo que a IA não se baseia em um banco de dados específico; ele apenas usa seu treinamento para estabelecer conexões e pode, inadvertidamente, assemelhar-se às existentes. Em outras palavras, a IA pode reproduzir o estilo de um artista famoso sem capturar o significado mais profundo da obra original.

Preparar-se para o futuro do trabalho envolve abraçar os benefícios da IA, mantendo-se consciente dos seus riscos.

As capacidades da IA ​​vão além dos testes teóricos, demonstrando um desempenho impressionante em tarefas práticas de criatividade. Em um concurso de geração de ideias na Wharton, a IA superou 200 alunos, apresentando mais e melhores ideias para um produto de US$ 50. Este exemplo destaca o potencial da IA ​​como uma poderosa ferramenta de brainstorming, especialmente para aqueles que têm dificuldade em pensar de forma criativa.

O processo criativo da IA ​​também se aplica à codificação e à análise de dados. Ele pode escrever software, simplificar a programação para não programadores e resumir vastos conjuntos de dados, identificando temas e padrões valiosos para vários campos, como finanças. Notavelmente, investigadores da Universidade de Chicago descobriram que a IA poderia analisar teleconferências de empresas e prever a volatilidade dos preços das ações com mais precisão do que modelos especializados.

No entanto, as habilidades criativas da IA ​​apresentam desafios. Depender demasiado do trabalho gerado pela IA pode estimular a criatividade e a originalidade humanas, limitando o pensamento independente e as oportunidades de aprendizagem. Além disso, a tendência da IA ​​de “alucinar” ou gerar informações plausíveis, mas incorretas, é bastante preocupante.

Para ser o humano informado, você precisará ser capaz de verificar a IA em busca de alucinações e mentiras. ~Ethan Mollick

Ao produzir inúmeras ideias rapidamente, a IA ajuda os humanos a se concentrarem em refinar e combinar essas ideias. Este ritmo pode levar a soluções inovadoras que apenas os humanos e a IA trabalhando em conjunto podem alcançar.

5. Seu novo parceiro de trabalho

A IA está transformando a natureza do trabalho. Ao contrário da automação anterior, que visava principalmente trabalhos repetitivos e perigosos, a IA agora impacta profissões criativas e qualificadas. Os professores universitários, por exemplo, estão entre as principais profissões com tarefas que se sobrepõem às capacidades de IA. Isso não significa necessariamente que esses empregos irão desaparecer, mas as funções dentro deles mudarão muito.

A IA é excelente no tratamento de tarefas específicas, muitas vezes rotineiras ou administrativas. Por exemplo, um professor de uma escola de negócios poderia usar IA para preencher relatórios ou escrever cartas de recomendação, liberando mais tempo para ensino e pesquisa. O trabalho do professor ainda existe, mas é muito diferente. É como as ferramentas elétricas ajudam os carpinteiros sem substituí-las.

As tarefas e os trabalhos existem em sistemas complexos, pelo que a IA não pode substituir completamente estas funções sem abordar os contextos mais amplos. Mesmo que a IA pudesse teoricamente dar uma aula, as políticas institucionais, a aceitação dos alunos e o valor educacional da interação humana devem ser considerados.

O futuro da IA ​​envolve uma colaboração onde a experiência humana e as capacidades de IA se complementam.

O conceito “Jagged Frontier” ilustra como as capacidades da IA ​​são inconsistentes. Algumas tarefas, como a geração de ideias, são fáceis para a IA, enquanto outras, como matemática básica, podem ser difíceis. Esta fronteira está em constante mudança, por isso é necessária experimentação para compreendê-la.

Muitas coisas que antes pareciam exclusivamente humanas poderão ser feitas pela IA. ~Ethan Mollick

Está surgindo um fenômeno crescente de “automação de tarefas secretas”, onde os funcionários usam IA para facilitar seu trabalho sem avisar seus chefes. Esta tendência é parcialmente impulsionada por políticas organizacionais que proíbem a utilização de IA, pelo que os funcionários encontram formas secretas de a utilizar. Além disso, o medo de possíveis perdas de emprego contribui para a relutância dos funcionários em compartilhar como o utilizam.

Em vez de usar a IA para cortar empregos, as empresas deveriam aproveitá-la para tornar os empregos mais satisfatórios e capacitar os funcionários.

Você sabia? Uma investigação da International DataCorporation (IDC) prevê que os gastos com IA na Europa ultrapassarão os 50 mil milhões de dólares até 2025.

6. IA torna o ensino mais fácil

Durante anos, os especialistas reconheceram os benefícios significativos da tutoria individual. Em 1984, o psicólogo educacional Benjamin Bloom cunhou o “Problema 2 Sigma”. Demonstrei que os alunos com tutores pessoais se saíram muito melhor do que aqueles em salas de aula regulares. Em média, um aluno orientado teria uma pontuação superior a 98% dos alunos nas aulas padrão. A desvantagem é que tem sido difícil tornar as aulas particulares acessíveis a todos porque são caras e difíceis de organizar.

Felizmente, a IA oferece uma solução potencial para este problema de longa data. Embora a IA não possa substituir professores humanos, ela pode tornar a aprendizagem personalizada acessível a todos os alunos. Os sistemas de tutoria alimentados por IA podem se adaptar às necessidades de cada aluno e fornecer feedback instantâneo e suporte direcionado.

Alguns temem que as salas de aula se tornem obsoletas à medida que a tecnologia de IA avança. No entanto, é mais provável que aconteça o contrário. Em vez de substituir as salas de aula, a IA pode, na verdade, torná-las mais valiosas. Ao assumir tarefas rotineiras, como entregar informações e avaliar tarefas, a IA libera os professores para se concentrarem na promoção da criatividade, do pensamento crítico e das habilidades de colaboração – habilidades essenciais para o século XXI.

Além disso, a IA pode fornecer aos professores dados e insights valiosos sobre como cada aluno aprende melhor. Ele permite que os educadores adaptem seus métodos de ensino, personalizem planos de aula e identifiquem alunos que precisam de ajuda extra. Com a IA como parceira, os professores podem criar um ambiente de aprendizagem mais envolvente, inclusivo e eficaz para todos os alunos.

A personalização da IA ​​garante que os alunos cheguem às aulas mais bem preparados e prontos para o aprendizado prático.

E já existem exemplos do impacto da IA ​​na educação. Ferramentas como o Khanmigo da Khan Academy oferecem aulas de IA que vão além de apenas vídeos e questionários. Ele permite que os alunos aprendam interagindo, o que os ajuda a reter e lembrar informações com mais rapidez.

Infelizmente, isso também levanta preocupações sobre a integridade acadêmica. A ascensão da IA ​​intensificou o “Apocalipse do dever de casa”, que tornou a trapaça mais fácil e potencialmente diminuiu o valor educacional das tarefas.

Para que a IA tenha sucesso na educação, deverá envolver uma abordagem equilibrada que combine métodos de ensino tradicionais com novas estratégias baseadas na IA. Os instrutores devem adaptar a forma como ensinam para aproveitar ao máximo a IA e, ao mesmo tempo, preservar os valores fundamentais da educação. Isso significa criar tarefas que estimulem os alunos a usar a IA de forma mais criativa e responsável, ajudando-os a pensar criticamente e a resolver problemas.

7. Conclusão

Independentemente da forma como a IA for adotada, a experiência humana será sempre insubstituível. À medida que a IA assume mais tarefas, as pessoas devem responder aprendendo novas competências e concentrando-se em áreas onde o julgamento humano, a criatividade e o pensamento crítico são essenciais.

Esta mudança pode levar a novos papéis e oportunidades onde os humanos trabalham em conjunto com a IA para alcançar maior eficiência e inovação.

Tente isso

• Pratique trabalhar com ferramentas de IA como ChatGPT e Gemini do Google para se familiarizar com seu funcionamento.
• Mantenha-se atualizado com os avanços da IA ​​e entenda como eles podem afetar sua área; Esse conhecimento o ajudará a tomar melhores decisões sobre como reorientar sua carreira ou trabalhar melhor com IA.
• Saiba mais sobre IA e inteligência humana com resumos do Headway, como Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence, de Max Tegmark, e AI Superpowers, de Kai-Fu Lee.