A ascensão da inteligência artificial tem sido rápida e ampla, com grande entusiasmo (e também preocupação) sobre como a tecnologia transformará os setores industriais, a economia e a vida das pessoas.
Neste resumo, analisamos pesquisas e insights do corpo docente da Kellogg sobre o passado, o presente e o futuro da IA, além das implicações dessa tecnologia para os cientistas, publicitários e a força de trabalho.
Embora a ubiquidade da inteligência artificial possa dar a impressão de que ela surgiu de repente e muito recentemente, as fundamentações para a sua criação foram lançadas por matemáticos e engenheiros ao longo do último século.
“Conquistamos muito; avançamos muito em IA”, observou Sergio Rebelo, professor de finanças da Kellogg em um webinar recente sobre o passado e o futuro da IA. “Mas esse progresso só se deu após muitos anos de fracassos”.
Rebelo descreveu como falsas premissas sobre como criar programas de computador com expertise prejudicaram o avanço da tecnologia de IA. Ele observou que esse progresso foi possível graças ao financiamento contínuo da pesquisa neste ramo.
“Estamos aqui porque, apesar de falhar por 50 anos, o governo continuou a financiar esta pesquisa”, diz ele.
Apesar de todo o crescimento, a IA ainda tem muitos problemas a serem sanados. A alucinação, na qual a IA inventa parte das informações que fornece, é um problema comum. Porém, do ponto de vista de Rebelo, decidir parar de usar ferramentas de IA devido ao medo é um erro que só vai deixar ainda mais as pessoas para trás quanto à força dessa tecnologia.
“Há muita ansiedade sobre o fato de a IA vir a substituir as pessoas”, diz Rebelo. “Vou confessar: as primeiras pessoas a serem substituídas são as que não aprenderem a usar IA. E elas serão substituídas não pela IA em si, mas por pessoas que saibam usar IA”.
Embora a inteligência artificial seja frequentemente mencionada como uma ferramenta revolucionária para os negócios, alguns acreditam que seu impacto mais significativo pode ocorrer em outro ambiente: o laboratório de pesquisas.
“Eu diria que a questão central hoje referente à IA é se a IA consegue fazer novas descobertas científicas, o que é comumente visto como o marco crucial rumo à inteligência artificial geral”, diz Dashun Wang, professor de administração e organizações na Kellogg, onde também dirige o Center for Science of Science and Innovation (CSSI) e codirige o Ryan Institut on Complexity.
Para entender melhor como a ciência hoje está sendo beneficiada pela IA e como ela se beneficiará no futuro, Wang e Jian Gao, ex-professores assistentes de pesquisa no CASSI, avaliaram a maneira pela qual os cientistas usaram a tecnologia na última década.
Eles descobriram que, embora a IA tenha se tornado amplamente utilizada e influente, seus benefícios são distribuídos de forma desigual, com menos vantagens concedidas a disciplinas com maior número de pesquisadoras mulheres e de minorias, como a sociologia.
Também encontraram uma enorme lacuna na preparação das disciplinas para se beneficiar da IA. Além das três principais disciplinas computacionais, a ciência da computação, matemática e engenharia, as demais disciplinas não investiram o suficiente no ensino de habilidades relevantes à IA para estudantes de pós-graduação e cientistas juniores, a fim de obter todos os benefícios que ela tem a oferecer.
A pesquisa salientou a existência de uma profunda dependência de colegas com conhecimento especializado para preencher a brecha no treinamento em IA, o que sugere que, para termos uma utilização plena da IA na ciência, será necessário não apenas mais financiamento para treinar cientistas, mas também mais oportunidades de colaboração interdisciplinar.
“Algumas instituições estão criando centros de pesquisa interdisciplinares, que incentivam professores de diferentes disciplinas a conversar sobre como desfrutar das diferentes ferramentas e avanços da IA”, diz Gao. “Isso daria aos pesquisadores a oportunidade de terem mais contato entre si para potencialmente aprenderem uns com os outros quando estiverem pesquisando juntos”.
Por mais simples que seja gerar imagens realistas com IA, pode ficar cada vez mais difícil identificar quais imagens online são autênticas e quais foram geradas por IA. Porém, os modelos de difusão que transformam textos em imagens tendem a gerar o que Matt Groh chama de "artefatos e implausibilidades", que podem oferecer aos visualizadores pistas sobre a origem das imagens.
“Esses modelos aprendem a reverter ruídos em imagens e a gerar padrões de pixels em imagens que correspondem às descrições textuais”, diz Groh, professor assistente de administração e organizações na Kellogg. “No entanto, esses tipos de modelos não são treinados para aprender conceitos como ortografia, as leis da física, a anatomia humana ou interações funcionais simples do tipo de como os botões da camisa funcionam na presença de alças de mochila”.
Groh, juntamente com os colegas Negar Kamali, Karyn Nakamura, Angelos Chatzimparmpas e Jessica Hullman, usaram recentemente três sistemas de IA de texto para imagem (Midjourney, Stable Diffusion e Firefly) para gerar um conjunto seleto de imagens que ilustram alguns dos artefatos e implausibilidades mais comuns .
Afinal, o que devemos procurar em uma imagem para determinar se ela foi gerada artificialmente?
Ao examinar uma imagem que acredita ter sido gerada artificialmente, o primeiro passo é fazer uma rápida revista sobre as partes do corpo da pessoa ilustrada. Há modelos de IA que frequentemente criam corpos que possam parecer estranhos, e até mesmo fantásticos. Assim, se as pessoas na imagem têm braços ou pernas ou dedos extras, um rosto com olhos fundos ou pupilas de formato estranho, dentes sobrepostos ou outras anomalias anatômicas implausíveis, isso pode significar que a imagem é uma falsificação.
Outros sinais incluem cores ou texturas de pele irreais, retratos superficiais, iluminação desajustada, textos confusos, falhas na aparência de objetos normais, como mochilas e escadas, e interações improváveis entre pessoas e objetos. Ser capaz de perceber esses detalhes estranhos lhe dá a oportunidade de pausar e analisar se há mais evidências de que a imagem na sua frente pode ter sido gerada por IA.
“Nós, seres humanos, operamos de acordo com o contexto”, diz Groh. “Pensamos sobre diferentes culturas e no que seria apropriado e no que poderíamos dizer: ‘Eu provavelmente teria ouvido falar disso se tivesse realmente acontecido’”.
Para mais dicas e exemplos, Groh e sua equipe elaboraram um relatório prático que vale a pena ler.
Apesar de tentarmos incorporar a inteligência artificial em diversos ambientes de trabalho, talvez leve ainda muito tempo para a IA substituir você ou qualquer outra pessoa no seu trabalho.
“Décadas de pesquisa mostram que este medo não tem fundamento”, diz Hatim Rahman, professor assistente de administração e organizações da Kellogg.
Em um webinar recente do The Insightful Leader Live, Rahman descreveu como a incorporação da IA em nossas vidas profissionais não acontecem da noite para o dia.
“Vai demorar muito ainda para que a IA penetre em um setor, especialmente em se tratando de maneiras que possam afetar sua carreira”, diz Rahman. Muito dependerá, portanto, de como
escolhermos implementá-la. E há muito tempo para fazermos essa escolha de forma coletiva e deliberada.
Podemos optar por usar a IA para substituir o máximo de trabalhadores possível. Além disso, podemos optar por usar a IA para reforçar talentos e identificá-los em áreas pouco reconhecidas. Podemos optar por deixar que as máquinas tomem a maior parte das decisões sobre saúde, educação e defesa; ou podemos optar por manter os seres humanos no comando, garantindo que os valores e as prioridades humanas prevaleçam.
Um fator importante na priorização dos seres humanos nesse processo é oferecer aos trabalhadores uma oportunidade de moldar as decisões de emprego que as afetam, "porque sem diversas vozes e partes interessadas, o design e a implementação da IA [refletiram], e refletirão, o interesse de um grupo muito restrito de pessoas", diz Rahman.
Assista ao webinar de Rahman aqui.
Imagine se sentir emocionado com cada anúncio que vê on-line, como se os publicitários conhecessem você, sua personalidade e tudo o que é mais importante para você.
Na era da inteligência artificial generativa, os profissionais de marketing poderão explorar nossas crescentes pegadas digitais para criar anúncios altamente personalizados, afirma Jacob Teeny, professor assistente de marketing na Kellogg School of Management.
“Essa tática de influência específica, chamada de persuasão personalizada, ficará mais escalável e amplamente implementada do que nunca”, diz Teeny.
Teeny e seus colegas de pesquisa elaboraram recentemente uma série de estudos para observar como os clientes reagiam a propostas personalizadas criadas pelo ChatGPT. Eles descobriram que a IA tinha condições de escrever mensagens adaptadas aos perfis psicológicos complexos das pessoas, e essas mensagens eram mais persuasivas do que mensagens não personalizadas ou genéricas.
Quando participantes de um estudo foram informados de que os anúncios exibidos eram gerados por IA, esse fato não alterou a eficácia das mensagens. Isso é importante porque pesquisas anteriores mostraram que as pessoas tendem resistir a serem influenciadas quando sabem que alguém está tentando persuadi-las.
“Observamos uma pequena mudança cultural no que se refere à aceitação de alguém ser persuadido. Quando acessamos a internet, sabemos que estamos recebendo anúncios direcionados. E, uma vez que isso é agora a norma, acredito que as pessoas não se sentem mais ameaçadas com esse fenômeno”, disse Teeny.
Embora profissionais de marketing possam ver isso como uma oportunidade de adotar uma personalização profunda, para os consumidores, essa nova fronteira de mensagens exige que estejam ainda mais conscientes do conteúdo que leem online.
“Seremos inundados com coisas que naturalmente nos atraem. Então, talvez seja necessário irmos adiante para realmente investigar a fonte ou a veracidade da mensagem, seja ela relacionada a um produto de consumo ou a uma notícia política", diz Teeny.
