IA pode seja assustadorinspirador, ou ambos. As maneiras pelas quais as pessoas têm IA implantadae o que os desenvolvedores prometem que seus modelos serão capazes em breve, são uma mistura poderosa para mitos selvagens – mas, em última análise, falsos – sobre as ferramentas de IA como elas existem atualmente.
Vale a pena desmascarar os mitos sobre a IA. Ajuda a compreender como utilizar a tecnologia de forma mais eficaz e a ver as suas limitações. Eliminar mitos ajuda a evitar exageros e paranóias indevidas sobre a tecnologia. Com esse espírito, aqui estão alguns dos equívocos mais comumente difundidos sobre as ferramentas de IA e os fatos reais do assunto.
IA pensa como um humano
Um mito generalizado é que, como as ferramentas de IA podem gerar uma prosa eloquente ou responder a perguntas complexas, elas devem pensar e compreender o mundo de forma muito semelhante à dos humanos. Esse antropomorfismo é fácil quando uma máquina começa a soar articulada. Mas os grandes modelos avançados de linguagem não pensam nem possuem uma vida interior como a de um ser humano.
A IA apenas processa padrões estatísticos em dados para produzir resultados plausíveis. Os modelos de IA carecem de consciência, compreensão genuína e profundidade emocional. A semelhança com a conversa humana é superficial e baseada em padrões, e não em verdadeiros processos cognitivos.
Isto não torna a IA “burra”, significa simplesmente que a linguagem da inteligência não tem qualquer influência nos modelos de IA. Os humanos podem inferir significado, contexto e implicações invisíveis a partir de informações parciais e adaptar-se criativamente. Os modelos de IA só podem fazer o que foram treinados ou instruídos a fazer. Não há motivo, apenas um modelo. Eles remixam padrões existentes; eles não alcançam a compreensão. Acreditar no contrário cria expectativas irrealistas e desorienta tanto os utilizadores como os programadores sobre o valor e o propósito da IA e das pessoas.
Outro mito persistente, muitas vezes encorajado sutilmente por demonstrações de novos recursos, é que as ferramentas de IA podem inferir magicamente as intenções de um usuário, mesmo quando o usuário não as declarou claramente. Quando um comercial mostra ChatGPT ou Gemini parecendo entender não apenas o que alguém diz, mas o que quer dizer, o mito floresce.
Na realidade, os sistemas de IA não possuem nenhuma capacidade mística de ler mentes ou adivinhar desejos tácitos. Se uma instrução for ambígua ou incompleta, a IA preenche as lacunas com continuações plausíveis. Isso pode parecer uma leitura intencional, mas na verdade é uma previsão estatística e, na realidade, pode dar muito errado. A ilusão da inferência de intenção é apenas isso. Confundir isso com um insight verdadeiro leva os usuários a superestimar a profundidade do entendimento que a IA realmente tem em sua essência.
A IA é sempre objetiva e imparcial
As pessoas que não acreditam que a IA seja basicamente humana muitas vezes erram na outra direção. Eles assumem que, como os sistemas de IA são construídos com base em código e dados, devem ser inerentemente neutros e justos. A verdade é que a IA herda preconceitos presentes em seus dados de treinamento e escolhas de design.
Não importa o quão imparcial os desenvolvedores queiram que uma IA seja, ela só pode reagir com base no que absorve de seus conjuntos de dados de treinamento. Absorvem inevitavelmente padrões de preconceito que existem no mundo. Os sistemas de IA podem refletir e até amplificar os preconceitos incorporados nos dados que consomem.
Isso é melhor do que esforços de má fé para distorcer a forma como a IA responde às perguntas – já que isso inevitavelmente tem um efeito cascata que termina em território verdadeiramente bizarro e geralmente ofensivo – mas significa que você não pode simplesmente assumir o desapego robótico, como muitos filmes clássicos de ficção científica.
A IA não requer envolvimento humano, uma vez treinada
O mito da neutralidade robótica está ligado a outro mito popular da IA autorregulada. A ideia de que, uma vez treinado, um modelo de IA se torna uma inteligência autônoma que pode melhorar continuamente e operar sem orientação humana é atraente. Mas é outra história, incentivada indiretamente por muito marketing de IA.
Na prática, os modelos de IA não podem realmente aprender por si próprios na ausência de dados e avaliações fornecidos por seres humanos. A reciclagem e a melhoria desses modelos normalmente envolvem dados novos, informações de especialistas para corrigir erros e ciclos de feedback selecionados.
Os humanos desempenham um papel fundamental em todas as fases do ciclo de vida de um sistema de IA. Mesmo após a implantação, os sistemas de IA beneficiam da supervisão humana contínua. O envolvimento humano não é uma etapa temporária de treinamento, mas um requisito perpétuo para garantir que os sistemas se comportem conforme pretendido. Os sistemas de IA funcionam melhor quando combinados com o julgamento humano, um padrão por vezes referido como “humano no circuito”. Aceitar que a IA depende do envolvimento humano contínuo mantém as expectativas fundamentadas, em vez de assumir a evolução espontânea constante de uma IA favorita chatbot.
A IA está prestes a superar a inteligência humana
Os entusiastas da tecnologia e os romancistas distópicos gostam da ideia de a IA alcançar a superinteligência, superando as habilidades cognitivas humanas em todos os domínios. A realidade é muito mais modesta. Os modelos de IA generativos mais avançados ainda são essencialmente auxiliares de preenchimento automático complexos. As ferramentas de IA enfrentam tarefas que os humanos consideram triviais, como compreender o contexto e como os diferentes tipos de informação se relacionam. Sem mencionar o bom senso básico e uma compreensão intuitiva da física do mundo real.
As alegações sobre a iminência da inteligência artificial geral (AGI) muitas vezes combinam o desempenho em parâmetros de referência específicos com a cognição em larga escala. O mito persiste em parte porque as visões divertidas de máquinas superinteligentes proporcionam uma narrativa convincente, mas confundir a ficção científica com a ciência atual desvia a atenção dos desafios práticos e das limitações da IA real. Compreender esses limites é essencial tanto para os utilizadores como para os decisores políticos, à medida que a adoção da IA continua em setores como os cuidados de saúde, a educação e os serviços públicos.
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