Não é sobre o que a IA pode fazer por nós, mas sobre o que podemos fazer pela IA

A maioria vê a inteligência artificial (IA) por meio de uma lente unilateral. A tecnologia existe apenas para servir aos humanos e alcançar novos níveis de eficiência, precisão e produtividade. Mas e se estivermos perdendo metade da equação? E se, ao fazer isso, estivermos apenas ampliando as falhas da tecnologia?

A IA está em sua infância e ainda enfrenta limitações significativas em termos de raciocínio, qualidade de dados e compreensão de conceitos como confiança, valor e incentivos. A divisão entre as capacidades atuais e a verdadeira “inteligência” é substancial. A boa notícia? Podemos mudar isso tornando-nos colaboradores ativos em vez de consumidores passivos de IA.

Os humanos detêm a chave para a evolução inteligente, fornecendo melhores estruturas de raciocínio, alimentando dados de qualidade e ponteando a lacuna de confiança. Como resultado, o homem e a máquina podem trabalhar lado a lado para um ganho mútuo – com uma melhor colaboração gerando melhores dados e melhores resultados.

Vamos considerar como uma relação mais simbiótica poderia parecer e como, como parceiros, uma colaboração significativa pode beneficiar ambos os lados da equação da IA.

A relação necessária entre homem e máquina

A IA é, sem dúvida, excelente em analisar vastos conjuntos de dados e automatizar tarefas complexas. No entanto, a tecnologia permanece fundamentalmente limitada em pensar como nós. Em primeiro lugar, esses modelos e plataformas lutam com o raciocínio além de seus dados de treinamento. O reconhecimento de padrões e a previsão estatística não são um problema, mas o julgamento contextual e os quadros lógicos que damos como certos são mais desafiadores para replicar. Essa lacuna de raciocínio significa que a IA frequentemente falha quando enfrenta cenários matizados ou julgamento ético.

Em segundo lugar, há a “entrada de lixo, saída de lixo” da qualidade dos dados. Os modelos atuais são treinados em vastos tesouros de informações com e sem consentimento. Informações não verificadas ou tendenciosas são usadas, independentemente da devida atribuição ou autorização, resultando em IA não verificada ou tendenciosa. A “dieta de dados” dos modelos é, portanto, questionável, no melhor dos casos, e espalhada, no pior. É útil pensar nesse impacto em termos nutricionais. Se os humanos apenas comem comida junk, somos lentos e letárgicos. Se os agentes apenas consomem material de direitos autorais e de segunda mão, seu desempenho é similarmente prejudicado, com saída que é imprecisa, não confiável e geral, em vez de específica. Isso ainda está longe da tomada de decisão autônoma e proativa prometida na próxima onda de agentes.

Criticamente, a IA ainda é cega para quem e o que está interagindo. Ela não pode distinguir entre usuários alinhados e mal alinhados, luta para verificar relacionamentos e falha em entender conceitos como confiança, troca de valor e incentivos de partes interessadas – elementos centrais que governam as interações humanas.

Problemas de IA com soluções humanas

Precisamos pensar em plataformas, ferramentas e agentes de IA menos como servos e mais como assistentes que podemos ajudar a treinar. Primeiramente, vamos olhar para o raciocínio. Podemos introduzir novos quadros lógicos, diretrizes éticas e pensamento estratégico que os sistemas de IA não podem desenvolver sozinhos. Através de um direcionamento cuidadoso e supervisão atenta, podemos complementar as forças estatísticas da IA com a sabedoria humana – ensinando-a a reconhecer padrões e entender os contextos que tornam esses padrões significativos.

Da mesma forma, em vez de permitir que a IA seja treinada em qualquer informação que possa raspar da internet, os humanos podem curar conjuntos de dados de maior qualidade que são verificados, diversificados e eticamente fontes.

Isso significa desenvolver melhores sistemas de atribuição, onde os criadores de conteúdo são reconhecidos e compensados por suas contribuições para o treinamento.

Quadros emergentes tornam isso possível. Ao unir identidades online sob uma única bandeira e decidir se e o que estão confortáveis em compartilhar, os usuários podem equipar os modelos com informações de zero-partido que respeitam a privacidade, o consentimento e as regulamentações. Melhor ainda, ao rastrear essas informações na blockchain, os usuários e os criadores de modelos podem ver de onde vêm as informações e compensar adequadamente os criadores por fornecer esse “novo óleo“. É assim que reconhecemos os usuários por seus dados e os trazemos para a revolução da informação.

Finalmente, pontear a lacuna de confiança significa armar os modelos com valores e atitudes humanas. Isso significa projetar mecanismos que reconhecem partes interessadas, verificam relacionamentos e diferenciam entre usuários alinhados e mal alinhados. Como resultado, ajudamos a IA a entender seu contexto operacional – quem se beneficia de suas ações, o que contribui para seu desenvolvimento e como o valor flui através dos sistemas em que participa.

Por exemplo, agentes apoiados por infraestrutura de blockchain são bastante bons nisso. Eles podem reconhecer e priorizar usuários com demonstrado engajamento no ecossistema por meio de reputação, influência social ou propriedade de token. Isso permite que a IA alinhe incentivos, dando mais peso a partes interessadas com pele no jogo, criando sistemas de governança onde apoiadores verificados participam da tomada de decisão com base em seu nível de engajamento. Como resultado, a IA entende mais profundamente seu ecossistema e pode tomar decisões informadas por relacionamentos genuínos de partes interessadas.

Não perca de vista o elemento humano na IA

Muito já foi dito sobre o surgimento dessa tecnologia e como ela ameaça revolucionar indústrias e eliminar empregos. No entanto, incorporar guardrails pode garantir que a IA aumente, em vez de substituir, a experiência humana. Por exemplo, as implementações de IA mais bem-sucedidas não substituem humanos, mas estendem o que podemos alcançar juntos. Quando a IA lida com análise rotineira e os humanos fornecem direção criativa e supervisão ética, ambos os lados contribuem com suas forças únicas.

Quando feito corretamente, a IA promete melhorar a qualidade e a eficiência de inúmeros processos humanos. Mas quando feito errado, é limitada por fontes de dados questionáveis e apenas imita a inteligência, em vez de exibir inteligência real. Está conosco, o lado humano da equação, tornar esses modelos mais inteligentes e garantir que nossos valores, julgamento e ética permaneçam em seu coração.

A confiança é inegociável para que essa tecnologia se torne mainstream. Quando os usuários podem verificar para onde seus dados vão, ver como são usados e participar do valor que criam, eles se tornam parceiros dispostos, em vez de sujeitos relutantes. Da mesma forma, quando os sistemas de IA podem aproveitar partes interessadas alinhadas e pipelines de dados transparentes, eles se tornam mais confiáveis. Em troca, são mais propensos a ganhar acesso a nossos espaços privados e profissionais mais importantes, criando uma roda de melhor acesso a dados e melhores resultados.

Portanto, ao entrar nessa próxima fase de IA, vamos nos concentrar em conectar o homem e a máquina com relacionamentos verificáveis, fontes de dados de qualidade e sistemas precisos. Devemos perguntar não o que a IA pode fazer por nós, mas o que podemos fazer pela IA.