É difícil pensar
em um aspecto de nosso dia a dia que não esteja relacionado de algum modo a um
computador, e eles estão em todos os lugares, até mesmo nos nossos bolsos.
Parece, que nos
encontramos em mais um daqueles momentos decisivos.
Os computadores
estão se tornando cada vez mais inteligentes e aprendendo mais e mais com as
informações que utilizamos dos sites de busca e dos posts que publicamos nas
redes sociais. Assim, o big data, as redes neurais, a inteligência artificial e
autônoma, estão aí em nosso cotidiano.
E quais serão as
consequências desses avanços espantosos para a ciência, para a sociedade, e
para nossa privacidade, daqui para a frente? E para onde vai a humanidade, para
onde vão as ciências sociais?
Pois é. São
perguntas que nos levam à condução desse futuro próximo, o qual se intensifica
e que, certamente, passa pela compreensão dos algoritmos.
Mas, o que são
algoritmos? Uma resposta válida seria entender os algoritmo como seres vivos.
De outro modo: quem
são os algoritmos, como vivem, como se reproduzem, como essas espécies se
relacionam com os humanos, e quais riscos corremos?
Uma definição
possível é que um algoritmo seja uma sequência finita de ações executáveis com o
propósito de solucionar determinado tipo de problema.
Imaginemos a
nossa máquina orgânica que é o nosso cérebro. Havendo um processo com potencial
de ser sistematizado ele pode ser entregue a um algoritmo.
Desse modo, dados
recentes nos indicam que já delegamos muita coisa aos algoritmos como a escolha
da melhor rota de transito de casa ao trabalho; a sugestão de qual trompetista
de jazz combina mais com o gosto musical de uma pessoa; e qual série de TV
seria interessante a uma pessoa assistir na semana seguinte, etc.
Talvez possamos
economizar tempo ao fazer essa delegação e, ao mesmo tempo, certificar que,
eles os algoritmos são, basicamente, devoradores de dados.
Assim, todos os
posts que publicamos no Facebook, as fotos que postamos no Instagram, os
comentários que fazemos em mídias sociais, os links que mandamos para nossos
amigos em posts abertos, nossas pesquisas no Google, tudo isso vira dado. Tudo
isso, é consumido pelos algoritmos.
Imaginemos agora um
iceberg. Aquela parte que se posiciona acima da linha d’agua, analogamente, ela
é composta pelos dados que nós habitualmente utilizamos e já sabemos que os
algoritmos fazem uso deles.
Então, nossas
buscas, nossos posts, as nossas pesquisas no spotify, no netflix, no waze. Isso
é da linha d’agua para cima.
Da linha d’agua
para baixo, a gente tem um outro volume de dados dos quais os algoritmos também
fazem uso. Esses dados podem ser dados médicos, informações financeiras, dados
de assinaturas de produtos, serviços, pesquisas científicas, dados de governo,
dados de instituições públicas, etc. Isso, a gente já não sabe direito como estão
sendo movimentados, pois a gente não está enxergando.
Podem ser dados
privados, e muito desses dados por vezes anonimizados (dados que a gente não
sabe quem os gerou), porém, muitos deles, são processados pelos algoritmos para
depois se tornar informação preciosa no mercado de dados.
Em todo o mundo somos
4 bilhões de pessoas “on line”. Em algum momento entre 2020 e 2021 seremos 5
bilhões de pessoas, “on line”, produzindo dados. E o Brasil não está fora desse
cenário.
Somos o segundo
país a ficar mais tempo conectado nas redes sociais, em média 9 horas diariamente.
Somos 149 milhões de pessoas com acesso à internet, e muitos, com acesso,
exclusivamente, via celular.
O Brasil já
possui 75% do eleitorado conectado aos políticos. Por isso, os impactos das
redes sociais na política. Nessa toada existem 133 milhões de perfis seguindo
os parlamentares que têm acento no Congresso.
Os times do
campeonato brasileiro possuem 132 milhões de seguidores. Então o ecossistema
digital em torno do Congresso Nacional hoje já é maior do que o ecossistema
digital em torno do campeonato brasileiro.
No passado,
tínhamos algoritmos elementares, os algoritmos de ordenação, como os da antiga
Lista Telefônica.
Atualmente, temos
algoritmos mais elaborados, capazes de produzir algo novo, uma vez instruídos
para isso.
Recentemente, um
softer foi instruído e alimentado com os sete livros das “Crônicas de Gelo e
Fogo” do escritor George Martin, que deu origem à série “Game of Thrones”.
Os programadores
instruíram o algoritmo para ler os sete livros publicados e em seguida escrever
o oitavo livro, criando novos personagens. E assim foi feito. Um algoritmo
criou o oitavo livro da série, com personagens novos, usando alguns personagens
criados anteriormente com o jeitão de escrever de George Martin, gerando uma
trama completamente coerente e nova.
Cabe a pergunta: existe
algoritmo mais sofisticado do que esse? A resposta é sim, existe.
Em dezembro de
2017 um softer chamado “Alpha Zero” do Google venceu no xadrez o softer “Stockfish
8”. Mas por que isso é importante?
O Alpha Zero, diferentemente
do Stockfish 8, ele calculava apenas 80 mil posições por segundo enquanto o Stockfish
8, foi programado para executar 70 milhões de posições por segundo, porém, seus
programadores não o ensinaram a jogar xadrez. No entanto, colocaram nele um
sistema de aprendizado de máquina. Ou seja, o Alpha Zero aprendia enquanto
jogava.
Resultado: em cem
partidas contra o Stockfish 8, o Alpha Zero venceu 28 e empatou 72.
Involuntariamente,
ou até mesmo de maneira voluntária pouco a pouco vamos entregando nossa vida
para os domínios das máquinas.
O ritmo das
mudanças e das inovações fica cada vez mais rápido e vamos sendo absorvidos por
essas mudanças, incorporando novos hábitos e jeitos de viver sem muito refletir
a respeito.
Em muitos casos
nem nos damos conta que aquilo que parecia um futuro longínquo, já está aqui no
nosso presente.
Outo ponto interessante é saber como essas
espécies interagem com os humanos?
No Reino Unido, o
NHS (National Health Service), o serviço nacional de saúde deles, é muito bem
avaliado. O cidadãos aplaudem o serviço de saúde britânico. No entanto, os
custos tem avançado e chegado a 7% do PIB. E lá eles se importam com gestão
fiscal eficiente.
Lá no Reino Unido,
a espera por atendimento médico, as vezes dura semanas e 92% dos clínicos
gerais, dizem que tem que utilizar menos de 15 minutos com cada paciente.
Por outro lado,
20% das pessoas que vão ao médico elas vão apenas para pedir receitas de
remédios recorrentes, ou seja, de remédios que tomam habitualmente.
O que o NHS fez?
O NHS contratou a “Babylon”. A Babylon é uma empresa de tecnologia que oferece
inteligência artificial para triagens e diagnósticos.
Então o que o
cidadão britânico faz hoje? Ele entra no Babylon e é atendido por um “bot”, um
robô. Ele vai informando os sintomas e o robô vai fazendo perguntas, sugerindo
um tratamento ou, eventualmente, um remédio que não precise de prescrição médica,
obviamente.
Assim, 30% dos
casos são resolvidos nesse estágio. O bot, já cumpre essa tarefa. Então o
usuário já ficou contente e não precisa marcar consulta com um médico de
verdade.
Numa segunda
fase, as pessoas são encaminhadas para uma vídeo conferência. Olha, o bot não
resolveu o meu problema, eu preciso falar com um médico, aí a pessoa é conduzida
a uma vídeo conferência, onde se dá a segunda triagem.
Somente o
paciente que precisa de verdade é que vai ao Posto de Saúde. E aí o médico
passa a ter mais tempo com o paciente, e não os 15 minutos, de anteriormente.
Um pequeno detalhe:
o Ministério da Saúde brasileiro tentou trazer o Babylon para o Brasil e ocorreu
que o Conselho Federal de Medicina foi contra a iniciativa.
Estatística: o
nível de acerto da triagem humana é de 93,1%, e com a inteligência artificial o
acerto na triagem chegou a 97%.
Conclusão: com a
interação com humanos, a espécie dataista (baseada em dados), é capaz de nos
decifrar com mais acurácia do que nós mesmos.
O relacionamento
entre a espécie homo sapiens e a inteligência artificial, ou seja, entre homem
e máquina já nos trouxe diversas vantagens. Mas, como todo relacionamento, esse
também não está livre de conflitos.
Especialistas
dizem que colocar decisões importantes nas mãos virtuais dos programas de
computador significa tirá-las das mãos da humanidade.
Mais, quais são os perigos de uma sociedade
baseada em algoritmos?
A professora de “Harvard”
Shoshana Zuboff (psicóloga social), autora do Livro a Era do Capitalismo de
Vigilância, nos chama a atenção, dizendo que na relação entre empresas e
sociedade o capitalismo tem se utilizado de uma reciprocidade orgânica com as
sociedades onde ele se insere. Ou seja, uma empresa precisa de pessoas que trabalhem
nela e comprem serviços e produtos gerados por ela. Assim, sempre houve o
capitalismo de aproximação, de reciprocidade.
No capitalismo de
vigilância, citado pela professora, somos utilizados apenas como material
bruto, como insumo, fornecedores de dados que serão, posteriormente, negociados
entre empresas, no mercado de dados.
Fonte:
Kaike Nanne
