O futuro das máquinas e dos humanos - NeoFeed
• 11/06/2019 • 12:13
Outro dia estava pensando nos meus netos e como seria a futura vida profissional deles. Sei que eles não usam e jamais usarão teclado e mouse. E que não precisarão aprender a dirigir. A internet e os apps (e os wearables!) já fazem parte de sua vida e cada vez mais estarão vivendo em um mundo digital, com novos hábitos sociais e comportamentais. Aliás, é provável que nem usem mais apps, substituídos por assistentes virtuais que se comunicam via gestos e voz. Mas a partir daí tudo passa a ser nebuloso.
Como podemos nos preparar e preparar nossas crianças para um mundo com tantas transformações e incertezas radicais? Um bebê nascido hoje terá trinta e poucos anos em 2050. Se tudo correr bem, ele ainda estará vivo em 2100, e pode até ser um cidadão ativo do século 22. O que devemos ensinar a esse bebê para ajudá-lo a sobreviver e prosperar no mundo de 2050 ou do século 22? Que tipo de habilidades ele vai precisar para conseguir um emprego, entender o que está acontecendo ao seu redor e explorar o labirinto da vida?
O acelerado avanço da automação e da IA, por exemplo, vai mudar em muito as profissões atuais. O impacto da robotização chegando às áreas de conhecimento muda radicalmente nossa percepção sobre automação. Antes era consenso que automação afetaria apenas as atividades operacionais, como as linhas de produção. Mas agora percebemos que podemos vê-la atuando em atividades mais mentais do que manuais, que envolvem tomadas de decisões, que tradicionalmente abrange pessoas com formação universitária e são responsáveis pelo extrato profissional considerado superior.
Parece impossível? A cada dia surgem mais evidências que esta mudança está bem mais próxima que pensamos. E breve chegará o dia em que a automação poderá substituir pessoas nas tomadas de decisões nos negócios. As máquinas poderão substituir administradores que atualmente confiam em instinto, experiência, relações e incentivos financeiros por desempenho, para tomar decisões que algumas vezes levam a resultados muito ruins. Este cenário vai nos obrigar a mudar muitas profissões e obviamente a redesenhar a formação acadêmica para enfrentar este desafio. Não estamos realmente formando as pessoas para as profissões do futuro. Mas o que devemos fazer?
Isso significa que temos que expandir nossos conhecimentos, pois as atividades básicas de muitas profissões serão automatizadas. O diferencial humano estará na nossa capacidade de criatividade, flexibilidade, emotividade, motivação, liderança, relações interpessoais, ponderação, empatia e senso comum.
O acelerado avanço da automação e da IA, por exemplo, vai mudar em muito as profissões atuais
Infelizmente, a nossa atual formação acadêmica não enfatiza muitos destes aspectos em seus conteúdos programáticos. Por exemplo, a tecnologia nos ajuda muito na análise de dados, mas a tomada de decisões exige retórica e poder de síntese. Se o processo decisório for meramente automático, a máquina assumirá 100% do trabalho. Nós, humanos, devemos nos concentrar no pensamento macro e abstrato. A máquina não tem consciência. Essa é a diferença. Quando o Watson ganhou o programa Jeopardy e o AlphaGo venceu o campeão mundial de Go, Lee Sedol, os algoritmos vencedores não foram comemorar a vitória com seus amigos.
Atividades que já se tornaram praticamente robotizadas como atendimento de call center, consultores financeiros e de vendas, que seguem rigidamente scripts pré-definidos não terão espaço na disputa com sistemas de IA. Afinal se o trabalho for seguir um esquema pronto, uma máquina fará melhor, pois pode considerar inúmeras outras variáveis, consultando em tempo real informações dispersas em dezenas de bancos de dados. Também existe a possibilidade de funções desaparecerem porque seus negócios desapareceram. Não temos mais vendedores de enciclopédias, pelo fato que não existirem mais enciclopédias! No futuro, com veículos autônomos não teremos mais motoristas de Uber, caminhão e taxistas. Como hoje não temos mais ascensoristas.
Um exemplo típico de transformação vem da medicina. Nós, humanos, não conseguimos correlacionar muitas variáveis ao mesmo tempo. Assim, simplificamos nosso processo de classificação de doenças, como linfomas, caracterizando sua gravidade em estágios, baseados no tamanho e número de tumores, seus formatos e distribuição pelo sistema linfático. Adotamos métodos simplificados pelas nossas limitações de correlacionar múltiplas variáveis e para facilitar a memorização no aprendizado da medicina. Estas variáveis são "strong features" ou características bem marcantes e fáceis de guardar. Com algoritmos conseguimos mapear dezenas de outras variáveis já identificadas pelas pesquisas médicas e deixar que eles consigam correlacioná-las, tornando a classificação e consequentes decisões de tratamento muito mais assertivas.
Uma discussão ampla sobre esta questão se encontra no livro "AI Superpowers: China, Silicon Valley and the new World Order", e resumido no artigo "Automation will force us to realize that we are not defined by what we do" de Kay-fu Lee, de onde tirei a imagem abaixo:
A figura explicita bem onde a máquina tem maior vantagem, o quadrante inferior esquerdo, que são as atividades que demandam menos interação social e são mais repetitivas, e, portanto, robotizáveis. As que demandam mais interação social, com as dos quadrantes superiores, tem muito a ganhar com a colaboração humanos e algoritmos. Podemos recorrer à medicina para outro exemplo.
Um algoritmo tem melhor precisão que um radiologista na análise de imagens, além de não ser influenciado por questões pessoais (briga em casa ou no trânsito) e cansaço, inevitável após visualizar dezenas de imagens. Além disso, o radiologista evolui praticando visualização de imagens e tirando dúvidas com seus pares. Mas é um aprendizado limitado pelo número de imagens que ele consegue analisar em determinando período de tempo e pela experiência de seus pares. Agora, um algoritmo pode, se integrado à dezenas de hospitais ao redor do mundo ter um processo de aprendizado muito mais rápido e eficiente, pois no mesmo período de tempo visualiza milhares de vezes mais imagens e tem acesso instantâneo às últimas pesquisas médicas publicadas.
O radiologista desaparece? Não, mas deixa de realizar atividades repetitivas, como somente analisar imagens, e começa a explorar o lado mais humano da medicina, juntando experiência médica, cuidados de enfermagem, psicologia e a atividade que chamamos hoje de "cuidador". É uma nova função, que poderá até continuar a ser chamada de médico. Mas são outras atividades. Esta mesma transformação se aplica à educação, direito e até mesmo, vendas, para citar apenas algumas outras.
Estamos vivendo um ponto de inflexão e precisamos entender a exponencialidade das inovações transformacionais que estão sobre nós. Mudanças nas profissões e na formação profissional serão inevitáveis. Quanto mais cedo entendermos os impactos das mudanças, mais preparados estaremos. Temos um grande desafio: estas novas funções demandam um sistema educacional preparado para capacitar pessoas neste novo contexto.
As novas funções são aquelas que requerem mais conhecimento e raciocínio cognitivo. Demandam propósito, criatividade e inovação. Uma escola tradicional não incentiva estes aspectos. Ainda vemos nas escolas e academia muito do modelo do século 19, com alunos sentados ouvindo um professor e fazendo anotações. É um modelo que limita a criatividade. Este é o nosso desafio: repensar o nosso modelo educacional. A tecnologia como a IA, não é destino, mas meio para chegarmos a um novo modelo social e econômico. Se será positivo ou negativo, vai depender de nós. Precisamos estar preparados para combinar o melhor da Inteligência Artificial das máquinas com o melhor da Inteligência Emocional dos humanos.