A inteligência artificial, ou IA, envolve o uso de computadores para realizar tarefas que imitam a inteligência humana de alguma forma. É algo que está sendo muito falado no momento, com diversas ferramentas de alto perfil sendo abertas para uso público. Ferramentas de chatbot como ChatGPT e Bing Chat tornaram-se particularmente populares como forma de descobrir informações ou gerar respostas para consultas específicas. Assim como podemos recorrer a um bibliotecário para obter uma resposta para algo, também podemos recorrer a um serviço de chatbot de IA.
Nesta página nos concentraremos nas ferramentas de IA como fonte de referência – como forma de descobrir informações. Mas também dê uma olhada em nossa página Criatividade Digital sobre ferramentas de geração de IA:
Vale ressaltar que esse tipo de tecnologia não é realmente novo. Programas de chatbot como o ELIZA existem há tanto tempo quanto a Universidade. Eles funcionam por meio de um processo de aprendizado de máquina em que são expostos a passagens de texto que são analisadas para identificar padrões de estrutura que podem então ser imitados. É como se o computador tivesse uma pilha de livros, uma tesoura e um tubo de cola. Você faz uma pergunta e então ele folheia os livros para recortar e colar algo que parece ser uma resposta. Quanto mais livros você lhe der, maior será a probabilidade de ele reunir uma resposta precisa e inteligível.
Em termos muito básicos, imagine que você pediu ao bot para lhe contar uma história. Bem, as histórias geralmente começam com "Era uma vez...", então o bot decide começar com isso. Quanto ao que vem a seguir, muitas vezes a palavra tempo pode ser seguida pela palavra máquina, especialmente em histórias. Vamos tentar. E se os criadores do bot continuarem falando sobre o conceito de aprendizado de máquina, então o aprendizado será um forte candidato, probabilisticamente, para vir depois da máquina. Ao mesmo tempo, ele precisa verificar se o que está sendo escrito faz 'sentido' (pelo menos em relação ao que foi visto antes), então talvez a próxima palavra deva ser: Era uma vez, o aprendizado de máquina era... e então até que todos vivam felizes para sempre.
No passado, chatbots como este não tinham armazenamento ou velocidade para serem capazes de responder de forma especialmente eficaz (como o exemplo acima ilustra de alguma forma). Mas o poder computacional melhorou dramaticamente e a Internet deu aos bots algo enorme com que trabalhar: inúmeras páginas web, publicações em redes sociais, correspondência electrónica e publicações digitalizadas; uma biblioteca de escala inimaginável que pode ser referenciada em imensa velocidade.
Ainda assim, estes sistemas de “IA” ainda não são muito inteligentes em termos reais: ainda estão apenas a juntar pedaços de frases de outras pessoas com base em padrões e tendências. E o texto preditivo ainda faz exatamente a mesma coisa que programas como o ChatGPT, embora em um conjunto de dados menor: está calculando o que você provavelmente dirá a seguir com base em coisas que você escreveu anteriormente, assim como os primeiros chatbots eram. . Se tudo o que você fizer for digitar bobagens, as previsões também serão bobagens. E isso é algo importante a lembrar sobre uma tecnologia de IA como esta: ela é tão boa quanto a informação que foi inserida nela.
Suponha que você pergunte a uma IA “Qual é a capital do Peru?” mas a maioria dos dados com os quais a IA teve que trabalhar eram pessoas fazendo piadas ruins e trocadilhos bobos... É mais provável que você receba "P" de volta do que "Lima". São dados de origem coletiva e, portanto, você depende muito de que seu público esteja certo!
Mas a internet também é um pouco assim, não é? E tal como temos de pensar criticamente sobre os websites que encontramos e o conteúdo neles contidos, ou mesmo sobre as fontes académicas que podemos encontrar numa base de dados, também temos de estar atentos às “respostas” que obtemos das ferramentas de IA. Como um cachorro maluco com o rabo abanando, esses bots estão desesperados para nos agradar, mas, como um gato que acaba de nos deixar um pássaro morto de presente, eles nem sempre acertam.
Os chatbots de IA são, de certa forma, mecanismos de pesquisa glorificados. Eles estão pesquisando milhões de registros e usando algoritmos para reunir o que outros algoritmos sugerem ser os resultados necessários.
Na verdade, o Google tem usado IA de aprendizado de máquina como parte de seus algoritmos de classificação de pesquisa desde 2015. Os resultados obtidos em uma Pesquisa Google são, em parte, determinados nos bastidores pela tecnologia de IA. Isso é ainda mais óbvio pelos vários extras que você obtém nos resultados do Google atualmente, como o conteúdo na parte superior e inferior do lado direito. A resposta que obtemos em um chatbot AI, então, não está tão longe de simplesmente ir à página inicial do Google e clicar no botão “Estou com sorte”.
A diferença está na forma como essa resposta é apresentada e construída. Em vez de sermos levados a uma fonte que possa, algures dentro dela, dar-nos a nossa resposta, essa informação é-nos apresentada pelo chatbot, reformulada nas suas 'próprias palavras' (palavras que se encontram em vários locais e coladas numa maneira que suspeita que fará sentido). Tal como acontece com qualquer fonte de informação, a questão que temos de nos colocar é 'confiamos nela?'
Esta forma de apresentar informação está, mais uma vez, longe de ser nova: as enciclopédias são uma forma mais estabelecida de condensar e agrupar grandes quantidades de informação para fácil referência. A Wikipedia é uma ferramenta de referência on-line bem estabelecida e de crowdsourcing, tão útil que já criamos links para ela várias vezes apenas nesta página. Como os chatbots também coletam informações de diversas fontes, eles poderiam ser uma fonte de referência tão confiável?
A diferença está na forma como a informação é publicada: uma enciclopédia passará por alguma forma de escrutínio editorial, mesmo que, como é o caso da Wikipédia, esse escrutínio seja apenas uma enorme audiência de editores potenciais. A resposta de um chatbot não é avaliada da mesma maneira: a resposta que você recebe tem um público de uma pessoa; foi gerado para você, naquele momento, sem nenhum controle editorial real. Claro, ele obtém informações de correlações em um enorme banco de dados, mas isso não é exatamente a mesma coisa.
E há um problema adicional: os chatbots têm o infeliz hábito de apenas inventar coisas. Eles mentem. Ou melhor, no ato de montar uma sentença baseada em probabilidades, às vezes essas probabilidades levam suas respostas a todos os tipos de lugares estranhos. É quase como se, em um esforço para agradá-lo, eles bajulassem você dizendo o que você quer ouvir.
É aí que a citação é útil. Veja um artigo da Wikipedia e ele está cheio de citações com links para outras fontes de informação, esperançosamente, mais confiáveis. E embora possamos ler a Wikipédia para entender um tópico, se estivermos fazendo um trabalho acadêmico, então é com essas fontes mais acadêmicas que nós, como a Wikipédia, precisaremos trabalhar.
Alguns chatbots também fornecem citações, e você precisará explorá-las para confirmar se o que o bot está dizendo é preciso, assim como você precisa prestar atenção às citações em uma enciclopédia. Ocasionalmente, você encontrará na Wikipedia uma citação que não apoia realmente o que está sendo afirmado, e o mesmo acontece com os chatbots.
Quando se trata de encontrar informação, então, os chatbots e a enciclopédia desempenham funções de “resumo” muito semelhantes e, em ambos os casos, precisamos realmente de prestar atenção (e avaliar criticamente) às fontes que afirmam estar a utilizar.
Tal como acontece com um motor de pesquisa, muitas vezes será necessária mais do que uma tentativa para obter a informação de que necessita. Com uma pesquisa na web ou em um banco de dados, você precisará ajustar os termos que está usando com base na resposta obtida, e o mesmo acontece com uma ferramenta de chatbot AI. O benefício da IA ​​é que você trabalha com frases: você constrói suas solicitações de pesquisa em um inglês significativo, e não com palavras-chave e operadores fragmentados. Isso torna as reformulações de suas consultas muito mais naturais – uma conversa. A desvantagem é que você precisa ser ainda mais preciso sobre o que está pedindo (às vezes até desonesto!) e ainda mais cauteloso sobre o que recebe em troca. Você deve tratar tudo o que encontrar com um certo ceticismo saudável, mas isso é ainda mais verdadeiro quando o guardião da informação é um robô. Quem sabe que lixo ele está lendo?!
Ao longo de tudo o que foi dito acima, escrevemos como se esses serviços de chatbot fossem realmente inteligentes - que são seres autônomos que estão realmente lendo muitos textos e pensando sobre o que eles contêm. É fácil cair na armadilha de personificar a coisa que está além da tela, especialmente quando ela foi programada para responder de maneira realista. Mas é importante lembrar que esta não é realmente uma criatura inteligente, consciente e pensante: são linhas de código que vasculham tabelas de probabilidades para reunir fragmentos de frases de uma forma naturalista. As escolhas que “faz” são governadas pelos algoritmos escritos pelos seus programadores, e as matérias-primas utilizadas também terão sido selecionadas por esses programadores.
Podemos abordar esta informação de duas maneiras: por um lado, poderíamos ficar totalmente filosóficos e questionar até que ponto a nossa própria consciência humana é na verdade apenas engrenagens e códigos metafóricos. Mas também devemos pensar no papel do programador e na influência das suas escolhas ao escrever o software e ao definir os critérios do que está incluído nos dados.
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