Embora muitos tenham opinado que a inteligência artificial resultará em deslocamento generalizado de empregos, isso está longe de ser certeza. Na realidade, a IA parece muito mais provável de continuar fornecendo aos trabalhadores um “nível super-humano de produtividade”, automatizando tarefas mundanas e liberando tempo para que os trabalhadores se concentrem em projetos mais complexos. Ademais, além de alguns ‘experts’ em busca de atenção, a maioria dos especialistas em IA reconhece que estamos extremamente longe da inteligência artificial geral. Na verdade, os modelos baseados em IA funcionam melhor – e continuarão a funcionar melhor – com humanos no circuito.
A “IA com humanos no meio” veio para ficar
Praticamente nenhum modelo de IA está correto 100% do tempo. A tomada de decisão algorítmica requer um ser humano no circuito para verificar a integridade dos dados, auditar o modelo, fornecer explicações para as decisões e ajustar o modelo para fenômenos invisíveis. A recente pandemia oferece um bom exemplo, já que muitos modelos baseados em IA tiveram que ser ajustados por pessoas para explicar a mudança abrupta do escritório para o trabalho remoto. Além disso, os automóveis oferecem um estudo de caso interessante. Apesar das promessas de alguns executivos de veículos autônomos barulhentos, é provável que continuemos a ter automação parcial e inteligência artificial humana no futuro próximo.
Veículos totalmente automatizados ainda estão longe da nossa realidade
De acordo com a Society of Automotive Engineers (SAE), existem cinco níveis de automação — 0: Sem automação; 1: Assistência ao motorista; 2: Automação parcial; 3: Automação condicional; 4: Alta automação e 5: Automação total. Apesar das previsões agressivas de Elon Musk e outros, o fato é que ainda estamos a mais de uma década da adoção generalizada de carros de direção totalmente autônomos de nível cinco.
Vimos avanços da Tesla, Waymo da Alphabet e Argo AI – que fez parceria com a Volkswagen e a Ford – e, no entanto, também vimos as metas serem repetidamente adiadas, à medida que as empresas diminuíam as reivindicações e recalibravam seus cronogramas. Com talvez a exceção de Musk, que atualmente buscava uma versão beta de um Tesla totalmente automatizado até o final de 2021,fri uma avaliação sóbria coloca qualquer tipo de direção totalmente autônoma em larga escala a mais de uma década. Questões regulatórias à parte, a tecnologia não existe. Mesmo que vejamos os sensores trabalhando consistentemente em todos os tipos de clima, os sistemas baseados em IA ainda terão problemas com alguns casos extremos; por exemplo, diferenciar entre um bando de pássaros e folhas espalhadas pelo vento.
Ataques adversários com inteligência artificial, envenenamento de dados, deepfakes e tecnologias blockchain continuam todos no campo de batalha
O pessoal de segurança de TI já conta com inteligência artificial para identificar comportamentos anômalos do usuário e possíveis violações na rede; no entanto, alguns maus atores têm acesso a tecnologias semelhantes. Por meio de ataques alimentados por IA, os maus atores podem tentar envenenar os conjuntos de dados que treinam as redes neurais ou podem tentar se envolver em ataques de engenharia social por meio do uso de áudio deepfake. À medida que os deepfakes se tornam cada vez mais realistas, os executivos de infraestrutura de TI devem continuar confiando na IA para manter os dados das empresas seguros. Já vimos a indústria de tecnologia lançar um bando de empresas iniciantes dedicadas exclusivamente a verificar a autenticidade de áudio e vídeo. Além disso, para autenticar efetivamente a fonte de uma assinatura, voz, imagem ou documento, as empresas procurarão cada vez mais o blockchain. O uso de tais tecnologias provavelmente se tornará popular na batalha para autenticar dados.
Agências reguladoras terão dificuldade para acompanhar
Como é quase sempre o caso, os legisladores são reativos. Por exemplo, o GDPR não inclui uma única menção à inteligência artificial; no entanto, a recente Lei de Direitos de Privacidade da Califórnia (CPRA) faz referência à IA, e isso provavelmente se tornará uma tendência. É vital que os dados nos modelos de IA sejam usados como deveriam ser usados – e apenas como deveriam ser usados. Por exemplo, uma organização de saúde pode usar efetivamente os dados do paciente para aumentar a vida útil, mas é importante garantir que esses dados não sejam usados para outros fins, como anúncios direcionados ou iniciativas de geração de leads. Novamente, as tecnologias blockchain podem ajudar a autenticar a fonte de dados caso os dados acabem sendo usados de maneira inadequada. No entanto, provavelmente será um desafio para os reguladores acompanharem.
Conclusão
Apesar do provável aumento de ataques cibernéticos movidos por IA e do fracasso dos legisladores em ficar à frente da inovação tecnológica, o futuro da IA parece brilhante. A inteligência artificial está aqui para aumentar a vida profissional dos humanos e, na maioria das vezes, não substituirá os trabalhadores. Além disso, ao contrário dos carros autônomos de nível 5 e modelos de tomada de decisão totalmente autônomos, continuaremos a ver a proliferação de modelos de IA “humanos no meio”. Os seres humanos continuarão envolvidos no processo, explicando as decisões, garantindo que os modelos sejam precisos e evitando preconceitos – ou acidentes de carro.
Esse post foi traduzido da nossa revista em inglês ManageEngine Insights, e sua autoria original é de John Donegan.
