Embora muitos tenham opinado que a inteligência artificial resultará em deslocamento generalizado de empregos, isso está longe de ser certo. Na realidade, a IA parece muito mais propensa a continuar fornecendo aos trabalhadores um “nível sobre-humano de produtividade”, automatizando tarefas mundanas e liberando tempo para os trabalhadores se concentrarem em projetos mais complexos. Além disso, além de alguns especialistas em busca de atenção, a maioria dos especialistas em IA reconhece que estamos extremamente distantes da inteligência artificial geral. Na verdade, os modelos baseados em IA funcionam melhor – e continuarão a funcionar melhor – com humanos no circuito.
“AI humana em loop” veio para ficar
Praticamente nenhum modelo de IA está correto 100% das vezes. A tomada de decisão algorítmica requer um ser humano no loop 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 humanos para dar conta da mudança abrupta do escritório para o trabalho remoto. Além disso, os automóveis oferecem um estudo de caso interessante. Apesar das promessas de alguns executivos turbulentos de veículos autônomos, é provável que continuemos a ter automação parcial e IA humana no circuito no futuro previsível.
Veículos totalmente automatizados ainda estão muito longe
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 mais de uma década longe da adoção generalizada de carros de direção totalmente autônomos de nível cinco.
Vimos avanços da Tesla, Alphabet’s Waymo e Argo AI – que fez parceria com a Volkswagen e a Ford – no entanto, também vimos as balizas recuadas repetidamente, à medida que as empresas retrocedem as reivindicações e recalibram seus prazos. Com talvez a exceção de Musk, que atualmente busca uma versão Beta de um Tesla totalmente automatizado até o final de 2021, uma avaliação sóbria coloca qualquer tipo de direção em larga escala totalmente autônoma a mais de uma década de distância. Deixando de lado as questões regulatórias, a tecnologia não existe. Mesmo quando vemos sensores funcionando de forma consistente 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 baseados em IA, envenenamento de dados, deepfakes e tecnologias de blockchain: estão todos no campo de batalha
O pessoal de segurança de TI já conta com inteligência artificial para identificar o comportamento anômalo do usuário e possíveis violações à rede; no entanto, alguns agentes mal-intencionados têm acesso a tecnologias semelhantes. Por meio de ataques alimentados por IA, os malfeitores 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. Como deepfakesTornando-se cada vez mais realistas, os executivos de infraestrutura de TI devem continuar a confiar 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 com eficácia a origem de uma assinatura, voz, imagem ou documento, as empresas recorrerão cada vez mais ao blockchain. O uso de tais tecnologias provavelmente se tornará o mainstream na batalha para autenticar dados.
As agências reguladoras terão dificuldade em acompanhar
Como quase sempre acontece, 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 dentro dos modelos de IA sejam usados como deveriam ser usados - e somente como deveriam ser usados. Por exemplo, uma instituição de saúde pode usar efetivamente os dados do paciente para aumentar a expectativa de vida, 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 de 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 acompanhar.
Conclusão
Apesar do provável aumento de ataques cibernéticos movidos por IA e do fracasso dos legisladores em se manter 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 vai substituir os trabalhadores. Além disso, ao contrário de carros autônomos de nível 5 e modelos de tomada de decisão totalmente autônomos, continuaremos a ver a proliferação de modelos de IA “humano em loop”. Os humanos continuarão envolvidos no processo, explicando as decisões, garantindo que os modelos sejam precisos e evitando preconceitos – ou acidentes de carro.
Fonte: John Donegan ManageEngine Insights.
ACSoftware revenda e distribuidora ManageEngine no Brasil. – Fone / WhatsApp (11) 4063 9639.
PodCafé da TI – Podcast, Tecnologia e Cafeína.
){kind=link}