A automação não é uma ameaça tão grande quanto nos disseram.
“Não seria melhor se os sites simplesmente se fizessem?”
Esse foi o argumento de venda do The Grid , o chamado serviço de criação de sites “movido por inteligência artificial” que foi lançado por meio de uma campanha de crowdfunding em 2014. Menos de cinco anos depois, depois de vender muitas associações e lançar uma “Versão 2” inicial muito sem brilho (já houve uma versão 1 ? algumas perguntas não devem ser respondidas), The Grid ghosted. Eles nunca mais tweetaram. Eles bloquearam os clientes de seus próprios sites. Você ainda pode ler suas palavras de despedida em seu site se quiser ter uma ideia de uma despedida nada elegante para milhares de pessoas que essencialmente tiveram dinheiro roubado delas.
Agora, por mais difícil que seja resistir a este naufrágio, a história de The Grid não é realmente o ponto aqui. Eles não conseguiram entregar um produto e o resultado foi terrível. Mas vale a pena fazer duas perguntas: primeiro, foi realmente possível cumprir o que prometeram? E, em segundo lugar, um serviço funcional como o The Grid tornaria os designers obsoletos?
Vamos acertar nossa tecnoterminologia
O problema com automação, algoritmos, aprendizado de máquina e inteligência artificial é que eles são ideias e termos que são usados frequentemente de forma intercambiável e a maioria das pessoas realmente não entende a diferença entre eles. Mas cada uma dessas palavras se refere a uma ideia muito específica, e entendê-la é necessário para separar o que é e o que não é possível ou o que deve e não deve ser considerado uma ameaça a qualquer profissão.
Então, aqui está uma digressão necessária e pedante sobre palavras e idéias.
Automação é um conceito muito geral. Significa a prática de reduzir a intervenção humana nos processos . A automação pode ser muito boa! A roda d’água é um exemplo de automação. O mesmo acontece com a imprensa, a linha de montagem, a lavagem de carros e assim por diante. A modernidade é quase totalmente definida pela automação. Mas, nos últimos anos, o impulso para automatizar o trabalho que era feito com segurança e eficácia pelas pessoas a fim de aumentar a eficiência e o lucro criou uma grande angústia legítima. É razoável questionar até que ponto a automação deve ser levada e se ela, em última análise, oferece conveniência aos privilegiados em detrimento da dignidade de todos os outros.
Algoritmossão, basicamente, instruções. Na sua forma mais simples, são receitas para ações que são definidas em linguagens de programação para que as coisas possam ser automatizadas. Um bom exemplo histórico é a comparação de como o Yahoo! indexou inicialmente a web e como o Google o fez mais tarde. Yahoo! pessoas pagas para reunir páginas da web e criar listas delas em várias categorias. Quando eles começaram a fazer isso, a web era pequena o suficiente para que mapeá-la manualmente não parecia uma tarefa tão absurda quanto parece em retrospectiva. Na época em que os criadores do Google estavam trabalhando em seu projeto de pós-graduação em Stanford, o problema que procuravam resolver era automatizar essa tarefa. O primeiro algoritmo que eles criaram era relativamente simples de entender. Ele instruiu um programa de computador a “rastrear” a web seguindo hiperlinks para determinar quais páginas existiam e quais informações elas continham. Seu segundo algoritmo era muito mais complexo e é um segredo comercial fortemente protegido. É aquele que combina o conteúdo da página da web com as consultas de pesquisa. Embora um tanto misterioso, este algoritmo não é mágico, é apenas muito mais complicado. Existem muito mais variáveis dentro dele, mas o ponto crítico para entender é que um ser humano colocou todas elas lá. Um algoritmo é um manual de instruções escrito por uma pessoa para uma máquina. Existem muito mais variáveis dentro dele, mas o ponto crítico para entender é que um ser humano colocou todas elas lá. Um algoritmo é um manual de instruções escrito por uma pessoa para uma máquina. Existem muito mais variáveis dentro dele, mas a coisa crítica a entender é que um ser humano colocou todas elas lá. Um algoritmo é um manual de instruções escrito por uma pessoa para uma máquina.
Aprendizado de Máquinaé uma metáfora. Quando você e eu aprendemos, é porque notamos padrões e fazemos perguntas sobre eles. Fazemos conexões por meio de nossa curiosidade consciente e inerente. Quando uma máquina “aprende”, é porque foi programada para seguir algoritmos que se referem a modelos estatísticos e grandes conjuntos de dados pelos quais a máquina pode identificar padrões mais rapidamente do que um ser humano. Novamente, a máquina não cria o algoritmo, os humanos criam. Os modelos estatísticos também são fornecidos por humanos. Os conjuntos de dados às vezes são coletados por humanos – embora muitas vezes por máquinas agora – mas consistem em informações que foram criadas por humanos. O aprendizado de máquina é muito parecido com a automação que experimentamos quando usamos uma calculadora; um processo longo, complicado e muitas vezes desafiador intelectualmente é condensado para nós. O aprendizado de máquina é bom!
Inteligência Artificial é provavelmente o termo mais sem sentido deste grupo. Isso significa nada mais do que a diferenciação entre inteligência demonstrada por humanos e máquinas. O problema, é claro, está no significado da palavra inteligência . Quando dizemos inteligência, queremos dizer a capacidade de pensar? Ou queremos dizer a capacidade de ser percebido como um pensamento? Uma calculadora obviamente não é inteligente, mas quando produz uma função exponencial para juros compostos em menos de um segundo, certamente parece que é! Este é o princípio básico em ação no Teste de Turing . Originalmente (e apropriadamente) chamado de “The Imitation Game” por Alan Turing, foi concebido como uma forma de avaliar a eficácia com que uma máquina pode aparecerinteligente. Hoje, isso geralmente ocorre em diálogos baseados em texto com máquinas, pelos quais juízes humanos determinam se estão conversando com um humano ou uma máquina. “Vencer” o Teste de Turing não diz nada sobre a inteligência real de uma máquina, tanto quanto o discernimento de um humano. Mesmo hoje, não temos meios estabelecidos para avaliar se a inteligência real está em ação, e porque dificilmente podemos concordar sobre o que significa ser consciente, o salto que freqüentemente fazemos ao nos equivocar entre as duas é sempre um erro. Se por Inteligência Artificial queremos dizer a capacidade de uma máquina de realizar tarefas possíveis de um cérebro humano, mas mais rápido e mais consistente em precisão, então é possível e onipresente. Calculadoras de bolso e relógios digitais são inteligências artificiais, assim como o Siri. Mas se nos referimos a uma máquina consciente, vou encaminhá-lo a séculos de pensamento filosófico acumulado (de humanos) sobre o assunto.
OK , então esses são os nossos termos. Cada um deles se refere a coisas reais. E cada um deles também é freqüentemente usado para se referir a coisas irreais – idéias especulativas que podem, um dia, se tornar reais, mas a partir de hoje não o são. Isso cria medo que é improdutivo e esperança e entusiasmo, nos quais muitos recursos são desperdiçados.
Mas o que é realmente possível?
Em um debate sobre se devemos confiar na promessa da inteligência artificial, Jaron Lanier colocou bem a divisão real / especulativa em um discurso que arrancou mais do que algumas risadas:
“A IA é, mais do que qualquer outra coisa, uma categoria de financiamento para pesquisa … ela incorpora uma ampla gama de disciplinas e atividades que podem ou não ter sido agrupadas e foram agrupadas por acidente histórico em muitos casos.
A IA pisa em seu próprio pé periodicamente; o que acontece é que há uma espécie de alucinação do tipo ‘estamos prestes a entender como replicar uma pessoa’ e então os financiadores ficam tipo, ‘cara, você com certeza não cumpriu’, e há essa coisa chamada um
AIO inverno que continua acontecendo e então você vê seus alunos de graduação terem suas carreiras arruinadas e então acontece de novo. Nós pisamos em nossos próprios pés constantemente com essa vida de fantasia e se pudéssemos ser apenas bons engenheiros e cientistas, nos libertaríamos desse fardo de autodestruição constante. ”
A visão de Lanier sobre o espectro de automação é que ele continuamente gera ciclos de expansão e queda devido ao nosso mal-entendido intencional sobre o que estamos perseguindo e sua utilidade. É simplesmente enganoso prometer IA quando o que você só era capaz de fornecer é uma automação limitada baseada em um algoritmo simples. “ AI ” é frequentemente invocado para ajudar a fantasia a se mascarar para a realidade.
Os criadores do Grid eram irresponsáveis com sua linguagem; eles prometeram IA quando na verdade significavam uma automação baseada em modelos muito limitada. Na época, não havia fim para as reflexões no Medium sobre se o The Grid havia alertado os web designers. E enquanto eu estava sempre ansioso para publicar um discurso anti-Grid de minha autoria, a abordagem mais cuidadosa sobre isso na época – antes de ser óbvio que o imperador não tinha roupas – teria sido apontar que The Grid só prometeu ” IA ” uma pequena parte do trabalho de “design”. Web design é mais do que organizar o conteúdo em uma página, mas quando o The Grid propôs que um site pudesse apenas se fazer sozinho, o que eles realmente quiseram dizer foi que poderia parecer assim se nós, os observadores, estivéssemos bem com abrir mão de todo o controle sobre o resultado.
Se The Grid falhou porque gastou todo o seu dinheiro de financiamento, ou perdeu o interesse no problema, ou ficou muito difícil, ou sua solução realmente não funcionou ou o que eles prometeram realmente não pode ser feito, é irrelevante. O que eles fizeram foi um conjunto de templates e uma interface gráfica de usuário para a construção de um site muito simples que tirou a sua capacidade de controlar muito mais do que um conjunto de cores. A aposta deles era que um conjunto de modelos suficientemente robusto é indistinguível do design personalizado. Não é. Mas eles realmente não fizeram uma aposta de boa fé. Na verdade, não sabemos o quão robusto era esse conjunto de modelos. Na verdade, não sabemos quão complexo era o algoritmo que representava as escolhas do usuário.
Mas The Grid nunca prometeu estratégia, planejamento funcional, arquitetura da informação, estratégia de conteúdo, direção criativa, direção de arte ou escrita. Um site nunca iria se fazer sozinho. E assim, mesmo com um Grid que não fosse uma farsa, um designer ainda tinha muito a fazer em cada estágio de um projeto típico. O Grid teria sido apenas uma ferramenta potencial em um estágio e, dada a forma como realmente funcionava, uma ferramenta que provavelmente seria experimentada e rapidamente descartada.
É uma fábula fabulosa sobre a grandiosidade, a arrogância e a avareza de nossa cultura tecnocapitalista. Mas também é uma lição prática perfeita sobre a automação do espectro de IA e nossa verdadeira posição nisso hoje. Somos capazes de construir ferramentas de automação realmente eficazes. Não somos capazes de replicar ou substituir humanos. Existem muitos outros exemplos reais disso, de call centers a bots de bate-papo, mas presumo que suas próprias experiências caóticas e frustrantes fornecerão todas as evidências de que você precisa.
A automação é útil quando faz algo mais rápido, mais preciso e mais consistente do que nós. Todos nós temos muito a ganhar com a automação, se pudermos manter um senso claro de propósito para ela em nosso mundo. Se o usarmos para ajudar os humanos, nunca deve ser uma ameaça. Se o usarmos para substituí-los, não posso invejar ninguém que se enfurece contra a máquina (embora, em vez disso, eu os aconselhe a se enfurecerem contra os fabricantes da máquina).
A automação não precisa ser uma ameaça
Um professor meu disse certa vez: “ A única maneira de fazer coisas boas é fazer muitas coisas ”. Ele estava falando sobre fazer desenhos, e como quanto mais você faz, mais você é capaz de exercitar e deixar de lado as forças do ego e da vontade que impedem as imagens de serem arte. Em sua aplicação mais prática, pode-se interpretar suas palavras como simplesmente significando “a prática leva à perfeição”. Mas conhecendo-o como eu o conhecia, o objetivo não era a perfeição tanto quanto o potencial. Eu experimentei por mim mesma. Quando segui suas instruções e fiz tantos desenhos que comecei a me sentir como uma máquina, também comecei a fazer descobertas neles – a perceber coisas e fazer conexões em marcas e linhas que eu não tinha intencionalmente pretendido, mas havia começado emergir enquanto minha mente vagava e meu corpo assumia.
Penso com frequência nessa experiência semelhante à automação e me pergunto se ela tem algo a oferecer quando se trata de avaliar a ameaça da automação da máquina em outras práticas criativas, como o design. Uma máquina que pode gerar layouts – que pode distribuir e organizar rapidamente as informações em uma superfície repetidamente, fornecendo uma abundância de opções mais rápido do que teríamos a paciência de criar nós mesmos – poderia nos ajudar a fazer um trabalho melhor? Hoje, ouvimos falar de aprendizado de máquina produzindo scripts, imagens e músicas, e isso quase sempre serve para uma piada no Twitter, mas a noção é que, quando alimentada com matéria-prima suficiente, a máquina pode gerar mais rápido do que uma pessoa. Isso pode ser uma coisa boa. Poderia nos permitir enfocar questões críticas de escolha e gosto; decidiríamos o que uma máquina é alimentada e o que é mantido do que ela produz.
A automação não resultará em uma obsolescência instantânea dos projetistas humanos, da mesma forma que o rastreamento de dados assistidos por computador e as simulações não tornaram os cientistas obsoletos. No curto prazo, o maior ganho que a automação trará para qualquer profissão é o tempo . Isso oferecerá aos humanos a capacidade de tentar mais coisas com mais rapidez.
O design generativo “AI ” – o material das promessas do The Grid – virá. E, assim como o The Grid, quem empacota e vende será o destinatário de muitas tomadas furiosas e tópicos do Twitter. Mas se alguém puder aplicar a tecnologia de uma forma baseada em princípios e comercializá-la com base na ênfase em preservar o coração do que um ser humano pode fazer e que uma máquina não pode, acho que os designers podem receber a automação. Pode ser a calculadora deles. Ele pode iterar mais rápido do que a mente humana, de modo que as mentes humanas que o usam podem se concentrar na aplicação do sabor. Pode ajudar os humanos a progredir mais rápido. Não sempre ou sempre, mas às vezes.
Se essa ferramenta – automação fornecida por aprendizado de máquina algorítmico – é realmente um exemplo de “inteligência artificial” ainda será uma questão de debate. Se é “consciente” continuará sendo uma questão absurda. A fusão de termos vai persistir e continuar a ser o que está realmente no cerne do discurso público em torno do desemprego tecnológico. Nenhum robô rouba o trabalho de ninguém. As pessoas fazem isso umas com as outras. Mas nenhuma máquina precisa minar o propósito de uma pessoa. Podemos ter automação humana, se estivermos dispostos a abandonar a ficção científica.