Ai e o futuro do trabalho

A inteligência artificial terá um efeito profundo na maneira como as pessoas trabalham e quase certamente também afetará a disponibilidade de empregos e a distribuição de renda. Porém, alguns dos principais tecnólogos e economistas que falaram em uma conferência sobre IA e o Futuro do Trabalho - apresentados pelo Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT (CSAIL) e sua Iniciativa sobre Economia Digital - no início deste mês sugeriram que as mudanças podem não ser tão rápido ou incomum como é popularmente sugerido, o que é muito diferente do que ouço em conferências de tecnologia típicas.

O presidente do MIT, Rafael Reif, que abriu a conferência, disse que, embora esteja claro que uma grande mudança está ocorrendo, como responder a essa mudança permanece incerto para a maioria das pessoas. Reif disse ter ouvido falar de CEOs que estão demitindo centenas de pessoas cujos empregos foram obsoletos pela automação, que ao mesmo tempo insistem que têm centenas de empregos que não podem preencher porque não conseguem encontrar as pessoas certas com o habilidades certas. Se queremos que os avanços tecnológicos beneficiem a todos, disse Reif, devemos reinventar cuidadosamente o futuro do trabalho.

A revolução da IA: por que agora? O que significa e como realizar o potencial

(John Markoff, Centro de Estudos Avançados em Ciências do Comportamento; Erik Brynjolfsson, Iniciativa do MIT sobre Economia Digital; Kai-Fu Lee, Sinovation Ventures; James Manyika, McKinsey; Mona Vernon, Thompson Reuters)

Em um painel sobre por que essas mudanças estão acontecendo agora e o que elas podem significar no futuro, Erik Brynjolfsson, diretor da Iniciativa de Economia Digital do MIT, falou sobre a "segunda era da máquina", permitindo aumentar não apenas nossos músculos, mas também nosso cérebro, e disse que este é um marco na história da humanidade.

Brynjolfsson acrescentou que esse progresso foi acompanhado pelo "grande dissociação", que se refere à condição de que, embora a produtividade do trabalho esteja em níveis recordes, a renda mediana não aumentou desde os anos 90. Isso, ele disse, não é uma função da tecnologia, mas de como usamos a tecnologia.

O CEO da Sinovation Ventures, Kai-Fu Lee, um dos principais investidores em IA na China, foi talvez o mais pessimista na destruição de empregos. Ele falou sobre quatro ondas de tecnologia, que levaram a quatro tipos diferentes de empresas: dados da Internet e gigantes gigantes da Internet, como Google e Facebook; dados comerciais e coisas como reconhecimento de imagens médicas e detecção de fraudes; o "mundo real digitalizado" e dispositivos como o Amazon Echo e câmeras em shopping centers e aeroportos; e automação total, com o que ele entende robótica e veículos autônomos.

Lee disse que a primeira vaga não teve muito impacto no emprego, mas disse que a segunda e a terceira podem substituir muitos trabalhadores de colarinho branco, enquanto a quarta afetará amplamente os trabalhadores de colarinho azul. Assim, ele disse, ele espera mais interrupções para os trabalhadores de colarinho branco primeiro. Como exemplos, ele citou várias empresas chinesas, incluindo o software de reconhecimento facial "Face ++" da Megvii, que ele disse que poderia substituir o 911 se fosse amplamente implantado; Yibot, um chatbot que poderia substituir os funcionários de atendimento ao cliente; e Yongqianbao, um aplicativo inteligente de financiamento para empréstimos que poderia substituir os agentes de crédito. No entanto, a revolução da IA ​​geralmente dizima os empregos sem substituição, disse ele, então devemos lidar com as perdas de empregos induzidas pela IA.

As soluções que ele sugeriu foram erradicar a pobreza; reinventar a educação para se concentrar em "empregos sustentáveis", ou seja, empregos criativos e de serviço social que não sejam substituíveis pela IA; criar mais empregos sociais e orientados para o cuidado; e aposentar nossa "ética de trabalho na era industrial".

O presidente do McKinsey Global Institute, James Manyika, disse que a IA e a automação oferecem enormes benefícios para os negócios, a economia e a sociedade, mas disse que seu impacto no trabalho é mais incerto.

Relacionando informações do recente estudo da McKinsey sobre automação (que abordamos aqui), ele observou que apenas 5% dos trabalhos são quase 100% automatizáveis ​​com base nas tarefas envolvidas, mas que 60% das ocupações são cerca de 30% automatizáveis, novamente com base em as tarefas envolvidas. Como resultado, alguns empregos serão perdidos, mas muitos outros empregos sofrerão grandes mudanças. As perguntas, disse ele, serão: haverá empregos suficientes e, desses empregos, como eles mudarão?

A CTO da Thomson Reuters Labs, Mona Vernon, falou sobre dar "superpotências" a advogados e jornalistas, criando software em cima de grandes gráficos de conhecimento. Ela disse que a IA está mudando "a arquitetura da empresa", possibilitando responder a perguntas que não seriam possíveis há dez anos. Mas ela observou que há um grande salto necessário para passar das demonstrações da "arte do possível" para as implementações de nível de produção.

O moderador John Markoff, membro do Centro de Estudos Avançados em Ciências do Comportamento de Stanford, conhecido também por seus muitos anos de reportagem no The New York Times, se perguntou por que, se a tecnologia é tão boa, ainda há tantos empregos agora. Brynjolfsson disse que nos últimos quarenta anos vimos muitos empregos criados, mas não bons, e que a renda mediana não aumentou, então "não devemos ser complacentes". Ele disse que não acredita no determinismo tecnológico, mas acredita que precisamos fazer as escolhas políticas certas em áreas como educação e empreendedorismo.

Ampliação vs Automação

(John Markoff, Stanford; Dimitris Papageorgiou, Ernst & Young; Sophie Vandebroek, IBM Research; Krystyn Van Vliet, MIT; John Van Reenen, MIT)

Outro painel focado em saber se a IA substituirá os trabalhos ou os aumentará. O professor de economia do MIT John Van Reenen reconheceu que as pessoas temem a automação e que esse medo está enraizado na experiência econômica que tiveram nos últimos trinta ou quarenta anos.

Van Reenen disse que a história dos últimos 200-300 anos é positiva, pois a economia conseguiu criar novos empregos. Mas, ele disse, "a questão é a qualidade dos empregos, e não a quantidade".

A diretora de operações de pesquisa da IBM, Sophie Vandebroek, acreditava muito no argumento do aumento. Ela falou sobre sistemas como IA, auxiliando profissionais de segurança, verificando bancos de dados contra ameaças conhecidas; disse que a IA ajuda os profissionais de serviços financeiros verificando os regulamentos; e falou sobre como a Xerox (onde costumava trabalhar) desenvolveu um sistema para usar o aprendizado de máquina para automatizar a pontuação dos testes. Todas essas coisas ajudam as pessoas a ter um melhor desempenho no local de trabalho, na visão dela.

Da mesma forma, Krystyn Van Vliet, professor de ciência e engenharia de materiais do MIT, disse que a tecnologia que permite aos computadores procurar tumores não leva a menos radiologistas, mas dá mais tempo aos médicos para se consultarem e com os pacientes. Ainda assim, ela disse, "as pessoas não gostam de saber que precisam ser re-qualificadas".

Markoff perguntou se esse tipo de desenvolvimento levaria à "desqualificação" dos seres humanos, e o sócio da Ernst & Young, Dimitris Papageorgiou, observou que os aviões ainda têm dois pilotos, mesmo durante a maior parte de um vôo realizado pelo piloto automático. Mas, Papageorgiou disse que a IA está aprofundando a divisão entre funcionários com qualificações mais baixas e com habilidades mais altas, e disse que a Estônia e a Costa Rica mudaram os currículos escolares com base em onde eles acham que os empregos serão no futuro. Van Reenen observou que, até o momento, a tecnologia tem sido tendenciosa a favor do trabalhador qualificado, o que se reflete no enorme prêmio que a faculdade oferece, mesmo com o aumento da oferta de trabalhadores com formação superior. Mas a IA é diferente, ele disse, uma vez que também afetará trabalhos altamente qualificados, como radiologia.

Estratégias para navegar na primeira fase

Vários apresentadores ofereceram estratégias para fazer a IA funcionar melhor, bem como pensamentos sobre a educação dos trabalhadores para a nova era.

Allen Blue, co-fundador e vice-presidente de gerenciamento de produtos do LinkedIn, falou sobre a construção de um sistema responsivo para que as pessoas possam ter acesso ao aprendizado ao longo da vida. Ele alertou que alguns empregos são efêmeros e disse que, no momento, a maior vaga de emprego é para programadores médicos, mas que esse é um trabalho que é altamente provável que acabe sendo automatizado. Blue se perguntou como as pessoas teriam tempo e dinheiro para obter educação e disse que os empregadores e o governo devem se envolver mais.

Blue disse que há uma "necessidade de repensar a educação até o nível do jardim de infância", com foco em áreas como a colaboração.

Sam Madden, professor do MIT CSAIL e co-diretor da SystemsThatLearn, disse estar preocupado com a forma como os adolescentes passam o tempo, incluindo quanto mais tempo gastam usando computadores e dispositivos, em vez de interagir com seus colegas, e disse que acredita nisso. pode estar tendo um "impacto estranho nas habilidades sociais".

Jennifer Chayes, pesquisadora técnica e diretora administrativa da Microsoft Research New England, falou sobre como a IA pode melhorar os cuidados de saúde e, por exemplo, apontou para aplicativos para dispositivos móveis que usam o aprendizado por reforço para motivar os diabéticos a se exercitarem mais. Ela está preocupada com a justiça na IA, e disse que a maioria dos sistemas, em vez de otimizar a justiça, em vez disso, sofre preconceitos nos dados humanos e os amplia. "Queremos garantir que a IA esteja melhor do que os humanos, não pior", disse ela.

Alex "Sandy" Pentland, diretor fundador da MIT Connection Science Research Initiative, disse que não está preocupado com empregos, mas com métodos de produção de valor. Ele disse que estamos deixando de executar tarefas rotineiras para focar em tarefas que exigem habilidades sociais e tarefas analíticas não rotineiras, e falou sobre "A estratégia humana", ou a idéia de que redes em uma empresa ou sociedade são como conexões profundas Aprendendo. Ele disse que seria interessante levar o aprendizado por reforço ao domínio social e às redes de produção, criando "kaizen por toda parte" nos níveis gerenciais, bem como no chão de fábrica.

Em uma discussão, Pentland disse que é preciso haver muito mais compartilhamento e transparência de dados. Atualmente, ele disse que há uma concentração incrível de dados em poucas mãos, e espera ver uma maneira de abrir o acesso e, ao mesmo tempo, respeitar as leis de privacidade. A IA é tão boa quanto os dados usados ​​para treiná-los, acrescentou Pentland, e disse que se você está preocupado com a justiça, precisa entender quais dados foram inseridos no sistema.

É realmente AI, ou apenas estatística computacional?

Outro painel foi programado para discutir "oportunidades e desafios", mas realmente acabou falando mais sobre as limitações dos sistemas atuais de IA.

Josh Tenenbaum, professor do MIT CSAIL, disse que, embora tenhamos tecnologias de IA, não temos IA de verdade. Em vez disso, temos sistemas que fazem apenas uma coisa, com base no reconhecimento de padrões. A inteligência real, segundo ele, modelaria o mundo, explicaria e entenderia o que vê, imagina, aprende e constrói novos modelos do mundo. Ele disse que estamos décadas longe de uma IA que possa fazer isso e observou que mesmo os bebês de três meses têm mais compreensão do senso comum das coisas no mundo em comparação com uma IA.

Patrick Winston, professor do MIT CSAIL, brincou que "'Professor de IA' será o último emprego em pé", mas geralmente era muito mais otimista sobre o futuro da força de trabalho. As coisas realmente não mudaram muito desde 1985, disse ele, quando a última revolução da IA ​​acabou por não substituir as pessoas. Aprendizado de máquina é apenas mais uma palavra para "estatística computacional", disse ele, portanto, quando as pessoas dizem que quem é dono da IA ​​será o dono do mundo, se você simplesmente substituir "IA" por "estatística computacional", isso parecerá muito menos crível.

Numa conversa que se seguiu, Markoff fez referência ao projeto de John McCarthy para construir uma máquina pensante, e Winston era muito cético. "Sempre dissemos que a tecnologia em nível humano está fora de 20 anos… eventualmente estaremos certos", mas provavelmente não desta vez, disse ele. Embora o que temos hoje seja tremendamente útil, ele representa apenas uma pequena parte da inteligência humana, enfatizou.

Visão: Indústria 2020-2050

(John Markoff, Stanford; Andrew McAfee, MIT IDE; Tom Kochan, MIT; Rod Brooks, Rethink Robotics)

Perspectivas semelhantes ecoaram em uma discussão sobre o que os participantes do painel esperavam para 2020-2050.

Rod Brooks, fundador e CTO da Rethink Robotics, observou que aprender não é geral e disse que aprender a navegar não é o mesmo que aprender a usar os pauzinhos, que por sua vez não é o mesmo que aprender idiomas. Ele observou que os computadores de hoje podem identificar fotos de pessoas carregando guarda-chuvas na chuva, mas não podem responder perguntas básicas como "Os guaxinins podem carregar guarda-chuvas?"

Tom Kochan, co-diretor e professor de pesquisa de trabalho e emprego da Sloan School of Management do MIT, disse que existem quatro elementos principais de uma "Tecnologia integrada e estratégia de trabalho", para garantir que a tecnologia funcione para a sociedade em geral.

O primeiro elemento, disse Kochan, é definir o desafio e determinar o problema (ou problemas) que estamos tentando resolver. Segundo, ele pensa que, em vez de considerar a tecnologia primeiro e depois a força de trabalho, devemos integrar o processo de design de tecnologia e trabalho. Como exemplo, ele falou sobre como a GM gastou US $ 50 bilhões em automação, mas não ouviu a sua força de trabalho e, portanto, não obteve os resultados esperados.

O terceiro elemento, disse Kochan, é o treinamento, e devemos treinar antes da implantação da tecnologia, além de "tornar a aprendizagem ao longo da vida uma realidade para todos". No caso da GM, os trabalhadores da indústria automobilística precisavam entender a tecnologia para que ela fosse implantada corretamente e, em vez disso, enfrentavam o estresse de aprender a usar a tecnologia quando ela foi instalada. Por fim, Kochan disse que precisamos compensar aqueles que são mais afetados adversamente. Ele disse que, embora novos empregos sejam criados, isso não importa para as pessoas que perdem seus empregos, e devemos lidar de maneira justa com aqueles que são impactados negativamente.

Se estivermos atentos a esses elementos, disse Kochan, criaremos uma prosperidade mais compartilhada, mas "se deixarmos para os tecnólogos sozinhos, replicaremos vencedores e perdedores".

Andrew McAfee, co-diretor da Iniciativa MIT sobre Economia Digital e principal pesquisador da MIT Sloan School of Management, tentou dar respostas ao que ele vê como as três perguntas mais comuns sobre a economia.

Primeiro, ele disse, é a pergunta "nossa economia foi invadida?" A McAfee observou que a crescente lacuna entre ricos e pobres, bem como a ascensão de grandes e poderosas empresas e financiadores. Mas ele disse que o que está acontecendo é, em grande parte, uma mudança estrutural, provocada como resultado da tecnologia e da globalização, em vez de as empresas agirem injustamente.

Segundo, a McAfee ouve muita preocupação com "monopólios de tecnologia permanentes" e, embora seja impossível atenuar essa preocupação com alguma certeza, esses monopólios permanentes "quase certamente não são" algo com que se preocupar. Ele lembrou há 20 anos que a IBM, a Microsoft e mais tarde a AOL poderiam se tornar monopólios permanentes de tecnologia, além de comentários semelhantes há 10 anos sobre a Nokia e a RIM. Em geral, ele disse, "algo lhes derruba".

Por fim, a McAfee perguntou: "Haverá empregos?" Ele respondeu afirmativamente, mas disse que não há garantia de que haverá tantos empregos no futuro quanto hoje. Embora muitas pessoas digam que sempre nos beneficiamos de uma combinação de pessoas e máquinas, isso não é uma regra. Por exemplo, hoje temos muito menos pescadores do que antes, e o emprego na indústria atingiu o pico em 1979, então não sabemos realmente o que acontecerá nas próximas três décadas.

Em um painel de discussão que se seguiu, Markoff perguntou sobre o impacto de Hollywood e as representações da IA ​​no cinema. Brooks observou que aos 13 anos de idade ele viu 2001 e "se apaixonou pela HAL". Mas, disse ele, Hollywood tende a retratar o mundo como ele é e a adicionar tecnologia, enquanto no mundo real a sociedade se adapta à tecnologia.

A McAfee disse que está mais preocupado com o medo de falar sobre IA, citando Andrew Ng, que disse que "se preocupar com robôs assassinos é como se preocupar com a superpopulação em Marte". Ele disse que estamos "gastando muito tempo com o segundo tópico do quarto do dormitório".

Kochan disse que está mais interessado em descobrir como levamos mais pessoas para a conversa sobre tecnologia, já que muitas tecnologias levam muito tempo para serem difusas. Em vez disso, ele disse, devemos trazer os usuários desde o início. Mas Brooks respondeu, perguntando "quantas pessoas precisam fazer um curso sobre como usar um smartphone?"

Markoff perguntou sobre o papel da tecnologia no debate sobre o emprego, bem como sobre a desigualdade. A McAfee disse que o patrimônio líquido de Mark Zuckerberg é a "coisa errada para se concentrar". Em vez disso, ele disse, devemos nos preocupar com a estagnação da classe média. Kochan concordou que a estagnação é um problema e argumentou que o principal fator que impulsiona a desigualdade e a estagnação é "o declínio das instituições", como sindicatos e o salário mínimo.

Em uma conversa separada, a diretora do MIT CSAIL, Daniela Rus, disse que deveríamos pensar em máquinas como ferramentas e disse que acreditava que os robôs e a IA podem criar mais empregos e melhores empregos. Mas ela ressaltou que o processamento de grandes conjuntos de dados não se traduz em conhecimento e que fazer cálculos complexos não produz autonomia. Rus também observou que a ação é mais difícil do que a percepção, que a percepção é mais difícil do que o processamento de dados e que chegar a 99, 99 por cento correto é exponencialmente mais difícil do que atingir 90 por cento.

Ainda assim, Rus estava otimista na maior parte do tempo e falou sobre como a tecnologia pode dar aos trabalhadores da fábrica mais controle sobre o que produzem e como coisas como vestíveis ajudarão as pessoas cegas a navegar melhor no mundo. Ela encerrou sua palestra citando John F. Kennedy, que em 1962 disse que "acreditamos que se os homens têm talento para inventar novas máquinas que tiram o homem do trabalho, eles têm o talento para colocá-los de volta ao trabalho.

Havia muito mais sobre a economia da IA ​​e os empregos no segundo dia (que abordarei em outro post).

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