Será que os Robots vão aceitar o meu trabalho?

Será que um robô vai ficar com o seu emprego? Esta é uma pergunta compreensível, tendo em conta a atual onda de entusiasmo em torno da robótica e da inteligência artificial. Muitas pessoas perguntam-se "o meu trabalho vai ser automatizado?" ou "o meu trabalho vai desaparecer?" à medida que as empresas e as indústrias se tornam redundantes.

Poderia perguntar: será que um robô me vai tirar o lugar de escritor deste artigo?

A minha resposta é não.

Os robots vão ficar com os nossos empregos? É muito pouco provável que isso aconteça em breve, a menos que se tenha um emprego que seja, em todos os aspectos, um equivalente no mundo real a jogar um jogo de computador. Passo a explicar.

São muitas as dinâmicas que estão a impulsionar a atual narrativa em torno dos robôs, chatbots para as empresas e a IA a tomar conta dos empregos. Uma grande parte do debate é apenas uma extensão de um antigo e atual debate económico sobre o impacto da automatização e das melhorias de produtividade.

A questão mais importante sobre os empregos que serão automatizados é se haverá novos empregos para os substituir. Essencialmente, os trabalhadores estão a perguntar, em primeiro lugar, se o seu emprego será substituído e, em segundo lugar, se o seu emprego for substituído, se haverá outros empregos, de preferência melhores, que possam razoavelmente desempenhar. Na pior das hipóteses, a automatização conduz a uma classe de pessoas permanentemente desempregadas porque não são criados novos empregos depois de os antigos serem automatizados.

A realidade é que, até que a inteligência artificial seja tão inteligente como os seres humanos, vai mudar os empregos da mesma forma que todas as tecnologias inovadoras mudam os empregos, eliminando algumas tarefas mas acrescentando novas tarefas. Os trabalhadores de uma indústria afetada terão de atualizar as suas competências, mas os seus empregos não serão eliminados. Tal como acontece com todas as inovações, o maior risco é o facto de serem necessárias menos pessoas para fazer o mesmo trabalho (ou obter o mesmo ou melhor resultado), pelo que, desse ponto de vista, o emprego é eliminado para algumas pessoas.

Desde o início dos tempos, foram inventadas ferramentas, incluindo máquinas, para aumentar a produtividade humana. Isto significou que, ao longo do tempo, muitos empregos desapareceram, mas isso abriu a porta a novos empregos. Significou também que as pessoas se tornaram mais ricas à medida que o custo dos antigos produtos e serviços essenciais diminuiu e que foram inventados novos produtos e serviços, alguns atualmente essenciais.

É uma questão de economia básica, e a maior parte das pessoas sabe-o. Atualmente, uma pessoa da classe média está muito melhor na maioria das dimensões do que um rei que vivesse há algumas centenas de anos. Quando um diretor de um projeto de construção se vangloriou de ter poupado postos de trabalho ao fazer com que os homens usassem pás e não máquinas, foi-lhe perguntado "porque não tirar as pás e dar colheres de chá aos trabalhadores? É difícil argumentar que obrigar as pessoas a serem menos produtivas ajuda alguém, exceto as pessoas diretamente afectadas pela inovação em causa (e apenas a curto prazo).

É claro que há quem defenda que estamos perante uma singularidade. Quando a inteligência artificial (IA) atingir os níveis humanos de capacidade em dimensões importantes, não haverá mais trabalho para os humanos.

Há muitas pessoas com um forte interesse em promover esta perspetiva. Alertar para os perigos futuros da IA ou fazer afirmações incríveis sobre a IA gera cliques e gostos, cria publicidade para indivíduos e empresas. É um tema sobre o qual as pessoas pagarão para saber mais, porque é simultaneamente fascinante e ameaçador. Este tipo de ideias "moonshot" motivam os empregados e geram vendas. Mas trata-se de uma preocupação real?

A resposta é sim e não. Se fosse verdade que conseguíssemos criar uma inteligência artificial generalizada, isso seria sem dúvida uma preocupação. E, nesse caso, a preocupação com o emprego seria inferior a outras preocupações (como a de a IA dominar a humanidade), uma vez que a produtividade explodiria e seria um mundo de abundância.

Mesmo que a inteligência geral esteja longe (o que eu acredito), também é correto que as pessoas precisam de compreender as implicações do que estão a fazer com a IA para garantir que não há consequências imprevistas da forma como a tecnologia é implementada. Se se está a confiar nos computadores para escrever as regras (ou seja, não os programar explicitamente), é preciso garantir que, se estas técnicas forem aplicadas a sistemas de missão crítica, as pessoas compreendem e têm em conta os riscos (como deve ser o caso com todas as tecnologias utilizadas num sistema de missão crítica). Isto pode ser uma justificação para a promoção da IA e para a necessidade de regulamentar os aspectos da IA, mas sem conseguir uma inteligência geral para a IA não existe uma ameaça binária para os empregos. Mais tarde falaremos sobre este assunto.

É de notar que as preocupações com a automatização do trabalho e o receio do fim do trabalho se devem, em parte, a uma previsível falta de imaginação. Conseguimos ver os empregos que se estão a perder, mas não conseguimos imaginar o que os poderá substituir. Quem é que poderia prever que a tecnologia da informação seria uma categoria profissional importante antes de a informática se ter tornado uma atividade generalizada? Quem poderia prever todos os empregos relacionados com os media sociais antes de as redes sociais se tornarem populares?

Há um elemento de fé na crença de que os ganhos de produtividade conduzirão a uma vida melhor para todos, compreendendo que quaisquer mudanças terão impacto em diferentes grupos de pessoas, pelo que nem todos ficarão melhor depois da mudança, mas a maioria sim.

Ninguém pode contestar o facto de os computadores terem criado mais empregos do que destruído e de estarmos todos melhor por isso. Os empregos não foram destruídos pelos computadores, os trabalhadores conseguiram fazer mais com a utilização dos computadores. O mesmo acontecerá com a IA, com base na forma como os bots são programados.

Quando é que os robôs vão assumir o controlo?

Sim, temos de considerar o caso especial em que a IA atinge os níveis humanos de compreensão, mas será que isso vai acontecer em breve? Se a IA atingir os níveis humanos de compreensão, o impacto será enorme. Isso é verdade. Se a IA for simplesmente uma técnica de automatização melhorada, o impacto será muito reduzido e conduzirá a uma grande prosperidade para todos. Devo referir que, se a IA atingir os níveis de compreensão humana, poderá conduzir-nos a um futuro celestial ou distópico.

Há pessoas que defendem que a tecnologia atingirá níveis de compreensão humana em 2029, como Ray Kurzweil, que trabalha para a Google. Há outros que defendem que isso nunca acontecerá com a atual tecnologia baseada em silício, como George Gilder. Obviamente, sabemos que a inteligência e a consciência são possíveis, porque existem nos seres humanos, mas é provável que estejamos a subestimar a complexidade envolvida, a novidade da nossa inteligência e a capacidade dos nossos sistemas e tecnologia baseados em silício para replicar processos biológicos. Isto aplica-se mesmo que estejamos a assumir um progresso exponencial nos dados, nos algoritmos e na capacidade de processamento. A resposta à questão de saber quando é que os robôs vão assumir o controlo não é tão cedo.

Se excluirmos o caso em que a IA atinge níveis humanos de inteligência ou, pelo menos, dissermos que isso não acontecerá nos próximos 20 anos, podemos abordar a questão mais premente de saber se uma IA que utiliza a tecnologia atual em rápido avanço lhe roubará o seu emprego.

• O primeiro erro é o enquadramento da pergunta. A questão deveria ser quais as "tarefas" que um robô irá desempenhar em vez de quais os "empregos" que um robô irá desempenhar. É claro que quando falamos de robô estamos a referir-nos ao robô físico, bem como ao software de IA que pode fornecer serviços baseados em software.
• O segundo erro é não perguntar como é que a IA vai mudar a forma como realizo determinadas tarefas. Em muitos casos, a IA não substituirá totalmente uma tarefa, mas apenas melhorará a forma como esta é efectuada em colaboração com o ser humano.
• O terceiro erro é não perguntar que novas tarefas/empregos irá permitir?

A verdadeira questão aqui é saber qual é a essência do trabalho e se as pessoas enfrentam fricções desnecessárias na realização das tarefas. A resposta é, sem dúvida, sim. Imagine que pode dizer a uma IA "prepare uma apresentação sobre X, com 8 páginas e um gráfico sobre Y" e que a IA a cria instantaneamente para si e que lhe pode dizer as modificações que pretende. O processo demora 5 minutos em vez de 3 horas. Uma poupança de tempo ainda maior poderia ser uma IA que o ajudasse a decidir que tarefas são importantes. Quanto tempo é desperdiçado gastando tempo e esforço para fazer algo bem feito e mais tarde descobrir que o que fez não era necessário?

Os pontos acima aplicam-se a qualquer novo ganho de automatização, como é óbvio. Para responder especificamente às perguntas sobre as tarefas que irão mudar e as que serão activadas no que diz respeito à IA, precisamos de compreender a forma como os algoritmos de IA funcionam.

Essencialmente, os algoritmos de IA são formas de levar os computadores a realizar determinadas tarefas sem os programar explicitamente para o fazer. As IA são treinadas para estabelecer a ligação entre as entradas e o resultado pretendido sem programar explicitamente qual é a ligação (ou programando parcialmente e fazendo com que a IA extrapole a partir daí). Se quisermos que uma IA identifique gatos em fotografias, não precisamos de programar manualmente as características dos gatos, como os olhos em forma de elipse, as orelhas pontiagudas, os bigodes, mas basta mostrar à IA milhões de fotografias com e sem gatos e ela descobrirá como identificar gatos.

A forma como o faz, comparada com a inteligência humana, não é muito "inteligente". É um algoritmo de força bruta que precisa de muitos dados. O que faz é ponderar a importância dos grupos de pixéis na imagem, uns em relação aos outros, para encontrar um padrão que identifique o gato. Testando iterativamente as camadas destes pesos (chamada rede neural) ou utilizando outras técnicas semelhantes, é possível criar um algoritmo calibrado que pode identificar gatos com exatidão, mesmo em casos extremos de gatos em que falta alguma caraterística importante. Isto é poderoso, uma vez que seria impossível (ou extremamente demorado) tentar programar algo deste género manualmente. Com enormes quantidades de dados e muito poder de processamento, é possível criar uma espécie de inteligência de força bruta.

Este tipo de algoritmos é muito útil quando estão disponíveis muitos dados (de preferência altamente estruturados). Para treinar os algoritmos, também é necessário saber se uma determinada iteração do algoritmo melhorou ou não o resultado em relação às iterações anteriores. Se o nível de sucesso relativo não for fácil ou instantaneamente mensurável (ambíguo) de um "palpite" para o seguinte, então este pode ser um problema difícil para a IA. Este é frequentemente o caso das tarefas humanas em que não existe uma resposta correcta.

Se os dados forem escassos ou a solução para o problema estiver fora dos dados, estes são também casos difíceis para uma IA. No entanto, os problemas que uma IA considera difíceis são exatamente os problemas que os humanos são bons a resolver.

Por exemplo, embora existam muitos dados sobre a conversação humana, tudo o que é dito por um ser humano tem um contexto potencialmente único em termos da história da relação específica, da história da conversação e do contexto situacional. Quanto mais se entra no historial, maior é a dimensionalidade e mais difícil é treinar a IA. É por isso que as soluções de IA devem centrar-se num contexto situacional restrito para chatbots (para aplicações que não sejam respostas superficiais). Imagine decidir o que dizer a seguir com base no facto de as cinco coisas que disse anteriormente serem semelhantes a cinco coisas que disse consecutivamente noutra conversa há dois anos. Isto dá-lhe alguma intuição do problema.

Para descobrir quais as tarefas que estão "em risco", é necessário descobrir até que ponto podem ser automatizadas utilizando as técnicas acima descritas.

O que é claro é que, na grande maioria dos casos, a IA melhorará a produtividade, sobretudo como complemento do ser humano. A combinação homem + IA será muito mais poderosa do que o homem sozinho ou a IA sozinha.

É verdade que pode haver certas tarefas, como a condução de camiões ou automóveis em determinadas rotas, que podem ser completamente automatizadas, mas mesmo nesse caso pode ser necessária a presença humana para o caso imprevisto, como no caso de uma avaria, um acidente ou um incidente de segurança. Pode acontecer que os camiões sem condutor e sem qualquer presença humana sejam extremamente fáceis de assaltar.

Um canalizador pode ter uma aplicação que ajuda a diagnosticar problemas, mas é provável que o canalizador tenha de os resolver ele próprio.

A automatização já criou um mundo em que se dá mais importância às experiências e ao entretenimento do que no passado, e é provável que essa tendência se mantenha. As pessoas vão a restaurantes, têm casamentos maiores, férias mais exóticas e consomem mais experiências e entretenimento do que no passado, e a IA irá perpetuar esta tendência. Serão criados cada vez mais empregos no sector da "Experiência".

Embora os efeitos do aumento da produtividade sejam positivos, é indubitavelmente verdade que o aumento da automatização e da globalização resultará em mais efeitos do tipo "o vencedor leva tudo" e aumentará a desigualdade no mundo. Os trabalhadores não qualificados e semi-qualificados terão uma vida melhor nalguns indicadores, mas continuarão provavelmente a ficar para trás em relação aos trabalhadores altamente qualificados. Esta situação pode ter um impacto negativo nas comunidades e na política, a menos que as questões sejam abordadas.

A aceleração da produtividade melhora a vida de todos os habitantes do planeta, uma vez que mesmo aqueles que mais beneficiarão financeiramente e enriquecerão com as inovações só conseguirão captar para si uma pequena percentagem do valor criado para toda a sociedade.

As transições para a nova economia terão de ser geridas de modo a garantir que nenhum grupo de pessoas sofra um declínio catastrófico do seu nível de vida à medida que a produtividade acelera.

É importante notar que tudo o que foi dito acima se aplica a toda a inovação, e não apenas à inovação associada à IA. Toda a inovação tem um impacto na força de trabalho e exige que os trabalhadores obtenham formação adicional para se manterem empregados. As instituições de ensino têm de adaptar os currículos, incluindo os currículos universitários, às novas exigências do mercado de trabalho. Temos visto este processo desenrolar-se continuamente à medida que a automatização transformou o mundo, em particular nos últimos 200 anos.

Num futuro próximo, a ciência irá progredir e as máquinas continuarão a complementar os trabalhadores humanos e a torná-los mais produtivos. Uma máquina não será capaz de replicar a inteligência inovadora dos humanos para lidar com situações únicas ou conceber soluções surpreendentes. As máquinas também não podem substituir a sensação de uma ligação humana que é importante em muitos sectores, desde a saúde às indústrias recreativas.

A IA será capaz de eliminar efetivamente o trabalho pesado e de eliminar o atrito quando existirem as condições certas (muitos dados adequados). Tal como os ganhos de produtividade históricos, os ganhos de produtividade da IA continuarão a melhorar a vida de todas as pessoas no mundo, direta ou indiretamente, e criarão novos produtos, serviços e empregos ainda não imaginados.