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A inteligência artificial deve pensar com as pessoas, e não por elas. A defesa é da neurocientista cognitiva americana Heather Collins, palestrante internacional e autora de mais de 50 publicações científicas, cujo trabalho conecta a ciência do cérebro à liderança, à aprendizagem e à tomada de decisão. Em palestra no Congresso Anual do Instituto de Governança Corporativa (IBGC), Congresso IBGC, intitulada “Na era da tecnologia, o diferencial continua a ser humano”, Collins afirmou que a IA pode funcionar como uma parceira colaborativa de raciocínio, um caminho para construir uma versão melhor de si mesmo, mas ressalva que é preciso entender que a IA não deve substituir o pensamento humano. Para a pesquisadora, a abundância de informação mudou a natureza do desafio. “A informação é valiosa e hoje é gratuita, barata e fácil de obter, mas é difícil de combinar [informações], e é preciso fazer algo com ela”, comenta. Na era do conhecimento, em que todos têm acesso a todo tipo de informação, e a questão passa a ser o que fazer com isso.
Como a IA já detém o conhecimento, Collins avalia que estamos entrando em uma “Era de Conexão e Julgamento”, em que o diferencial é o bom julgamento e a capacidade de conectar as coisas, a partir do reportório de conhecimento e também de emoções e sentimentos, acumulados ao longo da nossa história. Para sustentar seus argumentos, a neurocientista conduziu uma série de experimentos com a plateia ao longo da palestra. Ao dividir a plateia em dois grupos que veriam cinco letras na tela e deveriam organizá-las em palavras, algumas pessoas perceberam a palavra plate (prato, em inglês), enquanto outros “petal”, pétalas (de flores).
Segundo ela, se algo tão simples quanto cinco letras pode gerar dois resultados diferentes, o efeito se multiplica em uma sala onde cada pessoa tem experiências de vida e contextos diferentes. “As pessoas costumam pensar que um input precisa gerar um output, mas não é assim que nossos cérebros funcionam”, disse.
Ela explica que o cérebro humano funciona com base em contexto e consciência situacional. Uma mensagem que parece clara para quem a emite é interpretada de forma diferente por cada um. “Informação complexa requer decisão complexa. E cada um de nós vai fazer isso de um jeito um pouco diferente.” Doutora em Ciências Psicológicas e do Cérebro pela Universidade da Califórnia em Santa Bárbara, com pós-doutorado nas universidades de Kentucky e da Carolina do Sul, Collins pesquisou temas como a cognição de astronautas da Nasa e a doença de Alzheimer.
Para explicar o papel do julgamento, ela voltou ao início dos anos 1940, quando a grande tecnologia da época era o radar. Durante a Segunda Guerra Mundial, disse, o equipamento mudou o jogo, ao facilitar a identificação de novos aviões no ar. Mas ressalva que a decisão sobre o que fazer com aquele sinal cabia ao ser humano. “Assim como a IA de hoje, o radar é muito bom em produzir um sinal”, afirmou. “A IA é fantástica em produzir sinal, mas esse não é o fim da história. Como humanos, é nosso trabalho usar o nosso julgamento e decidir como agir.” Ainda na analogia do radar, ela descreveu os dois tipos de erro possíveis. Se o operador interpreta o sinal como um avião inimigo e ele não é, gasta-se muito dinheiro, tempo, esforço e pessoal para nada. Se, ao contrário, um avião real é descartado como alarme falso, milhares de vidas podem ser perdidas. “É o mesmo tipo de decisão em que estamos envolvidos cada vez que usamos IA. A máquina produz o sinal, e nós temos que decidir o que ele significa e quais são as consequências de agir ou de ignorá-lo.” O ser humano – ou, mais especificamente, o cérebro humano – tem, para este tipo de tomada de decisão, uma rede de processamento de informações sociais que permite perceber, por exemplo, se uma piada teve uma reação positiva das pessoas ou perceber que algo não está funcionando bem em uma apresentação de proposta de negócio ou reunião de equipe.
“É também o que permite avaliar a emoção no ambiente e as intenções de alguém com base nas interações anteriores com essa pessoa”, afirma. “A IA pode produzir uma transcrição, e é fantástico que a transcrição contenha as palavras, mas o cérebro humano contém o mundo inteiro”, acrescenta. A neurocientista explicou que a memória está conectada à emoção e que o chamado “pressentimento” é a emoção trabalhando com a memória a partir de experiências anteriores para fazer uma previsão melhor sobre o próximo passo. Collins disse ainda que quanto maior a rede de memória semântica, que reúne todo o conhecimento acumulado ao longo da vida, melhor o cérebro consegue antecipar o futuro. E o cérebro não pergunta apenas se algo é verdade, mas se aquilo importa, com base em relevância. “O julgamento é tudo o que você já viveu na vida comprimido em um único instante”, afirmou. Para ela, a memória vem do passado, mas aponta para o futuro, porque é usada como evidência do que funciona e do que não funciona. A neurocientista lembrou ainda que a neuroplasticidade é benéfica para a saúde mental. “Seu cérebro opera no princípio do use ou perca: o que você não usa, você eventualmente perderá”, disse Collins.
O desafio, segundo ela, é que se tornou tentador delegar à IA tudo o que ela faz mais rápido, melhor e de forma mais eficiente. Em alguns casos, isso não é problema. Ela citou o GPS, como uma evolução do enorme mapa em papel das ruas de uma cidade. Neste caso, “tudo bem perder um pouco da habilidade de navegação é aceitável. “Temos que pensar agora: o que estamos passando para a IA e o que queremos manter para nós mesmos?” Entre o que deve ser preservado, Collins listou a capacidade de formar memórias, o senso crítico e a habilidade de tomar decisões de qualidade e bem informadas.
Outro exercício é questionar o que é verdadeiro do que não é e não tomar tudo como verdade. Na avaliação da neurocientista, se esse caminho for seguido, em um, dois ou cinco anos haverá uma sociedade dividida entre pessoas que escolheram preservar as capacidades naturais do cérebro e pessoas que as entregaram à IA. “Isso vai ser o que separa empresas bem-sucedidas de empresas malsucedidas”, disse.
Para isso, Collins apresentou um framework de três etapas de engajamento com a IA que, segundo ela, qualquer pessoa pode usar: construir, desafiar e calibrar. Mais Lidas
