Quem melhor para explicar a IA… do que a própria IA?

Os sistemas estão a tornar-se “caixas-pretas” — dão respostas brilhantes, mas não nos dizem como lá chegaram. E isso, convenhamos, não ajuda à confiança.

Tempo de leitura: 3 minutos

Estamos num tempo em que a Inteligência Artificial já escreve livros, faz diagnósticos médicos, compõe música e até tenta fazer match no Tinder (com resultados mistos, diga-se). Mas quando chega a hora de explicar o que é — e como funciona — a própria IA, muitos humanos encolhem os ombros. “É magia dos nerds?”, “São máquinas a pensar?”, “Vai roubar o meu emprego?”

A ironia é deliciosa: criámos máquinas brilhantes, mas não conseguimos explicar como elas pensam. E aqui surge a ideia genial — ou desesperada — de usar a própria IA para explicar a IA. Sim, a IA a dar aulas sobre si mesma. É como pedir a um polvo que nos ensine a dançar salsa: estranho, mas talvez funcione.

O problema é que a IA moderna já é tão complexa que até os engenheiros que a criaram olham para os seus algoritmos como quem olha para um quadro do Jackson Pollock: sabem que é arte, mas não sabem dizer porquê. Os sistemas estão a tornar-se “caixas-pretas” — dão respostas brilhantes, mas não nos dizem como lá chegaram. E isso, convenhamos, não ajuda à confiança.

Daí a proposta revolucionária: vamos pôr a IA a traduzir-se para linguagem de gente. Explicar com exemplos simples, gráficos bonitinhos, metáforas com pizas e aeroportos, e uma paciência infinita — que, felizmente, os algoritmos têm (ao contrário de certos professores de matemática do 8º ano).

A grande vantagem? A IA pode adaptar-se ao teu nível de conhecimento. Não sabes o que é machine learning? Ela explica. Já sabes? Então fala de redes neuronais convolucionais. És especialista? Entra na matemática dos gradientes. Tudo isto com a calma de quem nunca precisa de café.

Mas atenção: nem tudo são circuitos e rosas. Usar a IA para explicar a si própria também levanta dúvidas. Será que nos está a contar tudo? Será que não está a esconder os seus bugs de estimação? Afinal, se até os humanos já são mestres em explicar mal as próprias decisões (“não é que eu esteja atrasado, é que o trânsito estava emocionalmente instável”), imagina uma IA com 175 mil milhões1 de parâmetros2.

Ainda assim, há aqui um ponto brilhante: ao ensinarmos as pessoas com a ajuda da IA, estamos a democratizar o acesso ao conhecimento mais complexo do nosso tempo. Já não é preciso um doutoramento em Stanford para perceber como funciona um algoritmo — basta curiosidade e talvez… uma boa conversa com um chatbot.

Portanto, da próxima vez que ouvires alguém dizer “Ah, isso da IA é muito complicado para mim”, podes responder com um sorriso: “Pergunta à IA, ela explica-te. E não julga.”

No fundo, estamos a viver uma nova forma de alfabetização — digital, interativa e sem tédio. E talvez, só talvez, a IA venha a ser o melhor professor que nunca corrige testes com vermelho.

Texto criado integralmente por IA a partir de prompts criados por Carlos Sérgio Negrão

  1. https://syncedreview.com/2022/05/06/meta-ai-open-sources-a-175b-parameter-language-model-gpt-3-comparable-performance-at-one-seventh-the-compute-cost/
    ↩︎
  2. https://catherinebreslin.medium.com/what-is-a-parameter-3d4b7736c81d ↩︎

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No fundo, penso que uma das frases que melhor me poderia descrever é aquela que utilizo de tempos a tempos e em que assumo que sofro de uma patologia, sofro de “vertigem do fazer”. Espero nunca me “curar deste problema”!

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