{"id":19488,"date":"2019-09-03T09:17:39","date_gmt":"2019-09-03T13:17:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cfnews.com.br\/portal\/?p=19488"},"modified":"2019-09-03T09:17:39","modified_gmt":"2019-09-03T13:17:39","slug":"a-ia-e-as-ciencias-sociais-ja-foram-proximas-mas-se-separaram","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cfnews.com.br\/portal\/a-ia-e-as-ciencias-sociais-ja-foram-proximas-mas-se-separaram\/","title":{"rendered":"A IA e as ci\u00eancias sociais j\u00e1 foram pr\u00f3ximas, mas se separaram"},"content":{"rendered":"

Pesquisadores de\u00a0intelig\u00eancia artificial<\/strong><\/a>\u00a0est\u00e3o empregando algoritmos de aprendizagem de m\u00e1quina para auxiliar tarefas t\u00e3o diversas quanto\u00a0dirigir carros,\u00a0diagnosticar problemas m\u00e9dicos e\u00a0selecionar candidatos a emprego. Essas aplica\u00e7\u00f5es levantam uma s\u00e9rie de quest\u00f5es sociais e \u00e9ticas novas e complexas.<\/p>\n

Assim, \u00e0 luz desses desenvolvimentos, que pensamentos diferentes os cientistas sociais devem ter sobre as pessoas, a economia e a sociedade? Como os engenheiros que criam esses algoritmos devem lidar com os dilemas \u00e9ticos e sociais que suas cria\u00e7\u00f5es representam?<\/p>\n

\u201cEsses s\u00e3o os tipos de perguntas que voc\u00ea n\u00e3o pode responder apenas com as solu\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas\u201d, diz Dashun Wang, professor associado de administra\u00e7\u00e3o e organiza\u00e7\u00f5es da\u00a0Kellogg<\/strong><\/a>. \u201cElas s\u00e3o quest\u00f5es fundamentalmente interdisciplinares\u201d.<\/p>\n

Na verdade, os economistas que buscam prever de que forma a automa\u00e7\u00e3o ter\u00e1 impacto no mercado de trabalho precisam entender quais habilidades s\u00e3o mais ideais para as m\u00e1quinas desempenharem.<\/p>\n

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Ao mesmo tempo, os engenheiros que desenvolvem software para diagnosticar tumores podem querer saber o que os fil\u00f3sofos t\u00eam a dizer sobre os dilemas morais que sua tecnologia apresenta. Programadores e psic\u00f3logos precisar\u00e3o trabalhar juntos para garantir que os algoritmos de software de recrutamento n\u00e3o amplifiquem os vieses humanos.<\/p>\n

Alguns pesquisadores conseguiram atravessar as barreiras departamentais. Por exemplo, um\u00a0inovador realizado no ano passado explorou como milh\u00f5es de pessoas em todo o mundo tomariam as decis\u00f5es dif\u00edceis que os ve\u00edculos aut\u00f4nomos enfrentam (por exemplo, diante da escolha entre matar um pedestre ou um passageiro, qual vida eles prefeririam?). Os pesquisadores pretendem usar esse trabalho para garantir que as novas tecnologias reflitam valores universais.<\/p>\n

No entanto, um novo artigo de Wang e colaboradores conclui que o v\u00ednculo entre a IA e as ci\u00eancias sociais (e outros campos) enfraqueceu ao longo do tempo.<\/p>\n

Os pesquisadores analisaram v\u00e1rias d\u00e9cadas de trabalhos publicados no campo da IA, assim como nas ci\u00eancias sociais, humanidades, ci\u00eancias naturais, engenharia e medicina. Eles descobriram que, cada vez mais, os cientistas da\u00a0computa\u00e7\u00e3o<\/strong>\u00a0<\/a>est\u00e3o enfrentando quest\u00f5es sociais por conta pr\u00f3pria, sem depender profundamente de insights dos acad\u00eamicos que as estudam. Ao mesmo tempo, acad\u00eamicos de ci\u00eancias sociais, f\u00edsicas e humanas tamb\u00e9m parecem estar perdendo contato com os r\u00e1pidos avan\u00e7os da IA.<\/p>\n

Juntos, os resultados demonstram uma necessidade renovada de os pesquisadores colaborarem entre as disciplinas, diz Wang.<\/p>\n

\u201cJusto agora que a IA est\u00e1 se tornando cada vez mais relevante no mundo todo, ela est\u00e1 se tornando cada vez mais isolada\u201d, diz Wang. \u201cN\u00f3s realmente precisamos fechar essa lacuna\u201d.<\/p>\n

Intelig\u00eancia artificial na sociedade levanta novas quest\u00f5es<\/h3>\n

H\u00e1 s\u00e9culos, as pessoas v\u00eam lutando contra as consequ\u00eancias sociais e filos\u00f3ficas da tecnologia, assinala Wang. Tomemos, por exemplo, o livro Frankenstein de 1823. \u201cA IA nasceu desse tipo de fasc\u00ednio\u201d, diz ele. \u201cTinha ra\u00edzes muito profundas nas ci\u00eancias sociais\u201d.<\/p>\n

Mais recentemente, pesquisadores de IA come\u00e7aram a enfrentar os dilemas da vida real que a tecnologia apresenta.<\/p>\n

Considere, por exemplo, quando a Amazon\u00a0tentou\u00a0desenvolver ferramentas de aprendizagem de m\u00e1quina para classificar os candidatos a emprego. Como o software usava dados de candidatos anteriores para prever quais pessoas seriam as mais adequadas para a empresa, surgiu um problema evidente: como muitos dos candidatos anteriores eram homens, o programa penalizou os candidatos cujos curr\u00edculos continham a palavra \u201cmulheres\u201d ou mencionavam algumas faculdades exclusivamente para mulheres como sua base de forma\u00e7\u00e3o acad\u00eamica.<\/p>\n

Onde quer que o vi\u00e9s j\u00e1 exista, a IA \u201capenas ampliar\u00e1 esse vi\u00e9s\u201d, diz Wang. (O programa da Amazon foi descontinuado.)<\/p>\n

Wang queria saber com que frequ\u00eancia os pesquisadores de IA estavam envolvidos com disciplinas como psicologia, filosofia, economia e ci\u00eancia pol\u00edtica, o que poderia ajud\u00e1-los a lidar com essas inevit\u00e1veis quest\u00f5es \u00e9ticas e sociais. Uma medida desse envolvimento \u00e9 se os pesquisadores de IA est\u00e3o citando outras disciplinas em seus trabalhos acad\u00eamicos. Para investigar, Wang colaborou com\u00a0Morgan Frank,\u00a0Manuel Cebrian e\u00a0Iyad Rahwan\u00a0do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT).<\/p>\n

A equipe aproveitou um conjunto de dados rec\u00e9m disponibilizado do Microsoft Academic Graph (MAG), que indexa artigos acad\u00eamicos. Os dados inclu\u00edram cita\u00e7\u00f5es de peri\u00f3dicos tradicionais, bem como anais de confer\u00eancias, um local importante para descobertas de IA. Foram capturadas as rela\u00e7\u00f5es das cita\u00e7\u00f5es entre artigos, ou seja, sempre que um estudo fazia refer\u00eancia a outro.<\/p>\n

A panelinha de IA<\/h3>\n

Wang e seus colaboradores examinaram os dados do MAG de 1950 a 2018. Eles descobriram que o n\u00famero de publica\u00e7\u00f5es sobre IA e subcampos relacionados (como vis\u00e3o computacional e processamento de linguagem natural) aumentou exponencialmente durante esse per\u00edodo, de centenas para dezenas de milhares de trabalhos por ano. Esses campos agora dominam a pesquisa em ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Para quantificar as intera\u00e7\u00f5es entre IA e outras disciplinas, a equipe desenvolveu uma medida que capturou a frequ\u00eancia com que os trabalhos em uma \u00e1rea citam uma outra \u00e1rea, controlando o n\u00famero total de trabalhos publicados na segunda \u00e1rea.<\/p>\n

Primeiro, a equipe analisou como os artigos da IA citaram outras \u00e1reas acad\u00eamicas. Eles descobriram que, na d\u00e9cada de 1960, os pesquisadores de IA citaram artigos de psicologia com uma frequ\u00eancia acima de cinco vezes mais do que se esperaria se tivessem escolhido trabalhos para citar aleatoriamente de um conjunto. Hoje, no entanto, eles citam artigos de psicologia com uma frequ\u00eancia de menos da metade disso.<\/p>\n

Da mesma forma, ocorreram quedas dram\u00e1ticas nas cita\u00e7\u00f5es de filosofia, economia e arte. N\u00e3o \u00e9 de se surpreender que os documentos da IA de hoje citam ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o e matem\u00e1tica muito mais vezes.<\/p>\n

Em seguida, os pesquisadores consideraram o problema inverso: Quantas vezes outras disciplinas citaram artigos de IA, enquanto controlava o crescente n\u00famero de publica\u00e7\u00f5es de IA a cada ano? Aqui, eles descobriram que \u00e1reas como psicologia, filosofia, neg\u00f3cios, ci\u00eancia pol\u00edtica, sociologia e economia tornaram-se menos propensas a usar as pesquisas de IA. Por exemplo, os psic\u00f3logos nos anos 60 citavam artigos da IA cerca de quatro vezes mais do que seria esperado se fosse ao acaso. Hoje, no entanto, eles citam a IA com menos frequ\u00eancia do que se escolhessem artigos para citar de forma totalmente aleat\u00f3ria.<\/p>\n

Conclus\u00e3o geral: \u201cA IA se tornou cada vez mais clich\u00ea\u201d, diz Wang.<\/p>\n

Uma poss\u00edvel explica\u00e7\u00e3o \u00e9 que simplesmente ficou mais dif\u00edcil para os cientistas sociais acompanharem os r\u00e1pidos avan\u00e7os nas pesquisas cada vez mais complexas de IA.<\/p>\n

Al\u00e9m disso, a onda de interesse pela IA poderia, paradoxalmente, ajudar a explicar seu isolamento. Alguns congressos de IA s\u00e3o t\u00e3o requisitados que os cientistas sociais podem ter dificuldades em participar, segundo o coautor de Wang, Morgan Frank. Em uma\u00a0postagem no blog, Frank observou que um encontro popular \u201cesgotou as vagas de inscri\u00e7\u00e3o em menos de 15 minutos, dificultando a participa\u00e7\u00e3o de pesquisadores ativos em IA, e muito menos de cientistas interessados de outras \u00e1reas\u201d.<\/p>\n

Quem est\u00e1 fazendo pesquisa em IA?<\/h3>\n

Outro fator \u00e9 a mudan\u00e7a em quem domina a pesquisa de IA hoje.<\/p>\n

Os pesquisadores examinaram quais institui\u00e7\u00f5es estavam publicando os artigos mais \u201ccentrais\u201d de IA, aqueles citados mais frequentemente por outros artigos altamente citados.<\/p>\n

Enquanto universidades como a\u00a0MIT<\/strong><\/a>, Stanford e Carnegie Mellon figuravam como centros de pesquisa de IA por excel\u00eancia, os pesquisadores descobriram que hoje esses trabalhos tendem cada vez mais a sair de empresas privadas como Google e Microsoft.<\/p>\n

O fato dessas empresas estarem cada vez mais se envolvendo com IA \u00e9 que elas contam com recursos para adquirir infraestrutura cara. \u201cN\u00e3o \u00e9 um esporte barato\u201d, diz Wang. \u201c\u00c9 preciso ter toda uma enorme quantidade de unidades de processamento gr\u00e1fico, poder computacional e armazenamento\u201d.<\/p>\n

Isso pode ajudar a explicar a crescente desconex\u00e3o entre a IA e as ci\u00eancias sociais. Em seu estudo, Wang e colaboradores descobriram que os pesquisadores em sociologia, filosofia, ci\u00eancia pol\u00edtica, neg\u00f3cios e economia s\u00e3o menos propensos a citar publica\u00e7\u00f5es produzidas por empresas do que as da academia. Como tal, a concentra\u00e7\u00e3o da pesquisa em IA no setor privado poderia estar contribuindo para o enfraquecimento do relacionamento com as ci\u00eancias sociais.<\/p>\n

E, assim que conseguem uma vantagem inicial, \u00e9 mais prov\u00e1vel que as grandes empresas continuem produzindo uma parcela desproporcional da pesquisa em um fen\u00f4meno de \u201crico ficando cada vez mais rico\u201d, diz Wang. As equipes do setor desenvolvem sistemas melhores, atraem mais usu\u00e1rios e geram mais dados, que podem ser usados para treinar seus sistemas para se tornarem ainda mais precisos. \u201c\u00c9 um mecanismo de auto refor\u00e7o\u201d.<\/p>\n

Preenchendo a divis\u00e3o de IA<\/h3>\n

Apesar do r\u00e1pido crescimento da IA, Wang teme que a nova tecnologia fique aqu\u00e9m do seu potencial m\u00e1ximo se n\u00e3o incorporar melhor os insights das ci\u00eancias sociais e de outras \u00e1reas.<\/p>\n

Para preencher esta lacuna, Wang recomenda que as universidades incentivem mais colabora\u00e7\u00f5es entre a IA e outros departamentos. Por exemplo, a Northwestern University iniciou um programa chamado CS+X, que conecta cientistas da computa\u00e7\u00e3o a pesquisadores em \u00e1reas como medicina, jornalismo, direito e economia.<\/p>\n

Algumas pesquisas existentes sugerem como os desenvolvedores de IA podem efetivamente integrar descobertas de outros campos. Por exemplo, o\u00a0estudo\u00a0explora como os carros aut\u00f4nomos podem refletir melhor a moralidade humana (coautoria do colaborador de Wang, Iyad Rahwan, um acad\u00eamico de IA) baseado em pesquisas de psicologia, filosofia moral, economia e at\u00e9 mesmo fic\u00e7\u00e3o cient\u00edfica.<\/p>\n

No entanto, permanece o fato de que tais bibliografias abrangentes s\u00e3o relativamente raras.<\/p>\n

Assim como os cientistas da computa\u00e7\u00e3o precisam consultar especialistas de fora de sua disciplina, diz Wang, os cientistas sociais n\u00e3o podem mais ignorar os desenvolvimentos em IA. \u00c0 medida que as m\u00e1quinas reformulam o modo como trabalhamos, pensamos e tomamos decis\u00f5es, ele argumenta, est\u00e1 se tornando mais crucial do que nunca que economistas, fil\u00f3sofos e psic\u00f3logos estejam a par dos mais recentes desenvolvimentos da ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o e vice-versa.<\/p>\n

\u201c\u00c9 uma via de m\u00e3o dupla\u201d, diz Wang. \u201cA IA precisa prestar mais aten\u00e7\u00e3o \u00e0s ci\u00eancias sociais. Os cientistas sociais precisam prestar mais aten\u00e7\u00e3o \u00e0 IA\u201d.<\/p>\n

Texto publicado originalmente no site\u00a0Kellogg Insight<\/a>, da Kellog School of Management | Fonte:\u00a0https:\/\/exame.abril.com.br | Foto:\u00a0Intelig\u00eancia Artificial\/Reprodu\u00e7\u00e3o<\/p>\n

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