A economia e os benefícios da inteligência artificial

Vemos notícias sobre IA em todos os lugares; às vezes, vemos o entusiasmo em torno da IA ​​e às vezes vemos artigos que falam sobre como a IA substituirá ou destruirá nossos empregos. Também vemos artigos ocasionais falando sobre como a IA destruirá a humanidade.

Neste artigo, não discutirei uma inteligência artificial geral ou uma IA maligna que quer destruir a humanidade. Vou me concentrar na IA atual, que se baseia principalmente nos algoritmos que podem fazer previsões, e discutirei como a economia da IA ​​funciona e como ela pode afetar os negócios. Também quero mencionar que o conteúdo deste artigo é altamente afetado por (e este autor recomenda para leitura adicional) Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence and Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI.

Este artigo está dividido em três partes principais:

• Em The Evolution of Technology , discutirei brevemente o passado e suas semelhanças com a Era da IA.
• Em Estratégia , discutirei como ter uma maior precisão de previsão pode afetar estratégias e modelos de negócios.
• Em Interação entre humanos e IA , discutirei como os humanos podem complementar a IA e como a IA pode complementar os esforços humanos.

A evolução da tecnologia

Antes de prosseguir, gostaria de discutir as semelhanças entre alguns eventos históricos que são análogos à forma como pensamos a IA hoje. Darei alguns exemplos de como o amplo uso de determinada tecnologia mudou nossa mentalidade. Como passamos da aritmética básica para empresas especializadas em desenvolvimento de inteligência artificial?

A Era dos Computadores Eletrônicos

O que os computadores fazem melhor é aritmética. Antes dos computadores que conhecemos agora, o termo “computador” era usado para pessoas que fazem computação literal, que agora chamamos de “computador humano”.

Com os avanços da tecnologia, a computação ficou mais barata e mais rápida, e começamos a pensar em tudo em termos de aritmética. A fotografia é um bom exemplo – historicamente, modificar ou aplicar efeitos visuais a fotos era uma reação química. Agora, no entanto, usamos algoritmos acessíveis a artistas e fotógrafos por meio de suítes de software para aplicar matematicamente efeitos às fotografias.

Este é um excelente exemplo de como pensamos quando o custo de um bem/serviço cai; começamos a pensar em como resolver nossos problemas atuais em termos dessa nova tecnologia. É o mesmo para a IA.

A Era da Internet

Quando a internet passou a ser amplamente utilizada, fez grandes movimentos em diversos setores, e tratava-se da redução de custos em diversas áreas. Por exemplo, o custo de distribuição de bens e serviços tornou-se mais barato, e isso desencadeou o nascimento da indústria de comércio eletrônico. As empresas, eventualmente, mudaram suas estratégias e sobreviveram ou morreram.

Quando o custo de um bem ou serviço cai, começamos a usá-lo com mais frequência e podemos ver isso também na web. Isso também muda nossa mentalidade e movemos indústrias inteiras para o online. Além do eCommerce, outro exemplo pode ser visto no uso de buscadores; não usamos mais enciclopédias para pesquisar informações, mas usamos o Google ou outros mecanismos de pesquisa.

A era da IA

O custo da IA ​​está ficando mais barato em termos de poder de computação e em termos de ferramentas. Cada nova ferramenta/biblioteca está ajudando os desenvolvedores de machine learning a gastar menos tempo com problemas de previsão. Por exemplo, TensorFlow, AutoML ou mesmo scikit do Google podem ser mostrados como exemplos para essa finalidade. Também podemos mostrar o aumento do uso da computação GPU como uma ilustração da redução de custos em IA.

A previsão de vendas para o próximo trimestre de uma empresa é um problema óbvio de previsão, mas desenvolver um veículo autônomo não era um problema de previsão há uma década. A redução de custos em IA está mudando nossa maneira de pensar, o que significa que começamos a pensar em vários problemas como um problema de previsão. Já estávamos usando veículos autônomos em ambientes controlados como fábricas, onde o veículo poderia ser programado usando condições de programação if-else . Mudar a mentalidade e olhar para isso como um problema de previsão ajudou os engenheiros a desenvolver carros autônomos, que podem ser usados ​​​​na natureza.

Aqui está como funcionou, basicamente; um engenheiro ensinou a uma IA o que um humano faria em várias condições, e isso permitiu a geração de um software de bordo que permite que os motoristas usem carros por milhares de quilômetros em vez de se cansar depois de algumas centenas. A IA aprendeu o que um humano faria e começou a prever o que deveria fazer. Este é um exemplo muito bom de pensar sobre um problema em termos de previsão.

Estratégia

Aqui está uma questão importante: a IA afetará a estratégia e os modelos de negócios das empresas? Se você pensa na IA como uma ferramenta de previsão que o ajuda a tomar alguma decisão, pode não ficar claro como isso afetará a estratégia pura, porque é apenas mais uma ferramenta que o ajuda a tomar decisões. Mas, se você começar a pensar na IA como uma ferramenta de previsão que pode prever com alta precisão, isso pode mudar as próprias estratégias. Há um excelente exemplo no livro Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence.

Quando compramos e compramos produtos da Amazon, ela envia os pacotes para nosso escritório/casa. Portanto, esse método pode ser chamado de método de compra e envio. Também sabemos que a Amazon possui um mecanismo de recomendação e recomenda itens enquanto você navega pelas páginas. Não compramos todos os itens recomendados, mas pelo menos recomenda os itens que podem nos interessar. Vamos supor que a Amazon começou a prever o que você vai comprar com alta precisão. Se você começou a comprar 80% dos itens recomendados, a Amazon pode decidir enviar os itens antes mesmo de comprá-los – vamos chamar isso de envio e compras. Essa é uma mudança óbvia na estratégia de negócios porque, assim que os itens chegarem à sua casa, você enviará 20% dos itens de volta, e a modelagem de preços atual da Amazon não se baseia nessa suposição. Talvez a Amazon decida enviar um caminhão para sua cidade uma vez por semana para coletar os itens devolvidos, e isso mudará completamente a forma como a Amazon cobra seu cartão de crédito, como embala os itens e como lida com os itens devolvidos. Toda essa mudança de estratégia é o benefício da inteligência artificial, que tem maior precisão de previsão.

Acredito que podemos trabalhar em mais experimentos mentais, como o exemplo anterior da Amazon, apenas pensando no que aconteceria se a IA pudesse prever com maior precisão.

Interação Humana e IA

Como a interação humana e de IA evoluirá no futuro? Eles competirão ou trabalharão juntos? Vou me concentrar nessas questões lendo o livro Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI. Segundo os autores, haverá cenários em que os humanos complementam a IA e onde a IA complementará os humanos.

Humanos complementando a IA

Os humanos podem complementar a IA em três áreas: treinamento, explicação e sustentação.

Treinamento

A IA precisa de dados para aprender, o que é chamado de fase de treinamento , para que possa fazer previsões.

No futuro, poderemos ter agentes de treinamento focados exclusivamente no treinamento de IA com base nos requisitos desse negócio. Se for uma fábrica, um agente de treinamento pode ser responsável por treinar um robô; se for um negócio de comércio eletrônico, um agente de treinamento pode ser responsável por agregar dados históricos.

Explicando

Precisamos entender como e por que a IA forneceu uma resposta específica para um problema específico.

Geralmente, enfrentamos uma troca entre a explicabilidade e a precisão da IA. Os métodos de IA de caixa preta têm mais precisão em comparação com métodos que podem ser facilmente explicados. Embora existam ferramentas desenvolvidas para explicar por que uma IA de caixa preta fez uma previsão específica, podemos precisar de um cargo que possa entender e explicar os resultados da IA.

Sustentação

Precisamos ter certeza de que a IA está funcionando conforme o esperado.

Em 2015, um robô em uma fábrica da Volkswagen agarrou um trabalhador e o esmagou fatalmente. Podemos precisar de funções cuja responsabilidade seja garantir que os sistemas de IA funcionem conforme o esperado.

A IA complementa os humanos

O potencial da IA ​​dá superpoderes aos humanos porque a IA faz previsões com mais rapidez e precisão do que os humanos jamais poderiam. Esses superpoderes podem ser expressos no valor que trazem para uma determinada situação ou ação.

Amplificar

As ferramentas de IA ajudam os humanos a aumentar as capacidades de ser humano. No livro Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI, os autores usam o exemplo do software Dreamcatcher da Autodesk, que usa algoritmos genéticos para iterar através de projetos possíveis.

Um designer pode projetar uma cadeira leve, barata e forte com a ajuda desta ferramenta. A IA tenta criar um design baseado nos critérios fornecidos e fornece os resultados ao designer. O designer então escolhe um dos designs fornecidos e usa sua criatividade nesse design para dar os toques finais.

Isso é semelhante ao que os computadores forneceram às pessoas com a era do computador – apenas em um nível novo e empolgante de capacidade em termos de quais tipos de coisas a IA pode ajudar.

Interagir

A IA pode atuar como um assistente para ajudar as pessoas interagindo com elas. Alexa da Amazon, Google Home e Siri da Apple são exemplos proeminentes desse tipo de agente interativo de IA. À medida que esses agentes são aprimorados a cada iteração, começaremos a usá-los com mais frequência e eles se tornarão parte de nós, como uma versão mais profunda do que estamos fazendo com nossos smartphones. Esses agentes serão nossos assistentes particulares e nos complementarão.

Aumentar

Exemplos de aumento físico alimentado por IA podem ser encontrados em fábricas. Embora as fábricas sejam operadas por robôs no momento, elas são principalmente sistemas baseados em regras e colocadas em uma gaiola – apenas por precaução – por segurança. Os robôs ajudarão os humanos como colegas de trabalho e serão projetados para não prejudicar as pessoas enquanto se movem livremente e trabalham em uma fábrica.

Conclusão

Embora existam algumas preocupações que dizem que “os robôs são mais eficientes, então os trabalhadores humanos serão descartados no futuro”, Markus Schaefer, chefe de planejamento de produção da Mercedes, diz: “Estamos deixando de tentar maximizar a automação, com as pessoas tomando uma parte maior em processos industriais novamente.” As novas tecnologias trazem mudanças monumentais na maneira como fazemos as coisas, mas a invenção do arado não eliminou a necessidade de trabalhadores agrícolas, nem a invenção do computador eliminou a necessidade de matemáticos. Como em todas as revoluções tecnológicas, o advento da IA ​​será utilizado para ajudar a humanidade a alcançar um novo paradigma, não para substituí-lo inteiramente.

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