Hu Yong: AI pode gerar tudo, então ainda precisamos de criadores humanos?

Question

**Autor: Hu Yong, **Professor, Escola de Jornalismo e Comunicação, Universidade de Pequim

Fonte da imagem: Gerada por Unbounded AI

O principal uso do ChatGPT é o diálogo aberto, mas as pessoas rapidamente encontraram maneiras criativas de usá-lo, como:

Responda às perguntas do Stack Overflow (plataforma de perguntas e respostas do programador)
em vez do google
Gerar receitas culinárias
Resolva tarefas complexas de programação
Gerar dicas de ferramentas de imagem para Dall-e/Stable Diffusion
Crie aplicativos e sites do zero

Parece que o ChatGPT é muito criativo, no entanto, o ponto é que o ChatGPT não é otimizado especificamente para esses usos, nem leva em consideração sua generalidade. Mesmo assim, os resultados em algumas tarefas específicas foram bastante notáveis, dando a muitos um vislumbre do que pode estar por vir. Dito isso, embora esses casos de uso não escalem o ChatGPT em uma inteligência artificial geral, eles podem ser úteis em domínios ou aplicativos específicos muito rapidamente.

Não há dúvida de que uma nova geração de ferramentas de inteligência artificial está conquistando o mundo, ferramentas que podem ajudá-lo a escrever melhor, codificar mais rapidamente e gerar imagens exclusivas em grande escala. O advento de ferramentas de IA tão poderosas levanta a questão: o que significa ser um criador na era das ideias de IA?

**Estou inclinado a pensar que, se um software como o ChatGPT cumprir sua grande promessa, ele poderá redefinir a cognição e a criatividade humanas. **

Desafios da inteligência artificial generativa à criatividade

**A criatividade da IA, que também pode ser chamada de criatividade computacional, é um campo multidisciplinar de pesquisa destinado a projetar programas capazes de criatividade em nível humano. **

Este campo não é novo. Já no século 19, os cientistas debatiam se a criatividade artificial era possível. Ada Lovelace fez talvez a mais famosa objeção à inteligência das máquinas: se os computadores só podem fazer o que foram programados para fazer, como seu comportamento pode ser definido como criativo? Na sua opinião, a aprendizagem independente é uma característica essencial da criatividade.

Mas os avanços recentes no aprendizado de máquina não supervisionado levantam a questão: a criatividade demonstrada por algum software de IA ainda é o resultado de simplesmente seguir instruções de engenheiros humanos? Se Ada testemunhar o que a IA já é capaz de criar, pode ser difícil não duvidar de seus pensamentos originais. À medida que os grandes modelos de linguagem (LLMs) ficaram maiores, eles começaram a fornecer resultados de nível humano, depois sobre-humanos.

Isso deu origem a duas escolas de pensamento sobre a criatividade da IA. **A primeira escola vê a inteligência artificial como uma forma de aprimorar a criatividade humana – um parceiro criativo para humanos que inspira ideias, gera ideias e supera bloqueios criativos. O segundo grupo sonha com uma inteligência artificial que possa imitar a criatividade humana e se tornar um pensador criativo independente, capaz de se autofabricar completamente e gerar novos trabalhos criativos. **

Alguns argumentam que, como os chatbots aprendem apenas associações estatísticas entre as palavras em seu conjunto de treinamento, em vez de entender seu significado, os LLMs (Large Language Models) só podem lembrar e sintetizar o que as pessoas já fizeram e não podem exibir alguns dos aspectos humanos do processo científico, como pensamento criativo e conceitual. Mas não será assim para sempre? As futuras ferramentas de inteligência artificial serão capazes de compreender aspectos dos processos científicos que parecem fora de alcance hoje?

Em um artigo seminal de 1991, os pesquisadores escreveram que uma "parceria inteligente" entre humanos e tecnologia inteligente poderia transcender as capacidades intelectuais apenas dos humanos. Essas parcerias inteligentes podem acelerar a inovação a níveis anteriormente inimagináveis. A questão é: onde está a linha entre aprimoramento criativo e produção criativa? Até onde a IA pode e deve ir quando se trata de criatividade? Se a IA pode produzir criações de alta qualidade, há necessidade de criadores humanos?

IA não pode substituir a criatividade humana

Por incrível que pareça, ** acho improvável que a IA substitua completamente a criatividade humana. Primeiro, a criatividade é uma característica exclusivamente humana profundamente enraizada em nossa biologia e psicologia. **É o resultado de processos cognitivos complexos e desconhecidos, como reconhecimento de padrões, associação e síntese, que não podem ser facilmente replicados por máquinas. Embora a IA certamente possa ser criativa de algumas maneiras, é improvável que corresponda totalmente à profundidade e amplitude da criatividade humana.

**Em segundo lugar, no cerne da criatividade está a capacidade de expressar emoções e experiências de maneiras únicas e pessoais. **Os algoritmos de IA não conseguem entender verdadeiramente as experiências e emoções humanas que alimentam a criatividade. Um escritor de IA será capaz de reunir experiência humana suficiente para contar uma história convincente, mas há algo inerentemente humano sobre a experiência do leitor com o criador em saber que o autor experimentou a dor e o prazer que eles descrevem de uma forma que um escritor de máquina não pode. O toque pessoal que os criadores humanos trazem ao seu trabalho adiciona um nível de autenticidade que os algoritmos de IA simplesmente não conseguem igualar.

Muitos pesquisadores de inteligência artificial estão debatendo se devem criar máquinas com emoções. As emoções estão ausentes em modelos típicos de IA, e alguns pesquisadores dizem que programá-los em máquinas pode dar a eles uma mente própria. A emoção, no entanto, resume a experiência humana porque permite que os humanos se lembrem dessas experiências. "Nenhum computador pode ser criativo a menos que possa simular todas as nuances da emoção humana", escreve o cientista da computação de Yale David Gelernter.

**Novamente, a criatividade geralmente envolve a captura de sensibilidades humanas, como contexto, perspectiva e nuances culturais. **Embora os algoritmos de IA possam ser treinados para reconhecer padrões e gerar conteúdo com base em dados, eles não podem entender as sensibilidades humanas da mesma forma que os humanos. Isso também dificulta que a IA trate de temas sobre os quais a sociedade não tem um consenso geral, como questões políticas e religiosas. Se você tentar gerar texto sobre esses tópicos, poderá acabar com um texto tendencioso, impreciso ou desatualizado.

**A quarta razão importante pela qual a inteligência artificial não pode substituir a criatividade humana é a falta de imaginação e intuição. **A criatividade requer a capacidade de pensar além das coisas existentes e imaginar novas possibilidades, que faltam nos algoritmos de IA. Eles não conseguem criar conceitos verdadeiramente únicos e originais. Só porque a IA não é realmente o criador, uma das grandes desvantagens do conteúdo que ela gera é que não é totalmente original. Os geradores de conteúdo simplesmente coletam informações que já existem dentro de determinados parâmetros. Portanto, embora o conteúdo passe nas verificações de plágio, ele não incluirá pesquisas, insights ou dados originais. Na prática, isso significa que ele não tem capacidade de compartilhar ideias ou criar conteúdo inteligente.

**Finalmente, a imprevisibilidade da criatividade é outro fator que a diferencia da IA. **A criatividade pode ser imprevisível e espontânea, envolvendo flashes repentinos de inspiração, experimentação e eventos fortuitos. No entanto, os algoritmos de IA são limitados pelos programas e dados nos quais são treinados e carecem da capacidade de reagir em tempo real a novas informações, por isso é impossível para eles replicar totalmente a imprevisibilidade da criatividade humana.

Em suma, a IA generativa não pode substituir a inteligência e o insight humanos. Para ser verdadeiramente original, a IA generativa precisa ser guiada e alimentada por criadores humanos com conhecimento de domínio e experiência em segundo plano. Ao fornecer as dicas certas, os criadores humanos podem ajudar a IA generativa a atingir todo o seu potencial, produzindo resultados impressionantes. Portanto, embora a IA generativa seja uma ferramenta muito poderosa, ainda é apenas uma ferramenta que depende da criatividade, conhecimento e experiência humanos para ser verdadeiramente eficaz.

Pontos fortes e fracos das ferramentas de inteligência artificial

Embora reconheçamos a natureza instrumental da IA, o problema é que a maioria das pessoas tem pouca alfabetização em IA – uma compreensão de quando e como usar as ferramentas de IA de forma eficaz. O que precisamos é de uma estrutura simples e comum para avaliar os pontos fortes e fracos das ferramentas de IA, acessível a todos. Só então o público pode tomar decisões informadas sobre a incorporação dessas ferramentas em nossas vidas diárias.

Para atender a essa necessidade, vale a pena recorrer a um método antigo no campo da educação: a taxonomia de Bloom. Esta taxonomia foi publicada pela primeira vez em 1956 pelo psicólogo educacional Benjamin Bloom e posteriormente revisada em 2001. É uma hierarquia que descreve os níveis de pensamento, onde os níveis mais altos representam o pensamento mais complexo. Seus seis níveis são:

Memória intelectual: reconhecer ou lembrar fatos, termos, conceitos básicos ou respostas sem compreender seu significado.
Compreensão: Explicar ideias e conceitos principais e expressar o significado explicando, classificando, resumindo, inferindo, comparando e esclarecendo.
Aplicação: Use o conhecimento para resolver problemas, identifique como as coisas estão conectadas e como elas se aplicam em novas situações.
Análise: Examinar a informação e dividi-la em suas partes componentes, determinar relações entre as partes, identificar motivos ou causas, fazer inferências e encontrar evidências para apoiar generalizações.
Avaliação: Fazer e defender opiniões com base em um julgamento sobre a validade das informações, ideias ou qualidade do trabalho com base em um conjunto de critérios.
Criação: Juntar elementos para formar um todo coerente ou totalmente funcional. Este é o nível mais alto da taxonomia de Bloom.

A taxonomia de Bloom não está vinculada a uma tecnologia específica - ela se aplica amplamente ao domínio cognitivo. Podemos usá-lo para avaliar os pontos fortes e as limitações do ChatGPT ou outras ferramentas de IA que manipulam imagens, criam áudio ou pilotam drones.

Em geral, o ChatGPT se sai bem em tarefas de memória, compreensão e aplicação, mas tem dificuldades com tarefas de análise, avaliação e criação mais complexas. Por exemplo, se usarmos a taxonomia de Bloom para observar o futuro profissional de médicos, advogados e consultores, descobriremos que a inteligência artificial pode um dia remodelar essas profissões, mas não substituí-las completamente. Embora a IA possa ser boa em tarefas de memória e compreensão, poucas pessoas perguntam a um médico todos os possíveis sintomas de sua doença, pedem a um advogado que explique a letra de uma lei palavra por palavra ou contratam um consultor para explicar as cinco forças de Michael Porter.

Nessas tarefas cognitivas de nível superior, recorremos a especialistas. Valorizamos o julgamento clínico dos médicos ao avaliar os benefícios e riscos das opções de tratamento, a capacidade dos advogados de sintetizar o precedente e montar uma defesa vigorosa em nosso nome e a capacidade dos consultores de identificar soluções prontas para uso que ninguém mais pensou. Essas habilidades pertencem às tarefas de análise, avaliação e criação, um nível de cognição que atualmente está fora do alcance da tecnologia de inteligência artificial.

Usando a taxonomia de Bloom, podemos ver que a colaboração eficaz entre humanos e IA significa, em grande parte, delegar tarefas cognitivas de nível inferior para que possamos concentrar nossos esforços em tarefas cognitivas mais complexas. Portanto, em vez de insistir se a IA pode competir com os criadores humanos, pergunte como os recursos da IA podem ser usados para ajudar a desenvolver o pensamento crítico, o julgamento e a criatividade humanos.

Claro, a taxonomia de Bloom tem suas limitações. Muitas tarefas complexas envolvem vários níveis de taxonomia, tentativas frustrantes de classificação. E a taxonomia de Bloom não aborda diretamente o viés ou o ódio, um grande problema em aplicativos de IA em grande escala.

Mas, embora não seja perfeita, a taxonomia de Bloom é útil. É simples o suficiente para que todos possam entendê-lo; geral o suficiente para ser aplicado a uma ampla variedade de ferramentas de IA; e estruturado o suficiente para garantir que façamos um conjunto consistente de perguntas completas sobre essas ferramentas.

Assim como a ascensão das mídias sociais e das notícias falsas exige que desenvolvamos uma melhor alfabetização midiática, ferramentas como o ChatGPT exigem que desenvolvamos nossa alfabetização em IA. A taxonomia de Bloom fornece uma maneira de pensar sobre o que a IA pode e não pode fazer à medida que esse tipo de tecnologia se incorpora a mais partes de nossas vidas.

Eu escolho, logo existo

Curiosamente, a IA generativa parece criar uma necessidade urgente de criatividade humana. É fácil para uma IA criar algo novo aleatoriamente. **Mas é muito difícil inventar algo novo, inesperado e útil ao mesmo tempo. **

No entanto, o paradoxo é que, com a inteligência artificial generativa em que confiar, a criatividade humana pode entrar em uma depressão. Em julho de 2019, durante uma partida de xadrez na França, Igors Rausis, o 53º grande mestre internacional do mundo, foi exposto ao uso de um celular durante a partida, o que é considerado trapaça pelas regras. Garry Kasparov, o primeiro campeão mundial de xadrez na história da humanidade a perder para um computador, comentou que, embora usar um telefone celular na vida real não seja trapaça, você pode desenvolver déficits cognitivos devido à dependência excessiva de muletas digitais.

Ele enfatizou que, se confiarmos apenas nas máquinas para nos dizer como ser bons imitadores, nunca seremos capazes de dar o próximo passo e nos tornar inovadores criativos. Assim como nossos corpos, nossos cérebros precisam de exercícios e são constantemente treinados para realizar tarefas cognitivas exigentes e desafiadoras, a fim de se destacar e despertar aquele insight "Aha!".

Infelizmente, uma vez que delegamos alguma autonomia cognitiva a máquinas inteligentes, será extremamente difícil recuperá-la. É por isso que, enquanto os humanos freiam sua diversão em jornadas cognitivas, algoritmos e máquinas artificialmente inteligentes avançam em uma velocidade incrível, servindo como novas fontes de criatividade. Alguns têm uma visão utópica do futuro da IA totalmente automatizada em que estamos entrando em um ritmo acelerado, enquanto outros têm uma visão histérica disso. **Neste caso, cada um de nós tem uma escolha: abraçar estes novos desafios, ou contê-los. Vamos ajudar a moldar o futuro, definindo os termos de nosso relacionamento com algoritmos e máquinas inteligentes, ou deixaremos que algoritmos e máquinas inteligentes os imponham sobre nós? **

Em seu brilhante livro de 1976, Computational Power and Human Reason, Joseph Weizenbaum argumentou que "não importa quão inteligente seja uma máquina, há certos atos de pensamento que só podem ser tentados por humanos". Numa formulação profunda, ele escreveu que as máquinas podem decidir, mas não escolhem. Por que uma máquina faz o que faz? Cada decisão mecanizada pode ser rastreada passo a passo através de um algoritmo, até que finalmente chega a uma conclusão inevitável: "Porque você me disse." Para os humanos, este não é o caso, a explicação fundamental é: "Porque eu escolhi." Nesta frase simples, existe agência humana, criatividade humana, responsabilidade humana e os próprios seres humanos.

Argumentamos que nossa tecnologia pode nos tornar mais humanos e nos libertar para sermos mais criativos, mas ser humano é mais do que criatividade. Temos outras qualidades que as máquinas não conseguem igualar. Eles têm instruções e nós temos um propósito. As máquinas não podem sonhar, nem mesmo em modo de hibernação. Os humanos podem, e precisaremos de nossas máquinas inteligentes, para transformar nossos maiores sonhos em realidade. Como disse Kasparov, se parássemos de sonhar alto, se parássemos de buscar algo maior, poderíamos ser máquinas.

A criatividade tem sido considerada um dos principais pilares do antropocentrismo. Além da linguagem, dos valores, da emoção e da percepção, o que nos tornaria humanos senão a criatividade?

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