Por que a IA pode não tirar seu emprego, ainda

Desenvolvimentos recentes em inteligência artificial reacenderam o medo do desemprego tecnológico – alimentado pelo determinismo tecnológico.

por German Bender

Aqui vamos nós outra vez. Uma nova onda de manchetes da mídia e estudos de pesquisa está chegando com previsões e estimativas sobre quais trabalhos são mais suscetíveis à automação.

A última vez que isso aconteceu foi quase exatamente dez anos atrás, quando um estudo amplamente citado de Carl Benedikt Frey e Michael Osborne em Oxford previu que quase metade de todos os empregos nos Estados Unidos corriam o risco de serem automatizados, dentro de uma ou duas décadas. '. Agora sabemos que pelo menos não aconteceu no primeiro.

Cenários de terror

Novas pesquisas estão sendo usadas para refazer esses cenários de terror. Pelo menos dois estudos recentes tentaram estimar como as tarefas e setores de trabalho serão afetados pelo que há de mais moderno em aprendizado de máquina — 'grandes modelos de linguagem', como o ChatGPT .

Estes são baseados em redes neurais treinadas em grandes quantidades de dados, como texto ou imagens, que 'aprendem' a 'entender' e se comunicam em linguagem natural. Eles também podem gerar texto, imagens ou som. Os sistemas exibem algo semelhante à inteligência geral, mas também podem ser treinados para dominar assuntos, campos ou habilidades específicas.

O objetivo da pesquisa mais recente é avaliar como as 'capacidades' desses sistemas se alinham com as habilidades humanas exigidas em várias profissões e indústrias, para estimar a probabilidade de que elas possam ser suplantadas pelos grandes modelos de linguagem já existentes.

De acordo com um estudo , o ChatGPT e sistemas semelhantes de IA já podem realizar aproximadamente metade das tarefas realizadas por um em cada cinco funcionários nos EUA. Em geral, a probabilidade de automação aumenta para profissões com salários mais altos e requisitos de qualificação. Em outras palavras, ainda é difícil automatizar trabalhos de colarinho azul com uma proporção maior de tarefas práticas do que abstratas.

declarações dramáticas

A pesquisa sobre os efeitos potenciais da IA ​​no mercado de trabalho é importante, até porque aumenta a conscientização de que são necessárias amplas reformas sociais e políticas e que podemos precisar desacelerar o desenvolvimento tecnológico. E vários tipos de tecnologia de IA afetarão fundamentalmente o mundo durante nossa vida. Mas quando e de que maneira? Muitos de nós precisaremos mudar para uma nova profissão, até mesmo para a indústria, nos próximos anos?

Embora os pesquisadores enfatizem a incerteza em seus resultados, eles preenchem seus estudos com declarações dramáticas, listas e diagramas de profissões e indústrias "em risco" de serem automatizadas. Claro que estes são rapidamente divulgados pelos meios de comunicação com mensagens mais ou menos alarmistas .

Se alguém ler os artigos de pesquisa com cuidado, no entanto, as conclusões são muito menos certas do que as manchetes sugerem. Além disso, aspectos negligenciados lançam dúvidas sobre os efeitos de curto prazo dos sistemas de IA no mercado de trabalho.

Três ressalvas

Três ressalvas merecem mais atenção no debate público sobre a automação do trabalho.

Nem tudo o que pode ser automatizado será automatizado : os empregos não desaparecem apenas porque a nova tecnologia pode executar tarefas executadas por humanos. A tecnologia é um pré-requisito, é claro, mas o fato de um emprego deixar de existir ou mesmo mudar também é determinado por outros fatores: economia, regulamentação e cultura.

Se não for lucrativo substituir humanos por tecnologia, é muito menos provável que isso aconteça. Salários altos (especialmente altos salários mínimos) aceleram o desenvolvimento tecnológico porque tornam os humanos mais caros do que a tecnologia. Mas isso não é negativo, desde que criemos pelo menos tantos empregos novos e melhores – que a alta demanda entre assalariados com alta propensão a consumir irá encorajar – e desde que as pessoas possam realizar esses trabalhos. Historicamente, é exatamente assim que a mudança estrutural no mercado de trabalho tem funcionado.

Se a substituição do trabalho humano por tecnologia não for permitida ou for muito complicada, isso não acontecerá ou levará mais tempo. A regulamentação – que inclui reformas políticas, legislação, licenciamento profissional, acordos coletivos de trabalho, normas técnicas e acordos comerciais – afeta de várias maneiras se e como as inovações técnicas podem ser implementadas na vida profissional e na economia.

Se não nos sentirmos confortáveis ​​ou não aceitarmos as condições exigidas para o funcionamento da tecnologia, ela não será adotada tão rapidamente ou de forma alguma. A cultura abrange atitudes, hábitos e normas. O Facebook, por exemplo, não teria funcionado se todos quisessem permanecer anônimos na internet (como, de fato, a maioria de nós preferia há 20 anos).

Esses três fatores variam ao longo do tempo e entre diferentes sociedades e indústrias. Todos são influenciados pela tecnologia – mas os relacionamentos são complexos e bidirecionais. A tecnologia é uma condição necessária, mas não suficiente.

Os estudos não distinguem entre aumento e substituição : a maioria das pesquisas sobre automação do trabalho não considera se a pessoa que executa um trabalho se beneficiará ou será prejudicada pela tecnologia. Os estudos apenas avaliam o quão 'exposta' ou 'suscetível' uma profissão ou indústria está a uma determinada tecnologia e a 'exposição' pode ser definida e medida de várias maneiras: no estudo mencionado, uma profissão é considerada exposta se pelo menos metade de seus as tarefas podem ser executadas pelo GPT-4; outros estudos adotam medidas diferentes.

Mais importante ainda, muitas profissões expostas às novas tecnologias tornam-se mais qualificadas e mais bem remuneradas, ou seja, “aumentadas”. Outras profissões e tarefas são substituídas ou rebaixadas, ou 'substituídas', mas historicamente essa tem sido a exceção. Muitas profissões não desaparecem se algumas tarefas forem executadas por novas tecnologias – elas mudam, muitas vezes para melhor. Sabemos que as novas tecnologias historicamente levaram à criação de novos empregos. Se desta vez fosse diferente, isso contradiria todas as experiências históricas.

Os estudos têm deficiências metodológicas significativas : a maioria das explorações de como as novas tecnologias afetam os empregos são baseadas em bancos de dados (geralmente o banco de dados americano O*NET ) contendo dezenas de milhares de classificações de profissões e tarefas. As informações contidas nesses bancos de dados são baseadas em avaliações padronizadas e subjetivas que raramente são atualizadas e podem não ser um reflexo totalmente confiável dos cargos e tarefas reais.

Além disso, assistentes de pesquisa e/ou software automatizado são usados ​​para avaliar até que ponto as informações no banco de dados sobre profissões e habilidades se sobrepõem aos recursos dos sistemas de IA. Essas avaliações são subjetivas e repletas de preocupações. Os pesquisadores citam isso como uma importante fonte de incerteza, que também varia de acordo com o contexto: estudos baseados em dados dos EUA por pesquisadores americanos, por exemplo, não são diretamente transferíveis para outras configurações. Existem várias outras questões metodológicas, que geralmente são discutidas nos trabalhos de pesquisa, mas podem ser difíceis de compreender ou simplesmente não cabem em artigos de mídia mais curtos.

Por todas essas razões, devemos ser céticos em relação a estudos que estimam os riscos de curto prazo da automação do trabalho. A longo prazo, as previsões são menos certas, os riscos talvez maiores. A pesquisa técnica estritamente focada, que desconsidera a vasta gama de fatores organizacionais, políticos e econômicos que moldam a tecnologia, não deve ser tomada como o prenúncio do fim do trabalho humano.

German Bender é analista-chefe do think tank  Arena Idé, com sede em Estocolmo , e doutorando na Escola de Economia de Estocolmo. Atualmente é pesquisador visitante no Centro de Trabalho e Economia Justa da Escola de Direito de Harvard.