Há duas grandes preocupações em relação aos rápidos avanços da IA (lucidez sintético). A primeira é que isso ligeiro a robôs tiranos que erradiquem a humanidade. A segunda é que a IA elimine muitos empregos. O cenário mais provável, porém, é que ela crie uma escassez de mão de obra, ou pelo menos uma falta de trabalhadores qualificados capazes de tirar o sumo dessa novidade tecnologia.
Recentemente, conversei com a diretora do programa de informática de uma grande universidade e perguntei sobre o treinamento de graduandos para esse horizonte. O maior travanca, explicou ela, é que muitos estudantes não têm as habilidades matemáticas necessárias para um mundo em que a IA dominará nossas vidas, mormente aqueles que não pretendem se individualizar na superfície.
Mas e quanto aos que pretendem seguir curso em IA? A tecnologia sempre tornou o trabalho mais valioso porque permite que os trabalhadores se tornem mais produtivos. Agora, teme-se que as pessoas usem a IA para pensar por elas, tornando-se, assim, redundantes. Isso provavelmente acontecerá em alguns casos, mas usar a IA de forma produtiva envolve empregar a tecnologia para desenvolver ideias novas, e isso exige pelo menos qualquer tipo de imposto humana.
Por exemplo, modelos de linguagem de grande porte funcionam reunindo enormes quantidades de dados não unicamente para responder a uma pergunta, mas para encontrar a resposta mais generalidade, ou média. Às vezes isso basta, mas o que diferencia as pessoas em um envolvente de trabalho muitas vezes é chegar a uma resposta sensacional. A IA pode ajudar a chegar lá, mas raramente é suficiente sozinha; também é necessário ter capacidade de julgar o resultado e ir além. Muitas vezes, a resposta da IA é insuficiente porque carece do contexto que torna única uma determinada situação.
Suponha que você tente obter uma estatística simples de um grande conjunto de dados. Não basta receber a estatística de volta; é preciso entender as limitações dos dados com que o protótipo está trabalhando —de onde eles vêm, de quando são, se são relevantes para o seu problema e com qual especificação a tecnologia produziu a estatística. Interpretar os resultados exige habilidades estatísticas e analíticas razoáveis.
Enquanto isso, estamos testemunhando um colapso dos padrões e da capacidade de alguns estudantes de realizar até mesmo cálculos básicos em algumas das melhores universidades e escolas secundárias dos Estados Unidos. Talvez unicamente uma fração dos alunos de Harvard precise de aulas de reforço em matemática. Mas o veste de que isso sequer exista em uma instituição desse porte sugere que os padrões estão enfraquecendo de modo universal, não unicamente em matemática, mas também em leitura. Mesmo alunos excepcionais estão recebendo uma formação menos rigorosa em pensamento crítico justamente num período crucial de suas vidas e do desenvolvimento do cérebro.
Ouço muitos acadêmicos dizerem que ainda não sabem porquê ensinar aos estudantes as habilidades de que precisam para prosperar em um mundo com IA, que elimina muitos empregos de nível inicial. Em meio a uma grande transição econômica, é impossível saber ao evidente porquê será o horizonte do trabalho. Uma solução provável pode ser tão simples quanto ensinar muito o obrigatório, utilizar padrões consistentes e dar notas reais.
Fazer qualquer coisa dissemelhante disso arrisca gerar um ciclo vicioso em que novos formandos não conseguem oferecer melhorias significativas à IA porque lhes faltam as habilidades para trabalhar com a tecnologia e, portanto, não valem a contratação. Nesse cenário, acabamos com o pior dos mundos: graduados sem empregabilidade e empregadores que não encontram trabalhadores capazes de usar a novidade tecnologia de forma eficiente.
No caso dos EUA, há um risco suplementar ligado à imigração. Muitos estudantes estrangeiros têm habilidades quantitativas melhores que as de seus colegas americanos, mas o sistema de transmigração lítico e qualificada do país está quebrado. Até o presidente, historicamente cético em relação à imigração, admite que são necessários mais trabalhadores qualificados capazes de gerar e usar tecnologia —muitos deles vindos do exterior.
Mas uma reforma migratória duradoura não pode vir de um decreto; ela precisa do Congresso e de um consenso bipartidário sobre prioridades migratórias. Infelizmente, isso não parece provável no momento.
O resultado é que os EUA podem permanecer diante de uma grande incompatibilidade de habilidades e da falta de pensadores analíticos com sólido conhecimento matemático capazes de usar e se adequar à evolução da tecnologia. Nem o sistema educacional nem o de imigração está formando pessoas suficientes assim. O desfecho pode ser, ao mesmo tempo, muitos formandos sem empregabilidade e uma enorme escassez de mão de obra.
