Tim Harford – Artigo – Será que a década de 2020 será a década em que os robôs finalmente chegarão ao nosso emprego?

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Economista disfarçado

Será que a década de 2020 será a década em que os robôs finalmente virão para nossos empregos?

Esta década será finalmente aquela em que as máquinas assumem nossos empregos? Tais preocupações foram ao ar muitas vezes ao longo dos séculos e sempre estiveram erradas. Mas eles não são intrinsecamente absurdos.

Em 1979, o economista Wassily Leontief apontou para o destino do cavalo. Os cavalos tinham sido de vital importância econômica, mas desapareceram na segunda metade do século XX, quando o motor de combustão interna se tornou a fonte dominante de potência. Os cavalos ainda têm um nicho, mas nunca vão competir com os motores, não importa quão barata seja a aveia.

Pode um grande número de trabalhadores humanos seguir o caminho do cavalo? Em 2003, os economistas David Autor, Frank Levy e Richard Murnane publicaram um estudo sobre a economia da mudança tecnológica que fez duas observações influentes.

Primeiro, eles apontaram (corretamente) que é enganoso falar em robôs – ou em qualquer outra tecnologia – aceitando empregos. Em vez disso, as máquinas realizam tarefas, uma unidade de trabalho mais restrita. Como a maioria dos trabalhos envolve muitas tarefas diferentes, os robôs não os aceitam, mas podem reformulá-los radicalmente. Um contador de robôs não é C-3PO; é Excel ou QuickBooks. Como no cavalo, não há salário pelo qual calculadoras humanas possam competir com um computador na tarefa de adicionar uma planilha. Ainda, os contadores humanos existem em grande número. Seus trabalhos simplesmente parecem muito diferentes hoje.

Segundo, argumentaram os professores Autor, Levy e Murnane, as tarefas que as máquinas assumiram foram melhor descritas não como “hábeis” ou “não-qualificadas”, mas como “rotineiras” ou “não rotineiras”. Recalcular uma planilha é uma tarefa qualificada, mas rotineira, facilmente automatizada. Limpar um banheiro requer pouca habilidade – até eu posso fazê-lo – mas não é rotineiro e, portanto, difícil de automatizar.

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Essa maneira de ver o mundo se mostrou muito útil. Explicou por que a tecnologia poderia atrapalhar nossos trabalhos sem destruí-los. E por que os fins mal remunerados e mal remunerados do mercado de trabalho estavam se mostrando robustos, enquanto o meio, repleto de tarefas hábeis, porém rotineiras, foi esvaziado.

Mas em um novo livro, Um mundo sem trabalho, Daniel Susskind argumenta que a segunda parte da perspectiva Autor-Levy-Murnane está se mostrando mais questionável. Ele observa que os limites da “rotina” estão se esvaindo rapidamente. Considere, por exemplo, o CloudCV, um sistema que responde a perguntas abertas sobre imagens. Carregue uma imagem e faça a pergunta que quiser.

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Uma fotografia mostrava cerca de 20 e poucos anos sentados em um sofá com vinho branco e latas de cerveja Kronenbourg na frente deles, com um colega em uma pose dramática. “O que eles estão fazendo?”, Perguntei ao computador. “Jogando Wii”, respondeu corretamente. “O que eles estão bebendo?” Provavelmente cerveja, dizia. “Como está o tempo?”, Perguntei sobre um instantâneo ao ar livre. “Nublado.” Era.

O sistema fornece respostas precisas para perguntas formuladas informalmente sobre fotografias aleatórias. Essa tarefa é rotineira? Dificilmente.

Nem o desempenho do Alpha Zero, o algoritmo de jogo desenvolvido pela DeepMind, uma empresa irmã do Google. Em 2017, o AlphaZero treinou-se em poucas horas para debater o melhor mecanismo de jogo de xadrez e o melhor programa Go, os quais vencem facilmente os melhores seres humanos. Alguns afirmam que esse desempenho é menos impressionante do que parece à primeira vista – mas há dez anos a mera ideia de que um computador poderia derrotar um humano em Go parecia implausível. O que os supercomputadores do DeepMind podem fazer hoje será possível em laptops e telefones até 2030.

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Tarefa após tarefa, os computadores estão nos ultrapassando. No desafio de Resposta a perguntas visuais que o CloudCV tenta, os seres humanos atingem 81%. As máquinas estavam em 55% em 2016; no verão de 2019, eles estavam em 75%. É apenas uma questão de tempo até que eles façam um trabalho melhor do que nós – assim como o AlphaZero.

O projeto do Índice de Inteligência Artificial, baseado na Universidade de Stanford, controla uma grande variedade de referências. As máquinas estão progredindo rapidamente em conquistas simbólicas – como jogar pôquer -, mas também em tradução, reconhecimento de fala e classificação de doenças como câncer de pele (de imagens de toupeiras) e diabetes (de imagens de retinas).

Essas conquistas são reais. E, apesar do fato de haver muitas coisas que os computadores não podem fazer, quando um algoritmo executa uma tarefa estreita de maneira barata e bem, nós, humanos, acabamos nos contorcendo para liberar o novo recurso e varrendo as tarefas que o software deixa para trás. Basta olhar para o check-out automático no supermercado local.

Então – as máquinas aceitarão todos os trabalhos na próxima década? Não, e isso continua sendo uma maneira inútil de formular a pergunta. Máquinas envolvem tarefas e, em resposta, reorganizamos nossos trabalhos, tornando-nos mais produtivos. Mas há boas razões para acreditar que essas reorganizações serão difíceis na próxima década e também que algumas pessoas serão permanentemente incapazes de contribuir economicamente da maneira que esperavam e esperavam. Acima de tudo, é provável que nossas instituições políticas não consigam se adaptar ao desafio.

Escrito e publicado pela primeira vez no Financial Times em 3 de janeiro de 2020.

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