Para uma Inteligência Artificial Ética

A inteligência artificial (IA) é um campo de estudo que se concentra em criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana para serem concluídas, mediante o desenvolvimento de algoritmos, modelos e sistemas. Abrange áreas do conhecimento como a matemática, a ciência da computação, a engenharia, a psicologia, a filosofia e a neurociência.

A IA pode ser dividida em duas categorias principais: a IA fraca e a IA forte.

A IA fraca, também conhecida como inteligência artificial aplicada, é projetada para realizar tarefas específicas e limitadas, como reconhecimento de fala, reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, previsão de resultados ou diagnóstico de doenças. Esses sistemas são programados para seguir um conjunto de regras e algoritmos específicos que permitem tomar decisões com base em dados fornecidos.

A IA forte, por outro lado, é uma forma de inteligência artificial que tem como objetivo criar sistemas que possam imitar a inteligência humana em todas as suas facetas, incluindo o pensamento criativo, a resolução de problemas, a compreensão de linguagem natural, a capacidade de aprender e de se adaptar, falando-se também na possibilidade de existir forma de consciência, emoção ou mesmo autoconsciência.

A IA fraca já é amplamente utilizada em muitas aplicações nossas conhecidas e continua a evoluir rapidamente, o Chat GPT é apenas um exemplo. No fundo, o sistema limita-se a procurar na sua base de dados a resposta mais próxima da que seria dada por um humano, de acordo com o protocolo padrão com que foi infundido. Ao passo que a IA forte, na medida em que pressupõe uma inteligência comparável à humana, mas que, resultando de uma máquina, muito para além da humana, tem sido considerada uma meta distante e, por isso, fora de preocupação. O problema é que o investimento e a concorrência tem vindo a encurtar essa distância, como alertou recentemente Geoffrey Hinton e outros reputados cientistas, e é aí que entram os alertas e a necessidade de limites.

Ameaça ou oportunidade?
Por tudo isto, já se percebe que a inteligência artificial, em especial a AI forte, é uma tecnologia que pode ser tanto uma ameaça como uma oportunidade, dependendo como é formulada e usada.

Por um lado, a IA pode trazer benefícios significativos, como melhorar a eficiência, reduzir custos, aumentar a produtividade e criar novas oportunidades de negócios, resolver problemas complexos, como diagnósticos médicos mais precisos e tratamentos personalizados.
Por outro lado, a IA também apresenta riscos e desafios significativos, incluindo a perda de empregos, o aumento das desigualdades sociais e a possibilidade de enviesamento e erros nos algoritmos usados.
Há também preocupações com a segurança cibernética, já que os sistemas de IA podem ser vulneráveis a ataques mal-intencionados.

Portanto, a IA é uma tecnologia poderosa que pode trazer tanto benefícios quanto riscos. Daí a necessidade de medidas para maximizar os benefícios e minimizar os riscos. Uma dessas medidas é existência de principios e barreiras éticas.

Ética

A ética na inteligência artificial é fundamental para minimizar os riscos e garantir que a tecnologia seja usada de maneira responsável e justa, de acordo com principios como o da da transparência, responsabilidade e privacidade.

Transparência: As empresas que desenvolvem sistemas de IA devem ser transparentes sobre a maneira como os algoritmos são projetados e como os dados são recolhidos, armazenados e usados. Por outro lado, sempre que estamos a falar com uma máquina, deveremos ser informados desse facto.

Responsabilidade: As empresas e organizações que usam sistemas de IA devem ser responsáveis pelo impacto de suas decisões e devem ser capazes de explicar como chegaram a essas decisões.

Privacidade: A proteção da privacidade dos dados pessoais é essencial. As empresas devem garantir que a privacidade seja protegida de acordo com as leis e normas aplicáveis.

Estas são apenas algumas medidas que podem ser tomadas para promover uma IA ética. É importante que as empresas, governos, especialistas e a sociedade em geral estejam envolvidos na discussão e definição de princípios éticos para a IA antes que seja tarde demais como aconteceu com as redes sociais.

A Produtividade

Portugal é o 8º país mais improdutivo na Europa, como metade da produtividade da Alemanha, França ou Holanda e menos de um terço da Irlanda ou do Luxemburgo.

A baixa produtividade portuguesa é motivada essencialmente pela micro dimensão da generalidade das empresas e a fraca qualidade da gestão, destacando-se:

  • o baixo grau de inovação e uso de tecnologia;
  • a frágil cultura de risco e empreendedorismo;
  • a baixa qualificação dos gestores;
  • a excessiva hierarquização das relações laborais;
  • a baixa autonomia decisória. 

Por outro lado, o sistema fiscal gera uma das mais altas cargas tributárias na Europa sobre o rendimento das empresas, o que não contribui para atrair empresas macro e com boa qualidade de gestão. 

Poderemos também relacionar a baixa produtividade com as características individuais médias dos trabalhadores, uma vez que detêm baixas qualificações (segundo dados do INE, apenas 3 em cada 10 trabalhadores têm o ensino superior).

Também concorre para os fracos resultados em termos de produtividade, a forte dependência do turismo, uma vez que é um setor que gera pouco valor acrescentado por trabalhador, quando comparado com outras atividades mais suscetíveis à inovação, digitalização e à maquinização.

A baixa produtividade tem como consequência imediata salários baixos e a estagnação da economia. Não é de estranhar por isso que um em cada quatro trabalhadores ganhe apenas o salário mínimo nacional (dados do Ministério do Trabalho). Se o limite mínimo de aumento dos salários é a inflação, o máximo será sempre a produtividade e o crescimento económico. 

Baixos salários e estagnação da economia conduzem inevitávelmente à pobreza. Portugal é mais pobre do que a média europeia e a pobreza está a aumentar: 21,7% da população europeia está em risco de pobreza ou exclusão social, enquanto em Portugal a percentagem é 22,4%. Por coincidência ou talvez não, Portugal é 8º país mais pobre da Europa (segundo dados do Eurostat de 2021). Em 2020 era de 20%. 

Segundo a Pordata, sem os apoios sociais, um número muito mais expressivo de portugueses – 4,4 milhões – viveria abaixo do limiar da pobreza, com rendimentos até 554 euros mensais.

Como disse Paul Krugman, “produtividade não é tudo, mas, a longo prazo, é quase tudo”.

Visão e Missão

A visão é a foto que queremos ver de nós num horizonte temporal distante. Não é o que está lá, mas o que irá ser. Se o passado é experiência, o futuro é ambição. E o futuro, aos homens de visão pertence. A visão reflete a ideia de como nos imaginamos ser e onde queremos estar, seja como indivíduos, como indústria, serviço, organização, sociedade ou como país. O homem sonha, a obra nasce.

Para a criação dessa visão futurista é permitido ser-se louco, irrealista e sonhador, desde que ideia seja esclarecedora, motivadora, original e simples. Uma vez criada, a visão serve como uma bussola orientadora. Todos necessitamos saber para onde vamos, onde queremos estar, e quanto mais cedo o soubermos melhor. Mas visão sem a missão que a acompanha é apenas um sonho.

A missão é a razão de ser da visão. São como gêmeos siameses. Não vivem uma sem a outra. Se visão sem missão é apenas sonho, missão sem visão é apenas trabalho. É a visão que mobiliza a missão para que se cumpra e desenvolva todo o seu potencial criador. Concretizamos melhor estes dois conceitos nucleares da gestão com dois exemplos da nossa realidade nacional: a Volkswagen Autoeuropa e o Banco Alimentar Contra a Fome.

A visão da Volkswagen Autoeuropa é ser o «modelo de competência e inovação na marca Volkswagen» e a visão do Banco Alimentar Contra a Fome, «um mundo no qual todos os Homens tenham garantido o direito à alimentação». A Volkswagen Autoeuropa, aspira ser um modelo de competência e inovação (visão) porque produz «veículos automóveis de elevada qualidade, através do desenvolvimento de competências dos recursos humanos orientados pela inovação e assente nos princípios de criação de valor, flexibilidade e responsabilidade social» (missão). Já o Banco Alimentar, aspira a um mundo em que todos tenham garantido o direito à alimentação (visão) porque luta «contra o desperdício, recuperando excedentes alimentares, para os levar a quem tem carências alimentares, mobilizando pessoas e empresas, que a título voluntário, se associam a esta causa» (missão).

Não é absolutamente necessário que sejamos “visionários” – como por vezes os homens das tecnologias de informação são apelidados e gostam de se intitular, nem “missionários” – como os homens da igreja o foram durante tantos séculos. Para poder dizer que tem uma visão e está ao serviço de uma missão, basta ter uma ideia clara do futuro que quer para si ou para a sua empresa ou instituição, porquê, e o tipo de compromissos que está disponível para fazer. Nenhuma dúvida sobrevive durante muito tempo a uma visão e missão sólidas.

A Eficiência na Fórmula 1 e nos Cuidados Intensivos

Não basta que as coisas e os procedimentos ou serviços funcionem, eles têm que funcionar bem. Para ser melhor, há que ser inovador e aprender com os melhores ainda que, aparentemente, possam nada ter a ver com o que fazemos. Foi o que aconteceu quando uma unidade neonatal de cuidados intensivos se dispôs a aprender com a Williams, uma das equipas mais antigas da Fórmula 1. O que têm ambos os serviços a ver? Aparentemente, nada. No entanto, um olhar mais demorado permite concluir que ambas as organizações procuram atingir o máximo de eficiência possível mediante trabalho de equipe, sincronia, velocidade e precisão, partilhando também uma alto nível de pressão, tipo de vínculo e espírito de missão. Se a unidade de cuidados intensivos conseguisse ganhar um pouco mais de eficiência, aprendendo com as técnicas aprimoradas da Williams, pouparia stress e, possivelmente, um maior número de vidas poderiam ser salvas.

Tendo isto em conta, a unidade neonatal de cuidados intensivos dispôs-se a aprender tudo o que pudesse com as técnicas da Williams para mudar os pneus de um carro de Fórmula 1 em apenas dois segundos.

A Williams, inicialmente, não viu em que poderia ajudar a unidade neonatal nem o que teria a ganhar com isso, mas, depois, percebeu que o trabalho super-especializado dos seus mecânicos ganharia ainda mais importância e visibilidade se algum do seu know-how pudesse ser usado num hospital para salvar vidas a recém nascidos, analisou cuidadosamente as particularidades da unidade de cuidados intensivos e propôs um conjunto de medidas de melhoria de eficiência.

Na unidade neonatal, passaram então a estar marcados no piso riscos indicativos para que cada elemento da equipa de enfermeiros pudesse saber exatamente onde se posicionar para melhor cumprir a sua tarefa; o carrinho dos instrumentos clínicos foi organizado de maneira a facilitar a memorização do lugar de cada um deles; a linguagem gestual ganhou predominância sobre a verbal e; o recurso a imagens vídeo, obtidas através dos câmaras instaladas nos corpos dos médicos e dos enfermeiros, passou a permitir analisar erros e hesitações de tentativas de ressurreição e assim melhorar a performance de todos. O resultado traduziu-se em melhorias significativas de eficiência. 

A eficiência é a capacidade de fazer as coisas bem e sem desperdício e é comum a todas as organizações. Na Fórmula 1, uma maior eficiência permite ganhar tempo precioso que pode determinar vencer uma corrida, razão de ser da Williams; nos cuidados intensivos, a eficiência também se mede em tempo e precisão, mas o que está em causa é vencer a corrida da vida contra a morte e tudo o que o que pode correr mal num parto.

Afinal, tem tudo a ver.