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Em um novo artigo, o professor Daron Acemoglu do Instituto MIT prevê que a inteligência artificial terá um efeito “não trivial, mas modesto” no PIB na próxima década.
A pesquisa em inteligência artificial está repleta de previsões drásticas. A IA afetará quase 40% dos empregos em todo o mundo, de acordo com o Fundo Monetário Internacional. Ela aumentará o PIB global em US$ 7 trilhões — ou 7% — em 10 anos, prevê o Goldman Sachs . Ou crescerá entre US$ 17,1 e US$ 25,6 trilhões anualmente, se preferir a estimativa da McKinsey . E essas projeções são relativamente conservadoras em comparação com outras.
Em um novo artigo, “ A Macroeconomia Simples da IA ”, o Professor do Instituto MITtem uma estimativa mais conservadora de como a IA afetará a economia dos EUA nos próximos 10 anos. Estimando que apenas cerca de 5% das tarefas poderão ser realizadas de forma lucrativa pela IA nesse período, o aumento do PIB provavelmente seria mais próximo de 1% nesse período, sugere Acemoglu. Trata-se de um "efeito não trivial, mas modesto, e certamente muito menor do que as mudanças revolucionárias que alguns estão prevendo e as melhorias menos hiperbólicas, mas ainda substanciais, previstas pelo Goldman Sachs e pelo McKinsey Global Institute", escreve ele.
Acemoglu, ganhador do Prêmio Nobel de Ciências Econômicas de 2024 , também analisou outros impactos salariais e de desigualdade em toda a economia esperados da IA generativa.
Derivando uma estimativa menor
Para o artigo, Acemoglu analisou estudos anteriores que analisaram quais tarefas serão expostas às tecnologias de IA e visão computacional e concluiu que quase 20% de todas as tarefas no mercado de trabalho dos EUA poderiam ser substituídas ou ampliadas pela IA. Mas apenas cerca de um quarto dessas tarefas — ou 5% em toda a economia — poderiam ser realizadas de forma lucrativa. (Nos outros 75% dos casos, os custos de implementação podem exceder os benefícios.)
Integrando esse número às expectativas de produtividade — números extraídos de outros estudos em que pesquisadores estudaram a implantação de IA em locais de trabalho reais — Acemoglu estima que o aumento total na produtividade impulsionada pela IA nos próximos 10 anos será de aproximadamente 0,7%. Isso se traduziria em um crescimento máximo do PIB de cerca de 1,8%; um resultado mais realista nesse cenário é de cerca de 1,1%.
Mas mesmo isso é otimista, escreve Acemoglu. Até agora, a IA generativa tem sido usada principalmente para o que ele chama de "tarefas fáceis de aprender", que são definidas por duas características: há uma linha reta entre a ação e o resultado, e um resultado bem-sucedido é fácil de mensurar. À medida que a IA for incorporada à economia de forma mais ampla, no entanto, ela será aplicada a um número maior de "tarefas difíceis" — como diagnosticar uma tosse persistente — e os ganhos de produtividade provavelmente serão mais limitados, pelo menos no início.
Acemoglu também observa que há um descompasso entre o investimento em IA, que ocorre principalmente em grandes empresas de determinados setores, e o fato de que muitas tarefas que a IA pode executar ou complementar são realizadas em pequenas e médias empresas. Por fim, como acontece com qualquer tecnologia, existem "custos de ajuste", pois outros aspectos de uma organização precisam evoluir e mudar para funcionar com a IA generativa. Esse gasto compensa os benefícios econômicos da IA no curto e médio prazo.
Dadas essas ressalvas, escreve Acemoglu, a única mudança que faria uma diferença considerável nas estimativas do PIB e da produtividade seria "aumentar a fração de tarefas que serão impactadas nos próximos 10 anos" e "impulsionar a capacidade dos modelos de IA de fazer novas descobertas, como novos materiais, novos medicamentos ou novos serviços".
Efeitos econômicos secundários da IA
O valor futuro da IA também pode ser afetado por seus impactos negativos. Acemoglu aponta especificamente para a TI e as mídias sociais — que, apesar de sua ubiquidade, podem ter efeitos negativos sobre os usuários — como áreas onde a IA pode ter impactos negativos no bem-estar das pessoas, seja por meio de algoritmos mais poderosos, viciantes e manipuladores, seja por meio de ameaças à segurança mais sofisticadas.
Em seu artigo de pesquisa, Acemoglu também analisa a potencial influência da IA na desigualdade. Embora não acredite que ela represente a mesma ameaça que os tipos anteriores de automação da força de trabalho — cujos efeitos se concentraram principalmente em empregos de colarinho azul —, ele prevê um impacto negativo sobre os trabalhadores, especialmente mulheres com baixa escolaridade.
Com esses efeitos em mente, é possível que o PIB aumente enquanto o bem-estar geral diminui, escreve Acemoglu.
Reorientando a tecnologia
Apesar dessas previsões modestas sobre os benefícios econômicos da IA, Acemoglu afirmou ver grande potencial na tecnologia. No entanto, acredita que sua trajetória atual não cumprirá essa promessa, em grande parte porque está sendo aplicada aos tipos errados de problemas nas profissões erradas. O foco, ele sugere, deve ser o fornecimento de informações verdadeiramente confiáveis em contextos específicos de resolução de problemas.
Ele aponta para uma ampla gama de funções nas quais o uso da IA é praticamente inexistente, incluindo eletricista, encanador, enfermeiro, educador e auxiliar administrativo. Profissionais nessas profissões normalmente estão "envolvidos em tarefas de resolução de problemas", escreve ele. "Essas tarefas exigem informações confiáveis, em tempo real e dependentes do contexto."
Imagine um eletricista que precisa lidar com um defeito em um equipamento ou um curto-circuito na rede elétrica, mas não possui conhecimento suficiente para solucionar o problema. Se as ferramentas de IA puderem fornecer esse tipo de informação quando esses trabalhadores precisarem — algo que as ferramentas atualmente não são confiáveis o suficiente para fazer (pense em alucinações) —, o impacto econômico da tecnologia poderá ser significativamente maior, escreve Acemoglu.
“De fato, há ganhos muito maiores a serem obtidos com a IA generativa, que é uma tecnologia promissora, mas esses ganhos permanecerão ilusórios a menos que haja uma reorientação fundamental da indústria... para focar em informações confiáveis que possam aumentar a produtividade marginal de diferentes tipos de trabalhadores, em vez de priorizar o desenvolvimento de ferramentas de conversação gerais semelhantes às humanas”, ele escreve.
“Para simplificar, continua sendo uma questão em aberto se precisamos de modelos de base... que possam se envolver em conversas semelhantes às humanas e escrever sonetos shakespearianos se o que queremos são informações confiáveis e úteis para educadores, profissionais de saúde, eletricistas, encanadores e outros artesãos”, escreve Acemoglu.
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Fonte: MIT / Por Dylan Walsh / 25/01/2025
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Web Science Academy; Hélio R.M.Cabral (Economista, Escritor e Divulgador de conteúdos da Astronomia, Astrofísica, Astrobiologia e Climatologia).Participou do curso (EAD) de Astrofísica, concluído em 2020, pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).
Autor do livro: “Conhecendo o Sol e outras Estrelas” e "Conhecendo a Energia produzida no Sol".
Acompanha e divulga os conteúdos científicos da NASA (National Aeronautics and Space Administration), ESA (European Space Agency) e outras organizações científicas e tecnológicas.
Participa do projeto S`Cool Ground Observation (Observações de Nuvens) que é integrado ao Projeto CERES (Clouds and Earth´s Radiant Energy System) administrado pela NASA. A partir de 2019, tornou-se membro da Sociedade Astronômica Brasileira (SAB), como astrônomo amador.
Participa também do projeto The Globe Program / NASA Globe Cloud, um Programa de Ciência e Educação Worldwide, que também tem o objetivo de monitorar o Clima em toda a Terra. Este projeto é patrocinado pela NASA e National Science Fundation (NSF), e apoiado pela National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) e U.S Department of State.
>Autor de cinco livros, que estão sendo vendidos nas livrarias Amazon, Book Mundo e outras.
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