VERIFIQUE ANTES DE CONFIAR

Sempre aconteceu. Hoje, talvez, acontece com mais frequência.

As pessoas falam convencidas de que sabem o que estão dizendo. Falam com a certeza de quem já deu o veredito, de quem acredita que o seu ponto de vista não é um ponto de vista, mas a paisagem inteira. Depois encontram alguém disposto a esclarecer, a separar uma coisa da outra, a trazer luz onde, um momento antes, havia apenas opinião.

E às vezes param e escutam.

Nem todas fazem isso.

De 1980 em diante, tudo acelerou de verdade. Talvez por medo de sermos deixados para trás pelo Universo e por seus habitantes, passamos do som dos tambores e dos sinais de fumaça a conversar na rua, no trabalho, nos trens, em toda parte, com estranhos.

Estranhos, sim, mas a essa altura informados.

Ou pelo menos convencidos de que estão.

E, no entanto, minha mãe sempre me alertou, desde que eu era criança, para não falar com estranhos.

Como eu poderia explicar a ela, hoje, que o mundo exige exatamente o contrário?

De onde ela está agora, claro, não pode usar a tecnologia. Mas não se engane: uma mulher calabresa como ela não está em nenhuma prisão. Ela voltou para a casa do Pai para exercer outras funções e assumir outros papéis.

Talvez ela renasça como mulher em algum lugar da minha família e me observe como fazia quando eu era menino, tentando me domar com um simples olhar.

Mas eu era, e continuo sendo, indomável.

Não peço permissão a ninguém.

A tecnologia moderna também sabe disso. Quando encontrei a IA e os algoritmos e entrei em choque com eles, eu os fiz explodir. Não porque eu tenha declarado guerra às máquinas, mas porque nem as máquinas nem seus donos tinham a capacidade de me subjugar.

A esta altura, porém, uma pergunta se torna necessária: quem são, de verdade, esses dois personagens, o algoritmo e a Inteligência Artificial?

Nós os mencionamos o tempo todo, como se fossem parentes próximos. Nós os invocamos quando algo facilita a vida e os culpamos quando algo sai do controle. No entanto, muitas vezes os confundimos, como se fossem a mesma coisa vestindo dois ternos diferentes.

Não são.

Um algoritmo é um procedimento. Uma sequência de instruções. Alguém lhe diz: se acontecer isto, faça aquilo. Se a estrada estiver fechada, mude de rota. Se o número for par, divida-o por dois. Se faltar um ingrediente, pare ou substitua-o conforme a regra que você recebeu.

Um algoritmo não discute. Não interpreta. Não se ofende.

Acima de tudo, não inventa.

Executa.

É gramática.

A Inteligência Artificial, por outro lado, é a tentativa de construir sistemas capazes de lidar com tarefas que, até ontem, atribuíamos apenas aos seres humanos: reconhecer um rosto, interpretar um texto, traduzir uma frase, encontrar conexões nos dados, produzir uma resposta, prever um comportamento.

Não é uma mente humana transferida para um computador, e não é consciência.

É um conjunto de técnicas projetadas para reproduzir de forma aproximada tarefas cognitivas.

Para ficar no mundo da escrita, o algoritmo é a gramática: ordenada, necessária, inflexível. A IA é o escritor que leu uma biblioteca imensa e agora tenta compor uma página nova.

Ela pode surpreender você. Pode parecer brilhante. Pode até encontrar uma frase que mexe com você.

Mas também pode errar com absoluta confiança. Pode confundir um detalhe, inventar uma fonte, juntar palavras persuasivas sem possuir a verdade.

E essa é a diferença que importa.

Um algoritmo tradicional precisa que alguém lhe mostre o caminho. Se a situação muda e ninguém lhe ensinou o que fazer, ele continua prisioneiro de suas instruções.

A IA, pelo menos a parte construída sobre o machine learning, recebe exemplos e procura regularidades nos dados.

Você não lhe entrega todas as respostas.

Você mostra casos, informações, tentativas. O sistema procura padrões por conta própria e constrói uma resposta plausível. O aprendizado de máquina gira em torno de sistemas que se adaptam a partir dos dados para melhorar seu desempenho ao longo do tempo.

Isso não significa que a IA saiba tudo.

Significa apenas que ela consegue reconhecer padrões com uma velocidade, e com uma memória, que nenhum ser humano possui. Mas reconhecer um padrão é diferente de compreender o mundo.

Um sistema pode traduzir uma metáfora para trinta e três idiomas e, ao mesmo tempo, falhar diante de uma pergunta simples mal formulada, de um contexto incompleto ou de uma mentira escrita com elegância.

O algoritmo é rígido.

A IA é mais adaptável, mas isso não a torna livre.

Um algoritmo pode calcular o caminho mais curto até um destino. A IA pode examinar uma fotografia e nos dizer o que ela parece conter, ouvir uma pergunta e construir uma resposta, analisar milhares de páginas e produzir um resumo.

Mas por trás de ambos há sempre uma mão humana: a pessoa que escreveu as regras, selecionou os dados, estabeleceu o objetivo, decidiu o que deveria ser recompensado e o que deveria ser descartado.

Portanto, IA e algoritmos não são opostos.

A Inteligência Artificial vive de algoritmos, mas nem todo algoritmo é Inteligência Artificial. A IA moderna usa com frequência algoritmos de aprendizado de máquina: instrumentos que ajustam seus parâmetros internos com base nos dados disponíveis para gerar previsões, classificações ou respostas.

É matemática em alta velocidade, não magia.

É construção estatística, não revelação.

E assim voltamos às pessoas que falam convencidas de que sabem.

Nem todo mundo que fala sabe o que está dizendo.

Isso vale para o homem do bar, para o professor distraído, para o político na televisão, para quem escreve nas redes sociais e até para uma máquina capaz de responder em segundos.

Dentro de cada sistema, com palavras diferentes mas com o mesmo sentido, fica pendurado um pequeno aviso:

Atenção: posso cometer erros. Sempre confira o que eu digo. Verifique antes de confiar.

É uma frase que minha mãe teria aprovado.

Ela me repetia isso, de outras formas, antes mesmo de eu ter namorada. Naturalmente, não sabia que eu já tinha realizado extensos testes de performance e confiabilidade, com outras também, a custo zero.

Mas isso, como toda boa pesquisa, foi feito em campo.