Causa e efeito em Inteligência Artificial

A Suprema Corte dos EUA vai jugar as big techs. O Google e o Twitter estão enfrentando processos acusados de incentivarem o terrorismo em suas redes. Não é difícil reconhecer que as redes sociais se tornaram terreno fértil para discursos de ódio e desinformação e alguns governos têm exigido que as plataformas removam esse tipo de postagens. Mas especialistas falam que, nos Estados Unidos, a famosa Primeira Emenda torna difícil para o Congresso estadunidense fazer o mesmo.

O fato é que nas panelas que cozinham os algoritmos de inteligência artificial cabe tudo. Deixa eu me explicar. Você já fez uma busca na internet sobre, digamos, bolsas? O que acontece logo depois? Você começa a receber propaganda de diversas empresas querendo vender bolsas, correto?

As plataformas como Twitter, Instagram e Facebook usam programas de computador, ou melhor, os famosos algoritmos com inteligência artificial (IA) que catalisam os seus desejos. Eles são feitos para “compreender” e, portanto, entender seu comportamento. Você acaba tendo um perfil que mostra que tipo de mensagens você prefere, desejos, preferências, etc.

Mas a IA ainda está em seu início! A revista britânica Nature, uma das maiores do mundo em Ciência, publicou um artigo recentemente intitulado “por que a inteligência artificial precisa entender as consequências”, em que debate algumas fragilidades dos algoritmos atuais. Um deles é justamente o fato de serem como um remédio, ou melhor, uma droga: pode ajudar extraordinariamente a Humanidade, mas obviamente pode ser utilizada para o mal – como por exemplo os casos de possíveis uso para atividades terroristas e similares.

Há dois aspectos que são importantes: o primeiro é o que a Nature falou, que é a relação causa e efeito. O segundo é o que é “informação”. No primeiro caso, há vários exemplos de confusão de muita gente, inclusive estudiosos, que é entender o que é relação de causalidade, ou você tentar prever o que vai acontecer com suas ações, o que se chama de “inferência”.

A inferência causal tem sido usada há muito tempo por economistas e epidemiologistas para testar suas ideias sobre causalidade. Por exemplo, o Prêmio Nobel de Economia de 2021 foi para três pesquisadores que usaram inferência causal para entender como um salário mínimo mais alto leva a um baixo índice de empregabilidade ou qual o efeito de um ano extra de escolaridade na renda futura.

Do mesmo modo, há um número crescente de cientistas da computação que estão trabalhando para combinar causalidade com IA para dar às máquinas a capacidade de entender as consequências de suas decisões. Ela não pode ser enganada por fatos que, como disse, confunde até estudiosos, que é achar que, se duas coisas são parecidas ou correlacionadas, elas têm uma relação causal, como mostro na figura abaixo, entre buscas na internet entre “Darwin” e “Jazz music”, que é ridicularmente óbvio que não existe relação!

O segundo aspecto é o que constrói o mundo de hoje: informação, que é a base do planeta e que sustenta empresas multibilionárias, donas do Facebook, Instagram ou Twitter. Mas o que é informação? A resposta é simples: tudo o que você não sabe. O que é informação para um, não o é para outro. Se eu lhe disser um número como, por exemplo, a sua idade, isso não é novidade, mas se eu falar os números da mega sena, isso sim seria.

Os algoritmos maximizam a informação. Ou seja, eles diminuem a redundância – não lhe dizem o que você já sabe! Claro que você já adivinhou uma das consequências dessa tática: os algoritmos irão valorizar uma notícia estapafúrdia, algo fora do comum, ou finalmente, a mentira. O que hoje é chamado de fake news.

Claro que as boas informações também podem ser exploradas. Uma delas, por exemplo, é que Zico fez 70 anos na última sexta feira, dia 3. Zico é parte de minha infância em Grajaú, quando chegou a TV preto e branco e eu comecei a gostar de futebol e do Flamengo – não necessariamente nesta ordem. Quando fui para o Japão, ele também foi e, quando voltei ele também retornou. Qual a relação entre ele e eu? Claro que nenhuma!

Voltando, para encerrar, você perguntaria: quais os caminhos? Um deles é a regulação, já em curso em muitos países, assim como a intervenção da Justiça nas empresas baseadas em informação. O outro já está sendo feito pelos cientistas da computação, e que eu falei anteriormente: dotar a máquina de mecanismos de causa e efeito. Esse é o grande desafio a ser vencido.

* Allan Kardec Duailibe Barros Filho, PhD pela Universidade de Nagoya, Japão, professor titular da UFMA, ex-diretor da ANP, membro da AMC, presidente da Gasmar.

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