Inteligência artificial e o futuro do aprendizado

Se a IA sabe fazer, ainda precisamos aprender?

Há alguns anos, criar um aplicativo ou lançar uma startup de tecnologia normalmente exigia uma equipe de programadores. Era preciso escrever milhares de linhas de código, desenvolver interfaces, configurar servidores, testar funções, corrigir erros e integrar diferentes sistemas.

Hoje, esse cenário começa a mudar.

Uma frase que circula pela internet resume bem essa transformação: uma nova geração de startups estaria usando inteligência artificial para escrever quase todo o código, automatizar tarefas e analisar dados, permitindo que equipes pequenas façam trabalhos que antes exigiam muito mais pessoas.

A afirmação pode soar exagerada, principalmente quando sugere que basta colocar uma inteligência artificial para trabalhar e, de repente, surge uma empresa global. 

Mas ...Não é tão simples assim.

Existe algo importante acontecendo por trás desse entusiasmo: a inteligência artificial está mudando a relação entre conhecimento e execução.

E isso não diz respeito apenas aos programadores.

Quando fazer deixa de significar fazer com as próprias mãos

Imagine alguém querendo desenvolver um aplicativo.

Até pouco tempo atrás, essa pessoa precisava aprender uma linguagem de programação ou contratar alguém que soubesse programar.

Hoje ela pode explicar para uma inteligência artificial o que pretende criar: quer um sistema no qual o cliente faça seu cadastro, escolha um serviço, efetue o pagamento e acompanhe o pedido.

A IA pode sugerir a estrutura, escrever partes do código, criar telas, localizar erros e realizar modificações conforme recebe novas instruções.

Isso não significa necessariamente que o conhecimento do programador deixou de ter valor. Significa que parte da execução, que antes precisava ser realizada diretamente por uma pessoa, pode ser delegada à máquina.

E é justamente é aí que aparece uma pergunta muito maior:

Se a máquina sabe fazer, será que ainda precisamos aprender a fazer?

O programador não é o único nessa história

Troque programação por desenho.

Uma pessoa que nunca estudou perspectiva pode pedir para uma inteligência artificial criar a imagem de uma cidade vista de determinado ângulo. Em segundos, recebe uma imagem impressionante.

Mas existe um pequeno problema: a perspectiva pode estar errada.

Para alguém sem conhecimento sobre desenho, talvez esteja tudo perfeito. Para alguém que estudou pontos de fuga, linha do horizonte, proporção e construção espacial, o erro pode ser evidente.

A inteligência artificial conseguiu executar. O ser humano, porém, ainda precisa saber avaliar.

O mesmo acontece com um logotipo.

Uma IA pode apresentar vinte opções em poucos minutos. Algumas serão visualmente atraentes, mas isso não significa necessariamente que sejam boas soluções. Qual funciona em tamanho pequeno? Qual continuará legível em uma fachada? Qual poderá ser impressa em uma única cor? Qual realmente representa a empresa?

Criar alternativas ficou muito mais fácil. Escolher bem continua sendo outra história.

Estamos subindo um andar

Talvez estejamos vivendo uma mudança parecida com outras que já aconteceram muitas vezes.

Quando surgiram as calculadoras, deixamos de realizar determinados cálculos manualmente com a mesma frequência. Quando os programas gráficos se popularizaram, designers deixaram vários processos artesanais para trás. Quando as câmeras digitais chegaram, uma série de conhecimentos relacionados ao filme fotográfico deixou de fazer parte da rotina da maioria das pessoas.

A tecnologia frequentemente elimina etapas. A inteligência artificial, porém, acrescenta algo diferente: ela não automatiza apenas movimentos repetitivos. Em algumas situações, começa a assumir tarefas que considerávamos intelectuais ou criativas, como escrever, programar, desenhar, pesquisar, resumir informações, planejar e até comparar diferentes possibilidades antes de apresentar uma solução.

Isso nos leva para outro nível de trabalho.

Antes, a pergunta podia ser: “Como eu faço isso?”

Agora, cada vez mais, pode ser: “O que eu quero fazer e como sei se o resultado está correto?”

Parece uma diferença pequena. Não é.

O perigo de não saber nada sobre aquilo que estamos pedindo

Existe uma tentação compreensível nesse novo mundo.

Se a inteligência artificial consegue fazer determinada tarefa, por que gastar meses ou anos aprendendo aquilo?

Talvez porque exista uma diferença enorme entre conseguir produzir alguma coisa e entender aquilo que foi produzido.

Uma pessoa pode pedir para uma IA escrever um programa inteiro sem compreender programação. Assim, enquanto tudo funcionar, ótimo. O problema começa quando não funciona ou, talvez pior, quando aparentemente funciona.

Um erro de segurança pode passar despercebido. Um cálculo pode estar incorreto. Uma informação inventada pode parecer verdadeira. Uma imagem pode conter erros anatômicos ou de perspectiva. Um texto pode apresentar argumentos convincentes baseados em premissas equivocadas.

Quanto menos conhecimento temos sobre determinado assunto, mais difícil se torna perceber quando a máquina está errada.

Surge então uma situação curiosa: quanto melhor a inteligência artificial fica em executar, mais importante e melhor precisa se tornar a nossa capacidade de julgar.

Mas precisamos continuar aprendendo tudo como antes?

Provavelmente essa também não é a resposta.

Seria estranho imaginar que todas as profissões continuarão exatamente iguais enquanto a tecnologia ao redor delas muda completamente.

Talvez alguns conhecimentos técnicos deixem de exigir a mesma profundidade para determinadas pessoas. Um empreendedor pode conseguir criar um protótipo sem se transformar em programador profissional. Um pequeno comerciante pode produzir uma peça simples de divulgação sem dominar um programa gráfico. Um professor pode criar rapidamente materiais que anteriormente levariam horas, enquanto um artista pode experimentar dezenas de composições antes de começar sua obra.

Nesse sentido, a inteligência artificial não necessariamente elimina conhecimento. Ela também pode ampliar aquilo que uma única pessoa consegue realizar.

Uma equipe pequena pode desenvolver projetos que antes exigiriam uma estrutura muito maior. E um profissional pode começar a atravessar fronteiras que antes separavam rigidamente diferentes áreas: o programador participa mais do design, o designer experimenta programação, o professor cria animações e o ilustrador testa cenários tridimensionais.

As fronteiras começam a ficar mais borradas.

Talvez estejamos trocando uma habilidade por outra

Durante muito tempo, dominar uma profissão significou também dominar suas ferramentas: conhecer determinados programas, saber os comandos e executar corretamente cada etapa de uma técnica.

Essas habilidades não desaparecem de uma hora para outra. Mas uma nova camada começa a ganhar importância.

Saber formular um problema, dar boas instruções, identificar referências e comparar resultados passa a ter mais valor. E junto com isso vem algo ainda mais difícil: reconhecer erros, escolher entre alternativas, corrigir o caminho e, principalmente, ter repertório para saber o que realmente funciona.

Em outras palavras, talvez parte do trabalho esteja migrando da execução para a direção da execução.

Isso não significa simplesmente apertar um botão.

Quem conhece fotografia provavelmente consegue orientar melhor uma IA na criação de uma fotografia. Quem entende desenho consegue avaliar melhor uma ilustração. Quem conhece programação consegue perceber problemas em um código gerado automaticamente. E quem possui repertório visual consegue distinguir uma solução interessante de outra apenas aparentemente bonita.

A ferramenta muda. O conhecimento também muda de função.

E as próximas gerações?

Talvez essa seja a parte mais interessante da discussão.

Uma criança que crescer usando inteligência artificial poderá chegar à vida adulta sem realizar manualmente várias tarefas que hoje consideramos básicas.

Isso necessariamente fará dela uma pessoa menos inteligente?

Não sabemos.

Durante séculos, cada geração deixou de aprender determinadas habilidades enquanto desenvolvia outras. Pouquíssimas pessoas hoje saberiam fabricar o próprio papel, revelar um filme fotográfico ou realizar cálculos complexos usando apenas lápis e papel. Nem por isso consideramos automaticamente nossa geração menos inteligente.

Mas existe uma diferença importante.

Precisamos tomar cuidado para não confundir não precisar executar tudo manualmente com não precisar compreender nada.

Uma sociedade que utiliza ferramentas cada vez mais poderosas sem compreender minimamente seus resultados pode se tornar extremamente produtiva e, ao mesmo tempo, extremamente dependente delas.

Então, se a IA sabe fazer, por que aprender?

Talvez porque aprender nunca tenha servido apenas para executar tarefas.

Aprender desenho não serve apenas para produzir desenhos; também desenvolve percepção e capacidade de observar. A música não ensina somente a tocar um instrumento, mas também a ouvir. Programação envolve código, mas também lógica. E aprender a escrever não serve apenas para produzir textos: é uma maneira de organizar o próprio pensamento.

Isso muda um pouco a pergunta inicial.

Talvez não devamos perguntar apenas se ainda vale a pena aprender uma técnica que a inteligência artificial já consegue executar. A pergunta mais interessante pode ser: o que aprendemos enquanto aprendemos aquela técnica?

A inteligência artificial pode reduzir drasticamente o tempo entre uma ideia e sua execução. Isso abre possibilidades enormes. Uma pessoa pode experimentar mais, criar mais rapidamente e transformar ideias em projetos que talvez nunca conseguisse realizar sozinha.

Mas ainda existe uma etapa que continua conosco: decidir se aquela ideia vale a pena, perceber quando alguma coisa está errada e entender por que uma solução funciona melhor do que outra.

Talvez o profissional do futuro não precise realizar manualmente todas as etapas de seu trabalho. Mas provavelmente continuará precisando de algo que nenhuma ferramenta resolve simplesmente apertando um botão: critério.

E talvez esteja aí uma das grandes ironias da inteligência artificial. Quanto mais fácil se torna produzir, maior pode ser o valor de saber o que produzir, por que produzir e quando o resultado realmente está bom.

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