A Inteligência Artificial Generativa (Gen AI) tem sido descrita como uma "tecnologia epistemológica", ou seja, uma tecnologia que lida diretamente com a aquisição, retenção, uso e criação de conhecimento. A natureza epistemológica dessa tecnologia provém do tipo de conteúdo que manipula e das operações que realiza sobre esse conteúdo, além de suas próprias capacidades internas. No entanto, ser considerada uma tecnologia epistemológica não implica que o conteúdo ou a representação da realidade fornecida por ela seja confiável. Isso significa que aceitar a Gen AI como uma tecnologia epistemológica não implica que devamos aceitar que ela seja epistemicamente confiável.

A aceitação cega da Gen AI como um repositório de conhecimento pode gerar sérios problemas, pois, apesar de ser capaz de produzir conteúdos aparentemente coerentes e plausíveis, esses podem ser imprecisos ou mesmo distorcidos. Este ponto se torna ainda mais relevante quando se considera que a Gen AI não possui uma verdadeira compreensão do mundo real ou das complexidades das relações humanas e sociais. Em outras palavras, a Gen AI pode gerar conteúdos que, embora convincentes, carecem da profundidade e veracidade necessárias para serem considerados verdadeiramente confiáveis.

Entre os desafios epistemológicos mais críticos da Gen AI, quatro se destacam: qualificação, confiabilidade, pluralismo e novidade, e dependência tecnológica. Cada um deles implica em um aspecto fundamental da interação entre seres humanos e máquinas na construção e disseminação do conhecimento.

O Desafio da Qualificação Epistemológica

A qualificação epistemológica da Gen AI é um desafio porque ela dificulta a capacidade humana de avaliar adequadamente o status epistemológico das informações que transmite. Primeiramente, a Gen AI tende a borrar a linha entre o que é criado (resultado de um processo criativo genuíno) e o que é apenas reproduzido (resultado de uma simulação de atividade criativa). O problema surge principalmente quando olhamos apenas para o resultado final, sem considerar o processo de criação. As pessoas muitas vezes não conseguem distinguir entre um produto genuinamente criativo e um produto meramente replicado. No campo jurídico, por exemplo, é essencial não apenas avaliar o conhecimento gerado, mas também controlar o processo pelo qual esse conhecimento é produzido.

Outro aspecto da qualificação diz respeito à dificuldade de distinguir entre o verdadeiro e o falso, especialmente quando se trata de conteúdos gerados pela Gen AI. Devido à sua natureza probabilística, a Gen AI frequentemente gera "alucinações", ou seja, informações falsas que, embora plausíveis, não são verdadeiras. Isso gera um problema adicional: os leitores e consumidores de textos gerados por IA terão que se acostumar a não saber se a fonte do conteúdo é humana ou artificial. A reflexão crítica sobre esse fenômeno é urgente, pois a "verdade" na sociedade contemporânea, repleta de informações e representações, está em constante disputa.

O Desafio da Confiabilidade Epistemológica

A confiabilidade epistemológica diz respeito à capacidade de confiar na representação da realidade que a Gen AI transmite. A IA gera padrões a partir de dados extraídos de fontes como páginas da web e mídias sociais, mas não possui uma compreensão real do mundo físico ou das relações sociais. Essa falta de conexão com a realidade empírica a torna uma ferramenta limitada no que se refere à criação de conhecimento genuíno sobre objetos, pessoas, relações humanas ou relações homem-tecnologia.

Esse problema se agrava quando se observa o impacto da Gen AI na educação e nas ciências, onde a confiança nas respostas geradas pela IA pode levar a decisões equivocadas. A IA não segue o método científico nem está alinhada com valores humanos ou sociais fundamentais, o que coloca em risco a veracidade do conhecimento produzido. Além disso, esse fenômeno pode prejudicar a aceitação social da Gen AI, já que a falta de transparência sobre os processos que levam à geração do conhecimento mina a confiança do público na tecnologia.

O Desafio do Pluralismo e da Novidade

A Gen AI enfrenta um outro desafio epistemológico ao lidar com a pluralidade de perspectivas e a criação de conteúdo novo. Ao se basear em grandes volumes de dados existentes, a IA tende a replicar as tendências e padrões predominantes, mas não tem a capacidade de criar algo realmente novo ou inovador, especialmente no contexto científico. A geração de "novas" ideias pela IA é, na maioria das vezes, uma variação sobre o que já foi alimentado em seu treinamento, o que limita a criação genuína de novos paradigmas ou soluções.

Isso levanta a questão da utilidade da Gen AI na criação de conhecimento que vá além das limitações de seu treinamento, particularmente quando se trata de áreas que exigem inovação real e descoberta científica. O conteúdo gerado por IA pode ser útil em alguns contextos, mas sua capacidade de oferecer novidades substanciais e úteis no âmbito da pesquisa científica é altamente contestada.

O Desafio da Dependência Tecnológica

Finalmente, a dependência tecnológica é um desafio crescente à medida que a sociedade se torna cada vez mais dependente de sistemas de IA para a realização de tarefas intelectuais e cognitivas. A crescente utilização da Gen AI em setores críticos, como a educação, a saúde e a pesquisa científica, coloca em risco a autonomia intelectual humana. A IA, ao ser uma ferramenta poderosa, pode substituir processos de reflexão, análise e decisão humana, criando um cenário em que a capacidade de julgamento dos indivíduos se enfraquece à medida que a tecnologia assume papéis mais centrais.

Esse fenômeno é agravado pela falta de transparência nos modelos de IA, o que torna difícil entender como e por que determinada decisão foi tomada. Isso cria uma dependência em relação aos sistemas que não podemos completamente controlar ou entender, o que coloca em questão a sustentabilidade e a ética do uso da Gen AI em uma sociedade que já é profundamente moldada por ela.

Esses desafios epistemológicos têm implicações profundas não apenas para o desenvolvimento da IA, mas também para sua aceitação social, sua regulamentação e o impacto que ela terá no conhecimento humano. A reflexão crítica sobre esses aspectos deve ser uma prioridade para pesquisadores, educadores e responsáveis pelo desenvolvimento da tecnologia, para que possamos construir um futuro no qual a IA não seja apenas uma ferramenta de replicação de dados, mas um recurso verdadeiramente capaz de ampliar nosso entendimento do mundo.

Como Singapura Está Moldando a Governança da Inteligência Artificial: Inovações e Desafios

Singapura tem se destacado no cenário global pela sua abordagem inovadora em relação à governança da inteligência artificial (IA), sendo um exemplo claro de como a colaboração entre setor privado e público pode gerar modelos eficazes para a regulamentação dessa tecnologia disruptiva. A criação do "Model Artificial Intelligence Governance Framework" foi um marco importante, sendo a primeira estrutura de governança de IA na Ásia, focada não apenas na inovação tecnológica, mas também na mitigação dos riscos associados à IA. Este modelo serve de base para as empresas e organizações, orientando-as sobre como implementar práticas responsáveis e éticas em suas operações de IA.

A proposta da IMDA (Autoridade de Desenvolvimento de Mídia e Comunicações de Singapura) e da PDPC (Comissão de Proteção de Dados Pessoais de Singapura) tem sido a de balancear os avanços tecnológicos com o risco potencial de falhas ou mal-uso da IA, criando um ambiente que promova tanto a inovação quanto a responsabilidade. A segunda edição do Modelo de Governança da IA reforça diversos aspectos essenciais que garantem o uso ético e seguro da IA, incluindo a necessidade de supervisão humana nas decisões automatizadas, a integridade dos dados e dos algoritmos, e a interação constante com stakeholders, promovendo a transparência e a confiança.

A governança interna da IA, por exemplo, é um dos principais pontos dessa estrutura. As organizações são incentivadas a adotar uma gestão clara de responsabilidades, com treinamento adequado e recursos disponíveis para seus colaboradores, a fim de reduzir riscos e promover a conformidade com as normas estabelecidas. Além disso, o envolvimento humano nas decisões baseadas em IA é considerado essencial, sobretudo para avaliar o impacto das decisões e identificar quando a intervenção humana se faz necessária.

Outro elemento fundamental do modelo de Singapura é a ênfase na "autoregulação" da indústria. Em vez de uma abordagem puramente legislativa, a regulamentação proposta visa incentivar as próprias empresas a se autorregular, estabelecendo padrões internos e processos para garantir que o uso de IA seja feito de maneira ética. Isso se alinha com princípios comumente defendidos em legislações internacionais, como o Regulamento de IA da União Europeia, focando em valores como transparência, explicabilidade, justiça, não discriminação e a manutenção do controle humano sobre as decisões críticas.

Nesse contexto, o uso de ferramentas de avaliação e testes, como o "AI Verify", lançado em 2022 pela IMDA e pela PDPC, também se destaca. Esta ferramenta, desenvolvida com a participação do setor privado, permite que as organizações testem suas soluções de IA de maneira objetiva, verificando sua conformidade com os padrões éticos e de governança estabelecidos. A Fundação AI Verify, anunciada em 2023, tem como objetivo promover o uso responsável de IA, reunindo empresas e especialistas globais para desenvolver novas ferramentas de teste e melhores práticas para a governança de IA.

Com o apoio de iniciativas como o "Implementation and Self-Assessment Guide" (ISAGO), Singapura também visa fornecer às organizações os recursos necessários para entender e aplicar as diretrizes estabelecidas no Modelo de Governança da IA. Essas ferramentas ajudam as empresas a adaptar as regulamentações à sua realidade, criando um ambiente mais ético e responsável para o desenvolvimento e uso da IA. Essa abordagem prática, de um "documento vivo", reflete o compromisso de Singapura com a evolução contínua de suas políticas de IA e a integração de feedbacks da indústria para aprimorar as diretrizes existentes.

Esses esforços têm como objetivo principal a criação de um ecossistema tecnológico dinâmico, onde a inovação e a ética convivem de forma harmônica, promovendo uma sociedade, uma economia e um governo mais seguros e confiáveis. No entanto, é fundamental entender que, para que essa governança seja eficaz, a colaboração contínua entre o setor público, privado e os cidadãos é crucial. O processo de adaptação às novas tecnologias deve ser transparente, acessível e sempre focado no bem-estar coletivo.

A adoção de IA no contexto de Singapura vai além da simples inovação tecnológica. Ela implica em uma mudança profunda na maneira como as organizações e os governos lidam com dados, com decisões automatizadas e com a interação com seus cidadãos. Portanto, a construção de um ambiente de confiança, que envolva todas as partes interessadas, é essencial para garantir que os avanços em IA não apenas tragam benefícios econômicos, mas também respeitem os direitos individuais e promovam uma sociedade justa e equitativa.

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