Ciberabundância: quando a inteligência artificial começa a produzir saber

Acostumamo-nos rapidamente a ver a inteligência artificial produzir textos, imagens, vídeos, código de programação e música. Uma transformação potencialmente muito mais importante começa agora a se desenhar: a IA participa progressivamente da própria produção do saber.

Pesquisadores já a utilizam para explorar a literatura científica, analisar dados, formular hipóteses, programar experimentos, aprimorar artigos e acelerar diferentes etapas de seus trabalhos. A pesquisa sobre automação científica vai ainda mais longe, explorando sistemas capazes de assumir uma parcela crescente do próprio processo de pesquisa.

As possibilidades são consideráveis. Problemas que antes exigiam meses de trabalho poderiam ser explorados muito mais rapidamente. Milhões de publicações podem ser analisadas e relacionadas entre si. Hipóteses que ninguém teria tido tempo de testar podem ser examinadas, enquanto aproximações entre disciplinas podem emergir em uma escala dificilmente acessível a um pesquisador ou mesmo a uma equipe humana.

Essa aceleração poderia, contudo, criar uma situação nova. Nossa capacidade de produzir análises, hipóteses e eventualmente novos conhecimentos poderia aumentar muito mais rapidamente do que nossa capacidade humana de compreendê-los, verificá-los e integrá-los.

Poderíamos assim entrar em uma era de ciberabundância, em que a informação se torna abundante, a produção intelectual se torna extremamente acessível e o conhecimento potencial se multiplica a uma velocidade sem precedentes. Nesse ambiente, a verdadeira escassez poderia progressivamente deslocar-se para outra coisa: a confiança.

A ciência repousa sobre uma mecânica muito mais exigente do que a produção de uma ideia. Uma hipótese deve poder ser examinada, um método compreendido, resultados verificados, contestados e, quando possível, reproduzidos. Uma conclusão científica adquire precisamente seu valor porque atravessa um processo que permite aumentar progressivamente o nível de confiança que podemos lhe conceder.

A inteligência artificial poderia modificar profundamente o equilíbrio entre a produção e a verificação. Imaginemos sistemas capazes de percorrer milhares de artigos, propor centenas de hipóteses, construir modelos, gerar código, analisar dados e redigir suas conclusões em algumas horas. Mesmo que uma proporção importante dessa produção seja pertinente, ainda será preciso determinar quais conclusões merecem realmente nossa confiança.

A dificuldade vem de uma assimetria fundamental: a capacidade humana de verificação não progride na mesma velocidade que a capacidade computacional de geração. Uma máquina pode produzir mil análises adicionais sem que possamos instantaneamente criar mil especialistas capazes de examiná-las com o mesmo rigor.

Essa tensão já aparece no mundo científico, onde alguns observadores começam a refletir sobre as consequências de uma produção científica amplamente ampliada pela automação. Os mecanismos tradicionais de avaliação foram concebidos em um ambiente em que produzir uma pesquisa exigia enorme tempo e recursos. Se o custo marginal de gerar uma hipótese, uma análise ou um artigo diminuir fortemente, os mecanismos de validação também deverão evoluir.

Poderíamos então assistir a uma inversão histórica. Grande parte do desenvolvimento científico foi marcada pela dificuldade de produzir e difundir conhecimento suficiente. Em um ambiente de ciberabundância, o desafio poderia progressivamente tornar-se o de determinar quais conhecimentos merecem nossa atenção, quais foram suficientemente verificados e quais podem realmente servir de fundamento a uma decisão.

Essa inflação da produção intelectual ultrapassará amplamente as universidades. Uma empresa poderia pedir a vários agentes que analisassem simultaneamente um mercado e receber centenas de cenários estratégicos. Um departamento jurídico poderia gerar numerosas interpretações de uma evolução regulatória. Uma equipe de cibersegurança poderia receber milhares de recomendações, enquanto um fabricante poderia produzir continuamente novas pistas de otimização.

O volume de conteúdo disponível aumentaria consideravelmente sem garantir um aumento equivalente do conhecimento útil. Quando produzir se torna fácil, o valor desloca-se para a seleção, a contextualização, a procedência, a validação e a capacidade de determinar o nível de confiança que pode ser concedido a cada resultado.

Essa transformação levanta também uma questão profundamente humana: quem responde por aquilo que é produzido? No modelo científico tradicional, os autores de uma publicação não recebem apenas crédito por seus trabalhos. Eles também assumem uma responsabilidade. Devem poder explicar sua metodologia, defender seu raciocínio, responder às críticas e corrigir seus erros.

A inteligência artificial pode participar do raciocínio sem poder assumir essa responsabilidade no sentido humano, profissional ou institucional. É por isso que as políticas científicas que emergem em torno de seu uso continuam a colocar a exatidão, a integridade e as conclusões sob a responsabilidade dos pesquisadores, exigindo ao mesmo tempo transparência suficiente sobre a contribuição dos sistemas de IA.

O debate sobre a possibilidade de uma inteligência artificial ser considerada autora poderia assim mascarar uma questão muito mais importante: existe ainda uma pessoa capaz de compreender, defender e assumir aquilo que é apresentado como conhecimento?

Essa questão ultrapassará rapidamente o mundo científico. Um executivo que recebe uma recomendação estratégica produzida por vários agentes deverá determinar em que medida precisa compreender o raciocínio antes de aplicá-lo. Um engenheiro deverá conservar compreensão suficiente para aprovar um projeto amplamente desenvolvido por uma máquina. Em várias profissões, os sistemas poderão participar de uma parcela crescente do raciocínio, ao passo que a responsabilidade por certas decisões continuará humana.

Poderemos, portanto, delegar uma parcela crescente do trabalho intelectual. A responsabilidade que acompanha certas decisões permanecerá muito mais difícil de delegar. Essa evolução poderia também levar-nos a falar em conhecimento sintético. Já utilizamos a expressão “conteúdo sintético” para descrever textos, imagens, vozes ou vídeos gerados artificialmente. À medida que vários sistemas participarem da pesquisa e do raciocínio, certos conhecimentos também poderão resultar de cadeias amplamente automatizadas.

Uma hipótese poderia ser proposta por uma IA, desenvolvida por uma segunda, testada por uma terceira, confrontada com a literatura científica por uma quarta e finalmente apresentada a uma pessoa para validação. O resultado poderia ser perfeitamente válido. Sua origem intelectual seria simplesmente diferente daquela que conhecemos tradicionalmente.

A contribuição de uma máquina não deveria bastar para invalidar um conhecimento. Uma descoberta continua válida quando resiste aos métodos de validação apropriados. Sua procedência torna-se, contudo, muito mais importante.

Quais sistemas participaram do raciocínio? Quais dados foram utilizados? Quais etapas foram realizadas por seres humanos? Quais hipóteses foram introduzidas? Quais resultados foram verificados? Quais versões dos modelos participaram do processo? Quais fontes foram consultadas e quais possuíam realmente autoridade?

A rastreabilidade poderia assim tornar-se para o conhecimento aquilo que a cadeia de custódia representa para certas provas: um meio de compreender de onde ele vem, por quais etapas passou e quais transformações ocorreram antes de nos ser apresentado.

Essa questão torna-se ainda mais importante quando as inteligências artificiais começam a utilizar conhecimentos para os quais outras inteligências artificiais contribuíram.

As publicações científicas tornam-se progressivamente fontes consultadas pelos sistemas de IA. Se uma proporção crescente dessas publicações é ela mesma produzida com sua assistência, podem surgir circuitos nos quais as máquinas trabalham a partir de conhecimentos já interpretados, reformulados ou gerados por outras máquinas.

Esse fenômeno não conduz automaticamente a uma degradação do saber. Ele aumenta, contudo, consideravelmente o valor da procedência e da conservação das fontes originais. Pesquisas sobre o treinamento recursivo dos modelos já mostraram a importância de preservar o acesso aos dados originais e de distinguir os dados sintéticos quando várias gerações de sistemas reutilizam conteúdos produzidos artificialmente.

Transposto para o mundo do conhecimento, o princípio merece atenção especial. Uma afirmação gerada por uma IA pode ser retomada em um documento, resumida por outra, integrada a uma base de conhecimento e depois utilizada por vários agentes. Um erro inicialmente menor poderia então circular tempo suficiente para adquirir progressivamente a aparência de um fato estabelecido.

Em um ambiente de ciberabundância, repetir uma informação jamais deveria conferir-lhe automaticamente mais autoridade. Torna-se essencial poder remontar à sua fonte, distinguir uma fonte primária de suas múltiplas derivações e compreender a cadeia de transformações que produziu a informação finalmente utilizada.

Essa transformação não deve, contudo, ser observada unicamente sob o ângulo do risco. A inteligência artificial poderia liberar uma quantidade considerável de capacidade científica e intelectual.

Os pesquisadores dedicam enorme tempo a buscar publicações, limpar dados, programar, documentar, reformatar, preparar gráficos e realizar numerosas outras atividades indispensáveis ao seu trabalho. Uma parte dessas tarefas pode ser acelerada, dando potencialmente aos seres humanos mais tempo para escolher os problemas que merecem ser estudados, formular perguntas originais, relacionar diferentes disciplinas, compreender o contexto, conceber experimentos pertinentes e exercer seu julgamento.

A profissão de pesquisador poderia assim subir de nível. Uma parte do valor humano deslocar-se-ia da produção manual de cada elemento do trabalho para a capacidade de orientar, compreender, contestar e validar uma produção intelectual muito mais abundante.

Essa transformação poderia repetir-se em uma infinidade de profissões baseadas no conhecimento. Um analista já não teria necessariamente de produzir pessoalmente cada uma das análises possíveis, mas deveria saber quais solicitar, quais comparar e quais aprofundar. Um executivo poderia dispor de dezenas de cenários sem poder delegar a responsabilidade de escolher aquele que realmente corresponde aos objetivos e às restrições da organização.

O paradoxo da escala conduz, por fim, a outra evolução: se as máquinas produzem mais conhecimento do que os seres humanos conseguem verificar, provavelmente utilizaremos máquinas para nos ajudar a verificar as máquinas.

Podemos imaginar arquiteturas nas quais uma IA formula uma hipótese, uma segunda busca ativamente os elementos suscetíveis de contradizê-la, uma terceira verifica as referências e uma quarta examina a metodologia antes que uma síntese seja apresentada a um ser humano. Alguns sistemas também podem auxiliar a busca de evidências em uma literatura científica que se tornou vasta demais para ser percorrida manualmente.

O objetivo não seria eliminar o julgamento humano. Seria concentrar esse julgamento onde ele traz mais valor. As máquinas poderiam absorver uma parte da escala, enquanto os seres humanos conservariam a responsabilidade de determinar as regras, avaliar os casos importantes, interpretar o contexto e assumir as decisões.

Tal arquitetura introduz evidentemente novas questões de governança. Qual sistema verifica qual outro sistema? Os modelos utilizados para a validação são suficientemente independentes daqueles que produzem os resultados? Quais fontes têm autoridade? Como se trata um desacordo entre vários agentes? Em que momento uma validação humana se torna obrigatória? E, sobretudo, quem permanece responsável pelo resultado final? Essas questões mostram por que a AI Governance provavelmente não bastará sozinha. Uma segunda disciplina torna-se progressivamente igualmente importante: a Knowledge Governance.

A governança da inteligência artificial busca, em particular, determinar quais sistemas são utilizados, quais dados lhes são acessíveis, quais ações podem realizar, quais riscos introduzem e sob qual autoridade funcionam. A governança do conhecimento interessa-se por aquilo que circula entre os seres humanos e esses sistemas e por aquilo que a organização considera suficientemente confiável para servir de fundamento às suas atividades.

Quando uma organização utiliza massivamente a inteligência artificial, uma parcela crescente de seus conhecimentos pode ser resumida, reformulada, interpretada, enriquecida ou gerada por sistemas artificiais. É preciso então determinar qual informação constitui a referência oficial, quais fontes possuem autoridade, quem validou uma conclusão, quando ela foi verificada pela última vez e se provém de um ser humano, de uma IA ou de um processo híbrido.

É preciso também poder identificar os documentos que se tornaram obsoletos, determinar quais afirmações podem ser utilizadas automaticamente por agentes e reconhecer aquelas que exigem uma validação antes de desencadear uma decisão ou uma ação.

Essas questões dizem respeito diretamente à preparação das organizações para a inteligência artificial. Uma empresa pode possuir trinta anos de documentos, procedimentos, e-mails, bancos de dados e conhecimentos tácitos. Conectar uma IA a esse conjunto não torna automaticamente a organização mais inteligente. Se seus conhecimentos são contraditórios, obsoletos, mal estruturados ou desprovidos de fontes de autoridade claramente definidas, a inteligência artificial pode simplesmente automatizar e acelerar essa confusão.

É precisamente esse um dos desafios aos quais responde o Qb Knowledge Standard – AI Readiness & Knowledge Governance. Antes de permitir que as inteligências artificiais e os agentes utilizem massivamente o conhecimento de uma organização, esta deve tornar-se suficientemente estruturada, rastreável e governada para que os seres humanos e as máquinas possam determinar em que podem realmente se apoiar.

Em um ambiente de ciberabundância, essa capacidade poderia tornar-se uma vantagem organizacional decisiva. Quando todos puderem produzir mais análises, sínteses e hipóteses, a diferenciação deslocar-se-á para a capacidade de manter um conhecimento confiável, contextualizado, rastreável e suficientemente governado para ser utilizado nas decisões e pelos sistemas autônomos.

A inteligência artificial poderia dar à pesquisa científica e às organizações uma capacidade de produção intelectual sem precedentes. Poderemos explorar mais hipóteses, analisar mais dados, aproximar mais conhecimentos e acelerar certas descobertas. Uma parte do trabalho que antes exigia semanas ou meses poderá ser realizada muito mais rapidamente.

Essa abundância mudará, contudo, a natureza do problema. Quando produzir uma análise se torna fácil, verificar sua qualidade ganha mais valor. Quando gerar uma hipótese se torna quase instantâneo, escolher aquela que merece ser explorada torna-se uma competência. Quando milhões de documentos podem ser sintetizados em alguns segundos, conhecer a procedência e a confiabilidade das informações utilizadas torna-se essencial.

E quando as máquinas começam a participar da própria criação do saber, manter seres humanos capazes de compreender, contestar, validar e assumir esse saber torna-se fundamental.

Poderíamos assim entrar em um período em que uma de nossas principais dificuldades já não será acessar o conhecimento, mas governar sua abundância. A confiança deverá então ser construída a partir da procedência, da rastreabilidade, da qualidade das fontes, dos métodos de validação e da responsabilidade claramente atribuída às pessoas e às organizações que utilizam esses conhecimentos.

Essa transformação já diz respeito à pesquisa científica. Ela atingirá progressivamente as empresas, os governos e praticamente todas as profissões baseadas no conhecimento. Quanto mais os sistemas de inteligência artificial se tornarem capazes de ler, analisar, interpretar, gerar e compartilhar o saber, mais a Knowledge Governance se tornará um componente essencial da arquitetura organizacional.

Para a Quantum Beyond, essa evolução reforça uma convicção central: preparar uma organização para a inteligência artificial exige mais do que fornecer-lhe ferramentas de alto desempenho. É preciso estruturar seu saber, identificar suas fontes de autoridade, preservar sua procedência, governar as transformações que ele sofre e manter seres humanos capazes de compreender e julgar aquilo que as máquinas produzem.

A inteligência artificial poderia permitir-nos produzir e explorar uma quantidade de conhecimento que as gerações anteriores dificilmente poderiam imaginar. A ciberabundância constitui, nesse sentido, uma possibilidade formidável. Nosso próximo desafio será desenvolver os mecanismos de confiança e de governança capazes de transformar essa abundância em compreensão real, em decisões bem fundamentadas e em progresso útil. Produzir mais saber será um avanço notável. Tornar-nos realmente mais sábios graças a ele será a verdadeira conquista.