Ruptura no Terraço é uma colaboração de conteúdo entre The Shift, a plataforma de jornalismo de dados da ÍON 89 e Terraço Econômico. Neste espaço a disrupção tecnológica, especialidade da primeira, se une aos temas do segundo: economia e política.
O verdadeiro nó do futuro do trabalho
A probabilidade de a automação e a Inteligência Artificial (IA) exterminarem grandes contingentes da força de trabalho em um futuro próximo é exagerada, conclui estudo recente Task Force on the Work of the Future, do MIT. Não é com a quantidade de empregos que devemos nos preocupar, mas com a qualidade.
O desafio crítico não é necessariamente a falta de empregos, mas a baixa qualidade de muitos empregos e a resultante falta de carreiras viáveis para muitas pessoas, principalmente trabalhadores sem diploma universitário.
Por quê? Porque atitudes de negócios, políticas governamentais e prioridades científicas estão voltadas hoje para a substituição de trabalhadores, em vez de para o desenvolvimento de meios para complementar e aprimorar suas habilidades. Por isso o relatório recomenda investimento significativo em educação, e reequilíbrio das políticas fiscais, afastando o investimento em capital físico e aumentando o investimento em capital humano.
A sociedade precisa fazer “boas escolhas” no futuro, alerta David Autor, professor de economia do MIT. “Embora não haja escassez de empregos, os ganhos foram tão desigualmente distribuídos que a maioria das pessoas não se beneficiou muito. Se as próximas quatro décadas de automação se parecerem com as últimas quatro décadas, aí sim as pessoas terão motivos para se preocupar”, disse.
O objetivo do relatório não é fornecer respostas definitivas, mas insights preliminares para permitir que os tomadores de decisão façam as perguntas certas. A conclusão é a de que o trabalho do futuro pode ser moldado de forma benéfica por novas políticas, sobretudo de qualificação profissional, e não apenas por novas tecnologias. Afinal de contas, “moldamos a mudança tecnológica por meio de nossas escolhas de investimentos, incentivos, valores culturais e objetivos políticos”, ressalta David.
Por que confiamos em desconhecidos?
O que faz pessoas viajarem 300 km com quatro outros estranhos, em um carro que não é delas? Ou alugar seus quartos, apartamentos ou casas para desconhecidos? Rachel Botsman, escritora, professora-visitante de MBA na Universidade de Oxford (UK) e especialista em confiança, garante que o sucesso de startups como BlaBlaCar e Airbnb não se explica apenas como um elo de confiança (Trust) entre fornecedor e consumidor.
Rachel explica que vivemos uma era de “confiança distribuída”. Ela defende em seu livro Who Can You Trust? How Technology Brought Us Together and Why It Might Drive Us Apart que a confiança em novas ideias ou negócios é construída em três etapas: as pessoas primeiro confiam na tecnologia (“What is it?”), depois entendem o que ela tem de bom para si (“What do I gain?”) e finalmente se espelham na confiança de outros pares para dar o salto (“Who else is doing it?”).
“Confiança é um relacionamento de fé com o desconhecido“, diz Rachel na conferência DLD 2019. Mas não se engane, daqui para frente, só transparência vai garantir que os consumidores avancem pela primeira etapa do processo.
Pronto para pagamentos instantâneos?
Primeiro o Banco Central decidiu desenvolver e gerir a base de dados que permitirá que bancos e fintechs possam dar continuidade à definição de seus modelos de negócio para pagamentos instantâneos. Essa base possibilitará a realização de pagamentos de maneira intuitiva e simplificada, utilizando de forma segura informações de fácil conhecimento, como número de telefone ou conta de e-mail. Assumir a administração do sistema foi a forma encontrada pelo órgão regulador para fomentar a competição.
Agora foi a vez do Fórum de Pagamentos Instantâneos, formado por técnicos do BC, do mercado financeiro e do setor de tecnologia de informação, divulgar a terceira versão do relatório de especificações técnicas para esse sistema.
A ideia do BC é criar uma nova infraestrutura, similar à existente para transferências bancárias (TEDs e DOCs), que funcione 24h, não fique restrita apenas a bancos, e substitua todos os outros meios de pagamentos. O novo sistema tem o potencial de reduzir em cerca de 30% o volume de dinheiro em circulação no país.
As transferências serão feitas em segundos e poderão ocorrer por meio de aplicativos. Será possível transferir qualquer quantia ou pagar por um produto ou serviço com um QR Code e um toque no smartphone, sem custos adicionais. O que pode beneficiar pequenos comerciantes e microempreendedores individuais.
O sistema deverá estar em pleno funcionamento em novembro de 2020. Outros países, como China, Austrália e EUA, já fazem uso. Dados do emarketer estimam que, em 2018, foram feitos cerca de 82.5 milhões de pagamentos na categoria instantânea nos Estados Unidos. Para 2019, a expectativa é que esse número chegue a 96 milhões.
E o algoritmo aprende, sim, com seus erros
Um experimento da OpenAI acaba de provar a tese de que, assim como os humanos, os sistemas de Inteligência Artificial também podem aprender por tentativa e erro. A empresa treinou agentes de IA em um jogo simples de esconde-esconde, e descobriu que eles foram capazes de desenvolver estratégias por conta própria que os pesquisadores não imaginavam ser possíveis no ambiente 3D criado por eles, contendo apenas paredes, blocos e rampas.
A técnica de aprendizado por reforço ajudou os agentes a dominarem muito mais que as quatro estratégias básicas de jogo. Aos poucos eles foram adotando comportamentos surpreendentes como mover rampas para saltar obstáculos, ou levá-las para dentro do esconderijo para evitar que fossem usadas, além de subir nos blocos e movê-los até a parede do esconderijo para saltar a parede, ou travar todos os blocos no lugar para que não pudessem ser movidos, (em vídeo).
O resultado mostrou que é difícil prever todas as maneiras pelas quais um agente de IA atuará dentro de um ambiente – mesmo que simples. “Construir esses ambientes será cada vez mais difícil”, diz Bowen Baker, membro da equipe de pesquisa da OpenAI.
Se IA pôde aprender a navegar nessa realidade simplificada, talvez também possa transferir essas habilidades para uma realidade complexa. E até voltar a apresentar comportamentos inesperados, que serão um problema de segurança.
Essa maneira de ensinar a IA a resolver problemas complexos usando o trabalho em equipe e aprendendo com os erros do passado pode mudar a maneira como pensamos em criar IA avançada.
- Algumas partes da pesquisa estão disponíveis em código aberto.
- E o artigo completo com a descrição detalhada pode ser obtido aqui.
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