As Inteligências Artificiais (Artificial Intelligence, AI em inglês), surgiram pela primeira vez em nossa vida em 1956. No imaginário coletivo pensamos em robôs de vanguarda capazes de tomar decisões autônomas, mas, na realidade, estão muito mais presentes em vários setores da vida cotidiana. A IA é definida como sistemas de hardware e software desenvolvidos para serem capazes de realizar ações tipicamente associadas ao ser humano, como reconhecimento de voz ou identificação de elementos de interesse em uma imagem. A forma como o sistema realiza a atividade também é importante e uma das técnicas mais famosas para tornar um sistema inteligente é o "aprendizado de máquina", por meio do qual a máquina aprende com a experiência e, como um ser inteligente, se corrige e aprende de seus erros.
Embora inicialmente as IAs tenham sido desenvolvidas para replicar atividades cognitivas, hoje em dia elas são amplamente utilizadas para análise de big data (análise de dados). Big data são conjuntos de dados vastos tanto em termos quantitativos quanto em termos de informações contidas nos dados individuais. Não apenas empresas de TI como Google, Amazon, IBM e Facebook, mas também em outros setores como medicina e finanças, eles usam IA para analisar essa massa de dados e discernir informações úteis para aumentar a produtividade da empresa. Por exemplo, um varejista de produtos pode usar um algoritmo inteligente para identificar quais produtos seus clientes gostam de adquirir e, assim, investir mais neles. A análise de big data pode permitir descobrir com antecedência os serviços nos quais os clientes podem estar interessados, antecipando seus desejos e garantindo que eles não caiam na concorrência.
La tecnofinanças (fintech) inclui todas as tecnologias utilizadas para fins financeiros. As empresas financeiras têm enormes quantidades de dados obtidos não apenas de seus clientes, mas também da situação geral do mercado. Além disso, esses dados são qualitativamente úteis, de modo que incluem informações tanto sobre o mercado quanto sobre o comportamento humano: por exemplo, é possível estudar a correlação entre como uma determinada situação do mercado global afeta vários segmentos da população e sua escolha de fazer certos investimentos em detrimento de outros. Ainda que por um lado esta vasta disponibilidade de dados seja útil, sem sistemas de análise adequados correm o risco de permanecer inúteis.
Por isso, as financeiras investem cada vez mais na pesquisa e desenvolvimento de algoritmos de análise de dados, pois permitem discernir as informações realmente necessárias e extrapolar relações que não são imediatamente óbvias; apenas pense que você espera isso O investimento global em IA será de US$ 35.8 bilhões até o final de 2019. As informações extraídas dos serviços de IA ajudam corretores, comerciantes e analistas financeiros a entender melhor a situação econômica atual e a desenvolver estratégias de investimento. Um dos grandes pontos fortes desses algoritmos é a velocidade dos cálculos, que permite desenvolver estratégias em menos tempo, um aspecto útil no mercado cambiante de títulos financeiros.
Outro uso da inteligência artificial está em robo-conselheiros, software que auxilia os clientes na gestão de carteiras. Através de um questionário inicial, o robo-advisor recolhe informação sobre o património, contas financeiras e objetivos do cliente; essas informações são usadas para criar uma carteira de investimentos personalizada com base no perfil de risco do cliente e há empresas que afirmam que seus robo-advisors são capazes de atualizar automaticamente a carteira com base nas mudanças do mercado, para garantir o alcance do objetivo do cliente. Promotores de robo-advisors apresentam o capacidade das máquinas de analisar o mercado e tomar decisões a sangue frio como um de seus pontos fortes, reduzindo o risco de investimentos fracassados, influenciados pelo atual estado psicológico do investidor.
Embora esta seja uma observação razoável, é importante lembrar que todo usuário tem influência no mercado e nem todos necessariamente se comportarão racionalmente; os resultados finais previstos pelo software podem assim não se concretizar e é também por esta razão que para já ainda não conseguimos a automatização total dos processos de investimento. Os principais benefícios da IA no campo financeiro podem, portanto, ser resumidos da seguinte forma: capacidade de analisar com mais eficiência a quantidade de dados disponíveis, para que os investidores possam potencialmente aumentar seus ganhos. No entanto, também existem riscos na adoção de sistemas de IA, principalmente no que diz respeito ao uso ético dessas tecnologias e à manutenção da privacidade do cliente.
Pense no recente caso do Facebook e da Cambridge Analytica, onde a plataforma social foi pesadamente multada por permitir que a consultoria britânica usasse os dados pessoais dos eleitores americanos de forma imoral e ilegal. Este fato demonstrou a necessidade de regulamentações e diretrizes para direcionar a pesquisa neste campo e em maio deste ano a OCDE ditou os Cinco Mandamentos aos quais os desenvolvedores de IA devem obedecer na criação de tais máquinas e softwares, inclusive no terceiro mandamento que "não há deve haver transparência e divulgação responsável em torno dos sistemas de inteligência artificial, para garantir que as pessoas entendam tudo relacionado ao seu uso e possam tirar o máximo proveito de seus resultados”.
Acho que a OCDE tenta salvaguardar o desenvolvimento da IA como uma tecnologia desenvolvida pelo homem e para seu benefício, estabelecendo limites para impedir seu desenvolvimento descontrolado até que não seja mais capaz de governá-la; isso está incluído no segundo ponto, onde falamos sobre “incluem salvaguardas que permitem a intervenção humana”. É importante que tenha havido uma discussão para traçar as diretrizes para o desenvolvimento da IA, mesmo que depois de uma primeira leitura os mandamentos não fiquem totalmente claros: por exemplo, o quarto ponto fala de sistemas de IA que “devem funcionar de forma estável e segura ao longo de sua existência. Uma certeza desse tipo é difícil, principalmente porque os algoritmos que utilizam aprendizado de máquina são baseados em cálculos probabilísticos, que por natureza não dão certezas absolutas.
Em segundo lugar, parece sugerir que os sistemas de IA usados pelas empresas não pode ter bugs ou sofrer upgrades, porque isso implicaria que havia erros que precisavam ser corrigidos. Mas se o sistema não estiver mais em fase experimental, ele já deve estar "estável e seguro". O quinto mandamento é o de maior importância, pois define a responsabilidade dos criadores e gestores de um sistema de inteligência artificial. Espera-se que isso leve as pessoas a não impulsionar o progresso aleatoriamente, mas a explorar as opções disponíveis e os efeitos de suas escolhas. Além disso, é importante ter um responsável pelos resultados em quem se pode confiar ou desconfiar e não se pode agradecer ou criticar uma máquina por escolhas feitas com base em cálculos.
Por esta razão, embora as tecnologias de IA sejam agora utilizadas em muitos campos, penso que não serão capazes de sobrecarregar o ser humano e em setores como o financeiro ou o prognóstico médico não haverá sistemas totalmente automatizados. O apelo da IA para análise de dados é que ela pode ser aplicada em qualquer lugar, pois as informações podem ser acumuladas em todos os aspectos da vida. Os humanos são fascinados pelo potencial da IA poder compreender melhor a informação que temos disponível, permitindo-nos fazer novas descobertas ou realizar tarefas de forma mais produtiva e limitando o esforço de ter que tentar outras formas que poderiam ser menos eficientes.
Porém, é importante lembrar que se envolver e errar nos permite progredir, aprendendo com a experiência, e nos faz entender a importância de nossas ações, pois devemos ser responsáveis por elas. O que os humanos precisam é desenvolver uma cultura de como usar tecnologias de IA apropriadamente, seja curioso e aprenda a não depender totalmente das máquinas, mas mantenha sempre a capacidade de se perguntar se existem outras formas de atingir o objetivo.
Gostaria de concluir com um comentário sobre a definição precisa de uma máquina inteligente; embora tenha havido conquistas incríveis na última década, incluindo o desenvolvimento de software capaz de competir com campeões em jogos como xadrez ou igualar, senão superar os humanos em tarefas como reconhecer certos elementos em imagens, essas máquinas apenas realizam as atividades para os quais foram especificamente programados.
Eu acho que um ser "inteligente" deve ser capaz de realizar outras atividades também, tendo não apenas o conhecimento de como se comportar, mas também a consciência para escolher qual ação é melhor para seus interesses. A consciência de si e das suas capacidades é uma das características fundamentais do ser humano e creio ser necessário poder falar de inteligência. Pesquisadores da área de ciências cognitivas estão interessados em entendê-lo melhor, mesmo que ainda não tenha sido replicado em máquinas. Na minha opinião, esse será um objetivo fundamental, mas até que seja alcançado não me sinto em condições de definir os sistemas ali analisados como totalmente "inteligentes".
