Quando a IA vai pegar seu emprego? Estudo mostra as profissões mais afetadas

Parece que a conquista completa dos empregos pelos pelas Inteligências Artificiais foi adiada incontáveis vezes desde 2022, quando o ChatGPT foi lançado.

Após as empresas de IA prometerem a divina Inteligência Artificial Generalizada, o que percebemos são:

IA mandando código errado e fazendo empresas como a Amazon perderem bilhões.
Desenvolvedores ficam 19% menos produtivos usando IA;
CEOs, donos de empresas e gerentes ficam delirantes, achando que são engenheiros de software do dia para a noite. Resultando em demissões massivas e tentativas frustradas de recontratação.

O que as pessoas não entendem é que as IAs são grandes geradoras de “lero-lero”, os Modelos Grandes de Linguagem (LLMs) são modelos probabilísticos treinados com grandes bancos de dados para adivinhar a próxima palavra que será gerada baseada no que você digitou.

Mas a promessa dos fundadores de empresas de IA não foi a de que esses modelos iriam apenas melhorar e gerar códigos ou chats com maior qualidade e menos erros e sim que teríamos uma Inteligência Artificial Generalizada, a AGI. A diferença é que a AGI realmente poderia substituir as funções de um engenheiro de software sem muitos problemas ou fazer um atendimento de psicologia sem gerar efeitos colaterais em seus pacientes.

O inverno das IAs está chegando?

O quão perto estamos de uma AGI? Para Yann LeCun, um dos pais da Inteligência Artificial moderna e ex-chefe de IA do Facebook, os modelos atuais de LLMs como o ChatGPT estão chegando em um platô e estão longe de uma Inteligência Artificial Generalizada.

O mundo real é muito mais complicado do que um modelo de linguagem preditiva da próxima palavra ou linha de código.

Mas se a IA não vai substituir todos os trabalhos tão rapidamente como os donos de empresas de IA predizem. Quais os trabalhos estão mais vulneráveis a melhorias incrementais e pequenas aos modelos atuais de IA?

Essa é a pergunta certa e algumas empresas como a Microsoft fizeram pesquisas sobre isso usando dados de IA. Esse estudo mostrou dados do Copilot e em quais tarefas ele teve mais ou menos sucesso em fazer.

Quais são as profissões mais e menos afetadas pela IA?

Um estudo feito pela Microsoft Research, mostrou quais profissões a Inteligência Artificial mais performa bem e quais ela está longe de conseguir algum resultado positivo.

Podemos ver que tradutores, desenvolvedores de web, cientistas de dados, escritores e autores são mais afetados, pois a IA conseguiu na maioria das vezes sucesso nas operações pedidas por esses profissionais.

Mas de qualquer forma, ressaltar que isso sempre foi feito com uma ação de um humano por trás.

As IAs atuais não são capazes de planejar as consequências dos próprios atos no futuro. Por isso, algumas profissões vão continuar, mas com menos pessoas. Um exemplo clássico é o matemático, ele era o cara que calculava, surgiram as calculadoras e o matemático passou a fazer tarefas mais importantes, como ensinar ou até mesmo pensar em funções e soluções para problemas complexos.

Enquanto a AGI não chegar muitas profissões perderão seus significados atuais e podem ser modificadas para fazer outras coisas. Por exemplo, agora, os desenvolvedores acharam uma segunda profissão, corrigir os erros de IA criados pelos novos engenheiros de “prompt”.

E quando ela chegar? Bom, aí realmente não há o que fazer. Mas, muitas pessoas a acreditam que teremos um inverno de IA e isso não seria algo incomum. Na década de 50, um memorando criou um enorme entusiasmo na comunidade de pesquisa em IA, a IBM baseando-se nele, criou a primeira máquina de tradução automática, gerando o Experimento Georgetown IBM. A máquina conseguiu traduzir 60 frases do russo para o inglês. A mídia disse que era o fim dos tradutores, que o primeiro cérebro bilíngue foi criado e todo tipo de exagero.

Com isso, os pesquisadores conseguiram fundos do governo para pesquisa em IA.

Os autores afirmavam que, dentro de três a cinco anos, a tradução automática poderia ser um problema resolvido. No entanto, o progresso real foi muito mais lento e, após o relatório um relatório governamental de 1966, que constatou que os dez anos de pesquisa não haviam atendido às expectativas, o financiamento foi drasticamente reduzido.

E de 1966 até recentemente poucos investimentos de grande porte foram feitos em IA. Se isso acontecer, o melhor que você pode fazer é estudar os sistemas atuais de IA, implementá-los quando eles forem positivos e simplesmente se preparar para uma possível AGI.

É por isso que você deve ser soberano, tentar ter sua própria fonte de renda, alimentos e uma base sólida para que você e sua família enfrente o futuro.

Mais recursos:

https://www.historyofdatascience.com/ai-winter-the-highs-and-lows-of-artificial-intelligence

https://medium.com/@jamierothwell/the-real-cost-of-ai-companies-are-firing-people-to-fund-their-shiny-new-toys-and-getting-nothing-9dd868b491d6

https://en.wikipedia.org/wiki/ALPAC

https://pt.scribd.com/document/658749933/Weaver-Memorandum

https://ourworldindata.org/grapher/private-investment-in-artificial-intelligence?time=earliest..2024

https://www.nytimes.com/2024/06/21/business/mcdonalds-ai-drive-thru-white-castle.html