Relatório IA 2022: O Impacto no mundo real

Em 16 de março, o Instituto de Inteligência Artificial Centrada no Homem (HAI) de Stanford divulgou o relatório 2022 AI Index, seu quinto estudo anual sobre o impacto e o progresso da IA. O estudo foi liderado por um grupo interdisciplinar de especialistas e destaca os rápidos avanços técnicos e do mercado da IA, bem como as crescentes preocupações éticas e regulatórias associadas à ela.

“2021 foi o ano em que a IA passou de uma tecnologia emergente para uma tecnologia madura – não estamos mais lidando com uma parte especulativa da pesquisa científica, mas sim com algo que tem impacto no mundo real, tanto positivo quanto negativo”, disse Jack Clark, copresidente do AI Index. “O Índice deste ano nos diz que a IA está sendo integrada à economia e os efeitos disso estão começando a se tornar globais”. No seminário on-line HAI, Clark fez uma excelente apresentação sobre o AI Index.

O relatório está organizado em cinco capítulos:Desempenho Técnico

Ética em IA,

P&D,

Economia e Educação e

Política e Governança.

E aqui estão as principais conclusões de cada capítulo.

1. Desempenho técnico

A IA tornou-se mais acessível e com melhor desempenho, levando a uma adoção comercial mais ampla. “Desde 2018, o custo para treinar um sistema de classificação de imagens diminuiu 63,6%, enquanto os tempos de treinamento melhoraram 94,4%.” Custos de treinamento mais baixos e tempos mais rápidos são vistos em outras tarefas de IA, incluindo mecanismos de recomendação, detecção de objetos e processamento de linguagem.

Os principais benchmarks técnicos dependem cada vez mais de dados de treinamento muito grandes. A maioria dos benchmarks de IA de ponta foi treinada com conjuntos de dados extragrandes. Isso favorece implicitamente grandes empresas com acesso a grandes quantidades de dados.

A IA já supera os níveis de desempenho humano em benchmarks básicos de compreensão de leitura, como SuperGlue e SQuAD, mas ainda não dominou tarefas complexas de linguagem. A IA ainda é incapaz de alcançar o desempenho humano em tarefas linguísticas complexas, como um aNLI, mas a diferença está diminuindo.

O interesse está aumentando em tarefas específicas de visão computacional, como segmentação de imagens médicas e identificação de rostos mascarados, à medida que a pesquisa de IA está cada vez mais focada em mais aplicativos do mundo real. “Por exemplo, apenas 3 trabalhos de pesquisa testaram sistemas contra o benchmark de imagem médica Kvasir-SEG [um aplicativo de segmentação de pólipos gastrointestinais] antes de 2020. Porém em 2021, 25 trabalhos foram apresentados.”

A pesquisa de IA está progredindo no aprendizado geral por reforço. Nas últimas décadas, os sistemas de IA conseguiram dominar tarefas de aprendizado por reforço altamente focadas, como xadrez, Go e videogames. “No entanto, nos últimos dois anos, os sistemas de IA também melhoraram 129% em tarefas mais gerais de aprendizado por reforço (Procgen) [um benchmark de aprendizado por reforço] em que eles devem operar em ambientes novos. Essa tendência fala sobre o desenvolvimento futuro de sistemas de IA que podem aprender a pensar de forma mais ampla.”

Os braços robóticos estão se tornando mais baratos, tornando a pesquisa em robótica mais acessível e econômica. “Uma pesquisa do AI Index mostra que o preço médio dos braços robóticos diminuiu 46,2% nos últimos cinco anos – de US$ 42.000 por braço em 2017 para US$ 22.600 em 2021.”

2. Ética em IA

A ética da IA está agora em toda parte. A rápida implantação de aplicativos de IA do mundo real levou pesquisadores e profissionais a considerar os danos do mundo real que refletem e amplificam os preconceitos sociais humanos e geram informações falsas. Isso inclui “sistemas comerciais de reconhecimento facial que discriminam com base em raça, sistemas de triagem de currículo que discriminam gênero e ferramentas de saúde clínica alimentadas por IA que são tendenciosas em linhas socioeconômicas e raciais”.

Grandes modelos de linguagem são mais capazes do que nunca, mas também mais tendenciosos. No entanto, modelos maiores também são mais propensos a refletir a toxicidade e o viés de seus dados de treinamento. “O modelo de 280 bilhões de parâmetros desenvolvido em 2021 mostra um aumento de 29% nos resultados tóxicos induzidos em relação a um modelo de 117 milhões de parâmetros considerado o estado da arte em 2018.”

A pesquisa sobre a transparência na IA está amplamente difundida. Desde 2014, houve um aumento de cinco vezes nas publicações e em conferências relacionadas à ética na IA. A imparcialidade e o viés algorítmicos estão se tornando um tópico de pesquisa dominante com amplas implicações. “Pesquisadores preocupados com isso, contribuíram com 71% a mais de publicações ano após ano em conferências focadas em ética na IA nos últimos anos.”

Modelos multimodais podem levar a um aumento de vieses. Os modelos de aprimoramento de IA estabeleceram novos recordes em tarefas como classificação e criação de imagens a partir de descrições de texto, “mas também refletem estereótipos e preconceitos sociais em seus resultados – experimentos no CLIP mostraram que imagens de pessoas negras foram classificadas erroneamente como não-humanas em mais de duas vezes a taxa de qualquer outra raça.”

3. Pesquisa e desenvolvimento

Publicações. O número total de publicações de IA no mundo cresceu de cerca de 162.500 em 2010 para 334.500 em 2021, com artigos de periódicos (51,5%) e artigos de conferências (21,5%) como as duas maiores categorias. A China foi a líder em artigos de periódicos (31% do total) e conferências, artigos (28%), seguido pela União Europeia e Reino Unido (19% em cada categoria) e os EUA (13,7% e 17%, respectivamente ).

Colaborações entre países. “Apesar das crescentes tensões geopolíticas, os Estados Unidos e a China tiveram o maior número de colaborações entre países em publicações de IA de 2010 a 2021, aumentando cinco vezes desde 2010. A colaboração entre os dois países produziu 2,7 vezes mais publicações do que entre o Reino Unido e China – o segundo maior da lista.”

Colaboração Intersetorial. O setor de educação teve o maior número de publicações de IA (59,6%) em 2021, seguido por organizações sem fins lucrativos (11,3%), empresas privadas (5,2%) e governo (3,2%). “De 2010 a 2021, a colaboração entre organizações educacionais e sem fins lucrativos produziu o maior número de publicações de IA, seguida pela colaboração entre empresas privadas e instituições educacionais e entre instituições educacionais e governamentais.”

Patentes. Mais de 30 vezes mais patentes foram registradas em 2021 do que em 2015, uma taxa de crescimento anual composta de 77%. Em 2021, a China registrou mais da metade (51,7%) das patentes do mundo, seguida pelos EUA (16,9%) e pela UE e Reino Unido (3,9%).

4. Economia e Educação

Investimento. Em 2021, o investimento privado em IA totalizou cerca de US$ 93,5 bilhões, mais que o dobro dos US$ 46 bilhões investidos em 2020 e mais de 10 vezes os US$ 9 bilhões investidos em 2015. No entanto, o número de startups de IA recém-financiadas caiu de 1.051 empresas em 2019 e 762 em 2020, para 746 em 2021, – um reflexo da crescente adoção da IA por empresas maiores e mais maduras. Além disso, houve 15 rodadas de financiamento de US$ 500 milhões ou mais em 2021, em comparação com 4 em 2020.

Gerenciamento de dados, processamento e nuvem receberam a maior quantidade de investimento privado em IA em 2021, 2,6 a mais do que em 2020. Seguido por medicina e saúde, fintech, audiovisual, semicondutor, automação industrial, varejo e fitness e bem-estar.

Em 2021, os EUA lideraram o mundo em investimento privado geral em empresas de IA (US$ 52,9 bilhões), seguidos pela China (US$ 17,2 bilhões), União Europeia (US$ 6,42), Reino Unido (US$ 4,65 bilhões) e Israel (US$ 2,4 bilhões). Os EUA também lideraram o número de empresas de IA recém-financiadas (299) em 2021, seguidas pela China (119), UE (106), Reino Unido (49) e Israel (28).

Educação. Em 2020, IA/ML foi a especialidade mais popular (21%) dos graduados em Ciências da Computação nos EUA, enquanto Robótica/Visão foi a 6ª especialidade mais popular (6,3%). Entre 2010 e 2020, o número de graduados em CS PhD nos EUA com especialidades de IA/ML e robótica/visão cresceu 72% (161 a 277) e 51% (55 a 83), respectivamente.

Em 2020, 60% dos novos doutorados em IA/ML nos EUA foram para a indústria, 24% para a academia, 2% para o governo e 12% para cargos fora dos EUA. A porcentagem de doutorados entrando na indústria versus academia aumentou substancialmente na última década, de aproximadamente a mesma porcentagem em 2010 para 2,5 vezes maior em 2020. 60,5% dos novos doutorados em IA/ML eram estudantes internacionais, 14% dos quais aceitaram empregos fora os EUA.

5. Política e Governança

Houve um aumento acentuado no número de projetos de lei relacionados à IA no Congresso dos EUA entre 2015 e 2021, mas apenas 2% se tornaram lei. “[A] atual sessão do Congresso (a 117ª) está a caminho de registrar o maior número de menções relacionadas à IA desde 2001, com 295 menções até o final de 2021, na metade da sessão, em comparação com 506 na anterior ( 116ª) sessão. … Os legisladores estaduais nos Estados Unidos aprovaram 1 em cada 50 projetos de lei que contêm disposições de IA em 2021, enquanto o número de projetos de lei propostos cresceu de 2 em 2012 para 131 em 2021.”

No geral, o Índice de IA de 2022 mostra que, após décadas de promessas e hype, a IA finalmente se tornou uma das tecnologias que definem nossa era. A IA já está causando impacto nas economias do mundo real, e abordar suas preocupações éticas e sociais agora é uma prioridade para governos de todo o mundo.

Tendências tecnológicas que remodelarão as empresas na próxima década

“Na próxima década, experimentaremos mais progresso do que nos últimos 100 anos, à medida que a tecnologia remodela as ciências da saúde e dos materiais, energia, transporte e uma ampla gama de outras indústrias e domínios”, observa um estudo recente da McKinsey sobre As principais tendências em tecnologia.

“Essas tendências podem não representar as tecnologias mais legais e de ponta. Mas são elas que atraem mais dinheiro, produzem mais registros de patentes e geram as maiores implicações sobre como e onde competir e os recursos necessários para acelerar o desempenho e desenvolvimento.”

“Unificando todas elas está o efeito combinatório da computação massivamente mais rápida, impulsionando novas convergências entre tecnologias; avanços em ciências da saúde e materiais; uma série de novas funcionalidades de produtos e serviços; e uma base sólida para a reinvenção de empresas, mercados, indústrias e setores.”

O estudo da McKinsey examinou mais de 40 tendências de tecnologias com base em sua maturidade técnica e impacto no setor para identificar aquelas que mais importavam para as empresas. Então, para quantificar a disrupção geral que uma tendência provavelmente causará, o estudo calculou uma pontuação para cada tecnologia com base em seis métricas:

1) Publicações e registros de patentes, – os principais indicadores da importância de uma tendência;

2) Menções de notícias e pesquisas on-line, – que representam o nível de interesse público; e

3) Montantes e número de empresas que realizam investimentos privados, – as medidas de interesse financeiro.

“A comparação de pontuações compostas de momentum ajudará os executivos a reconhecer quanta disrupção uma tendência provavelmente causará e em quanto tempo essa disrupção terá implicações nos negócios.”

O estudo então selecionou as dez principais tendências, – sete intersetoriais e três específicas – com base em suas pontuações de impulso e impacto disruptivo nos negócios. Essas principais tendências reforçam umas às outras, amplificando e acelerando seu impacto disruptivo em indústrias e modelos de negócios. Vou resumir os principais atributos de cada tendência, na ordem de suas pontuações de impulso.

Infraestrutura distribuídaTecnologia chave: computação em nuvem;

Objetivo: mover o poder de computação para a borda das redes para alcançar dispositivos, com menor latência, em um número maior de locais e acelerar a tomada de decisões;

Impacto potencial: Mais de 75% dos dados gerados serão processados pela computação em nuvem e de ponta até 2025;

Maturidade técnica: média;

Aplicabilidade: média a alta;

Pontuação de impulso: 45.

“A ampla disponibilidade de infraestrutura e serviços de TI por meio da computação em nuvem pode mudar a demanda por infraestrutura de TI no local e reduzir a necessidade de configuração e manutenção de TI, enquanto a democratização da infraestrutura ajudará a mudar a vantagem competitiva da TI para o desenvolvimento e o talento de software.”

IA aplicadaTecnologias chave: aprendizado de máquina, visão computacional, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala;

Objetivo: treinar algoritmos baseados em IA para entender dados do mundo real, incluindo documentos, vídeos, imagens e áudio em linguagem natural;

Impacto potencial: até 2024, mais de 50% dos pontos de contato do serviço digital do usuário serão aumentados por algoritmos orientados por IA;

Maturidade técnica: média;

Aplicabilidade: alta;

Pontuação de impulso: 41.

“À medida que a IA amadurece e continua a escalar, ela permitirá novos aplicativos (por exemplo, ciclos de desenvolvimento mais rápidos e insights detalhados do cliente), eliminará o trabalho para tarefas repetitivas (por exemplo, arquivamento, preparação de documentos e indexação) e apoiará o alcance global de serviços e talentos altamente especializados (por exemplo, telemedicina aprimorada e a capacidade de engenheiros especializados para trabalhar em plataformas de petróleo a partir da segurança da terra)”.

Computação de próxima geraçãoTecnologias chave: circuitos integrados específicos de aplicação (ASICs), computação quântica;

Objetivo: permitir o desenvolvimento de serviços orientados por IA usando conjuntos de dados muito grandes e aprendizado de máquina e reduzir os ciclos de desenvolvimento nas indústrias química, farmacêutica e outras;

Impacto potencial: valor potencial de mais de US$ 1 trilhão em casos de uso até 2035;

Maturidade técnica: baixa a média;

Aplicabilidade: alta;

Pontuação de impulso: 39.

“Altas capacidades computacionais permitem novos casos de uso, como simulação em nível de molécula, reduzindo a experiência empírica e os testes necessários para uma variedade de aplicações e levando ao seguinte: disrupção em setores como materiais, produtos químicos e farmacêuticos; desenvolvimentos de produtos altamente personalizados, por exemplo na medicina; a capacidade de quebrar a maioria dos algoritmos de segurança criptográfica, interrompendo as abordagens atuais de segurança cibernética; e a difusão mais rápida de veículos autônomos”.

Futuro da programaçãoTecnologias chave: software 2.0, redes neurais, aprendizado de máquina, big data;

Objetivo: utilizar métodos de machine leaning para automatizar o desenvolvimento de software;

Impacto potencial: redução de cerca de 30% no tempo de trabalho necessário para desenvolvimento e análise de software;

Maturidade técnica: média;

Aplicabilidade: médio;

Pontuação de impulso: 38.

“Software 2.0 cria novas formas de escrever software e reduz a complexidade; no entanto, à medida que as empresas buscam dimensionar seus recursos de desenvolvimento de software, elas precisarão dominar as práticas e a tecnologia de DataOps e MLOps para aproveitar ao máximo o futuro da programação.”

Arquitetura de confiançaPrincipais tecnologias: blockchain, Distributed Ledger Technologies (DLT), Zero Trust Security;

Objetivo: ajudar entidades comerciais e indivíduos a estabelecer confiança e conduzir negócios sem a necessidade de intermediários para lidar com a crescente ameaça de ataques cibernéticos.

Impacto potencial: cerca de 10% do PIB global poderá ser associado a tecnologias de arquitetura de confiança até 2027;

Maturidade técnica: média a alta;

Aplicabilidade: média a alta;

Pontuação de impulso: 32.

“Arquiteturas de confiança ajudam entidades comerciais e indivíduos a estabelecer confiança e conduzir negócios sem a necessidade de intermediários, mesmo quando medidas de segurança de confiança zero tratam de ataques cibernéticos crescentes; países e órgãos reguladores provavelmente terão que repensar a supervisão regulatória; tecnologias de contabilidade distribuída reduzirão custos e permitirão modelos de negócios transformadores.”

Futuro da conectividadePrincipais tecnologias: redes de banda larga 5G, IoT;

Objetivo: permitir conectividade mais rápida em distâncias maiores, com downloads exponencialmente mais rápidos e latência reduzida a quase nada;

Impacto potencial: o 5G pode ajudar a atingir até 80% da população mundial até 2030;

Maturidade técnica: média;

Aplicabilidade: médio;

Pontuação de impulso: 31.

“Com o 5G de banda alta ou de banda baixa a média atingindo até 80% da população global até 2030, a cobertura aprimorada e a velocidade das conexões em distâncias longas e curtas permitirão novos serviços (por exemplo, monitoramento remoto de pacientes), negócios modelos (por exemplo, serviços conectados) e experiências do cliente de última geração (por exemplo, VR ao vivo).”

Automação e virtualização de processosTecnologias chave: robótica, IoT industrial, RPA, gêmeos digitais, manufatura aditiva (AM);

Objetivo: agilizar as tarefas de rotina, melhorar a eficiência operacional e acelerar o time to market;

Impacto potencial: 50% das tarefas de trabalho poderão ser automatizadas até 2025;

50 bilhões de dispositivos serão conectados pelo IIOT até 2025; e

Cerca de 10% dos processos de fabricação poderão ser substituídos por AM até 2030;

Maturidade técnica: alta;

Aplicabilidade: médio.

Pontuação de impulso: 24.

“Robôs reconfiguráveis e de autoaprendizagem impulsionarão a automação de processos físicos além das atividades de rotina para incluir as menos previsíveis, levando a menos pessoas trabalhando nessas atividades e a uma reconfiguração da força de trabalho. … Simulações avançadas e impressão 3-D/4-D virtualizarão e desmaterializarão os processos, encurtando os ciclos de desenvolvimento à medida que os ciclos de vida de produtos e serviços cada vez mais curtos continuam a acelerar, pressionando ainda mais os pools de lucros e acelerando as práticas estratégicas e operacionais.”

Energia limpaTecnologias chave: geração de energia neutra em carbono, fusão nuclear, baterias, distribuição e medição inteligentes;

Objetivo: atender à crescente necessidade de geração de energia limpa;

Impacto potencial: gerar mais de 75% da energia global com tecnologias renováveis até 2050;

Maturidade técnica: média a alta;

Aplicabilidade: baixa a média;

Pontuação de impulso: 19

“À medida que as tecnologias limpas descem na curva de custo, elas se tornam cada vez mais disruptivas para os modelos de negócios tradicionais, criando novas oportunidades de construção de negócios, programas de melhoria operacional impulsionados por tecnologias limpas e novos mandatos sobre mudanças climáticas que podem alterar o balanço das emissões de carbono. Setores intensos, ao mesmo tempo em que fornece a energia verde necessária para sustentar o crescimento exponencial da tecnologia”.

Bio revoluçãoTecnologias chave: biomoléculas, biossistemas, biomáquinas, biocomputação, ômica;

Objetivo: grandes inovações em vários setores, incluindo saúde, agricultura, energia, produtos de consumo e serviços;

Impacto potencial: US$ 2 a US$ 4 trilhões de impacto econômico direto nos próximos 10 a 20 anos;

Maturidade técnica: baixa a média;

Aplicabilidade: médio

Pontuação de impulso: 18.

Genômica, proteômica e outras ômicas “permitem a análise rápida de materiais genéticos e abrem possibilidades (por exemplo, para desenvolvimento rápido de vacinas, medicina personalizada e terapia genética). O uso de material biológico para fins de computação pode permitir uma vasta expansão do armazenamento de dados usando o DNA como meio de informação.”

Materiais de próxima geraçãoTecnologias chave: nanomateriais e nanopartículas, grafeno, materiais de camada única;

Objetivo: permitir novas funcionalidades e desempenho aprimorado em produtos farmacêuticos, energia, transporte, saúde, semicondutores e manufatura;

Impacto potencial: Amplo potencial disruptivo em vários setores, incluindo construção, automotivo, embalagem e manufatura;

Maturidade técnica: baixa a média;

Aplicabilidade: baixa a média;

Pontuação de impulso: 14.

“Ao mudar a economia de uma ampla gama de produtos e serviços, os materiais de próxima geração podem mudar a economia da indústria e reconfigurar as empresas dentro dela (por exemplo, permitindo a integração de materiais sustentáveis e fontes de energia renovável em processos), ajudando a criar materiais inteligentes com propriedades programáveis que respondem a estímulos de fatores externos.”

“Os executivos devem pensar em três questões principais ao considerarem onde e quando investir, enquanto acertam o momento certo”, observa o estudo da McKinsey em conclusão.

1) Escala de impacto: Qual a importância desta tendência para um determinado setor ou empresa?;

2) Maturidade técnica: Quão rápido você precisa reagir?; e

3) Ajuste com a organização: é o momento certo para dimensionar qualquer uma das tecnologias devido ao seu estágio e velocidade de maturidade?

A Web3 pode inaugurar um novo sistema econômico?

O Bitcoin surgiu em 2008 com o lançamento do artigo Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System, que explicou como projetar uma criptomoeda descentralizada e um sistema de pagamento digital sem a necessidade de bancos centrais ou intermediários confiáveis. Blockchain, o livro de registro digital para gerenciar e certificar a validade das transações de bitcoin, foi introduzido no mesmo artigo.

Ao longo dos anos, o blockchain transcendeu seus objetivos originais e evoluiu em duas direções principais. Ele continua a se concentrar no blockchain como a plataforma subjacente ao bitcoin, mas também se tornou a plataforma para um grande número de criptomoedas, tokens digitais e outros ativos criptográficos que foram criados desde então. O outro foco do blockchain está relacionado ao uso de sua base de dados distribuída confiável para aplicativos do setor público e privado envolvendo várias instituições, como cadeias de suprimentos, serviços financeiros e saúde. O campo de criptomoedas é baseado em blockchains públicos sem permissão, nos quais qualquer pessoa pode participar e exigir algum tipo de sistema de prova de trabalho ou prova de participação. O campo multi-institucional é baseado principalmente em blockchains privados com permissão, onde a participação é restrita às instituições que fazem transações entre si.

Meus interesses, em particular, estão no uso de blockchains em aplicativos de negócios e do setor público por dois motivos principais:

Primeiro, considero o blockchain como um próximo passo importante na evolução contínua da Internet, ajudando-nos a melhorar a segurança das transações e dados da Internet, desenvolvendo uma camada com os serviços criptografados padrão para comunicação, armazenamento e acesso a dados seguros. E, a longo prazo, as tecnologias blockchain podem melhorar significativamente a eficiência, a resiliência e o gerenciamento de aplicativos globais complexos envolvendo várias instituições.

Mas, embora eu tenha sido um pouco cético em relação às criptos, vários tópicos intrigantes relacionados a esse tema recentemente chamaram minha atenção, incluindo Tokens Não Fungíveis (NFTs), Finanças Descentralizadas (DeFi) e especialmente Web3. Esses vários tópicos foram bem explicados por Kevin Roose no The Latecomer’s Guide to Crypto, um artigo de 20 de março do NY Times.

“Cripto! Durante anos, parecia o tipo de tendência tecnológica fugaz que a maioria das pessoas poderia ignorar, como hoverboards ou Google Glass”, escreveu Roose. “Mas seu poder, tanto econômico quanto cultural, tornou-se grande demais para ser ignorado… Entender as criptomoedas agora – especialmente se você é naturalmente cético – é importante por alguns motivos.” Esses incluem:

A criptomoeda será transformadora. “Apesar de a terem pintado como uma besteira no início, a criptomoeda não é apenas mais um fenômeno estranho da internet. É um movimento tecnológico organizado, armado com ferramentas poderosas e hordas de crentes ricos, cujo objetivo é nada menos que uma revolução econômica e política total.” Sua cultura online faz parte de “um movimento ideológico robusto e bem financiado que tem sérias implicações para nosso futuro político e econômico”.

A Criptografia pode ser destrutiva. Se tivéssemos prestado mais atenção às mídias sociais em seus primeiros anos, poderíamos ter sido capazes de orientá-las em uma direção melhor e possivelmente evitar os problemas sérios que surgiram mais tarde em meados de 2010. “Entender a criptomoeda agora” é a melhor maneira de garantir que ela não se torne uma força destrutiva mais tarde. … Ninguém sabe ainda se a criptomoeda vai ou não ‘funcionar’, no sentido mais amplo.

… Mas há dinheiro e energia reais nisso, e muitos veteranos de tecnologia com quem conversei me disseram que a cena cripto de hoje parece, para eles, como 2010 novamente – com a tecnologia atrapalhando o dinheiro desta vez, em vez da mídia.

Crypto é uma chave geracional. O mundo das criptomoedas inclui diversas comunidades “que lutam umas com as outras constantemente, e muitas têm ideias muito diferentes sobre o que a criptomoeda deveria ser“. … “Se eu estivesse realmente tentando convencê-lo a aprender sobre criptografia, eu diria que pode ser uma espécie de chave-mestra geracional – talvez a maneira mais rápida de refrescar sua consciência cultural e decifrar as crenças e ações dos jovens de hoje , … conhecer alguns conceitos básicos de criptografia pode ajudar alguém perplexo com atitudes emergentes sobre dinheiro e poder a se sentir mais fundamentado.”

O Guia de Roose está organizado em cinco seções, cada uma consistindo em uma série de perguntas e respostas destinadas a explicar um tópico específico de criptografia: O básico, O que são DAOs?, O que são NFTs?, O que é DeFi? e O que é Web3?. Já que estou mais interessado em web3, vou focar nessa seção.

Quantidades significativas de capital, talento e energia estão indo agora para start-ups da web3. “As empresas de capital de risco investiram mais de US$ 27 bilhões em projetos relacionados a criptomoedas somente em 2021 – mais do que nos 10 anos anteriores combinados – e grande parte desse capital foi para projetos da web3. … E a indústria tornou-se um ímã para talentos de tecnologia, com muitos funcionários de grandes empresas de tecnologia deixando empregos confortáveis e estáveis para buscar suas fortunas na web3.”

Uma boa maneira de entender o web3 é compará-lo com web1 e web2. Web1, – a Internet original e a World Wide Web da década de 1990 e início dos anos 2000, – foi focada principalmente na publicação e acesso a informações em páginas da Web usando protocolos abertos como o HTTP. Web2, também conhecido como Web 2.0, surgiu em 2005 como a próxima fase da Internet, dando aos usuários a capacidade de criar e publicar seu próprio conteúdo em sites pessoais, blogs e plataformas de mídia social como Facebook, Twitter e YouTube. Com o tempo, a maior parte dessa atividade foi dominada e monetizada por um pequeno número de empresas superstars globais.

Existem vários estudos, visões e tendências sobre a web3. Alguns críticos veem a web3 como pouco mais do que hype, um esforço de rebranding para eliminar parte da bagagem cultural e política das criptomoedas. “Outros acreditam que é uma visão distópica de uma internet paga para jogar, na qual cada atividade e interação social se torna um instrumento financeiro a ser comprado e vendido.”

Por outro lado, alguns outros argumentam que a web3 substituirá as megaplataformas corporativas de hoje por redes baseadas em blockchain que combinam a infraestrutura aberta da web1 com a participação pública da web2, e que dará início a uma Internet mais aberta, empreendedora e intermediária – em uma economia digital livre. Seus defensores acreditam que a web3 dará aos criadores e usuários uma maneira de monetizar suas atividades e contribuições; que os envolverá na governança e na tomada de decisões das plataformas que apoiam seu trabalho; e que dará aos indivíduos mais privacidade e controle sobre seus dados, sendo menos dependentes de modelos de negócios baseados em publicidade e anúncios direcionados.

“Claro, esta é uma versão altamente idealista da web3, esboçada principalmente por pessoas que têm interesse financeiro em fazer isso acontecer”, disse Roose. “A realidade pode ser muito diferente.”

Um outro artigo muito bom sobre web3 é o Por que é muito cedo para se empolgar com a Web3, de Tim O’Reilly, fundador da O’Reilly Media. “Tem havido muita conversa sobre Web3 ultimamente, e como uma das pessoa que definiu ‘Web 2.0’ 17 anos atrás, muitas vezes me pedem para comentar”, escreveu O’Reilly.

A Internet original visava desenvolver uma rede global de computadores descentralizada “na qual ninguém precisa estar no comando, desde que todos façam o possível para seguir os mesmos protocolos e sejam tolerantes a desvios. Este sistema rapidamente superou todas as redes proprietárias e mudou o mundo. Infelizmente, o tempo provou que os criadores desse sistema eram muito idealistas, deixando de levar em conta os maus atores e, talvez mais importante, não antecipando a enorme centralização de poder que seria possibilitada pelo big data, mesmo em cima de um sistema descentralizado de rede.“

A Web3 agora visa substituir a confiança e as boas intenções por uma rede baseada em blockchain, onde transparência e irrevogabilidade são incorporadas à tecnologia. “Gosto do idealismo da visão da Web3, mas já estivemos lá antes”, disse O’Reilly. “Durante minha carreira, passamos por vários ciclos de descentralização e recentralização. O computador pessoal descentralizou a computação ao fornecer uma arquitetura de PC commodity que qualquer um poderia construir e que ninguém controlava. Mas a Microsoft descobriu como recentralizar a indústria em torno de um sistema operacional proprietário. O software de código aberto, a internet e a World Wide Web quebraram o domínio do software proprietário com software livre e protocolos abertos, mas em poucas décadas, Google, Amazon e outros construíram enormes novos monopólios baseados em big data.”

“Os desenvolvedores de Blockchain acreditam que desta vez encontraram uma resposta estrutural para a recentralização, mas tendo a duvidar disso. Uma pergunta interessante a ser feita é qual pode ser o próximo locus para centralização e controle. A rápida consolidação da mineração de bitcoin em um pequeno número de mãos por meio de menores custos de energia para computação indica um tipo de recentralização. Haverá outros.”

“Para que a Web3 se torne um sistema financeiro de propósito geral, ou um sistema geral de confiança descentralizada, ela precisa desenvolver interfaces robustas com o mundo real, seus sistemas jurídicos e a economia operacional”, acrescenta O’Reilly. “O dinheiro fácil a ser ganho especulando em ativos de criptomoedas parece ter distraído desenvolvedores e investidores do trabalho árduo de construir serviços úteis do mundo real.”

Concluindo, se “a Web3 anuncia o nascimento de um novo sistema econômico, vamos torná-lo um que aumente a verdadeira riqueza – não apenas a riqueza de papel para aqueles que tiveram a sorte de entrar cedo, mas bens e serviços que realmente mudam a vida e tornam a vida melhor para todos.”

A crescente lacuna entre mudança tecnológica e mudança institucional

Algumas semanas atrás, li o artigo The Exponential Age Will Transform Economics Forever, escrito por Azeem Azhar baseado em seu livro The Exponential Age. A tese central de Azhar é que há um abismo entre o que a tecnologia nos permite fazer e o que nossas instituições estão preparadas para lidar, e isso está se ampliando rapidamente. Novas tecnologias estão sendo inventadas e escaladas em um ritmo cada vez mais rápido. Mas nossas instituições – incluindo nossos sistemas econômicos, organizações políticas e normas sociais – mudam muito mais lentamente. Enquanto os avanços tecnológicos seguem uma curva exponencial, a adaptação institucional segue uma linha reta e incremental.

A lacuna entre mudança tecnológica e institucional não é nenhuma novidade. Desde o advento da Revolução Industrial, houve um intervalo de tempo significativo entre o surgimento de uma tecnologia transformadora e seu impacto nas economias e sociedades. Mesmo depois de atingir um ponto crítico de aceitação do mercado, leva um tempo considerável, muitas vezes décadas, para que seus benefícios sejam totalmente percebidos.

Em The Productivity J-Curve, um artigo de 2018, escrito por Erik Brynjolfsson, Daniel Rock e Chad Syverson, eles explicam que tecnologias transformadoras de propósito geral, como motor a vapor, eletricidade e semicondutores, “são as tecnologias definidoras de seus tempos e pode mudar radicalmente o ambiente econômico. Elas têm um grande potencial desde o início, mas perceber esse potencial exige maiores investimentos intangíveis e muitas vezes desmedidos e um novo pensar estratégico.”

O ciclo de vida de tecnologias historicamente transformadoras, consiste em duas fases distritais, investimento e colheita. Como as tecnologias são de uso geral por natureza, elas exigem investimentos complementares maciços, incluindo redesenho de processos de negócios, co-invenção de novos produtos e modelos de negócios e requalificação da força de trabalho. Além disso, quanto mais transformadoras as tecnologias, mais tempo leva para chegar à fase de colheita, quando são amplamente adotadas por indivíduos, empresas e indústrias em toda a economia.

Azhar argumenta que a lacuna entre a mudança tecnológica e institucional aumentou consideravelmente em nossa economia digital baseada em dados do século XXI.

“Até o início de 2010, a maioria das empresas assumia que o custo de seus insumos permaneceria bastante semelhante de ano para ano. As matérias-primas podem flutuar com base nos mercados de commodities; mas os processos de planejamento e gestão, poderiam administrar tal volatilidade. Mas na Era Exponencial, um fator primordial para uma empresa é sua capacidade de processar informações. Um dos principais custos para processar esses dados é a computação. E o custo da computação não aumenta a cada ano, ela diminui rapidamente. A dinâmica de como as empresas operam mudou.”

Por exemplo, há poucos anos atrás, as maiores empresas do mundo eram as de automóveis, petróleo, serviços públicos e outras. Mas, nas últimas décadas, assistimos ao surgimento de empresas superstars, que usam os dados coletados de seus clientes para oferecer produtos e serviços personalizados de acordo com suas preferências individuais. Quanto mais dados uma empresa tiver, mais clientes poderá atrair e mais dados poderá coletar, ajudando-as a oferecer produtos e serviços mais personalizados, o que torna suas plataformas ainda mais valiosas. Isso cria efeitos de rede e economias de escala, deixando as empresas menores sem acesso a todos esses dados em grande desvantagem econômica.

Na economia industrial dos dois séculos anteriores, o valor de uma empresa era determinado por seus ativos tangíveis, por exemplo, terrenos, plantas, equipamentos, veículos. Mas, nas últimas décadas, vimos o valor crescente de ativos intangíveis, incluindo patentes, direitos autorais, marcas registradas, fundo de comércio, valor da marca, capital humano, P&D, software e dados.Em 1975, o valor total das 500 maiotes empresas era de US$ 715 bilhões, dos quais 17% eram intangíveis.

Em 1995, as porcentagens mudaram, com os intangíveis sendo 68% de US$ 4,6 trilhões.

Em 2005, eram 80% de US$ 11,6 trilhões ; e

Em 2018, 84% de US$ 25 trilhões .

“Na Era Exponencial, essa divergência está em crescimento – e está em toda parte”, escreve Azhar. Essa crescente divergência levou a uma série de problemas:

Poder de mercado, monopólios e antitruste. “Quando uma empresa da era exponencial é capaz de crescer em uma escala sem precedentes e estabelecer um enorme poder de mercado, ela pode minar o dinamismo do mercado. No entanto, as regras de monopólio da era industrial podem não reconhecer esse comportamento como prejudicial.”

Situação de trabalho e emprego. Muitos empregos hoje, estão baseados rm plataformas de trabalho temporário, como o Uber e Ifood. Essas plataformas criam um mercado para uma variedade de empregos mas, “Quando os trabalhadores competem por trabalho em plataformas de compartilhamento de tarefas, licitadas por meio de aplicativos móveis, qual é o status de emprego? Que direitos eles têm? Esse processo os empodera ou os desumaniza? Ninguém tem certeza: nossas abordagens de trabalho foram desenvolvida para modelos do séculos XIX e XX.”

Informações e privacidade do cliente. “À medida que as empresas desenvolvem novos serviços usando tecnologias inovadoras, cada vez mais aspectos de nossas vidas serão mediados por empresas privadas. O que antes considerávamos privado para nós será cada vez mais comprado e vendido por uma empresa da Era Exponencial. Isso cria uma dissonância: os sistemas que temos para proteger nossa privacidade são inadequados; lutamos para criar um novo e mais adequado conjunto de regulamentos”.

Há quase 80 anos, o economista austríaco Joseph Schumpeter escreveu sobre a destruição criativa – “o processo de mutação industrial que revoluciona a estrutura econômica, ao mesmo tempo, destrói a forma antiga, criando uma nova”. Tecnologias e inovações disruptivas têm sido uma oportunidade para as startups assumirem status de empresas estabelecidas com novos produtos que oferecem recursos significativamente melhores e/ou custos mais baixos.

Em minha carreira na indústria de TI, é preocupante ver quantas empresas de TI, outrora poderosas, não existem mais ou são sombras de seus antigos valores, por exemplo, Digital, Wang, Sun Microsystems, BlackBerry. Embora as forças disruptivas possam ter sido mais poderosas no setor de TI, nenhum setor está imune.

O artigo de Azhar menciona o caso da Kodak, que durante a maior parte do século 20 teve uma posição dominante em filmes e câmeras fotográficas. Em 1975, a Kodak vendeu 90% do filme fotográfico nos EUA e 85% das câmeras. Em 1975, a Kodak desenvolveu a primeira câmera digital, mas não aproveitou a oportunidade, por medo de canibalizar seus negócios. À medida que a transição para o digital se acelerou nas duas décadas seguintes, a Kodak passou a desenvolver uma série de câmeras digitais, mas a empresa nunca conseguiu se adaptar às mudanças nos mercados e, em 2012, entrou com pedido de falência. “O fracasso de uma empresa em se adaptar é ruim para seus acionistas”, observa Azhar. “A empresa vai à falência, deixando clientes com produtos extintos e funcionários com boas (ou nem tão boas) lembranças. Mas este não é o fim do mundo.” As indústrias de tecnologia da informação e fotografia digital continuam a prosperar.

“No entanto, à medida que a Era Exponencial decolar, a lacuna representará um problema cada vez maior”, acrescenta. “Na virada da década de 2020, a tecnologia exponencial tornou-se sistemicamente importante. Todo serviço que acessamos, seja no país mais rico ou no mais pobre, provavelmente será mediado por um smartphone. Cada interação com uma empresa ou com o governo será tratada por um algoritmo de aprendizado de máquina. A educação e a saúde serão entregues por meio de tecnologias habilitadas para IA. Os produtos industrializados, sejam eles para conveniências domésticas ou nossas carros, serão produzidos por impressoras 3D. As tecnologias exponenciais serão cada vez mais o meio pelo qual interagimos uns com os outros, com o estado e a economia”.

“Para as pessoas e empresas que entendem essa mudança, a lacuna exponencial cria uma enorme oportunidade. Aqueles que aproveitam o poder da exponencialidade se sairão muito melhor do que aqueles que não o fazem. Não se trata apenas de riqueza pessoal. Nossas regras e normas são moldadas pelas tecnologias da época – aqueles que projetam tecnologias essenciais têm a chance de moldar como vivemos. E essas pessoas são a minoria. Estamos testemunhando o surgimento de uma sociedade de dois níveis – aqueles que aproveitaram o poder da nova tecnologia e aqueles que não aproveitam.”

O que pode ser feito sobre o aumento da lacuna exponencial? Os avanços tecnológicos claramente continuarão. Portanto, só poderemos fechar a lacuna “equipando nossas instituições sociais – governos, empresas e normas culturais – para se adaptarem”, escreveu Azhar em conclusão. “Isso nos permitiria aproveitar o poder da exponencialidade e as regras e normas que podem moldá-la para as necessidades da sociedade.”

“É uma necessidade urgente. Na Era Exponencial as instituições que governam nossas economias deixarão de ser adequadas ao seu propósito. Novas tecnologias irão colidir com nossas expectativas, regras e sistemas existentes. Precisamos de um pensamento radical para evitar que a lacuna exponencial corroa o tecido da nossa sociedade”.

O impacto do Open Source na economia

Na década de 1990, o Sistema em código aberto era visto como uma abordagem experimental para o desenvolvimento de software usado principalmente por pesquisas e comunidades acadêmicas em projetos emergentes como Internet e Linux. Desde então, o código aberto evoluiu para se tornar um modelo bem aceito de produção econômica em quase todas as comunidades do setor público e privado em todo o mundo. Mas, embora amplamente utilizado, qual tem sido o impacto econômico do código aberto às nações e às empresas? Esta questão foi abordada em um estudo sobre o impacto do código aberto na economia europeia. “A crescente relevância do Open Source (OS) durante as últimas duas décadas exige uma atualização de uma análise aprofundada de seu papel atual e seu potencial para a economia europeia”, disse a Comissão Europeia (CE) em seu relatório sobre O impacto do software e hardware de código aberto na independência tecnológica, competitividade e inovação na economia da UE. “Enquanto o software de código aberto (OSS) se tornou popular em todos os setores da indústria de software nos últimos 20 anos, o hardware de código aberto (OSH) ainda está em uma fase emergente. No entanto, o ecossistema de negócios para OSH está se desenvolvendo.”

A CE realizou uma análise abrangente dos usos comerciais, custos e benefícios de OSS e OSH. “Com base nessas informações, o estudo avalia o potencial da União Europeia (UE) para atingir seus objetivos políticos (incluindo crescimento econômico, maior competitividade, inovação e criação de empregos) por meio do uso, promoção e apoio de OSS e OSH.” O relatório inclui uma análise detalhada e quantitativa do custo-benefício e do impacto econômico dos investimentos em código aberto; inclusive, uma pesquisa foi conduzida, com opiniões de mais de 900 partes interessadas; uma série de estudos de caso concretos; e várias recomendações de políticas públicas à CE e aos países membros da UE.

1. Análise de custo-benefício. “Com base em informações de domínio público, as empresas localizadas na UE investiram cerca de € 1 bilhão em OSS em 2018.” O relatório explicou como chegou a essa estimativa. Em 2018, havia pelo menos 260.000 colaboradores de OSS no GitHub e mais de 3,1 milhões de desenvolvedores de software nos países da UE. Esses contribuidores de OSS fizeram mais de 30 milhões de commits no Github, o que representa um investimento em pessoal de cerca de 16.000 posições de trabalho em tempo integral (FTE). Com base nos custos médios de mão de obra da UE, 16.000 FTEs representam um investimento de 1 bilhão de euros. “A análise econométricas dos dados do PIB dos Estados Membros da UE indica que em 2018, em todos os Estados Membros, o impacto econômico do OSS foi entre € 65 e € 95 bilhões.” Com base nessa análise, o estudo estimou que um aumento de 10% nas contribuições do OSS geraria um PIB adicional à UE, por ano, entre 0,4% e 0,6%. Em 2018, o PIB da UE foi de € 15.900 bilhões, portanto, um aumento do PIB de 0,4% – 0,6% corresponde a um aumento de € 65 – € 95 bilhões. “No geral, os benefícios do Open Source superam em muito os custos associados a ele.” De acordo com o estudo, em 2018 “a contribuição do OSS para o PIB da UE e as contribuições dos funcionários da UE para o OSS geram uma relação custo-benefício ligeiramente acima de 1:10. Depois de levar em conta o hardware e outros custos de capital dos 260.000 contribuintes da UE para o OSS, a relação custo-benefício ainda está ligeiramente acima de 1:4.” A metodologia desta análise de custo-benefício é explicada em detalhes no relatório da CE.

2. Informações da pesquisa. Além da análise quantitativa, o estudo recolheu e analisou os pontos de vista das partes interessadas da UE sobre o impacto do OSS e OSH. A pesquisa recebeu respostas de mais de 900 empresas e desenvolvedores. A maioria dos entrevistados estava envolvida em projetos OSS como usuários, desenvolvedores ou provedores de serviços, com apenas um pequeno número envolvido no desenvolvimento de OSS. A pesquisa mostrou que as principais motivações para se envolver em código aberto foram encontrar soluções técnicas, evitar o aprisionamento de fornecedores, avançar no estado da arte da tecnologia, desenvolver código de alta qualidade e buscar e criar conhecimento. Outras motivações incluíam economia de custos, redução dos esforços internos de manutenção, acesso a código livre de royalties e aumento do retorno dos investimentos em P&D. Além disso, a pesquisa descobriu que os indivíduos eram motivados por seus interesses pessoais em contribuir com código para comunidades de OSS. Os entrevistados individuais da pesquisa disseram que os maiores benefícios de trabalhar com grupos de OSS foram o suporte a padrões abertos e interoperabilidade, acesso aprimorado ao código-fonte, independência de fornecedores de software proprietário, acesso a uma comunidade altamente experiente e ativa e segurança e qualidade aprimoradas.

3. Estudos de caso. Para resolver a falta de dados em algumas áreas, em particular sobre OSH, o estudo realizou uma série de entrevistas. Depois elas foram filtradas e detalhadas em vários estudos de caso, incluindo:Inovação de Processo de Fabricante para Fabricante. Projetos de OSH como Arduino, MyriadRF e RepRap reúnem a academia e o movimento maker e fornecem uma ponte entre a fabricação cidadã e a indústria.

Computação e Infraestrutura de Hardware Aberta. Histórias de sucesso de SST como RISC-V e SiFive fornecem uma plataforma para inovação e exploração comercial.

Sistemas Embarcados e IoT. Projetos OSH como OpenCompute, CentOS e Yocto ajudam os desenvolvedores a incorporar computadores de uso geral em dispositivos físicos, de smartphones a carros, usando hardware de prateleira e software licenciado gratuitamente.

4. Recomendações de políticas. Com base nas análises, o estudo fez uma série de recomendações à Comissão Europeia, que incluem:Capacitação Institucional. Criar e financiar uma rede de até 20 Escritórios de Projetos de Código Aberto para apoiar e acelerar o consumo, a criação e a aplicação de tecnologias abertas.

Criação de Legitimidade. Integrar a OSS e as suas comunidades nas políticas europeias de investigação e inovação, bem como na estratégia industrial europeia; envolver-se com fundações OSS/OSH que possam oferecer uma abordagem adequada para financiamento e apoio.

Inteligência Estratégica. Expandir o Open Source Observatory – um lugar onde a comunidade OSS se reúne para aprender, encontrar soluções relevantes de software de código aberto e ler sobre o uso de código aberto e gratuito em administrações públicas em toda a Europa e fora dela; e integrar o Open Source nas atividades de coleta de dados do Eurostat.

Criação do Conhecimento. Aumentar o financiamento de P&D relacionado a projetos OSS e OSH por meio de programas existentes, como Horizon Europe, e novas iniciativas voltadas para startups de PMEs e desenvolvedores individuais; e oferecer prêmios e prêmios de pesquisa para comunidades, estudantes e professores de OSS e OSH.

Difusão de Conhecimento e Networking. Apoiar o desenvolvimento e manutenção de plataformas e repositórios OSS/OSH; e fornecer incentivos para o upload de código gerado em projetos de P&D com financiamento público.

Atividades Empreendedoras. Fornecer habilidades empreendedoras em start-ups baseadas em OSS e OSH com apoio financeiro de fundações para esses fins.

Criação de Mercado. Considerar o Open Source explicitamente nas políticas de concorrência e plataforma relacionadas à governança de comunidades de código aberto.

Desenvolvimento do Capital Humano. Promover a educação Open Source, – incluindo desenvolvimento, modelos de negócios, licenciamento e gestão, – em instituições de ensino superior; oferecer licenças de certificação para indivíduos com habilidades em OSS/OSH; e apoiar projetos de pesquisa para aumentar a diversidade de colaboradores.

Desenvolvimento de Capital Financeiro. Tratar contribuições OSS/OSH de pessoas físicas e jurídicas como doações de caridade para fins fiscais; e lançar instrumentos financeiros como fundos de capital de risco focados para ajudar as startups OSS/OSH a se unirem a empresas.

Ambiente regulatório. Promover o OSS como um importante canal de transferência de conhecimento e tecnologia; melhorar a inclusão de OSS nas compras públicas; considerar Open Source em futuras revisões da legislação europeia de direitos autorais e patentes; e financiar auditorias de segurança de projetos críticos de OSS.

O software de código aberto já está tendo um grande impacto na economia europeia e o potencial do hardware de código aberto está começando a surgir. É necessária uma abordagem abrangente e coordenação política certa para ampliar e incentivar ainda mais as produções de código aberto em benefício da economia global.

A ascensão e queda das Nações

O seminário The End of Nation-States, do executivo de tecnologia e consultor Tomás Pueyo, – parte de uma série de seminários do Stanford Digital Economy Lab, me permitiu refletir sobre as constantes e dinâmicas mudanças que o mundo atravessa, bem como, entender um pouco mais, que em tudo há um porque.

Em maio de 2021, Pueyo lançou o Unchartered Territories, uma newsletter que ele descreve como tendo como objetivo de explorar os territórios inexplorados de um mundo em rápida mudança “para saber como podemos nos preparar para elas”.

Seu seminário discutiu o papel das tecnologias da informação na ascensão das Nações ao longo da história e como as tecnologias da informação provavelmente levarão ao fim das Nações nas próximas décadas. Os principais argumentos de Pueyo, em sua palestra e em dois boletins foram:

Como as Nações ascenderam

No artigo Internet and Blockchain Will Kill Nation-States, publicado em agosto de 2021, Pueyo explicou como a imprensa levou ao surgimento das Nações no século XVI.

O sistema feudal foi a estrutura básica da sociedade entre os séculos IX e XV na Europa medieval. O feudalismo baseava-se na relação entre uma aristocracia fundiária, formada por reis, duques, condes, e vassalos. O poder, no sistema feudal, era hiperlocal e amplamente distribuído entre diferentes proprietários de terras. A comunicação era difícil em diferentes localidades, uma vez que cada um deles geralmente falava diferentes dialetos ou línguas completamente diferentes.

A Igreja Católica era a maior potência da Europa medieval. A raiz de seu poder era a hierarquia bem organizada da Igreja, com seus padres, bispos, arcebispos, cardeais e o papa, todos os quais eram capazes de se comunicar uns com os outros muito melhor do que todos os outros – aristocratas e vassalos.

“O clero conhecia, entre outras coisas, o vernáculo local (Língua falada de um país ou de uma região); o latim e sabiam ler. Como os plebeus não falavam o latim, eles não podiam ler a Bíblia, então o clero tornou-se guardião do relacionamento com Deus e detinham o acesso exclusivo a livros e manuscritos. E ao promover as confissões, eles se fortaleciam cada vez mais, pois tinham acesso aos segredos de todos. O clero ainda se correspondia em escala continental (européia). Com isso, eles sabiam o que estava acontecendo em qualquer lugar e podiam se ajudar de uma forma que ninguém mais podia. Eles tinham o monopólio da maioria das informações e estavam conectados como uma vasta rede (pan-europeia).”

“Ao longo dos séculos, dezenas de movimentos protestaram contra a Igreja. Todas as vezes, a Igreja Católica os reprimiu e os esmagou sistematicamente. O resultado era sempre o mesmo: os hereges e seus escritos eram queimados e a Igreja permanecia no poder.“

Depois veio a prensa tipográfica. Inventado por Johannes Gutenberg por volta de 1440. Essas impressoras já produziam mais de 20 milhões de volumes em toda a Europa Ocidental no início de 1500 e cresceram pelo menos dez vezes ao longo do século XVI.

A imprensa (que, podemos dizer, proporcionou uma disseminação em massa de informações) possibilitou a Reforma Protestante ao minar o poder central da Igreja: o seu monopólio da informação. Em 1517, Martinho Lutero escreveu as Noventa e cinco Teses, que desafiavam o que ele via como abusos da autoridade papal e do clero católico, especialmente sua prática generalizada de venda de indulgências.

As Teses foram traduzidas para o alemão e outras línguas e, graças à imprensa, foram amplamente distribuídas por toda a Europa. Alguns anos depois, a Bíblia também foi traduzida para o alemão e outras línguas, e também amplamente impressa e distribuída por toda a Europa.

“Tudo isso fez com que a Igreja perdesse o controle do poder e surgissem fontes alternativas de poder”, escreveu Pueyo. “O principal deles foram as Nações, cujo surgimento também foi causado pela imprensa. Os livros eram publicados nas cidades que tinham mais escritores e mais leitores, porque era onde se conseguia mais livros e onde era mais fácil vendê-los.”

“Antes, as pessoas eram hiperlocais com seus vernáculos; agora as pessoas trocavam ideias principalmente com aqueles que compartilhavam sua língua regional. Isso criou uma identidade comum: mesma linguagem, mesmas ideias, mais contato, mesmo sentimento de fraternidade. Isso acabou resultando em um aumento do sentimento nacionalista: as pessoas queriam ser governadas como uma unidade, um sentimento, com aqueles que sentiam que eram semelhantes a elas. Este foi um dos principais impulsionadores das Nações.”

O fim das Nações

Dependendo de como se conta, hoje existem mais de 200 Nações no mundo, 193 dos quais são membros das Nações Unidas.

Em setembro de 2021, Pueyo publicou o The End of Nation-States, onde argumentou que as Nações se tornarão cada vez mais inconsequentes nas próximas décadas, prejudicadas por duas poderosas tecnologias da informação: a Internet e o Blockchain.

Em sua fase inicial na década de 1990, vimos a Internet como uma força para o empoderamento individual, transformando muitas de nossas atividades cotidianas, incluindo a maneira como nos relacionamos, trabalhamos, compramos, aprendemos, usamos os bancos, ouvimos música, assistimos a filmes e lidamos com o governo. As pessoas agora podem interagir umas com as outras, acessar informações e fazer transações on-line, ignorando os guardiões tradicionais da informação.

Essas empresas usam a grande quantidade de dados coletados de seus clientes para oferecer produtos e serviços personalizados de acordo com suas preferências individuais. Quanto mais dados uma empresa tiver, mais clientes ela poderá atrair e mais dados ela poderá coletar. Isso cria efeitos de rede e economias de escala, deixando as empresas menores sem acesso a todos esses dados, em grande desvantagem econômica.

“Mas a Internet também tem uma força de centralização”, observou Pueyo. “Muitas campos das indústrias que tinham milhões de empresas em todo o mundo agora concentram essa riqueza e influência em apenas algumas poucas.” A última década viu o surgimento das chamadas empresas superstars.

“À medida que essas empresas crescem, elas começam a tratar as Nações não como mestres, mas como pares. …Como resultado, as empresas minam as Nações de duas maneiras: por um lado, ao disponibilizar informações, elas extraem poder das Nações e das empresas locais, capacitando os indivíduos a se tornarem mais independentes. Mas elas também guardam um pouco desse poder para si mesmas, tornando-se as novas donas do poder.”

A segunda grande força que mina as Nações é o blockchain.

O blockchain surgiu em 2008 como uma arquitetura para sustentar o bitcoin, a moeda digital mais conhecida.

A visão original do blockchain limitava-se a permitir que os usuários de bitcoin realizassem transações diretamente entre si, sem a necessidade de um banco ou agência governamental certificar a validade das transações. Mas, como a Internet, a eletricidade e outras tecnologias transformadoras, o blockchain transcendeu seus objetivos originais. Ao longo dos anos, as blockchains desenvolveram seus próprios seguidores como arquiteturas de banco de dados distribuído com a capacidade de lidar com transações sem a necessidade de qualquer tipo de interação entre empresas e indivíduos, onde nenhuma parte precisa se conhecer ou confiar uma na outra para que as transações sejam concluídas.

O Blockchain tem o potencial de combater a força centralizadora das Nações e grandes empresas globais. Com o tempo, aplicativos baseados em blockchain poderiam ser usados para compartilhar os dados críticos necessários para coordenar as atividades auto-organizadas de um grande número de indivíduos e instituições de maneira segura e descentralizada, como foi o caso dos primeiros objetivos da Internet.

Então, quais são as alternativas as Nações, uma vez que estão fadadas ao fracasso?

As Nações Unidas foram formadas após a Segunda Guerra Mundial para ajudar a manter a paz internacional e as relações amistosas entre as nações. O Fundo Monetário Internacional e o Banco Mundial também foram criados após a Segunda Guerra Mundial para ajudar os países a garantir a estabilidade financeira e o crescimento econômico. E a Organização Mundial da Saúde foi criada em 1948 para promover a saúde e o bem-estar e coordenar as respostas às emergências de saúde.

O escopo da governança global aumenta proporcionalmente com o tamanho dos problemas a serem resolvidos e as Nações não foram constituidas para a ação global.

“As organizações supranacionais surgem para resolver problemas globais, extraindo a soberania das Nações ao longo do tempo.”

Mudanças climáticas, imigração, pandemias e outros problemas do século 21 só podem ser efetivamente abordados por organizações supranacionais, observa Pueyo.

Além disso, as Nações, especialmente aquelas com economias mais desenvolvidas, estão sendo financeiramente pressionados por duas grandes tendências:

1. A queda demográfica – que combina maiores expectativas de vida com menores taxas de natalidade. Na década de 1980, “países desenvolvidos como Japão, China e União Européia tinham mais de cinco trabalhadores para pagar os benefícios da população idosa, como assistência médica e pensões. No Japão, cada aposentado tem hoje, apenas dois trabalhadores para sustentá-lo. A Europa atingirá esse patamar em 10 ou 20 anos. Os EUA virão logo depois.”

2. Competição Internacional por Impostos. As Nações continuarão a competir por receita de impostos corporativos, reduzindo os impostos pagos por empresas globais. Da mesma forma, as Nações reduzirão seus impostos para indivíduos a fim de atrair trabalhadores de outras regiões. Como resultado, as Nações terão dificuldade em aumentar os impostos sobre empresas e indivíduos para pagar os benefícios crescentes do governo.

“Sabemos como isso termina”, escreveu Pueyo em conclusão.

“A única questão que resta é: o que substituirá as Nações?”

Tecnologia e vida saudável de 100 anos?

“Nos Estados Unidos, os demógrafos preveem que até metade das crianças de 5 anos de hoje, podem viver até os 100 anos”, conforme o The New Map of Life, um relatório do Stanford Center on Longevity. O interdisciplinar Stanford Center foi fundado em 2007 para realizar pesquisas sobre as principais questões associadas ao aumento da longevidade, – da saúde cognitiva ao bem-estar físico e segurança financeira, – com o objetivo de alavancar esforços e promover vidas longas saudáveis e gratificantes.

Embora a promessa de viver até os 100 anos possa ser plausível e presente em nossos dias – nós ainda não estamos prontos para essa realidade.

“Até meados deste século, esse marco, antes inatingível pode se tornar normal para os recém-nascidos, continuando uma tendência notável, que viu a expectativa de vida humana dobrar entre 1900 e 2000, e ainda aumentando neste século, apesar do grave crescimento do número de mortes, em consequência do Covid-19”, observa o relatório. “A longevidade é uma das maiores conquistas da história humana, provocada pela redução da mortalidade infantil, avanços no saneamento e na medicina, educação pública e aumento dos padrões de vida. No entanto, a mudança ocorreu tão rapidamente que as organizações sociais, políticas econômicas que evoluíram quando as pessoas viviam metade desse tempo, não suportam mais a demanda”.

De acordo com o Stanford Center, há uma clara distinção entre envelhecimento e longevidade. O envelhecimento é o processo biológico de envelhecer – o acúmulo de mudanças no ser humano ao longo do tempo. Longevidade é “a medida da expectativa da vida longa” – as maneiras de melhorar a qualidade de uma vida longa “para que as pessoas experimentem um sentimento de pertencimento, propósito e valor em todas as idades e estágios da vida”.

O aumento da longevidade é uma das duas principais tendências demográficas do século XXI. O declínio das taxas de natalidade é o segundo. As taxas de natalidade dos EUA têm diminuído constantemente nos últimos 30 anos, e agora é a mais baixa de todos os tempos. Juntas, essas duas tendências levaram ao rápido crescimento da população idosa nos EUA e na maior parte do mundo, especialmente nas economias mais avançadas.

Um artigo recente do NY Times mostrou que, se as tendências atuais de expectativa de vida continuarem, mais da metade dos bebês no mundo desenvolvido têm uma boa chance de chegar ao 100º aniversário.

“Eles também estão a caminho de viver, aprender, trabalhar e se aposentar em sistemas e instituições que foram criados quando seus avós eram crianças. A carreira e a educação nos Estados Unidos (e em grande parte do mundo desenvolvido) evoluíram para atender às necessidades de uma era diferente daquela em que vivemos atualmente.”

As pessoas geralmente completavam seus estudos aos 20 anos; aposentado do trabalho em seus 60 anos; e muitas vezes morriam apenas uma década ou mais depois. Embora os mais abastados do mundo desenvolvido tenham acrescentado décadas à sua expectativa de vida, as instituições destinadas a apoiá-los não acompanharam o ritmo.

Se as pessoas envelhecerem no futuro como fizeram no passado, os países desenvolvidos enfrentarão uma grande crise, onde uma sociedade envelhecida será engolida por um tsunami cinza.

“Essa visão estática do que significa envelhecer distorce nossas perspectivas sobre a longevidade no futuro e ignora a oportunidade de mudar a trajetória do envelhecimento e os custos associados, começando agora a redesenhar instituições, práticas e normas para que se alinhem com as atuais realidade, em vez de utilizar o mesmo sistema do século passado”, disse o relatório de Stanford.

“No lugar da suposição ultrapassada de que os idosos reduzem a produtividade e drenam os recursos sociais, adotamos uma perspectiva voltada para o futuro sobre o potencial econômico de uma população com maior diversidade de idade, na qual os idosos contribuem de maneira cada vez mais significativa e mensurável para o bom desenvolvimento social e ao PIB, para que as oportunidades de longevidade saudável sejam compartilhadas entre raças, regiões geográficas e status socioeconômico”.

O relatório propõe oito princípios para começar a lançar as bases para uma sociedade mais saudável, mais equitativa e pronta para a longevidade.

1. A diversidade de Idade é um Positivo Líquido.

“Nunca antes na história da humanidade tantas gerações viveram ao mesmo tempo, criando oportunidades de conexão intergeracional que até agora eram impossíveis. … A velocidade, a força e o entusiasmo pela descoberta comuns em pessoas mais jovens, combinados com a inteligência emocional e a experiência predominante entre as pessoas mais velhas, criam possibilidades para famílias, comunidades e locais de trabalho que não existiam antes.”

Na década de 1940, o psicólogo Raymond Cattell introduziu os conceitos de inteligência fluida e cristalizada. A inteligência fluida é a capacidade de aprender rapidamente novas habilidades, adaptar-se a novos ambientes e resolver novos problemas de raciocínio. Requer um poder de processamento bruto considerável, que geralmente atinge o pico aos 20 anos e começa a diminuir entre os 30 e 40 anos.

A inteligência cristalizada, por outro lado, é o know-how e a expertise acumulada ao longo de décadas. É a capacidade de usar os estoques de conhecimento e experiências adquiridas no passado. Geralmente aumenta até os 40 anos, atinge o pico aos 50 anos e não diminui até o final da vida.

O momento específico de pico e declínio varia dependendo da carreira. Carreiras baseadas principalmente em inteligência fluida tendem a atingir o pico mais cedo, enquanto aquelas mais baseadas em inteligência cristalizada atingem o pico mais tarde. Por exemplo, os cientistas podem produzir suas principais pesquisas por volta dos 30 anos, mas geralmente permanecem grandes professores, mentores e administradores até bem tarde na vida, graças ao seu conhecimento e experiência acumulados. Os empreendedores geralmente atingem o pico e o declínio bastante jovens, mas os CEOs e gerentes gerais – profissões que exigem o conhecimento, a compreensão e a sabedoria associados à inteligência cristalizada – atingem seus anos mais produtivos significativamente mais tarde.

2. Invista em futuros centenários para entregar grandes retornos.

Uma narrativa de crise retrata a velhice como um período marcado pela vulnerabilidade e dependência. Por outro lado, uma perspectiva de longevidade positiva

“vê os 30 anos extras de vida como um dividendo que pode ser estrategicamente distribuído em todas as fases da vida. Marcos, expectativas e normas sociais mudarão como resultado.”

“À medida que as pessoas vivem mais e os papéis e normas sociais associados à idade tornam-se mais fluidos e autodefinidos, menos uniformes e regimentados, qualidades como resiliência, autoeficácia (uma crença nas próprias habilidades de moldar resultados) e curiosidade (ao invés de medo) quando confrontado com a mudança se tornará o kit de ferramentas emocionais para a longevidade.”

3. Alinhar os períodos de saúde aos períodos de vida.

“Embora a expectativa de vida média tenha aumentado dramaticamente ao longo do século passado, nossa expectativa de saúde – definida como os anos em que as pessoas são saudáveis, móveis, mentalmente aguçadas e livres de dor – não acompanhou o ritmo”. A longevidade saudável requer investimentos em saúde pública em todas as fases da vida.

O período de saúde deve ser a métrica para determinar como, quando e onde investir, e os esforços de longevidade são mais eficazes.

“Podemos usar a extensão da saúde como um objetivo de saúde pública que fornece aos profissionais de saúde e formuladores de políticas uma imagem mais detalhada e relevante das condições, necessidades e disparidades que contribuem diretamente para as diferenças de longevidade entre as populações.”

4. Trabalhe mais anos com mais flexibilidade.

“Ao longo de 100 anos de vida, podemos esperar trabalhar 60 anos ou mais.”

Mas provavelmente não trabalharemos como fazemos agora. Os trabalhadores buscam flexibilidade, incluindo trabalhar em casa às vezes, ter rotas flexíveis dentro e fora do local de trabalho para cuidados, necessidades de saúde, aprendizado ao longo da vida e outras transições esperadas ao longo de uma vida secular.

“Em vez de mergulhar no precipício da aposentadoria em um momento predeterminado pela idade, os trabalhadores podem escolher um caminho de deslizamento para a aposentadoria ao longo de vários anos, permitindo que reduzam gradualmente as horas de trabalho enquanto permanecem na força de trabalho.”

Algumas empresas podem incentivar os trabalhadores aposentados a voltar conforme necessário para compartilhar seus conhecimentos e ajudar a aliviar a escassez de mão de obra qualificada. Os trabalhadores mais velhos são mais propensos a optar por um horário flexível em vez de promoções ou aumentos salariais.

“Essas opções permitem que os trabalhadores continuem ganhando, construindo segurança financeira e pagando impostos, criando benefícios no nível individual, no local de trabalho e na sociedade por mais anos.”

Um breve comentário sobre o artigo:

Aprenda ao longo da vida.

“A aprendizagem ao longo da vida oferece não apenas oportunidades econômicas, mas também benefícios mensuráveis para a saúde, especialmente para adultos mais velhos. Manter atividades estimulantes melhora a saúde cognitiva e física.”

Crie comunidades para a longevidade.

“Devemos começar agora a projetar e construir bairros prontos para a longevidade e avaliar os investimentos potenciais em infraestrutura através das lentes da longevidade”.

As transições de vida são um recurso, não um bug. “Enquanto o curso de vida convencional é uma estrada de mão única através de etapas prescritas, nosso novo mapa apresenta estradas com bifurcações, que nos levam em muitas direções através dos papéis, oportunidades e obrigações que uma vida de 100 anos trará.”

Prepare-se para se surpreender com o futuro do envelhecimento.

“As crianças de 5 anos de hoje se beneficiarão de uma impressionante variedade de avanços médicos e tecnologias emergentes que tornarão sua experiência de envelhecimento muito diferente da dos adultos mais velhos de hoje.”

“Enfrentar os desafios da longevidade não é responsabilidade exclusiva do governo, empregadores, prestadores de serviços de saúde ou companhias de seguros; é um empreendimento de todos os setores, exigindo melhores ideias do setor privado, governo, medicina, academia e filantropia”, concluiu The New Map of Life.

“Não basta reimaginar ou repensar a sociedade para se preparar para a longevidade; devemos construí-la, e rápido. As políticas e investimentos que empreendemos hoje determinarão como os jovens atuais se tornarão os velhos do futuro – e se aproveitaremos ao máximo os 30 anos extras de vida que nos foram entregues”.

Como a IA melhora a tomada de decisão humana?

“Inteligência Artificial (IA) é a mais nova tecnologia de uso geral (GPT)”, escreveram Sukwoong Choia, Namil Kim, Junsik Kim e Hyo Kang no artigo, How Does AI Improve Human Decision-Making? Evidence from the AI-Powered Go Program.

“Uma característica notável da IA é sua capacidade de fornecer aos humanos previsões de alta qualidade a um custo relativamente baixo e automatizar uma ampla gama de previsões. A IA já superou os profissionais humanos em muitos domínios – incluindo jogabilidade estratégica, diagnóstico médico e desenvolvimento de medicamentos.”

“Além disso, o rápido desenvolvimento e adoção da IA levantam uma questão interessante, mas urgente, sobre como a IA afeta as tarefas humanas nesses vários domínios. Estudos de IA e capital humano, por exemplo, examinaram a diferença de desempenho entre humanos e IA, destacando o potencial da IA para substituir empregos”.

No entanto, devemos ter em mente que as novas tecnologias vêm substituindo os trabalhadores e transformando as economias há mais de dois séculos. Mas, com o tempo, essas mesmas tecnologias levaram à criação de novas indústrias e novos empregos, aumentando a produtividade e a produção econômica, aumentando os ganhos e aumentando a demanda por trabalho.

Os trabalhadores podem aumentar sua produtividade e desempenho quando auxiliados em seus trabalhos por ferramentas baseadas em IA. Mas além de seu papel de assistente, a IA pode desempenhar um importante papel instrucional ao treinar profissionais humanos para tomar melhores decisões. Os avanços tecnológicos recentes melhoraram significativamente a qualidade e reduziram o custo das previsões baseadas em IA.

O artigo levanta uma série de questões importantes sobre o uso da IA para melhorar a tomada de decisões humanas:Podemos mostrar evidências quantitativas de que as previsões baseadas em IA realmente melhoram a qualidade das decisões humanas?

Em caso afirmativo, por quais mecanismos as decisões humanas baseadas em IA são melhoradas?

E as melhorias variam dependendo da atitude em relação às decisões baseadas em IA?

Para esclarecer essas questões, os autores criaram uma abordagem muito inovadora: analisaram o impacto recente da IA com jogadores profissionais de Go.

O jogo de Go foi inventado na China há mais de 2.500 anos. É o jogo de tabuleiro mais antigo continuamente jogado até os dias atuais. O Go é jogado em todo o leste asiático, ocupando aproximadamente a mesma posição que o xadrez no Ocidente. É particularmente popular na China, Japão, Coreia do Sul e Taiwan. Existem grandes torneios profissionais ao longo do ano em cada um desses países, muitos oferecendo prêmios substanciais e patrocínios por grandes corporações.

Embora as regras de Go sejam muito simples, o número de jogos que podem ser jogados em sua grade/matriz de linhas e colunas de 19×19 é enorme, mais de 10^170, um número muito maior do que o número de átomos no universo observável, estimado em torno de 10^80.

[Acredita-se que nenhuma partida de “Go” tenha sido repetida uma única vez! Isso pode ser verdade já que o um tabuleiro de Go tem 19×19 posições, que podem proporcionar cerca de 10^174 (1 seguido de 174 zeros) combinações possíveis, ou seja, 10^100 vezes mais combinações do que o xadrez (um googol). O termo Google tem origem na matemática, que é o número 10^100, ou seja, o dígito 1 seguido de cem zeros, que representa algo imenso ou infinito, e devido a sua magnitude, os fundadores da empresa Google resolveram adaptar o termo para dar o nome a sua empresa].

Avanços recentes em algoritmos de aprendizado profundo levaram a grandes melhorias nos programas Go com inteligência artificial (APGs). Em vez de ter que avaliar cada movimento potencial possível, os algoritmos de aprendizado profundo podem reduzir significativamente os movimentos que um APG deve considerar com base em sua análise de um grande número de jogos anteriores e de posições do tabuleiro, ajudando-o a prever melhor o movimento com, maior probabilidade de vitória.

O AlphaGo, desenvolvido pelo Google Deep Mind, foi o APG inicial baseado em algoritmos de aprendizado profundo. A equipe da Deep Mind treinou o AlphaGo, dando-lhe acesso a 30 milhões de posições no tabuleiro de um repositório online de jogos, e foi basicamente informado “Use isso para descobrir como vencer” detectando padrões sutis entre ações e resultados usando seus algoritmos altamente sofisticados. Além disso, o AlphaGo também jogou muitos jogos contra si mesmo, gerando outras 30 milhões de posições no tabuleiro, que depois analisou e aprendeu.

Embora o programa tenha se mostrado muito promissor durante sua fase de desenvolvimento e teste, os especialistas sentiram que levaria vários anos para o AlphaGo derrotar os principais jogadores profissionais humanos. Mas, em uma partida histórica em março de 2016, o AlphaGo inesperadamente venceu Lee Sedol, – um dos melhores jogadores de Go do mundo, – por uma grande margem. Este foi um marco importante na história da IA, com a vitória igualmente inesperada do Deep Blue da IBM sobre o então campeão mundial de xadrez Garry Kasparov em 1997.

Um APG gratuito e de código aberto baseado em versões aprimoradas do Alpha Go, chamado Leela, foi lançado em 2017. Desde seu lançamento, jogadores profissionais de Go usaram Leela e outros APGs avançados em seu treinamento. Isso possibilitou estudar o impacto da IA na tomada de decisão humana, analisando todas as decisões dos jogadores profissionais de Go, tanto entre 2015 e 2017, – os dois anos anteriores ao lançamento dos APGs, – quanto entre 2017 e 2010, – os dois anos após Leela estar disponível para treinamento, – já que todo o histórico de movimentos de todos os principais jogos profissionais está bem arquivado e mantido.

“Além disso, usando a melhor solução do APG como referência, podemos calcular a probabilidade de vitória para cada movimento (ou seja, 750.990 decisões) por 1.242 jogadores profissionais de Go em 25.033 grandes jogos realizados de 2015 a 2019; observe que isso pode ser feito até mesmo para os jogos jogados antes do lançamento do APG”, escreveram os autores. “Em seguida, comparamos a probabilidade de ganhar em nível de movimento com a melhor solução do APG.”

E aqui está um resumo das principais descobertas do estudo.

Os APGs melhoram a qualidade dos movimentos dos jogadores profissionais de Go?

Os resultados mostraram que a qualidade dos movimentos dos jogadores melhorou substancialmente após o lançamento dos APGs em 2017.

“Antes do lançamento, a probabilidade de vitória de cada movimento dos jogadores profissionais de Go era em média 2,47 pontos percentuais menor do que os movimentos do APG. Essa diferença diminuiu cerca de 0,756 pontos percentuais (ou 30,5%) após o lançamento do APG. Análises adicionais indicam que a melhoria na qualidade dos movimentos eventualmente leva à vitória final do jogo.”

A melhoria é maior para os primeiros 30 lances do jogo, onde a incerteza é maior e, portanto, há mais oportunidades para os jogadores aprenderem com o APG. A melhoria diminui gradualmente à medida que o jogo avança para os estágios intermediários, onde a incerteza é reduzida e fica mais fácil para os jogadores avaliarem movimentos potenciais e tomarem suas decisões sem o conselho de um APG.

Como os APGs ajudam os jogadores a alcançar uma maior probabilidade de ganhar?

“[I]melhorias na qualidade dos movimentos são impulsionadas principalmente pela redução do número de erros (movimentos em que a probabilidade de vitória cai 10 ou mais pontos percentuais em comparação com o movimento imediatamente anterior por um jogador focal) e pela redução da magnitude do erro mais crítico (a maior queda na probabilidade de vitória durante o jogo). Especificamente, o número de erros por jogo diminuiu 0,15-0,50 e a magnitude do erro mais crítico diminuiu 4-7 pontos percentuais.”

Existem efeitos diferenciais da adoção e utilização da IA por idade?

Vários estudos sugeriram que a idade é um fator importante para reconhecer o valor das novas tecnologias, adotá-las e aplicá-las às tarefas profissionais.

“Evidências empíricas indicam que os jogadores mais jovens são mais qualificados e mais propensos a adotar novas tecnologias de informação e comunicação.”

É o caso dos APGs? As melhorias variam de acordo com a idade?

A idade mediana de todos os jogadores considerados no estudo foi de 28 anos. As melhorias de desempenho devido aos APGs foram consistentemente maiores para jogadores mais jovens do que a idade média, cuja qualidade dos movimentos foi 11% maior do que a dos jogadores mais velhos do que a idade média.

O artigo sugere algumas razões potenciais que podem explicar essas diferenças de idade.APGs e IA em geral são tecnologias relativamente novas e não comprovadas. Jogadores profissionais mais velhos com carreiras estabelecidas são mais propensos a ver o uso desses novos produtos baseados em IA como mais arriscado do que profissionais mais jovens, que são menos avessos ao risco e mais abertos a considerar novas tecnologias experimentais.

Além disso, os jogadores profissionais seniores tendem a confiar no conhecimento e nas experiências que acumularam ao longo dos muitos anos de jogo, a chamada inteligência cristalizada. Em contraste, a inteligência fluida, – a capacidade de aprender rapidamente novas habilidades e se adaptar a novos ambientes, – geralmente atinge o pico em nossos 20 anos e começa a diminuir à medida que envelhecemos. Os jogadores mais jovens são, portanto, naturalmente mais abertos a adotar e utilizar APGs em seu treinamento e tomada de decisões.

“As descobertas da IA em jogos Go profissionais fornecem implicações importantes e oportunas para decisões e conhecimento humanos”, concluíram os autores. “A IA revela que o que os humanos acreditam ser a melhor solução pode não ser a melhor; A IA pode trazer avanços no conhecimento humano, heurísticas ou rotinas que foram desenvolvidas e aprimoradas ao longo do tempo. Nesse sentido, a IA deve ter efeitos mais amplos (além da mera substituição ou assistência às tarefas humanas) nas práticas e no desempenho de indivíduos e organizações; podendo abrir caminhos para novos paradigmas.”