O paradoxo da produtividade da IA

A produtividade do trabalho sofreu um declínio significativo na última década, mesmo com a inteligência artificial ajudando a substituir tarefas repetitivas no trabalho diário.

A inteligência artificial realmente aumenta a produtividade no trabalho? Foto: LinkedIn .

Em meio a crescentes preocupações com a perda de empregos devido à IA, os otimistas argumentam que ela é simplesmente uma ferramenta para aumentar a produtividade, beneficiando tanto os trabalhadores quanto a economia . O CEO da Microsoft, Satya Nadella, sugere que os usuários só precisam definir seus objetivos, enquanto os agentes automatizados de IA planejarão, executarão e aprenderão por conta própria em todos os sistemas.

No entanto, a IA está criando uma "armadilha da produtividade", incentivando cada vez mais pessoas a usá-la e até mesmo a se tornarem dependentes dela. Isso levará a um declínio na capacidade de autorreflexão e resolução de problemas e, mais gravemente, afetará a criatividade e as conquistas na vida.

Priorizar a quantidade em detrimento da qualidade.

Segundo o Financial Times, as ferramentas de IA seriam ideais quando o desempenho por si só fosse suficiente para resolver o problema da produtividade. O jornal destaca que, no último meio século, muitos computadores foram desenvolvidos, supostamente mais rápidos do que nunca, mas a taxa de crescimento da produtividade do trabalho nas economias desenvolvidas diminuiu, passando de cerca de 2% ao ano na década de 1990 para apenas cerca de 0,8% atualmente.

Com o advento dos computadores, da internet e da conectividade global de talentos, as descobertas inovadoras deveriam ter se multiplicado exponencialmente. No entanto, a produtividade da pesquisa diminuiu. Um cientista hoje gera menos ideias inovadoras por dólar investido do que seus antecessores na década de 1960.

O economista Gary Becker certa vez observou que os pais enfrentam uma escolha entre “qualidade e quantidade”. Por exemplo, quanto mais filhos eles têm, menos propensos são a investir em cada um individualmente. O mesmo pode estar acontecendo com a inovação.

Trabalhar em muitos projetos simultaneamente pode afetar negativamente a criatividade. Foto: Adobe Stock.

Estudos em larga escala sobre a produção de patentes confirmam que o número de projetos realizados é inversamente proporcional à probabilidade de descobertas inovadoras. Nas últimas décadas, artigos científicos e patentes têm se tornado cada vez mais adições incrementais em vez de grandes avanços.

Entretanto, grandes mentes ao longo da história compreenderam isso. Isaac Newton disse certa vez que sempre “mantém um problema diante de si… até que as primeiras faíscas de luz apareçam, pouco a pouco, e finalmente irrompam em uma luz clara e completa”. “Criatividade é dizer não a mil coisas”, concordou Steve Jobs.

"A Armadilha da Capacidade Média da IA"

O Sr. Ho Quoc Tuan, Diretor do Programa de Mestrado em Finanças e Contabilidade da Universidade de Bristol, mencionou o conceito da "armadilha da capacidade média da IA". Trabalhos que frequentemente exigem habilidades de uma pessoa mediana costumam envolver muitas tarefas repetitivas, seguindo processos claros e quantificáveis. No entanto, ele argumenta que essa é justamente a grande força da IA.

Os modelos de linguagem em larga escala (LLMs) tendem a se apegar ao que as estatísticas consideram consenso geral. Se você pedisse a um chatbot para ler um texto do século XIX, ele "provaria" que os humanos não podiam voar, até que os irmãos Wright o fizessem.

Uma revisão publicada na Nature em março de 2025 mostrou que, embora a aprendizagem por métodos de aprendizagem (LLM) possa ajudar a reduzir tarefas científicas repetitivas, os verdadeiros saltos de pensamento ainda pertencem aos humanos. O Sr. Tuan também argumentou que apegar-se ao conhecimento prévio, relutar em assumir riscos e a falta de pensamento crítico são fraquezas fatais na era da inteligência artificial.

Demis Hassabis, chefe da equipe do Google DeepMind que desenvolveu o AlphaFold, um modelo capaz de prever a forma de proteínas, é considerado uma das conquistas científicas mais notáveis ​​em IA até o momento. Mas mesmo ele reconhece que alcançar uma inteligência artificial verdadeiramente geral ainda exigirá "muito mais inovação".

O AlphaFold, projeto científico vencedor do Prêmio Nobel, também precisa de "mais inovação". Foto: Google DeepMind.

Num futuro próximo, a IA ajudará principalmente a aumentar a eficiência, em vez de fomentar a inovação. Uma pesquisa publicada no Arxiv com mais de 7.000 trabalhadores do conhecimento mostrou que aqueles que usam IA com alto grau de produtividade reduziram o tempo de processamento de e-mails em uma média de 3,6 horas por semana (equivalente a 31%), enquanto as tarefas colaborativas permaneceram praticamente inalteradas.

No entanto, se todos delegarem as respostas de e-mail ao ChatGPT, o número de e-mails nas caixas de entrada poderá aumentar, comprometendo a eficiência inicial. De acordo com o Financial Times , a experiência da recuperação da produtividade nos EUA na década de 1990 mostra que os benefícios de uma nova ferramenta desaparecem rapidamente se não forem acompanhados por inovações genuínas.

Fonte: https://znews.vn/nghich-ly-nang-suat-cua-ai-post1561451.html