A IA generativa está chegando para os trabalhadores de colarinho branco. Se o seu trabalho faz você se sentir importante, o que mais vale a pena manter?
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Há alguns meses, eu estava esperando o metrô com um amigo, um editor profissional que nunca havia usado Large Language Models (LLM). De pé na plataforma, ela me contou sobre o artigo em que estava trabalhando. O ChatGPT foi lançado seis semanas antes e eu coloquei o currículo dela no meu telefone e mostrei o resultado. Tenho acompanhado os modelos movidos por transformadores da OpenAI desde 2019 e esqueci o impacto que eles podem ter na primeira vez que os vejo. Minha amiga não conseguia tirar os olhos do pequeno quadrado cinza enquanto o artigo prosseguia, linha após linha. Levei um minuto para perceber que ela tinha uma expressão de choque no rosto. No trem, ela disse, meio brincando: “Estarei desempregada até o final do ano”.
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Nos últimos meses, à medida que surgem ondas após ondas de novas capacidades de IA, tenho pensado na minha amiga e no seu lugar no mundo em desenvolvimento. Quando o GPT-4 foi lançado em março, o comunicado de imprensa da OpenAI incluía uma tabela de seus resultados em vários benchmarks padrão. O tão comentado novo modelo obteve mais de 80 por cento em 11 exames AP e SAT, 77 por cento no Advanced Sommelier (Conhecimento Teórico) e – mais comentado no Twitter – 90 por cento no Uniform Bar Exam, teste nacional para se tornar um advogado. O modelo anterior da OpenAI, GPT-3. 5 (no qual o ChatGPT foi construído), já havia passado no exame de licenciamento médico dos EUA, alcançando uma pontuação que, se fosse humano, o qualificaria para se tornar um médico.
Descobertas como essas parecem apoiar um artigo de 2019 escrito pelo então Ph. D. de Stanford, Michael Webb. Embora completamente especulativo na altura, alterou a sabedoria convencional sobre quem beneficiaria e quem perderia com a automação assistida por IA. Antes do relatório de Webb, pesquisas de Oxford e McKinsey previam que os empregos com baixos salários e baixas qualificações seriam os mais atingidos, como tem sido o caso ao longo da história da automação, começando com o tear movido a vapor.
A era LLM mudou tudo isso. Agora, o ponto de vista geralmente aceito, confirmado e expandido no recente trabalho de pesquisadores do Openai, reside no fato de que profissões mais bem pagas e criativas (incluindo matemáticas, especialistas na preparação de impostos, quanta, escritores, web designers, etc. .) estão sujeitos principalmente a automação propensa (100 % de suscetibilidade a apenas essas profissões). Isso tem um efeito colateral interessante, pois, como observado no estudo da Webba, o trabalho de “colarinho branco” nos Estados Unidos é realizado principalmente pelas camadas mais privilegiadas da população: homens, brancos e americanos de origem asiática, pessoas em pessoas em o auge das forças (25-54) e residentes das ricas cidades costeiras. Foi fácil para muitos representantes desses grupos demográficos por um longo tempo, mas parece que a revolução da IA seria um teste difícil para eles.
Para este artigo, conversei com quatro economistas e, embora eles tenham trazido bons argumentos a favor do fato de que a IA não “tiraria todos os empregos” – além disso, como em ondas anteriores de automação, a economia provavelmente crescerá – ninguém Crescerá – ninguém vai crescer – ninguém vai crescer – ninguém vai crescer – ninguém ele não negou que alguns empregos seriam perdidos. Eles não sabem quanto, como eu. Mas sei que nunca tivemos uma onda de automação na qual os colares brancos seriam exclusivamente vulneráveis e, portanto, devemos esperar que essa onda seja diferente.
A essência das diferenças é como “colares azuis” e “colares brancos” se relacionam com o trabalho. De acordo com um estudo, os trabalhadores do “colarinho branco” tendem a sentir que eles “expressam” seu “” potencial total “em ação em maior extensão do que os trabalhadores do” colarinho azul “; Eles também experimentam um nível mais alto de “desenvolvimento do interno” no trabalho. Segundo outro estudo, o colarinho branco aprecia “trabalho interessante (natureza do trabalho), conquista e avaliação do trabalho realizado (reconhecimento)” – ao contrário de colares pretos, para quais motivadores estão “obtendo um salário, condições de trabalho, relações com colegas e segurança de trabalho”. (E até mesmo em maior medida do que outros grupos, os homens desenham sua aut o-estima das realizações e uma sensação de utilidade. Ilustração dramática disso foi a Estudo da linguagem usada por homens propensos ao suicídio, que mostrou que o reconhecimento de si mesmo é um fato r-chave no poço de homens, e sua ausência é destrutiva. Se o bot for inútil, isso terá desproporcionalmente conseqüências emocionais desproporcionalmente para um homem).
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“Natureza do trabalho” é uma forma de dizer que os trabalhadores administrativos se preocupam com as tarefas que desempenhamos. É importante que sejamos “reconhecidos” e “apreciados” pelas nossas “conquistas” na realização destas tarefas; é assim que “expressamos” nosso “pleno potencial”. Em outras palavras, grande parte da nossa vida emocional e do nosso eu social está ligada às tarefas que realizamos no trabalho. O que acontecerá se a IA realizar melhor essas tarefas?
No extremo mais distante do trabalho de colarinho branco está o tipo de tarefa em que a competência é tão admirada que se torna um desporto ou uma arte, e onde a competência é recompensada pela sociedade com estatuto e respeito, além de recompensa financeira. Esta é uma categoria de jogos de lógica e arte. Nosso choque com a nova onda de modelos de IA como ChatGPT e Midjourney vem de seu domínio de tarefas criativas e mais complexas, como escrever textos e ilustrações. Mas desportos mais estritamente lógicos, como o xadrez e o Go, já foram conquistados há muito tempo por ondas anteriores de IA e, por isso, pode ser útil para os cérebros esquerdos verem como os cérebros direitos lidam com a usurpação, emocional e praticamente.
Go é considerado o jogo mais difícil da humanidade. Em 2016, o AlphaGo da DeepMind derrotou dois dos melhores jogadores do mundo. Lee Sedol, o prodígio coreano e o segundo melhor jogador do mundo na época, foi o que mais sofreu. Ele ficou deprimido e abandonou o jogo alguns anos após a partida, citando AlphaGo.“Mesmo que eu me torne o número um, existe uma entidade que não pode ser derrotada”, disse ele.
Fan Hui, campeão europeu mas um passo abaixo dos líderes mundiais, reagiu melhor. A princípio ele ficou chocado e aceitou a derrota, depois tentou esquecer completamente o jogo.“Quero tentar esquecer Go, mas é impossível porque tudo que aprendi na minha vida está relacionado a Go”, disse ele no filme AlphaGo, lançado pela DeepMind em 2017 sobre Li e Fan. O jogo, diz ele, é como se olhar no espelho.”Eu vejo Go e também me vejo. Para mim, Go é a vida real.”No entanto, mais tarde ele se juntou à DeepMind – o arquiteto de sua derrota – e ajudou a melhorar as capacidades de seu modelo. De qualquer forma, ele não poderia vencê-los, então se juntou a eles.
Essas diferenças parecem ser instrutivas e é difícil não procurar lições nelas. Não posso me livrar do pensamento de que Lee realmente o tornou mais vulnerável à crise existencial, porque ele tinha algo a perder. O fã ficou desapontado, mas Lee perdeu muito publicamente, diante de milhões de espectadores coreanos. É difícil afasta r-se disso, e possivelmente mais difícil que Feng.
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Recentemente, me encontrei novamente com minha amiga – editor – três meses após seu primeiro conhecido com o ChatGPT. Ela parecia mais preocupada do que nunca.”Eu só acho que será uma queda pesada”, disse ela. Ela sentiu como as pessoas jovens e tecnicamente mais experientes pisaram nos calcanhares e preocupados que ela não tenha sido criada muito persistente para esses testes. Tentei dar esperança contando a Gregory Clark, professor de honra da Universidade da Califórnia em Davis, uma história sobre proprietários aristocráticos da época da Revolução Industrial. Os camponeses que deixam a vila em busca do melhor salário em fábricas da cidade levaram a uma queda ao custo da terra agrícola dos aristocratas, o que implicava enormes perdas para a aristocracia. No entanto, os aristocratas inteligentes, de acordo com Clark, – aqueles que sabiam se adaptar – simplesmente seguiram os agricultores às cidades e se tornaram proprietários de terras da cidade.
Meu amigo foi vendido apenas parcialmente. O que é igual a ela agora?
Então me lembrei do terceiro campeão em movimento que jogou com o Alphago, mas não estava incluído no documentário. Este é Ke Jie. Em 2017, alguns meses após a partida com Lee, ele tinha 19 anos e foi o melhor jogador do mundo, se venceu os três campeonatos seguidos. Como Fan e Lee, Ke também perdeu o Alphago, após o que o Alphago não tinha pessoas que podiam vencer.
Mas a reação de Ke, na minha opinião, é mais interessante e inspira esperança. Antes de Alfago Ke, um adolescente com habilidades mundiais, também era um renegado da classe mundial, conhecido por violar a cultura da humildade no TH. Por exemplo, quando Ke chamou um duelo, ele enviou um vídeo no qual venceu um boxeador e, desafiadoramente, se gabou e atraiu seus oponentes.
No entanto, após a derrota de KE da IA, ocorreram mudanças impressionantes e profundas. Desde então, nas performances da televisão, ele assume a posição de ironia, brincadeira e humildade, enquanto se torna um favorito do público. Novamente, em busca de lições, não posso deixar de notar a juventude extrema – cerca de 15 anos mais jovem, 16 anos mais nova que o fã – e me pergunto se estava menos apegado a uma certa maneira de se avaliar e entender. Talvez seja por isso que ele era mais capaz de mudar sua atitude em relação ao mundo no nível fundamental.
Também é importante para esta história que, diferentemente de um fã, cuja transição para um emprego como consultor temporário sobre o estudo da IA pode ser considerado como uma diminuição da posição de campeão europeu, Ke permitiu que ele permanecesse no topo do jogo.
