View ORCID ProfileJorge Guerra Pires

doi: https://doi.org/10.1101/2023.12.31.23300681

On MedRiv: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.12.31.23300681v2

Saiba mais, em inglês: Robodoc: The LLM Glue Making Specialized Medical AI Accessible (And Where It Critically Fails)

Ambas as fontes abordam a hostilidade e o elitismo encontrados em fóruns técnicos online, como o Stack Overflow, que afastam novos usuários em busca de conhecimento. Jorge Guerra Pires, em seu artigo no Medium, argumenta que a arrogância humana nessas plataformas é o principal motivo pelo qual as pessoas preferem a hospitalidade e o respeito imparcial das IAs, como o ChatGPT, apesar de suas limitações. De forma complementar, o youtuber ForrestKnight compartilha suas experiências pessoais e de outros usuários, detalhando como perguntas legítimas são frequentemente derrubadas e desvalorizadas, criando um ambiente tóxico que pode desmotivar iniciantes na área de programação, destacando a necessidade de empatia e gentileza nas interações humanas.

Leia mais:  Fóruns técnicos morreram por arrogância: a IA venceu sendo educada

O texto explora um estudo global do MIT Media Lab, conhecido como "Máquina Moral", que investigou como diferentes culturas ao redor do mundo abordam dilemas éticos envolvendo veículos autônomos. Através de um jogo interativo, milhões de pessoas de diversos países participaram, revelando divergências significativas nas preferências morais, como a prioridade de salvar jovens versus idosos ou mais vidas versus menos, fortemente correlacionadas com fatores culturais e econômicos. Os pesquisadores enfatizam que os resultados devem ser usados para compreender as reações públicas e informar o desenvolvimento ético da inteligência artificial, e não para ditar normas. O artigo conclui que a discussão sobre ética em IA precisa ir além dos dilemas de veículos, considerando análises de risco e vieses.

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Em uma apresentação instigante, a palestrante enfatiza a necessidade de ceticismo sobre a inteligência artificial (IA) e seu impacto. Ela detalha como a IA generativa e as mídias sociais manipulam os usuários por meio da coleta de dados e microdirecionamento, resultando em uma perda de contexto histórico e uma disseminação rápida de desinformação. Compartilhando sua jornada como jornalista filipina, ela oferece uma perspectiva crítica sobre o cenário tecnológico atual, enfatizando os perigos da vigilância para fins lucrativos e a importância de proteger os jovens e grupos marginalizados. Por fim, a palestrante destaca o jornalismo como uma ferramenta vital contra a tirania, instando a audiência a agir para remodelar o futuro da tecnologia.

Saiba mais: Are you being manipulated by AI? | Maria Ressa I One Young World

O texto apresenta uma discussão sobre a capacidade da inteligência artificial na criação musical, especificamente discordando da opinião de Gilberto Gil de que os humanos sempre darão as regras. O autor, com base em sua experiência em IA, argumenta que a velocidade do desenvolvimento tecnológico é imprevisível, citando exemplos como a vitória do Deep Blue sobre Kasparov e a rápida evolução de modelos como o ChatGPT. Ele sugere que, assim como no xadrez, a IA pode superar os limites percebidos na criação artística e musical, referenciando o Paradoxo de Moravec como uma observação a ser desafiada, e menciona a crescente presença de ferramentas de IA na produção musical como evidência.

Continuar lendo: Por que tenho de discordar do Gilberto Gil no que tange Inteligência Artificial e música

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O texto, intitulado "Humano vs. Modelos de Linguagem: Tanto Humanos Quanto a IA Podem Errar Detalhes, Mas Por Motivos Diferentes", explora como tanto seres humanos quanto a inteligência artificial podem cometer erros de memória ou reproduzir informações imprecisas, mas por razões intrinsecamente distintas. Ele detalha que erros humanos frequentemente derivam de vieses cognitivos e da natureza reconstrutiva da memória, enquanto os erros de IA resultam de limitações técnicas, dados de treinamento e processos estatísticos. O artigo utiliza exemplos de filmes para ilustrar essas falhas e discute as implicações dessa imprecisão compartilhada na percepção da realidade e como reduzir esses erros em ambos os casos, concluindo que o entendimento dessas limitações é crucial para navegar criticamente pela informação.

Leia mais: Humano vs. Modelos de Linguagem: Tanto Humanos Quanto a IA Podem Errar Detalhes, Mas Por Motivos Diferentes

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“A maioria das pessoas não sabe o que quer até você mostrar a elas.”
— Steve Jobs

“O problema de fazer com que as pessoas amem sua servidão.”
— Aldous Huxley, Admirável Mundo Novo

Leia mais: Desejo Mimético 2.0: A Ilusão Algorítmica da Servidão Feliz