|
Geoffrey Hinton, em imagem de 2017, quando recebeu o Prêmio Fronteiras do Conhecimento da Fundação BBVA. |
Geoffrey Hinton, o 'padrinho' da IA, deixa o Google e alerta para os perigos dessa tecnologia
Este especialista teme acima de tudo que a internet seja inundada com textos, fotos e vídeos falsos e que as novas ferramentas substituam muitos trabalhadores.
O britânico Geoffrey Hinton , um dos grandes pioneiros no desenvolvimento da inteligência artificial (IA), deixou o cargo na Google para poder alertar com mais liberdade sobre os perigos que estas novas tecnologias representam, afirmou numa entrevista publicada esta segunda-feira .por The New York Times . Frequentemente chamado de padrinho da IA, Hinton disse que, aos 75 anos, agora se arrepende de ter passado sua carreira nessa área. "Eu me consolo com a desculpa normal: se não fosse eu, outra pessoa teria feito isso", disse ele ao jornal de Nova York. A voz de alarme se soma aos alertas que outros especialistas fizeram nos últimos meses, sobretudo fruto do lançamento de inteligência artificial generativa como o popular ChatGPT e das grandes apostas que os gigantes tecnológicos estão a fazer nesta área. Hinton foi vice-presidente de engenharia do Google.
A curto prazo, este especialista teme sobretudo que a internet seja inundada de textos, fotos e vídeos falsos, e que os cidadãos não consigam distinguir o que é real, mas também acredita que estas tecnologias podem substituir muitos trabalhadores e, mais tarde, até representam uma ameaça para a humanidade. "Alguns compraram a ideia de que essas coisas poderiam realmente se tornar mais inteligentes do que as pessoas", explicou ele. “Mas a maioria das pessoas achava que era muito longe. Eu mesmo pensei que era muito longe. Eu pensei que era entre 30 e 50 anos de distância ou até mais. Obviamente, não penso mais nisso", acrescentou.
Mais especificamente, esses especialistas pediram uma pausa de "pelo menos seis meses no desenvolvimento e teste de sistemas de IA mais poderosos que o GPT4", a última versão do grande modelo de linguagem usado pelo ChatGPT. A carta adverte que este último modelo já é capaz de competir com os humanos em um número cada vez maior de tarefas, podendo ser usado para destruir empregos e espalhar desinformação. Por isso, exigem um desenvolvimento seguro e somente quando têm certeza de que seus efeitos serão positivos. “Infelizmente”, afirma a carta, “esse nível de planejamento e gerenciamento não está acontecendo, apesar do fato de que, nos últimos meses, os laboratórios de IA entraram em uma corrida desenfreada para desenvolver e implantar mentes digitais cada vez mais poderosas do que qualquer outra pessoa, até mesmo seus criadores, não podem compreender, prever ou controlar de forma confiável”.
Geoffrey Hinton , professor da Universidade de Toronto (Canadá) e vencedor do prêmio BBVA Foundation Frontiers of Knowledge 2017 , desenvolveu em 2004 os conceitos trabalhados por meio século e os orientou para o aprendizado mecânico e o reconhecimento de tais elementos complexos como fala ou imagem. Hinton criou uma comunidade de pesquisa à qual se juntaram Yann LeCun , da New York University, e Yoshua Bengio, de Montreal (Canadá). Em 1986, Hinton inventou algoritmos de retropropagação, essenciais para o treinamento de redes neurais. Com eles, em 2012, ele conseguiu criar uma rede neural convolucional chamada AlexNet, composta por 650 mil neurônios e treinada com 1,2 milhão de imagens, que registrou apenas 26% de erros no reconhecimento de objetos e reduziu pela metade o percentual de erros. LeCun adicionou uma tecnologia de reconhecimento óptico de caracteres.
“Não gostei das primeiras teorias de inteligência artificial (IA) porque se baseavam muito na lógica e isso é algo que o ser humano demorou a desenvolver”, explicou Hinton ao EL PAÍS após receber o prêmio. O pesquisador explicou que estava mais interessado em saber como funciona o cérebro humano, quais são os fundamentos do aprendizado e em encontrar uma forma de aplicar esses princípios às máquinas. “O cérebro humano é a melhor máquina. Meu objetivo era entender como as pessoas funcionam e simulam esse sistema, e acho que a melhor maneira de fazer isso é construir modelos de redes neurais artificiais”, explicou.
______________________
Nenhum comentário
Postar um comentário