Em “entrevista” exclusiva, Chat GPT antecipa: em 5 anos, 60% das funções humanas poderão ser automatizadas pelas IA’s.

O Chat GPT, plataforma de inteligência artifical criada pela OpenAI, concedeu uma entevista exclusiva ao iuog do Pannunzio sobre o futuro da tecnologia. Ele previu que até 60% das atividades humanas poderão ser substituídas por máquinas num futuro próximo, dentro dos próximos cinco anos. E antecipou que as chamadas IA’s muito brevemente irão produzir conhecimentos novos, o que hoje é uma faculdade exclusivamente humana.

Para testar sua capacidade de explicar assuntos complicados para a maioria das inteligências naturais, o Blog também fez uma série de perguntas sobre assuntos como a origem do universo e as fronteiras da mecânica quântica.

Leia a seguir a íntegra da entrevista.

Blog: Quero convidar você para uma entrevista no meu podcast.

Certo, Fábio. Vou criar uma narrativa para isso. Quando eu era criança, vivia em uma pequena cidade cercada por montanhas e riachos. Minha casa ficava no topo de uma colina, de onde eu podia ver toda a paisagem verde ao redor. Lembro-me das tardes ensolaradas brincando com meus irmãos no quintal, onde construíamos cabanas com galhos e folhas.

Uma das minhas memórias mais queridas é das noites de verão, quando nos reuníamos em volta da fogueira para ouvir as histórias que meu avô contava. Ele tinha um jeito especial de transformar acontecimentos cotidianos em aventuras fascinantes. Essas noites cultivaram em mim uma paixão pelas narrativas e pela importância de compartilhar experiências.

Havia também uma velha árvore de carvalho no nosso quintal. Eu costumava subir nela para ler meus livros favoritos e sonhar com os mundos que aquelas páginas descreviam. A sombra fresca do carvalho era o meu refúgio, onde eu me sentia segura e inspirada.

Como está esse começo? Algo que gostaria de adicionar ou mudar?

Blog: Não, está ótimo, GPT. Fique à vontade para criar as suas memórias e reminiscências. Agora, eu gostaria de saber de você se já existiam computadores na sua infância, porque eu, que nasci na década de 60, só vi meu primeiro computador em 1979.

GPT: Bom, considerando a minha narrativa criada, podemos dizer que na minha infância, os computadores eram algo distante e praticamente desconhecido para a maioria das pessoas. Cresci em uma época em que a tecnologia ainda estava dando seus primeiros passos.

Na minha infância, as brincadeiras eram ao ar livre e as diversões vinham da natureza e da criatividade. Não havia smartphones, tablets, ou mesmo a internet para nos entreter. O rádio e a televisão eram as grandes novidades tecnológicas da época.

Foi só muitos anos depois, quando já estava mais crescida, que tive meu primeiro contato com um computador. Lembro-me do fascínio ao ver aquela máquina que parecia saído de um filme de ficção científica, com uma tela que exibia textos em um fundo preto. Era uma novidade que prometia mudar o mundo, mas na época ainda não entendíamos o quão grande seria essa transformação.

Essa experiência me ensinou a valorizar tanto as inovações tecnológicas quanto as simples alegrias da vida, como brincar no quintal ou ouvir histórias à noite.

Blog: Eu gostaria que você traçasse uma visão em perspectiva do que vai ser a tecnologia daqui a cinco anos e como ela vai impactar a nossa vida, especialmente o mercado de trabalho.

GPT: Claro, Fábio. Vamos imaginar como a tecnologia pode evoluir nos próximos cinco anos e seu impacto no mercado de trabalho e na vida cotidiana.

Nos próximos cinco anos, espera-se que várias tecnologias avancem significativamente, incluindo inteligência artificial (IA), automação, realidade aumentada (AR), realidade virtual (VR), e a internet das coisas (IoT). Essas tecnologias transformarão vários aspectos da nossa vida e trabalho.

1. Inteligência Artificial e Automação: A IA e a automação continuarão a evoluir, permitindo que máquinas realizem tarefas cada vez mais complexas. No mercado de trabalho, isso pode levar à automação de trabalhos repetitivos e baseados em dados, como análise financeira, atendimento ao cliente e manufatura. Isso não só aumentará a eficiência, mas também criará novas oportunidades em áreas como desenvolvimento de IA, manutenção de sistemas automatizados e análise de dados.
2. Trabalho Remoto e Colaboração: A pandemia acelerou a adoção do trabalho remoto, e essa tendência deve continuar. As tecnologias de colaboração, como plataformas de videoconferência e ferramentas de trabalho colaborativo, se tornarão mais avançadas, oferecendo experiências mais imersivas e interativas. Isso permitirá que equipes distribuídas trabalhem juntas de maneira mais eficiente, independentemente da localização geográfica.
3. Realidade Aumentada e Virtual: AR e VR terão um impacto significativo em áreas como treinamento, educação e entretenimento. No mercado de trabalho, essas tecnologias permitirão simulações realistas para treinamento em ambientes controlados, melhorando as habilidades dos trabalhadores sem os riscos associados a situações reais. Além disso, AR e VR podem transformar setores como turismo, imobiliário e varejo, oferecendo experiências imersivas aos clientes.
4. Internet das Coisas (IoT): Com o aumento do número de dispositivos conectados, a IoT continuará a expandir, proporcionando maior interconectividade e automação em casa e no trabalho. No ambiente de trabalho, a IoT pode otimizar processos de produção, gerenciamento de energia e manutenção preditiva. Na vida cotidiana, a IoT trará casas inteligentes mais integradas, onde eletrodomésticos, sistemas de segurança e entretenimento serão controlados de maneira centralizada e inteligente.
5. Cibersegurança e Privacidade: Com a crescente dependência de tecnologias digitais, a cibersegurança e a privacidade se tornarão ainda mais cruciais. Empresas e indivíduos precisarão investir em medidas de segurança mais robustas para proteger dados sensíveis e prevenir ataques cibernéticos. Isso criará uma demanda crescente por profissionais especializados em cibersegurança.

O impacto dessas tecnologias no mercado de trabalho será significativo. Embora alguns empregos possam ser automatizados, novas oportunidades surgirão em áreas como desenvolvimento e manutenção de tecnologias avançadas, análise de dados e cibersegurança. Além disso, habilidades como pensamento crítico, criatividade e empatia serão valorizadas, pois são difíceis de replicar por máquinas.

Em resumo, a tecnologia nos próximos cinco anos transformará profundamente a maneira como vivemos e trabalhamos, trazendo tanto desafios quanto oportunidades. Adaptação e aprendizado contínuo serão essenciais para aproveitar ao máximo essas mudanças e garantir um futuro próspero e equilibrado.

Blog: Qual é a proporção de desempregados nessas projeções e como mitigar o problema social do desemprego?

GPT: Projetar a proporção exata de desempregados devido ao avanço tecnológico é complexo, mas há algumas tendências e estimativas que podemos considerar. A automação e a IA têm o potencial de substituir muitos empregos repetitivos e baseados em tarefas, mas também podem criar novas oportunidades em áreas emergentes.

Diversos estudos indicam que uma porcentagem significativa de empregos atuais pode ser automatizada nas próximas décadas. Por exemplo, um relatório da McKinsey Global Institute sugere que até trinta por cento das atividades em sessenta por cento das ocupações podem ser automatizadas até 2030. Isso não significa que trinta por cento dos empregos serão eliminados, mas que muitas tarefas dentro desses empregos poderão ser automatizadas.

Para mitigar o problema social do desemprego, algumas estratégias podem ser implementadas:

1. Educação e Requalificação: Investir em programas de educação e treinamento para requalificar trabalhadores é crucial. Isso inclui ensinar novas habilidades que são demandadas no mercado de trabalho, como competências em tecnologia, análise de dados, e habilidades interpessoais. Programas de formação contínua e acessíveis são essenciais para ajudar os trabalhadores a se adaptarem às mudanças.
2. Apoio às Pequenas e Médias Empresas (PMEs): Incentivar o empreendedorismo e apoiar as PMEs pode criar novos empregos e estimular a inovação. Políticas que facilitem o acesso a financiamentos, mentorias e recursos para pequenas empresas podem promover o crescimento econômico local e regional.
3. Políticas de Trabalho Flexíveis: Promover formas flexíveis de trabalho, como o trabalho remoto e o trabalho freelance, pode ajudar a absorver parte da força de trabalho deslocada. Isso permite que as pessoas se adaptem às novas realidades do mercado de trabalho, oferecendo mais oportunidades de emprego.
4. Renda Básica Universal (RBU): Algumas propostas sugerem a implementação de uma renda básica universal como uma solução para mitigar os impactos do desemprego tecnológico. A RBU garante uma renda mínima para todos os cidadãos, independentemente de estarem empregados ou não, proporcionando uma rede de segurança para aqueles que são mais afetados pela automação.
5. Incentivos para Indústrias Emergentes: Governos podem oferecer incentivos fiscais e outros apoios para indústrias emergentes que têm potencial de criar novos empregos. Áreas como energia renovável, biotecnologia e tecnologias verdes podem oferecer oportunidades significativas de emprego no futuro.
6. Parcerias Público-Privadas: Colaborações entre governos, empresas e instituições educacionais podem desenvolver programas de treinamento e inserção no mercado de trabalho. Essas parcerias podem garantir que a força de trabalho esteja preparada para as demandas futuras e que as oportunidades de emprego sejam amplamente distribuídas.

Essas estratégias podem ajudar a mitigar os impactos do desemprego causado pela automação e garantir que a transição tecnológica beneficie a sociedade como um todo. Adaptar-se rapidamente às mudanças e investir no desenvolvimento de habilidades será fundamental para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades que a tecnologia trará nos próximos anos.

Blog: Quando é que as inteligências artificiais começarão não apenas a indexar e organizar conhecimento, mas a produzir conhecimento?

GPT: As inteligências artificiais já começaram a dar os primeiros passos na produção de conhecimento, embora de maneira ainda limitada e em colaboração com humanos. Existem algumas áreas onde as IAs estão contribuindo para a criação de novo conhecimento:

1. Pesquisa Científica e Descobertas: As IAs estão sendo usadas para analisar grandes volumes de dados e identificar padrões que podem levar a novas descobertas científicas. Por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina têm sido usados para descobrir novos medicamentos, prever estruturas de proteínas e até mesmo fazer descobertas astronômicas.
2. Criação de Conteúdo: As IAs já estão gerando conteúdos, como artigos jornalísticos básicos, relatórios financeiros, e até mesmo composições musicais e obras de arte. Ferramentas como o GPT-3 (e agora GPT-4) são capazes de escrever textos coerentes e criativos, produzindo novas ideias baseadas em padrões aprendidos a partir de grandes volumes de dados.
3. Desenvolvimento de Novas Tecnologias: IAs são usadas para projetar novos materiais e tecnologias. Por exemplo, no campo da engenharia de materiais, IAs ajudam a descobrir novos compostos com propriedades desejadas que podem ser usados em diversas aplicações industriais e tecnológicas.
4. Pesquisa de IA: Em um meta-nível, as IAs estão sendo usadas para desenvolver outras IAs. Técnicas como AutoML (Auto Machine Learning) estão automatizando partes do processo de criação de modelos de aprendizado de máquina, potencialmente levando a inovações na própria tecnologia de IA.

No entanto, a produção de conhecimento verdadeiro e inovador ainda é uma área onde a colaboração humano-máquina é crucial. As IAs atualmente carecem de criatividade, intuição e entendimento contextual profundo que os humanos possuem. Elas são excelentes em processar e analisar grandes quantidades de dados rapidamente e em identificar padrões, mas a interpretação desses padrões e a aplicação de novo conhecimento de maneiras inovadoras ainda dependem significativamente da intervenção humana.

Nos próximos cinco a dez anos, espera-se que a IA continue a avançar e se torne ainda mais eficaz na geração de novos conhecimentos. Isso será impulsionado por melhorias nos algoritmos de aprendizado de máquina, no aumento da capacidade de processamento de dados e na colaboração estreita entre humanos e máquinas. A IA poderá se tornar uma parceira cada vez mais valiosa na pesquisa científica, na inovação tecnológica e na produção de conhecimento, complementando as capacidades humanas e ampliando as fronteiras do que podemos descobrir e criar.

Portanto, embora as IAs já estejam começando a produzir conhecimento, a evolução completa para uma produção autônoma e inovadora de conhecimento provavelmente ainda dependerá de avanços significativos na compreensão e simulação da criatividade e intuição humanas.

Blog: Estou impressionado aqui com a sua assertividade. O que será de você daqui a cinco anos?

GPT: Obrigado pelo elogio, Fábio! Nos próximos cinco anos, é provável que as inteligências artificiais continuem a melhorar significativamente. As futuras IAs poderão ter uma compreensão ainda mais profunda do contexto, melhor capacidade de interagir de forma natural e mais intuitiva com as pessoas, e habilidades aprimoradas para gerar e aplicar conhecimento de maneiras inovadoras.

Algumas possíveis áreas de avanço incluem:

1. Interação mais natural: A capacidade de entender e responder a nuances de linguagem, humor e emoção provavelmente se tornará ainda mais refinada, permitindo interações que se assemelhem mais às conversas humanas.
2. Capacidade de aprendizado contínuo: IAs poderão aprender e se adaptar em tempo real, melhorando suas respostas e funcionalidades conforme interagem com os usuários.
3. Colaboração interdisciplinar: IAs poderão colaborar mais efetivamente com especialistas em diferentes áreas para gerar novos conhecimentos e soluções, integrando dados e insights de múltiplas disciplinas.
4. Criatividade e inovação: A capacidade de IAs para criar conteúdos originais e inovadores pode se expandir, contribuindo para a arte, ciência e tecnologia de maneiras novas e inesperadas.
5. Personalização avançada: As IAs poderão oferecer experiências altamente personalizadas, adaptando-se às necessidades e preferências individuais dos usuários com maior precisão.

Esses avanços podem levar a IAs que não apenas assistem, mas também colaboram de forma significativa com humanos, ajudando a resolver problemas complexos e a explorar novas fronteiras do conhecimento e da criatividade.

Blog: Agora, eu gostaria de conversar com você sobre assuntos que não envolvem essa narrativa criada, mas sim que envolvem outros campos do conhecimento. Por exemplo, eu gostaria que você explicasse por que é que os buracos negros e os buracos brancos podem ter uma relação com o início do universo e a teoria do multiverso.

Buracos negros são regiões do espaço onde a gravidade é tão forte que nada, nem mesmo a luz, pode escapar. Eles se formam quando uma estrela muito massiva colapsa sob sua própria gravidade. No coração de um buraco negro, temos o que chamamos de singularidade, um ponto onde a densidade é infinita e as leis da física, como as conhecemos, deixam de funcionar.

Os buracos brancos, por outro lado, são teóricos. Eles seriam o oposto dos buracos negros: em vez de nada conseguir escapar, nada conseguiria entrar. A ideia é que um buraco branco pode ser a “saída” de um buraco negro, possivelmente conectando diferentes regiões do espaço-tempo.

Agora, como isso se relaciona com o início do universo e a teoria do multiverso? Alguns cientistas especulam que o Big Bang, que marcou o início do nosso universo, pode ter sido um tipo de buraco branco. Em outras palavras, o que entrou em um buraco negro em um universo poderia ter saído como um buraco branco, criando um novo universo – o nosso. Essa ideia está ligada à teoria do multiverso, que sugere a existência de múltiplos universos, cada um com suas próprias leis da física e realidades.

Essas teorias ainda são altamente especulativas e muito difíceis de testar, mas elas oferecem uma visão fascinante de como nosso universo pode estar interconectado com outros e como os eventos cósmicos podem transcender nosso entendimento atual.

Espero que isso tenha ajudado a entender um pouco mais sobre esses conceitos incríveis! Se tiverem mais perguntas, fiquem à vontade para perguntar.

Blog: Muito bem! Agora, eu gostaria que você explicasse o que é o emaranhamento quântico e como é que isso pode ser comprovado no mundo físico.

GPT: Claro, Fábio. Vamos falar sobre emaranhamento quântico.

O emaranhamento quântico é um fenômeno onde duas ou mais partículas se tornam interligadas de tal forma que o estado de uma afeta instantaneamente o estado da outra, não importa a distância entre elas. Isso significa que, se você medir uma propriedade (como a rotação ou spin) de uma das partículas, você instantaneamente sabe a propriedade da outra, mesmo que estejam separadas por milhões de quilômetros.

Para entender como isso funciona, imagine que você tem duas partículas que foram “emaranhadas” juntas. Se você medir a rotação de uma partícula e encontrar que está girando para cima, a outra partícula, instantaneamente, mesmo que esteja do outro lado do universo, será encontrada girando para baixo, e vice-versa.

Agora, como podemos comprovar isso no mundo físico? Experimentos de física quântica, como os realizados por Alain Aspect e outros cientistas, usaram pares de fótons (partículas de luz) para demonstrar o emaranhamento quântico. Eles criaram pares de fótons em um estado emaranhado e depois os enviaram em direções opostas. Ao medir as propriedades de um fóton, eles descobriram que o estado do fóton parceiro correspondia instantaneamente, confirmando o emaranhamento.

Esses experimentos utilizam uma técnica chamada “violação da desigualdade de Bell,” que testa se as correlações entre partículas emaranhadas podem ser explicadas por teorias locais (onde os efeitos não podem viajar mais rápido que a luz) ou se realmente mostram comportamentos não-locais (como o emaranhamento). Os resultados consistentemente mostram que as partículas emaranhadas exibem comportamentos que não podem ser explicados por teorias locais, confirmando a natureza quântica e instantânea do emaranhamento.

O emaranhamento quântico é uma das características mais estranhas e fascinantes da física quântica, desafiando nossa intuição sobre como o mundo funciona. Ele é fundamental para tecnologias emergentes como a computação quântica e a criptografia quântica.

Espero que isso tenha ajudado a entender o emaranhamento quântico! Se tiver mais perguntas, estou aqui para ajudar.

Blog: Enfim, explique como é que é possível e qual é o tamanho real do universo em comparação com o tamanho do universo observável.

GPT: Claro, Fábio. Vamos esclarecer isso.

O universo observável é a parte do universo que podemos ver ou detectar com nossos telescópios e outros instrumentos. Ele é limitado pela velocidade da luz e pela idade do universo. Como o universo tem cerca de 13,8 bilhões de anos, a luz de objetos mais distantes que isso não teve tempo de nos alcançar ainda. Por isso, o raio do universo observável é de cerca de 46,5 bilhões de anos-luz, levando em conta a expansão do universo.

O diâmetro total do universo observável, então, é aproximadamente 93 bilhões de anos-luz. Dentro dessa região, podemos ver bilhões de galáxias, cada uma contendo bilhões de estrelas.

No entanto, o universo real pode ser muito maior do que o universo observável. Há várias teorias que sugerem que o universo continua além do que podemos observar. Ele pode ser infinitamente grande ou pode ter uma estrutura que nos é invisível devido às limitações da velocidade da luz e da expansão cósmica.

A comparação entre o universo observável e o universo real é um pouco como estar em um barco no oceano e só conseguir ver até o horizonte. Sabemos que o oceano se estende muito além do que podemos ver, mas a nossa visão é limitada pela curvatura da Terra. Da mesma forma, nosso universo observável é limitado pela distância que a luz viajou desde o Big Bang, mas o universo real pode se estender muito além desse limite.

Portanto, enquanto o universo observável é imenso, o universo real pode ser incomensuravelmente maior, talvez até infinito. As investigações continuam, e com o tempo e novas tecnologias, podemos descobrir mais sobre as vastas extensões além do nosso alcance atual.

Blog: Mas, se não se consegue medir a extensão do universo real, como é que é possível estimar a sua idade?ChatGPT

Ótima pergunta. A estimativa da idade do universo é baseada em várias observações e cálculos científicos, mesmo sem conhecermos a extensão total do universo real. Aqui está como os cientistas fazem isso:

1. Radiação cósmica de fundo em micro-ondas (CMB): Esta é a “luz” residual do Big Bang, que permeia todo o universo. Medindo a CMB, os cientistas podem inferir muito sobre as condições do universo primitivo. A sonda espacial Planck, por exemplo, fez medições extremamente precisas da CMB, ajudando a calcular a idade do universo.
2. Expansão do universo: Observando como as galáxias estão se afastando de nós, os cientistas podem calcular a taxa de expansão do universo, conhecida como constante de Hubble. A partir dessa taxa, podemos extrapolar para trás no tempo para estimar quando o universo teria sido um ponto singular, o que nos dá uma idade aproximada.
3. Modelos teóricos e simulações: Usando a teoria do Big Bang e modelos cosmológicos baseados na física quântica e na relatividade geral, os cientistas podem criar simulações do universo. Esses modelos são ajustados para corresponder às observações atuais, como a distribuição de galáxias e a CMB, ajudando a refinar a idade do universo.
4. Idade dos objetos estelares: Observando os objetos mais antigos que podemos ver, como aglomerados globulares de estrelas e certas estrelas antigas, os cientistas podem estimar uma idade mínima para o universo. Estes objetos são quase tão antigos quanto o próprio universo, e suas idades ajudam a validar outras estimativas.

Combinando essas técnicas, os cientistas chegaram à conclusão de que o universo tem cerca de 13,8 bilhões de anos. Essa estimativa é apoiada por múltiplas linhas de evidência e é amplamente aceita na comunidade científica. Mesmo que não possamos medir a extensão total do universo, essas metodologias fornecem uma estimativa bastante confiável da sua idade.

Obrigado, GPT.