A inteligência artificial automatizará os empregos humanos? Essas são três perguntas que um novo estudo divulgado esta manhã pelo Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT (CSAIL) tenta responder. Tem havido muitas tentativas de extrapolar e prever como as actuais tecnologias de inteligência artificial, tais como grandes modelos de linguagem, irão impactar a vida das pessoas e a economia como um todo no futuro.

A Goldman Sachs estima que a inteligência artificial irá automatizar 25% de todo o mercado de trabalho nos próximos anos. Segundo a McKinsey, até 2055, quase metade de todos os empregos serão impulsionados pela inteligência artificial. Uma investigação da Universidade da Pensilvânia, da Universidade de Nova York e da Universidade de Princeton descobriu que o ChatGPT por si só poderia afetar cerca de 80% dos empregos. Um relatório da agência de emprego Challenger, Gray & Christmas mostra que a inteligência artificial já substituiu milhares de trabalhadores.

Mas no seu estudo, os investigadores do MIT procuraram ir além do que chamam de comparações “baseadas em tarefas” para avaliar até que ponto é viável para a IA preencher determinadas funções e qual a probabilidade de as empresas realmente substituirem trabalhadores por tecnologia de IA.

Contrariamente às expectativas, os investigadores do MIT descobriram que a maioria dos empregos anteriormente considerados em risco de serem substituídos pela inteligência artificial não são realmente “economicamente benéficos” para serem automatizados – pelo menos não ainda.

Neil Thompson, coautor do estudo e cientista pesquisador do MIT CSAIL, disse que a principal implicação do estudo é que a próxima interrupção da IA ​​pode acontecer de forma mais lenta e menos dramática do que alguns críticos sugerem.

“Como muitos estudos recentes, descobrimos que a inteligência artificial tem um grande potencial para automatizar tarefas”, disse Thompson em entrevista por e-mail ao TechCrunch. “Mas conseguimos mostrar que automatizar muitas dessas tarefas ainda não é atraente”.

É importante notar que este estudo analisou apenas trabalhos que requerem análise visual, ou seja, trabalhos que envolvem tarefas como a verificação da qualidade do produto no final de uma linha de produção. Os investigadores não investigaram o impacto potencial dos modelos de geração de texto e imagem, como ChatGPT e Midjourney, nos trabalhadores e na economia; eles deixaram essa questão para pesquisas posteriores.

Ao conduzir o estudo, os pesquisadores entrevistaram os trabalhadores para entender quais tarefas seriam necessárias para que um sistema de IA substituísse completamente seus empregos. Em seguida, modelaram o custo de construção de um sistema de IA capaz de realizar todas estas tarefas, e modelaram se as empresas - particularmente as empresas "não agrícolas" nos Estados Unidos - estariam dispostas a pagar os custos iniciais e operacionais de tal sistema.

No início do estudo, os pesquisadores deram o exemplo de um padeiro.

De acordo com o Bureau of Labor Statistics dos EUA, os padeiros gastam aproximadamente 6% do seu tempo verificando a qualidade dos alimentos, e a IA pode (e está) automatizando essa tarefa. Uma padaria com cinco padeiros que ganham um salário anual de US$ 48 mil poderia economizar US$ 14 mil se pudesse automatizar os testes de qualidade dos alimentos. Mas o estudo estima que um sistema de IA simples e feito de raiz para realizar esta tarefa custaria 165.000 dólares para implementar e 122.840 dólares por ano para manter... e isso é apenas o preço mais baixo.

“Descobrimos que apenas 23% dos salários pagos a humanos que realizam tarefas de visão são economicamente atraentes para a automação de IA”, disse Thompson. “Os seres humanos ainda são a melhor escolha económica para estes empregos.”

A pesquisa agora leva em consideração sistemas de IA auto-hospedados vendidos por fornecedores como a OpenAI, que só precisam ser ajustados para tarefas específicas, em vez de serem treinados do zero. Mas mesmo que um sistema custe apenas 1.000 dólares, há muitos empregos – embora de baixos salários e que dependem de multitarefas – que não faz sentido financeiro para as empresas automatizarem, de acordo com os investigadores.

“Mesmo que consideremos apenas o impacto da visão computacional nas tarefas de visão, descobrimos que as perdas de empregos são inferiores às já observadas na economia”, escreveram os investigadores no estudo. “Mesmo que os custos diminuam a uma taxa rápida de 20% ao ano, ainda serão necessárias décadas para que as tarefas de visão computacional se tornem economicamente viáveis ​​para as empresas.”

Os pesquisadores reconhecem que o estudo tem algumas limitações. Por exemplo, não considera situações em que a IA possa aumentar, em vez de substituir, o trabalho humano (como a análise das tacadas de golfe de um atleta), ou criar novas tarefas e empregos que não existiam anteriormente (como a manutenção de sistemas de IA). Além disso, não leva em consideração todas as economias de custos que modelos pré-treinados como o GPT-4 poderiam trazer.

Não podemos deixar de nos perguntar se os pesquisadores sentiram pressão do patrocinador do estudo, o MIT-IBM Watson AI Lab, para chegar a certas conclusões. O Laboratório de Inteligência Artificial Watson do MIT-IBM foi criado pela IBM com um investimento de US$ 240 milhões por um período de 10 anos. Mas os pesquisadores afirmam que este não é o caso.

“Fomos motivados pelo sucesso esmagador do aprendizado profundo, a forma dominante de inteligência artificial, em muitas tarefas, e queríamos entender o que isso significa para a automação dos trabalhos humanos”, disse Thompson. "Para os decisores políticos, as nossas conclusões devem reforçar a importância da preparação para a automatização de empregos com IA... Mas as nossas conclusões também revelam que" Este processo levará anos ou mesmo décadas a desenrolar-se, por isso há tempo para que sejam postas em prática medidas políticas. Para os pesquisadores e desenvolvedores de IA, este trabalho demonstra a importância de reduzir o custo e o escopo da implantação de IA para tornar a IA economicamente atraente para a automação empresarial”.