Por que a IA da geração atual é ’em sua maioria lixo’, mas ainda chegou no ‘momento perfeito’ para salvar a economia em declínio, de acordo com uma empresa de capital de risco boutique.

A IA atual é principalmente lixo, mas chegou no momento perfeito para salvar a economia em declínio, segundo uma empresa de capital de risco boutique.

“Estamos rapidamente alcançando os limites da IA atual,” escreveram Paul Kedrosky e Eric Norlin, ambos sócios da SK Ventures, em sua newsletter empresarial. Em um post intitulado “A IA não é boa o suficiente”, eles argumentam que menos de um ano após o ChatGPT explodir na consciência pública, “estamos rapidamente alcançando os limites da IA atual, seja por causa de sua tendência a alucinações, dados de treinamento inadequados em campos específicos, corpora de treinamento desatualizados de anos atrás, ou inúmeras outras razões.”

Mais provocativamente, eles argumentam que estamos em um momento estranho em que a tecnologia está tanto avançada demais para não desafiar o emprego de muitas pessoas no futuro próximo, quanto está longe de ser avançada o suficiente para oferecer ganhos de produtividade genuínos. Descrevendo uma dinâmica que chamam de “buraco de minhoca da força de trabalho” que está “devorando a economia”, eles dizem que precisamos ou de uma IA muito melhor ou muito pior, mas as limitações atuais da tecnologia nos deixam em uma “zona intermediária” onde ela já é capaz de rapidamente substituir um grande número de trabalhadores, mas ainda não está proporcionando benefícios econômicos mais amplos o suficiente.

Aqui está o que eles querem dizer com o buraco de minhoca, a zona intermediária e uma versão “melhor” da IA.

A era de escassez crônica

O argumento da SK Ventures se concentra inteiramente no tema dos anos 2020 e da economia pandêmica: escassez.

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Em primeiro lugar, há uma escassez nos blocos de construção que possibilitam a tecnologia – chips, dados de treinamento, modelos de linguagem grandes. Essa escassez, por sua vez, tem elevado os preços, tornando mais difícil para empresas e startups inovarem de maneira rentável. Os custos dos chips, em particular, têm se mantido exorbitantes. A fabricante de chips Nvidia, cuja capitalização de mercado ultrapassou US$ 1 trilhão em junho e possui supostamente uma participação de mercado de 80%, tem um preço inicial de aproximadamente US$ 15.000 para seus chips, de acordo com o New York Times. Até que os custos diminuam, a inovação em IA ficará estagnada, argumentam Kedrosky e Norlin. “Esta onda tem sido ótima para algumas empresas, especialmente a Nvidia, mas no futuro será lembrada principalmente como algo relacionado à infraestrutura da IA”, afirmam.

Também há um desafio claro e evidente relacionado aos trabalhadores, argumentam eles, apontando para a recuperação incompleta na taxa de participação da força de trabalho. Isso significa que a parcela de pessoas trabalhando na economia americana, embora obviamente maior do que em 2020, quando houve a maior perda de empregos em tempos modernos, terá dificuldade em atingir os níveis de 2019, muito menos os níveis de 2007, antes da Grande Recessão.

Para entender o que está realmente acontecendo na economia e o papel da IA em potencialmente resolvê-lo, Kedrosky e Norlin usam uma metáfora de ondas. Embora muitos investidores associem a IA ao crescimento explosivo do ChatGPT em 2023, eles argumentam que isso é na verdade o fim da primeira onda da IA, que começou em 2017. Naquele ano, foi publicado um artigo influente por um grupo de pesquisadores do Google, intitulado “Attention is All You Need”, que se tornou a base de como treinar modelos de IA. A onda atual durará mais um ano ou dois e só terminará quando os custos caírem em todos os aspectos, escreveram os parceiros. Para isso acontecer, o mundo precisará de modelos mais novos e melhores, como modelos de pensamento em árvore, chips mais baratos e uma “comoditização inevitável” de modelos de linguagem grandes que serão oferecidos como serviço.

Há indicações de que os custos para acessar a infraestrutura em que a IA é construída diminuirão. A Amazon já deixou claro suas intenções de desafiar diretamente a posição dominante da Nvidia na fabricação de chips. Enquanto outras grandes empresas de tecnologia, como Meta e Alibaba, disponibilizaram seus modelos de linguagem grandes gratuitamente para desenvolvedores.

A nova era de sistemas computacionais de IA mais baratos e avanços tecnológicos durará até 2030, teorizam os dois. Mais importante ainda, isso ajudará a economia dos EUA a lidar com as iminentes quedas de produtividade que enfrenta ao lutar para encontrar trabalhadores suficientes para preencher todas as vagas abertas.

O momento perfeito para enfrentar uma força de trabalho em declínio

Embora a IA esteja entrando na próxima fase de seu desenvolvimento, o surgimento da indústria ocorreu no “momento perfeito” para a economia global/americana, escrevem os parceiros. A economia dos EUA está enfrentando um problema existencial em que corre o risco de não ter trabalhadores suficientes para preencher todos os seus empregos. Essencialmente, o mercado de trabalho atual extremamente restrito será uma característica permanente da economia, e não apenas uma tendência recente. “A força de trabalho dos EUA caiu em um buraco de minhoca e desapareceu”, escrevem Kedrosky e Norlin.

Os números atuais mostram um mercado de trabalho estagnado nos Estados Unidos, após décadas de crescimento constante. A Grande Renúncia causada pela pandemia de COVID-19 exacerbou essa tendência, trazendo-a de uma vez só, em vez de ocorrer ao longo do tempo. Kedrosky e Norlin estimam que, se o mercado de trabalho dos EUA tivesse continuado a crescer em linha com o PIB e suas tendências pré-pandêmicas, haveria mais 5 milhões de trabalhadores empregados atualmente. Eles não são os únicos a apontar essas tendências na população. O Departamento do Censo também registrou dados que indicam um futuro próximo em que o número de trabalhadores que ingressam na força de trabalho não compensa os que estão se aposentando.

Kedrosky e Norlin acreditam que as tendências demográficas acabarão levando a uma queda drástica na produtividade geral, uma vez que setores como varejo, manufatura e saúde lutam para preencher vagas abertas. Há indicações de que essas tendências estão, de fato, aqui para ficar, já que a taxa geral de participação na força de trabalho ainda está cerca de um ponto percentual abaixo do que era em fevereiro de 2020. Em uma força de trabalho do tamanho dos EUA, isso pode equivaler a vários milhões de trabalhadores.

A.I. pode realmente reduzir a produtividade até sua próxima onda

A ausência de trabalhadores humanos significa que o trabalho se tornou mais caro do que o capital, de acordo com Kedrosky e Norlin. E quando as economias se encontram nessa situação, recorrem à automação para resolver a escassez de mão de obra. No passado, CEOs de grandes empresas de tecnologia, como Arvind Krishna, da IBM, e Eric Schmidt, do Google, também apontaram as tendências demográficas nos países desenvolvidos como motivo para apoiar a inovação em A.I. A grande diferença entre a próxima onda de automação causada pela A.I. é que ela é direcionada principalmente para empregos que envolvem “conhecimento tácito”. Outros também fizeram afirmações semelhantes, dizendo que a A.I. atingirá primeiro os empregos de colarinho branco, uma mudança significativa em relação à maioria dos tipos anteriores de inovação que afetam principalmente a agricultura e a indústria manufatureira.

O problema, no entanto, é que alguns desses empregos são muito complexos para serem automatizados pelo estado atual da A.I. Isso arrisca criar um mundo em que alguns trabalhadores são substituídos, deixando-os sem emprego, mas por uma tecnologia que ainda é muito rudimentar para gerar ganhos significativos de produtividade; deixando todos em pior situação, pois os trabalhadores perdem seus empregos, enquanto a economia permanece improdutiva. ” Nem todas as ondas de automação criam empregos tão rapidamente quanto os deslocam “, escrevem Kedrosky e Norlin. ” E, ainda mais importante para nossos propósitos, nem todas as ondas de automação proporcionam explosões de produtividade que compensem o deslocamento. “

Esse tipo de inovação intermediária, que substitui trabalhadores sem aumentar a produtividade, também é conhecido como “automação mais ou menos”, de acordo com um artigo de pesquisa citado pelos dois investidores de capital de risco. Um exemplo recente é a substituição de trabalhadores de call center por A.I. generativa que pode responder a perguntas de atendimento ao cliente. Os trabalhadores geralmente não são redirecionados para outra divisão da empresa, geralmente são apenas demitidos, mas o cliente acaba tendo uma experiência pior. ” Esses produtos e serviços inevitavelmente deslocarão um grande número de pessoas, mas não promoverão o florescimento humano “, escrevem Kedrosky e Norlin.

O colega de capital de risco de Kedrosky e Norlin, Marc Andreesen, continua convencido dos benefícios da A.I. para a produtividade. ” A tecnologia não destrói empregos e nunca destruirá “, escreveu Andreesen em um post de blog amplamente divulgado sobre os benefícios da A.I. E mesmo que a A.I. de alguma forma tome todos os empregos dos humanos, isso seria realmente algo bom, argumenta ele. ” Seria uma espiral direta para uma utopia material que nem Adam Smith nem Karl Marx jamais ousaram sonhar “, disse Andreesen sobre um mundo em que a A.I. realiza todo o trabalho.

Um relatório da empresa de consultoria McKinsey parece apoiar a ideia de Andreessen de que a A.I. levará ao crescimento da produtividade. A pesquisa da McKinsey estima que a produtividade aumentará entre 0,1% e 0,6% ao ano até 2040. Embora reconheça que parte da variação em suas projeções depende da capacidade da economia de encaminhar os trabalhadores que perdem seus empregos para novas posições.

Complicando a tese de Kedrosky e Norlin está a possibilidade de que, uma vez que uma geração de trabalhadores seja treinada em A.I., eles possam deslocar ainda mais os trabalhadores existentes que não possuem essas habilidades. Se essa possibilidade estimularia a produtividade à medida que os funcionários mais qualificados substituíssem os menos qualificados ou a reduziria como resultado do desemprego em massa, ainda está por ser visto.

O que os dois acreditam ser certo, no entanto, é que a automação sem “grandes ganhos de produtividade” resulta em “disrupção econômica” que se torna quase certa, de acordo com Kedrosky e Norlin, especialmente quando os trabalhadores são difíceis de encontrar como estão no mercado de trabalho atual.

A próxima onda de inovação em A.I. será de suma importância para ajudar os Estados Unidos a resolver os problemas macro que enfrentará como resultado de sua força de trabalho em declínio, argumentam Kedrosky e Norlin. Sem isso, a economia dos Estados Unidos corre o risco de cair de cabeça no “buraco negro da força de trabalho” que corre o risco de devorá-la viva. “Precisamos olhar além dos limites da tecnologia atual de IA se quisermos nos libertar das últimas décadas de automação e compensar as forças gravitacionais que arrastam a força de trabalho dos Estados Unidos para esse buraco negro.”