Inteligência Artificial: há um obstáculo na ascensão da China?

A estrela da China vem subindo há décadas. Além de reduzir as taxas de pobreza extrema de 88% para menos de 2% em apenas 30 anos, o país se tornou uma potência global em manufatura e tecnologia. Seu ritmo de crescimento pode diminuir devido ao envelhecimento da população, mas a China é, ainda assim, um dos maiores players do mundo em vários campos de tecnologia de ponta.

Um desses campos, e talvez o mais significativo, é a inteligência artificial. Em 2017, o governo chinês anunciou um plano para se tornar líder mundial em IA até 2030 e, desde então, despejou bilhões de dólares em projetos e pesquisas de IA na academia, governo e indústria privada. O fundo de capital de risco do governo está investindo mais de US$ 30 bilhões em IA; a cidade de Tianjin, no nordeste, orçou US$ 16 bilhões para o avanço da IA; e um parque de pesquisa de IA de US$ 2 bilhões está sendo construído em Pequim.

Além desses enormes investimentos, o governo e as empresas privadas na China têm acesso a uma quantidade sem precedentes de dados sobre tudo, desde a saúde dos cidadãos até o uso de smartphones. WeChat, um aplicativo multifuncional onde as pessoas podem bater papo, namorar, enviar pagamentos, ler notícias e muito mais, dá ao CCP acesso total aos dados do usuário mediante solicitação; como disse um jornalista da BBC, o WeChat “está à frente do jogo no cenário global e encontrou seu caminho em todos os cantos da existência das pessoas. Isso pode entregar ao Partido Comunista um mapa da vida de quase todos no país, cidadãos e estrangeiros”. E essa é apenas uma (embora grande) fonte de dados.

Muitos acreditam que esses fatores estão dando à China um grande avanço no desenvolvimento de IA, até mesmo proporcionando impulso suficiente para que seu progresso ultrapasse o dos Estados Unidos.

Mas a IA é mais do que dados, e há mais progresso do que investir bilhões de dólares. Analisar o potencial da China para se tornar um líder mundial em IA – ou em qualquer tecnologia que exija inovação consistente – de vários ângulos fornece uma imagem mais matizada de seus pontos fortes e limitações. Em um artigo de junho de 2020 na Foreign Affairs, os bolsistas de Oxford, Carl Benedikt Frey e Michael Osborne, argumentaram que as grandes vantagens da China podem não ser tão vantajosas no longo prazo – e suas limitações podem ser muito limitantes.

Para se ter uma ideia de quem provavelmente assumirá a liderança em IA, pode ser útil considerar primeiro como a tecnologia avançará além de seu estado atual.

A IA está um pouco presa no momento. Algoritmos e redes neurais continuam a alcançar novos e impressionantes feitos – como o AlphaFold da DeepMind prevendo estruturas de proteínas com precisão ou o GPT-3 da OpenAI escrevendo artigos convincentes com base em prompts curtos – mas na maioria das vezes os recursos desses sistemas ainda são definidos como inteligência estreita: completando um tarefa específica para a qual o sistema foi meticulosamente treinado com dados.

(É importante notar aqui que alguns especularam que o GPT-3 da OpenAI pode ser uma exceção, o primeiro exemplo de inteligência de máquina que, embora não seja “geral”, ultrapassou a definição de “estreito”; o algoritmo foi treinado para escrever textos, mas acabou sendo capaz de traduzir entre idiomas, escrever código, preencher imagens automaticamente, fazer matemática e realizar outras tarefas relacionadas à linguagem para as quais não foi especificamente treinado. No entanto, todos os recursos do GPT-3 são limitados às habilidades aprendidas na linguagem domínio, seja fala, escrita ou linguagem de programação).

O sucesso de AlphaFold e GPT-3 deveu-se em grande parte aos enormes conjuntos de dados em que foram treinados; nenhum método ou arquitetura de treinamento revolucionário foi envolvido. Se tudo o que fosse necessário para o avanço da IA ​​fosse uma continuação ou ampliação desse paradigma – mais dados de entrada geram maior capacidade – a China poderia muito bem ter uma vantagem.

Mas um dos maiores obstáculos que a IA precisa superar para avançar aos trancos e barrancos, em vez de passos de bebê, é precisamente essa dependência de dados extensos e específicos de tarefas. Outros desafios significativos incluem a abordagem rápida da tecnologia aos limites do poder de computação atual e seu imenso consumo de energia.

Assim, embora o tesouro de dados da China possa lhe dar uma vantagem agora, pode não ser muito um ponto de apoio de longo prazo na escalada para o domínio da IA. É útil para construir produtos que incorporam ou dependem da IA ​​de hoje, mas não para subir a régua de como os sistemas artificialmente inteligentes aprendem. Os dados do WeChat sobre os hábitos de consumo dos usuários, por exemplo, seriam valiosos na construção de uma IA que ajuda as pessoas a economizar dinheiro ou sugere itens que elas podem querer comprar. Ele possibilitará (e já possibilitou) produtos altamente personalizados que renderão muito dinheiro aos seus criadores e às empresas que os utilizam.

Mas a quantidade de dados não é o que vai promover a IA. Como Frey e Osborne colocaram: “A eficiência dos dados é o Santo Graal de um maior progresso na inteligência artificial”.

Para isso, equipes de pesquisa na academia e na indústria privada estão trabalhando maneiras de tornar a IA menos sedenta por dados. Novos métodos de treinamento como one-shot learning e less-than-one-shot learning começaram a surgir, junto com uma miríade de esforços para fazer uma IA que aprenda mais como o cérebro humano.

Embora não sejam insignificantes, esses avanços ainda se enquadram na categoria de “passos de bebê”. Ninguém sabe como a IA vai progredir além desses pequenos passos – e essa incerteza, na opinião de Frey e Osborne, é um grande obstáculo no caminho rápido da China para o domínio da IA.

Como a inovação acontece
Muitas grandes invenções aconteceram por acidente, e algumas das empresas mais bem-sucedidas do mundo começaram em garagens, dormitórios ou em circunstâncias de baixo orçamento, indefinidas (incluindo Google, Facebook, Amazon e Apple, para citar alguns).

Frey e Osborne argumentam que, embora a China tenha grandes reservas de talentos e uma história de construção de tecnologias concebidas em outros lugares, ainda não tem um histórico brilhante em termos de inovação. Eles observam que das 100 patentes mais citadas de 2003 até o presente, nenhuma veio da China. Os gigantes Tencent, Alibaba e Baidu são todos extremamente bem-sucedidos no mercado chinês, mas estão enraizados em tecnologias ou modelos de negócios que saíram dos Estados Unidos e foram ajustados para a população chinesa.

“As sociedades mais inovadoras sempre foram aquelas que permitiram às pessoas perseguir ideias controversas”, escrevem Frey e Osborne. A forte censura da China à internet e a vigilância dos cidadãos não encorajam a busca de ideias controversas. O sistema de crédito social do país recompensa quem segue as regras e pune quem sai da linha. Frey acrescenta que a execução de cima para baixo da solução de problemas é eficaz quando o problema em questão está claramente definido – e os próximos grandes saltos na IA não são.

É discutível o quão fortemente uma cultura de conformismo social pode impactar a inovação tecnológica e, claro, pode haver exceções. Mas um exemplo histórico relevante é a União Soviética, que, apesar dos pesados ​​investimentos em ciência e tecnologia que rivalizaram brevemente com os EUA em campos como energia nuclear e exploração espacial, acabou ficando muito para trás principalmente devido a fatores políticos e culturais.

Da mesma forma, o foco da China em ciência da computação em seu sistema educacional pode dar uma vantagem, mas, como Frey diz, “Os melhores alunos não são necessariamente os melhores pesquisadores. Para ser um bom pesquisador, também é necessário ter novas ideias ”.

O vencedor leva tudo?
Além da questão de a China ser capaz ou não de alcançar o domínio da IA, há a questão de como usará sua tecnologia. Várias das maneiras como a China já implementou a IA podem ser consideradas moralmente questionáveis, desde sistemas de reconhecimento facial usados ​​agressivamente contra minorias étnicas até óculos inteligentes para policiais que podem obter informações sobre quem o usuário olha.

Isso não quer dizer que os EUA usariam IA para fins puramente éticos. O Projeto Maven dos militares, por exemplo, usou algoritmos de inteligência artificial para identificar alvos insurgentes no Iraque e na Síria, e as agências policiais americanas também estão usando sistemas de reconhecimento facial (principalmente não regulamentados).

É concebível que o “domínio” na IA não vá para um país; cada nação pode atingir marcos de maneiras diferentes ou cumprir marcos diferentes. Pesquisadores de ambos os países, pelo menos na esfera acadêmica, poderiam (e provavelmente irão) continuar a colaborar e compartilhar seu trabalho, como fizeram em muitos projetos até agora.

Se um país assumir a liderança, certamente verá algumas vantagens importantes como resultado. Indermit Gill, do Instituto Brookings, chega a dizer que quem quer que lidere a IA em 2030 vai “governar o mundo” até 2100. Mas Gill aponta que, além de considerar os pontos fortes de cada país, devemos considerar o quão dispostos eles estão para melhorar suas fraquezas.

Enquanto a China lidera em investimentos e os EUA em inovação, as duas nações estão lutando contra enormes desigualdades econômicas que podem impactar negativamente a adoção de tecnologia. “As atitudes em relação à mudança social que acompanha as novas tecnologias são tão importantes quanto as tecnologias, apontando para a necessidade de políticas complementares que moldam a economia e a sociedade”, escreve Gill.

A liderança da China estará disposta a relaxar seu controle para promover a inovação? O ambiente de negócios dos EUA será suficiente para competir com as vantagens de dados, investimentos e educação da China? E os dois países podem encontrar uma maneira de distribuir os benefícios econômicos da tecnologia de forma mais equitativa?

O tempo dirá, mas parece que temos muito trabalho para nós – e a China também.

Texto originalmente publicado em SingularityHub.

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