Sam Ransbotham dá aulas de aprendizado de máquina como professor de análise de negócios no Boston College, e o que ele está testemunhando em sala de aula o entusiasma e aterroriza.
Alguns estudantes estão usando ferramentas de IA para criar e realizar coisas incríveis, aprendendo e aproveitando mais a tecnologia do que poderiam imaginar. Mas noutras situações, ele vê uma tendência preocupante: os estudantes “telegrafam coisas para a máquina”.
O resultado é um novo tipo de exclusão digital – mas não é o que você esperaria.
O Boston College fornece ferramentas de primeira linha aos alunos sem nenhum custo, para garantir que a socioeconomia não seja o diferencial na sala de aula. Mas Ransbotham, que hospeda o “Eu, eu mesmo e IA” podcast do MIT Sloan Management Review, preocupa-se com “uma divisão no interesse em tecnologia”.
“Quanto mais profundamente alguém for capaz de compreender as ferramentas e a tecnologia, mais será capaz de extrair dessas ferramentas”, explicou ele. “O uso superficial de uma ferramenta obterá um resultado superficial, e um uso mais profundo obterá um resultado mais profundo.”
O problema? “É uma corrida para o medíocre. Se o que você almeja é medíocre, então é muito rápido chegar ao medíocre.”
Ele explicou: “O lema do Boston College é ‘Sempre se destacar’. Não é ‘Nunca tão medíocre’. E a capacidade dos estudantes de chegarem à excelência pode ser prejudicada pela facilidade de chegarem à medíocre.”
Esse é um dos tópicos deste episódio especial do GeekWire Podcast, uma colaboração com Me, Myself e AI. Sam e eu comparamos notas de nossos podcasts e compartilhamos nossas próprias observações sobre tendências emergentes e implicações de longo prazo da IA. Esta é uma série de duas partes de nossos podcasts – você pode encontrar o resto da nossa conversa no feed Eu, eu mesmo e IA.
Continue lendo para aprender sobre este episódio.
A IA tem um problema de medição: Sam, que pesquisou extensivamente a Wikipédia há mais de uma década, vê paralelos com os dias atuais. Antes da Wikipédia, a Enciclopédia Britânica era uma empresa com funcionários que produzia livros, pagava uma gráfica e criava valor econômico mensurável. Então apareceu a Wikipédia e a Enciclopédia Britânica não durou.
Seu valor econômico foi perdido. Mas, como ele diz: “Alguma pessoa racional diria que o mundo é um lugar pior porque agora temos a Wikipédia em vez da Enciclopédia Britânica?”
Por outras palavras, as métricas económicas tradicionais não captam totalmente o ganho líquido de valor que a Wikipédia criou para a sociedade. Ele vê o mesmo problema de medição com a IA.
“Os dados fornecem melhores insights sobre o que você está fazendo, sobre os documentos que possui, e você pode tomar uma decisão um pouco melhor”, disse ele. “Como você mede isso?”
Resumo de conteúdo vs. geração: O recurso de IA “preciso ter” de Sam não se trata de criar conteúdo – trata-se de destilar informações para caber mais em suas 24 horas.
“Falamos muito sobre geração e capacidades geracionais, o que essas coisas podem criar”, disse ele. “Eu me pego usando-o muito mais pelo que pode resumir, pelo que pode destilar.”
Encontrar valor na IA, mesmo quando ela está errada: Apesar de suas preocupações com o fato de os alunos usarem a IA para alcançar a mediocridade, Sam continua otimista sobre o que as pessoas podem realizar com as ferramentas de IA.
“Muitas vezes acho que a ferramenta é completamente errada e ridícula e diz apenas um lixo absoluto”, disse ele. “Mas esse lixo me faz pensar sobre algo – o modo como isso é errado me leva a pensar: por que isso está errado? … e como posso insistir nisso?”
Procurando o sinal no ruído: Sam descreveu o objetivo do podcast Me, Myself and AI como eliminar as narrativas polarizadoras sobre inteligência artificial.
“Há muito entusiasmo sobre a inteligência artificial”, disse ele. “Há muitas críticas sobre a inteligência artificial. E em algum lugar entre elas há algum sinal e alguma verdade.”
Ouça o episódio completo acima, assine o GeekWire na Apple, Spotify ou onde quer que você ouça, e encontre o resto da nossa conversa no Feed de podcast Eu, eu mesmo e IA.
