Até onde a Inteligência Artificial pode ir? Outro dia falando sobre a evolução da inteligência artificial, um aluno me perguntou: Se a inteligência artificial evolui com a captura dos nossos dados, em breve ela vai poder até identificar os nossos desejos?
A resposta a essa pergunta, precisa ser contextualizada, e é claro que se eu já responder agora nessas primeiras linhas o leitor pode desistir de ler o artigo por inteiro, então vejamos.
Lembro que no seu trabalho a “seleção natural” que Charles Darwin explicou a origem das espécies vivas que existem na natureza por meio da seguinte lógica: “Se existem variações nas características dos indivíduos de uma espécie; e se, ao longo do tempo, apenas indivíduos com certas características geram crias capazes de gerar novas crias; então, o mundo se encherá de cópias desses indivíduos, e os demais desaparecerão”. Ou, dito de forma genérica: se existem cópias imperfeitas de alguma coisa, e se apenas algumas dessas cópias são selecionadas (de acordo com algum critério, que no caso é a capacidade de gerar crias) apenas as cópias selecionadas deixarão crias. De outra maneira o que permanece é o que é competente em permanecer, e esse “permanecer” não é nada trivial, para que alguma coisa permaneça é preciso que haja uma “inteligência” capaz de separar continuamente sinal de ruído, sobrepujando a entropia, evitando assim que a coisa deteriore. Darwin identificou um processo que, uma vez instanciado, fica irresistível pois dadas certas condições, ele leva automaticamente ao aparecimento de um “algo” que fica estável no ambiente, ou seja, formará um padrão que não se dilui.
Ou seja, as espécies evoluem e isso é um requisito, pois é antes de mais nada uma mudança ao longo do tempo. Apesar de não sabermos de antemão o que será produzido, podemos garantir que alguma coisa será, porque seu padrão ficará estável. O que garante isso é o algoritmo em ação. Darwin estava interessado em espécies vivas, mas o “algo” que ganha estabilidade pode ser o que for: espécies de organismos, tecnologias, ideias, um “meme” qualquer, se o algoritmo estiver em ação, a evolução terá de ocorrer, como conclui Clemente da Nóbrega em sua obra sobre a transformação digital.
Logo podemos construir o pensamento de que a inteligência artificial ao conhecer nossos hábitos, ou de qualquer pessoa pode edificar um perfil probalístico e assim saber as vontades, desejos, saudades e até mesmo permitir que possamos conversar com entes queridos que já partiram, mas que por fragmentos dos seus registros digitais durante a vida permitiria reconstruir em 3D uma conversa com que já partiu.
Tente imaginar o que poderíamos falar com os entes queridos que já partira se tivéssemos essa chance?
Se esse fosse o nosso desejo, ter uma última conversa com o amor da nossa vida que já partiu, ou com o pai na busca de conselhos nos momentos mais difíceis?
Esse conjunto de dados que podem ser registrados por diversos meios e instrumentos permitiria essa conversa sim.
Recentemente uma patente obtida pela Microsoft relacionada ao desenvolvimento de chatbots, permitindo através da criação de chatbot conversacional de uma pessoa específica a partir de imagens dele, gravações, participação em redes sociais, e-mails, cartas, etc., juntamente com a possível geração de um modelo bidimensional ou tridimensional da pessoa, tem sido rapidamente interpretado como uma tentativa de criar “uma maneira de falar com os mortos”, e relatado como tal em vários sites.
Note que essa patente pode ser utilizada para absolutamente tudo, desde que a base de dados seja suficiente, mas imagine que por avanço probalístico a inteligência artificial pode fazer avança esse conjunto de imagens tridimensionais para questões além do que essa pessoa já havia dito.
Para a Microsoft, a referência a uma pessoa específica é significativamente mais ampla, podendo corresponder, conforme descrito na patente, a “uma entidade passada ou presente (ou uma versão dela), como um amigo, membro da família, conhecido, celebridade, personagem fictício, figura histórica, entidade aleatória, etc.” Ou seja a patente é bastante clara, “dei-me uma base de dados e te darei uma imagem tridimensional com textos e reprodução do que essa pessoa poderia pensar”.
Bom lembra que já em 2016 Eugenia Kuda, uma especialista em tecnologia russa, que é uma das fundadoras da startup de inteligência artificial Replika, especializada no desenvolvimento de chatbots, tentou “reconstruir” seu amigo, o empresário Roman Mazurenko, que morreu em um atropelamento e fuga, da enorme história de conversas de mensagens instantâneas que teve com ele.
Anteriormente, um conhecido episódio de Black Mirror, “Beright back”, especulou sobre a possibilidade de criar um robô completo ao qual todos os dados que a pessoa que ele pretendia substituir haviam gerado e armazenado ao longo de sua vida foram incorporados.
Como bem destaca Enrique Dans, em recente artigo a ideia de um “fantasma digital”, de um avatar, de um ente querido nos coloca diante da possibilidade de sermos capazes de evocar algo que não podemos mais acessar naturalmente, e confronta, por um lado, nossa consciência da perda, com o interesse óbvio que temos em sua negação. Tal chatbot, capaz de recriar expressões, estilos de escrita, termos específicos ou mesmo gestos, pode, como no experimento de Kuyda, ter interesse na aceitação progressiva de uma perda que, em muitas ocasiões, não nos deu aviso, e pode ser levantada como um auxílio ao processo de luto, à necessidade de um encerramento gradual do vazio criado, graças a um avatar digital. A ideia é poder aproveitar as evidências que temos de uma existência digital que corre paralelamente à biológica e que, em muitos casos, captura uma parte da nossa relação com essa pessoa, e tenta usá-la para manter uma ilusão de continuidade.
Porém o projeto da Microsoft é ainda mais amplo, não se restringindo apenas a esse uso.
Tente imaginar os traços maternais gravados em uma baba robô digital?
O projeto patenteado busca sim conceituar o que nos torna reconhecíveis, os traços que podem ser capturados por algoritmo e que, juntos, nos tornam característicos, para aplicá-los a qualquer tipo de chatbot que possa ser treinado, até mesmo pela pessoa que deveria representar. Definitivamente é algo com o qual vamos interagir: os avatares digitais de uma pessoa, estejam elas vivas ou mortas.
Agora imagine isso, na afetividade dos lares, de pessoas solitárias, produzindo parceiros perfeitos, de acordo com seus sonhos, aspirações e desejos. Lembre a fonte de nossas redes sociais, com aplicativos de “namoros, como o Friendster. Nisso a engenharia do Facebook foi bem mais inteligente do que a do MySpace, que encorajava as pessoas a fazer contato mesmo que não se conhecessem, o Facebook aproveitava as relações sociais existentes na vida real. Comparado a seus predecessores, o Facebook era mais minimalista: a ênfase estava na informação, e não em gráficos extravagantes ou numa atmosfera cultural. “Somos um serviço público”, diria Zuckerberg mais tarde. O Facebook era mais parecido com uma companhia telefônica do que com uma discoteca; era uma plataforma neutra para a comunicação e a colaboração.
Para ampliar a compreensão dos nossos desejos, e conhecer os hábitos, lembrando a máxima da economia de atenção onde tempo gera interação, interação gera dados, que gera mais afinidade, que gera mais tempo, que gera mais dados e que permite maior monetização.
Por isso que foi a criação do Feed de Notícias, que levou o Facebook a um novo patamar. No Friendster e no MySpace, para descobrir o que nossos amigos estavam fazendo, tínhamos que visitar suas páginas. O algoritmo do Feed de Notícias recolheu todas essas atualizações contidas na gigantesca base de dados do Facebook e as colocou num só lugar, bem na nossa cara, no momento em que nos conectamos. De um dia para o outro, o Facebook deixou de ser uma rede de páginas conectadas e se tornou um jornal personalizado com notícias sobre (e criado por) nossos amigos, e foi esse “filtro invisível” nas palavras de Eli Parisier que fez dele um sucesso e que pode tornar em breve as redes sociais somadas (Facebook, Instagran e WhatsApp) a soma dos nossos desejos.
Imagine toda essa informação captada por assistentes pessoas em nossas casas?
É sobre Inteligência Artificial e nossos desejos que trata terceira temporada da série ‘GIRLFRIEND EXPERIENCE’, ambientada em Londres, todos os domingos, na Starzplay. A série, é um spin-off de Confissões de uma Garota de Programa (2009), filme dirigido por Steven Soderbergh, sobre uma prostituta de luxo em Manhattan durante a eleição presidencial de 2008.
Nesta terceira temporada, Iris (a filha de brasileira Julia Goldani Telles, de The Affair)é uma estudante de neurociências que se muda dos Estados Unidos para Londres para trabalhar numa startup que estuda o comportamento humano e descobre que ser uma namorada lhe oferece vantagens nesse mundo e vice-versa.
Na série a atriz tem uma vida dedicada a ciência, mas também entende, assim como a série, que ser uma ‘namorada’ é uma experiência que não trata apenas de sexo, nos dizeres da atriz, filha de mãe brasileira: “É uma experiência de conexão, de estar num relacionamento com uma pessoa, entender a pessoa. E essa é a parte que a Iris (personagem) prefere. Ela gosta desse lado porque ela sente que pode traduzir esses componentes emocionais e variáveis para a sua vida científica e para ajudar na sua carreira.” Continua a atriz: as relações são transações. “Todas as relações íntimas têm uma troca, seja sexo, seja dinheiro, qualquer coisa. E ela sabe que essa é uma oportunidade única de colecionar dados como cientista para depois traduzir em algo que pode ajudar seu público na tecnologia”, contou a atriz. Em entrevista ao jornal Estadão.
O que está em jogo na série é o embate entre o livre arbítrio versus o determinismo.
De que maneira as máquinas podem ser dissimuladas? No texto incorporados por seus programadores?
Afinal se máquinas podem aprender com nossos desejos, certamente poderão apenas falar o que nos agrada.
E assim, continua: “E elas estão se tornando cada vez melhores na simulação do que nós somos ou no espelhamento do que nós somos em relação ao que somos capazes de aprender sobre o que somos”,
justaposição em que eu estava interessada.” De um lado, a experiência da namorada é de intimidade emocional e física. De outro, a neurociência pelo ângulo da inteligência artificial é algo um tanto distanciado, porque são máquinas e dados, que entregam o que queremos consumir, por terem aprendido os nossos desejos.
Caminhamos assim para relações assépticas de aceitação plena, onde as curtidas constroem nossa aceitação plena.
Bolhas de iguais que fazem do nosso mundo digital, um mundo perfeito onde a ausência de embate transforma pessoas e avatares dos seus desejos, como se a felicidade fosse apenas feita de aceitação e concordância.
Regrar a Inteligência Artificial é ofertar uma solução ética jurídica para esse universo entre o desejo e a contrariedade, entre o querer e o poder.
Não se trata apenas de do Direito aplicar suas regras entre humanos e máquinas, mas entre as fragilidades e as contradições de que se olha no espelho pensando muitas vezes ser a perfeição.
Viva a imperfeição humana que ultraja e enfrenta, onde não existe espaço para perfeição, mas sim para eterno aprendizado por sermos humanos.
Charles M. Machado é advogado formado pela Universidade Federal de Santa Catarina, consultor jurídico no Brasil e no Exterior, nas áreas de Direito Tributário, Mercado de Capitais e Direito Digital. Foi professor nos Cursos de Pós Graduação e Extensão no IBET, e também Professor da ESPM/SP em Compliance e Direito das Marcas. Pós Graduado em Direito Tributário Internacional pela Universidade de Salamanca na Espanha.
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