“A falta de atenção à coletividade, à incerteza e aos mecanismos de incentivo são três aspectos ausentes nos debates atuais sobre inteligência artificial.” Em 5 de setembro, no fórum principal de abertura da Conferência Wai Tan 2024 Inclusion, o mestre em aprendizado de máquina e membro de três academias dos EUA, Michael Jordan, trouxe mais uma vez, após um ano, suas mais recentes perspectivas sobre inteligência artificial. Michael Jordan acredita que, para que a inteligência artificial seja aplicada na indústria, é necessário formar um coletivo que trabalhe em conjunto; para construir um sistema de colaboração de inteligência artificial, é necessário introduzir a perspectiva de "incentivo" da economia.
No fórum principal da Conferência Wai Tan, Michael Jordan voltou a abordar a incerteza da inteligência artificial. “ChatGPT, você tem certeza de que o que acabou de gerar está correto?” Ele apontou que os sistemas de inteligência artificial atuais têm dificuldade em expressar o que realmente aprenderam e não têm capacidade de expressar o quão certos estão. Em comparação, os humanos se saem bem ao lidar com a incerteza, especialmente quando trabalham em conjunto.
Portanto, Michael Jordan sugeriu que não apenas os dispositivos individuais devem possuir certa inteligência, mas a inteligência artificial também deve ser demonstrada por meio da colaboração no nível do sistema geral. Ele apontou que simplesmente integrar a inteligência humana em supercomputadores não é suficiente; a aplicação de tecnologias de informação modernas em saúde, transporte, tecnologia financeira e negócios requer sistemas inteligentes coletivos e descentralizados.
Michael Jordan aprofundou a discussão sobre a relação entre incerteza e coletividade. Ele apontou que os humanos conseguem lidar melhor com a incerteza quando trabalham em conjunto, mas como fazer com que os sistemas de IA atuais também possuam essa capacidade de colaboração coletiva ainda é um problema crucial não resolvido. Ele acredita que a perspectiva da microeconomia é uma lacuna na pesquisa atual de IA.
“Mecanismos de incentivo” são fatores-chave para a economia de mercado e a inteligência coletiva. “A IA possui uma quantidade enorme de dados, mas alguns não geram valor; o design de mecanismos de incentivo pode impulsionar a contribuição e a colaboração das entidades de IA.” Michael Jordan propôs um modelo de “mercados de dados de três camadas (Three-Layer Data Markets)”, em que usuários, plataformas e compradores de dados formam um ciclo fechado por meio de “ceder dados”, “comprar dados” e “fornecer serviços”. Ele enfatizou que os compradores de dados, ou seja, as empresas, podem combinar “dados e serviços” para estabelecer mecanismos de incentivo com os usuários, proporcionando-lhes valor real.
Para isso, Michael Jordan citou a teoria dos contratos estatísticos, uma nova teoria que combina estatística e economia. Na teoria dos contratos, os agentes possuem informações privadas, enquanto o principal, por meio de mecanismos de incentivo, forma um mercado em que dados e serviços se promovem mutuamente, mantendo o equilíbrio de interesses entre a oferta e a demanda.
Por exemplo, as companhias aéreas dividem as classes em “executiva” e “econômica”. A companhia aérea, como principal, pode oferecer preços diferentes de acordo com a disposição de pagamento do agente, sem que o agente precise revelar suas informações pessoais. Devido ao aumento da regulamentação da privacidade de dados em todo o mundo na última década, ele também sugeriu que “podemos aumentar ainda mais a utilidade do usuário por meio de requisitos de privacidade inconsistentes, impondo requisitos mais rigorosos a plataformas de baixo custo.”
A inteligência artificial, como um novo campo de engenharia, está conectando os humanos de maneiras inovadoras por meio de sistemas em larga escala. Seu desenvolvimento é semelhante ao surgimento da engenharia química na metade do século XX e da engenharia elétrica no final do século XIX; a primeira baseada em química, mecânica de fluidos, etc., e a segunda em eletromagnetismo, óptica, etc. Os sistemas de inteligência artificial são construídos com base nas ideias de raciocínio, algoritmos e economia humanas dos últimos 300 anos e devem ter o bem-estar humano como objetivo. Michael Jordan lembrou: “Mas a inteligência artificial está sendo colocada em visões antigas, não bem pensadas e simplistas, e seu surgimento e desenvolvimento estão sendo distorcidos.”
O professor Michael Jordan é um pioneiro no campo do aprendizado de máquina, estabelecendo conexões entre aprendizado de máquina, probabilidade, estatística e modelos gráficos, lançando as bases matemáticas e computacionais para o aprendizado de máquina. Ele recebeu a Medalha John von Neumann do IEEE, o Prêmio de Pesquisa de Excelência da Conferência Internacional de Inteligência Artificial e o Prêmio da Associação Mundial de Cientistas de Ponta de 2022.
A Conferência Wai Tan 2024 Inclusion foi realizada de 5 a 7 de setembro no Parque Expo de Huangpu, Xangai, com um fórum principal de abertura e 36 fóruns abertos. Recentemente, o respeitado jornal de tecnologia asiática, que acompanha de perto as tendências tecnológicas globais, selecionou as quatro “conferências globais de tecnologia inovadora mais esperadas do segundo semestre de 2024”, incluindo a Conferência Wai Tan.
