Esta se trata de um dos tipos da IA de nível narrow, ou seja, compartimentada e (ainda) limitada.
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Apesar do cipoal de opiniões e estudos de pesquisas apresentados sobre a inovação tecnológica baseada em dados inseridos na sociedade das plataformas, até hoje vemos lives em que moderadores perguntam o que é e como funciona o GPT. Vale destacar: por “dados”, devemos considerar informações obtidas de determinado período no passado, com o intuito de prever efeitos no futuro.
Obviamente, internautas que estão a par do que se trata e já experimentaram ao menos uma pergunta ao robô simpático em eterno plantão, torcem o nariz, pois já sabem o básico: querem mais. Eles sabem, inclusive, que somos cada vez mais usados pelas máquinas e constatam que é imprescindível aguçar e explorar ao máximo a intencionalidade face à IA. Como isto é possível? Ao fazer perguntas de elevada qualidade — preferencialmente, advindas de um pensamento crítico — no proveito de se produzir um bom objeto de análise. Ainda, fazê-lo de forma contextualizada, sinalizando para qual finalidade, determinado público etc., de modo a obter respostas mais refinadas em tempo real.
Após a explosão de dados — matéria-prima de uso indiscriminado — nas últimas décadas, sabemos dos potenciais riscos à democracia ocasionados pela IA. A situação seria agravada pela conjuntura de crise da informação, crescente polarização social e política nas bolhas digitais, vigilância em ascensão e falta de proteção a nossos dados. Além disto, que softwares como o ChatGPT — treinados com big data para encontrar padrões estatísticos e determinar pesos e medidas — são perigosamente sofisticados para a superindústria da desinformação é algo pacificado nesta era pós-factual.
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Diversidade e desordem informacional
Afinal, este tipo de IA simula e tenta imitar o cérebro humano agregando, inclusive, nossos desvalores. Convenhamos: somos recheados de crenças, discriminações, vieses de confirmação etc. que transpassam automaticamente os dados que são imputados aos algoritmos. Isto, sem contar o próprio viés (com dados incompletos) dos programadores e o da equipe desenvolvedora — muitas vezes formada com diversidade zero (não estou aqui me referindo à importância da diversidade de ideias ou à noção mais contemporânea em ESG/DEI identitária, de diversidade de gênero, étnica e afins, digo ao menos a mínima), fica baseada em dados não representativos da sociedade em questão. Tal problema fica mais evidente, por exemplo, na criação de perguntas essenciais no momento de entrevistar os dados: estas, muitas vezes, seriam impróprias ou insuficientes, por não espelharem as composições das comunidades pesquisadas.
Mas basta perseguir a lógica quando quem pergunta, seja humano ou outro bot, ao produzir um prompt (comando de texto e, de preferência, contexto) solicitando respostas de algo falso que, axiomaticamente, o resultado será igualmente falso. Nesse caso, não se trata de algo fora do alcance da informação, um erro ou alucinação — o que, por vezes, ocorre: é falso mesmo, exatamente de acordo com o que foi solicitado, comando após comando, amplificando a já instalada desordem informacional. Se o pedido ainda requereu o estilo de algum autor em particular, a resposta apresentada pode enganar ainda mais facilmente; afinal, a especificidade linguística melhora a aparência da farsa.
No alto da era algorítmica, em que a ética é apartada, o ChatGPT é configurado com algoritmos de grandes modelos de linguagem (LLM). Estes configuram uma distribuição de probabilidades sobre sequências de símbolos ou palavras, algo que revoluciona o processamento de linguagem natural e aprendizado profundo de máquina para reconhecimento e produção de textos semelhantes aos gerados por humanos, mentirosos ou não. Tal circunstância pode, inclusive, complicar ainda mais a situação quando o sistema entra em modo disruptivo de aprendizado autossupervisionado; ou seja, quando ele passa a aprender consigo mesmo, com elementos de caráter autônomo. Deste modo, a própria máquina nos leva a refletir sobre o estatuto moral dos sistemas de IA — assunto, porém, para outro artigo.
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Sobre (des)confiança e deepfakes
Há que se ressaltar a falta de fontes e referências nas respostas dadas pelo ChatGPT, por exemplo: consequentemente, nem dá para checar a veracidade dessas informações digitais, tamanho é o remix. A ferramenta da OpenAI, a rigor, não produz nada genuinamente novo, não segue adiante. Ela apenas faz uma mescla do que já existe na internet para gerar um resumo — de forma mecânica e semiautônoma —, meramente respondendo ao que foi pedido, como se fosse escrito por um ser humano.
Trata-se de um total impedimento de seu uso pelo jornalismo, que credita sistematicamente as fontes das quais são retiradas as informações — especialmente em ambientes digitais, por conta da facilidade quanto à inserção de links para estudos, vídeos etc. Mesmo assim, a crescente desconfiança na imprensa escala com poucas flutuações há cerca de uma década, conforme registrado por pesquisas de Gallup, Edelman e Pew Institute, entre outros. Imagine se os jornalistas usarem o que esses robôs despejam — geralmente, com tom muito assertivo e 100% confiável — para, então, constatarmos que a verdade é muito diferente.
Quando do advento das deepfakes, imaginávamos que elas seriam o auge da desinformação. Afinal, é difícil contestar o vídeo de alguém falando algo ultrajante, que não disse, com imagens e voz produzidas por IA. O motivo: a atratividade e tradição de confiabilidade do relato via mídia audiovisual, que nem todos percebem quando é, digamos, recontextualizada. À semelhança lógica do aprendizado de máquina, existem várias ferramentas criativas como o DALL-E (agora, DALL-E 2) e o Midjourney. Estas produzem imagens mixadas desde criações anteriores a partir de prompts — e já provocam espanto e fascínio há alguns anos.
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O AudioLM, por exemplo, trabalha a partir da mesma lógica: basta imputar um trecho de áudio (bruto ou não) para o robô sonoro mapear, clonar e continuar a gerar áudio produzido por um codec de áudio neural. No caso da criação sintética de falas derivadas de vozes humanas, o resultado esperado e, em boa parte, obtido, é sintaticamente correto e semanticamente consistente — e inclui sotaques, ritmos vocais e estilo do ser falante. A tecnologia do AudioLM também permite criar continuações coerentes — e agradáveis ao ouvido humano — para peças musicais, com instrumentos como o piano.
Caos irresistível
Estamos acostumados aos áudios de IA em Alexa, Siri, Jukebox e demais assistentes virtuais do gênero. Obviamente, são diferentes, pois necessitam de trabalho de transcrição e rotulação. No entanto, o uso em internet das coisas (IdC) é vasto e pode ser mais bem estudado quanto à verificação automática de sistemas de speaker. No AudioLM, bastam alguns segundos do áudio no prompt para o modelo de aprendizado de máquina usar processamento de linguagem natural e aprender os padrões do som. Esta possibilidade certamente configura grave ameaça cibernética aos sistemas biométricos de voz. Um adendo: ao contrário do ChatGPT, o AudioLM ainda não foi liberado de forma ampla para uso pelo público em geral.
No entanto, o ChatGPT como gerador de conversas, alucinantes ou não, ganhou outro atrativo na competição pela atenção do usuário. Este novo chamariz possui elementos viciantes e, de quebra, se aprimora com o reforço humano nessa experiência que envolve forte simbologia de caráter mental.
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Consideremos por agora, em processos de dataficação, um exemplo que une uma deepfake news tanto de texto, vídeo, foto ou somente de áudio — cuja proliferação é grande em mensageiros instantâneos. Adicione a esta receita caótica uma farta dose da facilidade de produção de textos falaciosos que esses programas de LLM jorram velozmente, aos borbotões. Por fim, acrescente a possibilidade de o texto ser redigido em estilo autoral determinado e temos uma sedução blefante que revela ser a mais consistente — e perigosa — cacofonia informacional.
Resultado: trata-se de um plágio camuflado produzido desde um sistema computacional e a partir de um modelo de machine learning desenvolvido para melhorar a tomada de decisão automatizada por meio de redes neurais artificiais. Este aparato gera, com a lógica conexionista de seu algoritmo, a próxima palavra e, assim, por exposição e sucessivamente, monta uma variação de textos provenientes de uma mistura que, a rigor, pode mesmo não ter critérios definidos quanto à escolha de fontes. No limite, o processo criativo pode até buscar textos inverídicos, conspiratórios — e, ainda, os de teor odioso, que pelo grau de emoção que incitam, influenciam negativamente e aumentam o engajamento em certas redes, também pelo efeito de algoritmos que contribuem para a formação de bolhas.
Sabemos que quando o intento é maximizar interesse e relevância — seja qual e como for — para engajar, nada impede ações nessa sociedade pós-verdadeira em que vivemos. Um medo que impera diz respeito a como, entre uma variedade de tarefas linguísticas, as ferramentas algorítmicas aprendem habilidades para as quais não foram treinadas e que podem ficar fora do controle de seus programadores humanos pela dificuldade em fazer a engenharia reversa.
É importante considerar que o ChatGPT e tecnologias similares, como o Bard, do Google, são engenhos poderosos. Não são, meramente, ferramentas informativas; são, de fato, instrumentos criativos. Por isso, são necessárias reflexões e auditorias constantes nesses modelos de linguagem de IA generativa, de modo que possamos regularmente averiguar possíveis falhas éticas embutidas desde sua estrutura e até suas criações.
Afinal, os dados com que a IA trabalha são, em muitos casos, extraídos da própria internet, acarretando possíveis deformidades intencionais, como ocorrências tendenciosas de todo o leque de desinformação e toxicidade. Isto inclui, ainda, narrativas extremistas de todo tipo e seu subsequente uso nocivo por pessoas imprudentes — ou, pior, de má índole —, alimentando erros e espalhando parâmetros que passam a integrar o próprio algoritmo de nossos pensamentos.
Assista ao vídeo com um depoimento sobre deepfake no Café Filosófico “Presente do Futuro”, de Lucia Santaella em 2021:
*Texto por Magaly Prado, pesquisadora na Cátedra Oscar Sala, do Instituto de Estudos Avançados (IEA) da USP
