Inteligência Artificial, Matemática da Complexidade e Práxis Discursiva: Transformando a Sociedade Informacional

Yuri Pereira Gomes

A sociedade contemporânea está atravessando uma transformação profunda impulsionada pela disseminação dos dispositivos baseados em tecnologias de informação e comunicação. Nesse cenário dinâmico, a inteligência artificial (IA) emerge como uma força catalisadora, permeando todos os aspectos de nossas vidas, desde a gestão cotidiana até a revolução de setores industriais complexos. Com suas raízes nos avanços tecnológicos fundamentais da Segunda Guerra Mundial e solidificada pelo questionamento pioneiro de Alan Turing sobre a viabilidade das máquinas pensantes, a IA redefine atualmente paradigmas com sua promessa de eficiência, automação e personalização.

A evolução da IA pode ser traçada desde os primórdios da computação, impulsionada pela necessidade premente de solucionar problemas complexos de forma mais eficaz. Os avanços nas capacidades computacionais, aliados ao desenvolvimento teórico de algoritmos inteligentes, têm permitido à IA expandir seu domínio em áreas cruciais como reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural e visão computacional, entre outras. Tanto no contexto brasileiro quanto global, a IA se beneficia da proliferação ubíqua da conectividade e da vasta quantidade de dados gerados diariamente, fundamentais para nutrir seus sistemas de aprendizado e adaptação contínuos.

No campo da Ciência da Informação, a IA emerge como uma ferramenta revolucionária para a gestão e acesso à informação. Organizações líderes como a American Library Association (ALA) e a International Federation of Library Association and Institutions (IFLA) reconhecem o potencial da IA para otimizar a catalogação, pesquisa e personalização dos serviços bibliotecários. A automação de tarefas repetitivas, como classificação e indexação de documentos, libera recursos humanos para atividades mais estratégicas, enquanto melhora a experiência do usuário ao adaptar recomendações e sugestões às necessidades individuais.

A matemática da complexidade desempenha um papel crucial ao fornecer o arcabouço teórico e prático para entender e aprimorar os algoritmos de IA. Métodos avançados de modelagem de sistemas complexos, como redes neurais artificiais e algoritmos de aprendizado profundo, capacitam a IA a lidar com grandes volumes de dados e a extrair insights significativos. A abordagem qualitativa da matemática da complexidade destaca padrões emergentes e relações dinâmicas entre elementos, fundamentais para criar sistemas de IA robustos e adaptáveis às mudanças do ambiente.

Além disso, a matemática da complexidade explora conceitos como auto-organização e emergência, essenciais para compreender como sistemas complexos podem surgir e se adaptar de maneira autônoma. Tais princípios são cruciais para a IA, que enfrenta desafios constantes ao lidar com dados não estruturados e contextos variáveis. À medida que avançamos rumo a um futuro cada vez mais digital, a convergência entre IA e matemática da complexidade não apenas moldará a Biblioteconomia, mas também influenciará profundamente como interagimos e utilizamos a informação em todas as esferas da vida.

A práxis discursiva complementa este avanço ao promover uma compreensão mais ampla e representativa de diferentes pontos de vista na sociedade. Ao resgatar a esfera pública democrática, fomenta um diálogo racional e reflexivo onde diversas perspectivas são expressas, ouvidas e respeitadas. Isso inclui a desconstrução das bolhas informativas e filtros que limitam a exposição a diferentes pontos de vista, incentivando discussões abertas e inclusivas que enriquecem o debate público.

Adicionalmente, a práxis discursiva fomenta a empatia e a compreensão mútua ao facilitar um diálogo honesto e aberto entre diferentes grupos e indivíduos. Esta abordagem não só enfrenta a crise da verdade ao valorizar a transparência na comunicação e a busca pela verdade factual, mas também fortalece o debate democrático ao considerar uma variedade de interesses e valores na tomada de decisões políticas informadas e responsáveis.

Os avanços tecnológicos têm permitido a integração de sistemas computacionais dotados de inteligência artificial em diversas esferas da vida moderna. Esses sistemas frequentemente desempenham papéis críticos, influenciando decisões que vão desde a contratação e demissão de funcionários até a concessão de empréstimos e planos de saúde. Um exemplo emblemático é o sistema de vigilância Xue Liang na China, conhecido como “Olhos Afiados”, que utiliza reconhecimento facial para monitorar indivíduos em locais públicos, visando prevenir crimes. No entanto, este sistema tem sido criticado por levantar preocupações sobre seletividade étnica e coerção baseada no pensamento dos cidadãos.

Globalmente, um problema amplamente discutido é o viés algorítmico, referindo-se a algoritmos que, inadvertidamente, perpetuam práticas discriminatórias ou de exclusão. Por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina, como os utilizados em reconhecimento facial, podem ser tendenciosos se não forem treinados com uma diversidade adequada de dados representativos de todas as etnias. Isso pode resultar em exclusões injustas ou tratamentos desiguais para certos grupos populacionais.

Ferramentas como o Gender Shades têm sido desenvolvidas para auditar algoritmos, visando aumentar a imparcialidade e a transparência desses sistemas. No entanto, problemas menos evidentes, como decisões automáticas baseadas em critérios matemáticos-computacionais obscurecidos, continuam a desafiar a equidade. Por exemplo, algoritmos que influenciam decisões de crédito ou acesso à educação podem inadvertidamente perpetuar desigualdades socioeconômicas, excluindo indivíduos de oportunidades cruciais com base em dados demográficos ou geográficos.

Assim, enquanto a inteligência artificial e os algoritmos prometem eficiência e objetividade, seu uso sem uma regulamentação adequada e sem considerar contextos socioeconômicos pode agravar desigualdades existentes. A necessidade de desenvolver e aplicar algoritmos de forma ética e transparente continua a ser um desafio crucial na era da informação digitalizada.

Referências:

CAPRA, F. A teia da vida: uma nova compreensão científica dos sistemas vivos. Trad. Newton Roberval Eichemberg. São Paulo: Cultrix, 1996.

COZMAN, Fabio G.; PLONSKI, Guilherme Ary; NERI, Hugo. Inteligência artificial: avanços e tendências. Universidade de São Paulo. Instituto de Estudos Avançados, 2021. DOI: https://doi.org/10.11606/9786587773131 Disponível em: www.livrosabertos.abcd.usp.br/portaldelivrosUSP/catalog/book/650 . Acesso em 29 junho. 2024.

JUNQUILHO, Tainá Aguiar. Aplicação de Inteligência artificial ao Direito: análise de parâmetros da literatura, da regulação e da percepção de atores sobre limites éticos. 2023. 167 f., il. Tese (Doutorado em Direito) – Universidade de Brasília, Brasília, 2023.

HAN, Byung-Chul. INFOCRACIA: DIGITALIZAÇÃO E A CRISE DA DEMOCRACIA. Tradução de Gabriel S. Philipson. Editora Vozes, Petrópolis, Rio de Janeiro, 2022.

PINHEIRO, Mayara; OLIVEIRA, Hamilton. Artificial Intelligence. Revista Ibero-Americana de Ciência da Informação, [S.L.], v. 15, n. 3, p. 950-968, 15 dez. 2022. Biblioteca Central da UNB. http://dx.doi.org/10.26512/rici.v15.n3.2022.42767. Disponível em: https://periodicos.unb.br/index.php/RICI/article/view/42767. Acesso em: 28 jun. 2024.

PRIGOGINE, Ilya. O nascimento do tempo. Tradução de Marcelina Amaral. Roma: Edizioni Theoria s.r.l., 1988.

RODRIGUES JUNIOR, José Fernando e OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de e OLIVEIRA JUNIOR, Osvaldo Novais de. O futuro da ciência e tecnologia com as máquinas inteligentes. Inteligência artificial: avanços e tendências. Tradução. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados, 2021. p. 414. Disponível em: https://doi.org/10.11606/9786587773131. Acesso em: 30 jun. 2024.

SILVA, Sivaldo Pereira da. Democracia, inteligência artificial e desafios regulatórios: direitos, dilemas e poder em sociedades datificadas. E-Legis − Revista Eletrônica do Programa de Pós-Graduação da Câmara dos Deputados, Brasília, v. 13, n. 33, p. 226–248, 2020. DOI: https://doi.org/10.51206/e-legis.v13i33.600. Disponível em: https://e-legis.camara.leg.br/cefor/index.php/e-legis/article/view/600. Acesso em: 28 jun. 2024.