É in style entre jornalistas hoje em dia alertar que a IA pode ter efeitos catastróficos na humanidade. Essas preocupações são exageradas com relação à humanidade como um todo. Mas elas são, na verdade, bastante prescientes com relação aos próprios jornalistas.
Para entender o porquê, vamos dar uma olhada mais de perto nas subdisciplinas que chamamos coletivamente de IA. IA é o termo mais amplo, mas geralmente podemos dividi-lo em sistemas baseados em regras e sistemas de aprendizado de máquina. Os sistemas de aprendizado de máquina podem ser divididos por sua aplicação (vídeo, imagens, linguagem pure, and so forth.). Entre eles, vimos os maiores avanços recentes feitos no processamento de linguagem pure. Especificamente, vimos a invenção do modelo de transformador em 2017, seguido pelo rápido crescimento no tamanho dos transformadores. Uma vez que o modelo excede 7 bilhões de parâmetros, ele é geralmente chamado de modelo de grande linguagem (LLM).
A “habilidade” central (se é que podemos chamá-la assim) de um LLM é sua capacidade de prever a próxima palavra mais provável em um bloco de texto incompleto. Podemos usar esse mecanismo preditivo para gerar grandes blocos de texto do zero, pedindo ao LLM para prever uma palavra de cada vez.
Se você treinar o LLM em grandes conjuntos de dados com qualidade variável, esse mecanismo preditivo frequentemente produzirá uma escrita ruim. Esse é o caso do ChatGPT hoje. É por isso que, sempre que abordo o tópico com jornalistas, encontro ceticismo — jornalistas veem o quão mal o ChatGPT escreve, e assumem que a IA não representa nenhuma ameaça a eles porque é inepta.
Mas o ChatGPT não é o único LLM que existe. Se um LLM for treinado em um conjunto de dados cuidadosamente selecionado de texto escrito pelos melhores jornalistas – e mais ninguém – então desenvolverá a capacidade de escrever como os melhores jornalistas.
No entanto, diferentemente dos jornalistas, este LLM não exigirá salário.
Escrever vs. Saber o que escrever
Antes de prosseguirmos, precisamos distinguir entre a mecânica da escrita e a criatividade necessária para saber sobre o que vale a pena escrever. A IA não pode entrevistar denunciantes ou importunar um político por tempo suficiente para que ele acidentalmente diga a verdade.
A IA não consegue reunir informações. Mas pode descrever informações reunidas por humanos de forma eloquente. Essa é uma habilidade sobre a qual jornalistas e escritores costumavam ter o monopólio. Eles não têm mais.
Dada a taxa atual de progresso, dentro de um ano, a IA poderia escrever melhor do que 99% dos jornalistas e escritores profissionais. Ela fará isso de graça, sob demanda e com rendimento infinito.
A economia da escrita de custo zero
Qualquer um que tenha uma lista de fatos para transmitir será capaz de transformar esses fatos em um artigo bem escrito. Qualquer um que encontre um artigo sobre qualquer assunto será capaz de produzir outro artigo, cobrindo o mesmo assunto. Este artigo derivado será tão bom quanto o primeiro, e não o plagiará ou violará seus direitos autorais.
O custo marginal do conteúdo escrito será zero.
Atualmente, a economia da mídia escrita é baseada no trabalho humano. Conteúdo bem escrito é escasso, então ele tem valor. Indústrias inteiras foram construídas para capturar esse valor.
Quando a IA puder produzir conteúdo de alta qualidade gratuitamente, a base financeira dessas indústrias entrará em colapso.
A Abolição das Publicações
Considere publicações tradicionais. Por décadas, empresas como o The New York Occasions empregaram escritores habilidosos para produzir um número limitado de artigos por dia (tipicamente em torno de 300). Este modelo é inerentemente limitado pelo número de escritores e pelos custos envolvidos.
Em um mundo onde a IA pode gerar um número ilimitado de artigos sem custo, por que limitar a produção a um número fixo? Por que não criar conteúdo personalizado para cada leitor, adaptado aos seus interesses e gerado sob demanda?
Neste novo paradigma, o modelo tradicional de edições periódicas e contagens fixas de artigos se torna obsoleto. As publicações podem mudar para um modelo em que o conteúdo é criado e personalizado continuamente, atendendo às necessidades específicas de leitores individuais. Um leitor pode precisar de um único artigo por dia. Outro pode precisar de 5000.
Publicações cujo produto principal é reunir 300 artigos em uma única edição diária serão extintas.
Os motores de busca estão se tornando motores de resposta
Os mecanismos de busca agem como distribuidores, conectando usuários a conteúdo pré-existente. Para conseguir isso, eles realizam quatro etapas.
Primeiro, eles indexam grandes quantidades de conteúdo pré-escrito. Segundo, eles recebem uma consulta do usuário. Terceiro, eles pesquisam o conteúdo pré-escrito para encontrar itens que sejam relevantes para a consulta do usuário. E quarto, eles classificam o conteúdo recuperado e apresentam uma lista ordenada de resultados para o usuário.
Até aqui, tudo bem. Mas se o conteúdo pode ser criado sob demanda, de graça, então por que os mecanismos de busca retornariam conteúdo preexistente ao usuário? Eles poderiam simplesmente gerar a resposta. O usuário certamente ficaria mais feliz com uma única resposta à sua consulta, em vez de uma longa lista de resultados cuja qualidade pode variar.
Agora, vamos considerar o próximo passo lógico. Se os mecanismos de busca não levarem mais os usuários a nenhum conteúdo escrito por outros, o que aconteceria com a economia de “conteúdo”?
A maioria do conteúdo na web foi escrito para ser monetizado. As pessoas escrevem artigos, classificam no Google, recebem tráfego e o transformam em renda (usando anúncios, hyperlinks de afiliados ou vendas diretas de produtos ou serviços).
O que acontecerá com esse ecossistema quando o tráfego desaparecer?
Mídias sociais: o próximo dominó
As plataformas de mídia social foram inicialmente projetadas para facilitar a interação entre os usuários. Tenho idade suficiente para lembrar dos dias em que as pessoas se conectavam ao Fb para escrever no mural de um amigo, cutucar ou jogar uma ovelha digital em alguém.
As mídias sociais de hoje são diferentes. O número mais comum de seguidores que os usuários têm no Instagram é zero. O segundo número mais comum de seguidores é um. A grande maioria das visualizações, compartilhamentos, comentários e seguidores é acumulada por um pequeno número de criadores profissionais. A maioria dos usuários não posta nada e não é seguida por ninguém.
Simplificando – a maioria dos usuários visita mídias sociais para encontrar conteúdo que possam gostar. As empresas de mídia social agem como distribuidoras, assim como mecanismos de busca. A principal diferença entre o Fb e o Google é que o Google usa uma consulta para selecionar conteúdo, enquanto o Fb seleciona conteúdo sem uma.
Se esse for o caso, então o próximo passo se torna óbvio. Por que as mídias sociais promoveriam conteúdo gerado pelo usuário, quando podem gerar conteúdo baseado em IA sob demanda? Somente texto no início, talvez, mas eventualmente imagens e vídeos também.
E quando as mídias sociais não levarem mais os usuários ao conteúdo feito por criadores, o que acontecerá com a “economia do criador”?
A Analogia do Replicador de Star Trek
Estamos entrando em um novo paradigma onde a IA funciona como um replicador de conteúdo de Star Trek.
Em Star Trek, não há necessidade de fazendeiros que cultivem alimentos, lojas que vendam alimentos, cooks que cozinhem alimentos ou garçons que sirvam alimentos. O replicador pode criar qualquer alimento que você quiser, sob demanda, transformando diretamente matérias-primas no produto closing.
Da mesma forma, não vejo lugar em nosso futuro para nenhuma empresa que crie conteúdo escrito, distribua conteúdo escrito, misture conteúdo escrito de alguma forma especial ou sirva conteúdo escrito preexistente ao usuário. As únicas funções valiosas serão obter matérias-primas e transformá-las no produto closing sob demanda.
Ainda precisamos de maneiras de criar informações que não existiam antes e reunir informações que não estavam publicamente disponíveis antes. Todo o resto será alcançado por mecanismos de IA que convertem as informações disponíveis em conteúdo personalizado.
Implicações para criadores e distribuidores de conteúdo
Os merchants frequentemente falam sobre “exposição positiva” e “exposição negativa”. A maneira mais fácil de entender esses conceitos é se perguntar – se essa coisa subir, eu vou me beneficiar ou sofrer?
A IA está crescendo. E está crescendo especialmente rápido em áreas como linguagem pure e outros conteúdos gerados por humanos. A pergunta que todo profissional precisa se fazer é: tenho exposição positiva ou negativa à IA agora?
Se você é um criador de conteúdo – digamos, uma publicação de notícias – e sua estrutura de custos não é zero, então você provavelmente está em apuros. Em breve, você estará competindo com criadores de conteúdo cujo custo é zero, e essa não é uma competição que você pode vencer. Com toda a probabilidade, você tem exatamente 3 escolhas: sair do mercado; reduzir seus custos a zero (tornando-se uma empresa de IA); ou ir à falência.
Se você está no lado da distribuição das coisas, provavelmente tem mais tempo antes que os efeitos completos atinjam seu lucro líquido. Os efeitos de rede ajudarão você a evitar a interrupção por alguns anos. Mas, eventualmente, as coisas que devem acontecer, acontecem. Os mecanismos de busca substituíram os diretórios da internet. Os feeds substituíram grande parte da função que os mecanismos de busca serviam antes. E, em breve, a criação de conteúdo sob demanda substituirá ambos.
O papel do governo e da regulamentação
Como alguém que nasceu na União Soviética, não sou um grande fã de governo regulando discurso. Os riscos morais são geralmente maiores do que qualquer benefício temporário que tal regulamentação possa trazer.
No entanto, acredito que os governos podem ter um papel importante a desempenhar na determinação de como isso se desenrola.
Temos bons e maus exemplos de regulamentações governamentais e os efeitos que elas tiveram na indústria. As “26 palavras que criaram a web” fizeram uma indústria nascente crescer para trilhões de dólares em valor. A regulamentação de ISPs nos anos 90, no entanto, reduziu o número de ISPs nos EUA de mais de 3000 para 6, e resultou em uma situação em que os consumidores dos EUA têm o pior acesso de largura de banda no mundo desenvolvido.
Quando me pedem recomendações, costumo apontar três maneiras pelas quais a regulamentação governamental pode ajudar, em vez de dificultar, o desenvolvimento deste novo ecossistema:
1. Exigir a interoperabilidade e facilitar a troca de provedores pelos consumidores.
O capitalismo funciona como seleção pure – empresas que fazem as coisas melhor ou mais eficientemente crescerão mais rápido do que empresas que não o fazem. Mecanismos de “bloqueio” que dificultam a troca, como a incapacidade de exportar os dados de alguém de um serviço e portá-los para um concorrente, desaceleram essa evolução e resultam em menor crescimento.
Se os governos puderem exigir interoperabilidade em toda a indústria de tecnologia, veremos mais bons recursos e bons comportamentos recompensados. Criaremos incentivos para que as empresas inovem em coisas que as pessoas querem, em vez de inovar em maneiras de extrair mais de um público cativo.
2. Aplicar a lei antitruste concentrando-se nos abusos de monopólio, em vez dos riscos de monopólio.
Todos nós sabemos que quando duas empresas se fundem, a entidade resultante pode se tornar grande e ter poder descomunal em relação aos seus clientes. Mas a existência de poder descomunal nem sempre leva a um serviço ruim ou a preços predatórios.
Enquanto isso, empresas que já têm poder descomunal estão frequentemente se envolvendo em comportamentos anticompetitivos bem diante dos nossos olhos. E ainda assim a FTC se concentra em bloquear fusões e aquisições.
Se os governos se concentrarem em proibir e aplicar rigorosamente práticas anticompetitivas como dumping e empacotamento, especialmente no que diz respeito a produtos de tecnologia usados pela maioria da população, todo o sistema ficará desobstruído.
Alguns exemplos específicos podem ajudar a ilustrar esse ponto.
Fornecer um navegador, que é um software program muito complexo que custa bilhões para desenvolver, de graça – é um caso claro de dumping. Novas empresas de navegadores como Cliq ou Courageous acham difícil inovar neste espaço porque seus concorrentes muito maiores oferecem este produto caro de graça. O resultado é que todos os navegadores parecem iguais hoje em dia, e não houve nenhuma inovação significativa neste espaço desde 2016.
Fornecer um aplicativo de mensagens corporativas como parte de um pacote de edição de documentos que toda empresa deve comprar – é um caso claro de empacotamento. Até mesmo uma startup muito bem-sucedida como a Slack foi essencialmente forçada a se vender para uma empresa maior, apenas para poder competir como um produto pago em um espaço onde seu principal concorrente é empacotado com algo que seu cliente deve ter de qualquer maneira.
À medida que a IA se desenvolve em um novo ecossistema que se torna maior que a web, estamos fadados a ver abusos ainda maiores nesse espaço emergente – a menos que os governos intervenham e garantam que o dumping e o agrupamento não compensem.
3. Considere maneiras de subsidiar ou proteger a criação de conteúdo authentic.
O governo financia pesquisa básica e ciência por meio de bolsas e outros subsídios. Ele também protege novas ideias que as pessoas descobrem em suas pesquisas por meio de patentes. A razão pela qual esses dois mecanismos são necessários é que copiar uma ideia que funciona é muito mais barato do que criar uma nova ideia que funciona. Sem intervenção, isso pode levar a uma tragédia dos comuns, onde todos copiam do vizinho e ninguém cria nada novo.
No jornalismo e na criação de conteúdo em geral, esses mecanismos eram desnecessários porque copiar sem violar direitos autorais period um processo difícil. Mas com o advento da IA, isso não é mais verdade. À medida que o preço de parafrasear a escrita de outros se aproxima de zero, precisaremos de mecanismos para incentivar algo diferente de parafrasear – e as melhores respostas podem se parecer muito com as que temos na pesquisa básica hoje.
Aproveitando ao máximo este desafio
A transformação trazida pela IA é um dos maiores desafios que a humanidade enfrenta hoje. Jornalistas e outros criadores de conteúdo serão afetados primeiro. Distribuidores de conteúdo seguirão emblem depois. Eventualmente entraremos em um paradigma completamente novo, que eu chamei de modelo “Star Trek Replicator” para criação e distribuição de conteúdo.
Temos aqui uma oportunidade de construir algo muito melhor do que o que existe hoje. Assim como a invenção da imprensa levou ao Iluminismo, a invenção da IA pode levar a um segundo Iluminismo. Mas, infelizmente, nem todos os futuros possíveis são benignos.
Cabe a nós impulsionar essa evolução na direção certa.
