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É chegada a hora do Facebook declarar “falência moral”?

Na última terça-feira, 05, uma ex-funcionária do Facebook prestou depoimento ao Senado americano apelando para que os parlamentares e integrantes do subcomitê de Proteção ao Consumidor e Segurança de Dados regulamentem a rede social. Frances Haugen é a responsável pelo vazamento de documentos publicados pelo Wall Street Journal no especial de seis reportagens “The Facebook Files”.

A ex-gerente de produtos do Facebook afirma que os documentos provam que o Facebook priorizou repetidamente o “crescimento em detrimento da segurança” dos usuários.

“Quando percebemos que as empresas de tabaco estavam escondendo os danos que causavam, o governo tomou uma atitude. Quando descobrimos que os carros eram mais seguros com cintos de segurança, o governo tomou uma atitude. Eu imploro que vocês façam o mesmo aqui. A liderança da empresa conhece maneiras de tornar o Facebook e o Instagram mais seguros, e não fará as mudanças necessárias porque colocou seus lucros imensos antes das pessoas. É necessária uma ação do Congresso. Enquanto o Facebook estiver operando no escuro, não prestará contas a ninguém. E continuará a fazer escolhas que vão contra o bem comum”

De acordo com Haugen, havia conflitos de interesse entre o que era bom para o público e o que era bom para o Facebook. E a empresa “repetidamente escolhe otimizar a favor de seus próprios interesses”, como ganhar mais dinheiro.

“Quase ninguém fora do Facebook sabe o que acontece dentro do Facebook”, acrescentou. “Informações vitais são omitidas do Governo dos Estados Unidos, de seus próprios acionistas e de governos em todo o mundo para contornar a lei. Os documentos que forneci mostram que eles nos enganam repetidamente em questões como a segurança das crianças, seu papel na disseminação de mensagens odiosas e polarização”

Além da polêmica em torno das denúncias de Frances Haugen, o Facebook vem suscitando um forte debate a respeito do comportamento predatório, tendo comprado Instagram, Messenger e WhatsApp. Juntas, essas redes alcançam metade da população mundial. Isso sem falar nos diversos de outros sistemas e aplicativos que fazem uso do login no Facebook como porta de entrada.

Uma recente pane nos serviços da organização, que durou mais de seis horas, aumentou a pressão pela quebra do monopólio e o questionamento: é razoável que milhões de pessoas dependam de uma única companhia?

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ID_BR: aceleração da igualdade racial no mercado de trabalho

Na última edição do Executive Program da Singularity University Brazil, a fundadora e diretora executiva do Instituto Identidades do Brasil (ID_BR), Luana Génot, trouxe discussões sobre a importância da diversidade racial dentro das organizações, sobretudo para processos de inovação.

A autora do livro “Sim à Igualdade Racial: raça e mercado de trabalho (2019)” provocou os participantes a pensarem sobre o papel dos executivos na construção da igualdade racial e como o impacto positivo não deve ser focado apenas no número de pessoas atingidas (pensando no mantra da SU de impactar positivamente 1 bilhão de pessoas), mas também na qualidade desse impacto, sobretudo em populações historicamente marginalizadas.

Co-líder do Comitê de Igualdade Racial do Grupo Mulheres do Brasil no Núcleo do Rio de Janeiro, Génot está confirmada na 4ª edição do Executive Program e conta para o blog da SU um pouco mais sobre o processo de construção de igualdade racial na prática.

De onde surgiu a ideia de criar um negócio que promovesse a aceleração da igualdade racial no mercado de trabalho?

A ideia surgiu a partir de uma provocação pessoal e de um olhar coletivo. A provocação pessoal tem a ver com olhar para a minha própria trajetória e me ver como uma pessoa completamente capacitada, como executiva, como alguém que tinha um potencial de carreira muito grande, mas que ao passar e transitar pelas empresas se via podada, se via num ambiente tóxico e se via só, sem pares.

Sem ter como pares outras pessoas negras ou indígenas, tanto no mesmo nível quanto acima, na liderança. E uma provocação coletiva porque eu entendi que não era só a minha história. Era a história de outras tantas e outros tantos que tinham seu talento e seu potencial desperdiçados por termos um mercado racista estrutural, que não olha para as pessoas negras e indígenas como aquelas que têm o potencial talento e que podem abraçar a oportunidade de estar ocupando cargos de liderança.

Como se constitui esse modelo de negócio focado na diversidade étnico-racial no mundo corporativo?

O modelo de negócio se estrutura a partir do desenho dos 3 pilares. A gente entende que a promoção da igualdade racial é algo complexo, que não tem só uma solução, como diz Kabengele Munanga. E é algo que complementa ações de políticas públicas e de outras instituições da sociedade civil. Estamos sobre o ombro de gigantes como Abdias do Nascimento e o próprio Estatuto da Igualdade Racial, de 2010, pensando no aparato de leis e de pessoas que vêm lutando por essa pauta já há muito tempo. No entanto, muitas dessas pautas não se dirigiam especificamente ao mundo do trabalho.

O ID_BR veio para reforçar essa pauta da igualdade racial com recorte no mundo do trabalho. Enquanto modelo de negócio, os 3 pilares vêm como 3 fortalezas ecossistêmicas, que permitem que a gente não tenha só uma fonte de receita.

No pilar de Empregabilidade, que é hoje o principal no que diz respeito à arrecadação, temos consultorias para apoiar as empresas na construção de ações afirmativas. Costumamos dizer que mais do que falar não ao racismo, a gente diz sim à igualdade racial, que representa a construção de ações afirmativas para que as empresas mudem através da maneira de recrutar, de reter talentos, discursos de liderança, comunicação, leitura das leis, pautar estatutos, códigos de ética e de conduta. Existem códigos de conduta, por exemplo, que versam que funcionários tenham cabelo liso.

O racismo estrutural está nos detalhes de vários setores das empresas. Então, ajudamos empresas a olharem esses detalhes de uma forma 360°, intersetorialmente, para que a gente possa apoiar na permanência, na retenção e na atração de pessoas negras, na mudança de cultura que vai fazer com que essas empresas, a longo prazo, consigam se conectar ainda mais com a população negra e indígena.

No pilar de Educação, gerenciamos bolsas de estudo, programas e projetos em parceria com empresas, então vendemos esse serviço para as empresas. No pilar de Engajamento, a gente vende patrocínios, ações de engajamento com empresas e instituições para ativar a sociedade, de maneira geral, em prol da promoção da pauta da igualdade racial, um exemplo são as camisetas em parceria com a Hering, em que o Instituto ganha parte do valor destinado às camisetas para poder reverter em ações; além de cotas de patrocínio para os nossos mais diferentes eventos, como o Prêmio e o Fórum, que é gratuito para profissionais, mas é patrocinado. Isso gera receita para o Instituto e conseguimos investir na infraestrutura do evento e nas ações do Instituto.

Passados cinco anos desde a fundação do Instituto Identidades do Brasil, qual a visão de vocês da cultura corporativa antirracista hoje?

Logo no início do ID_BR, a gente via muito no discurso das lideranças afirmando que a promoção da igualdade racial deveria ser algo orgânico e natural, e nós já sabemos que no mundo corporativo todo projeto implementado funciona a base de metas, prazos e investimentos. Então, especialmente depois de George Floyd, houve uma pressão por uma maior intencionalidade em relação à pauta antirracista, com planos de ação efetivos para o desenvolvimento dessa pauta. Houve uma cobrança maior da sociedade, não só pelas publicidades das empresas terem pessoas negras, mas pela presença dessas pessoas dentro das empresas.

As pessoas agora vão no LinkedIn das empresas querendo saber quem está sendo representado, quem representa a empresa, quem são as lideranças. E as organizações vem sendo questionadas quando apenas colocam fotos de pessoas negras, mas não contratam. A sociedade está cada vez mais atenta à cultura corporativa antirracista e à representatividade antirracista dentro do corpo das empresas, é uma conciliação entre quantidade e qualidade.

A gente não quer ver só vários modelos negros nas publicidades, queremos vários lideres nos conselhos de administração, nas altas lideranças, a gente quer ver esse montante também refletido nos fundos que as empresas tiverem, tanto filantrópicos quanto de investimentos, queremos igualdade racial 360°. Isso ainda não acontece no Brasil, mas está em curso e o papel do ID_BR. À medida que as empresas deixam de tomar essa decisão, elas passam a perder mercado, deixando de se comunicar com a maior parte da população brasileira, que é negra e que não consegue ter acesso equânime aos principais cargos dentro do mundo corporativo – mesmo quando há capacitação técnica para estarem ali. Então é todo um processo de convencimento que o Instituto faz na mudança dessa cultura corporativa, que tende a ser lenta, mas a gente quer que acelere.

O ID_BR criou o Selo “Sim à Igualdade Racial”, jornada antirracista que mensura o nível de proximidade das empresas com a pauta e dá suporte no desenvolvimento das atividades. Vocês podem trazer os números do impacto dessa medida?

O Selo Sim à Igualdade Racial é uma jornada antirracista porque acreditamos que não dá pra certificar que uma empresa um dia vai atingir um estágio onde ela é completamente antirracista, ela está sempre em uma jornada. Essa jornada pode ser inicial, intermediária e avançada, que no nosso caso se traduz pelos 3 níveis do selo: compromisso, engajamento e influência.

Hoje, existem 35 empresas participantes e, a maior parte (mais de 30%) é de empresas varejistas nos ramos de bebidas, supermercados e moda. São empresas que sofreram pressão do mercado para que tivessem algum tipo de ação afirmativa. Diretamente e indiretamente, a gente atinge o montante dessas empresas, somadas em termos de empregados, mais de 5 milhões de pessoas, que têm acesso a algum treinamento que a gente dá. Essas pessoas são afetadas direta ou indiretamente pela revisão de políticas que a fazemos no nosso dia a dia. Essa é uma jornada que precisa ser participativa e atingir a ponta, que é o colaborador negro que entra na empresa e se vê diante de novas oportunidades, a partir de revisões de políticas sem as quais não teriam a mesma oportunidade, e é isso que a gente entende como o principal resultado.

A gente recebe mensagens de colaboradores dizendo que conseguem ver um novo projeto de carreira dentro das empresas, depois que as mesmas aderiram ao selo. Há, inclusive, um projeto com o Insper para mensurar os impactos de maneira ainda mais aprofundada, já que o selo é bastante recente e a adesão massiva das empresas também é – especialmente após 2020, com o caso de George Floyd. Mas já notamos que as organizações comprometidas já possuem um investimento (nas cifras dos milhões) direcionados para a população negra. Elas possuem projetos de recrutamento e seleção específicos para a população negra, projetos de retenção e desenvolvimento de carreiras específicos para a população negra, fundos de investimento para projetos negos, e geralmente é o ID_BR que está por trás disso, esse tem sido o impacto dessa jornada.

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Inovação e diversidade: qual é o próximo passo?

A falta da diversidade no ecossistema de tecnologia e inovação ainda é um enorme desafio para organizações de todos os setores. O avanço das pautas de inclusão — e o aumento de iniciativas de formação e desenvolvimento de equipes diversas — é evidente. Mas o perfil dos profissionais de TI ainda não reflete a pluralidade da sociedade atual.

A disparidade permanece sistêmica e pode ser comprovada em pesquisas como a Systemic inequalities for LGBTQ professionals in STEM, realizada pela Universidade de Michigan e pela Temple University. Resultado de um levantamento feito entre 25 mil profissionais de ciências, tecnologia, engenharia e matemática (STEM, na sigla em inglês) dos Estados Unidos, o estudo aponta que apenas 4% dos profissionais de tecnologia se identificam como parte da comunidade LGBTQIA+.

Embora apresentem um recorte do mercado americano, os números refletem uma realidade visível na formação de equipes de tecnologia de corporações e startups do mundo inteiro. O quadro é ainda mais crítico em um país como o Brasil, que deve contabilizar um déficit de 250 mil vagas de TI nos próximos cinco anos, de acordo com o último estudo realizado pela Brasscom (Associação das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação).

A crescente percepção que a diversidade é, acima de tudo, uma ferramenta essencial para a inovação (e para a própria sobrevivência do negócio) vem se apresentando como um dos caminhos promissores para transformar essa realidade. Segundo a última edição da Pesquisa Global de Diversidade e Inclusão, da PwC as questões de diversidade são apontadas como prioridade para 76% das empresas.

Trata-se de uma mensagem poderosa, que começa a ganhar força e capilaridade entre consultorias, comitês internos, conselhos, departamentos de recursos humanos e diversas camadas de liderança, além da própria cobrança da sociedade por inclusão e representatividade. Resta ver quando começaremos a identificar essa mudança de percepção refletida na formação de equipes e na criação de soluções com olhares e vieses realmente plurais. O desafio está lançado.     

Thomaz Gomes é gerente de conteúdo da SingularityU Brazil

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Evolução: “Mini cérebros” cultivados em laboratório sugerem que uma mutação pode ter recriado a mente humana

Como nós, humanos, nos tornamos o que somos hoje é uma questão que os cientistas vêm tentando responder há muito tempo. Como evoluímos essas habilidades cognitivas avançadas, dando origem a uma linguagem complexa, poesia e ciência espacial? De que forma o cérebro humano moderno é diferente do cérebro de nossos parentes evolutivos mais próximos, como os neandertais e os denisovanos?

Ao reintroduzir genes antigos dessas espécies extintas em “minicérebros” humanos – aglomerados de células-tronco cultivadas em um laboratório que se organizam em versões minúsculas de cérebros humanos – os cientistas começaram a encontrar novas pistas.

Muito do que sabemos sobre a evolução humana vem do estudo de fósseis e ossos antigos. Sabemos que os neandertais e denisovanos divergiram dos humanos por volta de 500.000-600.000 anos atrás, e que os últimos neandertais não desapareceram da Europa até cerca de 40.000 anos atrás.

A pesquisa também mostrou que humanos e neandertais se cruzam e que os neandertais eram muito mais sofisticados do que se pensava anteriormente.

Ao estudar o tamanho e a forma de crânios fossilizados, também sabemos que os cérebros de humanos arcaicos eram quase do mesmo tamanho que os crânios humanos modernos, senão maiores, e parecem ter formas diferentes. No entanto, embora tais variações possam estar correlacionadas com diferentes habilidades e funções cognitivas, os fósseis não podem explicar sozinhos como as formas afetam a função. Felizmente, os avanços tecnológicos recentes forneceram um novo caminho para a compreensão de como somos diferentes de nossos parentes extintos.

Homo Sapiens x Neandertais. Fonte: Wikipedia CC BY-SA

O sequenciamento do DNA antigo permitiu aos cientistas comparar os genes dos neandertais e denisovanos com os dos humanos modernos. Isso ajudou a identificar diferenças e semelhanças, revelando que compartilhamos a maior parte de nosso DNA com neandertais e denisovanos.

Ainda assim, em regiões específicas, existem variantes de genes transportados exclusivamente por humanos modernos. Essas regiões de DNA específicas para humanos podem ser responsáveis ​​por características que separam nossa espécie de nossos parentes extintos. Ao compreender como esses genes funcionam, podemos, portanto, aprender sobre as características que são exclusivas dos humanos modernos.

Estudos comparando sequências de DNA arcaicas e modernas identificaram diferenças em genes importantes para a função, comportamento e desenvolvimento do cérebro – em particular genes envolvidos na divisão celular e sinapses (que transmitem impulsos nervosos elétricos entre as células). Isso sugere que o cérebro humano amadurece mais lentamente do que o do Neandertal.

Especificamente, o desenvolvimento do córtex orbitofrontal em bebês, que se acredita estar envolvido na cognição de ordem superior, como a tomada de decisões, pode ter mudado de maneira significativa, mas sutil, desde a separação dos neandertais. Os humanos também atingem a maturidade sexual mais tarde do que seus ancestrais, o que pode ajudar a explicar por que vivemos mais.

Cérebros em crescimento
Há muito tempo não está claro quais mudanças evolutivas foram as mais importantes. Uma equipe de cientistas liderada por Alysson Muotri da Universidade da Califórnia, em San Diego, publicou recentemente um estudo na Science que lançou alguma luz sobre essa questão.

Eles fizeram isso criando mini cérebros – que são conhecidos cientificamente como “organoides” – a partir de células-tronco derivadas da pele. Os organóides do cérebro não são conscientes da maneira como nós somos – eles são muito simples e não atingem tamanhos maiores do que cerca de cinco ou seis milímetros, devido à falta de suprimento de sangue. Mas eles podem emitir ondas cerebrais e desenvolver redes neurais relativamente complexas que respondem à luz.

A equipe inseriu uma versão extinta de um gene envolvido no desenvolvimento do cérebro nos organoides usando a tecnologia CRISPR-Cas9 ganhadora do prêmio Nobel, frequentemente descrita como “tesoura genética”, que permite a edição e manipulação precisa de genes.

Organoide do cérebro humano. Crédito da imagem: NIH / Flickr

Sabemos que a versão antiga do gene estava presente em neandertais e denisovanos, enquanto uma mutação posteriormente mudou o gene para a versão atual que os humanos modernos carregam.

Os organóides projetados exibiam várias diferenças. Eles se expandiram mais lentamente do que os organóides humanos e alteraram a formação de conexões entre os neurônios. Eles também eram menores e tinham superfícies ásperas e complexas em comparação com os organóides humanos modernos lisos e esféricos.

Uma mutação motriz?
O estudo identificou 61 genes que são diferentes entre humanos modernos e arcaicos. Um desses genes é NOVA1, que tem um papel essencial na regulação da atividade de outros genes durante o desenvolvimento inicial do cérebro. Ele também desempenha um papel na formação de sinapses.

A atividade alterada de NOVA1 foi previamente encontrada para causar distúrbios neurológicos, como microcefalia (levando a uma cabeça pequena), convulsões, atraso de desenvolvimento grave e um distúrbio genético denominado disautonomia familiar, sugerindo que é importante para a função normal do cérebro humano. A versão que os humanos modernos carregam tem uma mudança em uma única letra do código. Essa mudança faz com que o produto do gene, a proteína NOVA1, tenha uma composição diferente e possivelmente uma atividade diferente.

Ao analisar os organóides, os cientistas descobriram que o gene NOVA1 arcaico mudou a atividade de 277 outros genes – muitos deles estão envolvidos na criação de sinapses e conexões entre as células cerebrais. Como resultado, os mini cérebros tinham uma rede de células diferente das de um ser humano moderno.

Isso significa que a mutação em NOVA1 causou mudanças essenciais em nossos cérebros. Uma mudança em uma única letra do código do DNA possivelmente desencadeando um novo nível de função cerebral em humanos modernos. O que não sabemos é como exatamente isso aconteceu.

A equipe disse que acompanhará sua descoberta fascinante investigando os outros 60 genes com mais detalhes, para ver o que acontece quando você altera cada um ou uma combinação de vários.

Sem dúvida, é uma área de pesquisa intrigante, com os organóides fornecendo informações importantes sobre os cérebros dessas espécies antigas. Mas estamos apenas no começo. A manipulação de um único gene não captura a verdadeira genética Neandertal e Denisovana. Mas ainda pode ajudar os cientistas a entender como funcionam alguns genes específicos de humanos.

Itzia Ferrer e Per Brattás para SingularityHub.

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À medida que a lei de Moore desacelera, a especialização em chip pode minar o progresso da computação

Por décadas, os chips de computador que executam tudo, de PCs a espaçonaves, pareceram notavelmente semelhantes. Mas, à medida que a Lei de Moore desacelera, os líderes do setor estão adotando chips especializados, que, dizem os especialistas, ameaçam minar as forças econômicas que alimentam nosso rápido crescimento tecnológico.

Os primeiros computadores costumavam ser projetados para realizar tarefas muito específicas e, mesmo que pudessem ser reprogramados, muitas vezes exigiria uma reconfiguração física trabalhosa. Mas em 1945, o cientista da computação John von Neumann propôs uma nova arquitetura que permitia a um computador armazenar e executar muitos programas diferentes no mesmo hardware subjacente.

A ideia foi adotada rapidamente, e a “arquitetura von Neuman” sustentou a esmagadora maioria dos processadores feitos desde então. É por isso que, apesar das velocidades de processamento muito diferentes, o chip em seu laptop e um em um supercomputador operam mais ou menos da mesma maneira e são baseados em princípios de design muito semelhantes.

Isso fez dos computadores o que é conhecido como “tecnologia de uso geral“. Essas são inovações que podem ser aplicadas a amplas áreas da economia e podem ter impactos profundos na sociedade. E uma das características dessas tecnologias é que normalmente se beneficiam de um ciclo econômico virtuoso que aumenta o ritmo de seu desenvolvimento.

À medida que os primeiros usuários começam a comprar uma tecnologia, ela gera receita que pode ser investida em novos produtos de desenvolvimento. Isso aumenta as capacidades do produto e reduz os preços, o que significa que mais pessoas podem adotar a tecnologia, alimentando a próxima rodada de progresso.

Com uma tecnologia amplamente aplicável como os computadores, esse ciclo pode se repetir por décadas, e de fato repetiu. Essa tem sido a força econômica que impulsionou a rápida melhoria dos computadores nos últimos 50 anos e sua integração em quase todos os setores imagináveis.

Mas em um novo artigo na Communications of the ACM, os cientistas da computação Neil Thompson e Svenja Spanuth argumentam que esse ciclo de feedback positivo está chegando ao fim, o que pode em breve levar a uma indústria de computação fragmentada, onde alguns aplicativos continuam a ver melhorias, mas outros conseguem preso em uma pista lenta tecnológica.

A razão para essa fragmentação é a desaceleração do ritmo de inovação em chips de computador caracterizada pela morte lenta da Lei de Moore, dizem eles. À medida que nos aproximamos dos limites físicos de quanto podemos miniaturizar os chips de silício dos quais todos os computadores comerciais dependem, o tempo que leva para cada salto no poder de processamento aumentou significativamente e o custo para alcançá-lo aumentou.

Retardar a inovação significa menos novos usuários adotando a tecnologia, o que, por sua vez, reduz a quantidade de dinheiro que os fabricantes de chips têm para financiar novos desenvolvimentos. Isso cria um ciclo de auto-reforço que torna a economia dos chips universais menos atraente e retarda ainda mais o progresso técnico.

Na realidade, os autores observam que o custo de construção de fundições de chips de última geração também aumentou dramaticamente, colocando ainda mais pressão sobre a indústria. Por algum tempo, a incompatibilidade entre o crescimento do mercado e o aumento dos custos fez com que o número de fabricantes de chips se consolidasse de 25 em 2003 para apenas 3 em 2017.

Como o desempenho aumenta lentamente, isso torna o caso de chips especializados cada vez mais atraente, dizem os autores. As decisões de design que tornam os chips universais podem ser abaixo do ideal para certas tarefas de computação, particularmente aquelas que podem executar muitos cálculos em paralelo, podem ser feitas com menor precisão ou cujos cálculos podem ser feitos em intervalos regulares.

Construir chips especialmente projetados para esses tipos de tarefas muitas vezes pode trazer aumentos de desempenho significativos, mas se eles têm apenas mercados pequenos, eles normalmente melhoram mais lentamente e custam mais do que os chips universais. É por isso que sua aceitação tem sido historicamente baixa, mas com a desaceleração no progresso universal do chip que está começando a mudar.

Hoje, todas as principais plataformas de computação, de smartphones a supercomputadores e chips integrados, estão se tornando mais especializadas, dizem os autores. A ascensão da GPU como o carro-chefe do aprendizado de máquina – e cada vez mais da supercomputação – é o exemplo mais óbvio. Desde então, empresas líderes de tecnologia como Google e Amazon começaram a construir seus próprios chips de aprendizado de máquina personalizados, assim como os mineradores de bitcoin.

O que isso significa é que aqueles com demanda suficiente para seus aplicativos de nicho, que podem se beneficiar da especialização, verão aumentos de desempenho contínuos. Mas onde a especialização não é uma opção, o desempenho do chip tende a estagnar consideravelmente, dizem os autores.

A mudança para a computação em nuvem pode ajudar a mitigar um pouco esse processo, reduzindo a demanda por processadores especializados, mas de forma mais realista, será necessário um grande avanço na tecnologia da computação para nos empurrar de volta para o tipo de ciclo virtuoso que desfrutamos nos últimos 50 anos.

Dados os enormes benefícios que nossas sociedades colheram com o poder de computação cada vez mais aprimorado, realizar esse tipo de avanço deve ser uma grande prioridade.

Edd Gent para SingularityHub.

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Não fizemos a lição de casa

Há exatos quatro anos, fui convidado pela HSM para escrever o prefácio da edição brasileira de FOUR, de Scott Galloway.

Segue trecho do mesmo, abre aspas.

…Por sua vez, dizer “não nos chame de veículo, somos uma plataforma” e tentar se isentar da responsabilidade abriu o flanco para um ambiente nocivo repleto de desinformação e falsas notícias capazes de mudar o rumo da história da humanidade.

Se as regras do jogo mudaram, as leis também não precisariam ser revistas? As leis antitruste, por exemplo, foram criadas para proteger as pessoas de práticas de negócio predatórias. Mas como lidar com isso em um mundo onde a concorrência passou a ser um conceito mais nebuloso?

Em um mundo menos binário, práticas predatórias podem estar acontecendo mesmo sem que nenhuma lei esteja sendo quebrada. Assuntos antigos e polêmicos como privacidade passaram a ter novas camadas de complexidade…”

Fecha aspas.

Alguns assuntos estão na mesa há décadas, literalmente. Há 20 anos dediquei um capítulo inteiro de um de meus livros para o tema privacidade.

Por não termos feito a lição de casa, agora temos três problemas sérios que se misturaram.

O monopólio das big tech, o descuido com a privacidade e a polarização da população.

As coisas funcionam assim, problemas se não forem resolvidos no tempo correto, escalam. A sujeira quando acumula, atrai ratos e depois a peste. Os problemas crescem, evoluem, se transformam em algo maior e mais difícil de lidar.

Mas o caminho para resolver está em entendermos que são problemas distintos, trabalhando em cada um deles por separado.

Ricardo Cavallini é expert de fabricação digital da SingularityU Brazil. Autor de seis livros que abordam tecnologia, negócios e comunicação. Embaixador MIT Sloan Review Brasil. Colunista no UOL sobre inovação e tecnologia.

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2021 pode ser um ano marcante para a IA – se resolvermos esses 4 problemas

Se a IA tem algo a dizer sobre 2020, é “você não pode tocar nisso”.

O ano passado pode ter cortado nossas conexões com o mundo físico, mas no reino digital, a inteligência artificial prosperou. Podemos enxergar a NeurIps como a joia da coroa das conferências de IA. Mesmo sem as deslumbrantes montanhas da Colúmbia Britânica como pano de fundo usual ou as praias de Barcelona, a IA ​​teve um balanço anual que destacou uma série de problemas na “big picture” – preconceito, robustez, generalização – que englobarão as pautas nos próximos anos.

No lado mais nerd, os cientistas exploraram ainda mais a interseção entre a IA e nossos próprios corpos. Os conceitos centrais do deep learning, como retropropagação, foram considerados um meio plausível pelo qual nossos cérebros “atribuem falhas” em redes biológicas – permitindo que o cérebro aprenda. Outros argumentaram que é hora de combinar deep learning com outros métodos, como aqueles que orientam a busca eficiente.

Aqui estão quatro áreas nas quais estamos de olho em 2021. Elas abordam problemas de IA pendentes, como a redução do consumo de energia, eliminar a necessidade de exemplos de aprendizagem exuberantes e ensinar algum bom senso comum à inteligência artificial.

Aprendizagem mais dinâmica
Você já ouviu isso um bilhão de vezes: o deep learning é extremamente ganancioso, pois os algoritmos precisam de milhares (se não mais) de exemplos para mostrar sinais básicos de aprendizado, como identificar um cachorro ou um gato ou fazer recomendações para o Netflix ou Amazon.

É extremamente demorado, um desperdício de energia e um desafio, pois não corresponde à nossa experiência humana de aprendizagem. As crianças precisam ver apenas alguns exemplos de algo antes de se lembrar para o resto da vida. Pegue o conceito de “cão” – independentemente da raça, uma criança que viu alguns cães pode reconhecer uma série de raças diferentes sem nunca ter posto os olhos nelas. Agora pegue algo completamente estranho: um unicórnio. Uma criança que entende o conceito de cavalo e de um peixe narwhal  pode inferir a aparência de um unicórnio combinando os dois.

Na linguagem da IA, este é o aprendizado “less than one-shot”, uma espécie de habilidade semelhante ao Santo Graal que permite que um algoritmo aprenda mais objetos do que a quantidade de exemplos com que foi treinado. Se bem-sucedido, as implicações serão enormes. Algoritmos volumosos atualmente podem funcionar perfeitamente em dispositivos móveis com recursos de processamento mais baixos. Qualquer tipo de “inferência”, mesmo que não venha com o verdadeiro entendimento, poderia tornar os carros autônomos muito mais eficientes na navegação em nosso mundo cheio de objetos.

No ano passado, uma equipe do Canadá sugeriu que a meta não é uma quimera. Com base no trabalho do MIT analisando dígitos escritos à mão – um “toy problem” comum na visão computacional – eles destilaram 60.000 imagens em 5 usando um conceito chamado “soft labels”. Em vez de especificar a aparência de cada número, eles rotularam cada dígito – digamos, um “3” – como uma porcentagem de “3”, “8” ou “0”. Surpreendentemente, a equipe descobriu que, com rótulos cuidadosamente construídos, apenas dois exemplos poderiam, em teoria, codificar milhares de objetos diferentes. Karen Hao, da MIT Technology Review, dá mais detalhes aqui.

Um método para manter a IA à prova de hackers
De tudo que a IA pode fazer, sua falha fica na defesa de ataques insidiosos que visam seus dados de input. Perturbações leves ou aparentemente aleatórias em um conjunto de dados – muitas vezes indetectáveis ​​pelo olho humano – podem alterar enormemente o output, algo apelidado de “frágil” para um algoritmo. Muito abstrato? Uma IA treinada para reconhecer o câncer a partir de uma série de exames médicos, anotados em marcador amarelo por um médico humano, poderia aprender a associar “amarelo” com “câncer”. Um exemplo mais malicioso é a adulteração nefasta. Adesivos colocados em uma rodovia podem enganar o sistema de piloto automático da Tesla para confundir faixas e desviar com o tráfego em sentido contrário.

Fragilidade requer IA para aprender um certo nível de flexibilidade, mas sabotagem – ou “ataques adversários” – está se tornando um problema cada vez mais reconhecido. Aqui, os hackers podem mudar o processo de tomada de decisão da IA ​​com entradas cuidadosamente elaboradas. Quando se trata de segurança de rede, diagnósticos médicos ou outro uso de alto risco, construir sistemas de defesa contra esses ataques é fundamental.

Este ano, uma equipe da Universidade de Illinois propôs uma maneira poderosa de tornar os sistemas de deep learning mais resilientes. Eles usaram uma abordagem iterativa, tendo duas redes neurais em batalha – uma para reconhecimento de imagem e outra para gerar ataques adversários. Como um jogo de gato e rato, a rede neural “inimiga” tenta enganar a rede de visão do computador para que reconheça coisas fictícias; a última rede revida. Embora longe de ser perfeito, o estudo destaca uma abordagem cada vez mais popular para tornar a IA mais resiliente e confiável.

Aprendendo o senso comum
Um dos algoritmos mais impressionantes deste ano é o GPT-3, uma maravilha da OpenAI que reproduz uma linguagem assustadoramente semelhante à humana. Apelidado de “um dos sistemas de IA mais interessantes e importantes já produzidos”, o GPT-3 é a terceira geração de um algoritmo que produz uma escrita tão “natural” que, à primeira vista, é difícil diferenciar máquina de humano.

No entanto, a proficiência linguística do GPT-3 é, sob uma inspeção mais profunda, apenas um fino véu de “inteligência”. Por ser treinado na linguagem humana, ele também está preso às complexidades e limitações de nossas frases cotidianas – sem qualquer compreensão do que significam no mundo real. É como aprender a gíria do Urban Dictionary em vez de vivê-la. Uma IA pode aprender a associar “chuva” a “cães e gatos” em todas as situações, obtendo sua inferência a partir do vernáculo comum que descreve chuvas torrenciais.

Uma maneira de tornar o GPT-3 ou qualquer IA que produza linguagem natural mais inteligente é combiná-lo com a visão computacional. O ensino de modelos de linguagem para “ver” é uma área cada vez mais popular na pesquisa de IA. A técnica combina a força da linguagem com imagens. Os modelos de linguagem de IA, incluindo GPT-3, aprendem por meio de um processo denominado “treinamento não supervisionado”, o que significa que podem analisar padrões em dados sem rótulos explícitos. Em outras palavras, eles não precisam de um ser humano para lhes dizer as regras gramaticais ou como as palavras se relacionam entre si, o que torna mais fácil dimensionar qualquer aprendizado bombardeando a IA com toneladas de textos de exemplo. Os modelos de imagem, por outro lado, refletem melhor nossa realidade real. No entanto, eles exigem etiquetagem manual, o que torna o processo mais lento e tedioso.

Combinar os dois resulta no melhor dos dois mundos. Um robô que pode “ver” o mundo captura uma espécie de fisicalidade – ou bom senso – que falta apenas na análise da linguagem. Um estudo em 2020 combinou as duas abordagens de maneira inteligente. Eles começaram com a linguagem, usando uma abordagem escalonável para escrever legendas para imagens com base no funcionamento interno do GPT-3 (detalhes aqui). A conclusão é que a equipe foi capaz de conectar o mundo físico – representado por imagens – vinculando-o à linguagem sobre como descrevemos o mundo.

Apesar de ainda experimental, é um exemplo de pensamento fora dos limites artificiais de um domínio particular de IA. Ao combinar as duas áreas – processamento de linguagem natural e visão computacional – ela funciona melhor. Imagine uma Alexa com bom senso.

Fadiga de deep learning
Falando em pensar fora da caixa, DeepMind está entre aqueles que experimentam combinar diferentes abordagens de IA em algo mais poderoso. Veja o MuZero, um algoritmo destruidor do Atari que eles lançaram pouco antes do Natal.

MuZero tem outro truque na manga: não escuta ninguém. A IA não começa com o conhecimento prévio do jogo ou dos processos de tomada de decisão. Em vez disso, aprende sem um livro de regras, em vez de observar o ambiente do jogo – semelhante a um humano novato observando um novo jogo. Desta forma, depois de milhões de jogos, não aprende apenas as regras, mas também um conceito mais geral de políticas que podem levá-lo a avançar e avaliar seus próprios erros em retrospectiva.

Parece muito humano, hein? No vernáculo da IA, os engenheiros combinaram duas abordagens diferentes, árvores de decisão e um modelo aprendido, para fazer uma IA excelente no planejamento de jogadas vencedoras. Por enquanto, só foi demonstrado que ele domina jogos em um nível semelhante ao AlphaGo. Mas mal podemos esperar para ver a que esse tipo de fertilização cruzada de ideias em IA pode levar em 2021.

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Ficção científica e o coronavírus

Nos primeiros dias do surto do coronavírus, uma teoria amplamente compartilhada nas mídias sociais sugeria que o romance de ficção científica de Dean Koontz, The Eyes of Darkness, publicado em 1981, havia previsto a pandemia do coronavírus com precisão incrível. A Covid-19 manteve o mundo inteiro como refém, gerando uma semelhança com o mundo pós-apocalíptico retratado em muitos textos de ficção científica.

O clássico romance de 2003, Oryx and Crake, da autora canadense Margaret Atwood refere-se a uma época em que “havia muito desânimo e ambulâncias insuficientes” – uma previsão de nossa situação atual.

No entanto, a conexão entre ficção científica e pandemias é mais profunda. Elas estão ligadas por uma percepção de globalidade, o que o sociólogo Roland Robertson define como “a consciência do mundo como um todo”.

Globalidade na ficção científica
Em sua pesquisa de 1992 sobre a história das telecomunicações, How the World Was One, Arthur C. Clarke alude à palestra do famoso historiador Alfred Toynbee intitulada “A Unificação do Mundo”. Apresentado na Universidade de Londres em 1947, Toynbee prevê uma “sociedade planetária única” e observa como “apesar de todas as barreiras linguísticas, religiosas e culturais que ainda separam as nações e as dividem em tribos ainda menores, a unificação do mundo passou do ponto sem volta. ”

Os escritores de ficção científica, de fato, sempre abraçaram a globalidade. Em textos interplanetários, humanos de todas as nações, raças e gêneros devem se unir como um só povo em face de invasões alienígenas. Diante de um encontro interplanetário, as nações belicosas precisam relutantemente evitar rivalidades políticas e colaborar em escala global, como no filme de Denis Villeneuve de 2016, A Chegada.

A globalidade é fundamental para a ficção científica. Para ser identificado como um terráqueo, é preciso transcender o local e o nacional e, às vezes, até o global, abraçando uma consciência planetária maior.

Em A Mão Esquerda das Trevas, Ursula K. Le Guin conceitualiza o Ekumen, que compreende 83 planetas habitáveis. A ideia do Ekumen foi emprestada do pai de Le Guin, o famoso antropólogo cultural Arthur L. K roeber. Kroeber apresentou, em um artigo de 1945, o conceito (do grego oikoumene) para representar um “agregado cultural histórico”. Originalmente, Kroeber usava oikoumene para se referir a “todo o mundo habitado”, já que ele remontava a cultura humana a um único povo. Le Guin então adotou essa ideia de uma origem comum de humanidade compartilhada em seu romance.

Globalidade na Pandemia
Muitos textos de ficção científica médica retratam doenças que afligem toda a humanidade, que deve erguer uma frente unificada ou todos morrerão. Essas narrativas ressaltam as histórias fluidas e transnacionais das doenças, seu impacto e possível cura. No romance de Amitav Ghosh de 1995, The Calcutta Chromosome, ele tece uma história interconectada da malária que abrange continentes ao longo de um século, enquanto desafia o eurocentrismo e destaca o papel subversivo do conhecimento indígena na pesquisa da malária.

A epígrafe cita um poema de Sir Ronald Ross, o cientista vencedor do Prêmio Nobel creditado pela descoberta do mosquito como vetor da malária:

“Buscando Seus atos secretos
Com lágrimas e respiração laboriosa,
Eu encontro tuas sementes astutas,
Ó morte de um milhão de assassinos.”

As pandemias são, por definição, globais. Em 11 de março de 2020, a Organização Mundial da Saúde declarou COVID-19 uma pandemia, observando que “pandemia não é uma palavra para se usar levianamente ou descuidadamente. É uma palavra que, se mal utilizada, pode causar medo irracional ou aceitação injustificada de que a luta acabou, levando a sofrimento e morte desnecessários. ”

COVID-19 forçou bilhões ao isolamento social e continua a causar estragos em uma escala global sem precedentes. Fotografias assustadoramente semelhantes de rostos mascarados, trabalhadores da linha de frente usando EPIs e centros desertos emergiram de todos os cantos do mundo.

No entanto, uma pandemia não é global apenas em sua propagação – é preciso aproveitar sua globalidade para combatê-la e, eventualmente, derrotá-la. Como observa o historiador israelense Yuval Harari, na escolha entre o isolacionismo nacional e a solidariedade global, devemos escolher o último e adotar um “espírito de cooperação e confiança globais”:

“O que um médico italiano descobre em Milão no início da manhã pode muito bem salvar vidas em Teerã à noite. Quando o governo do Reino Unido hesita entre várias políticas, pode obter conselhos dos coreanos que já enfrentaram um dilema semelhante há um mês. ”

Em relação à resposta do Canadá à crise, os pesquisadores notaram tanto a imoralidade quanto a futilidade de uma abordagem nacionalista no “Canadá Primeiro”.

Claramente, uma nação não pode se isolar dos efeitos deletérios da pandemia fechando seus corações e fronteiras. O endurecimento da imigração pode estancar temporariamente o fluxo de pessoas, mas o vírus é traiçoeiro em sua agilidade que desafia as fronteiras. Atualmente, como muitas nações experimentam um ressurgimento do nacionalismo e políticas excludentes de muros e fronteiras, a pandemia é uma lembrança dura da realidade vivida de nossa interconexão transnacional.


Este artigo foi republicado no Singularity Hub sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.

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A crise global do trabalho

O alarme toca. Você abre os olhos, recupera os sentidos e desliza do estado de sonho à consciência. Você aperta o botão de soneca e, eventualmente, rasteja para fora da cama para o início de mais um dia de trabalho.

Essa narrativa diária é vivida por bilhões de pessoas em todo o mundo. Trabalhamos, comemos, dormimos e repetimos. À medida que nossas vidas vão passando, os tambores da rotina semanal vão tomando conta e os anos vão passando até que alcancemos nossa meta de aposentadoria.

A crise do trabalho
Repetimos a rotina para podermos pagar nossas contas, preparar nossos filhos para o sucesso e sustentar nossa família. E, depois de um tempo, começamos a esquecer o que faríamos com nossas vidas se não tivéssemos que voltar ao trabalho.

No final, olhamos para trás, para nossas carreiras e refletimos sobre o que conquistamos. Pode ter sido as centenas de interações humanas que tivemos; os milhares de e-mails lidos e respondidos; os milhões de minutos de trabalho físico – tudo para manter a economia global funcionando.

De acordo com a Pesquisa Mundial da Gallup, apenas 15% das pessoas em todo o mundo estão realmente engajadas em seus empregos. O estado atual de “trabalho” não está funcionando para a maioria das pessoas. Na verdade, parece que nós, como espécie, estamos presos a uma crise global do trabalho, que condena as pessoas a desperdiçarem seu tempo apenas para sobreviver em seu dia-a-dia.

Tecnologias como inteligência artificial e automação podem ajudar a aliviar a carga de trabalho de milhões de pessoas – mas para nos beneficiarmos de seu impacto, precisamos começar a mudar nossas estruturas sociais e a maneira como pensamos sobre o trabalho agora.

O espectro da automação
A automação está em andamento desde a Revolução Industrial. Nas últimas décadas, ele assumiu uma aparência mais elegante, primeiro com robôs físicos em fábricas de produção e, mais recentemente, com a automação de softwares entrando na maioria dos escritórios.

A meta motriz por trás de grande parte dessa automação sempre foi a produtividade e, portanto, os lucros: a tecnologia que pode atuar como um multiplicador do que o único ser humano pode alcançar em um dia é de grande valor para qualquer empresa. Impulsionada por esse forte incentivo financeiro, a busca pela automação está se tornando cada vez mais abrangente.

Mas se a automação acelerar ou mesmo continuar em seu ritmo atual e não houver fortes redes de segurança social em vigor para capturar as pessoas que são afetadas negativamente (por exemplo, perdendo seus empregos), pode haver uma série de efeitos indiretos, incluindo uma riqueza mais concentrada em uma elite cada vez menor, mais pressão sobre o apoio social do governo, um aumento da depressão e da dependência de drogas e até mesmo violentos distúrbios sociais.

Parece que estamos nos precipitando para uma grande crise, movidos pelo motor da automação acelerada. Mas e se em vez de a automação desafiar nosso frágil status quo, nós a virmos como a solução que pode nos libertar dos grilhões da crise do trabalho?

A saída
A fim de empreender essa mudança de paradigma, precisamos considerar como a sociedade poderia se parecer, bem como os problemas associados a essa mudança. No contexto dessas crises, nosso objetivo principal deve ser um sistema em que as pessoas não sejam obrigadas a trabalhar para gerar os meios de sobrevivência. Essa remoção do trabalho não deve ameaçar o acesso a comida, água, abrigo, educação, saúde, energia ou valor humano. Em nosso sistema atual, o trabalho é o guardião desses itens essenciais: só se pode acessá-los (e mesmo assim, muitas vezes de forma limitada), se tivermos um “emprego” que os permita.

Mudar este sistema é, portanto, uma tarefa monumental. Isso traz dois desafios principais: fornecer segurança financeira às pessoas sem emprego e garantir que mantenham um senso de valor humano. Existem várias medidas que podem ser implementadas para ajudar a enfrentar esses desafios, cada uma com etapas importantes a serem consideradas pela sociedade.

Renda básica universal (UBI)
A UBI está ganhando apoio rapidamente e permitiria que as pessoas se tornassem acionistas dos frutos da automação, que seriam então distribuídos de forma mais ampla.

Os testes UBI foram realizados em vários países ao redor do mundo, incluindo Finlândia, Quênia e Espanha. As descobertas foram geralmente positivas para a saúde e o bem-estar dos participantes e não mostraram nenhuma evidência de que a UBI desestimule o trabalho, uma preocupação comum entre os críticos da ideia. A voz popular mais recente da UBI foi a do ex-candidato à presidência dos Estados Unidos, Andrew Yang, que agora dirige uma organização sem fins lucrativos chamada Humanity Forward.

A UBI também poderia remover a burocracia desnecessária na administração de pagamentos de previdência (uma vez que todos recebem a mesma quantia, não há necessidade de evitar falsas alegações) e promover a busca de projetos alinhados com o conjunto de habilidades e paixões das pessoas, bem como quantificar o valor das tarefas não reconhecido por medidas econômicas como Produto Interno Bruto (PIB). Isso inclui cuidar de crianças e idosos em casa.

A proposta pode ser iniciada com vontade política e apoio social, e tem sido calorosamente debatida por economistas e entusiastas da UBI. Variáveis do quanto deve ser pago na UBI devem ser implementadas, como impostos com valor agregado proposto por Yang (IVA), também se deve substituir os pagamentos de bem-estar existentes. No entanto, alguns previram a inevitabilidade da UBI como resultado da automação.

Sistema de saúde universal
Outro componente importante de qualquer sociedade é a saúde de seus cidadãos. Uma mudança para longe do trabalho exigiria ainda a implementação de um sistema universal de saúde para separar a saúde dos empregos. Atualmente nos EUA, e na verdade em muitas outras economias, a saúde está ligada ao emprego.

Cuidados de saúde universais, como o Medicare na Austrália, são evidências para o ditado “é melhor prevenir do que remediar”, ao comparar o custo dos cuidados de saúde nos EUA com a Austrália em uma base per capita. Isso já se apresentou como um avanço na forma de pensar a saúde. Existem outros benefícios de uma população mais saudável, incluindo menos tempo e dinheiro gasto em “assistência médica”. Pessoas saudáveis são mais propensas e capazes de atingir seu pleno potencial.

Remodelar a economia longe do valor baseado na carreira
Um dos maiores desafios no afastamento do trabalho é que as pessoas encontrem valor em outra parte da vida. Muitas pessoas veem suas identidades inexoravelmente ligadas aos seus empregos, e a vida sem emprego é, portanto, uma ameaça ao senso de existência de uma pessoa. Isso representa uma mudança que deve ser feita em nível social e pessoal.

Uma pessoa só pode buscar valor alternativo na vida quando tem tempo para isso. Para isso, temos de começar a reduzir as horas de “trabalho para viver” a zero, tendência que já vemos na Europa. Isso não deve custar a redução dos salários pro rata, mas pode ser complementado por UBI ou esquemas adicionais em que as pessoas recebam dividendos pelo trabalho feito pela automação. Essa transição faz ainda mais sentido quando associada à ideia de desviar o uso do PIB como uma medida de crescimento social e, em vez disso, adotar um índice de bem-estar baseado em valores humanos universais como saúde, comunidade, felicidade e paz.

O ponto crucial dessa questão está na transição da visão de que o trabalho dá sentido à vida e a vida se trata de usar o trabalho para sobreviver, em direção a uma visão de viver uma vida que por si só é gratificante e significativa. Isso dialoga diretamente com as noções da hierarquia de necessidades de Maslow, onde o trabalho aborda amplamente as necessidades psicológicas e de segurança, como abrigo, comida e bem-estar financeiro. Mais pessoas deveriam ter a chance de crescer além das necessidades mais básicas e se engajar na autorrealização e transcendência.

A questão gira em torno do que daria às pessoas um senso de valor, e as respostas seriam tão diferentes quanto as pessoas; autodomínio, construção de relacionamentos e contribuição para o crescimento da comunidade, promoção da criatividade e até mesmo o envolvimento nos aspectos agradáveis ​​dos empregos existentes podem ser considerados.

Educação universal
Com uma mudança em direção a uma sociedade que promova os valores de uma vida boa, o sistema educacional também teria que evoluir. Os pesquisadores há muito defendem um sistema educacional mais ágil, mas as universidades e até mesmo a maioria dos cursos on-line existem atualmente com o objetivo dominante de garantir que as pessoas tenham as qualificações adequadas para contribuir para a economia. Essas “fábricas de empregos” apenas agravam a Crise do Trabalho. Na verdade, a resposta frequentemente dada pelas instituições educacionais ao desafio apresentado pela automação é encontrar novas maneiras de aprimorar as habilidades dos alunos, como garantir que todos sejam capazes de programar. Como mencionado anteriormente, esta é uma solução limitada e sem imaginação para o problema que enfrentamos.

Em vez disso, a educação deve ser centrada em ajudar as pessoas a reconhecer a atual crise de trabalho e automação, ensiná-las a derivar valor desvinculado do trabalho e permitir que as pessoas abracem o progresso à medida que fazemos a transição para a nova economia.

Perturbando o Status Quo
Embora raramente paremos para pensar sobre isso, muito do sofrimento enfrentado pela humanidade é causado pelo inimigo sistêmico que é a Crise do Trabalho. A maneira como pensamos sobre o trabalho levou a sociedade longe e possibilitou grandes desenvolvimentos, mas, ao mesmo tempo, falhou para muitas pessoas. Agora, o status quo é ameaçado por esses mesmos desenvolvimentos à medida que avançamos para uma era em que as máquinas provavelmente assumirão muitas funções de trabalho.

Essa mudança de paradigma iminente pode ser uma ameaça à estabilidade de nosso sistema frágil, mas apenas se não for totalmente prevista. Se nos prepararmos de maneira adequada, pode ser a chave não apenas para nossa sobrevivência, mas para um futuro melhor para todos.

Texto originalmente publicado pela Singularity Hub.

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Uma conversa: Luciano Huck e Peter Diamandis

Na tarde de ontem, 03, o apresentador Luciano Huck publicou uma entrevista com nosso fundador Peter Diamandis. Na conversa, temas como aquecimento global, inteligência artificial, importância da pesquisa científica e novas tecnologias são abordados com dinamismo e didática.

Você consegue assistir à entrevista na íntegra direto do Instagram, abaixo: