O GPT-4 pode acabar tornando nosso trabalho um inferno de hiperprodutividade

Bloomberg Opinion — O OpenAI anunciou uma grande atualização para a tecnologia que sustenta o ChatGPT, a ferramenta online que profissionais aparentemente vêm usando para redigir e-mails, escrever publicações para blogs e muito mais. Se você comparar o ChatGPT com um carro, o novo modelo de linguagem conhecido como GPT-4 é um motor mais potente.

O ChatGPT só conseguia ler texto. O novo ChatGPT consegue ver uma foto do conteúdo de sua geladeira e sugerir uma receita. O ChatGPT ficou no 10º percentil ao fazer uma prova para advogados. O novo ficou no 90º. Nas horas desde seu lançamento, as pessoas o usaram para criar um site a partir de um esboço desenhado à mão ou olhar um site de relacionamentos para achar o par ideal.

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Mas essa é a parte divertida de soltar um poderoso modelo de linguagem para o público. A lua-de-mel. Mas quais são as consequências no longo prazo?

A OpenAI (mais uma vez) não revelou os conjuntos de dados que usou para treinar o GPT-4, o que significa que os pesquisadores não podem examinar o modelo para determinar como ele pode inadvertidamente manipular ou espalhar desinformação para as pessoas.

Mais amplamente, porém, ele inaugura uma nova era de hipereficiência, na qual os profissionais terão que trabalhar de forma mais inteligente e rápida – ou perecer.

Não há melhor exemplo disso do que o Morgan Stanley (MS), que tem usado o GPT-4 desde o ano passado. Segundo um anúncio feito pelo banco na terça-feira (14), o Morgan Stanley treinou o GPT-4 com milhares de artigos publicados por seus analistas sobre mercados de capitais, classes de ativos, análise da indústria e muito mais, para criar um chatbot para seus próprios consultores. Cerca de 200 funcionários do banco utilizam a ferramenta diariamente, disse a empresa.

“É como se tivéssemos um estrategista-chefe de investimentos, um economista-chefe global, um estrategista global de renda variável e todos os outros analistas ao redor do mundo de plantão para cada consultor todos os dias”, disse Jeff McMillan, chefe de análise do Morgan Stanley, em uma declaração oficial.

Mas este foi o trecho que realmente se destacou no próprio estudo de caso da OpenAI:

“McMillan diz que o esforço também enriquecerá ainda mais o relacionamento entre os consultores do Morgan Stanley e seus clientes, permitindo-lhes auxiliar mais pessoas mais rapidamente”.

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Mas qual será a velocidade? Um porta-voz do Morgan Stanley disse que seus assessores levam segundos para fazer o que antes demorava meia hora, como, por exemplo, olhar a nota de um analista para orientar um cliente sobre o desempenho de certas empresas e suas ações.

Sistemas poderosos de IA como o GPT-4 não vão substituir grandes hordas de trabalhadores profissionais, como muitos temiam. Mas eles vão pressioná-los a serem mais produtivos e mais rápidos no que fazem. Eles elevarão o nível do que é considerado uma produção aceitável e darão início a uma era de ultraeficiência diferente de qualquer coisa que já vimos.

Foi o que aconteceu em parte com os tradutores e intérpretes profissionais. Como as ferramentas de inteligência artificial como Google Tradutor e DeepL cresceram em popularidade entre os clientes empresariais, muitos tradutores temiam que fossem substituídos. Em vez disso, seus clientes passaram a esperar maior produtividade.

Antes do advento das ferramentas de tradução, seria esperado que um profissional traduzisse entre mil e 2 mil palavras por dia, segundo Nuria Llanderas, que é intérprete profissional há mais de 20 anos.

“Agora espera-se que eles traduzam 7 mil”, diz ela. Seus colegas do setor previram que mais sistemas de IA começarão a auxiliá-los na interpretação simultânea, mas isso também pode significar mais trabalho para os tradutores humanos na prática, que precisarão verificar se o trabalho da máquina está correto.

E também vai elevar o nível do desempenho dos humanos. “Com a ajuda extra, você não tem desculpas para deixar nada de fora”, acrescenta Llanderas.

Muito disso faz parte da tecnologia. Os smartphones nos permitiram estar conectados ao trabalho o tempo todo. O Slack nos permitiu nos comunicar com mais pessoas dentro de uma empresa e de maneira mais eficiente. Mas essas ferramentas também nos mantiveram mais presos ao trabalho, fazendo render minutos que os trabalhadores outrora poderiam ter usado para contemplação, pensamento estratégico ou apenas para respirar um pouco.

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O GPT-4 claramente tem o potencial de extrair mais valor dos trabalhadores humanos, mas pode muito bem vir à custa da nossa energia mental. Por mais brilhantes que esses modelos se tornem, cuidado para que eles não o levem rumo ao burnout.

Esta coluna não reflete necessariamente a opinião do conselho editorial ou da Bloomberg LP e de seus proprietários.

Parmy Olson é colunista da Bloomberg Opinion e escreve sobre tecnologia. Já escreveu para o Wall Street Journal e a Forbes e é autora de “We Are Anonymous.”

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