Nos últimos anos, o avanço das tecnologias de aprendizado de máquina (machine learning) e aprendizado profundo (deep learning) tem provocado uma verdadeira revolução em diversas áreas, desde a medicina até a indústria automotiva. Essas tecnologias estão não apenas mudando a forma como interagimos com as máquinas, mas também remodelando a própria estrutura da sociedade.
Machine learning é um subcampo da inteligência artificial que permite que sistemas aprendam a partir de dados, melhorando seu desempenho em tarefas específicas ao longo do tempo. Em contrapartida, o deep learning é uma ramificação do machine learning que utiliza redes neurais artificiais com múltiplas camadas, inspiradas no funcionamento do cérebro humano. Essas redes são especialmente eficazes em tarefas que envolvem grandes volumes de dados não estruturados, como imagens e áudios (LeCun, Bengio, & Haffner, 1998).
Os benefícios do deep learning e machine learning são inegáveis. Na saúde, algoritmos têm sido utilizados para diagnosticar doenças com precisão semelhante à de especialistas humanos, acelerando processos e salvando vidas. Um estudo da Google Health, por exemplo, demonstrou que um sistema de deep learning pode detectar câncer de mama com maior precisão do que radiologistas (McKinney et al., 2020). Na indústria, essas tecnologias otimizaram cadeias de produção, reduzindo desperdícios e aumentando a eficiência (Brynjolfsson & McAfee, 2014). Na vida cotidiana, assistentes pessoais, como Siri e Alexa, transformaram a forma como interagimos com nossos dispositivos, tornando a tecnologia mais acessível e intuitiva.
No entanto, essa revolução não vem sem desafios. A adoção crescente dessas tecnologias levanta questões éticas que não podem ser ignoradas. O uso de algoritmos para tomada de decisões, desde a concessão de empréstimos até o monitoramento de segurança, pode perpetuar preconceitos se os dados de treinamento não forem representativos ou se forem enviesados (O’Neil, 2016). Além disso, a automação impulsionada por machine learning pode resultar em perda de empregos, especialmente em setores que dependem de trabalho manual, gerando preocupações sobre a sustentabilidade econômica e social (Frey & Osborne, 2017).
A chave para um futuro positivo com machine learning e deep learning reside na colaboração. A combinação do conhecimento humano com a capacidade analítica das máquinas pode levar a soluções inovadoras. É essencial que profissionais de diversas áreas – incluindo ética, direito e tecnologia – se unam para criar diretrizes que garantam o uso responsável dessas tecnologias (Jobin, Ienca, & Andorno, 2019).
Em suma, o deep learning e machine learning têm o potencial de transformar profundamente a sociedade, oferecendo benefícios significativos, mas também apresentando desafios que exigem atenção cuidadosa. O caminho a seguir deve ser guiado por uma abordagem ética e colaborativa, assegurando que as inovações tecnológicas sirvam a todos, promovendo um futuro mais justo e inclusivo. Ao fazermos isso, podemos garantir que a revolução digital não seja apenas uma nova era de eficiência, mas também uma oportunidade de progresso humano.
Patricia Peck, Advogada especialista em Direito Digital Robótico e CEO do Peck Advogados e Rafaela Ribeiro, especialista em Direito Digital, Proteção de Dados e Cibersegurança e advogada do Peck Advogados.
Referências
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W. W. Norton & Company.
Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerization? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254-280.
Jobin, A., Ienca, M., & Andorno, R. (2019). Artificial Intelligence: The Global Landscape of Ethics Guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389-399.
LeCun, Y., Bengio, Y., & Haffner, P. (1998). Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278-2324.
McKinney, S. M., Sieniek, M., Godbole, V., et al. (2020). International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature, 577, 89-94.
O’Neil, C. (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown Publishing Group.
