IA, Sociedade e Meio Ambiente: Uma abordagem a partir de sistemas complexos

As transições econômicas, como a nossa atual caminhada rumo a uma economia impulsionada pela inteligência artificial (IA), podem gerar vulnerabilidades sistêmicas que se manifestam mais como "dores de crescimento" do que como crises severas. Essas vulnerabilidades se tornam ainda mais intrincadas quando envolvem interações entre redes multicamadas que coevoluem, os chamados sistemas complexos. E apesar da IA demonstrar uma precisão impressionante em áreas como previsão climática e descoberta de novos medicamentos, sua implementação carrega consigo riscos técnicos e legais consideráveis. Pense na disseminação de desinformação, no fortalecimento de regimes autoritários, nas ameaças cibernéticas e nos vieses algorítmicos que podem prejudicar grupos minoritários.

Para realmente entender o impacto da IA, precisamos reconhecer que a interação sistêmica entre modelos e sociedade é complexa por natureza. Ela envolve processos intrincados, distribuições não convencionais, espaços de alta dimensão e comportamentos emergentes - inúmeros tópicos relacionados aos sistemas complexos. Nesta nota , propomos uma estrutura que considera um sistema de inteligência artificial dentro da dinâmica de recursos e impactos entre os sistemas ambientais e sociais. Esta não é uma tarefa simples, mas buscamos argumentar que é uma abordagem possível e com desdobramentos relevantes.

Agentes Sociais, Ambientais e de IA: Quem são os Protagonistas?

Uma forma de compreender os sistemas sociais, ambientais e de IA é examinar os agentes que os compõem. Um agente social é qualquer indivíduo, grupo ou entidade que atua dentro de um sistema social, influenciando e sendo influenciado por outros agentes e pelo ambiente social mais amplo. Esses agentes interagem seguindo protocolos estabelecidos que ditam seu comportamento. E esses protocolos têm propriedades importantes: considerações espaciais (como evitar colisões), mecanismos para reconhecer outros agentes, formas de comunicação e troca de informações, métodos de influência ou persuasão e regras específicas para cada contexto social.

Nos sistemas naturais, um agente ambiental é qualquer fator biótico (vivo) ou abiótico (não vivo) que molda as interações dentro dos ecossistemas. Isso inclui organismos vivos, como plantas e animais, mas também fatores não vivos como clima, disponibilidade de água e composição do solo. Por exemplo, um predador em uma cadeia alimentar atua como um agente ambiental ao regular as populações de suas presas, impactando a saúde e a estabilidade geral do ecossistema. Da mesma forma, as variações de temperatura afetam a disponibilidade de recursos e levam a adaptações comportamentais nos organismos vivos.

E quanto à IA? Bem, existem várias maneiras de definir um agente de IA. Uma visão recente descreve os agentes de IA como entidades impulsionadas por modelos de linguagem, capazes de planejar e executar ações em várias etapas para atingir objetivos específicos. Nessa perspectiva, as arquiteturas de agentes de IA podem consistir em um único agente ou em vários agentes colaborando para resolver um problema. Outra definição descreve os agentes de IA como sistemas computacionais que são elaborados ou implementados usando conceitos normalmente associados ao comportamento humano.

 Interações entre Sistemas: problemas e soluções

A ascensão da inteligência artificial não é apenas uma revolução tecnológica; é uma revolução social e ambiental. Para entender seu impacto, precisamos examinar como os modelos de IA interagem com o tecido do nosso mundo. Nesse contexto, define-se um arcabouço ASIA (Ambiente-Sociedade-IA), uma abordagem que busca uma análise de conexão entre agentes para entender seus efeitos complexos e sistêmicos.

O impacto da IA pode ser analisado observando como os modelos, a sociedade e o meio ambiente interagem de forma sistêmica. Isso nos permite identificar os comportamentos emergentes e os riscos que surgem dessa perspectiva. Essa abordagem se afasta de análises isoladas, proporcionando uma compreensão mais ampla das intrincadas relações de recursos e impactos entre os sistemas. Essencialmente, um framework de sistemas complexos para avaliar as interações ASIA é uma abordagem teórica que busca entender e gerenciar as complexas relações entre humanos, natureza e sistemas de inteligência artificial.

Pense na não linearidade: pequenas mudanças em uma parte do sistema podem levar a efeitos desproporcionalmente grandes em outras áreas, dificultando a previsão e o controle. As características não gaussianas indicam a presença de eventos extremos que se desviam de uma distribuição normal, o que sugere que os métodos estatísticos tradicionais podem falhar. A alta dimensionalidade destaca a complexidade das interações dentro do sistema, onde múltiplas variáveis influenciam os resultados de maneiras difíceis de desvendar. Os comportamentos emergentes são padrões ou propriedades que surgem das interações de elementos mais simples dentro do sistema, que não podem ser previstos analisando os componentes isoladamente. Juntos, esses conceitos enfatizam a necessidade de examinar as interações ASIA através de um framework que acomode a natureza complexa e muitas vezes imprevisível dos sistemas complexos.

Um Sistema de Inteligência Artificial compreende agentes (modelos) que interagem com o meio ambiente e a sociedade. Esses sistemas influenciam a tomada de decisões por meio de previsões e, em alguns casos, podem agir autonomamente, o que pode levar a consequências imprevistas.

O intrincado jogo entre o meio ambiente, a sociedade e a IA pode ser visualizado como uma interação trilateral (como na figura abaixo). O meio ambiente fornece recursos para a sociedade, que por sua vez impacta o meio ambiente. A IA, como uma nova entidade dentro desse sistema, tem um impacto significativo em ambos. O consumo de energia e o uso de água da IA contribuem para a degradação ambiental (por exemplo, emissões de carbono de data centers), enquanto suas previsões e tomadas de decisão influenciam a sociedade (por exemplo, viés algorítmico na tomada de decisões). Uma relação equilibrada entre esses sistemas é crucial para evitar impactos em cascata, especialmente à medida que a influência da IA cresce.

O fluxo de recursos entre o meio ambiente e a sociedade é essencial para as atividades humanas. O hardware relacionado à IA, no entanto, introduz novas demandas sobre esses recursos, principalmente energia para treinamento e inferência de modelos. A demanda não é necessariamente por sistemas de IA, mas pela forma como sabemos treinar esses sistemas. Embora o impacto da IA no meio ambiente ainda esteja sendo estudado, é claro que são necessárias regulamentações para mitigar seus efeitos danosos. Além disso, o sistema social está cada vez mais dependente da IA para a tomada de decisões, destacando a importância de garantir que os modelos de IA sejam treinados com dados precisos e não tendenciosos.

Conclusão

Integrar a IA na sociedade requer uma compreensão combinada de suas interações complexas com a sociedade e o meio ambiente. Nesta nota, propomos um possível framework de sistemas complexos baseado nas interações entre sistemas ambientais, sociais e de inteligência artificial.

Embora o impacto completo da IA ainda seja incerto, entender essas complexidades é essencial para aproveitar seus benefícios, minimizando os riscos. Pesquisas futuras devem refinar ainda mais o framework ASIA, incorporando análises quantitativas e investigando intervenções políticas para guiar essa tecnologia em evolução em direção a uma implantação sustentável e justa.