Em seu discurso principal na conferência anual do Google para desenvolvedores e jornalistas, o CEO Sundar Pichai elogiou as ferramentas de inteligência artificial que a empresa está construindo para simplificar a pesquisa. Uma das tecnologias principais nesse esforço é o recentemente anunciado Unified Multitasking Model (MUM) do Google, que visa responder a perguntas complexas sintetizando informações de toda a web em uma resposta consistente do Google.
É uma ideia tentadora. Em uma postagem no blog de 18 de maio, Pandu Nayak, vice-presidente de pesquisa do Google, deu o exemplo de um caminhante que acabou de escalar o Monte Adams, no estado de Washington, e quer saber o que terá de fazer de diferente para escalar o Monte Fuji no Japão. outono. Nayak imagina um futuro em que o caminhante poderia simplesmente perguntar “o que devo fazer de diferente para me preparar?” e obter uma resposta diferenciada, extraída de várias fontes online e cuidadosamente embalada em uma resposta natural da linguagem de IA do Google.
MUM es parte del cambio a largo plazo de Google desde los resultados de búsqueda clasificados hacia la creación de algoritmos de inteligencia artificial que pueden responder las preguntas de los usuarios más rápido, a menudo sin hacer clic en un enlace o salir de la página de resultados do Google. (Pense, por exemplo, nos “painéis de conhecimento” que agora aparecem no topo de muitas páginas de resultados de pesquisa e exibem uma resposta de um site para que você não precise visitar o site.) Essa mudança promete reduzir o trabalho necessário para encontrar informações por meio do Google. Mas não está claro se esse é um problema que precisa ser resolvido.
Por que menos trabalho nem sempre é melhor
Há muitos benefícios em ter pessoas examinando manualmente os resultados da pesquisa, como Emily Bender, professora de lingüística computacional da Universidade de Washington, apontado em um tópico recente do Twitter. O trabalho humano traz julgamento humano para o processo. “Ao clicar nos documentos subjacentes, o ser humano está em posição de avaliar a confiabilidade das informações lá.” ela escreveu. “Esta é uma fonte em que confio? Posso rastrear de onde vem? É de um contexto consistente com minha consulta? “
Esse processo também gera tráfego para sites, como Investopedia ou Epicurious, que publicaram as informações pela primeira vez. Esse tráfego gera receita publicitária que financia jornalistas, blogueiros, redatores de receitas e todo o universo de criadores de conteúdo que fazem coisas que as pessoas querem ver online. No futuro, talvez, o Google seja forçado a pagar diretamente a essas pessoas pelo direito de adicionar seu trabalho, como faz atualmente com editores de notícias em alguns países. Mas, enquanto isso, fazer mais para evitar que os mecanismos de pesquisa deixem a página de resultados desviará o dinheiro de editores independentes que geram as informações confiáveis das quais o Google e o resto do mundo da navegação na web dependem.
Há também uma série de preocupações éticas e ambientais sobre os grandes modelos de linguagem que o Google precisa para conduzir ferramentas como o MUM, conforme observado pelos pesquisadores de ética do Google Timnit Gebru e Margaret Mitchell em um artigo que eles escreveram em coautoria com pesquisadores da Universidade da Califórnia. Washington. Modelos de grande linguagem absorvem centenas de milhares de quilowatts-hora de eletricidade, contribuindo para a mudança climática. Eles também absorvem muita desinformação e discurso de ódio de seus dados de treinamento, aumentando o risco de darem às pessoas respostas tendenciosas ou falsas. IA não tem a capacidade de realmente entender as palavras que diz, mas ficou muito boa em repetir a fala humana, o que pode levar as pessoas a pensarem que as informações que obtêm de um modelo de linguagem de IA são mais confiáveis do que realmente são .
O chefe de inteligência artificial do Google, Jeff Dean, afirma que a empresa já está tratando dessas questões. A empresa expulsou Gebru em dezembro e demitiu Mitchell em fevereiro.
Em uma época atormentada por mentiras virais, o mundo precisa de pessoas para fazer exercícios mais seu próprio julgamento e pensamento crítico ao pesquisar informações online. Na verdade, o Google lançou recentemente um aprimoramento de pesquisa que faz exatamente isso: o recurso “sobre este resultado” oferece aos mecanismos de pesquisa uma maneira rápida de obter mais informações sobre cada um dos sites que aparecem em seus resultados de pesquisa. Recursos como esses, que ajudam os humanos a fazer o trabalho de pesquisar fontes por conta própria, atendem aos mecanismos de pesquisa melhor do que qualquer tentativa de terceirizar esse trabalho para a inteligência artificial.
