Nota de editor:
Devido à extensão deste texto o mesmo é publicado em 2 partes. hoje a primeira.
Seleção e tradução de Júlio Marques Mota
9 min de leitura
Texto 42 – A conversa entre Martin Wolf e o prémio Nobel Krugman sobre as elevadas expectativas da IA e a realidade (1/2)
Publicado por 
em 25 de Junho de 2025 (original aqui)
Este texto é uma transcrição da troca de pontos de vista entre Martin Wolf e Krugman: sobre as elevadas expectativas da IA e a realidade. É uma transcrição áudio do podcast The Economics Show.
Martin Wolf: A propósito, espero que o Paul tenha gostado destas trocas de opiniões do Economics Show.
Paul Krugman: Oh, sim, tenho gostado, tem sido divertido.
Martin Wolf: Penso que não conheci ninguém, certamente ninguém na casa dos setenta, que tenha mantido o nível de produção de trabalho que o Paul teve nos últimos meses.
Paul Krugman: É em parte, sabe, o que eu deveria estar a fazer. É verdade que houve alguns períodos sobre os quais, e agora me arrependo, passei tanto tempo com o boletim informativo e menos tempo a tomar Aperol Spritzes na piazza quando estávamos em Itália.
Martin Wolf: Sim.
[Reprodução de música]
Martin Wolf: Então, vamos falar sobre inteligência artificial, o que é uma mudança agradável. Este é o quarto episódio da nossa série The Wolf-Krugman Exchange. Eu sou Martin Wolf, comentador-chefe de economia no Financial Times.
Paul Krugman: E eu sou Paul Krugman, professor na City University of New York, autor de um boletim independente no Substack. O episódio de hoje está a ser gravado na sexta-feira, 20 de junho, às 10h30 em Massachusetts, porque, na verdade, não estou em Nova York agora, o que corresponde às 15h30 em Londres.
Martin Wolf: E eu estou a gravar na sexta-feira porque, na próxima semana, estarei na Índia, e a única explicação racional para isso — estarei em Delhi — é que os mais de 30 graus Celsius que estamos a enfrentar aqui em Londres estarão lá muito mais elevados. Imagino que terei lá uma temperatura em torno de 45 graus.
Paul Krugman: É. Acho que vou me manter ocupado e estou algures em algum lugar que é um pouco mais fresco.
Martin Wolf: Então decidimos que, nesta semana, iríamos olhar para a inteligência artificial, em parte porque isso nos permite não passar todo o tempo a falar sobre o que está a acontecer nos Estados Unidos agora. E, assim, vamos analisar a inteligência artificial em si, mas também como o seu impacto começa a espalhar-se pelas nossas economias e pelas nossas vidas, e quais podem ser as suas possíveis implicações de longo prazo. É, certamente, a mudança tecnológica mais interessante que podemos ver neste momento.
Então, Paul, quando pensa no que agora está a ser chamado de inteligência artificial, ou, como li hoje no Financial Times, um especialista que se refere a essas tecnologias não como inteligência artificial, mas como “papagaios estocásticos” — o que acho uma descrição adorável. Enfim, seja qual for a descrição que prefira, o que é que te entusiasma e o que é que te preocupa neste fenómeno?
Paul Krugman: O que estamos a chamar de inteligência artificial realmente não é, neste momento, inteligência. Há uma disputa interminável sobre se talvez esteja prestes a tornar-se algo que realmente poderíamos chamar assim. Mas, na verdade, trata-se de uma evolução dos grandes modelos de linguagem, que basicamente absorvem toneladas e toneladas de dados e aplicam algoritmos muito engenhosos — tão engenhosos que nem sequer entendemos bem como funcionam — para conseguir responder, em linguagem natural, a perguntas formuladas em linguagens naturais. E isso não é uma coisa menor.
Há várias áreas sobre as quais costumávamos brincar a respeito de como eram más as tentativas de automatizar o pensamento — ou algo que se parecesse com pensamento. A tradução, por exemplo, era uma piada. Não sei se você já ouviu aquela anedota antiga sobre o suposto programa de tradução russo-inglês. Ele pegava na frase “The spirit was strong, but the flesh was weak” (“O espírito era forte, mas a carne era fraca”) e traduzia como “The vodka was good, but the meat was spoiled” (“A vodka era boa, mas a carne estava estragada”). Então, sabe, a tradução costumava ser uma piada. Agora, na verdade, está bem boa. Eu consigo ler artigos de notícias em línguas estrangeiras e, embora às vezes soem um pouco artificiais, eles são realmente muito, muito bons. O reconhecimento de fala também está bem desenvolvido, então certamente estamos a alcançar algo importante. Mas se isso é verdadeiramente revolucionário, e o que vai provocar — isso ainda está em aberto.
Martin Wolf: Então, algumas reações a isso. Eu lembro-me de uma que apoia muito o que você disse, que é a famosa noção do teste de Turing. Obviamente, de Alan Turing, o grande teórico da computação dos anos 1930, juntamente com John von Neumann, uma espécie de pai da computação. E ele argumentava que consideraríamos a computação inteligente se pudéssemos ter uma conversa com esse computador. E ele soa como um ser humano, parece um ser humano, de modo que as pessoas são levadas a acreditar que é um ser humano. E, pelo que consigo ver, esse teste foi superado. Então isso é algo bastante significativo.
Mas eu também diria que é bastante interessante essa questão de como definimos inteligência. Para mim, a utilização mais empolgante — e isso eu percebo muito a partir de alguém que conheci bem nessa área, Demis Hassabis, que está no Google DeepMind. O que o empolga é a capacidade que os programas de computador têm agora de realizar um trabalho científico realmente profundo, e eles ganharam o Prémio Nobel pela competência — que é um problema computacional, mas obviamente de complexidade fantástica — de descobrir todas as diferentes maneiras como as proteínas se podem desdobrar. Eu não sei se isso é inteligência, mas é muito, muito fácil perceber que é algo extremamente poderoso e útil, e que os seres humanos simplesmente não conseguiriam fazer sozinhos.
Paul Krugman: Pois é. Há muitas tarefas que nós considerávamos como sendo tarefas que exigiam pessoas muito inteligentes, muito bem remuneradas, sabe, e que eram realmente difíceis, mas que agora podem ser realizadas por aquilo que estamos por aí a chamar — IA generativa ou seja lá o que for, papagaios estocásticos — mas são papagaios estocásticos que acabam por produzir coisas realmente úteis. E isso é significativo.
Agora, se isso é a mesma coisa que o que nós… é claro que o teste de Turing, então Turing errou. Difícil dizer isso, mas Alan Turing estava meio equivocado sobre o que estaria envolvido, porque agora claramente temos programas que passam pelo teste de Turing com bastante facilidade, e ainda assim não pensamos que eles sejam pessoas. Ninguém realmente acha que eles sejam pessoas ainda.
Mas, por outro lado… bem, não tenho a certeza de quantas mãos já usei aqui, mas melhorias radicais de produtividade em alguma coisa — isso é uma velha história. Isso já aconteceu repetidas vezes em muitas partes da economia. E será que este caso é realmente diferente ou será que só está a atingir uma área que antes não tinha sido muito tocada pela tecnologia?
Martin Wolf: Bem, essa é obviamente a grande questão. Acho interessante perguntar se Turing estava errado ou se, na verdade, ele tinha uma visão perfeitamente plausível, mas nós simplesmente não sentimos que as máquinas que conseguem fazer isso sejam de facto pessoas — então somos ainda mais desconfiados das máquinas do que ele imaginava que seríamos. Mas, de qualquer forma, vamos deixar isso de lado.
Vamos voltar a essa história de que você falou, porque, como disse, voltemos aos Luditas no início do século XIX. Os Luditas foram um movimento de trabalhadores contra a introdução de máquinas, e a competência deles era na tecelagem em tear mecânico, e estavam a ser substituídos por novas máquinas. E em praticamente toda grande revolução tecnológica, nesse caso a maquinaria, o impacto realmente foi dramático — pelo que podia fazer e pela quantidade de empregos que eliminava. E se pensarmos na história das máquinas e de outras inovações, em todas as vezes as pessoas disseram: “Bem, todos os empregos serão destruídos, teremos um desemprego em massa”. Mas, depois de um tempo, passámos por processos de ajustamento. Encontrámos novas formas de gastar os nossas rendimentos em diferentes áreas, e isso acabou por resultar num conjunto totalmente novo de empregos que ninguém tinha imaginado.
Então, se você dissesse a alguém em 1800 que praticamente ninguém trabalharia mais em fazendas — quando esse era, de longe, o maior setor do mundo —, eles diriam: “O quê? Então o que é que todos os trabalhadores irão fazer?”. Bem, se enumerássemos todos os empregos que temos hoje, eles não fariam ideia do que se tratava.
Paul Krugman: Isso mesmo. Ou havia coisas que as pessoas faziam, mas que eram marginais. Mas, à medida que se fica mais rico e consegue fazer as coisas antigas de forma muito eficiente, descobre que, bem, tudo bem, vamos fazer mais dessas outras coisas. Temos agora uma quantidade enorme de pessoas empregadas na área da saúde. Na verdade, não sei quais são os números, mas pode muito bem ser que, neste momento, haja mais instrutores de ioga do que mineiros de carvão nos Estados Unidos.
Portanto, fazemos coisas diferentes e a história de prever desemprego em massa por causa da tecnologia é muito, muito longa. Eu, pessoalmente, tenho assistido a episódios repetidos. Houve todo um período nos anos 90 em que toda a gente tinha a certeza de que o desemprego em massa estava mesmo à porta porque nos estávamos a desindustrializar. Houve muitas previsões de desemprego em massa no início da década de 2010 e uma descrença constante de que períodos de desemprego elevado podiam, na verdade, dever-se simplesmente a uma procura agregada insuficiente. A macroeconomia simplesmente não atrai as pessoas de forma intuitiva, enquanto o desemprego tecnológico atrai, e ainda assim nunca parece realmente acontecer — exceto de forma muito localizada.
Martin Wolf: Acho que isso está claramente certo. Quero dizer, nos anos 50, aproximadamente 40% da força de trabalho britânica estava empregada na indústria, na sua grande maioria na manufatura, e hoje é cerca de 10%. E se você lhes dissesse isso a eles — e isso não foi assim há tanto tempo — que isso poderia acontecer, e que, na verdade, eles empregariam na realidade uma proporção maior da população total porque todas as mulheres também estão a trabalhar, eles não acreditariam.
No entanto, deixe-me fazer o papel de advogado do diabo apenas para ver como é quer isso se desenrola. Se estes novos programas forem capazes — e essa é uma grande questão — de realizar uma enorme proporção do trabalho de pensamento analítico que atualmente fazemos, que se poderia também considerar como algo central na atividade dos seres humanos, pelo menos de seres humanos como nós, já que pensar e criar lança grande parte das nossas atividades, então… Se as máquinas fizerem toda essa análise básica, talvez decidamos que, na verdade, seria muito melhor ter um computador como juiz num tribunal, porque os computadores são completamente confiáveis. Eles não serão emocionais. Não haverá aquele efeito famoso explorado nas ciências sociais, em que os juízes se comportam de maneira bastante diferente de manhã e à tarde. Então, pode-se imaginar um mundo em que decidimos: “Bem, não seria melhor se o nosso presidente fosse um computador? Quero dizer, não haveria então tantos erros que seriam assim evitados.”
Nós estamos, além disso, claramente a passar por uma revolução robótica muito significativa. Não seria possível que, o que vamos perder aqui, antes de mais nada, seja realmente uma grande quantidade de empregos que será afetada? Então, mesmo que encontremos empregos, eles serão de um tipo praticamente inimaginável. E não é também possível que descubramos que o produto marginal de uma grande parte da força de trabalho não está muito acima da subsistência, simplesmente porque nós realmente não os queremos para nada?
Paul Krugman: Tudo isso é possível. A história diria que provavelmente não, porque simplesmente isso nunca aconteceu antes. E, de novo, essas discussões remontam há muito tempo. Ricardo, na terceira edição do seu Princípios de Economia Política, preocupava-se com o desemprego devido às máquinas. E isso foi, você sabe, por volta de 1819. Assim…
Martin Wolf: … famosamente.
Paul Krugman: Neste momento pensamos nas coisas importantes, naquilo que os empregos realmente bons exigem: pensamento analítico e a capacidade de julgar. Talvez no futuro não pensemos assim. Posso estar errado, mas acredito que ainda estamos longe de canalizadores robô, que ainda estamos longe de ter muitas das tarefas que hoje consideramos relativamente comuns, que não exigem mais do que o senso comum. Mas o senso comum é, na verdade, uma das coisas em que a IA parece ser bastante má. E é algo em que as pessoas são muito boas.
Então, eu posso argumentar isso de ambos os lados. Quer dizer, uma versão do que estamos a chamar IA é que ela é apenas uma versão turbinada do corretor automático. Ela é um meio que preenche coisas com base no que outras pessoas já fizeram. E aí você pode dizer: sim, mas não há muitos empregos que pessoas reais fazem e ganham salários relativamente altos fazendo basicamente a mesma coisa que um corretor automático turbinado, o que também é verdade. Quer dizer, a história mostra sempre que acabamos por encontrar outras coisas para fazer. E, até agora, as aplicações bem-sucedidas de IA são bastante limitadas. Até agora, certamente não estamos a ver um aumento de produtividade proporcional ao que as pessoas estão a dizer.
Martin Wolf: Eu só quero focar no que sabemos a partir da experiência passada sobre o processo de ajustamento. Então, há trabalhos muito, muito famosos, que eu acho que você já citou frequentemente, e outros também, que remontam à introdução da eletricidade, que foi obviamente uma das grandes tecnologias de propósito geral da Segunda Revolução Industrial, que mudou tudo, realmente tudo. E o caso mostrou que ela foi transformadora. De facto, mudou tudo, mas levou cerca de 40 anos para isso acontecer: antes de entrar nas fábricas, elas precisaram de ser redesenhadas; começaram a desenvolver todos os motores inteligentes que você podia colocar em tudo, que refrigeravam as casas, faziam a lavandaria e todo o resto. É apenas um processo longo e lento, no qual ocorre o ajustamento da força de trabalho e surgem os novos empregos. E o facto de estarmos a ver tudo isso implementado de forma bastante lenta, mas ainda em estágios iniciais, pode sugerir que estamos a passar por um processo similar, e que os efeitos serão muito grandes, mas serão maiores do que pensamos, de certa forma — e também levarão mais tempo do que imaginamos. Você acha que essa é uma maneira plausível de pensar sobre o futuro?
Paul Krugman: Em princípio, essa deveria ser a minha visão. Há um artigo maravilhoso, antigo, de Paul David…
Martin Wolf: Sim, de facto.
Paul Krugman… sobre porque é que a tecnologia da informação não estava a aparecer nos números de produtividade, acho que se chamava O Computador e o Dínamo. E o argumento dele era que, na verdade, levou cerca de 40 anos para as empresas descobrirem o que fazer com a eletricidade. Porque não se trata apenas de compreender, é preciso redesenhar a maneira como o trabalho é feito. Veja, uma fábrica no estilo antigo é um moinho de seis andares, com uma máquina a vapor no porão e corredores muito apertados porque você tenta minimizar a perda de energia. É, na prática, um espaço muito difícil de trabalhar. E você substitui isso por motores elétricos num grande espaço, o de um único andar, com corredores largos. Mas, veja, é preciso mudar tudo. É preciso mudar a localização, a forma de organizar o trabalho — tudo é afetado. Essa é a história. E muitos de nós recorremos a essa história para explicar porque é que as tecnologias não transformam as coisas tão rapidamente quanto imaginamos que fariam.
Tenho de dizer que a minha impressão pessoal é que o que estamos realmente a ver em relação à IA não é essa história. O que estamos a ver é uma corrida para implementar IA antes mesmo de se provar que ela é útil. Há uma enorme tendência de colocar IA em tudo. Quero dizer, estou a perceber que ferramentas que uso rotineiramente — como motores de busca — foram, na verdade, degradadas porque as empresas envolvidas estão tão ansiosas para estar na onda da IA que eu tenho que fazer um esforço extra para desligar essas coisas irritantes. Só para conseguir um resultado de busca simples e comum. Então questiono-me se, desta vez, não estamos a ver algo como uma corrida apressada para fazer parte da “onda do futuro” antes mesmo de termos certeza de que ela realmente é o futuro.
Martin Wolf: Você poderia argumentar que, nos casos que mencionou — como foi o da eletricidade —, mesmo com o computador, inicialmente ele era uma ferramenta de trabalho. As empresas reorganizaram-se. É um pouco mais próximo da IA, mas envolveu muita reorganização, uma reorganização bastante profunda para que a estrutura organizativa substituísse todos os seus relógios, por exemplo. Era necessário repensar os processos de trabalho de forma profunda, e isso pode acontecer aqui também. E com a eletricidade, como você apontou, significou mudar todas as fábricas.
Mas aqui, penso que as pessoas estão a pensar, é barato do nosso ponto de vista. Está aí, parece ser capaz de responder ao tipo de perguntas que costumávamos fazer aos nossos assistentes jurídicos ou consultores de nível médio. Então, porque não lhes fazer essas perguntas ? Eles saem-se muito bem. Estamos a avançar rapidamente nisso, mas não me parece ainda — talvez seja apenas muito cedo — que estejamos a ver desemprego em massa. Não sei se isso é diferente nos Estados Unidos, não olhei tão de perto para o tipo de pessoas que trabalham nessas atividades. Embora eu ouça, e tenha lido, que há uma redução muito significativa em várias economias na contratação de graduados e será que isso pode estar associado à IA? Não sei.
Paul Krugman: Na verdade, acabei de escrever sobre isso pouco antes de começarmos esta conversa. Houve uma queda dramática nas oportunidades de emprego para recém-formados universitários nos Estados Unidos.
Martin Wolf: Isso parece estar também a acontecer na China mas não sei se tem algo a ver com o que estamos a falar.
Paul Krugman: Sim, e o problema é que isso foi tão repentino. Isso é realmente… quero dizer, já havia uma tendência de queda nessa vantagem de emprego associada ao diploma universitário, que se tem vindo a verificar desde há alguns anos. Mas esse aumento abrupto no desemprego entre recém-formados e esse aparente colapso virtual dos empregos… Isso faz-nos perguntar: será que é mesmo a tecnologia ou é outra coisa? E infelizmente, há outras coisas a acontecerem no mundo, como os EUA que está a enlouquecer com a política das tarifas aduaneiras, e isto provavelmente também está a afetar esta questão do emprego dos diplomados. Enfim, não sabemos.
Mas é certamente possível que ocorram deslocamentos significativos e até bastante rápidos. Isso não nos diz muito sobre quais serão os efeitos de longo prazo, mas a ideia é de que poderíamos estar a assistir a uma mudança realmente rápida na eliminação de categorias inteiras de empregos num período relativamente curto — e talvez seja isso. Embora, novamente, eu leia as notícias e nunca sei ao certo o que é exagero e o que é realidade.
(continua)