Durante um jogging, na passada terça-feira, comecei a ouvir Daniel Priestly em mais um podcast "DOAC".
Daniel Priestley menciona o Paradoxo de Jevons pela primeira vez aos 4:52. Depois, retoma a ideia aos 8:52.
Ele fá-lo porque está a tentar responder a uma pergunta de fundo: será que a IA vai apenas destruir empregos e empresas, ou poderá também criar uma explosão de novas actividades económicas?
O Paradoxo de Jevons entra aqui como argumento contra uma visão excessivamente linear da disrupção. Em vez de dizer “a IA torna tudo mais eficiente, logo vai haver menos trabalho e menos empresas”, ele usa essa ideia para sugerir que, quando o custo baixa muito e a capacidade aumenta, o efeito pode ser o oposto: surgem muito mais usos, muito mais oferta e muito mais negócios. Isto cheira tanto a Mongo...
A explicação que ele dá não é a formulação clássica académica do paradoxo, que tem a ver com o aumento da eficiência não levar ao menor consumo de algo, mas a versão prática dele é esta: quando uma tecnologia reduz drasticamente os custos de fazer alguma coisa, isso não leva necessariamente a menos actividade; pode levar a muito mais actividade, porque passa a ser viável fazer coisas que antes não compensavam.
Ele explica isso com vários exemplos.
Primeiro, o caso do YouTube versus televisão. Diz que se pensava que o YouTube ia destruir a televisão. E reconhece que Hollywood perdeu muitos empregos. Mas acrescenta que o YouTube criou, ao mesmo tempo, centenas de milhares de novos empregos e novas formas de produção de conteúdo. Ou seja, não desapareceram apenas postos de trabalho; mudou a estrutura do sector e multiplicaram-se novas unidades de produção muito pequenas.
Entretanto, ontem, no Twitter, encontrei este tweet:
"Famously (there is a beautiful Works in Progress piece on this) in 2016, Geoffrey Hinton told an audience in Toronto that medical schools should stop training radiologists, since AI would soon outperform them at reading scans. Ten years later, there are more radiologists than ever, and they earn more than they did then.
Hinton was right about the task, but he was wrong (so far!) on the future of the radiology profession. Times have never been better for them."
Ou seja, a IA pode tornar mais barata e expandir a componente de "ler imagens", mas isso pode acabar por aumentar a procura total pelo serviço de radiologia, em vez de a destruir.
É aqui que o tweet cruza bem com Jevons na distinção entre tarefas e profissões.
A leitura "simples" seria: a IA faz uma tarefa central do radiologista; logo, haverá menos radiologistas. A leitura "à Jevons" seria: a IA aumenta a eficiência numa tarefa central; essa eficiência pode expandir o uso dessa capacidade; essa expansão pode aumentar o valor e a procura do trabalho humano que continua a ser necessário no resto do "pacote".
E esse "resto do pacote" é precisamente o que o tweet sublinha: o radiologista não vende apenas classificação de imagem. Vende um bundle, um feixe de actividades: triagem, julgamento em casos ambíguos, articulação com outros médicos, formação, validação, responsabilidade pelo diagnóstico. Se a IA não conseguir destacar e autonomizar completamente essa tarefa dentro do bundle, então a profissão pode não encolher. Pode até ganhar escala.
Tenho de relacionar a versão de Priestley para o paradoxo de Jevons com a minha metáfora de Mongo.
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