Pedi ao ChatGPT que me elucidasse sobre os autores de um recente artigo de opinião no PÚBLICO a propósito do impacto da inteligência artificial (IA) na produção científica. Enquanto esperava pela resposta, fui-me recompondo da desorientação momentânea de ter descoberto que “a imagem clássica do investigador rodeado de pilhas de papel com equações e tabelas está a desaparecer” e que as inteligências artificiais já fazem “demonstrações matemáticas” com “resultados novos”. Na minha experiência enquanto matemático, o quadro e o papel continuam centrais e, na parede, tenho uma tabela com a segunda página da sequência espectral de Adams rabiscada à mão. Será que estou em extinção?
Fui bater à porta dos gabinetes vizinhos para ver se já tinham trocado o quadro por um capacete com antenas ligado a uma IA. Rapidamente percebi que, fora algumas pesquisas bibliográficas e de dactilografia, ainda estava tudo na mesma. Mas será que trabalho numa bolha? Em pânico, liguei a vários colegas franceses, americanos e chineses: igual. Mas ficou a dúvida: será que as inteligências artificiais fazem mesmo demonstrações matemáticas complexas e os matemáticos ainda não sabem?
A experiência que tenho recolhido é bem mais modesta, e tende a apontar no sentido contrário. Ainda no início de fevereiro um grupo de colegas reputados relatou num artigo como deu a várias inteligências artificiais problemas de investigação atuais cujas respostas já conheciam. Sem pilotagem, o resultado foi desastroso; com pilotagem, melhora, mas continua muito aquém do que a comunidade matemática faz num dia mau, e piora quanto mais intuição geométrica o problema exigir.
Os autores do artigo sublinham o mal-entendido de encarar a “matemática como um jogo de cálculo” em contraste com os objetivos fundamentais da investigação, onde o importante é encontrar a formulação do problema e construir o quadro conceptual adequado, aspetos em que as inteligências artificiais atuais falham por razões estruturais.
Esta conclusão repete-se noutros projetos análogos e até Terrence Tao, o matemático mais famoso do planeta, explica as nuances e limita o seu otimismo ao nicho dos algoritmos de verificação de provas e a problemas de “força bruta” em combinatória.
Ainda na dúvida, fiquei tentado a seguir o conselho de “escalar a minha intuição e criatividade com o apoio da IA”. Dei-lhe o problema que me está a consumir as noites e pedi-lhe que, com alguma criatividade, me desse formulações diferentes. Num instante (surpresa!), deu-me uma ideia que nunca me tinha ocorrido! É hora de almoço e lá vou eu todo contente. Na cantina, ponto de encontro da comunidade científica, encontrei um colega que, em menos de cinco minutos, enquanto mandava abaixo uma coxa de frango e ia salpicando a conversa, me explicou porque é que a ideia do ChatGTP estava errada…
Voltei deprimido para o gabinete. Afinal, a IA não me vai ajudar a ganhar a Medalha Fields. Mas, entretanto, desfez o mistério: os autores do artigo não são matemáticos; são economistas.
Na verdade, experiências recentes sugerem que, no caso da investigação matemática, o vetor IA é desconexo do progresso científico. Não quer isto dizer que sejamos luditas: como toda a sociedade, utilizamo-la em tarefas periféricas, por exemplo para lidar com burocracia que será lida por outras inteligências artificiais. Mas sabemos também reconhecer-lhe os limites e os riscos.
Para além dos já referidos, há ainda a questão dos limites físicos, do lixo científico e das fraudes. E há sobretudo o risco de que o deslumbramento com a automação acelere o desmantelamento em curso da peça basilar do sistema científico – a comunidade científica – e nos faça cair abaixo da massa crítica de pessoas a partilhar e confrontar conhecimentos, necessária para que a ciência funcione. Se perdermos isto de vista e nos deixarmos cegar por esta nova Ode Triunfal, agora sem a qualidade de Álvaro de Campos, então sim, estaremos a condenar-nos à irrelevância.
O autor escreve segundo o novo acordo ortográfico
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