Alguns meses antes de receber o Prêmio Nobel de Economia em 2024, Daron Acemoglu, publicou um artigo que lhe rendeu poucos fãs no Vale do Silício. Ao contrário do que os CEOs das big techs vinham prometendo, uma reformulação de todo o trabalho de colarinho branco, Acemoglu estimou que a Inteligência Artificial daria apenas um pequeno impulso à produtividade dos EUA e não eliminaria a necessidade do trabalho humano. Ela é boa em automatizar certas tarefas, escreveu ele, mas alguns empregos ficariam perfeitamente bem.
Dois anos depois, a visão ponderada de Acemoglu não pegou. A conversa sobre um apocalipse dos empregos por causa da IA aparece em todo lugar, de comícios do senador Bernie Sanders a conversas que ouço na fila do supermercado. Alguns economistas que antes eram céticos passaram a aceitar mais a ideia de que algo poderoso pode estar chegando com a IA. Um candidato ao governo da Califórnia disse, recentemente, que quer tributar o uso corporativo de IA e pagar vítimas de “demissões impulsionadas por essas soluções”.
Por um lado, os dados ainda estão do lado de Acemoglu. Estudos repetidamente constatam que a IA não está afetando as taxas de emprego nem as demissões. Mas a tecnologia avançou bastante desde suas previsões cautelosas. Falei com ele para entender se algum dos desenvolvimentos mais recentes em IA mudou sua tese e para descobrir o que o preocupa hoje em dia, se não uma AGI iminente.
Agentes de IA
Um dos maiores saltos técnicos em IA desde o artigo de Acemoglu tem sido a IA agêntica, ou ferramentas que podem ir além de chatbots e operar por conta própria para concluir o objetivo que você dá a elas. Como elas podem trabalhar de forma independente, em vez de apenas responder perguntas, as empresas estão cada vez mais vendendo agentes como um substituto de um para muitos trabalhadores humanos.
“Acho que isso é simplesmente uma aposta fadada ao fracasso”, diz Acemoglu. Ele acha que é melhor pensar em agentes como ferramentas para ampliar partes específicas do trabalho de alguém, e não como algo maleável o suficiente para assumir o emprego inteiro de uma pessoa.
Um motivo tem a ver com todas as várias tarefas que compõem um emprego, algo que Acemoglu vem pesquisando em seu trabalho sobre IA desde 2018. Por exemplo: um técnico de raio-x lida com 30 tarefas diferentes, desde registrar históricos de pacientes até organizar arquivos de imagens de mamografias. Um trabalhador consegue alternar naturalmente entre formatos, bancos de dados e estilos de trabalho para fazer isso, diz Acemoglu, mas quantas ferramentas ou protocolos individuais uma IA precisaria para fazer o mesmo?
Para sabermos se agentes vão ou não turbinar o impacto da IA sobre os empregos, vai depender de eles conseguirem, com o tempo, lidar com a orquestração de tarefas que os humanos fazem naturalmente. Empresas de IA estão em uma competição acirrada para provar que seus agentes podem trabalhar de forma independente por períodos cada vez mais longos sem cometer erros, às vezes exagerando os resultados, mas Acemoglu diz que muitos empregos serão poupados de uma tomada de controle pela IA se os agentes não conseguirem alternar fluidamente entre tarefas.
A nova corrida de contratações
Por anos, as big techs vêm oferecendo salários impressionantes para recrutar pesquisadores de IA. Mas perguntei a Acemoglu sobre uma corrida de contratações diferente que tenho notado, empresas de IA estão todas montando equipes internas de economia.
A OpenAI contratou Ronnie Chatterji, da Duke University, em 2024, para ser seu economista-chefe, e anunciou no ano passado que Chatterji trabalhará com Jason Furman, economista de Harvard e ex-assessor de Barack Obama, para pesquisar IA e empregos. A Anthropic convocou um grupo de 10 economistas líderes para fazer trabalho semelhante. E, na semana passada, o Google DeepMind anunciou que havia contratado Alex Imas, economista da University of Chicago, para ser seu “diretor de economia da AGI”.
Acemoglu também notou colegas sendo arrebatados para essas funções. “Faz sentido”, diz ele, as empresas de IA estão bem cientes de que o ceticismo público em relação à IA, em grande parte por causa das preocupações com empregos, está crescendo. E elas têm fortes incentivos para moldar a narrativa econômica em torno de sua tecnologia (considere a mais recente proposta da OpenAI para uma nova era de política industrial).
“O que eu espero que não aconteça”, diz Acemoglu, “é que elas se interessem por economistas apenas para reforçar seus pontos de vista ou aumentar o hype.” Essa tensão paira sobre o campo emergente da “economia da IA”; é preocupante que parte das pesquisas mais influentes sobre o impacto da IA no trabalho possa vir cada vez mais das empresas que mais têm a ganhar com conclusões favoráveis.
Aplicativos de IA
Eu não penso na IA como algo difícil de usar; a maioria de nós interage com ela por meio de chatbots que usam linguagem simples. Mas Acemoglu diz que deveríamos considerar como ela se compara ao tipo de software que deu início a transformações tecnológicas anteriores, como o PowerPoint para apresentações e o Word para documentos.
“Qualquer pessoa podia instalar isso no computador e fazer com que realizasse as coisas que ela queria”, diz ele. Eles se espalharam, consequentemente.
“Não vimos o desenvolvimento de aplicativos baseados em IA que tenham a mesma usabilidade”, diz ele. Mesmo que qualquer pessoa possa conversar com um modelo de IA, costuma levar um tempo para o trabalhador médio obter um uso prático e produtivo dela. Isso é parte do motivo pelo qual a IA ainda não mostrou nenhum impacto sísmico no mercado de trabalho ou na economia. Um dos principais sinais que Acemoglu está observando, então, é a criação de aplicativos que tornem a IA mais fácil de usar.
Mas ele reconhece que, por um tempo, veremos todo tipo de evidência conflitante sobre a IA, histórias de que recém-formados estão achando o mercado de trabalho cada vez pior, mas nenhum efeito perceptível da IA na produtividade, por exemplo. “Há uma enorme quantidade de incerteza”, diz. E isso é a coisa mais reveladora sobre a economia da IA agora: a certeza da retórica ao lado da incerteza de todo o resto.
James O'Donnell
