Países em desenvolvimento ficam atrás em avanço da IA, e isso afeta a todos

Inteligência artificial (IA) é atualmente mais que um termo da moda. Ela alimenta o reconhecimento facial nos smartphones e computadores, a tradução de línguas estrangeiras, os sistemas que filtram spam em emails e a identificação de conteúdo tóxico nas redes sociais, assim com pode até mesmo detectar tumores cancerígenos. Esses exemplos, juntamente com numerosas outras aplicações existentes e despontando da IA, ajudam a facilitar o dia a dia das pessoas, especialmente nos países desenvolvidos.

Até outubro de 2021, 44 países tinham informado dispor de seus próprios planos estratégicos nacionais de IA, demonstrando sua disposição de seguir em frente na corrida por IA. Entre eles estão economias emergentes como China e Índia, que lideram na elaboração de planos nacionais de IA no mundo em desenvolvimento.

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A Oxford Insights, uma empresa de consultoria que aconselha organizações e governos em assuntos ligados a transformação digital, classificou a preparação de 160 países por todo o mundo no uso de IA nos serviços públicos. Os EUA ficaram em primeiro lugar no Índice de Preparação Governamental para a IA de 2021, seguidos de Singapura e do Reino Unido.

Notadamente, as regiões com classificação mais baixa no índice incluem grande parte do mundo em desenvolvimento, como a África sub-Saara, o Caribe e América Latina, assim como países centro e sul-asiáticos.

O mundo desenvolvido possui uma vantagem inevitável no rápido progresso na revolução da IA. Com maior capacidade econômica, os países mais ricos estão naturalmente bem posicionados para realizar os altos investimentos necessários em pesquisa e desenvolvimento para criação de modelos modernos de IA.

Em comparação, os países em desenvolvimento com frequência possuem prioridades mais urgentes, como educação, saneamento, atendimento de saúde e alimentação da população, que se sobrepõem a qualquer investimento significativo em transformação digital. Nesse clima, a IA pode aumentar a divisão digital que já existe entre países desenvolvidos e em desenvolvimento.

Os custos escondidos da IA moderna

A IA é tradicionalmente definida como "a ciência e engenharia da produção de máquinas inteligentes". Para solucionar problemas e realizar tarefas, os modelos de IA geralmente olham para informação passada e aprendem regras para a realização de previsões com base nos padrões singulares presentes nos dados.

IA é um termo amplo, que abrange duas áreas principais: aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Enquanto o aprendizado de máquina tende a ser adequado quando envolve aprendizado a partir de conjuntos de dados menores e bem organizados, os algoritmos de aprendizado profundo são mais adequados para problemas complexos, do mundo real, como, por exemplo, a previsão de doenças respiratórias a partir de imagens de raios X do peito.

Muitas aplicações modernas de IA, da função de tradução do Google até procedimentos cirúrgicos com assistência de robôs, empregam redes neurais profundas. Elas são um tipo especial de modelo de aprendizado profundo levemente baseado na arquitetura do cérebro humano.

Um aspecto crucial é de as redes neurais serem ávidas por dados, com frequência exigindo milhões de exemplos para aprender como realizar bem uma nova tarefa. Isso significa que exigem uma infraestrutura complexa de armazenamento de dados e hardware moderno de computação, em comparação aos modelos mais simples de aprendizado de máquina. Essa infraestrutura de computação em grande escala geralmente apresenta um custo inacessível para os países em desenvolvimento.

Além do preço alto, outro problema que afeta desproporcionalmente os países em desenvolvimento é o alto custo que esse tipo de IA tem sobre o meio ambiente. Por exemplo, uma rede neural contemporânea custa mais de US$ 150 mil para treinar e produzirá cerca de 650 kg de emissões de carbono durante o treinamento (algo comparável a um voo transamericano). Treinar um modelo mais avançado pode levar a aproximadamente cinco vezes mais que o total de emissões de carbono geradas por um carro comum durante toda sua vida útil.

Os países desenvolvidos historicamente são os principais contribuintes para o aumento das emissões de carbono, mas o fardo dessas emissões infelizmente recai com maior peso sobre os países em desenvolvimento. O Hemisfério Sul geralmente sofre crises ambientais desproporcionais, como clima extremo, secas, inundações e poluição, em parte por sua capacidade limitada para investir em uma ação climática.

Os países em desenvolvimento também se beneficiam menos com os avanços em IA e todo o bem que podem proporcionar, incluindo o desenvolvimento de resiliência contra desastres naturais.

Usando a IA para o bem

Enquanto o mundo desenvolvido faz rápido progresso tecnológico, o mundo em desenvolvimento parece sub-representado na revolução da IA. E além do crescimento desigual, o mundo em desenvolvimento provavelmente arcará com as consequências ambientais criadas pelos modelos modernos de IA, a maioria empregada pelo mundo desenvolvido.

Mas nem tudo é má notícia. Segundo um estudo de 2020, a IA pode ajudar a atingir 79% das metas de desenvolvimento sustentável. Por exemplo, a IA poderia ser usada para medir e prever a presença de contaminação nas reservas de água, melhorando assim os processos de monitoramento da qualidade da água. Isso, por sua vez, poderia aumentar o acesso à água limpa nos países em desenvolvimento.

Os benefícios da IA no Hemisfério Sul poderiam ser vastos, desde a melhora do saneamento, na ajuda na educação, no fornecimento de melhor atendimento médico. Essas mudanças incrementais poderiam ter efeitos significativos de fluxo. Por exemplo, melhor saneamento e melhores serviços de saúde nos países em desenvolvimento poderiam ajudar a evitar surtos de doenças.

Mas se queremos atingir o verdadeiro valor de uma "boa IA", é essencial a participação igual no desenvolvimento e uso da tecnologia. Isso significa que o mundo desenvolvido precisa fornecer maior apoio financeiro e tecnológico aos países em desenvolvimento na revolução da IA. Esse apoio não pode se resumir a algo de curto prazo, mas criará benefícios significativos e duradouros para todos.

Este artigo é de autoria de Joyjit Chatterjee, cientista de dados (associado de Parceria de Transferência de Conhecimento), Universidade de Hull, e Nina Dethlefs, professora sênior de Ciência da Computação, Universidade de Hull, reproduzido de "The Conversation" sob licença da Creative Commons.

Os autores não trabalham, prestam consultoria, possuem participação acionária ou recebem fundos de qualquer empresa ou organização que se beneficiaria com este artigo e informam não possuir afiliações relevantes além de seu compromisso acadêmico.

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