Na semana passada, em meio às notícias do Silicon Valley Bank e da 2ª onda de demissões em massa na Meta, a OpenAI anunciou o GPT-4, a nova versão do modelo de inteligência artificial (IA) usado pelo ChatGPT. Agora, ele também lê imagens.
Quando você usou essa inovação pela 1ª vez, deve ter dito: caramba! Ou porque achou fantástico, pela nova janela de oportunidades que ela abre, ou porque achou ruim, em função da necessidade de mudar e se adaptar à essa novidade. A conversa sobre ChatGPT é similar à que ocorre sempre que um novo avanço tecnológico surge e gera nas pessoas o temor de que as máquinas vão tomar seus empregos.
Não há como saber o que acontecerá no futuro, mas ao olharmos a história, enquanto muitas atividades se tornaram obsoletas, novas demandas surgiram na população e deram espaço ao aparecimento de novas ocupações. Veja, 400 mil pessoas vivem hoje do YouTube, fazendo vídeos em tempo integral. Milhares têm negócios de freelancer no Fiverr, trabalham como hosts do Airbnb, pilotam drones... São empregos que a grande maioria da sociedade convencional não enxerga, ou finge não enxergar.
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Ao olhar para a inteligência artificial aplicada a geração de textos, vejo a parte da commodity ser muito mais impactada que a da criação, pois quanto mais capacidade intelectual um copywriter tem para informar premissas originais e singulares ao ChatGPT, por exemplo, mais exclusivo e persuasivo tende a ser o texto que a ferramenta irá gerar. Nesse caso, a criatividade fica em primeiro plano e a geração do texto com base nas premissas informadas – que é a commodity – fica em segundo.
Saber elaborar uma boa pergunta, então, é vital para você obter dessa tecnologia as respostas que tanto quer. Aí entra o prompt engineering, a competência que qualquer indivíduo deve dominar para extrair o máximo dessa inovação. E observe como a história se repete: o prompt engineer, que é a pessoa responsável por testar chatbots de IA para diferentes tipos de aplicações, virou uma profissão demandada no mundo todo.
O mais sensato, talvez, não seja prever que as máquinas tomarão nossos empregos, mas que precisaremos aprender a trabalhar com elas. Assim como aconteceu a partir de 1997, quando o computador Deep Blue da IBM venceu o campeão de xadrez Garry Kasparov e mudou a dinâmica de quem vive desse esporte. Hoje, os melhores jogadores de xadrez do planeta são, na verdade, equipes formadas por humanos e máquinas.