Antropomorfizando a IA: Consequências graves de confundir o humano com o humanóide já surgiram

Na nossa pressa de entender e nos relacionar com a IA, caímos em uma armadilha sedutora: atribuir características humanas a esses sistemas robustos, mas fundamentalmente não-humanos. Esta antropomorfização da IA não é apenas um capricho inofensivo da natureza humana — é uma tendência cada vez mais perigosa que pode nublar nosso julgamento de maneiras críticas. Líderes empresariais estão comparando o aprendizado da IA à educação humana para justificar práticas de treinamento a legisladores que elaboram políticas com base em analogias falhas entre humanos e IA. Essa tendência de humanizar a IA pode moldar de forma inadequada decisões cruciais em diversas indústrias e estruturas regulatórias.

Ver a IA através de uma lente humana no mundo dos negócios levou empresas a superestimar as capacidades da IA ou subestimar a necessidade de supervisão humana, às vezes com consequências onerosas. Os riscos são particularmente altos na legislação de direitos autorais, onde o pensamento antropomórfico levou a comparações problemáticas entre o aprendizado humano e o treinamento da IA.

A armadilha da linguagem

Preste atenção em como falamos sobre a IA: Dizemos que ela “aprende”, “pensa”, “compreende” e até “cria”. Esses termos humanos parecem naturais, mas são enganadores. Quando dizemos que um modelo de IA “aprende”, ele não está adquirindo compreensão como um aluno humano. Em vez disso, ele realiza análises estatísticas complexas em grandes quantidades de dados, ajustando pesos e parâmetros em suas redes neurais com base em princípios matemáticos. Não há compreensão, momento de Eureka, faísca de criatividade ou entendimento real — apenas uma correspondência de padrões cada vez mais sofisticada.

Essa sleight of hand linguística é mais do que meramente semântica. Como notado no artigo, O Caso Ilusório do Uso Justo da IA Generativa: “O uso de linguagem antropomórfica para descrever o desenvolvimento e funcionamento dos modelos de IA é distorcido porque sugere que, uma vez treinado, o modelo opera independentemente do conteúdo das obras nas quais foi treinado.” Essa confusão tem consequências reais, especialmente quando influencia decisões legais e políticas.

O desconforto cognitivo

Talvez o aspecto mais perigoso da antropomorfização da IA seja como isso mascara as diferenças fundamentais entre inteligência humana e de máquina. Embora alguns sistemas de IA se destaquem em tipos específicos de raciocínio e tarefas analíticas, os modelos de linguagem de grande escala (LLMs) que dominam a discussão atual sobre IA — e que focamos aqui — operam por meio do reconhecimento sofisticado de padrões.

Esses sistemas processam enormes quantidades de dados, identificando e aprendendo relações estatísticas entre palavras, frases, imagens e outros insumos para prever o que deve vir a seguir em uma sequência. Quando dizemos que eles “aprendem”, estamos descrevendo um processo de otimização matemática que os ajuda a fazer previsões cada vez mais precisas com base em seus dados de treinamento.

Considere este exemplo marcante da pesquisa de Berglund e seus colegas: Um modelo treinado em materiais que afirmam “A é igual a B” muitas vezes não consegue raciocinar, como um humano, para concluir que “B é igual a A.” Se uma IA aprende que Valentina Tereshkova foi a primeira mulher no espaço, pode responder corretamente “Quem foi Valentina Tereshkova?” mas ter dificuldade com “Quem foi a primeira mulher no espaço?” Essa limitação revela a diferença fundamental entre reconhecimento de padrões e verdadeiro raciocínio — entre prever sequências prováveis de palavras e entender seu significado.

O dilema dos direitos autorais

Esse viés antropomórfico possui implicações particularmente preocupantes no debate em curso sobre IA e direitos autorais. O CEO da Microsoft, Satya Nadella, recentemente comparou o treinamento de IA ao aprendizado humano, sugerindo que a IA deveria ser capaz de fazer o mesmo se os humanos podem aprender com livros sem implicações de direitos autorais. Essa comparação ilustra perfeitamente o perigo do pensamento antropomórfico nas discussões sobre IA ética e responsável.

Alguns argumentam que essa analogia precisa ser revisada para entender o aprendizado humano e o treinamento da IA. Quando os humanos leem livros, não fazemos cópias deles — entendemos e internalizamos conceitos. Os sistemas de IA, por outro lado, precisam fazer cópias reais das obras — muitas vezes obtidas sem permissão ou pagamento — codificá-las em sua arquitetura e manter essas versões codificadas para funcionar. As obras não desaparecem após o “aprendizado”, como as empresas de IA costumam afirmar; elas permanecem embutidas nas redes neurais do sistema.

O ponto cego dos negócios

A antropomorfização da IA cria pontos cegos perigosos na tomada de decisões empresariais além de meras ineficiências operacionais. Quando executivos e tomadores de decisão pensam na IA como “criativa” ou “inteligente” em termos humanos, isso pode levar a uma cascata de suposições arriscadas e potenciais responsabilidades legais.

Superestimando as capacidades da IA

Uma área crítica onde a antropomorfização cria riscos é a geração de conteúdo e conformidade com direitos autorais. Quando as empresas veem a IA como capaz de “aprender” como humanos, podem assumir incorretamente que o conteúdo gerado por IA está automaticamente livre de preocupações de direitos autorais. Esse mal-entendido pode levar as empresas a:

• Implantar sistemas de IA que inadvertidamente reproduzem material protegido por direitos autorais, expondo a empresa a reclamações de infração
• Falhar na implementação de mecanismos adequados de filtragem e supervisão de conteúdo
• Assumir de forma incorreta que a IA pode distinguir com precisão entre material de domínio público e protegido por direitos autorais
• Subestimar a necessidade de revisão humana nos processos de geração de conteúdo

O ponto cego da conformidade transfronteiriça

O viés antropomórfico na IA cria perigos quando consideramos a conformidade transfronteiriça. Como explicado por Daniel Gervais, Haralambos Marmanis, Noam Shemtov e Catherine Zaller Rowland em “O Coração da Questão: Direitos Autorais, Treinamento de IA e LLMs“, a legislação sobre direitos autorais opera em princípios territoriais rígidos, com cada jurisdição mantendo suas próprias regras sobre o que constitui infração e quais exceções se aplicam.

Essa natureza territorial da legislação de direitos autorais cria uma teia complexa de possíveis responsabilidades. As empresas podem assumir erroneamente que seus sistemas de IA podem “aprender” livremente de materiais protegidos por direitos autorais em diferentes jurisdições, sem perceber que atividades de treinamento que são legais em um país podem constituir infração em outro. A UE reconheceu esse risco em sua Lei de IA, particularmente por meio do Recital 106, que exige que qualquer modelo geral de IA oferecido na UE cumpra a legislação de direitos autorais da UE em relação aos dados de treinamento, independentemente de onde esse treinamento ocorreu.

Isso importa porque a antropomorfização das capacidades da IA pode levar as empresas a subestimar ou mal entender suas obrigações legais em diferentes países. A ficção confortável da “aprendizagem” da IA como a dos humanos obscurece a realidade de que o treinamento da IA envolve operações complexas de cópia e armazenamento que acionam diferentes obrigações legais em outras jurisdições. Esse mal-entendido fundamental sobre o funcionamento efetivo da IA, combinado com a natureza territorial da legislação de direitos autorais, cria riscos significativos para empresas que atuam globalmente.

O custo humano

Um dos custos mais preocupantes é o impacto emocional da antropomorfização da IA. Vemos um número crescente de casos de pessoas formando vínculos emocionais com chatbots de IA, tratando-os como amigos ou confidentes. Isso pode ser particularmente perigoso para indivíduos vulneráveis que podem compartilhar informações pessoais ou depender da IA para apoio emocional que ela não pode fornecer. As respostas da IA, embora aparentemente empáticas, são apenas correspondências de padrões sofisticados com base em dados de treinamento — não há compreensão genuína ou conexão emocional.

Essa vulnerabilidade emocional também pode se manifestar em ambientes profissionais. À medida que as ferramentas de IA se tornam mais integradas no trabalho diário, os funcionários podem desenvolver níveis inadequados de confiança nesses sistemas, tratando-os como colegas reais em vez de ferramentas. Eles podem compartilhar informações de trabalho confidenciais de forma excessiva ou hesitar em relatar erros por um senso equivocado de lealdade. Embora esses cenários permaneçam isolados no momento, eles destacam como a antropomorfização da IA no local de trabalho pode nublar o julgamento e criar dependências prejudiciais em sistemas que, apesar de suas respostas sofisticadas, são incapazes de compreender ou se importar genuinamente.

Libertando-se da armadilha antropomórfica

Então, como devemos avançar? Primeiro, precisamos ser mais precisos em nossa linguagem sobre IA. Em vez de dizer que uma IA “aprende” ou “compreende”, podemos dizer que ela “processa dados” ou “gera resultados com base em padrões em seus dados de treinamento.” Isso não é apenas pedante — ajuda a esclarecer o que esses sistemas fazem.

Em segundo lugar, devemos avaliar os sistemas de IA com base no que eles realmente são, em vez do que imaginamos que sejam. Isso significa reconhecer tanto suas impressionantes capacidades quanto suas limitações fundamentais. A IA pode processar enormes quantidades de dados e identificar padrões que os humanos podem perder, mas não pode entender, raciocinar ou criar da maneira que os humanos fazem.

Finalmente, devemos desenvolver estruturas e políticas que abordem as características reais da IA em vez de qualidades humanas imaginadas. Isso é particularmente crucial na legislação de direitos autorais, onde o pensamento antropomórfico pode levar a analogias falhas e conclusões legais inadequadas.

O caminho a seguir

À medida que os sistemas de IA se tornam mais sofisticados em imitar resultados humanos, a tentação de antropomorfizá-los crescerá. Esse viés antropomórfico afeta tudo, desde como avaliamos as capacidades da IA até como avaliamos seus riscos. Como vimos, ele se estende a desafios práticos significativos em torno da legislação de direitos autorais e conformidade empresarial. Quando atribuímos capacidades de aprendizado humano aos sistemas de IA, precisamos entender sua natureza fundamental e a realidade técnica de como eles processam e armazenam informações.

Compreender a IA pelo que realmente é — sistemas sofisticados de processamento de informações, e não aprendizes semelhantes aos humanos — é crucial para todos os aspectos da governança e desenvolvimento da IA. Ao superarmos o pensamento antropomórfico, podemos lidar melhor com os desafios que os sistemas de IA apresentam, desde considerações éticas e riscos à segurança até conformidade com direitos autorais transfronteiriços e governança de dados de treinamento. Essa compreensão mais precisa ajudará as empresas a tomar decisões mais informadas, apoiando ao mesmo tempo o desenvolvimento de políticas e o debate público sobre IA.

Quanto mais cedo aceitarmos a verdadeira natureza da IA, mais bem preparados estaremos para navegar em suas profundas implicações sociais e desafios práticos em nossa economia global.

Roanie Levy é consultor jurídico e de licenciamento na CCC.