O cientista da computação Geoffrey Hinton, reconhecido por seu trabalho pioneiro em redes neurais, laureado com o Prêmio Turing em 2018 e com o prêmio Nobel de Física em 2024, está preocupado com o iminente colapso econômico provocado pela substituição de trabalhadores humanos por sistemas de inteligência artificial (IA).

A declaração foi proferida durante uma conversa pública com o senador Bernie Sanders, na Universidade de Georgetown. O evento discutiu as consequências sociais e econômicas da inteligência artificial no mercado de trabalho global.

Obsolescência – humana – programada

Hinton afirmou que a transformação tecnológica atual é distinta das revoluções passadas: “Se a IA ficar tão inteligente quanto as pessoas – ou mais inteligente – qualquer trabalho que elas possam fazer poderá ser feito pela IA”.

O cientista insistiu que grandes empresas de tecnologia já operam sob a premissa de que a IA substituirá a força de trabalho: “Os caras estão realmente apostando que a IA vai substituir muitos trabalhadores”.

Hinton citou o setor de atendimento ao cliente como um exemplo de ocupação visada. Esses postos são alvos iniciais da automação em larga escala por exigirem treinamentos simples e envolverem salários baixos.

O modelo econômico apoiado pela revolução da IA é inerentemente frágil, na visão do especialista. A crítica aponta para um paradoxo: a mesma automação que busca a eficiência pode destruir a base do consumo.

O pesquisador alertou que figuras proeminentes do setor tecnológico, como Elon Musk, Mark Zuckerberg e Larry Ellison, “não pensaram bem” no impacto de longo prazo: “Se os trabalhadores não forem pagos, não há ninguém para comprar seus produtos”.

Quem controla o futuro?

A discussão sobre o controle da tecnologia também marcou o encontro. O senador Bernie Sanders aproveitou a oportunidade para criticar o envolvimento de bilionários no avanço da IA. Ele acredita que o ponto principal do debate não é a qualidade da IA, mas sim “quem a controla e quem se beneficia dela”.

Hinton, por sua vez, reforçou projeções que têm despertado apreensão na comunidade científica desde 2023. Naquele ano, ele já havia revisado sua previsão de tempo para o desenvolvimento de uma IA de uso geral, reduzindo o prazo estimado.

A expectativa anterior de 20 a 50 anos foi alterada para que o desenvolvimento aconteça em “20 anos ou menos”. Ele acrescentou que modelos recentes, como o GPT-5, já detêm um conhecimento que é “milhares de vezes mais do que nós”.

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