Quem está usando IA generativa e como a está usando? -Gazeta de Harvard #ÚltimasNotícias

A estreia do ChatGPT em novembro de 2022 causou sensação quase instantânea. Deu à maioria dos utilizadores a primeira oportunidade de experimentar um novo tipo de inteligência artificial que utiliza dados existentes e materiais publicados para criar conteúdo conhecido como IA generativa.

Assim que o burburinho inicial desapareceu, os economistas estavam ansiosos por descobrir quem usava a tecnologia e com que frequência, o que faziam com ela e se a usavam no trabalho, em casa ou em ambos. Acredita-se que a rapidez e a robustez com que o público adota uma tecnologia prevejam o seu impacto económico.

Em agosto, quase 40% dos adultos norte-americanos com idades entre 18 e 64 anos tinham usado IA generativa, de acordo com uma nova pesquisa. Dos empregados, 28% usaram-no no trabalho, enquanto quase 33% usaram-no fora do trabalho. Essa taxa de adesão é significativamente mais rápida do que a adesão pública à Internet (20% após dois anos) ou ao computador pessoal (20% após três anos, segundo os primeiros investigadores puderam medir).

The Gazette conversou com David J. Deming, Isabelle e Scott Black Professor de Economia Política na Harvard Kennedy School, e professor de economia e educação na Harvard Graduate of Education, sobre o que ele e os coautores Alexander Bick, consultor de política econômica da Harvard Louis, e Adam Blandin, professor assistente de economia na Universidade Vanderbilt, descobriram e o que isso pode significar para os negócios. A entrevista foi editada para maior clareza e extensão.

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Por que é importante medir a rapidez com que os americanos adotaram ferramentas generativas de IA, como o ChatGPT, em relação aos PCs e à Internet?

Para uma nova tecnologia como esta, é muito importante que tenhamos uma compreensão básica de quanto ela é usada, por quem e para que a utilizam. Para fazer isso, você precisa de uma pesquisa representativa nacionalmente de alta qualidade. Assim, recriamos toda a redação das perguntas e a estrutura da Pesquisa da População Atual (CPS), que é a grande pesquisa que produz a taxa de desemprego todos os meses. É a principal fonte de dados do mercado de trabalho nos EUA

O CPS, em 1984, começou a fazer perguntas sobre o uso do computador pessoal em casa. Em 2001, começou a fazer perguntas sobre o uso da internet. E assim, tomamos a mesma ordem de perguntas, substituindo essas tecnologias por IA generativa, para que pudéssemos compará-la diretamente com a velocidade de adoção de outras tecnologias, fazendo as mesmas perguntas às mesmas pessoas.

É assim que conseguimos mostrar que a taxa de utilização dos nossos dados, que é de 39,4%, é na verdade superior à dos computadores pessoais e da Internet na mesma fase dos seus ciclos de produto.

Em quais tarefas específicas a IA é mais útil no trabalho?

Em quais tarefas específicas a IA é mais útil em casa?

Você e sua equipe ficaram surpresos com essas descobertas?

Pessoalmente, fiquei surpreso com a alta taxa de uso. Sempre que conto isso aos colegas, pergunto: “O que você acha que encontramos?” antes de eu contar a eles. A maioria dos meus colegas são acadêmicos idosos como eu, por isso tendemos a subestimar o uso generativo de IA. Quando pergunto aos meus alunos de pós-graduação ou de graduação, eles tendem a estimar números maiores do que o número real que encontramos. E acho que isso realmente diz algo sobre isso. Descobrimos que os jovens estão a utilizar IA generativa em taxas muito, muito mais elevadas do que as pessoas mais velhas, o que é muito comum noutras tecnologias.

Não entrei nisso pensando que é isso que vamos encontrar. Eu só estava interessado na resposta porque li muitas coisas sugerindo que era principalmente exagero, e li muitas coisas sugerindo que era a próxima grande novidade. E então, queríamos saber onde estava a verdade.

O que explica essa adoção tão rápida?

Posso lhe dar algumas especulações informadas. Uma é que a IA generativa é construída sobre as duas tecnologias anteriores. Você poderia pensar no fato de que as pessoas têm computadores em casa e têm acesso à Internet, como camadas de base que permitem adotar facilmente algumas novas tecnologias, como IA generativa. O computador pessoal, quando foi lançado, era grande e caro e nem todo mundo o tinha em casa. A internet era mais barata, mas construímos essa rede incrível que permitiu que as pessoas estivessem conectadas. Sem essas duas coisas, você não teria IA generativa. Penso que uma das razões pelas quais foi adoptada rapidamente é porque as tecnologias de base já existiam e podíamos, de certa forma, pensar na IA generativa como uma inovação complementar à Internet.

Diferenças demográficas no uso de IA no trabalho

A adoção não é uniforme entre grupos demográficos. Homens, pessoas mais jovens, pessoas com formação universitária ou pós-graduação e pessoas em empregos de colarinho branco são mais propensas a usar IA generativa e com mais frequência. O que explica as lacunas de uso?

A parte sobre pessoas mais jovens e pessoas mais instruídas que adotam uma tecnologia é, na verdade, comum a quase todas as novas tecnologias. Em estudos sobre a adoção de computadores pessoais, as pessoas descobriram a mesma coisa. A única coisa diferente, em relação aos PCs, era o gênero. Na década de 1980, as mulheres usavam mais PCs no trabalho do que os homens, em grande parte porque o trabalho de assistente administrativo ou secretária, e os empregos de escritório em geral, eram muito femininos e elas usavam computadores, enquanto a IA generativa não está tão concentrada nas ocupações. Está em todo lugar. Encontramos maior uso em carreiras STEM e de gestão, e elas tendem a ser masculinas.

Não creio que o acesso explique isso porque muitas pessoas usam computadores no trabalho. Encontramos uma adoção muito, muito ampla em todas as ocupações. É mais alto em empregos e gestão STEM, mas 22% das ocupações de colarinho azul usavam IA. E as taxas de utilização foram superiores a 20% em todas as categorias de profissões, exceto serviços pessoais, por isso é muito comum em todos os lugares.

Se você observar quantas empresas dizem que o estão usando, na verdade é uma parcela muito baixa que o está incorporando formalmente em suas operações. As pessoas estão usando-o informalmente para diversos fins, para ajudar a escrever e-mails, para pesquisar coisas, para obter documentação sobre como fazer algo. Acho que muitas variações refletem o fato de que algumas pessoas gostam de mexer, e as empresas não estão dizendo para você não usar, mas não estão necessariamente exigindo formalmente que você use.

Isso é algo que estamos realmente interessados ​​em rastrear. Já iniciamos nossas discussões sobre a próxima onda e tentaremos atualizar os dados ao longo do tempo e fazer mais perguntas sobre o uso e nos aprofundar em alguns dos tópicos que ficaram pendentes.

Uso de IA no trabalho por ocupação

Uso de IA no trabalho por grupo industrial

Esta é a primeira pesquisa nacional sobre o assunto. Os executivos de negócios e tecnologia deveriam considerar agir de acordo com qualquer uma dessas descobertas?

Eu diria definitivamente que sim. Outra maneira de pensar sobre isso é voltar a 1984 e dizer às pessoas: “Ei, existe uma coisa nova chamada computador pessoal. Eu tenho uma bola de cristal. Daqui a vinte anos, todo mundo terá um desses e cada novo desenvolvimento tecnológico e cada novo produto irá usá-lo como base.” Sabendo disso agora, o que você faria de diferente? Você mudaria muito. Você poderia ganhar bilhões e bilhões de dólares.

Acho que esta pesquisa está dizendo: “Não temos uma bola de cristal, mas parece que a IA generativa estará nessa escala”. E assim, os despojos irão para as pessoas que conseguirem descobrir como aproveitá-los primeiro e melhor. Então sim, acho que eles deveriam prestar atenção. Acho que muitos deles já estão.

Assim como a internet foi uma camada base para muitas outras tecnologias, você verá que as pessoas que descobrem como usar essa tecnologia que é tão versátil, que pode fazer tantas coisas bem, mas ainda não tem um assassino aplicativo – as pessoas que encontrarem aquele aplicativo matador, que construírem algo em cima dele, irão lucrar e se beneficiar muito, muito. Acho que é disso que se tratam os próximos cinco ou dez anos.

O objetivo dessas empresas é tentar construir inteligência em nível humano. Tudo bem, mas existem muitos aplicativos comerciais que não exigem isso. Eles precisam ser construídos tendo isso como uma entrada, em vez de ser o produto em si. Então, acho que você verá muito disso nos próximos anos e será muito emocionante.