No final de agosto, a revista norte-americana Time revelava que a OpenAI considerava ter atingido um dos objetivos definidos para este ano: um benchmark interno para automatizar o trabalho de um investigador de Inteligência Artificial (IA) em início de carreira. Segundo o chief scientist da dona do ChatGPT, o modelo Astra já consegue receber uma ideia experimental, implementá-la, executar a experiência e devolver resultados, incluindo o trabalho que anteriormente poderia ocupar um investigador durante uma semana.

Trata-se de uma demonstração impressionante dos ganhos de produtividade que a IA poderá trazer. Mas que, em paralelo, origina uma grande inquietação: se a IA começar a fazer o trabalho através do qual os profissionais mais jovens até aqui aprendiam, como serão formados os especialistas de amanhã?

No último artigo, referi que a IA está a alterar a relação histórica entre conhecimento raro e valor profissional. Quando o acesso à capacidade cognitiva se torna abundante, o valor do trabalho deixa de depender apenas do que uma pessoa sabe produzir e passa a assentar, cada vez mais, no julgamento que exerce, na responsabilidade que assume e na confiança que é capaz de criar. Mas a questão é que essas competências não surgem espontaneamente. Elas constroem-se a trabalhar.

E aqui surge um dos paradoxos da adoção da IA: podemos aumentar a produtividade no curto prazo e, simultaneamente, enfraquecer o processo através do qual construímos o........

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