O discurso de abertura do Google I/O 2023 na semana passada conseguiu reacender os alarmes sobre inteligência artificial na comunidade editorial, e não estou convencido de que fossem justificados.
Nos meses que se seguiram ao lançamento do ChatGPT, vimos diversos alertas sobre os perigos e as oportunidades da IA. Algumas editoras estão investindo em equipes dedicadas à IA, enquanto outras cogitam, em tom sombrio, a possibilidade de processar desenvolvedores de IA por plágio.
No entanto, a atualização de Cathy Edwards, vice-presidente de Engenharia do Google, sobre como o Bard moldaria os resultados de busca em um futuro próximo, claramente tocou em uma ferida sensível, com um colaborador da Forbes comparando-a a uma bomba nuclear lançada sobre os editores digitais .
Eu mesma assisti à apresentação do Edwards e, espero não parecer indiferente, estou bem menos preocupada. Recomendo que você reserve um tempo para assistir ao vídeo antes de continuar. Vá em frente, não é tão longo e eu espero, prometo.
A capacidade do Bard de responder a perguntas amplas "lendo" artigos ao vivo alimentou o receio de que os usuários do Google não terão mais motivos para clicar nos artigos originais. A comparação feita é com a Wikipédia e suas fontes — muitas pessoas usam a Wikipédia, mas apenas uma pequena parcela clica nas fontes.
Não concordo com essa comparação por alguns motivos. Permita-me usar a apresentação de Edwards para ilustrar meu ponto.
Perguntas, mas nenhuma resposta?
Ao analisar a pergunta e a resposta subsequente, algumas coisas me chamaram a atenção de imediato.
Há uma questão com dois fatores influenciadores. Qual parque é melhor para uma família com a) crianças menores de três anos e b) um cachorro? Bard não só deixa de responder à pergunta, como também ignora um dos fatores influenciadores.
A consulta de pesquisa busca uma recomendação, mas a IA não fornece nenhuma. Em vez disso, tenta abordar os fatores de influência. No entanto, sem informações disponíveis sobre atividades para crianças menores de três anos, Bard improvisa sua resposta, revisando atividades infantis genéricas. A IA consegue fornecer algumas informações básicas sobre a acessibilidade para cães.
O quanto essa captura de tela respondeu à consulta de pesquisa original? Muito pouco, eu diria. Ela iniciou o processo de criação de filtros. Por exemplo, se a família adora seu cachorro e está procurando um lugar para passear, então Bryce Canyon é a escolha ideal. Mas se eles amam seu cachorro e querem acampar, então optarão por Arches.
O resumo do Bard está longe de ser uma resposta definitiva e serve como ponto de partida para a pesquisa. Isso significa que, ao usar o Bard, os usuários poderão encontrar mais rapidamente os artigos que realmente contêm o conteúdo que desejam ler, em vez de apenas folheá-los superficialmente.
O Bard sintetiza suas respostas com base nas informações contidas nos artigos que lê, mas não tem capacidade de extrapolar a partir daí. E quando a IA tiver essa capacidade, quantos leitores confiarão inerentemente nas recomendações de uma máquina sobre destinos de férias ou gastronomia? Afinal, é preciso um ser humano para compreender o mundo .
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Poderíamos discutir longamente o valor para o público e métricas como a profundidade de rolagem, mas não tenho certeza se há necessidade. Esses instantâneos gerados por IA não são suficientes para substituir uma avaliação pessoal de alta qualidade sobre parques naturais, e isso se estende a outros aspectos do mundo editorial. Experiências pessoais superarão as máquinas de fatos. Afinal, quantas famílias se reúnem em torno da Wikipédia à noite em vez de assistir à última série de reality show?
Então, o que tudo isso significa para as editoras? Evoluir ou morrer, eu diria. Atender às necessidades do público criando conteúdo de alta qualidade que a IA simplesmente não tem a base para produzir.
