A proposta da “pesquisa profunda” é oferecer um agente especializado capaz de trabalhar de forma independente para realizar uma busca especializada e detalhada de fontes de informação.
Diferente de um sistema tradicional de busca, o agente não apenas encontra centenas de fontes online, mas também utiliza a capacidade de “raciocínio” do novo modelo o3 da OpenAI para analisar grandes volumes de textos, dados, imagens e PDFs.
A vantagem está na capacidade da IA de interpretar uma quantidade massiva de dados. Segundo a OpenAI, um agente pode realizar em minutos o que um humano levaria horas – ou até dias – para concluir. O resultado é um relatório com a qualidade de um analista de pesquisa.
Ao longo do tempo, a tecnologia adicionou camadas que mudaram a maneira como a humanidade busca e interage com a informação. A Web permitiu a digitalização e o acesso a uma quantidade absurda de conteúdos que antes eram inacessíveis. O Google criou um mecanismo para facilitar a busca pelo que queremos. Agora, a IA mastiga o conteúdo bruto e nos entrega uma versão condensada de um recorte do conhecimento da humanidade.
A “pesquisa profunda” ainda é cara. Para ter acesso a essa funcionalidade é preciso ter a assinatura de 200 dólares na OpenAI, mas a tendência é que o serviço se popularize. Em breve a funcionalidade será usada por qualquer um, de analista de mercado a um curioso, embora seja na ciência que a disrupção vai acontecer no médio prazo.
Estamos em um momento da história em que a velocidade passou a ser a medida mais importante, então qualquer ferramenta que acelere o processo científico será bem-vista, especialmente num sistema acadêmico em que a quantidade conta. Apesar disso, lembro que o aprendizado e a descoberta são tarefas difíceis e levam tempo para o amadurecimento cognitivo. Por isso precisamos equilibrar a paciência com o ritmo frenético imposto pelas máquinas.
A promessa é de muitos benefícios com um agente que pode encontrar e cruzar diferentes artigos, dados e evidências num ritmo inédito. Eu não tenho dúvidas que vamos ter uma nova abordagem para fazer ciência que pode trazer muitos ganhos, mas sei também que nenhuma mudança acontece sem rupturas.
Ao mesmo tempo em que a IA facilita o processo de sintetizar um volume inacreditável de dados, fica mais difícil identificar erros e alucinações da máquina que se camuflam em um relatório bem escrito.
Imagine a dificuldade de identificar inconsistências em um documento que reúne diferentes autores, teorias e dezenas de fontes de dados em uma narrativa coerente?
E na Web também tem de tudo. Até mesmo a OpenAI disse que uma das limitações do modelo é que ainda pode ter dificuldade em distinguir rumores de informações confiáveis. Nós, cientistas e pesquisadores, vamos precisar redobrar nossa atenção para não sermos iludidos pela sedução de uma pergunta de pesquisa facilmente respondida. Ainda que a perspectiva seja dos agentes fiquem cada vez melhores, os seus resultados já podem ter efeitos imediatos.
É aí que mora o perigo.
Se publicarmos sem cuidado uma análise complexa ou um resultado de uma pesquisa inconsistente, vamos acabar alimentando as próximas IAs com imprecisões que podem reescrever o conhecimento acumulado da humanidade.
Na ciência usamos muito a metáfora “sobre os ombros de gigantes” para dizer que a verdade é encontrada a partir de descobertas anteriores. A frase está no rodapé do buscador do Google Acadêmico e nos ajuda a lembrar que a síntese do conhecimento prévio ajuda a criar os novos conhecimentos. Agora, precisamos aprender a guiar esse gigante da IA antes que ele nos atropele.
Opinião
Texto em que o autor apresenta e defende suas ideias e opiniões, a partir da interpretação de fatos e dados.
** Este texto não reflete, necessariamente, a opinião do UOL.
