{"id":3308,"date":"2026-06-18T16:48:32","date_gmt":"2026-06-18T16:48:32","guid":{"rendered":"https:\/\/bolteuropa.com\/?p=3201"},"modified":"2026-06-18T17:05:48","modified_gmt":"2026-06-18T17:05:48","slug":"nicholas-christakis-conferencia-sobre-ia-centrada-na-sociedade","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bolteuropa.com\/pt-pt\/2026\/06\/nicholas-christakis-conferencia-sobre-ia-centrada-na-sociedade\/","title":{"rendered":"Nicholas Christakis &#8211; Confer\u00eancia sobre IA Centrada na Sociedade"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-embedpress-embedpress aligncenter\" data-source-id=\"source-162ce1b5-2361-4fa9-a310-7ebcf0b84df1\" data-embed-type=\"Youtube\"><div class=\"gutenberg-block-wraper  \"><div class=\"position-right-wraper ep-embed-content-wraper   \" style=\"position:relative;display:inline-block\"><div class=\"ose-youtube ose-uid-76a3e2a920e4ecdd804e333bc88b9fe2 ose-embedpress-responsive\" style=\"width:600px; height:340px; max-height:340px; max-width:100%; display:inline-block;\" data-embed-type=\"Youtube\"><iframe title=\"WI3EGnXAerk\" allowfullscreen width=\"600\" height=\"340\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/WI3EGnXAerk?feature=oembed&color=red&rel=1&controls=2&start=true&end=true&fs=1&iv_load_policy=1&mute=1&playsinline=1&autoplay=0&modestbranding=0&cc_load_policy=0\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; encrypted-media;accelerometer;autoplay;clipboard-write;gyroscope;picture-in-picture clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" referrerpolicy =origin loading=\"lazy\" style=\"width:600px;height:340px;max-width:100%;\"><\/iframe><\/div><\/div><\/div><style>\n                    [data-source-id=\"source-162ce1b5-2361-4fa9-a310-7ebcf0b84df1\"] .ose-embedpress-responsive{\n                        width: 600px!important;\n                        height: 340px!important;\n                        max-height: 340px!important;\n                    }\n                    [data-source-id=\"source-162ce1b5-2361-4fa9-a310-7ebcf0b84df1\"] iframe{\n                        width: 600px!important;\n                        height: 340px!important;\n                        max-height: 340px!important;\n                    }\n                    [data-source-id=\"source-162ce1b5-2361-4fa9-a310-7ebcf0b84df1\"] .embedpress-yt-subscribe iframe{\n                        height: 100%!important;\n                    }\n                    [data-source-id=\"source-162ce1b5-2361-4fa9-a310-7ebcf0b84df1\"] .ose-youtube > iframe{\n                        height: 340px!important;\n                        width: 600px!important;\n                        max-width: 100%!important;\n                    }\n                    [data-source-id=\"source-162ce1b5-2361-4fa9-a310-7ebcf0b84df1\"] .ose-youtube{\n                        height: 340px!important;\n                        width: 600px!important;\n                    }\n                    [data-source-id=\"source-162ce1b5-2361-4fa9-a310-7ebcf0b84df1\"] .ose-giphy img{\n                        height: 340px!important;\n                        width: 600px!important;\n                    }\n                    [data-source-id=\"source-162ce1b5-2361-4fa9-a310-7ebcf0b84df1\"] .ose-google-docs img{\n                        height: 340px!important;\n                        width: 600px!important;\n                    }\n                    [data-source-id=\"source-162ce1b5-2361-4fa9-a310-7ebcf0b84df1\"] .ose-embedpress-responsive.ose-google-photos{\n                        height: 100% !important;\n                        max-height: 100% !important;\n                    }\n\n                    [data-source-id=\"source-162ce1b5-2361-4fa9-a310-7ebcf0b84df1\"] .embera-embed-responsive-provider-gettyimages,\n                    [data-source-id=\"source-162ce1b5-2361-4fa9-a310-7ebcf0b84df1\"] .embera-embed-responsive-provider-gettyimages iframe,\n                    [data-source-id=\"source-162ce1b5-2361-4fa9-a310-7ebcf0b84df1\"] .getty{\n                        width: 600px!important;\n                        height: 340px!important;\n                        max-height: 340px!important;\n                        max-width: 100%!important;\n                    }\n                    <\/style><style>\n                    [data-source-id=\"source-162ce1b5-2361-4fa9-a310-7ebcf0b84df1\"] img.watermark{\n                        display: none;\n                    }\n                    \n                    <\/style><\/figure>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nicholas Christakis: [00:00:05] Muito bem, ent\u00e3o os seres humanos est\u00e3o incorporados em redes sociais, e essas redes obedecem a princ\u00edpios matem\u00e1ticos, biol\u00f3gicos e sociais muito particulares. E, cada vez mais, estamos adicionando intelig\u00eancia artificial na forma de agentes online e rob\u00f4s f\u00edsicos entre n\u00f3s, que interagem connosco como se fossem entidades sociais. E esses tipos de agentes que vamos estar a adicionar aos nossos sistemas v\u00e3o desde carros aut\u00f3nomos nas estradas a m\u00e1quinas de checkout em lojas, a rob\u00f4s humanoides em lares ou f\u00e1bricas ou em campos de batalha ou em situa\u00e7\u00f5es de combate a inc\u00eandios, at\u00e9 agentes aut\u00f3nomos desmaterializados, como bots online e assistentes digitais de IA nos nossos telefones ou nos nossos \u00f3culos ou nos nossos locais de trabalho. E estas tecnologias interagem connosco num campo de igualdade como se fossem humanos. E elas dar\u00e3o origem a sistemas h\u00edbridos de humanos e m\u00e1quinas. E esses sistemas oferecem oportunidades para um novo tipo de intelig\u00eancia artificial social.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Agora, deixe-me dar-lhe apenas um exemplo simples disto. Quando voc\u00ea recebe, por exemplo, um assistente digital, como uma Alexa, o fabricante desse dispositivo est\u00e1 muito preocupado com a intera\u00e7\u00e3o humano-m\u00e1quina. E essa intera\u00e7\u00e3o humano-m\u00e1quina \u00e9 otimizada. Por exemplo, voc\u00ea nunca compraria a Alexa se toda vez que precisasse de algo dela, tivesse que dizer, desculpe, Alexa, lamento muito interromp\u00ea-la. Se voc\u00ea n\u00e3o se importar, poderia, por favor, dizer-me a palavra? [00:01:35] clima amanh\u00e3, certo? Isso seria considerado um n\u00edvel absurdo de cortesia. Voc\u00ea espera poder dizer, Alexa, clima, e ent\u00e3o a m\u00e1quina responde obedientemente. E isso est\u00e1 bem at\u00e9 voc\u00ea trazer essa m\u00e1quina para sua casa e seus filhos falarem com essa m\u00e1quina e aprenderem a ser mal-educados. E ent\u00e3o eles v\u00e3o para o parque e s\u00e3o mal-educados com outras crian\u00e7as. Assim, essa m\u00e1quina que foi adicionada ao nosso meio, n\u00e3o se trata apenas da intera\u00e7\u00e3o humano-m\u00e1quina, mas da intera\u00e7\u00e3o humano-humano na presen\u00e7a de m\u00e1quinas. E o que me interessa n\u00e3o \u00e9 apenas a intera\u00e7\u00e3o humano-humano na presen\u00e7a de m\u00e1quinas. E podemos usar a compreens\u00e3o da estrutura e fun\u00e7\u00e3o das redes sociais para avaliar os usos e o impacto da IA social dentro e sobre grupos humanos, em rela\u00e7\u00e3o a fatores como confian\u00e7a e coopera\u00e7\u00e3o, que s\u00e3o necess\u00e1rios para que grupos de pessoas trabalhem juntos, e que afetam o comportamento dessas coletividades.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ent\u00e3o, deixe-me destacar um pouco do trabalho que estamos a fazer, utilizando v\u00e1rias abordagens para experi\u00eancias de rede envolvendo intelig\u00eancia artificial. Estas experi\u00eancias avaliam como a IA pode afetar a estrutura e a fun\u00e7\u00e3o das intera\u00e7\u00f5es sociais humanas. [00:02:45] Agora h\u00e1 uma classe de problemas de a\u00e7\u00e3o coletiva nas intera\u00e7\u00f5es sociais que conhecemos como problemas de coordena\u00e7\u00e3o. Ou seja, estes s\u00e3o problemas em que temos de trabalhar juntos se quisermos criar algo \u00fatil. E \u00e0s vezes resolvemos estes problemas criando institui\u00e7\u00f5es centralizadas como a pol\u00edcia, os tribunais ou os governos. Mas muitas vezes conseguimos resolver problemas de a\u00e7\u00e3o coletiva que exigem que coordenemos ou cooperemos com grandes n\u00fameros de pessoas de uma forma descentralizada. Na verdade, evolu\u00edmos para ter esta capacidade. E um tipo espec\u00edfico de problema de a\u00e7\u00e3o coletiva com o qual gostaria de come\u00e7ar hoje \u00e9, de fato, a coordena\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ent\u00e3o, por exemplo, para evitar este engarrafamento, as pessoas t\u00eam de coordenar-se para fazer algo diferente dos seus vizinhos. Portanto, se todos sa\u00edrem de casa ao mesmo tempo, todos ficar\u00e3o presos no engarrafamento. Mas se, se ajustarem os seus hor\u00e1rios de sa\u00edda e sa\u00edrem em intervalos, ent\u00e3o ningu\u00e9m ficar\u00e1 no engarrafamento. Agora, claro, poderia haver algum tipo de autoridade central que coordenasse isto. Voc\u00eas saem primeiro, depois voc\u00eas, e depois voc\u00eas. [00:03:45] Mas idealmente, o que se desejaria \u00e9 algum tipo de forma descentralizada, n\u00e3o de cima para baixo, de seres humanos coordenando-se para resolver este problema.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ent\u00e3o, aqui estava o nosso primeiro experimento que foi publicado em 2017 sobre sistemas h\u00edbridos que exploravam como a IA poderia ajudar com um desafio deste tipo. E explor\u00e1mos o desempenho de grupos humanos que estavam envolvidos numa tarefa de coordena\u00e7\u00e3o. E o nosso paradigma foi pegar emprestado da ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o algo conhecido como o problema da colora\u00e7\u00e3o de grafos. Este \u00e9 um problema cl\u00e1ssico na ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o. Mas o que fizemos foi pegar isso e colocar seres humanos nessa situa\u00e7\u00e3o. Ent\u00e3o, o que fizemos foi reunir 4.000 pessoas e coloc\u00e1-las em 230 grupos online. Esses seres humanos foram inseridos nesses grupos. E foram atribu\u00eddos aleatoriamente a um lugar dentro de uma rede artificial que cri\u00e1mos, cuja estrutura se assemelhava vagamente a redes humanas reais. E foram colocados nesses lugares e informados de que estavam atribu\u00eddos a uma das tr\u00eas cores, [00:04:46] um roxo, laranja, roxo, laranja e rosa. E foram instru\u00eddos a escolher uma cor diferente da dos seus vizinhos.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">E eles tiveram cinco minutos para fazer isso. Assim, essas pessoas olhariam ao redor para os seus vizinhos. Cada pessoa olharia ao redor e diria, como, este cara aqui \u00e9 rosa. Ele v\u00ea que tem um vizinho rosa e um vizinho laranja. O que ele deve fazer \u00e9 mudar para a cor roxa. E as linhas vermelhas aqui indicam conflitos de cor. Em outras palavras, se as duas cores dos n\u00f3s adjacentes forem as mesmas, eles recebem uma linha vermelha. E as linhas de fundo roxas indicam a estrutura das intera\u00e7\u00f5es sociais. Portanto, voc\u00ea coloca as pessoas aqui. Elas olham ao redor para os seus vizinhos a cada segundo ou segundo e meio. Elas fazem uma mudan\u00e7a consistente com o objetivo de que todos devem escolher uma cor diferente dos seus vizinhos nos pr\u00f3ximos cinco minutos. E se o fizerem, ent\u00e3o, e s\u00f3 ent\u00e3o, ser\u00e3o pagos. Eu vou pagar voc\u00eas para trabalharem juntos. E se todos trabalharem juntos de forma descentralizada para resolver o problema, todos ser\u00e3o pagos. Caso contr\u00e1rio, n\u00e3o recebem nada, certo? Portanto, aqui est\u00e1 o que acontece neste experimento. Aqui no eixo x est\u00e1 o tempo em segundos at\u00e9 o limite de cinco minutos. [00:05:47] O jogo dura cinco minutos, aqui em algum lugar. E aqui no eixo y est\u00e1 a fun\u00e7\u00e3o objetivo ou o n\u00famero de conflitos de cor. E assim aqui no in\u00edcio, h\u00e1 12 conflitos de cor. Eles s\u00e3o aleatoriamente atribu\u00eddos as suas cores iniciais. E isso \u00e9 mostrado aqui neste pequeno histograma. E assim, as pessoas come\u00e7am a olhar ao redor e mudar as suas cores. Voc\u00ea sabe, elas mudam e mudam. E elas chegam a este ponto onde agora alcan\u00e7aram a situa\u00e7\u00e3o em que h\u00e1 um conflito de cor entre essas duas pessoas. E esse conflito, no entanto, \u00e9 o que chamamos de conflito irreconcili\u00e1vel. Assim, as linhas laranja claras s\u00e3o conflitos resolv\u00edveis. Esse aqui, ele pode fazer uma movimenta\u00e7\u00e3o para roxo que resolve o conflito. Mas esses caras que est\u00e3o laranja, n\u00e3o h\u00e1 movimento que possam fazer que reduza o n\u00famero de conflitos de cor no seu bairro, certo? Este cara n\u00e3o pode mudar para roxo porque, na verdade, se mudar para roxo, ter\u00e1 mais conflitos. Ele tem, tipo, quatro vizinhos roxos. E n\u00e3o pode mudar para rosa porque tem dois vizinhos rosas. Ent\u00e3o, ele olha e diz, bem, o menor conflito que tenho \u00e9 apenas ficar laranja. Portanto, agora esse grupo est\u00e1 preso, certo? [00:06:49] Eles t\u00eam um conflito irreconcili\u00e1vel e nada pode acontecer. Nenhum progresso pode ser feito na solu\u00e7\u00e3o do problema de a\u00e7\u00e3o coletiva at\u00e9 que uma dessas duas pessoas fa\u00e7a um movimento contraintuitivo, trocando de cor para roxo ou rosa, e aumentando temporariamente os conflitos. E \u00e9, de fato, isso que acontece. E ent\u00e3o o tempo passa, e os seres humanos aos 245 segundos resolvem o problema. A m\u00e1quina detecta a solu\u00e7\u00e3o, para o jogo e os paga, certo?<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Agora, porque fomos astutos, o que fizemos foi alguns experimentos onde substitu\u00edmos furtivamente alguns dos seres humanos por bots. E avaliamos como a adi\u00e7\u00e3o de bots dotados de IA para criar um sistema h\u00edbrido afetou o desempenho do grupo. \u00c9 poss\u00edvel adicionar alguns bots a grupos humanos e melhorar a sua capacidade de coordena\u00e7\u00e3o quando enfrentam tal desafio? O que fizemos foi adicionar tr\u00eas bots, e variamos experimentalmente dois eixos. Onde os bots foram colocados, onde eles entraram aleatoriamente na rede, onde foram colocados no [00:07:51] centro da rede, ou onde foram colocados na periferia da rede. E manipulamos aleatoriamente a sua capacidade de IA de forma muito trivial e simples. Ou seja, manipulamos se os bots agiam com perfei\u00e7\u00e3o ou agiam com um pouco de ru\u00eddo.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Na situa\u00e7\u00e3o de perfei\u00e7\u00e3o, a cada um segundo e meio, os bots olhavam em volta para os seus vizinhos e ent\u00e3o escolhiam a cor que tinha menos conflitos com os seus vizinhos. O que se pode considerar um comportamento irracional. Na situa\u00e7\u00e3o de 10% de ru\u00eddo, faziam isso, mas 10% do tempo, escolhiam uma cor aleat\u00f3ria. E na situa\u00e7\u00e3o de 30% de ru\u00eddo, faziam isso, mas 30% do tempo, escolhiam uma cor aleat\u00f3ria. Portanto, fizemos com que os bots, digamos, se tornassem cada vez mais propensos a erros, cada vez mais barulhentos.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">E ent\u00e3o olhamos para, t\u00ednhamos, eu penso, algo como, vamos come\u00e7ar com um grupo de controle. Plotamos aqui no eixo x o tempo, e estas s\u00e3o curvas de sobreviv\u00eancia. No eixo y est\u00e1 a probabilidade de que o grupo como um todo n\u00e3o tenha resolvido o jogo de coordena\u00e7\u00e3o. Portanto, aqui, se olharem para aqui, por exemplo, no in\u00edcio, no tempo zero, [00:08:51] 100% dos \u00fanicos grupos humanos, as sess\u00f5es com apenas humanos, est\u00e3o em laranja. No in\u00edcio, 100% dos grupos apenas humanos n\u00e3o resolveram o jogo. E ent\u00e3o, \u00e0 medida que o tempo passa, cada vez mais grupos humanos resolvem o jogo, de forma que ao final dos cinco minutos, talvez 60% dos grupos apenas humanos tenham resolvido o jogo.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bem, o que acontece \u00e9 que se colocar 10% de bots barulhentos na posi\u00e7\u00e3o central da rede, voc\u00ea obt\u00e9m um desempenho visivelmente melhorado. Aqui, substancialmente mais grupos de pessoas, quando os bots que tinham um pouco de ru\u00eddo foram adicionados ao meio, foram capazes de resolver o problema. De fato, eles reduziram o tempo m\u00e9dio de solu\u00e7\u00e3o de 232 segundos para 103 segundos. E h\u00e1 outras descobertas tamb\u00e9m nesses dados. Bots perfeitos e bots excessivamente barulhentos foram ambos in\u00fateis. Era necess\u00e1rio algum tipo de calibra\u00e7\u00e3o. Foram os 10% de bots barulhentos que foram os mais \u00fateis. E tamb\u00e9m a posi\u00e7\u00e3o dos bots teve algum impacto. Mas, crucialmente, nesses experimentos, tamb\u00e9m encontramos que seres humanos que n\u00e3o estavam conectados aos bots, [00:09:52] que estavam mais longe na rede. Assim, nos gr\u00e1ficos, havia algumas pessoas conectadas aos bots e outras que n\u00e3o estavam. Descobrimos que mesmo essas pessoas come\u00e7aram a mudar a maneira como jogavam. Ent\u00e3o, houve um efeito em cascata, um efeito de ondula\u00e7\u00e3o. Os benef\u00edcios de como o bot estava interagindo com seus humanos se propagaram pela rede e come\u00e7aram a afetar as intera\u00e7\u00f5es humanas ainda mais distantes na rede. Em outras palavras, os bots ajudaram os humanos a se ajudarem, e os benef\u00edcios do ru\u00eddo se dispersaram dentro deste sistema social.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Agora deixe-me esclarecer ainda mais as ideias sobre este desafio coletivo e como estes simples agentes de IA podem ajudar com outra analogia. Ent\u00e3o, imagine que voc\u00ea tem um plano. Isso \u00e9 como um gradiente descendente em aprendizado de m\u00e1quina, por exemplo. Ent\u00e3o voc\u00ea tem um plano, e voc\u00ea tem colinas e uma montanha. E voc\u00ea tem diferentes colinas, ok, de diferentes alturas. E voc\u00ea tem uma montanha l\u00e1 em cima que \u00e9 a montanha mais alta. Ent\u00e3o voc\u00ea vai cair, eu vou levar quatro de voc\u00eas, e vou deix\u00e1-los aqui, e vou algemar voc\u00eas juntos, cada um olhando em uma dire\u00e7\u00e3o cardinal diferente, [00:10:54] e vou colocar uma venda em voc\u00eas. E vou dizer a voc\u00eas, encontrem a montanha mais alta. Ent\u00e3o voc\u00eas conversam entre si e dizem, bem, por que n\u00e3o damos cada um um passo em nossa dire\u00e7\u00e3o e reportamos de volta para a equipe? Assim, voc\u00ea d\u00e1 um passo para o norte e diz que est\u00e1 subindo daqui. E o sul diz que est\u00e1 descendo daqui. E o leste e o oeste dizem que est\u00e1 lateral daqui. Ent\u00e3o voc\u00eas concordam, vamos dar um passo para o norte. E voc\u00eas continuam fazendo isso de forma iterativa at\u00e9 chegarem a um ponto em que todos dizem que est\u00e1 descendo daqui.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Voc\u00eas encontraram a montanha mais alta? N\u00e3o. (...) O que voc\u00eas fizeram? Encontraram a colina mais pr\u00f3xima.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Agora, alguma vez encontrar\u00e1s a montanha mais alta? N\u00e3o. Nunca encontrar\u00e1s a montanha mais alta. Est\u00e1s preso. Est\u00e1s otimizado localmente, mas globalmente sub-otimizado. E para otimizar globalmente, precisas de um pouco de ru\u00eddo. Precisamos, ocasionalmente, de permitir que este grupo de pessoas d\u00ea um passo contraintuitivo para baixo da montanha ou para descer a colina. Assim, eles fazem uma sequ\u00eancia, \u00e0s vezes por acaso, de uma sequ\u00eancia de passos at\u00e9 voltarem para o plano. E, em seguida, navegam por todo este paisagem de fitness, explorando todos esses picos at\u00e9 que acabem neste pico. [00:11:56] E este alto pico tende, o \u00f3timo global, tende a ser um estado receptor porque leva muito mais ru\u00eddo para sair desse pico do que dos outros picos. E agora, oscillas ao redor do \u00f3timo global. Assim, no nosso trabalho, temos explorado este tipo de programa\u00e7\u00e3o simples inserida em sistemas sociais para ver se podemos melhorar o desempenho dos seres humanos na abordagem de diversos tipos de problemas de a\u00e7\u00e3o coletiva.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Agora, outro problema de a\u00e7\u00e3o coletiva envolve um desafio diferente, que \u00e9 a coopera\u00e7\u00e3o, n\u00e3o a coordena\u00e7\u00e3o. Os humanos muitas vezes t\u00eam de cooperar para produzir o que \u00e9 conhecido como bem p\u00fablico. E um farol \u00e9 um dos exemplos can\u00f3nicos de um bem p\u00fablico. Um bem p\u00fablico tem duas caracter\u00edsticas can\u00f3nicas. Antes de mais, \u00e9 o que se chama n\u00e3o-excludente. E isso significa que outras pessoas n\u00e3o podem ser impedidas de us\u00e1-lo. Se voc\u00ea construir um farol para o seu pr\u00f3prio benef\u00edcio, porque est\u00e1 a navegar nos mares e n\u00e3o quer colidir com a costa, isso \u00e9 \u00f3timo para si, mas voc\u00ea n\u00e3o pode impedir ningu\u00e9m mais de us\u00e1-lo, ok? N\u00e3o-excludente. [00:12:58] E tamb\u00e9m \u00e9 n\u00e3o-rivaliz\u00e1vel. Isso significa que o consumo por uma pessoa n\u00e3o reduz o consumo por outras. Se eu usar a luz do meu farol, n\u00e3o fica menos luz para si usar. E isso \u00e9 diferente, por exemplo, de um peda\u00e7o de bolo. Se eu tenho um peda\u00e7o de bolo, \u00e9 meu, certo? Eu posso impedir que voc\u00ea o coma. E se eu o comer, n\u00e3o sobra nenhum para si, ok? Portanto, o bem p\u00fablico tem essas caracter\u00edsticas, e s\u00e3o essas caracter\u00edsticas que tornam muito dif\u00edcil produzir bens p\u00fablicos. Porque quando se trata de construir um farol, \u00e9 muito tentador colocar seus interesses individuais contra os interesses do grupo. Se voc\u00ea n\u00e3o contribuir para a constru\u00e7\u00e3o do farol, ainda pode beneficiar dele. E assim, todos s\u00e3o tentados a n\u00e3o fazer nada, e ent\u00e3o o farol n\u00e3o \u00e9 constru\u00eddo, em detrimento de todos. E tamb\u00e9m vale a pena enfatizar que os bens p\u00fablicos s\u00e3o \u00fateis, porque com eles voc\u00ea pode realmente produzir coisas, como viagens seguras no mar. E como tal, o subinvestimento em bens p\u00fablicos \u00e9 um s\u00e9rio problema na nossa sociedade, e tamb\u00e9m passou a ser conhecido como a trag\u00e9dia dos bens comuns. Esses bens p\u00fablicos, por exemplo, as normas de confian\u00e7a que mantemos entre n\u00f3s s\u00e3o eficientes. [00:14:01] Pense em quando voc\u00ea estava no ensino secund\u00e1rio. Alguns de voc\u00eas foram para um ensino secund\u00e1rio onde os alunos confiavam uns nos outros, e isso significava que voc\u00ea podia deixar as suas mochilas sozinhas no corredor e n\u00e3o se preocupar que algu\u00e9m as roubaria. Outros de voc\u00eas foram para escolas secund\u00e1rias onde n\u00e3o havia as mesmas normas de confian\u00e7a, e agora voc\u00ea tinha de trancar a sua mochila ou mant\u00ea-la consigo o tempo todo. Em qual desses dois ambientes voc\u00ea acha que teria um aprendizado melhor? Certo? No primeiro ambiente. Portanto, essa norma que \u00e9 mantida coletivamente \u00e9 produtiva. Nesse caso, produtiva de aprendizado. Aqui, produtiva de viagens seguras no mar e assim por diante.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por isso, a coopera\u00e7\u00e3o em grupos humanos para produzir bens p\u00fablicos \u00e9 desafiadora, e v\u00e1rios mecanismos s\u00e3o necess\u00e1rios para sustent\u00e1-la. Fizemos muitos experimentos que envolvem colocar humanos em grupos de rede e pedir-lhes que joguem diversos tipos de jogos de bens p\u00fablicos com os seus vizinhos, manipulando v\u00e1rias caracter\u00edsticas estruturais e outras ao longo dos anos. Por exemplo, come\u00e7\u00e1mos h\u00e1 anos com um experimento em que as pessoas foram colocadas numa rede como esta. Elas foram apresentadas aos seus vizinhos e jogaram um jogo de bens p\u00fablicos, como, por exemplo, da economia comportamental, [00:15:03] onde eu poderia dar um pouco de dinheiro a cada um dos meus vizinhos. Supondo que eu pegasse um d\u00f3lar e o dividisse entre os meus vizinhos. Depois, os cientistas dobram o d\u00f3lar. Portanto, digamos que eu tenho quatro vizinhos. Digamos que eu tenho tr\u00eas vizinhos, e eu dou um d\u00f3lar ao grupo. Isso torna-se dois d\u00f3lares. Esses dois d\u00f3lares s\u00e3o divididos entre n\u00f3s quatro. Ent\u00e3o, o grupo todo ganha riqueza em dois d\u00f3lares, mas eu s\u00f3 recebo de volta 50 c\u00eantimos. Os dois divididos por quatro, recebo de volta 50 c\u00eantimos. Portanto, tenho que fazer um sacrif\u00edcio para o benef\u00edcio dos outros. Assim, naturalmente, todos dizem: eu n\u00e3o quero sacrificar. Deixem que os outros ot\u00e1rios d\u00eaem o dinheiro. Eu n\u00e3o vou dar nada, e espero que os outros contribuam. Mas, claro, se todos fizerem isso, haver\u00e1 um colapso novamente. E o melhor comportamento \u00e9 que todos contribuam ao m\u00e1ximo. Ent\u00e3o, aqui nesta situa\u00e7\u00e3o, come\u00e7amos o jogo. Os pontos azuis s\u00e3o as pessoas cooperativas e legais. Eles d\u00e3o ao m\u00e1ximo aos seus vizinhos e est\u00e3o a criar bens p\u00fablicos, como construir o farol. E os pontos vermelhos s\u00e3o os exploradores que n\u00e3o fazem contribui\u00e7\u00f5es, conhecidos tamb\u00e9m como os defeituosos. E o que descobrimos neste experimento \u00e9 que reproduzimos um resultado que \u00e9 conhecido h\u00e1 30 anos, [00:16:03] que \u00e9 que a coopera\u00e7\u00e3o colapsa em grupos, certo? No final do jogo, v\u00e1rias rondas depois, praticamente todos se tornam defeituosos, exceto essas pequenas pessoas azuis aqui ao lado, mantendo a civiliza\u00e7\u00e3o viva, entre eles. Voc\u00ea tamb\u00e9m pode pensar, novamente, para recordar o ensino secund\u00e1rio para os alunos. Lembrem-se daquela situa\u00e7\u00e3o em que o seu professor de ci\u00eancias designou quatro de voc\u00eas para fazerem um trabalho em grupo e voc\u00eas iam receber a mesma nota. E voc\u00ea \u00e9 atribu\u00eddo a outros tr\u00eas perdedores. Agora voc\u00ea tem duas escolhas. Ou voc\u00ea faz todo o trabalho, e eles tamb\u00e9m recebem A's porque voc\u00ea quer um A. Ou voc\u00ea diz: isso \u00e9 rid\u00edculo. Eu n\u00e3o quero que esses tipos pregui\u00e7osos se beneficiem do meu trabalho duro. E voc\u00ea diz: eu n\u00e3o vou fazer nada, e todos voc\u00eas recebem F's, certo? Isso \u00e9 um dilema terr\u00edvel. Bem, o que acontece aqui \u00e9 que os seres humanos, eventualmente, escolhem a \u00faltima op\u00e7\u00e3o. Todos optam por receber F's porque n\u00e3o querem ser ot\u00e1rios e continuar a contribuir. Portanto, a coopera\u00e7\u00e3o colapsa em sistemas sociais como um resultado geral. Mas o que fizemos \u00e9 que, mais uma vez, adicion\u00e1mos alguns, embora diferentes, tipos de bots ao sistema. Adicion\u00e1mos alguns bots que eram dotados de A. [00:17:05] E esses bots eram como pequenos intermedi\u00e1rios de casamento. Eles intermediavam intera\u00e7\u00f5es sociais. Olhavam ao seu redor localmente para ver quem estava a interagir com quem e davam sugest\u00f5es \u00e0s pessoas no sistema. Voc\u00ea sabe, voc\u00ea deveria cortar a liga\u00e7\u00e3o com aquele defeituoso que est\u00e1 a tirar vantagem de voc\u00ea e formar um la\u00e7o com este bom rapaz aqui em vez disso. E este conselho gentil de reestrutura\u00e7\u00e3o que usa apenas conhecimento local. N\u00e3o h\u00e1 professor a ordenar \u00e0s pessoas que sejam legais. N\u00e3o h\u00e1 pol\u00edcia. N\u00e3o h\u00e1 tribunal. N\u00e3o h\u00e1 autoridade centralizada a executar isso. Apenas atuando com conhecimento local, descobrimos que esses bots poderiam, nos nossos experimentos com mais de 1.000 pessoas em 64 grupos, n\u00e3o s\u00f3 estabilizar a coopera\u00e7\u00e3o, mas pela primeira vez, mostramos um resultado de que a coopera\u00e7\u00e3o poderia, de fato, aumentar a partir da linha de base quando esses tipos de bots foram adicionados. E a DeepMind posteriormente replicou os nossos resultados e os estendeu em outro artigo que apareceu cerca de um ano ou dois depois deste.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Agora, em mais um experimento, explor\u00e1mos como os bots podem afetar a criatividade do grupo. [00:18:07] porque encontrar novas ideias \u00e9 dif\u00edcil. E a teoria e os experimentos sugerem que os grupos podem ser melhores a identificar e preservar inova\u00e7\u00f5es do que os indiv\u00edduos ao partilhar as suas descobertas.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mas a inova\u00e7\u00e3o dentro dos grupos enfrenta os seus pr\u00f3prios desafios, incluindo o pensamento de grupo. Certo? Se juntar um grupo de pessoas, podem convergir prematuramente para uma ideia sub\u00f3tima.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ou voc\u00ea pode imaginar, deve imaginar, que um grupo de pessoas pode coletivamente ter mais sabedoria, pode conseguir apresentar mais ideias. Por exemplo, se voc\u00ea der ao grupo a tarefa de aperfei\u00e7oar uma vara de pescar, voc\u00ea sabe, a primeira pessoa pode dizer, bem, por que n\u00e3o colocamos um gancho na ponta de uma corda? E ent\u00e3o a pessoa est\u00e1 segurando a corda com um gancho. E algu\u00e9m diz, por que n\u00e3o adicionamos um pau \u00e0 corda? Oh, isso \u00e9 uma \u00f3tima ideia. Ent\u00e3o eles combinam o seu conhecimento e fazem isso. E algu\u00e9m diz, bem, a isca com o gancho est\u00e1 flutuando \u00e0 superf\u00edcie. Vamos adicionar uma onda para que des\u00e7a. Bem, agora desce demais. Que tal adicionarmos um flutuador para sabermos onde est\u00e1 e assim por diante. E assim as pessoas inovam, partilham conhecimento entre si, preservam conhecimento ao longo do tempo, [00:19:08] e voc\u00ea obt\u00e9m esses artefatos culturais que s\u00e3o o produto composto de m\u00faltiplas pessoas a partilhar ideias e a ser criativas.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Assim, quer\u00edamos criar um jogo em que grupos de pessoas procurassem numa paisagem por uma ideia \u00f3tima. E decidimos usar substantivos como um proxy para ideias. E escolhemos 20.000 substantivos do corpus cl\u00e1ssico de word-to-vec da ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o. Portanto, escolhemos 20.000 substantivos. E a dist\u00e2ncia entre esses substantivos poderia ser definida pela m\u00e9trica de similaridade cosseno. Voc\u00ea pode imaginar um espa\u00e7o vetorial hiperdimensional em que gato \u00e9 mais similar a cachorro do que a mesa. E a maneira como eles fizeram isso foi analisando com que frequ\u00eancia as palavras gato e cachorro apareciam juntas em websites. Portanto, eles tinham um universo de websites e um universo de 20.000 substantivos. E disseram que esses dois substantivos costumam aparecer juntos e esses dois outros substantivos n\u00e3o costumam aparecer juntos. Eles criaram um espa\u00e7o vetorial de 300 dimens\u00f5es. [00:20:08] E agora voc\u00ea pode descrever qu\u00e3o similares s\u00e3o quaisquer dois substantivos. E decidimos usar substantivos como um proxy para ideias. Pegamos esses 20.000 substantivos. E depois escolhemos um conjunto de substantivos. Imagine que escolhemos um substantivo, mas escolhemos um conjunto. Um substantivo aleat\u00f3rio de todos esses, como braggadocio, por exemplo, era um substantivo. Portanto, escolhemos braggadocio. E dizemos que essa \u00e9 a ideia perfeita que queremos que este grupo de pessoas encontre. E ent\u00e3o todos os substantivos que est\u00e3o pr\u00f3ximos de braggadocio caem neste espa\u00e7o vetorial. Assim, voc\u00ea tem o substantivo de pico que recebe mais pontos, 20.000 pontos, e todos os outros substantivos at\u00e9 os mais distantes. E colocamos seres humanos neste sistema e dizemos, encontre esta palavra. N\u00e3o lhes dizemos a palavra. E depois informamos o valor em pontos das palavras. Assim, eles come\u00e7am a adivinhar. E \u00e0 medida que adivinham, recebem feedback. E dizem, ah, esta palavra tem mais pontos do que outra palavra. E eles v\u00e3o chegado mais perto e come\u00e7am a compartilhar o conhecimento entre si. Est\u00e3o tentando ser criativos para resolver o problema.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Assim, cada substantivo est\u00e1 relacionado a outros em um espa\u00e7o sem\u00e2ntico ou uma paisagem sem ajuste. [00:21:10] E tivemos 18 diferentes substantivos-alvo, como se tiv\u00e9ssemos puxado um pico da paisagem desses 20.000 substantivos em 18 locais diferentes em 18 paisagens distintas. E esses substantivos eram deliberadamente incomuns, como fratric\u00eddio, cal\u00e7o, sarcoma, cartografia e assim por diante. E ent\u00e3o realizamos experimentos envolvendo v\u00e1rias condi\u00e7\u00f5es onde as pessoas estavam sozinhas tentando navegar pela paisagem, onde as pessoas estavam em grupos trabalhando juntas para navegar pela paisagem, ou onde as pessoas estavam em grupos, mas tamb\u00e9m tinham alguns bots l\u00e1 tentando ajud\u00e1-las a serem criativas. E os bots funcionaram porque podiam passar informa\u00e7\u00f5es de uma regi\u00e3o da rede para outra, comunicando-se entre si. Por exemplo, o bot n\u00famero dois poderia passar a palavra c\u00e9u ou carro para o bot n\u00famero um. Ent\u00e3o, aqui est\u00e1 um exemplo de rede.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">N\u00f3s introduzimos as pessoas. Os pontos quadrados s\u00e3o bots. E este bot tem quatro intera\u00e7\u00f5es e este bot tem, n\u00e3o sei, seis ou sete intera\u00e7\u00f5es. Os seres humanos no in\u00edcio come\u00e7am a adivinhar. [00:22:12] Eles n\u00e3o t\u00eam qualquer base para um palpite na primeira rodada do jogo. Eles adivinham c\u00e9u, carro, coelho, rato, c\u00e3o, gato, mesa. Como se eu perguntasse a voc\u00eas, escolham um substantivo para adivinhar, voc\u00eas escolheriam casa ou sol ou lua ou gato ou c\u00e3o ou algum substantivo pequeno t\u00edpico. E agora eles s\u00e3o informados sobre o valor em pontos, como de semelhante \u00e9 a palavra rato, c\u00e3o, gato, mesa, e assim por diante, em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 sarcoma. E eles recebem o valor em pontos desses substantivos em rela\u00e7\u00e3o ao substantivo alvo, que \u00e9 sarcoma. E ent\u00e3o esses valores em pontos s\u00e3o anunciados a eles. E ent\u00e3o este bot pode olhar para os valores em pontos dos humanos ao seu redor e pode transmitir ou uma escolha aleat\u00f3ria para este bot ou o maior valor em pontos ou o menor valor em pontos, uma esp\u00e9cie de canal de comunica\u00e7\u00e3o pelos fundos disseminando informa\u00e7\u00f5es de uma regi\u00e3o de um grupo de pessoas tentando resolver o problema para outra regi\u00e3o. Ent\u00e3o vamos olhar alguns exemplos para entender melhor isso, porque isso pode ser dif\u00edcil de compreender. As pessoas jogaram este jogo por cerca de 25 rodadas. E aqui est\u00e1 a similaridade cosseno com um substantivo alvo, que \u00e9 a palavra fratric\u00eddio. Ok, ent\u00e3o s\u00e3o 20.000 substantivos. [00:23:13] O fratric\u00eddio tem 20.000 pontos. E as outras palavras t\u00eam outros pontos. E aqui est\u00e1 uma pessoa sozinha, uma pessoa por conta pr\u00f3pria que est\u00e1 adivinhando. Ent\u00e3o seu primeiro palpite \u00e9 bit. E eles s\u00e3o informados sobre qu\u00e3o semelhante \u00e9 a palavra bit ao fratric\u00eddio. E ent\u00e3o seu pr\u00f3ximo palpite \u00e9 nascimento. E eles obt\u00eam um grande aumento na similaridade cosseno, porque voc\u00ea pode imaginar que a palavra nascimento est\u00e1 mais pr\u00f3xima da palavra fratric\u00eddio do que a palavra bit. Ok? E ent\u00e3o eles tentam dinheiro a seguir. Isso \u00e9 pior. Depois eles tentam macaco. Isso \u00e9 ainda pior. Eles verificam. Fazem uma verifica\u00e7\u00e3o de sanidade. Eles tentam nascimento. Isso aumenta novamente. Depois tentam beb\u00ea. N\u00e3o \u00e9 um mau palpite. Nascimento para beb\u00ea. Mas beb\u00ea os afasta mais do fratric\u00eddio. E ent\u00e3o dama e assim por diante. E eles navegam. E est\u00e3o adivinhando. E est\u00e3o adivinhando. E est\u00e3o adivinhando. E n\u00e3o chegam perto do fratric\u00eddio no final. Agora, nesta outra situa\u00e7\u00e3o, temos um grupo de pessoas, mas sem bots. E agora as pessoas podem, al\u00e9m de fazerem os seus pr\u00f3prios palpites, ver os palpites das pessoas ao seu redor. E construir sobre as ideias dos outros. Ok? Criado. Como fazer a vara de pescar juntos. [00:24:13] Ent\u00e3o esta pessoa, o seu primeiro palpite \u00e9 c\u00e3o. Mas o seu pr\u00f3ximo palpite \u00e9 escudo. Voc\u00ea pode ver que escudo est\u00e1 mais pr\u00f3ximo de fratric\u00eddio do que c\u00e3o. E esta pessoa est\u00e1 adivinhando e adivinhando e recebendo input dos seus vizinhos. E, no final, ele se aproxima cada vez mais. Ele termina com a palavra inimigo. Ok? Na verdade, soldado foi o seu melhor palpite. Teve o maior valor em pontos durante sua trajet\u00f3ria.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ent\u00e3o, como \u00e9 que a adi\u00e7\u00e3o dos bots fez diferen\u00e7a? Isto, novamente, mostra o resumo dos resultados. No eixo x est\u00e1 a ronda. No eixo y est\u00e1 a m\u00e9dia de semelhan\u00e7a cosseno neste espa\u00e7o vetorial hiperdimensional, que \u00e9 uma medida do desempenho do grupo. E aqui est\u00e1 um grupo de humanos que est\u00e3o a agir, a adivinhar sozinhos. Portanto, os humanos que est\u00e3o a adivinhar por conta pr\u00f3pria n\u00e3o se saem muito bem, certo? Eles, eles, sabem, \u00e9 apenas uma quest\u00e3o de sorte se conseguem de alguma forma, ou, sabe, alguma capacidade inata em cada humano individual. Eles ficam um pouco melhores com o tempo, aproximando-se. Todos os grupos superam os indiv\u00edduos sozinhos. E este \u00e9 um resultado antigo que \u00e9 conhecido. Um grupo de pessoas \u00e9 mais criativo do que um conjunto de praticantes individuais de tamanho semelhante. Mas o que encontramos \u00e9 que, se adicionarmos o bot mais semelhante, o bot que olhou para os seus vizinhos, [00:25:17] e descobriu qual \u00e9 o seu consenso local sobre aqui? Meus humanos parecem pensar que esta \u00e9 uma boa palavra. E depois passa para o bot em uma parte distante da rede. Esse bot melhorou substancialmente o desempenho deste grupo de pessoas para fazer uma descoberta. Voc\u00ea deve ser capaz de imaginar como isso poderia funcionar em um grupo de engenheiros ou qualquer outro trabalhador do conhecimento. Como, por exemplo, voc\u00ea pode distribuir conhecimento de maneira eficiente, evitando o pensamento de grupo e promovendo a criatividade, ao projetar bots que ajudam os humanos a ajudarem-se a si mesmos. O bot aqui n\u00e3o tem, n\u00e3o tem um c\u00e9rebro. N\u00e3o est\u00e1, est\u00e1 a sugerir ideias por conta pr\u00f3pria. Est\u00e1 apenas a ajudar os humanos a espalhar as ideias entre si.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Portanto, agentes de IA simples com comportamento interpret\u00e1vel podem aumentar a capacidade de descoberta criativa em grupos humanos ao partilhar ideias em torno das quais h\u00e1 consenso local em uma parte do grupo com pessoas em uma parte distante do grupo. E, como resultado, o grupo pode ter um desempenho melhor.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Agora, tamb\u00e9m come\u00e7\u00e1mos a experimentar com sistemas f\u00edsicos. E adicion\u00e1mos rob\u00f4s humanoides e n\u00e3o humanoides [00:26:19] dotados de IA simples a grupos de humanos em intera\u00e7\u00e3o cara a cara e mostramos como eles podem facilitar a colabora\u00e7\u00e3o entre grupos de humanos, ajudando-os a ultrapassar atritos ou uma incapacidade de cooperar nas suas intera\u00e7\u00f5es. Um dos meus exemplos favoritos disso \u00e9 um experimento que fiz com a minha antiga aluna de mestrado, Maggie Traeger, que est\u00e1 ao fundo e agora \u00e9 professora assistente na Notre Dame, que \u00e9 este experimento. Neste experimento, trouxemos tr\u00eas humanos reais que entraram no laborat\u00f3rio e um rob\u00f4 humanoide. E projet\u00e1mos um pequeno jogo, um jogo de trilhos de comboio, que \u00e9 jogado num tablet, e este grupo de humanos e um rob\u00f4 tinha a tarefa de colocar trilhos de comboio do ponto A ao ponto B, como os pequenos trilhos do Thomas, o Comboio. E depois oferecemos algumas pe\u00e7as que eles podiam escolher no tablet, como pe\u00e7as rectas e pe\u00e7as curvas. Mas ocasionalmente, embora parecesse que havia uma mistura de pe\u00e7as e que, em princ\u00edpio, deviam conseguir ir do ponto A ao ponto B, n\u00f3s projet\u00e1mos de forma astuta que n\u00e3o havia o n\u00famero certo de curvas para lhes permitir ir do ponto A ao ponto B. [00:27:21] Portanto, n\u00e3o conseguiam realizar a tarefa. N\u00e3o conseguiam resolver o problema, sem o saber. Certo? Assim, primeiro cada pessoa fazia a sua vez colocando uma pe\u00e7a de trilho, depois a pr\u00f3xima pessoa e a pr\u00f3xima. Estavam a trabalhar juntos para ligar o ponto A ao ponto B nos seus tablets.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">E o que fizemos neste experimento foi manipular, e eles jogaram 30 rondas deste jogo neste mundo virtual, e tivemos 51 grupos, manipul\u00e1mos o estilo de conversa\u00e7\u00e3o dos rob\u00f4s, especificamente se o rob\u00f4 expressava vulnerabilidade ao admitir um erro. Assim, o rob\u00f4 disse, sabem, eu cometi um erro. Ou se o rob\u00f4 contava piadas de pai. Presumo que todos saibam o que s\u00e3o piadas de pai. Certo. Portanto, tamb\u00e9m fizemos com que o rob\u00f4 contasse, a prop\u00f3sito, isso \u00e9 um universal cultural, como antrop\u00f3logos na selva amaz\u00f3nica olharam para os povos ind\u00edgenas e os pais l\u00e1 tamb\u00e9m contam piadas de pai. E as crian\u00e7as ficam tipo, n\u00e3o consigo acreditar nas piadas est\u00fapidas do pap\u00e1. Mas, de qualquer forma, e na verdade h\u00e1 uma teoria sobre o que as piadas de pai s\u00e3o destinadas a refor\u00e7ar as crian\u00e7as de certa forma. Esta \u00e9 uma teoria. Mas, de qualquer forma, isso \u00e9 um tema totalmente diferente. Enfim, tivemos os nossos rob\u00f4s a contar piadas de pai ou a expressar vulnerabilidade. [00:28:21] E o que nos interessava descobrir era se mudan\u00e7as na fala dos rob\u00f4s tinham o poder de n\u00e3o apenas afetar como as pessoas interagem com os rob\u00f4s, mas tamb\u00e9m como as pessoas interagem entre si. E mais uma vez, isso oferece a perspetiva de modificar intera\u00e7\u00f5es sociais pela introdu\u00e7\u00e3o de agentes artificiais em sistemas h\u00edbridos de humanos e m\u00e1quinas.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ent\u00e3o aqui est\u00e1 um pequeno exemplo de, oh, e eu n\u00e3o te contei os resultados. Ent\u00e3o aqui est\u00e3o, aqui est\u00e1 quando temos, ent\u00e3o estas, a espessura destas linhas, mont\u00e1mos c\u00e2maras de v\u00eddeo para monitorizar quem est\u00e1 a falar com quem e quanto tempo est\u00e3o a falar. E a espessura destas linhas indica quanto a pessoa dois est\u00e1 a falar com a pessoa um e assim por diante. Ent\u00e3o a pessoa um n\u00e3o fala muito com o rob\u00f4. Essa \u00e9 uma linha fina. E quando tiveste rob\u00f4s neutros, obt\u00e9ns este padr\u00e3o. Mas quando tiveste o rob\u00f4 vulner\u00e1vel, todas estas linhas ficam mais grossas e igualam-se. Portanto, descobrimos que um rob\u00f4 vulner\u00e1vel aumentou a igualdade na fala entre os humanos, aumentou o volume de fala entre os humanos e, de facto, em resultados separados, [00:29:22] aumentou a satisfa\u00e7\u00e3o dos humanos nesse tipo de ambiente.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">E aqui est\u00e1 apenas um clipe de duas rondas diferentes que ilustram que o rob\u00f4 fala de forma neutra primeiro, na voz passiva, o que n\u00e3o afeta muito a comunica\u00e7\u00e3o humana. o rob\u00f4 diz, de uma forma muito \u00e0 Reagan, um erro foi cometido.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mas na pr\u00f3xima ronda, o rob\u00f4 diz, eu cometi um erro. E podes apenas ver o que acontece aqui. Vamos ver se conseguimos fazer isto funcionar. (pausa de 25 segundos) Portanto, ao longo de muitas, muitas dezenas de repeti\u00e7\u00f5es, este \u00e9 o tipo de padr\u00e3o que encontramos. Portanto, uma manipula\u00e7\u00e3o simples, uma manipula\u00e7\u00e3o simples no padr\u00e3o de fala do rob\u00f4 muda a forma como os humanos interagem entre si. [00:30:25] E n\u00e3o, estou a assumir, n\u00e3o leva muito a imaginar como toda a forma como projetamos os nossos chatbots e tudo o mais pode estar a afetar n\u00e3o apenas o exemplo da Alexa que te dei no in\u00edcio, como nos tratamos uns aos outros. Os humanos parecem confiar mais uns nos outros e ter mais divers\u00e3o nesta situa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Agora aqui est\u00e1 ainda, e eu acho que este \u00e9 o \u00faltimo experimento que vou mostrar a voc\u00eas e depois vou encerrar, em mais um experimento, desenvolvemos uma nova plataforma ciber-f\u00edsica para testar tais efeitos sociais e de facto \u00e9ticos de tipos simples de IA. Porque dada a natureza dos problemas de a\u00e7\u00e3o coletiva, o envolvimento da IA em grupos humanos poderia paradoxalmente e inadvertidamente suprimir normas sociais ben\u00e9ficas existentes nos humanos, como aquelas que envolvem coopera\u00e7\u00e3o e altru\u00edsmo que evolu\u00edmos como esp\u00e9cie para ter. Portanto, temos centenas de milhares de anos de sele\u00e7\u00e3o natural a trabalhar em n\u00f3s para nos tornar capazes de resolver problemas de a\u00e7\u00e3o coletiva. Ent\u00e3o a quest\u00e3o \u00e9, bem, se delegarmos parte dessa ag\u00eancia a m\u00e1quinas, perderemos a capacidade de trabalhar juntos para resolver esses problemas? [00:31:32] Vamos come\u00e7ar a depender dessas m\u00e1quinas, e assim degradamos nossa habilidade inata de cooperar e coordenar e criar e assim por diante? Assim, neste experimento, colaborando com Hiro Shirato na CMU, outro ex-aluno de gradua\u00e7\u00e3o meu, constru\u00edmos uma plataforma que envolveu dois pequenos ve\u00edculos mec\u00e2nicos dotados de Raspberry Pi, e conect\u00e1mo-los a um software que temos que nos permite organizar experimentos online em uma escala vasta. Assim, as pessoas estavam em suas pr\u00f3prias casas, e foram designadas a um desses carros, e estavam dirigindo esses carros uma em dire\u00e7\u00e3o \u00e0 outra,<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">e fizemos com que jogassem o jogo do frango. Assim, no frango, voc\u00ea sabe, como, quem chegar ao outro lado mais r\u00e1pido ganha. Assim, voc\u00ea tem o incentivo para n\u00e3o ceder ao outro. Mas se ambos escolherem n\u00e3o ceder, ent\u00e3o voc\u00eas colidem, e ambos t\u00eam o pior resultado. Assim, o que os humanos fariam nessa situa\u00e7\u00e3o, se voc\u00ea estiver jogando um jogo de frango iterado, \u00e9 que voc\u00ea aprenderia rapidamente a revezar. Desta vez \u00e9 a sua vez de ir direto, eu vou encostar e deixar voc\u00ea passar, mas na pr\u00f3xima vez voc\u00ea encosta e me deixa ir direto. [00:32:35] Se formos ego\u00edstas, apenas continuamos colidindo um com o outro, como se destru\u00edssemos um ao outro vez ap\u00f3s vez ap\u00f3s vez, ou estupidamentes, ambos desviamos, e nenhum obt\u00e9m o benef\u00edcio de ir direto. Assim, nesta situa\u00e7\u00e3o aqui, o carro amarelo decide encostar, o carro azul simplesmente prossegue sem impedimentos at\u00e9 o outro lado.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">E utiliz\u00e1mos 300 participantes e 150 duplas, e eles foram pagos dependendo da rapidez com que chegavam ao outro lado. Depois, adicion\u00e1mos alguma IA. Introduzimos assist\u00eancia \u00e0 travagem autom\u00e1tica, onde, ao receber um alerta de proximidade, quando se aproximava de outro carro, ele travava e dava-lhe a oportunidade de decidir, eh, eu devo encostar e deixar passar este outro tipo, ou vice-versa. Ou introduzimos assist\u00eancia \u00e0 dire\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica, que \u00e9, no momento em que se aproximava do outro carro, simplesmente desvia-se, certo? E adicion\u00e1mos uma fun\u00e7\u00e3o de comunica\u00e7\u00e3o m\u00ednima, onde as pessoas podiam dizer obrigado, ou algo do g\u00e9nero. Apenas uma comunica\u00e7\u00e3o muito m\u00ednima. E primeiro, demonstr\u00e1mos que a assist\u00eancia \u00e0 travagem autom\u00e1tica, onde os carros param a uma dist\u00e2ncia fixa antes de colidir, aumentou o altru\u00edsmo humano. [00:33:38] Ou seja, dar passagem aos outros, como faz o carro amarelo aqui. Assim, a adi\u00e7\u00e3o de um pouco de assist\u00eancia \u00e0 travagem autom\u00e1tica em IA facilitou a colabora\u00e7\u00e3o e a coopera\u00e7\u00e3o entre os seres humanos nesta situa\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, permitir que os humanos se comuniquem ajuda ainda mais a fazer concess\u00f5es m\u00fatuas na condi\u00e7\u00e3o de travagem autom\u00e1tica. Por outro lado, a assist\u00eancia \u00e0 dire\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica, onde o carro simplesmente desviava, inibia completamente o surgimento de reciprocidade entre as pessoas em favor da maximiza\u00e7\u00e3o do interesse pr\u00f3prio. As pessoas simplesmente entregam a sua ag\u00eancia moral. Elas j\u00e1 n\u00e3o se preocupam mais. Deixam apenas a m\u00e1quina desviar-se repetidamente, e desistem, certo? Assim, todas as capacidades \u00e9ticas inatas que as pessoas tinham foram agora removidas pela adi\u00e7\u00e3o de IA na condi\u00e7\u00e3o de dire\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica, mas melhoradas na condi\u00e7\u00e3o de travagem autom\u00e1tica. E isso tamb\u00e9m deveria fazer-vos refletir. Deveriam estar a pensar, oh meu Deus, cada pequeno detalhe que fazemos quando programamos estes agentes de IA pode ter efeitos bons ou maus nas tend\u00eancias naturais das pessoas.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A capacidade das pessoas de cooperar, revezar-se e agir de forma altru\u00edsta pode atrofiar, levando a piores resultados coletivos e individuais no final. [00:34:46] E, na verdade, em resumo, a IA pode levar a uma esp\u00e9cie de pregui\u00e7a moral. (..) Aqui est\u00e1 um \u00faltimo exemplo de mudan\u00e7a duradoura ap\u00f3s a exposi\u00e7\u00e3o \u00e0 IA em sistemas h\u00edbridos. E tamb\u00e9m \u00e9 um exemplo de como a presen\u00e7a da IA pode mudar as intera\u00e7\u00f5es entre humanos, mesmo depois de a IA n\u00e3o ser mais parte das intera\u00e7\u00f5es. Assim, em 2016, a DeepMind desenvolveu o AlphaGo, e nesse mesmo ano, este agente de IA jogou contra Lee Sedol, o not\u00e1vel campe\u00e3o mundial da Coreia.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Assisti ao jogo. N\u00e3o sei jogar Go, mas reconhe\u00e7o que \u00e9 um jogo magn\u00edfico. O meu filho joga Go. (.) E eu estava realmente a torcer por Lee Sedol. Lee Sedol \u00e9 como um her\u00f3i na Coreia, como a maneira como ter\u00edamos, sabe, grandes atletas nas nossas caixas de Wheaties e coisas assim. O dele est\u00e1 em pacotes de noodles e em pacotes de cereais. Como, acho magn\u00edfico que na Coreia um nerd inteligente como eu seja visto como uma pessoa importante, ok? Portanto, ele \u00e9 muito popular na Coreia. E ele entra para o primeiro jogo, e ele est\u00e1 demasiado confiante. [00:35:47] Eu consigo perceber que ele est\u00e1 demasiado confiante. E ele perde para a m\u00e1quina, e depois pede desculpas aos seus f\u00e3s. Ele diz: Pe\u00e7o muitas desculpas. S\u00e3o cinco jogos. O melhor de tr\u00eas dos cinco ganha. Ent\u00e3o, ele joga um segundo jogo e perde de novo. E agora ele est\u00e1 a ficar s\u00e9rio. Depois joga um terceiro jogo e perde. Ele perdeu a competi\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">E podia-se ver meio que a audi\u00eancia, e os comentadores estavam maravilhados com a habilidade da m\u00e1quina de jogar Go, fazendo esses movimentos estranhos e bonitos, alguns dos quais descobriram mais tarde que tinham sido jogados porque temos registros que remontam a milhares de anos de jogos de Go jogados na Corte Imperial Chinesa. E podiam descobrir, oh, meu Deus, este \u00e9 um movimento medieval que a m\u00e1quina fez. N\u00e3o o t\u00ednhamos visto h\u00e1 tanto tempo.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">E ent\u00e3o, Lisa Dahl volta no quarto jogo, e ele vence. (..) E eu chorei. Fiquei t\u00e3o feliz. (..) Porque ele tinha a m\u00e1quina, voc\u00ea sabe, ele tinha voltado pela minha esp\u00e9cie, e ele havia derrotado a maldita m\u00e1quina. Como, de forma her\u00f3ica, eu n\u00e3o conseguia entender, como, a capacidade cerebral que deve ter sido necess\u00e1ria para Lisa Dahl fazer isso. [00:36:49] Eu estava extasiado naquele momento e t\u00e3o orgulhoso dele por ainda estar tentando, mesmo depois de ter perdido a partida.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Agora, o que \u00e9 interessante \u00e9 que, quando Lisa Dahl foi entrevistada depois, Lisa Dahl disse que a sua pr\u00f3pria forma de jogar mudou ap\u00f3s a partida. Portanto, mais uma vez, a IA est\u00e1 a ajudar os humanos a ajudarem-se a si pr\u00f3prios, certo? Ele muda como joga por causa do contato. E investiga\u00e7\u00f5es subsequentes por outros cientistas analisaram jogadores profissionais de Go e examinaram a qualidade medianas das decis\u00f5es. Existe um padr\u00e3o no Go para avaliar qu\u00e3o boa \u00e9 uma jogada e a novidade mediana, como qu\u00e3o incomum \u00e9 uma jogada. E descobriram que, quando o AlphaGo derrota o campe\u00e3o mundial humano em 2016, em todo o mundo, jogadores de Go come\u00e7am a fazer jogadas melhores e mais inovadoras, certo? Portanto, todos os humanos que jogam Go entre si mudaram porque o AlphaGo foi adicionado. A IA ajuda os humanos a ajudarem-se a si pr\u00f3prios. Assim, estamos a continuar a desenvolver o nosso trabalho para projetar e adicionar bots simples a estas e outras situa\u00e7\u00f5es que envolvem dilemas sociais e problemas de a\u00e7\u00e3o coletiva. [00:37:55] Estamos a analisar como os bots podem afetar a coordena\u00e7\u00e3o, coopera\u00e7\u00e3o, comunica\u00e7\u00e3o, criatividade, confian\u00e7a, navega\u00e7\u00e3o, partilha e evacua\u00e7\u00e3o. E no nosso laborat\u00f3rio, n\u00e3o nos estamos a concentrar em IA super inteligente, como LLMs ou AlphaGo, para substituir a cogni\u00e7\u00e3o humana, mas sim em IA simples para suplementar a intera\u00e7\u00e3o humana. N\u00e3o estamos a tentar inventar uma IA super inteligente para substituir a cogni\u00e7\u00e3o humana. Estamos a inventar IA simples para suplementar a intera\u00e7\u00e3o humana. E a nossa IA pode ser simples porque os humanos s\u00e3o inteligentes. A nossa IA \u00e9 como o platina adicionado a uma rea\u00e7\u00e3o de qu\u00edmica org\u00e2nica. \u00c9 apenas um catalisador. Tudo o que precisamos \u00e9 do catalisador para ajudar um grupo de pessoas a melhorar.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">E claro, \u00e9 importante reconhecer que o oposto tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel. A IA social pode ser usada para prejudicar grupos de pessoas. Mas a nossa abordagem oferece uma s\u00e9rie de outras vantagens t\u00e9cnicas e conceptuais. Em primeiro lugar, estes simples bots s\u00e3o intelig\u00edveis e, portanto, ilustram claramente poderes e oportunidades mais amplos. Ao contr\u00e1rio dos LLMs, que s\u00e3o uma caixa-preta e voc\u00ea n\u00e3o sabe o que est\u00e3o a fazer, eu posso dizer-lhe exatamente o que o nosso bot est\u00e1 a fazer. [00:38:58] Est\u00e1 a fazer barulho. Est\u00e1 a intermediar apresenta\u00e7\u00f5es. Est\u00e1 a passar mensagens desta forma muito espec\u00edfica. E em segundo lugar, os nossos experimentos controlados de bots tamb\u00e9m podem fornecer insights sobre como o comportamento humano poderia mudar de forma ben\u00e9fica. Em outras palavras, eu posso levar isso do laborat\u00f3rio e ensinar um grupo de humanos a fazer o que os nossos bots fizeram. De certa forma, voc\u00ea n\u00e3o pode ensinar facilmente um grupo de humanos a fazer o que o ChachiPT fez aqui. N\u00e3o sabemos o que o ChachiPT est\u00e1 a fazer, mas voc\u00ea sabe o que eles est\u00e3o a fazer na nossa situa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gostaria de terminar, esta \u00e9 a minha \u00faltima apresenta\u00e7\u00e3o, com uma met\u00e1fora. Considere estes dois objetos. Ambos s\u00e3o feitos de carbono. Se pegar os \u00e1tomos de carbono e conect\u00e1-los de uma forma, voc\u00ea obt\u00e9m grafite, que \u00e9 macio e escuro. Pegue os mesmos \u00e1tomos de carbono e conecte-os de outra forma, voc\u00ea obt\u00e9m diamante, que \u00e9 duro e claro. E existem duas ideias intelectuais chave aqui. Primeiramente, essas propriedades de maciez e escurid\u00e3o e dureza e clareza n\u00e3o s\u00e3o propriedades dos \u00e1tomos de carbono. Elas s\u00e3o propriedades da cole\u00e7\u00e3o de \u00e1tomos de carbono. E em segundo lugar, quais propriedades voc\u00ea obt\u00e9m depende de como conecta os \u00e1tomos de carbono entre si. Pegue os mesmos \u00e1tomos de carbono e conecte-os de uma forma, voc\u00ea obt\u00e9m um conjunto de propriedades. [00:40:01] Conecte-os de outra forma, voc\u00ea obt\u00e9m um conjunto completamente diferente de propriedades. Da mesma forma, a natureza das nossas conex\u00f5es afeta as propriedades dos nossos grupos sociais. S\u00e3o os v\u00ednculos entre as pessoas que podem fazer o todo ser maior do que a soma das suas partes. Novas propriedades, como coopera\u00e7\u00e3o e viol\u00eancia, inova\u00e7\u00e3o e produtividade, confian\u00e7a e desconfian\u00e7a, verdade e falsidade, riqueza e pobreza, sa\u00fade e felicidade, podem emergir e se espalhar por causa das conex\u00f5es, por causa dos la\u00e7os entre as pessoas, e n\u00e3o necessariamente apenas por causa das pr\u00f3prias pessoas. De fato, a nossa experi\u00eancia do mundo depende da estrutura e fun\u00e7\u00e3o das redes ao nosso redor, pr\u00f3ximas e distantes. E a nossa esp\u00e9cie evoluiu para que isso fosse o caso. E n\u00e3o deve nos surpreender que responderemos \u00e0 IA em nosso meio. Muito obrigado.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nicholas Christakis: [00:00:05] Muito bem, ent\u00e3o os seres humanos est\u00e3o incorporados em redes sociais, e essas redes obedecem a princ\u00edpios matem\u00e1ticos, biol\u00f3gicos e sociais muito particulares. E, cada vez mais, estamos adicionando intelig\u00eancia artificial na forma de agentes online e rob\u00f4s f\u00edsicos entre n\u00f3s, que interagem connosco como se fossem entidades sociais. 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