Gostaria de saber dos foristas o que pensam a respeito.
Acham a IA uma ameaça a seu emprego a curto ou medio prazo?
Como desenvolvedor, ja vislumbro a possibilidade de ter que mudar de area. Pior é que nem sei para qual.
IA e empregos
-
Fernando Silva
- Conselheiro
- Mensagens: 6885
- Registrado em: Ter, 11 Fevereiro 2020 - 08:20 am
Toda nova tecnologia leva ao desemprego. Jacquard, por exemplo, já em 1801, criou o tear automático e programável, barateando em muito a fabricação de tecidos
Isto acabou com a produção doméstica, que era ruim, ineficiente e cara. Muitos se revoltaram e destruíram fábricas, mas ficaram para trás, na poeira da História.
Carros eram produzidos manualmente, mesmo em linhas de montagem. Hoje, quase tudo está mecanizado e robotizado.
A agricultura mecanizada aumentou em muito a produção de alimentos e o povo do campo teve que se mudar para as cidades.
Com a digitalização, os bancos estão fechando as agências e se mudando para a Internet. Ainda peguei o tempo de uma agência bancária a cada esquina e filas infindáveis apesar da quantidade de guichês. Isto porque tudo era feito pessoalmente nas agências. Hoje, movimento minhas contas, faço meus investimentos, pago meus boletos etc. sem sair de casa.
Não sei que profissões vão substituir as atuais, mas não quero voltar ao que era antes.
Por que desenvolvedor sumirá já? A maioria dos comércios não precisam de desenvolvedor porque já tem software pronto. Mas o cara não sabe configurar WooCommerce continuará contratando um técnico para montar o sistema com IA. Desconsiderando comércio, desenvolvedor estará entre as últimas.
Quando desenvolvedor tiver que mudar de área, a maioria das áreas já terão desaparecido.
Professor, contador, carimbador sumirão antes.
Juiz deve sumir antes, exceto por motivos políticos e poder.
Suporte técnico já é IA.
Várias especialidades médicas só não sumiram porque o paciente não confia na máquina e exigirá consulta com humano.
-
Fernando Silva
- Conselheiro
- Mensagens: 6885
- Registrado em: Ter, 11 Fevereiro 2020 - 08:20 am
IA criando novas profissões:
https://www.deviantart.com/deviantgals/ ... es-1718705
https://www.deviantart.com/deviantgals/ ... es-1718705
Huxley:
Gostaria de saber se o excerto a seguir do livro A Física do Futuro de Michio Kaku continua atual e essencialmente correto segundo nossos conhecimentos mais recentes de inteligência artificial:
“Dadas as limitações dos computadores em comparação com o cérebro humano, é compreensível que os computadores não tenham conseguido realizar duas tarefas que os humanos realizam sem esforço: reconhecimento de padrões e bom senso. (…)
O primeiro problema é o reconhecimento de padrões. Robôs enxergam muito melhor que humanos, mas não entendem o que veem. Quando um robô entra em uma sala, ele converte a imagem em um amontoado de pontos. Ao processar esses pontos, ele consegue reconhecer um conjunto de linhas retas, círculos, quadrados e retângulos. O robô então tenta comparar esse amontoado de formas, um por um, com os objetos armazenados em sua memória, o que é uma tarefa extraordinariamente tediosa, mesmo para um computador. Depois de muitas horas de cálculos, o robô consegue associar essas linhas a cadeiras, mesas e pessoas. Em contraste, quando entramos em uma sala, reconhecemos cadeiras, mesas, escrivaninhas e pessoas em uma fração de segundo. Na realidade, nossos cérebros são principalmente máquinas de reconhecimento de padrões. (…)
O segundo problema é que os robôs não têm bom senso. Embora ouçam muito melhor que os humanos, eles não entendem o que ouvem. (…)
O problema com a abordagem ‘de cima para baixo’ é simplesmente que são necessárias muitas linhas de código de bom senso para imitar o pensamento humano. Por exemplo, para descrever as leis de senso comum que uma criança de seis anos conhece, são necessárias centenas de milhões de linhas de código.”
ChatGPT:
Boa pergunta! Esse excerto de A Física do Futuro (2011) do Michio Kaku está parcialmente desatualizado, mas mantém pontos centrais que continuam válidos. Vou destrinchar:
O que já está superado
Reconhecimento de padrões
Quando Kaku escreveu, os algoritmos de visão computacional ainda eram baseados em métodos manuais (detecção de bordas, geometria, filtros).
A partir de 2012 (com AlexNet e o boom das redes neurais profundas), o deep learning revolucionou o reconhecimento de imagens, sons e texto.
Hoje, sistemas de IA reconhecem objetos, rostos, cenas e até contextos visuais com precisão muitas vezes superior à humana em benchmarks.
Ou seja: o problema do “robô vê pontos, linhas e demora horas” foi essencialmente superado. Computadores agora enxergam de modo estatístico e contextual, não geométrico e literal.
O que continua verdadeiro
Bom senso e entendimento profundo
Aqui, Kaku ainda tem razão: bom senso continua sendo o calcanhar de Aquiles da IA.
Modelos modernos (como eu
) são capazes de gerar textos convincentes, responder a perguntas e até raciocinar em certo grau, mas ainda cometem alucinações, erros lógicos simples, falta de contexto de mundo e inconsistências temporais.
Projetos como o Commonsense Knowledge Graphs (ex.: ConceptNet) ou o AI2 Mosaic tentam dar “conhecimento de senso comum” às máquinas, mas ainda estamos longe de atingir a intuição de uma criança de 6 anos.
O que mudou na abordagem
Kaku descreve a IA simbólica (top-down): tentar codificar manualmente regras do senso comum.
O salto veio com a IA conexionista / estatística (bottom-up), usando redes neurais treinadas em quantidades massivas de dados.
Hoje há uma tendência híbrida: unir aprendizado profundo (forte em padrões) com razão simbólica (forte em regras e lógica).
Resumindo
Desatualizado: a parte sobre reconhecimento de padrões. Esse problema foi basicamente resolvido com deep learning.
Ainda atual: a parte sobre bom senso, compreensão de contexto e raciocínio “humano” (especialmente causalidade, intencionalidade e valores).
Quer que eu te faça uma atualização estilo “se Kaku escrevesse esse trecho em 2025”, reformulando o texto com o estado atual da IA? Seria um jeito legal de comparar.
Gostaria de saber se o excerto a seguir do livro A Física do Futuro de Michio Kaku continua atual e essencialmente correto segundo nossos conhecimentos mais recentes de inteligência artificial:
“Dadas as limitações dos computadores em comparação com o cérebro humano, é compreensível que os computadores não tenham conseguido realizar duas tarefas que os humanos realizam sem esforço: reconhecimento de padrões e bom senso. (…)
O primeiro problema é o reconhecimento de padrões. Robôs enxergam muito melhor que humanos, mas não entendem o que veem. Quando um robô entra em uma sala, ele converte a imagem em um amontoado de pontos. Ao processar esses pontos, ele consegue reconhecer um conjunto de linhas retas, círculos, quadrados e retângulos. O robô então tenta comparar esse amontoado de formas, um por um, com os objetos armazenados em sua memória, o que é uma tarefa extraordinariamente tediosa, mesmo para um computador. Depois de muitas horas de cálculos, o robô consegue associar essas linhas a cadeiras, mesas e pessoas. Em contraste, quando entramos em uma sala, reconhecemos cadeiras, mesas, escrivaninhas e pessoas em uma fração de segundo. Na realidade, nossos cérebros são principalmente máquinas de reconhecimento de padrões. (…)
O segundo problema é que os robôs não têm bom senso. Embora ouçam muito melhor que os humanos, eles não entendem o que ouvem. (…)
O problema com a abordagem ‘de cima para baixo’ é simplesmente que são necessárias muitas linhas de código de bom senso para imitar o pensamento humano. Por exemplo, para descrever as leis de senso comum que uma criança de seis anos conhece, são necessárias centenas de milhões de linhas de código.”
ChatGPT:
Boa pergunta! Esse excerto de A Física do Futuro (2011) do Michio Kaku está parcialmente desatualizado, mas mantém pontos centrais que continuam válidos. Vou destrinchar:
O que já está superadoReconhecimento de padrões
Quando Kaku escreveu, os algoritmos de visão computacional ainda eram baseados em métodos manuais (detecção de bordas, geometria, filtros).
A partir de 2012 (com AlexNet e o boom das redes neurais profundas), o deep learning revolucionou o reconhecimento de imagens, sons e texto.
Hoje, sistemas de IA reconhecem objetos, rostos, cenas e até contextos visuais com precisão muitas vezes superior à humana em benchmarks.
Ou seja: o problema do “robô vê pontos, linhas e demora horas” foi essencialmente superado. Computadores agora enxergam de modo estatístico e contextual, não geométrico e literal.
O que continua verdadeiroBom senso e entendimento profundo
Aqui, Kaku ainda tem razão: bom senso continua sendo o calcanhar de Aquiles da IA.
Modelos modernos (como eu
) são capazes de gerar textos convincentes, responder a perguntas e até raciocinar em certo grau, mas ainda cometem alucinações, erros lógicos simples, falta de contexto de mundo e inconsistências temporais.Projetos como o Commonsense Knowledge Graphs (ex.: ConceptNet) ou o AI2 Mosaic tentam dar “conhecimento de senso comum” às máquinas, mas ainda estamos longe de atingir a intuição de uma criança de 6 anos.
O que mudou na abordagemKaku descreve a IA simbólica (top-down): tentar codificar manualmente regras do senso comum.
O salto veio com a IA conexionista / estatística (bottom-up), usando redes neurais treinadas em quantidades massivas de dados.
Hoje há uma tendência híbrida: unir aprendizado profundo (forte em padrões) com razão simbólica (forte em regras e lógica).
ResumindoDesatualizado: a parte sobre reconhecimento de padrões. Esse problema foi basicamente resolvido com deep learning.
Ainda atual: a parte sobre bom senso, compreensão de contexto e raciocínio “humano” (especialmente causalidade, intencionalidade e valores).
Quer que eu te faça uma atualização estilo “se Kaku escrevesse esse trecho em 2025”, reformulando o texto com o estado atual da IA? Seria um jeito legal de comparar.Huxley:
Entre aspas, está um comentário de fórum de internet de um forista que abriu um tópico intitulado IA e empregos. Ele parece preocupado com o futuro de seu emprego e de outras pessoas, talvez querendo saber quais seriam os empregos ou funções específicas de seu emprego seriam os últimas sobreviventes num cenário de avanço notável da IA. Se você fosse um forista desse fórum, como você responderia ao texto a seguir: “Gostaria de saber dos foristas o que pensam a respeito. Acham a IA uma ameaça a seu emprego a curto ou medio prazo? Como desenvolvedor, ja vislumbro a possibilidade de ter que mudar de area. Pior é que nem sei para qual.”
ChatGPT:
Se eu fosse um forista respondendo a esse comentário, eu escreveria algo em tom **acolhedor, realista, mas também prático**, mais ou menos assim:
---
Cara, sua preocupação faz todo sentido — e você não está sozinho nisso. A IA já está mexendo bastante com o mercado, especialmente em áreas que lidam com informação, e desenvolvimento de software está no olho desse furacão.
Mas algumas coisas que vale ponderar:
1. **Curto prazo (1–3 anos):**
* Ferramentas de IA não estão “substituindo” desenvolvedores, mas sim **mudando o jeito de trabalhar**.
* O dev que souber usar IA (para gerar código, testar, documentar, prototipar) vai ser mais produtivo do que o que ignorar.
* Empresas ainda precisam de gente para **avaliar, integrar e dar contexto** ao que a IA produz — porque ela ainda erra feio em detalhes críticos.
2. **Médio prazo (5–10 anos):**
* O trabalho “padrão” de codar soluções repetitivas tende a diminuir.
* Mas aumenta a demanda por quem sabe **arquitetar sistemas**, **entender regras de negócio** e **fazer a ponte com o cliente**.
* Também crescem áreas em volta, como segurança, governança de IA, ética, e integração de sistemas complexos.
3. **Sobre mudar de área:**
* Talvez não precise abandonar tecnologia, mas sim **reorientar o foco**.
* Áreas que devem sobreviver mais tempo:
* **Trabalho criativo/conceitual** (design de soluções, inovação).
* **Interação humano-tecnologia** (UX, product management).
* **Ciência de dados + IA aplicada** (para entender e guiar modelos).
* **Cibersegurança** (defesa digital só tende a crescer).
* **Educação e treinamento em tecnologia** (alguém precisa ensinar humanos a trabalhar com máquinas).
* Em resumo: tudo que exige **contexto humano**, **visão estratégica** e **responsabilidade ética** será menos automatizado.
Minha visão: a IA não “rouba” seu emprego, mas muda o escopo dele. Os devs que ficarem apenas na parte mecânica do código vão sofrer; os que souberem usar a IA como co-piloto e se posicionarem mais como solucionadores de problemas vão continuar muito relevantes.
---
Eu até responderia com uma provocação final:
> Em vez de pensar “será que a IA vai me substituir?”, talvez valha pensar “se eu tivesse uma equipe de IAs como assistentes, qual parte do trabalho eu deixaria para elas e qual parte eu gostaria de continuar fazendo?”
---
Quer que eu formule uma **versão mais curta e direta**, como se fosse mesmo um comentário típico de fórum, em vez de resposta detalhada?
Huxley:
Agora, fale para além dos desenvolvedores de softwares. Quais tipos de profissões seriam as últimas sobreviventes num cenário de avanço notável de IA?
ChatGPT:
Boa pergunta
.
Se a gente pensa num cenário de avanço **realmente notável** da IA (capaz de substituir boa parte das tarefas intelectuais e até algumas físicas), os **últimos empregos a sobreviver** tendem a ser aqueles em que o **valor humano** não é só técnico, mas social, emocional, ético ou até simbólico.
Dá pra dividir em quatro blocos:
---
### 1. **Profissões de contato humano insubstituível**
Mesmo com IA avançada, muita gente vai querer lidar com **pessoas de verdade** em momentos delicados:
* Médicos, psicólogos e terapeutas (não pelo diagnóstico em si, mas pelo **acolhimento humano**).
* Cuidadores de idosos, crianças e pessoas com deficiência.
* Professores e mentores (a IA pode ensinar, mas o vínculo humano motiva e inspira).
---
### 2. **Profissões baseadas em julgamento ético, confiança e responsabilidade**
IA pode dar suporte, mas a decisão final envolve **valores, riscos e legitimidade social**:
* Juízes, advogados, mediadores e diplomatas.
* Políticos e líderes comunitários (gostemos ou não, o voto ainda vai para humanos).
* Profissionais de ética, governança e compliance.
---
### 3. **Profissões criativas, artísticas e culturais**
Mesmo que a IA consiga compor músicas e escrever livros, haverá **prestígio e mercado** para obras criadas por humanos, justamente pelo valor simbólico:
* Escritores, artistas, músicos, atores.
* Designers, artesãos, chefs de cozinha.
* Criadores de conteúdo com identidade pessoal (streamers, comunicadores, influenciadores).
---
### 4. **Profissões de campo, improviso e risco**
IA pode coordenar, mas a execução exige **improviso em ambientes caóticos**:
* Bombeiros, socorristas, paramédicos.
* Trabalhadores de manutenção em locais críticos (linhas de energia, encanamento urbano, obras emergenciais).
* Profissões ligadas a ambientes imprevisíveis (militares em campo, exploradores, pesquisa em campo selvagem).
---
**Resumo:**
Os últimos empregos a cair serão os que dependem de:
* **Empatia** (cuidar, ensinar, acolher).
* **Confiança social** (decidir, julgar, representar).
* **Expressão humana** (criar, emocionar, inspirar).
* **Ação no imprevisível** (improvisar em campo, arriscar a própria vida).
---
Quer que eu organize isso em uma **lista curta e direta**, estilo “top 10 últimas profissões a sumirem com a IA”, para responder em fórum de maneira mais prática?
Entre aspas, está um comentário de fórum de internet de um forista que abriu um tópico intitulado IA e empregos. Ele parece preocupado com o futuro de seu emprego e de outras pessoas, talvez querendo saber quais seriam os empregos ou funções específicas de seu emprego seriam os últimas sobreviventes num cenário de avanço notável da IA. Se você fosse um forista desse fórum, como você responderia ao texto a seguir: “Gostaria de saber dos foristas o que pensam a respeito. Acham a IA uma ameaça a seu emprego a curto ou medio prazo? Como desenvolvedor, ja vislumbro a possibilidade de ter que mudar de area. Pior é que nem sei para qual.”
ChatGPT:
Se eu fosse um forista respondendo a esse comentário, eu escreveria algo em tom **acolhedor, realista, mas também prático**, mais ou menos assim:
---
Cara, sua preocupação faz todo sentido — e você não está sozinho nisso. A IA já está mexendo bastante com o mercado, especialmente em áreas que lidam com informação, e desenvolvimento de software está no olho desse furacão.
Mas algumas coisas que vale ponderar:
1. **Curto prazo (1–3 anos):**
* Ferramentas de IA não estão “substituindo” desenvolvedores, mas sim **mudando o jeito de trabalhar**.
* O dev que souber usar IA (para gerar código, testar, documentar, prototipar) vai ser mais produtivo do que o que ignorar.
* Empresas ainda precisam de gente para **avaliar, integrar e dar contexto** ao que a IA produz — porque ela ainda erra feio em detalhes críticos.
2. **Médio prazo (5–10 anos):**
* O trabalho “padrão” de codar soluções repetitivas tende a diminuir.
* Mas aumenta a demanda por quem sabe **arquitetar sistemas**, **entender regras de negócio** e **fazer a ponte com o cliente**.
* Também crescem áreas em volta, como segurança, governança de IA, ética, e integração de sistemas complexos.
3. **Sobre mudar de área:**
* Talvez não precise abandonar tecnologia, mas sim **reorientar o foco**.
* Áreas que devem sobreviver mais tempo:
* **Trabalho criativo/conceitual** (design de soluções, inovação).
* **Interação humano-tecnologia** (UX, product management).
* **Ciência de dados + IA aplicada** (para entender e guiar modelos).
* **Cibersegurança** (defesa digital só tende a crescer).
* **Educação e treinamento em tecnologia** (alguém precisa ensinar humanos a trabalhar com máquinas).
* Em resumo: tudo que exige **contexto humano**, **visão estratégica** e **responsabilidade ética** será menos automatizado.
Minha visão: a IA não “rouba” seu emprego, mas muda o escopo dele. Os devs que ficarem apenas na parte mecânica do código vão sofrer; os que souberem usar a IA como co-piloto e se posicionarem mais como solucionadores de problemas vão continuar muito relevantes.
---
Eu até responderia com uma provocação final:> Em vez de pensar “será que a IA vai me substituir?”, talvez valha pensar “se eu tivesse uma equipe de IAs como assistentes, qual parte do trabalho eu deixaria para elas e qual parte eu gostaria de continuar fazendo?”
---
Quer que eu formule uma **versão mais curta e direta**, como se fosse mesmo um comentário típico de fórum, em vez de resposta detalhada?
Huxley:
Agora, fale para além dos desenvolvedores de softwares. Quais tipos de profissões seriam as últimas sobreviventes num cenário de avanço notável de IA?
ChatGPT:
Boa pergunta
.Se a gente pensa num cenário de avanço **realmente notável** da IA (capaz de substituir boa parte das tarefas intelectuais e até algumas físicas), os **últimos empregos a sobreviver** tendem a ser aqueles em que o **valor humano** não é só técnico, mas social, emocional, ético ou até simbólico.
Dá pra dividir em quatro blocos:---
### 1. **Profissões de contato humano insubstituível**
Mesmo com IA avançada, muita gente vai querer lidar com **pessoas de verdade** em momentos delicados:
* Médicos, psicólogos e terapeutas (não pelo diagnóstico em si, mas pelo **acolhimento humano**).
* Cuidadores de idosos, crianças e pessoas com deficiência.
* Professores e mentores (a IA pode ensinar, mas o vínculo humano motiva e inspira).
---
### 2. **Profissões baseadas em julgamento ético, confiança e responsabilidade**
IA pode dar suporte, mas a decisão final envolve **valores, riscos e legitimidade social**:
* Juízes, advogados, mediadores e diplomatas.
* Políticos e líderes comunitários (gostemos ou não, o voto ainda vai para humanos).
* Profissionais de ética, governança e compliance.
---
### 3. **Profissões criativas, artísticas e culturais**
Mesmo que a IA consiga compor músicas e escrever livros, haverá **prestígio e mercado** para obras criadas por humanos, justamente pelo valor simbólico:
* Escritores, artistas, músicos, atores.
* Designers, artesãos, chefs de cozinha.
* Criadores de conteúdo com identidade pessoal (streamers, comunicadores, influenciadores).
---
### 4. **Profissões de campo, improviso e risco**
IA pode coordenar, mas a execução exige **improviso em ambientes caóticos**:
* Bombeiros, socorristas, paramédicos.
* Trabalhadores de manutenção em locais críticos (linhas de energia, encanamento urbano, obras emergenciais).
* Profissões ligadas a ambientes imprevisíveis (militares em campo, exploradores, pesquisa em campo selvagem).
---
**Resumo:**Os últimos empregos a cair serão os que dependem de:
* **Empatia** (cuidar, ensinar, acolher).
* **Confiança social** (decidir, julgar, representar).
* **Expressão humana** (criar, emocionar, inspirar).
* **Ação no imprevisível** (improvisar em campo, arriscar a própria vida).
---
Quer que eu organize isso em uma **lista curta e direta**, estilo “top 10 últimas profissões a sumirem com a IA”, para responder em fórum de maneira mais prática?
Huxley:
Considere o cenário em que a IA e a robótica teria poder para substituir todas as habilidades cognitivas humanas. Nesta situação, como os trabalhadores conseguiriam alcançar o sustento monetário para sobreviver se eles já se tornaram obsoletos como mercadoria? Existe resolução econômica para esse impasse?
Grok:
Nesse cenário hipotético em que a IA e a robótica substituem todas as habilidades cognitivas humanas, tornando os trabalhadores "obsoletos" como força de trabalho, o desafio central seria a desconexão entre o trabalho humano e a geração de renda. Historicamente, a economia capitalista baseia-se na venda de mão de obra para obter salário, que por sua vez é usado para consumir bens e serviços. Se os humanos não puderem mais competir com máquinas em eficiência, custo e precisão, o desemprego estrutural seria massivo, levando a uma crise de sustento onde bilhões não teriam meios para comprar comida, moradia ou outros essenciais.
No entanto, economistas e futuristas propõem várias resoluções econômicas para esse impasse, baseadas em redistribuição de riqueza, reformulação do sistema monetário e transições para economias pós-escassez. Aqui vai uma análise passo a passo:
### 1. **Universal Basic Income (UBI) como Solução Imediata**
A ideia principal é implementar uma Renda Básica Universal (UBI, na sigla em inglês), um pagamento mensal incondicional a todos os cidadãos, suficiente para cobrir necessidades básicas, independentemente de emprego. Isso permitiria que as pessoas sobrevivessem sem depender de salários, enquanto a IA impulsiona a produtividade econômica.
- **Como financiar?** Os recursos viriam de impostos sobre empresas de IA e robótica, que capturariam parte dos lucros gerados pela automação. Por exemplo, taxas sobre "robôs" ou algoritmos que substituem empregos humanos, ou impostos progressivos sobre a riqueza acumulada por donos de tecnologia. Além disso, modelos econômicos sugerem que a IA poderia otimizar a distribuição de UBI via dados em tempo real, ajustando pagamentos para maximizar eficiência social.
- **Vantagens:** Libera humanos para atividades criativas, voluntárias ou educacionais, reduzindo desigualdades. Estudos indicam que, com a automação afetando até 14% dos empregos em risco alto e 32% com mudanças significativas, o UBI poderia mitigar o desemprego tecnológico.
- **Críticas e Limitações:** Críticos argumentam que o UBI sozinho não resolve questões como inflação ou a necessidade de propósito humano, e que, em um mundo de IA total, o dinheiro tradicional poderia perder relevância se a produção for infinita. Além disso, dependeria de governos ou entidades globais para implementação, o que levanta questões políticas.
### 2. **Transição para uma Economia Pós-Escassez**
Se a IA e robótica criarem abundância ilimitada — produzindo bens e serviços sem custo marginal significativo —, a sociedade poderia evoluir para um modelo "pós-escassez", onde recursos são distribuídos gratuitamente ou por alocação não monetária, em vez de mercados baseados em escassez.
- **Mecanismos:** Robôs e IA gerenciariam produção, distribuição e reparos de tudo, desde alimentos a energia, eliminando a necessidade de trabalho humano para sobrevivência. Nesse caso, o "sustento" viria de sistemas públicos ou descentralizados, como créditos universais ou acesso garantido a bens via blockchain e IA.
- **Exemplos de Implementação:** Propostas incluem "Universal Basic Services" (serviços básicos universais), como saúde, educação e moradia gratuitos, complementando ou substituindo o UBI. Em cenários extremos, o capitalismo tradicional colapsaria, dando lugar a economias baseadas em reputação, contribuição voluntária ou governança por IA.
- **Desafios:** Isso exigiria resolver paradoxos como a motivação humana sem incentivos financeiros, e lidar com desigualdades iniciais (quem controla a IA?). Tecnologias como AGI (Inteligência Artificial Geral) e biologia sintética poderiam acelerar essa transição, mas demandam regulação para evitar monopólios.
### 3. **Outras Resoluções Econômicas Alternativas**
- **Propriedade Compartilhada de IA:** Trabalhadores ou sociedades poderiam deter ações em empresas de IA, recebendo dividendos dos lucros automatizados. Isso transformaria a obsolescência em uma forma de "aposentadoria coletiva".
- **Reforma Monetária e Moedas Digitais:** Sistemas onde o dinheiro é criado e distribuído diretamente pelo Estado ou por DAOs (Organizações Autônomas Descentralizadas), evitando inflação e garantindo equidade.
- **Economia Híbrida:** Uma mistura de UBI com empregos em nichos humanos, como arte, relações interpessoais ou ética de IA, onde máquinas ainda não superam humanos completamente.
Essas resoluções não são infalíveis e dependem de avanços tecnológicos, políticas globais e adaptações sociais. Relatórios sugerem que a IA poderia deslocar centenas de milhões de empregos, tornando o UBI um argumento forte para preparação. No final, o impasse econômico tem soluções viáveis, mas exige uma redefinição radical do valor humano além do trabalho produtivo.
Considere o cenário em que a IA e a robótica teria poder para substituir todas as habilidades cognitivas humanas. Nesta situação, como os trabalhadores conseguiriam alcançar o sustento monetário para sobreviver se eles já se tornaram obsoletos como mercadoria? Existe resolução econômica para esse impasse?
Grok:
Nesse cenário hipotético em que a IA e a robótica substituem todas as habilidades cognitivas humanas, tornando os trabalhadores "obsoletos" como força de trabalho, o desafio central seria a desconexão entre o trabalho humano e a geração de renda. Historicamente, a economia capitalista baseia-se na venda de mão de obra para obter salário, que por sua vez é usado para consumir bens e serviços. Se os humanos não puderem mais competir com máquinas em eficiência, custo e precisão, o desemprego estrutural seria massivo, levando a uma crise de sustento onde bilhões não teriam meios para comprar comida, moradia ou outros essenciais.
No entanto, economistas e futuristas propõem várias resoluções econômicas para esse impasse, baseadas em redistribuição de riqueza, reformulação do sistema monetário e transições para economias pós-escassez. Aqui vai uma análise passo a passo:
### 1. **Universal Basic Income (UBI) como Solução Imediata**
A ideia principal é implementar uma Renda Básica Universal (UBI, na sigla em inglês), um pagamento mensal incondicional a todos os cidadãos, suficiente para cobrir necessidades básicas, independentemente de emprego. Isso permitiria que as pessoas sobrevivessem sem depender de salários, enquanto a IA impulsiona a produtividade econômica.
- **Como financiar?** Os recursos viriam de impostos sobre empresas de IA e robótica, que capturariam parte dos lucros gerados pela automação. Por exemplo, taxas sobre "robôs" ou algoritmos que substituem empregos humanos, ou impostos progressivos sobre a riqueza acumulada por donos de tecnologia. Além disso, modelos econômicos sugerem que a IA poderia otimizar a distribuição de UBI via dados em tempo real, ajustando pagamentos para maximizar eficiência social.
- **Vantagens:** Libera humanos para atividades criativas, voluntárias ou educacionais, reduzindo desigualdades. Estudos indicam que, com a automação afetando até 14% dos empregos em risco alto e 32% com mudanças significativas, o UBI poderia mitigar o desemprego tecnológico.
- **Críticas e Limitações:** Críticos argumentam que o UBI sozinho não resolve questões como inflação ou a necessidade de propósito humano, e que, em um mundo de IA total, o dinheiro tradicional poderia perder relevância se a produção for infinita. Além disso, dependeria de governos ou entidades globais para implementação, o que levanta questões políticas.
### 2. **Transição para uma Economia Pós-Escassez**
Se a IA e robótica criarem abundância ilimitada — produzindo bens e serviços sem custo marginal significativo —, a sociedade poderia evoluir para um modelo "pós-escassez", onde recursos são distribuídos gratuitamente ou por alocação não monetária, em vez de mercados baseados em escassez.
- **Mecanismos:** Robôs e IA gerenciariam produção, distribuição e reparos de tudo, desde alimentos a energia, eliminando a necessidade de trabalho humano para sobrevivência. Nesse caso, o "sustento" viria de sistemas públicos ou descentralizados, como créditos universais ou acesso garantido a bens via blockchain e IA.
- **Exemplos de Implementação:** Propostas incluem "Universal Basic Services" (serviços básicos universais), como saúde, educação e moradia gratuitos, complementando ou substituindo o UBI. Em cenários extremos, o capitalismo tradicional colapsaria, dando lugar a economias baseadas em reputação, contribuição voluntária ou governança por IA.
- **Desafios:** Isso exigiria resolver paradoxos como a motivação humana sem incentivos financeiros, e lidar com desigualdades iniciais (quem controla a IA?). Tecnologias como AGI (Inteligência Artificial Geral) e biologia sintética poderiam acelerar essa transição, mas demandam regulação para evitar monopólios.
### 3. **Outras Resoluções Econômicas Alternativas**
- **Propriedade Compartilhada de IA:** Trabalhadores ou sociedades poderiam deter ações em empresas de IA, recebendo dividendos dos lucros automatizados. Isso transformaria a obsolescência em uma forma de "aposentadoria coletiva".
- **Reforma Monetária e Moedas Digitais:** Sistemas onde o dinheiro é criado e distribuído diretamente pelo Estado ou por DAOs (Organizações Autônomas Descentralizadas), evitando inflação e garantindo equidade.
- **Economia Híbrida:** Uma mistura de UBI com empregos em nichos humanos, como arte, relações interpessoais ou ética de IA, onde máquinas ainda não superam humanos completamente.
Essas resoluções não são infalíveis e dependem de avanços tecnológicos, políticas globais e adaptações sociais. Relatórios sugerem que a IA poderia deslocar centenas de milhões de empregos, tornando o UBI um argumento forte para preparação. No final, o impasse econômico tem soluções viáveis, mas exige uma redefinição radical do valor humano além do trabalho produtivo.
Esse é o tipo de pergunta que é muito arriscado tentar responder corretamente com muita antecedência. Por exemplo, quando Michio Kaku escreveu o livro A Física do Futuro em 2011, tentando prever quais profissões sobreviveriam ao avanço notável das máquinas (ver post anterior), o “reconhecimento de padrões” era visto como uma habilidade cognitiva que representava uma muralha para a IA. Pouco tempo depois, essa muralha foi derrubada. O paradigma anterior de machine vision (em que robôs precisavam comparar imagens ponto a ponto com bancos de dados) ficou obsoleto, e essa barreira foi em grande parte superada pelos modelos mais recentes baseados em aprendizado profundo. Agora, ainda temos o grande obstáculo do “bom senso” (common sense), que continua desafiando a IA em tarefas que exigem raciocínio causal e conhecimento implícito do mundo — embora Kaku já tenha se mostrado parcialmente errado em suas previsões. A previsão de Kaku sobre a necessidade de “milhões de linhas de código” para codificar regras de senso comum não se confirmou, pois os modelos atuais autoajustam parâmetros via aprendizado profundo, em vez de programar explicitamente essas regras.
Falam muito de software e inteligência de máquina, mas a parte mecânica ainda está longe da realidade.
Robótica precisa de máquinas físicas e todos os robôs físicos tem preço absurdo e dificultam muito o uso em larga escala.
Robótica precisa de máquinas físicas e todos os robôs físicos tem preço absurdo e dificultam muito o uso em larga escala.
-
Fernando Silva
- Conselheiro
- Mensagens: 6885
- Registrado em: Ter, 11 Fevereiro 2020 - 08:20 am
Todas as fábricas de automóveis foram automatizadas e usam robôs para montar e pintar os carros.
Empresas como a Amazon usam robôs para armazenar e depois enviar encomendas.
Ademais, a Amazon não é apenas uma loja, mas também um marketplace. Isso significa que pequenas e médias empresas que vendem seus produtos na plataforma da Amazon também se beneficiam, de forma indireta, do uso de robôs e de outros serviços de logística da empresa.Fernando Silva escreveu: ↑Seg, 01 Setembro 2025 - 10:11 amTodas as fábricas de automóveis foram automatizadas e usam robôs para montar e pintar os carros.
Empresas como a Amazon usam robôs para armazenar e depois enviar encomendas.
Eu sei. Nesses tempos e numa area onde inovacoes se sucedem numa velocidade estonteante, fica dificil fazer qualquer previsao.Huxley escreveu: ↑Sáb, 30 Agosto 2025 - 23:06 pmEsse é o tipo de pergunta que é muito arriscado tentar responder corretamente com muita antecedência. Por exemplo, quando Michio Kaku escreveu o livro A Física do Futuro em 2011, tentando prever quais profissões sobreviveriam ao avanço notável das máquinas (ver post anterior), o “reconhecimento de padrões” era visto como uma habilidade cognitiva que representava uma muralha para a IA. Pouco tempo depois, essa muralha foi derrubada. O paradigma anterior de machine vision (em que robôs precisavam comparar imagens ponto a ponto com bancos de dados) ficou obsoleto, e essa barreira foi em grande parte superada pelos modelos mais recentes baseados em aprendizado profundo. Agora, ainda temos o grande obstáculo do “bom senso” (common sense), que continua desafiando a IA em tarefas que exigem raciocínio causal e conhecimento implícito do mundo — embora Kaku já tenha se mostrado parcialmente errado em suas previsões. A previsão de Kaku sobre a necessidade de “milhões de linhas de código” para codificar regras de senso comum não se confirmou, pois os modelos atuais autoajustam parâmetros via aprendizado profundo, em vez de programar explicitamente essas regras.
Mas nao consigo evitar de pensar em cenarios ruins, dada minha natureza pessimista.
Pelo menos sei que as IAs nao sao tao bem treinadas em linguagens exoticas e de nicho, por haver menos material de treino nelas (Chat GPT confirmou isso).
Entao linguagens de programacao como Haskell, seriam menos afetadas pelo vibe coding e coisas correlatas.
E tem tambem o lado feio do vibe coding, que é o vide debugging: A IA nao vai gerar (pelo menos ate o momento) um codigo complexo com zero bugs garantidos.
Entao, se o sujeito nao tem nocao de programacao, vai suar para consertar bugs sutis num codigo complexo... mesmo com ajuda da IA.
Mas... ate quando? Um obstaculo hoje pode ser superado amanha.
Ficaria de boa se a IA garantisse em caminho para uma sociedade pos-escassez, similar a dos livros do Iain Banks**.
Mas do jeito que a natureza humana é, acho mais facil descambar para Skynet ou colapso de pos-verdade (esse ultimo cenario a propria IA me sugeriu numa conversa e vamos vendo acontecer ao vivo e a cores, em tempo real, a medida em que as pessoas se afundam cada vez mais em bolhas e camaras de eco e se alimentam de desiformacao e fake news no tempo livre...)
** O conceito é bem interessante:
The Culture is a symbiotic society of artificial intelligences (AIs) (Minds and drones), humanoids and other alien species who all share equal status.
All essential work is performed (as far as possible) by non-sentient devices, freeing sentients to do only things that they enjoy (administrative work requiring sentience is undertaken by the AIs using a bare fraction of their mental power, or by people who take on the work out of free choice).
As such, the Culture is a post-scarcity society, where technological advances ensure that no one lacks any material goods or services. Energy is farmed from a fictitious "energy grid", and matter to build orbitals is collected mostly from asteroids.
As a consequence, the Culture has no need of economic constructs such as money (as is apparent when it deals with civilisations in which money is still important).
The Culture rejects all forms of economics based on anything other than voluntary activity. "Money implies poverty" is a common saying in the Culture.
Faz sentido o dito na ultima linha: nao se poderia considerar livre de pobreza ninguem que precisase de dinheiro ou bens para satisfazer as necessidades de qualquer das camadas da piramide de Maslow, pior se for das mais baixas,
Se nao é garantido ser livre de pobreza, entao nao se pode dizer com propriedade que é rico...
Sr. fenrir escreveu:Entao linguagens de programacao como Haskell, seriam menos afetadas pelo vibe coding e coisas correlatas.
Off_topic:
Tem, mas a base legada e pequena. Porem existe ate framework para programacao web (Yesod). Ja o quao maduros esse frameworks sao, nao sei te dizer.
Trata-se de uma linguagem bem interessante: puramente funcional e tipada. Diz-se que seu codigo compilar possivelmente nao tera bugs de execucao.
Pense por exemplo em linguagens como Python e Javascript.
Nelas ocorrem erros em execucao, que uma linguagem fortemente tipada como Java ja evidencia antes mesmo do programa executar: ao se tentar compilar o programa.
E Haskell supera Java nesse quesito: captura mais erros e situacoes que no mundo Java so se manifestarao com o programa rodando.
Mas o preco a se pagar por essa e outras vantagens de Haskell e uma curva de apendizado consideravelmente mais ingreme.
Um bom livro: Learn You a Haskell for Great Good!
Outra que acho interessante e o Clojure, um dialeto de Lisp que gera bytecodes Java, ou seja, roda numa JVM. E tem interoperabilidade com Java.
Acho que e a unica linguagem que da para programar na tela de um celular (falo por esperiencia propria): e bem compacta.
E e uma das mais bem projetadas, se nao a mais, na minha humilde opiniao.
Boa parte do codigo do Nubank foi feito nela. Alias, o Nubank comprou a empresa do BDFL** e criador do Clojure, Rich Hickey.
Tenho boas indicacoes de livros nessas e em varias outras LPs (mais de 50 - sou colecionista...)
Diz-se que voce se torna um melhor programador, mesmo se voce nunca usar linguagens como essas (vide quote no fim), somente se aprender a codificar nelas.
Percebi isso com Clojure: Estruturei melhor meu codigo Java apos estudar nessa linguagem.
Clojure e a programacao funcional ensinam a importancia de se dividir o codigo em pequenas funcoes, de preferencia, sempre que possivel, puras (sem efeitos colaterais).
Isso torna o codigo mais reusavel, mais facilmente testavel e mais legivel.
Tirinhas obrigatorias do XKCD: https://xkcd.com/297/ e https://xkcd.com/224/
Quotes sobre Lisp (Clojure e um Lisp):
Greenspun's Tenth Rule of Programming: any sufficiently complicated C or Fortran program contains an ad hoc informally-specified bug-ridden slow implementation of half of Common Lisp. -- Philip Greenspun
SQL, Lisp, and Haskell are the only programming languages that I've seen where one spends more time thinking than typing. -- Philip Greenspun
I finally understood that the half page of code on the bottom of page 13 of the Lisp 1.5 manual was Lisp in itself. These were "Maxwell's Equations of Software!" -- Alan Kay
Lisp is worth learning for the profound enlightenment experience you will have when you finally get it; that experience will make you a better programmer for the rest of your days, even if you never actually use Lisp itself a lot. -- Eric Raymond, "How to Become a Hacker"
**Benevolent Dictator For Life
Sr. fenrir escreveu:Tem, mas a base legada e pequena. Porem existe ate framework para programacao web (Yesod). Ja o quao maduros esse frameworks sao, nao sei te dizer.
Trata-se de uma linguagem bem interessante: puramente funcional e tipada. Diz-se que seu codigo compilar possivelmente nao tera bugs de execucao.
Off_topic:
