6. Considerações finais
A Inteligência Artificial, impulsionada por avanços em aprendizado de máquina e modelos generativos, está redefinindo rapidamente diversos setores da sociedade. No entanto, a antropomorfização da IA, embora compreensível, pode levar a expectativas irrealistas e riscos potenciais.
Existem alguns componentes essenciais na estruturação do que se denomina inteligência artificial, sem os quais a IA como a conhecemos hoje, com seus mais recentes avanços, os modelos generativos, não seria possível. A delimitação deste estudo nos componentes técnicos, desconsiderando o componente humano, demonstrou a dependência da IA em grandes volumes de dados e poder computacional, contrastando com a capacidade humana de aprender com poucas ocorrências.
É fundamental reconhecer que a IA, apesar de sua capacidade de processar grandes volumes de dados e realizar tarefas complexas, ainda está longe de replicar a inteligência humana em sua totalidade. A compreensão das nuances da linguagem, a tomada de decisões éticas e a capacidade de inovação criativa continuam sendo desafios significativos para a IA.
Além disso, a crescente integração da IA em áreas críticas como medicina e direito exige uma abordagem cautelosa. A superconfiança nos sistemas automatizados pode levar a erros graves e, a falta de transparência nos modelos de IA levanta questões sobre responsabilidade e viés das soluções dadas por IA.
Portanto, o futuro da IA depende não apenas de avanços tecnológicos, mas também de um debate crítico e racional sobre seus limites e implicações éticas. A clareza conceitual na distinção entre humanos e máquinas é essencial para garantir que a IA seja utilizada de forma responsável e benéfica para a sociedade.
A IA deve ser vista como uma ferramenta poderosa, mas não como uma substituta para a inteligência humana. A colaboração entre humanos e máquinas, com cada um desempenhando seus papéis específicos, é o caminho mais promissor para o futuro próximo da humanidade.
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Abstract: This article explores the anthropomorphization of Artificial Intelligence (AI), highlighting how analogies between machines and humans, while useful, can be misleading. Terms like “learning” and “memory” applied to AI obscure the fundamental differences between human and machine learning. AI, despite its advancements, still faces challenges in replicating the complexity of human cognition, especially in areas such as decision-making and understanding nuance. AI’s reliance on large volumes of data and computational power contrasts with the human ability to learn from a few occurrences. In addition, the absence of emotions in machines raises questions about their ability to achieve true intelligence. Overconfidence in automated systems is also problematic, a situation evidenced by studies that show how the presence of robots, sharing tasks, can lead to human errors. While AI is a powerful tool, it’s crucial to recognize its limitations and avoid indiscriminately attributing human characteristics to it. Understanding the distinctions between humans and machines is essential for the development and ethical use of AI. This is a bibliographic study built from the theoretical framework proposed by Luhmann and his theories: of systems and social systems (1990, 1998, 2011), as well as uses other studies on the subject.
Keywords: Artificial intelligence; generative models; anthropomorphization; intelligence; Machines.
