Helio Montferre/Ipea
O aumento da produtividade foi o principal resultado apontado pelos participantes do seminário “ChatGPT e suas Implicações para a Pesquisa Econômica Aplicada”, ao analisarem as possibilidades da nova tecnologia disruptiva, um protótipo de chatbot com inteligência artificial, desenvolvida pela norte-americana OpenAI. O evento, realizado pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) nesta segunda-feira (27), contou com a participação de um dos mais renomados especialistas brasileiros no tema e professor do Departamento de Economia da Universidade de Brasília (UnB), Daniel Oliveira Cajueiro, e um público de mais 170 pessoas acompanhando a transmissão ao vivo pelo YouTube.
O debate sobre essa recente inovação tecnológica foi mediado pelo tecnologista na Diretoria de Estudos e Políticas Setoriais, de Inovação, Regulação e Infraestrutura do Ipea, André Tortato Rauen. Na abertura do seminário, ele abordou os aspectos mais relevantes de utilização da nova ferramenta à disposição de pesquisadores, entre outros usuários. “É uma inovação radical com muitas possibilidades tecnológicas, mas não é uma singularidade”, disse Rauen, ao assinalar que ainda está distante o desenvolvimento de uma Inteligência Artificial (IA) que pense pelo homem, como nos filmes de ficção científica. A novidade está no fato de analisar sentimentos e explicar, o que pode servir às empresas.
Rauen mostrou o uso do ChatGPT na pesquisa econômica aplicada. Afirmou que o pesquisador Anton Korinek, do National Bureau of Economic Research (EUA), identificou 25 tarefas em seis grandes eixos – ideação, redação, pesquisa, códigos, análise de dados e matemática – que o chatbot usa para apoiar a pesquisa econômica aplicada.
Para situar os participantes, entre os exemplos de ideação, Rauen citou a capacidade de prover contra-argumentos – pois dispõe de um amplo glossário e, quanto mais contextualização, maior será sua chance de acerto –, além de uma base treinada em inglês (em português, ainda é incipiente). O ChatGPT também avalia hipóteses e a qualidade do texto, podendo sintetizá-lo e torná-lo mais coerente, edita e corrige, conforme o estilo literário requerido, e faz resumos.
Em sua pesquisa sobre a nova tecnologia, entre os territórios com mais interesse no ChatGPT, Rauen listou a China, Singapura e Nepal, seguindo-se Hong Kong e Bangladesh. Ele comentou que, assim como ocorreu com outras tecnologias que se popularizaram, o ChatGPT vai mudar o mundo e várias profissões vão desaparecer em alguns setores, porém, novas ocupações emergirão, sem substituir o trabalho humano.
Depois que Rauen apresentou as possibilidades do ChatGPT, Cajueiro ressaltou aplicações do processamento de linguagem natural em economia e desvendou os ingredientes por detrás de modelos clássicos de linguagem. Em particular, esclareceu que esses modelos de linguagem são construídos com a intenção de prever uma palavra seguinte em uma história de palavras. Nesse contexto, abordou modelos de redes neurais como modelos que geram representações de word embeddings, redes neurais recorrentes e transformers que são necessários para o entendimento do ChatGPT.
Dentre as aplicações do processamento de linguagem natural em economia, considerou o uso de notícias para modelar o fenômeno de contágio indireto. “A história mostra que é importante estudar eventos localizados que podem desencadear instabilidade grave ou colapso de toda uma indústria ou economia”, disse Cajueiro. O contágio indireto ocorre quando um choque que afeta uma empresa também afeta outras mesmo quando elas não têm uma conexão explícita. Sua modelagem leva em consideração a maneira como as pessoas percebem a semelhança sobre o estado atual das empresas. “Usamos notícias publicadas em mídia escrita e eletrônica sobre empresas para modelar as semelhanças entre elas”, explicou.
Cajueiro destacou que existem duas arquiteturas básicas para a construção de representações de word embeddings. Em uma delas apresenta-se um contexto e pede-se para o modelo prever a palavra faltante. Na outra apresenta-se uma palavra e pede-se para o modelo prever o contexto em que a palavra aparece.
Também introduziu modelos de redes neurais recorrentes que foram construídas explicitamente para a modelagem de sequências. Enquanto esses modelos possuem a vantagem de modelar explicitamente a estrutura “temporal” da sequência, eles apresentam dificuldades na estimação de seus parâmetros causados pela dissipação e explosão dos gradientes calculados para a atualização dos parâmetros.
Sobre os transformers, Cajueiro observou que se trata de uma rede neural com os componentes de representação das palavras utilizando word embeddings, mecanismos de atenção e codificação da posição das palavras. Finalizou explicando que embora os transformers consigam resolver muitos problemas de linguagem, não foram construídos para atender diretamente usuários, podendo apresentar comportamentos tóxicos ou simplesmente não seguir instruções. Dessa forma, para chegar-se ao ChatGPT, o transformer GPT passou por um processo de sintonia fina que usa informação advinda de humanos.
Depois desse roteiro para a apresentação dos modelos, assim como Rauen, o professor ressaltou como o ChatGPT pode contribuir para a economia e outras áreas, ressaltando sua aplicação em várias etapas da pesquisa acadêmica.
A oportunidade principal do uso de modelos de linguagem, segundo ele, está em responder perguntas importantes em economia. Cajueiro finalizou apontando, também, outros pontos a serem explorados, como novas tecnologias de IA que não impactam apenas modelos de linguagem, mas várias outras áreas importantes que podem ser exploradas em economia, como áudio e vídeo, além de implicações do ChatGPT/IA no mercado de trabalho, na pobreza e em países em desenvolvimento.
Assista à íntegra do seminário
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