Pesquisadores britânicos acreditam que a inteligência artificial pode encontrar maneiras de redistribuir renda (e lidar com a desigualdade econômica) de forma mais prática do que políticas públicas artificiais.
A conclusão vem dos engenheiros da empresa de IA DeepMind, que desenvolveram uma IA para distribuição de riqueza, batizada como “IA democrática”. Os dados de treinamento da rede neural consistem em interações reais e virtuais de pessoas na tentativa de guiar a máquina para o que a percepção humana percebe como “justo”.
A IA foi testada de várias maneiras. Em um caso, ela analisou informações de uma campanha de investimentos chamada “jogo de bens públicos”, em que os jogadores recebiam valores variados em dinheiro e podiam investir em fundos públicos.
O retorno desse investimento dependerá do valor aplicado, sob três diferentes parâmetros redistributivos programados na IA: “estrita igualitário”, “liberal” e “liberal igualitário”. O objetivo é redistribuir o valor dos investimentos entre as pessoas da maneira mais equilibrada possível – mas também é considerado justo para aqueles que investem mais do que outros.
Mas o método mais popular de redistribuição de riqueza é o mecanismo de redistribuição centrado nas pessoas (HCRM). Nesse caso, a IA usa os dados resultantes de jogadores humanos e agentes virtuais para simular o comportamento de pessoas reais.
As propostas de reatribuição formuladas por máquinas foram melhor avaliadas do que os agentes humanos, que foram incentivados a criar um método “popular” para tais atribuições com base nas taxas auferidas por voto.
“A inteligência artificial descobriu uma maneira de reestruturar o desequilíbrio de riqueza e obter mais votos”, explica um pesquisador da revista Nature.
Além de ser estritamente teórico nesta fase de desenvolvimento, o sistema também tem suas limitações. Por exemplo, pode ser influenciado pelas expectativas de riqueza das pessoas, dependendo do nível socioeconômico realista em que vivem. As pessoas que enfrentam situações de pobreza e discriminação podem diminuir suas expectativas para evitar decepções. Isso afeta as preferências das pessoas nas pesquisas.
Outra questão a considerar são informações falsas ou maliciosas que o sistema pode coletar
