Imagem por Alexandra Koch
Mais de 100 milhões de pessoas usaram o ChatGPT somente em janeiro, de acordo com uma estimativa, tornando-o o aplicativo de consumo de crescimento mais rápido da história. Ao produzir currículos, redações, piadas e até mesmo poesia em resposta a solicitações, o software destaca não apenas o poder de atração dos modelos de linguagem, mas também a importância de formular nossas perguntas corretamente.
Para isso, há alguns anos, iniciei o Iniciativa 100 Perguntas, que busca catalisar uma mudança cultural na forma como aproveitamos os dados e desenvolvemos insights científicos. O projeto visa não apenas gerar novas perguntas, mas também reimaginar o processo de fazê-las.
Uma fome hard-wired por respostas
Como espécie e sociedade, tendemos a procurar respostas. As respostas parecem fornecer uma sensação de clareza e certeza e podem ajudar a orientar nossas ações e decisões políticas. No entanto, qualquer resposta representa um estágio final provisório de um processo que começa com perguntas – e muitas vezes pode gerar mais perguntas. Einstein chamou a atenção para a importância crítica de como as perguntas são formuladas, o que muitas vezes pode determinar (ou pelo menos desempenhar um papel significativo na determinação) as respostas que finalmente alcançamos. Enquadre uma pergunta de maneira diferente e pode-se chegar a uma resposta diferente. No entanto, como sociedade, subestimamos o ato de questionar – quem formula as perguntas, como o faz, o impacto que tem sobre o que investigamos e sobre as decisões que tomamos. Também não prestamos atenção suficiente para saber se as respostas estão de fato abordando as questões inicialmente colocadas.
As perguntas desempenham um papel fundamental em muitos aspectos de nossas vidas. As perguntas certas são críticas, por exemplo, para o processo científico, impulsionando a investigação e a exploração em uma ampla gama de tópicos e questões e moldando as políticas públicas. Considere uma lista autorizada pelo governo de vacinas recomendadas para crianças em idade escolar. Esta lista representa um ponto final (uma resposta) em um longo processo. No entanto, com quais perguntas os cientistas e formuladores de políticas começaram para chegar a essa lista? Quais foram os objetivos de saúde pública que eles próprios estabeleceram, como determinaram a eficácia e que pontos de corte selecionaram no equilíbrio entre benefício e risco? Essas questões têm um papel crucial a desempenhar na seleção final das vacinas colocadas na lista, bem como na saúde pública.
A reportagem científica tende a se concentrar em resultados e insights. Eles representam informações de estágio final ou de nível superior. Como o exemplo acima ilustra, mais atenção às questões e à forma como são formuladas ajudaria a contextualizar as informações do estágio final, permitindo que os formuladores de políticas e os cidadãos tomassem decisões melhores e mais responsáveis.
As perguntas também dão valor aos dados. Grande parte das reportagens e comentários hoje se concentram na quantidade de dados gerados e na necessidade de abri-los para consumo científico e público – ou seja, o fornecimento de dados brutos. Mas são as perguntas que transformam os dados brutos em informações: as perguntas que fazemos enquadram os problemas que buscamos resolver, permitindo-nos alavancar os dados para o bem público.
Por que a IA torna a ciência do questionamento cada vez mais premente
A ascensão de grandes modelos de linguagem (LLMs) e o campo de engenharia imediata nos expôs à importância de formular perguntas corretamente, para obter um LLM para fornecer respostas (a exatidão e a veracidade dessas respostas continuam sendo um problema). Mas antes que a engenharia imediata se torne relevante, é importante ressaltar que, quando os engenheiros de IA desenvolvem um modelo de aprendizado de máquina que aprende com os dados, o que ele aprende – ou seja, o próprio modelo – depende da pergunta que se busca responder aos dados.
Também é importante ter em mente que as respostas fornecidas pelos sistemas de IA podem refletir vieses ou lacunas nos dados subjacentes. Este problema foi destacado, por exemplo, no contexto de sistemas automatizados de perguntas e respostas, como Alexa e Siri, que fornecem respostas a um grande número de famílias para uma variedade de tarefas e perguntas diárias. Descobrir e desenvolver maneiras de formular perguntas para que elas superem alguns dos vieses inerentes aos dados deve, portanto, ser uma parte importante da prática e da teoria da engenharia imediata – e, de maneira mais geral, de uma ciência emergente de perguntas na era dos dados.
O papel das perguntas pode ser intensificado em um ambiente digital, mas sua importância, na verdade, é muito mais profunda. Há uma longa tradição, que remonta pelo menos a Sócrates e a muitas escolas do pensamento oriental, de usar perguntas para promover a pedagogia e várias formas de aprendizado humano e social. Outros escreveram sobre a necessidade de “uma pedagogia do questionamento”. E, mais recentemente, cientistas e estudiosos têm explorado o uso do Método socrático em análise de dados e promovendo alfabetização de dados.
Perguntas para combater a sobrecarga de informações
Em última análise, ao nos ajudar a entender o que realmente importa, as perguntas são impulsionadoras de mudanças e melhorias sociais. Eles ajudam a estabelecer prioridades e nos permitem imaginar alternativas. Como tal, as questões são políticas. E, como Perry Zurn explicou em A política da curiosidade nossos compromissos políticos geralmente informam as perguntas que achamos que valem a pena ser feitas.
À medida que a sociedade fica sobrecarregada com dados e descobertas derivadas de dados, nos afastamos cada vez mais das perguntas. Este post representa uma justificativa inicial para o que podemos pensar como uma nova ciência das perguntas.
Para definir e criar tal ciência, precisamos começar, de fato, fazendo a nós mesmos uma série de perguntas. Como podemos tornar a reportagem científica mais focada nas questões que estão sendo feitas na ciência? O que são boas perguntas (e perguntas ruins)? Como podemos complementar a ciência de dados com uma nova ciência de perguntas? Como podemos capacitar os alunos a se tornarem questionadores? Como garantimos que o questionamento seja inclusivo e livre de preconceitos? Como podemos aproveitar o potencial do aprendizado de máquina e da IA com boas perguntas?
Confrontar e responder a essas questões requer um novo esforço interdisciplinar que reúna cientistas, cientistas de dados, escritores de ciência, atores de mudança social, artistas e especialistas em educação. Vislumbres de tais esforços já estão em andamento. Mas precisamos de muito mais interação entre informações e silos disciplinares, e precisamos promover conversas que desloquem o foco de nossa sociedade das respostas para o contexto e propósito – para, de fato, fazer as perguntas certas.
Sobre os Autores
Stefan G. Verhulst, Cofundador e Diretor de Pesquisa e Desenvolvimento do Laboratório de Governança (GovLab), New York University O artigo foi co-escrito com Anil Ananthaswamy, um escritor de ciência e ex-escritor da revista New Scientist.
Este artigo foi republicado a partir de A Conversação sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.
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