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Apr 16, 2018 9:30 AM ET

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Por que tentar ser eficiente demais nos tornará menos eficientes a longo prazo

iCrowdNewswire - Apr 16, 2018

As manchetes de hoje estão repletas de inovações tecnológicas que prometem um futuro otimizado, desde inteligência artificial até diagnosticar doenças a carros autônomos que revolucionam o transporte . Um dia, tudo será mais fácil, mais rápido e melhor, nos dizem.

É uma visão atraente, mas há uma desvantagem em toda essa eficiência, diz o estudioso e escritor Edward Tenner , autor de O Paradoxo da Eficiência: O que os Big Data não podem fazer (na semana que vem da Knopf). “Tentando ser eficiente em todos os momentos terá sucesso a curto prazo”, diz ele. “Mas, a longo prazo, você estaria prejudicando sua eficiência.” Tenner não é um ludita, e seu livro não sugere renunciar à eficiência e ao Big Data. Ele apenas nos aconselha a usar o bom senso e ter em mente que sempre há trade-offs.

O Verge falou com Tenner sobre como o paradoxo da eficiência acontece, seus custos e como equilibrar a intuição e a tecnologia.

Esta entrevista foi levemente editada para maior clareza.

Qual é o paradoxo da eficiência? E como você se interessou pelo assunto?

Eu vi que havia algo realmente novo e muito emocionante acontecendo na web. A ascensão da computação móvel e o crescente interesse em inteligência artificial e big data estavam realmente tendo um impacto tão grande, em alguns aspectos ainda maior, do que a rede inicial dos anos 90. Essa história continuou crescendo em mim e, gradualmente, vi que havia uma espécie de consequência não intencional: tentar ser eficiente em todos os momentos terá sucesso a curto prazo. Mas a longo prazo, você estaria prejudicando sua eficiência.

Você define a eficiência no prefácio do livro como sendo capaz de produzir bens ou fornecer serviços com um mínimo de desperdício. Então você fala sobre “eficiência de processo contínuo” versus “eficiência de plataforma”. Qual é a diferença entre esses dois?

Pessoas nos tempos elisabetanos e até na Idade Média não tinham o conceito de eficiência que fazemos hoje. Isso realmente dependia do surgimento da termodinâmica no século XIX e da necessidade de obter o máximo de energia possível das turbinas hidráulicas e dos motores a vapor. Essa eficiência do século XIX é o que eu chamo de “eficiência de processo contínuo”, e é quando as coisas que eram feitas peça por peça poderiam agora ser feitas em um fluxo. Por exemplo, quando o papel era feito no século XVIII, sempre estava em folhas. No século 19, os empresários descobriram uma maneira de ter papel saindo de uma fábrica continuamente, e foi isso que possibilitou a alfabetização em massa, jornais e livros caros. Era tão importante quanto a revolução de Gutenberg do século XV.

Agora, a eficiência da plataforma é realmente um outro tipo. É algo que realmente está na nuvem e trata de trazer compradores e vendedores juntos com um custo mínimoy rapidamente. Então, é como pegar carona, comprar um bilhete ou pagar aluguel ou banco.

A eficiência da plataforma é maravilhosa, e eu não a condeno de forma alguma, mas uma das conseqüências lamentáveis ​​é que ela tendeu a atrair capital de investimento de coisas muito mais difíceis. É muito mais fácil fazer uma pequena fortuna com uma startup baseada em plataforma do que, por exemplo, desenvolver uma bateria mais eficiente. Cheguei a acreditar que, porque essas empresas físicas e químicas demoram muito mais, são muito mais caras, são muito mais confusas e, portanto, menos atraentes para os investidores. Esse é um lado negativo da eficiência da plataforma.

Houve algum tempo na cultura americana quando não nos importamos tanto com a eficiência? Para ser claro, estou falando da cultura geral não interessada, não de subculturas ou movimentos específicos como os luditas .

Uma das coisas interessantes sobre a cultura americana é que mesmo as subculturas que fingiam desprezar a eficiência – como os plantadores do sul – seguiam o princípio de tentar extrair o máximo de lucro possível do trabalho escravo e do solo . Então, houve essa arregimentação industrial no sul e nas fábricas do norte.

A América, penso eu, sempre foi um pioneiro da eficiência. Eles eram admirados pelos europeus por sua eficiência rigorosa em fazer tudo, e a crítica dos americanos era que eles estavam tão preocupados em ganhar dinheiro e com eficiência que estavam perdendo as coisas boas da vida. Por outro lado, os observadores europeus sempre vinham aqui e tentavam copiar os métodos americanos!

Os enormes complexos industriais da era soviética eram baseados nas siderúrgicas de Gary, Indiana , e Lenin e os outros líderes soviéticos admiravam enormemente Henry Ford.

Foto de Michael Lionstar
Autor Edward Tenner.

Vamos falar sobre alguns dos exemplos das desvantagens da eficiência. Em um dos capítulos, você fala sobre os efeitos nas artes e na cultura.

Ao remover tantas tentativas e erros e erros produtivos, a eficiência da plataforma pode nos prender aos padrões existentes. Por exemplo, os editores ou produtores de filmes podem analisar os dados para ver quais gêneros são mais populares, o que atrairá os espectadores de um determinado grupo demográfico, o que poderia tornar a publicação mais previsível ou mais lucrativa.

Mas muitos dos grandes sucessos foram surpresas reais que quebraram muitas das regras. A IA é realmente ótima em encontrar regras ocultas e aplicá-las e otimizar tudo de acordo com regras ocultas, mas são realmente os eventos que quebraram as regras que tornaram a vida emocionante para nós.

Também estou interessado em um estudo que você menciona sobre como a popularidade funciona e o custo de se livrar dos guardiões da cultura popular.

As pessoas apresentaram gatekeepers como um obstáculo. Eles são um nível entre os consumidores e os produtores. Então, se você não tem, você está reduzindo os custos de transação e tornando as coisas mais eficientes. Você pode apenas encontrar as coisas sozinho. Em meados dos anos 90, Bill Gates e seus co-autores escreveram The Road Ahead sobre a economia livre de atritos do futuro, onde não haveria esses intermediários.

Mas esses guardiões tinham um papel útil. Eles podiam reconhecer talentos que ainda não estavam prontos para entrar no mercado, mas tinham algo interessante e excitante que valeria a pena desenvolver. Se você eliminar os gatekeepers, é um pouco como esportes sem treinadores.

Por exemplo, havia; um estudo de Princeton que mostrou que quando você estuda estatisticamente o que as pessoas – consumidores comuns, não um painel de elite de críticos – pensam sobre a qualidade dos vários trabalhos oferecidos na web, os que se tornam muito populares têm apenas uma pequena vantagem na qualidade. Não é aleatório, mas é pequeno. Quando você olha para os padrões de popularidade na web, há um pequeno interesse central que faz bolas de neve rapidamente. Sem gatekeepers, muito da popularidade depende do que acontece para se tornar popular primeiro .

Em seu capítulo sobre educação, você fala sobre o “valor do meio ineficiente , como o papel, por exemplo. Quais são alguns exemplos em que a ineficiência nos faz aprender melhor?

Li estudos de leitura e compreensão que os psicólogos fizeram ao longo dos anos. A leitura eletrônica e a leitura de papel têm suas próprias vantagens. O meio eletrônico é melhor para reconhecer detalhes, mas a leitura no papel dá a você um sentido melhor e holístico do que um autor está tentando dizer. Isso é um trade-off.

Isso é semelhante ao que eu digo no meu capítulo sobre geografia. O mapa em papel é desajeitado em muitas circunstâncias e inferior ao mapa eletrônico, que uso o tempo todo. Mas, por outro lado, o mapa de papel lhe dá uma noção do terreno mais amplo e é muito útil para se orientar.

Medicina é uma área com muita esperança para IA e big data: medicina de precisão, diagnóstico de IA. Quais são alguns dos inconvenientes aqui?

Na medicina, há sinais de alerta, e esses alertas, por sua vez, precisam ser corrigidos ou descartados por testes adicionais. À medida que mais diagnósticos se desenvolvem, há uma grande possibilidade de falsos positivos que fazem com que as pessoas passem por mais testes – e alguns dos testes adicionais podem, na verdade, ter efeitos colaterais próprios.

Recentemente, no The New York Times , houve uma revisão do novo livro de Barbara Ehrenreich, que está jurando totalmente fora do sistema médico . Por outro lado, há pessoas que pagam grandes quantias de dinheiro para os chamados médicos de portaria, com médicos que estão sempre monitorando-os. Existem estilos diferentes, e eu não estou menosprezando o projeto de extensão de vida, mas acho que alguns críticos da medicina têm apontado a vantagem de uma abordagem holística para a saúde das pessoas e o tipo de compreensão que os melhores médicos antiquados teve.

Você não quer depender completamente disso, porque às vezes esses maravilhosos médicos antiquados tinham idéias antiquadas que foram contraditas pelos dados da pesquisa. Então você precisa do big data, mas há muitas armadilhas na análise de big data, e há alguma tensão entre estatísticos acadêmicos e analistas de dados no setor comercial sobre o que constitui uma boa prática no uso desses dados.

Como devemos pensar sobre esses trade-offs? Quem deveria estar nos ajudando a determinar quais trade-offs são importantes o suficiente para nós fazermos?

É realmente para cada indivíduo usar materiais eletrônicos e analógicos de uma forma que se adapte às suas próprias vidas. Este não é um livro sobre política. É um livro que diz às pessoas: “Não tenha medo do seu bom senso”. Acho que todos podem reconhecer o que funciona para eles e as pessoas terão estilos muito diferentes.

O último capítulo do seu livro fala sobre estratégias para balanceamento de algoritmos e senso comum. Como você chegou a essas estratégias?

Tentei ver quais das idéias se aplicaram nos capítulos. Por exemplo, as pessoas estão familiarizadas com a ideia de serendipidade e, portanto, não precisaram de muita introdução. O ponto sobre a serendipidade é que, se você eliminar os erros, ficará muito dependente de experiências imediatas e recentes e não abrirá o suficiente para surpresas produtivas. Mas o conceito de “dificuldade desejável”, por outro lado – onde podemos aprender melhor se as coisas são mais difíceis – é menos familiar para as pessoas porque ocorre em estudos, por exemplo, de compreensão de leitura que mostram que algo menos legível pode realmente incentivar as pessoas a se concentrarem mais.

O que mais estamos perdendo?

Há dois fatores que são subestimados pelas pessoas e que são sérios problemas na aplicação de tecnologia eficiente. Um deles é o que é chamado de “conhecimento local.” Todos nós sabemos que há alguma rota que pode olhar realmente grande em um mapa, mas nós sabemos que é um problema, porque temos viajado sobre ele. Por exemplo, há um cruzamento que parece o caminho mais curto, mas eu sei que o tráfego está preso lá, e é mais rápido tomar um caminho mais longo, e o [aplicativo de tráfego] Waze não fez isso. De vez em quando, o Waze aponta uma direção realmente louca, e se as pessoas não tiverem bom senso, mais cedo ou mais tarde ficarão muito desapontadas. Desde que eu cheguei a reconhecer que o Waze não é infalível, eu o uso, e se eu vejo que há algo que não está certo, eu tento parar e dar uma olhada em um mapa impresso e descobrir o que está errado.

O outro é conhecimento tácito. A idéia é que não importa quanta informação você forneça a um sistema inteligente, há muitas, muitas coisas que são tácitas, o que significa que elas não são explicitamente declaradas em nenhum lugar. Você não pode encontrar essa informação em uma enciclopédia.

Um exemplo é como as crianças pequenas podem entender o significado de um provérbio – como “um ponto no tempo salva nove” ou “uma pedra que rola não acumula musgo” – de uma maneira que um computador não pode. Há muitas coisas que até mesmo crianças pequenas podem apreciar que as mais avançadas tecnologias de aprendizado de máquina não conseguem, e acho que para mim é uma das coisas mais empolgantes da mente e do ser humano.

Via iCrowdNewswire
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