Na pesquisa, não podemos ignorar a possibilidade de que informações adicionais alterem uma conclusão. Acrescentar mais uma fonte, considerar outra hipótese ou refazer uma análise sob condições modificadas pode levar à revisão de uma compreensão inicial. A IA acelera esse tipo de exploração e a estende a áreas que antes não podiam ser examinadas. Ao mesmo tempo, quanto menor se torna o custo da exploração, mais fraca se torna a razão para deixar de escolher “mais uma verificação”. A ampliação das possibilidades de exploração não fornece automaticamente uma condição para encerrar a pesquisa.
Tratar esse problema apenas como uma questão de gestão do tempo não é suficiente. A pesquisa envolve tanto a possibilidade de que informações adicionais alterem um julgamento quanto aquilo que pode ser perdido ao adiar esse julgamento. Por exemplo, ao examinar maneiras de melhorar um serviço público dentro de um período limitado, uma pesquisa adicional pode ser útil. Mas, se a janela de implementação for perdida, a situação estudada pode mudar e a própria aplicabilidade dos resultados pode diminuir. O aumento da informação também está sujeito a condições temporais.
Ao considerar condições de parada, portanto, a pergunta não deveria ser “Podemos investigar mais?”, mas “Qual é a probabilidade de que uma exploração adicional altere o julgamento?”. Uma hipótese importante ainda não foi testada? Falta uma fonte que possa afetar o resultado? Ou informações adicionais apenas reforçariam em detalhes a compreensão existente? Sem essa distinção, uma maior capacidade de exploração torna-se, por si só, a razão para continuar explorando.
Ao mesmo tempo, o custo de adiar o julgamento precisa ser explicitado. Aqui, o custo não se limita a dinheiro. Ele inclui o tempo de pesquisadores e participantes, o tempo das pessoas que aguardam uma decisão, a possibilidade de que o objeto da investigação mude e o desaparecimento de oportunidades de intervenção. Especialmente em situações altamente irreversíveis, quando o valor esperado de informações adicionais se torna pequeno, pode ser razoável declarar a incerteza restante e passar ao julgamento.
A IA pode apoiar essa própria decisão de parada. Ela pode listar pressupostos não testados, organizar quais análises adicionais poderiam alterar a conclusão e mostrar até que ponto o resultado permanece estável sob diferentes pressupostos. Mas esse apoio não deve assumir a forma “a IA parou de explorar, portanto a pesquisa terminou”. O objetivo da pesquisa, a incerteza aceitável, os prazos e a responsabilidade perante as pessoas afetadas não podem ser determinados apenas pelo processo de exploração.
As condições de parada também não são uniformes. O significado de continuar a exploração difere entre uma pesquisa voltada a aprofundar a compreensão básica e uma pesquisa que apoia uma decisão prática com prazo definido. Em áreas nas quais as consequências do erro são grandes, uma confirmação mais forte pode ser necessária. Portanto, uma regra de parada não deve ser definida apenas por um número fixo de fontes ou por uma quantidade fixa de tempo, mas deve combinar o objetivo da pesquisa, o impacto sobre o julgamento, a incerteza restante e as restrições temporais.
Com essa perspectiva no apoio à pesquisa de Sai＊aus, a capacidade exploratória da IA deixa de justificar uma “pesquisa que nunca termina”. A exploração pode se ampliar enquanto se acompanha quais diferenças alterariam a conclusão e se preserva a distinção em relação às diferenças que não a alterariam. Isso pode então ser reconduzido a uma forma na qual o valor de uma exploração adicional possa ser avaliado diante das condições temporais do lado humano. O que importa não é reduzir a exploração, mas tornar compreensível a razão para continuá-la.
Em uma época em que a IA pode continuar explorando, o fim da pesquisa não pode ser colocado no ponto em que “não há mais informação”. Mais informações ainda podem ser encontradas. O encerramento é concebido como o ponto em que a incerteza restante é compreendida, o valor da exploração adicional é comparado aos efeitos do atraso e agentes finitos assumem a responsabilidade pelo julgamento naquele momento. Quanto maior se torna a capacidade de exploração, mais a definição explícita do que precisa ser conhecido para que se possa parar passa a fazer parte do rigor da pesquisa.
Não respostas. Compreensão.