É natural querer investigar o máximo possível antes de tomar uma decisão. Com a IA, podemos organizar várias fontes, comparar diferenças e descobrir em pouco tempo questões que desconhecíamos. Os pontos de entrada para a pesquisa se ampliaram. No entanto, tornar a informação mais fácil de reunir não torna necessariamente mais fácil sentir que já «investigamos o suficiente». A próxima fonte, a próxima comparação e o próximo contra-argumento estão imediatamente disponíveis.
Suponhamos que estejamos escolhendo uma escola para aprender uma nova habilidade. Há muito que podemos investigar: conteúdo dos cursos, custo, duração, caminhos após a conclusão e as experiências dos participantes. Com a IA, também é possível criar rapidamente uma tabela comparativa. Mas, à medida que o prazo de inscrição se aproxima, não podemos verificar cada informação. Além disso, informações adicionais não necessariamente mudarão a escolha. Aumentar a quantidade pesquisada não é o mesmo que reduzir a incerteza que importa para o julgamento.
O que é necessário aqui é não pensar na pesquisa apenas como «o trabalho de reunir o máximo possível de informações». A pesquisa tem o papel de descobrir o que ainda é desconhecido. Ao mesmo tempo, tem o papel de determinar a importância dessas incógnitas para o julgamento. Se conseguirmos distinguir as incógnitas que provavelmente mudarão o resultado daquelas que são interessantes de conhecer, mas têm pouco efeito sobre a escolha, muda a forma do que precisa ser investigado.
A IA pode apoiar essa distinção. Ela pode organizar em quais condições faltam fontes suficientes, onde as fontes divergem e quais mudanças nas premissas alterariam a conclusão. Mas o fato de a IA poder continuar explorando não significa que uma pessoa deva continuar esperando. Enquanto a pesquisa continua, os prazos se aproximam, as opções mudam e o tempo disponível para agir de fato diminui.
As condições para encerrar uma pesquisa, portanto, precisam incluir não apenas o lado da informação, mas também o lado do tempo humano. Devemos perguntar não apenas «Ainda há informações desconhecidas?», mas também «Qual é a probabilidade de essas informações mudarem o julgamento?» e «O que será perdido ao esperar por elas?». Isso não significa decidir ignorando a incerteza. Significa, antes, lidar ao mesmo tempo com uma incerteza que não pode ser completamente eliminada e com um tempo que não pode ser recuperado.
Para Sai＊aus, o valor do apoio à pesquisa não está apenas em maximizar a quantidade de informação. O que importa é tornar visíveis os fundamentos com base nos quais uma pessoa está tentando decidir, para que ela possa distinguir o ponto em que uma investigação adicional é necessária do ponto em que o julgamento deve começar. Precisamente porque a IA pode continuar explorando, precisamos separar a capacidade de «investigar mais» do julgamento de que «devemos investigar mais».
Em muitos casos, não podemos investigar tudo antes de decidir. Isso não é uma falha da pesquisa. Para seres humanos que vivem dentro de um tempo limitado, pesquisar não é concluir uma coleta infinita de informações; é também o trabalho de determinar o que precisa ser conhecido para que seja possível decidir. Quanto mais a IA amplia aquilo que pode ser investigado, mais o fim da pesquisa se afasta do ponto em que a informação se esgota e se aproxima do ponto em que os seres humanos compreendem a incerteza restante e assumem a responsabilidade por uma escolha.
Não respostas. Compreensão.