Podemos nos conectar a muito mais coisas do que antes. Podemos conversar com pessoas distantes, pesquisar informações do mundo inteiro e procurar os produtos e serviços de que precisamos. Com a IA, podemos até reunir em pouco tempo ideias e exemplos relacionados a uma única pergunta. Diante dessas mudanças, pode parecer que, quanto mais coisas pudermos conectar, melhor poderemos compreender o mundo. No entanto, há duas coisas que precisam ser distinguidas aqui. Poder chegar a uma informação não é o mesmo que compreender por que essa informação é importante para a nossa pergunta.
Suponha que alguém esteja considerando se deve morar em um novo lugar. A IA pode conectar essa pergunta a uma ampla variedade de informações, incluindo custos de moradia, transporte, trabalho, educação, saúde, clima e segurança. Em uma época em que a informação era escassa, só isso já teria sido uma grande ajuda. Mas ter todas as informações não torna necessariamente a decisão clara de forma automática. O significado da mesma informação muda conforme a pessoa dá mais peso às oportunidades de trabalho ou à distância da família, conforme pensa sobre custo e tempo e conforme deseja uma experiência desconhecida. Quando o número de conexões possíveis aumenta, surge outro problema: como interpretar essas relações.
O que importa aqui é que o mundo não vem, desde o início, com um único “mapa de relações” já concluído. Até o mesmo fato se conecta a coisas diferentes dependendo da pergunta a partir da qual é observado. A informação de que um lugar recebe muita chuva se relaciona a roupas e transporte para quem planeja uma viagem, a cultivos e gestão da água para quem pensa em agricultura e a drenagem e preparação para desastres para quem pensa em planejamento urbano. A informação em si não mudou, mas as conexões significativas mudam quando a pergunta muda. Compreender não é apenas reunir mais informações. É também perceber quais relações precisam ser examinadas para a pergunta em questão.
A IA pode ser capaz de realizar esse tipo de relação em alta velocidade. Em vez de uma pessoa procurar materiais um a um, a IA pode dividir uma pergunta em várias questões e conectar cada uma delas ao conhecimento pertinente. Se a IA for vista simplesmente como um dispositivo de respostas, seu papel principal passa a ser devolver uma única conclusão como resultado dessas conexões. Mas, se a IA for vista como um sistema que apoia conexões, outro papel se torna visível: permitir que as pessoas examinem perguntas como “Por que este conhecimento é relevante para esta pergunta?”, “Quais questões ainda não foram conectadas?” e “De outra perspectiva, quais relações se tornariam importantes?”.
Essa diferença não é pequena. Se a IA mostrar apenas as informações que considera mais relevantes para uma pergunta, poderemos avançar de modo eficiente em direção a uma resposta. Mas, se não conseguirmos ver por que esses itens foram selecionados, poderemos confundir as relações que nos são apresentadas com a própria estrutura do mundo. Na realidade, informações diferentes podem se tornar importantes quando vistas a partir de outro objetivo, outro conjunto de valores ou outra posição. Quanto mais poderosas se tornam as tecnologias que tornam as conexões convenientes, mais importante é poder perguntar não apenas “O que foi conectado?”, mas também “Por que foi conectado?”.
Isso não significa que as pessoas precisem verificar cada conexão desde o início. Se precisassem, grande parte do valor do uso da IA desapareceria. Para perguntas comuns com consequências limitadas, pode ser útil que a IA organize informações relevantes e conduza as pessoas até uma resposta por um caminho curto. Mas, para perguntas que envolvem grandes julgamentos de valor, ou perguntas em que o próprio problema ainda não está definido, priorizar apenas a eficiência pode tornar relações importantes invisíveis desde o começo. O necessário não é mostrar tudo nem mostrar apenas uma coisa, mas permitir que a forma como as conexões são apresentadas mude de acordo com a pergunta.
As pessoas também podem mudar a própria pergunta depois de ver o que foi conectado. Alguém pode inicialmente pensar que um problema é de custo e, ao investigá-lo, perceber que na verdade é de tempo. Algo que parecia uma escolha individual pode revelar-se uma questão que envolve relações com a família ou com uma organização. Nesses casos, a IA não ajudou apenas respondendo corretamente à pergunta original. Ao tornar novas relações visíveis, permitiu que a pessoa reconsiderasse o que deveria ter perguntado. A compreensão pode surgir não apenas no momento em que uma resposta é recebida, mas também quando a relação entre uma pergunta e o mundo é reorganizada.
A compreensão valorizada por Sai＊aus também está relacionada a essa atualização das conexões. Simplesmente conectar a pergunta de uma pessoa a informações passadas e devolver uma resposta semelhante a uma anterior não consegue lidar plenamente com circunstâncias alteradas ou novas discrepâncias percebidas. Se uma pergunta for usada para conectar conhecimentos relevantes, uma pessoa comparar e julgar essas relações e desse julgamento surgirem novas diferenças ou perguntas, elas poderão ser conectadas à próxima etapa da compreensão. O conhecimento não precisa se fechar como uma resposta concluída; pode preservar a possibilidade de voltar a ter significado por meio de outra pergunta.
Nesse ciclo, as pessoas não são usuários passivos. Julgar uma conexão proposta pela IA dizendo “Essa relação não é importante para o problema atual”, “Adicionar esta condição muda a forma como vejo a questão” ou “Essas duas coisas devem ser consideradas separadamente” torna-se material para uma nova compreensão. A IA propõe conexões, as pessoas examinam seu significado e esse julgamento muda a maneira como as próximas conexões são feitas. Aqui, eficiência não significa apenas reduzir o pensamento humano. Alcançar relações que seriam difíceis para uma pessoa encontrar sozinha e depois permitir que ela pense por si mesma sobre essas relações também é uma forma de eficiência.
Aumentar o número de coisas que podem ser conectadas amplia as possibilidades de compreensão. Mas o número de conexões, por si só, não garante a compreensão. O que importa é poder examinar, a partir de uma determinada pergunta, o que foi conectado a quê e por que essa relação importa. E, quando necessário, deve ser possível reorganizar as conexões a partir de outra pergunta. Depois que a internet nos conectou a muitas pessoas e fontes de informação, a IA também está começando a criar novas conexões entre perguntas e conhecimentos. A questão não é apenas quanto pode ser conectado. É se, por meio dessas conexões, as pessoas podem atualizar a forma como veem o mundo.
Não respostas. Compreensão.