Os ensaios sobre IA envolvem governos com menos frequência do que os ensaios em geral
Tradução automática do original em inglês, publicada sem revisão humana. Em caso de dúvida, o inglês prevalece. Se um trecho soar errado, seleccione-o e sinalize-o no fim da página.
Os autores analisaram registros de ensaios para medir o crescimento e o foco da inteligência artificial na pesquisa econômica. Extraíram dados da American Economic Association e do Registro de Avaliações de Impacto para o Desenvolvimento Internacional, de 2019 até um 2026 parcial. Filtrando por termos como aprendizado de máquina e modelos de linguagem específicos, compararam o volume, a localização e o tema dos ensaios de IA com os da pesquisa em geral. Também mediram a duração média prevista desses ensaios e registraram com que frequência os pesquisadores se associaram a instituições públicas.
As intervenções de inteligência artificial caminham para representar um em cada cinco ensaios registrados, ante um em cada trinta há menos de quatro anos. Os autores encontraram uma duração média prevista de 11,3 meses para um ensaio de IA, intervalo que atravessa mais de três gerações de atualizações de modelos. Além disso, no registro da AEA os ensaios de IA estão ligados ao governo em 10,7 por cento das vezes, contra 14,1 por cento do conjunto dos ensaios. Os autores argumentam que a falta de participação governamental limita a adoção, enquanto ensaios longos correm o risco de produzir achados desatualizados. Apontam, em vez disso, um ensaio de oito semanas sobre uma intervenção de aprendizagem guiada por IA em Serra Leoa, que avaliou mais de 1.700 estudantes e registrou um ganho de 0,26 desvio padrão.
Construir uma base de evidências sobre inteligência artificial sem envolver o setor público deixa os ministérios com resultados que não conseguem usar com facilidade. Como os modelos de aprendizado de máquina evoluem depressa, avaliações longas frequentemente testam sistemas que já não existem quando os resultados são publicados. A oportunidade está em desenhar avaliações rápidas, que meçam capacidades reais enquanto os modelos testados seguem disponíveis ao público.
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Tiago C. Peixoto · English original · About