Pierre Lévy: "A questão é: como usaremos as novas tecnologias de forma significativa para aumentar a inteligência humana coletiva?"

E se computadores pudessem capturar as palavras que digitamos na internet e convertê-las em uma linguagem que descreva seus significados? Os dados analisados revelariam insights de questões mais profundas sobre emoções e motivações humanas, em vez de meras estatísticas e dados.

O filósofo francês Pierre Lévy tem trabalhado nisso nas duas últimas décadas, a partir do desenvolvimento da IEML (Information Economy MetaLanguage), uma ferramenta de expansão da inteligência coletiva que trabalha com o oceano de dados da memória digital comum à humanidade.

A IEML descreve cada palavra de determinada linguagem com símbolos que podem ser arranjados para indicar significados. A comunicação entre computadores nesta linguagem pode alterar completamente a natureza da comunicação online. Ao formalizar o significado, essa metalinguagem adiciona uma dimensão humana na análise e na interpretação do dilúvio de dados que é o plano de fundo das nossas vidas na sociedade digital.

Em entrevista, Pierre Lévy fala sobre suas motivações para o desenvolvimento da IEML e sobre suas implicações na sociedade: “Você pode se comunicar em qualquer lugar, o tempo todo e todos os documentos estão interconectados. Agora a questão é: como usaremos as novas tecnologias de forma significativa para aumentar a inteligência humana coletiva?"

Pierre Lévy estará no Fronteiras do Pensamento Salvador 2019.

Além da conferência o filósofo francês, o projeto ainda promoverá um debate especial entre a filósofa Djamila Ribeiro e a historiadora Lilia Schwarcz. A série inicia já no dia 06 de agosto, com a conferência do escritor cubano Leonardo Padura. As vagas estão abertas e os lugares são limitados.

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Em As Tecnologias da Inteligência e A Inteligência Coletiva, você argumenta que a internet e mídias relacionadas são as novas tecnologias de inteligência que aumentam os processos intelectuais dos seres humanos. E que elas criam um novo espaço e conhecimento dinâmico e quantitativo produzido em colaboração. Quais as características dessa inteligência coletiva aumentada?

Pierre Lévy: A primeira coisa que precisamos entender é que a inteligência coletiva já existe. Não é algo que precise ser construído.

A inteligência coletiva existe ao nível das sociedades animais: existe em todas as sociedades animais, especialmente sociedades de insetos e mamíferos, e é claro que a espécie humana é um maravilhoso exemplo e inteligência coletiva. Além dos meios de comunicação usados pelos outros animais, os seres humanos ainda usam linguagem, tecnologia, instituições sociais complexas, e assim por diante, que, agrupadas, criam cultura.

Abelhas possuem inteligência coletiva, mas sem essa dimensão cultural. Além disso, seres humanos possuem uma inteligência pessoal reflexiva que aumenta a capacidade da inteligência coletiva global. Isso não se aplica aos outros animais, apenas aos humanos.

Agora, o objetivo é aumentar a inteligência humana coletiva.

A principal forma e fazer isso é através da mídia e de sistemas simbólicos. A inteligência humana coletiva é baseada na linguagem e na tecnologia e podemos agir nesses campos para aumentá-la. O primeiro salto em direção ao aumento da inteligência humana coletiva foi a invenção da escrita.

Então, inventamos mídias mais complexas, sutis e eficientes, como o papel, o alfabeto e sistemas posicionais que representam números, usando dez numerais incluindo o zero. Tudo isso levou a um aumento considerável na inteligência coletiva. Então houve a invenção da imprensa e da mídia eletrônica.

Agora, estamos em um novo estágio do aumento da inteligência humana coletiva: o estágio digital ou, como eu chamo, o estágio algorítmico. Nossa nova estrutura técnica nos proporcionou uma ubíqua comunicação, interconexão, informação e – principalmente – autômatos capazes de transformar símbolos.

Com esses três elementos temos uma oportunidade extraordinária de aumentar a inteligência humana coletiva.

Você sugere que existem três estágios no processo de mídia algorítmica antes da esfera semântica: a abordagem de informação na memória dos computadores (sistemas operacionais), a abordagem de todos os dados em uma rede global, onde toda a informação pode ser considerada parte de um todo interconectado.

Essa externalização da memória humana coletiva e dos processos intelectuais aumentou a autonomia individual e a auto-organização das comunidades humanas. Como isso levou a uma esfera pública global e hipermediada e à democratização do conhecimento?

Pierre Lévy: A democratização do conhecimento já está ocorrendo. Ter uma comunicação ubíqua significa ter acesso a qualquer tipo de informação quase de graça: o melhor exemplo é a Wikipédia. Podemos também falar em blogs, redes sociais e o crescente movimento do código aberto.

Quando se tem acesso a toda essa informação, quando se pode participar em redes sociais que impulsionam aprendizado colaborativo, e quando se tem algoritmos ao seu alcance que pode auxiliar a fazer muitas coisas, é um aumento genuíno na inteligência humana coletiva, um aumento que implica na democratização do conhecimento.

Qual é o papel das instituições culturais na democratização do conhecimento?

Pierre Lévy: As instituições culturais estão publicando dados de forma aberta; estão participando de amplos debates nas mídias sociais, se aproveitando das possibilidades de financiamento coletivo, e assim por diante. Elas também têm a oportunidade de criar uma estratégia de administração aberta e de baixo para cima.

Estamos agora em meio ao que a mídia chama de fenômeno de 'megadados'. Nossa espécie está produzindo e armazenando dados em volumes que ultrapassam nossos poderes de percepção e análise. Como esse fenômeno se conecta ao meio algorítmico?

Pierre Lévy: Primeiramente vamos falar sobre o que está acontecendo agora, a disponibilidade de grandes fluxos de dados é apenas uma atualização do potencial da internet. Sempre esteve lá.

Somente agora nós temos mais dados e mais pessoas tem a possibilidade de pegar esses dados e analisá-los. Houve um grande aumento na quantidade de informação gerada no período da segunda metade do século XX até o início do século XXI. No começo, apenas algumas pessoas usavam a internet e agora quase metade da população humana está online.

Primeiramente, a internet era uma forma de mandar e receber mensagens. Estávamos felizes porque podíamos enviar e receber mensagens de todo o planeta. Mas o maior potencial do meio algorítmico não é a transmissão de informação: é a transformação automática de dados (através de software).

Poderíamos dizer que os megadados disponíveis na internet são atualmente analisados, transformados e explorados por grandes governos, grandes laboratórios específicos e grandes corporações. Isso é o que denominamos hoje de megadados. No futuro, haverá uma democratização do processamento de megadados.

Será uma revolução. Se você pensar na situação dos computadores no princípio, apenas grandes empresas, grandes governos e grandes laboratórios tinham acesso ao poder da computação. Hoje em dia, entretanto, temos a revolução da computação social e a comunicação descentralizada, através da internet. Anseio pelo mesmo tipo de revolução em relação ao processamento e análise de megadados.

Gigantes da comunicação como o Google e o Facebook estão promovendo o uso de inteligência artificial para explorar e analisar dados. Isso significa que a lógica e a computação tendem a prevalecer na forma que entendemos a realidade. A IEML, entretanto, incorpora a dimensão semântica. Como esse novo modelo será capaz de descrever a forma como criamos e transformamos significados, e torná-la computável?

Pierre Lévy: Atualmente, temos algo chamado a “web semântica", mas ela não é nem um pouco semântica! É baseada em conexões lógicas entre dados e em modelos algébricos de lógica. Não há modelos semânticos ali. Portanto, na realidade, não há atualmente um modelo que se proponha a automatizar a criação de conexões semânticas em uma forma geral e universal.

A IEML viabilizará a simulação de ecossistemas de ideias baseados nas atividades as pessoas, e refletirá a inteligência coletiva. Isso vai mudar completamente o significado de “megadados" pois seremos capazes de transformar esses dados em conhecimento.

Possuímos ferramentas poderosas a nosso dispor, temos um poder computacional enorme e quase ilimitado; e podemos ter uma mídia onde a comunicação é ubíqua. Você pode se comunicar em qualquer lugar, o tempo todo e todos os documentos estão interconectados. Agora a questão é: como usaremos essas ferramentas de forma significativa para aumentar a inteligência humana coletiva?

É por isso que eu inventei uma linguagem que computa automaticamente as relações semânticas internas. Quando você escreve uma frase na IEML ela automaticamente cria a rede semântica entre as palavras na frase, e mostra as redes semânticas entre as palavras no dicionário.

Quando você escreve um texto em IEML, ela cria as relações semânticas entre as diferentes frases que compõem o texto. Além disso, quando você seleciona um texto, a IEML cria automaticamente as relações semânticas entre esse texto e os outros em uma biblioteca. Com isso você tem uma espécie de hipertextualização semântica automática.

O código da IEML programa redes semânticas e pode facilmente ser manipulado por algoritmos (é uma “linguagem normal"). Ademais, a IEML se auto traduz automaticamente em linguagens naturais, para que os usuários não sejam obrigados a aprender esse código.

O mais importante é que se você categoriza dados na IEML ela vai automaticamente criar uma rede de relações semânticas entre os dados. Você pode ter relações semânticas geradas automaticamente dentro de qualquer tipo e conjunto de dados. É nesse ponto que a IEML e os megadados se conectam.

Também estou curiosa a respeito do que você pensa sobre o alarde social gerado pela enorme capacidade da internet de recuperar dados, e a exploração em potencial desses dados. Há preocupações sociais sobre possíveis abusos e violação de privacidade. Algumas grandes companhias estão começando a considerar a elaboração de códigos de ética para regular e prevenir o abuso de dados.

Você acha que um conjunto fixo de regras possa efetivamente regular o ambiente mutante do meio algorítmico? Como a IEML pode contribuir para melhorar a transparência e regulamentação desse meio?

Pierre Lévy: A IEML não somente proporciona a transparência, ela permite a transparência simétrica. Todos participando da esfera semântica serão transparentes para os outros, mas todos os outros também serão transparentes para ele ou ela. O problema com a hipervigilância é que a transparência não é atualmente simétrica.

O que quero dizer é que pessoas comuns são transparentes para os grandes governos e empresas, mas essas grandes empresas e governos não são transparentes para as pessoas comuns. Não há simetria.

As diferenças de poder entre grandes e pequenos governos, ou entre grandes empresas e indivíduos provavelmente continuarão a existir. Mas podemos criar um novo espaço público onde essa simetria é suspensa, e onde jogadores poderosos são tratados exatamente como os jogadores comuns.

Uma vez que você já publicou numerosos trabalhos nesse assunto, seria possível resumir alguns pontos-chave em relação a educar 'nativos digitais' sobre responsabilidade e participação no meio algorítmico?

Pierre Lévy: As pessoas têm que aceitar suas responsabilidades pessoais e coletivas. Toda a vez que criamos um link, toda vez que a gente “curte" algo, toda vez que criamos uma hashtag, toda vez que compramos um livro na Amazon, e assim por diante, transformamos a estrutura relacional da memória comum.

Portanto, temos uma grande responsabilidade pelo que ocorre online. O que quer que esteja acontecendo é resultado do que todas as pessoas estão fazendo juntas; a internet é a expressão da inteligência humana coletiva.

Também temos que desenvolver pensamento crítico. Tudo que você encontra na internet é uma expressão de pontos de vista particulares, que não são nem neutros, nem objetivos, mas uma expressão de subjetividades ativas. De onde vem o dinheiro? De onde vêm as ideias? Qual é o contexto pragmático do autor? E assim por diante.

Quanto mais soubermos as respostas para essas questões, maior será a transparência da fonte... e maior nossa confiança nela. Essa noção de tornar a fonte de informação transparente é muito próxima do pensamento científico. Porque o conhecimento científico deve ser capaz de responder questões tais quais: de onde vem os dados? De onde vem a teoria? De onde vêm os financiamentos? A transparência é a nova objetividade.

(Entrevista via Sandra Álvaro - CCCBLAB)