Pesquisas que cruzam as fronteiras tradicionais das disciplinas acadêmicas e as fronteiras entre academia, indústria e governo estão cada vez mais disseminadas e, às vezes, levaram ao surgimento de novas disciplinas significativas. Mas Munther Dahleh, professor de engenharia elétrica e ciência da computação no MIT, afirma que esse trabalho multidisciplinar e interdisciplinar frequentemente sofre de uma série de deficiências e desvantagens em comparação com o trabalho disciplinar com foco mais tradicional.

Mas, cada vez mais, afirma ele, os profundos desafios que enfrentamos no mundo moderno — incluindo mudanças climáticas, perda de biodiversidade, como controlar e regular sistemas de inteligência artificial e a identificação e o controle de pandemias — exigem essa integração de expertise de áreas muito diferentes, incluindo engenharia, política, economia e análise de dados. Essa percepção o guiou, há uma década, na criação do pioneiro Instituto de Dados, Sistemas e Sociedade (IDSS) do MIT, com o objetivo de promover um conjunto de colaborações mais profundamente integrado e duradouro do que as habituais associações temporárias e ad hoc que ocorrem para esse tipo de trabalho.

Dahleh escreveu um livro detalhando o processo de análise do panorama das divisões disciplinares existentes no MIT e concebendo uma maneira de criar uma estrutura destinada a romper algumas dessas barreiras de forma duradoura e significativa, a fim de dar origem a este novo instituto. O livro, " Dados, Sistemas e Sociedade: Aproveitando a IA para o Bem Social ", foi publicado em março deste ano pela Cambridge University Press.

O livro, diz Dahleh, é sua tentativa de "descrever o pensamento que nos levou à visão do instituto. Qual foi a visão que o impulsionou?". Ele se dirige a diversos públicos, diz ele, mas, em particular, "meu público-alvo são estudantes que vêm fazer pesquisas e querem abordar desafios sociais de diferentes tipos, mas utilizando IA e ciência de dados. Como eles devem pensar sobre esses problemas?"

Um conceito-chave que norteou a estrutura do instituto é algo que ele chama de "triângulo". Refere-se à interação de três componentes: sistemas físicos, pessoas interagindo com esses sistemas físicos e, por fim, regulamentação e políticas relacionadas a esses sistemas. Cada um deles afeta e é afetado pelos outros de diversas maneiras, explica ele. "Há uma interação complexa entre esses três componentes, e há dados sobre todas essas peças. Os dados são como um círculo que fica no meio desse triângulo e conecta todas essas peças", diz ele.

Ao abordar qualquer problema grande e complexo, ele sugere que é útil pensar em termos desse triângulo. "Se você está lidando com um problema social, é muito importante entender o impacto da sua solução na sociedade, nas pessoas e o papel das pessoas no sucesso do seu sistema", diz ele. Muitas vezes, ele diz, "as soluções e a tecnologia marginalizaram certos grupos de pessoas e os ignoraram. Portanto, a grande mensagem é sempre pensar na interação entre esses componentes ao pensar em como resolver problemas".

Como exemplo específico, ele cita a pandemia de Covid-19. Esse foi um exemplo perfeito de um grande problema social, diz ele, e ilustra os três lados do triângulo: há a biologia, que era pouco compreendida no início e estava sujeita a intensos esforços de pesquisa; havia o efeito de contágio, relacionado ao comportamento social e às interações entre as pessoas; e havia a tomada de decisões por líderes políticos e instituições, em termos de fechamento de escolas e empresas ou exigência de máscaras, e assim por diante. "O problema complexo que enfrentamos foi a interação de todos esses componentes ocorrendo em tempo real, quando os dados não estavam todos disponíveis", diz ele.

Tomar uma decisão, por exemplo, fechar escolas ou empresas, com base no controle da propagação da doença, teve efeitos imediatos na economia, no bem-estar social, na saúde e na educação, "então tivemos que ponderar todos esses fatores na fórmula", diz ele. "O triângulo ganhou vida para nós durante a pandemia." Como resultado, o IDSS "tornou-se um ponto de encontro, em parte devido a todos os diferentes aspectos do problema em que estávamos interessados".

Exemplos dessas interações abundam, diz ele. As mídias sociais e as plataformas de comércio eletrônico são outro caso de "sistemas criados para pessoas, com um aspecto regulatório, e se encaixam na mesma história se você estiver tentando entender a desinformação ou o monitoramento da desinformação".

O livro apresenta muitos exemplos de questões éticas em IA, enfatizando que elas devem ser tratadas com muito cuidado. Ele cita carros autônomos como exemplo, onde decisões de programação em situações perigosas podem parecer éticas, mas levar a resultados econômicos e humanitários negativos. Por exemplo, embora a maioria dos americanos apoie a ideia de que um carro deve sacrificar seu motorista em vez de matar uma pessoa inocente, eles não comprariam um carro assim. Essa relutância reduz as taxas de adoção e, em última análise, aumenta o número de vítimas.

No livro, ele explica a diferença, como ele a vê, entre o conceito de "transdisciplinar" e a pesquisa interdisciplinar ou transdisciplinar típica. "Cada um tem um papel diferente e obteve sucesso de maneiras diferentes", afirma. A questão fundamental é que a maioria desses esforços tende a ser transitória, o que pode limitar seu impacto social. O fato é que, mesmo que pessoas de diferentes departamentos trabalhem juntas em projetos, falta-lhes uma estrutura de periódicos, conferências, espaços e infraestrutura compartilhados, além de um senso de comunidade. Criar uma entidade acadêmica na forma do IDSS que cruze explicitamente essas fronteiras de forma fixa e duradoura foi uma tentativa de suprir essa lacuna. "Tratava-se principalmente de criar uma cultura para que as pessoas pensassem sobre todos esses componentes ao mesmo tempo."

Ele se apressa em acrescentar que, é claro, tais interações já estavam acontecendo no MIT, "mas não tínhamos um lugar onde todos os alunos interagissem com todos esses princípios ao mesmo tempo". No programa de doutorado do IDSS, por exemplo, há 12 cursos básicos obrigatórios — metade deles de estatística e teoria de otimização e computação, e metade de ciências sociais e humanas.

Dahleh deixou a liderança do IDSS há dois anos para retornar ao ensino e continuar sua pesquisa. Mas, ao refletir sobre o trabalho daquele instituto e seu papel em sua criação, percebeu que, diferentemente de sua própria pesquisa acadêmica, na qual cada passo ao longo do caminho é cuidadosamente documentado em artigos publicados, "não deixei rastros" para documentar a criação do instituto e o pensamento por trás dele. "Ninguém sabe o que pensamos, como pensamos, como o construímos." Agora, com este livro, eles sabem.

O livro, diz ele, "meio que leva as pessoas a entender como tudo isso aconteceu, em retrospectiva. Quero que as pessoas leiam e entendam de uma perspectiva histórica, como algo assim aconteceu, e fiz o meu melhor para torná-lo o mais compreensível e simples possível."