Inteligência artificial: impacto acadêmico e social de sua produção científica

Resumo: O interesse acadêmico e social sobre inteligência artificial vem crescendo desde meados do século xx, podendo ter o impacto acadêmico e social de sua literatura analisado por meio dos estudos métricos da informação: bibliometria e altmetria. o interesse sobre inteligência artificial (ia) tem sido demonstrado tanto pela academia quanto pela sociedade em geral, a partir de análises de tendências tecnológicas, de pesquisas e estudos científicos, e pela crescente visibilidade do tema nas mídias sociais, tanto para a disseminação da produção científica no ambiente acadêmico, por cientistas, autores e centros de pesquisas, quanto pelo público em geral, como jornalistas e produtores de conteúdo, que utilizam dessa literatura com o intuito de informar à quem se interessar. a ia tem ganhado visibilidade desde meados do século xx, mas foi nas duas primeiras décadas do século xxi que o interesse da sociedade sobre o tema apresentou evidente crescimento, ao passo em que suas áreas e subáreas passaram a exercer maior impacto no cotidiano dos indivíduos. como exemplos: processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, sistemas especialistas e robótica, também diferentes sistemas e dispositivos inteligentes, como assistentes virtuais (siri, alexa e cortana), big data, computação em nuvem e internet das coisas, que apresentam grande procura e impacto na vida de seus usuários (jordan, 2019; leitão et al., 2016; pan, 2016; russell; norvig, 2013). tais tecnologias são encontradas em diversos seguimentos da sociedade: na indústria, em transportes, no desenvolvimento de energia, em assistência médica, em áreas de finanças, telecomunicações, recuperação de documentos, classificação de textos, detecções de fraudes, sistemas de recomendações, buscas personalizadas, e análises de redes sociais, sendo comumente utilizadas em empresas como google, apple, facebook, amazon, netflix, tesla, audi e general motors (jordan, 2019; west, 2015). o interesse sobre a ia pode ser percebido por meio do volume de consultas na internet pelo tema, verificado a partir de pesquisa na ferramenta google trends, que apresenta um índice de consultas realizadas pelo google, em determinado momento e em diferentes regiões do mundo, com os valores sendo calculados em escala de 0 a 100, em que 100 representa o pico de popularidade, 50 a metade da popularidade, e 0 que não há dados suficientes para o cálculo (google trends, 2019). logo, pelos dados coletados por pesquisa realizada em dezembro de 2019, utilizando o termo “inteligência artificial”, nos últimos 5 anos (2014-2019) e em todo o mundo, mostra-se que houve crescimento de buscas pelo assunto a partir de 2017, chegando ao seu pico de popularidade, com 100 pontos, neste mesmo ano. para os principais países/regiões a realizarem tais buscas, destacam-se: vietnã, china, coreia do sul, moldávia e singapura, sendo que o vietnã apresentou o maior volume entre eles, isto é, 100 pontos de popularidade (gontijo, 2020). a international federation of library associations (ifla) também se refere à inteligência artificial em seu relatório de 2013, o ifla trend report, em que cita tendências tecnológicas voltadas aos avanços em ia, como o big data e as impressoras 3d. expõe-se que as tecnologias de web semântica aliadas com o aprendizado de máquina e com o reconhecimento de voz trarão benefícios que permitem dissolver barreiras linguísticas e de acesso à deficientes visuais por meio de dispositivos conectados à internet. assim como o big data poderá permitir a criação de serviços automatizados, como equipamentos do dia a dia e tecnologias complexas voltadas para infraestrutura (gontijo, 2020; ifla, 2013). devido ao crescente espaço alcançado pela inteligência artificial como campo de pesquisa científica e pelo aumento do uso de seus sistemas e dispositivos pela sociedade em geral, como formas de se averiguar os impactos causados por sua literatura tanto em ambiente acadêmico, quanto social, utiliza-se de métodos quantitativos oferecidos pelos estudos métricos da informação, como a bibliometria e a altmetria em complementaridade. portanto, o impacto acadêmico pode ser percebido por meio dos indicadores bibliométricos, em que verificam como a produção científica é tratada dentro do universo da academia. e o impacto social pelos indicadores altmétricos, que indicam o seu nível de atenção on-line e de visibilidade em ambiente virtual, diante do público em geral, que pode ou não apresentar envolvimento direto com essa produção (gontijo; araújo, 2021). segundo meadows (1999), é de grande importância analisar tanto a quantidade de informações que os cientistas produzem e comunicam, quanto a qualidade e o impacto de seus trabalhos. para tanto, utilizam-se os indicadores bibliométricos e de citações como os mais adequados para as análises de impacto acadêmico e para o seu reconhecimento pela comunidade científica (freitas; rosas; miguel, 2017). em que a “[...] apreciação e avaliação do impacto de publicações de resultados de pesquisa são processos fundamentais à ciência e servem ao avanço do conhecimento em nossa sociedade” (araújo; murakami; prado, 2018, p. 367). enquanto a altmetria permite analisar o impacto social da literatura científica perante outras comunidades além da acadêmica, ao rastrear a atenção on-line dada pelo público em geral nas muitas fontes virtuais, que facilitam as interações sociais entre pesquisadores e comunidade em geral (maricato; lima, 2017). coletando dados de disseminação de pesquisas em mídias e redes sociais, blogs, portais de notícias, entre diferentes fontes de divulgação, por meio de publicações, menções, comentários, curtidas, compartilhamentos, downloads, etc. (costas; zahedi; wouters, 2015; melero, 2015; vanti; sanz-casado, 2016). portanto, com as análises bibliométricas e altmétricas de impacto acadêmico e social sobre a literatura referente a inteligência artificial, em conformidade com o contexto das tendências trazidas pela evolução dessa tecnologia, a academia bem como a indústria continuarão a gerar muitas inovações para a sociedade (jordan, 2019). enquanto a academia apresentará técnicas inovadoras em suas produções científicas, a indústria colocará em prática tais técnicas, com benefícios para toda sociedade.