59 Haide Maria Hupffer e Renata Fröhlich que reforçam seus interesses e visões de mundo. Outro grande desafio é controlar a velocidade com que os LLMs podem criar conteúdo personalizados falsos (Matz et al., 2024). Em breve a humanidade coexistirá com uma inteligência alienígena que tem uma percepção diferente de tempo e espaço, como aponta Popovski (2025), que é professor de engenharia de comunicações da Universidade de Aalborg da Dinamarca. Ao falar sobre a vantagem do tempo da IA, o autor exemplifica que a IA não é limitada pela velocidade de processamento biológico o que facilita a ela perceber o “tempo com uma precisão sem precedentes, descobrindo relações de causa e efeito que ocorrem rápido demais para a percepção humana”. Popovski (2025) usa um exemplo futurista para comprovar sua teoria, solicitando aos leitores imaginarem um “acidente de trânsito no ano de 2045 em um cruzamento movimentado da cidade, testemunhado por três observadores: umpedestre humano, um sistema de IA conectado diretamente aos sensores de rua e um sistema de IA remoto que recebe os mesmos dados sensoriais por um link digital”. A diferença de percepção na visão de Popovski (2025) está em que o ser humano apenas consegue perceber o robô entrando na rua pouco antes de um carro colidir com ele. Por sua vez, a “IA local, com acesso imediato ao sensor, registra a ordem precisa: o robô se movendo primeiro, depois o carro freando e, por fim, a colisão”. A IA remota, pelo atraso na comunicação, poderá estar de posse de uma imagem distorcida e talvez consiga apenas registrar a frenagem do carro antes de perceber o robô entrando na rua. A partir desse ensaio futurista, o autor questiona qual testemunha será a mais confiável, o humano ou uma máquina e se for a máquina qual das duas é mais confiável? (Popovski, 2025). O ensaio futurista de Popovski (2025) gera reflexões sobre o uso mal-intencionado de IA para fabricar “eventos” usando a IA generativa. Para o pesquisador, se a “sequência de eventos for distorcida, isso pode perturbar nosso senso de causalidade, potencialmente interrompendo sistemas com tempo crítico, como resposta a emergências, negociações financeiras ou direção autônoma”. De igual forma, sistemas de IA mal-intencionados podem usar dados falsos para prever movimentos do mercado de ações publicando alertas de notícias fabricadas pouco antes da liquidação antecipada, gerando um caos no mercado financeiro (Popovski, 2025).
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