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June 13, 8:50 AM
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Letrus recebe R$ 5 milhões do governo dos EUA para estudo sobre IA na educação

Letrus recebe R$ 5 milhões do governo dos EUA para estudo sobre IA na educação | Inovação Educacional | Scoop.it

A Letrus, uma startup de soluções para educação, recebeu um financiamento de R$ 5 milhões do Usaid (Agência de Desenvolvimento Internacional dos Estados Unidos), para custear um estudo sobre os efeitos de um programa de formação de alunos que usa inteligência artificial.
A empresa, criada em 2017 no Brasil, criou um programa que auxilia estudantes a melhorarem sua capacidade de escrita e leitura, com um programa que usa inteligência artificial para dar retornos personalizados para cada aluno, sobre como em que pontos melhorar.
O dinheiro da Usaid será usado para fazer um estudo amplo sobre os efeitos deste programa, e da melhora das habilidades de escrita e leitura, na vida dos estudantes. Serão acompanhados alunos de ensino médio ao longo de três anos, para aferir dados que mostrem de forma efetiva se alunos que escrevem e leem melhor conseguem avanços como ir bem no Enem, entrar na faculdade e arrumar um emprego ou estágio.
O estudo usará o modelo Ensaio Clínico Randomizado (ECR). Um primeiro ECR financiado pelo laboratório J-PAL do MIT e conduzido pela FGV-SP em 2019 com estudantes do Espírito Santo mostrou que aqueles que usaram o programa por cinco meses alcançaram, em média, a segunda melhor nota do Brasil na redação do Enem em comparação com as demais redes estaduais. Os estudantes que não usaram a Letrus ficaram em oitavo neste ranking.
Este estudo de agora será feito em parceria com o governo do Ceará. "Vamos trabalhar com as três séries do Ensino Médio, e estamos falando de aproximadamente 40 mil alunos. Uma amostra científica de educação de um tamanho que nunca foi feito antes no Brasil", diz Thiago Rached, co-fundador da Letrus.
"A gente vai querer saber quem entrou na faculdade, quem está empregado e, se possível, o nível de renda. Ainda precisamos entender melhor como ficarão as questões de LGPD [Lei Geral de Proteção de Dados], porque vamos trabalhar com dados de menores, mas os dados que são públicos a gente consegue trabalhar", prossegue Rached.
A Letrus atende atualmente 170 mil estudantes no Brasil, nas redes pública e privada. A ferramnenta custa a partir de 50 reais por ano por estudante. O valor pode aumentar conforme o número de customizações.
No programa, o aluno escreve redações sobre temas variados e recebe correções de forma rápida, com dicas de como melhorar o texto. O programa pode ser usado também em celulares, e mesmo que não haja conexão à internet o tempo todo.
Para os professores, a ferramenta indica quais são os erros mais comuns de cada turma e os temas a serem dados como aula de reforço.

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Curadoria por Luciano Sathler. CLIQUE NOS TÍTULOS. Informação que abre caminhos para a inovação educacional.
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July 10, 5:58 PM
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Inteligência Artificial na Educação: CEE-MG participa de Conferência Internacional

Inteligência Artificial na Educação: CEE-MG participa de Conferência Internacional | Inovação Educacional | Scoop.it

O Conselho Estadual de Educação de Minas Gerais (CEE-MG) está representado na 25ª Conferência Internacional de Inteligência Artificial na Educação (AIED 2024), realizada de 8 a 12 de julho de 2024, no Recife, Pernambuco. Organizado pela CESAR School, o evento tem como tema "IA na Educação para um Mundo em Transição" e reúne mais de 500 participantes para discutir a necessidade de abordagens inovadoras para maximizar os benefícios educacionais da IA de forma responsável, enfatizando a alfabetização em IA e estruturas éticas para guiar a integração da IA nos ambientes educacionais.

Realizada pela primeira vez na América Latina, este ano a conferência conta com significativa participação brasileira, com cerca da metade dos trabalhos submetidos por pesquisadores do país. Celebrando seu trigésimo aniversário, a AIED se destaca pelo corpo de cientistas que pesquisa e publica sobre o tema, atuando muito antes da popularização da IA Generativa, iniciada com o lançamento do ChatGPT em novembro de 2022.

Participação do CEE-MG

No evento, o Conselho Estadual de Educação está representado pelo Conselheiro Luciano Sathler, PhD em Administração pela FEA/USP, e referência em Educação a Distância no Brasil. No órgão, Luciano Sathler preside a Comissão  Temporária encarregada de elaborar normas para a oferta de Educação a Distância (EaD), a utilização de Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC) e a aplicação da Inteligência Artificial (IA) na Educação Básica.

O presidente do CEE-MG, Felipe Michel Braga, ressaltou a importância estratégica da participação do Conselho nesse fórum científico e de debates, anunciando planos para organizar um seminário sobre o tema ainda este ano. “Nós pensamos em organizar um seminário sobre IA na Educação, em formato híbrido, que as pessoas possam participar online ou presencialmente, para o segundo semestre, focado em debater se há necessidade ou não de uma regulação específica na área de educação, na melhor forma de destravar e construir um futuro melhor a partir dessas tecnologias”, afirmou.

Avanços e Desafios da IA na Educação

A professora Blaženka Divjak, da Universidade de Zagreb, ressaltou a inevitabilidade da IA na educação e a importância de empoderar, e não substituir, os educadores. Ela destacou a necessidade de repensar os métodos de aprendizado e promover uma mudança cultural nas escolas, com base em uma reflexão profunda sobre o que é necessário aprender e como realmente se aprende. Segundo ela, a aprendizagem deveria ser o foco principal na educação há anos, demandando uma mudança significativa na cultura escolar. Nesse sentido, é fundamental definir quais atividades devem permanecer exclusivamente humanas para garantir que a IA beneficie os estudantes, empoderando os professores e promovendo uma cooperação crítica e criativa entre humanos e máquinas.

Outro destaque foi a apresentação dos pesquisadores do Advanced Innovation Center for Future Education, da Beijing Normal University, na China. Eles desenvolveram uma versão própria de assistente virtual com IA, utilizando modelos de LLM disponibilizados em código aberto, para auxiliar no acompanhamento e suporte a estudantes com dificuldades de foco, atenção e aprendizagem.

A organização da AIED celebrou a participação de muitos profissionais que não são cientistas da área, demonstrando o crescente interesse de empresas, governos, instituições educacionais e educadores nas aplicações da IA na educação. Os trabalhos científicos apresentados abordam o desenvolvimento e a aplicação de soluções de IA em diversos contextos globais. A lista completa dos trabalhos está disponível no site oficial da conferência: https://aied2024.cesar.school/program/accepted-papers.

O Núcleo de Excelência em Tecnologias Sociais da Universidade Federal de Alagoas disponibilizou integralmente 24 trabalhos apresentados por seus pesquisadores associados, acessíveis no link: https://mailchi.mp/nees.ufal.br/25-aied-2024.

Para informações adicionais sobre a AIED 2024, acesse: https://aied2024.cesar.school/home.

Entenda o que é LLM e Assistentes Virtuais

Um LLM é um tipo de IA generativa que foi alimentado com um conjunto enorme de textos da internet. Ao analisar esse conjunto de dados, um LLM como o ChatGPT ou o Gemini aprende a prever que palavras têm mais chance de ser colocadas em sequência para completar frases. Isso é capaz de garantir uma coerência linguística e uma estrutura gramatical perfeitas – mas não a qualidade ou veracidade do conteúdo gerado (definição dada pelo Glossário Anotado de Educação Midiática e Inteligência Artificial. São Paulo: Educamídia, 2024).

Assistentes virtuais são programas de computador que ajudam usuários a realizar tarefas ou serviços por meio de comandos de voz ou texto. Utilizam tecnologias como processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para entender e responder a perguntas, realizar tarefas online, como agendar compromissos, enviar mensagens, ou fornecer informações em tempo real. Exemplos populares incluem Siri, Alexa e Google Assistant. Essa tecnologia torna a interação com dispositivos e serviços digitais mais intuitiva, facilitando o acesso a informações e a realização de atividades cotidianas (definição dada pelo Glossário Anotado de Educação Midiática e Inteligência Artificial. São Paulo: Educamídia, 2024).

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Inteligência artificial não vai | Podcast | Rádio

Inteligência artificial não vai | Podcast | Rádio | Inovação Educacional | Scoop.it
Uma pesquisa recente revelou que brasileiros e brasileiras discordam total ou parcialmente sobre o uso de inteligência artificial (IA) em casos de identificação de crimes, diagnóstico de doenças e análises de processos judiciais. 

Segundo o estudo realizado pela agência Ideia, em colaboração com o Brazil Forum UK, 40% do público se opõe ao uso da ferramenta na área da medicina e 20% questiona de forma parcial. Apenas 8% concordam totalmente. 

No entanto, a investigação, divulgada em maio deste ano, trouxe uma aparente contradição ao revelar, também, que o público não acredita que a IA pode aprofundar desigualdades de gênero ou raciais. Do total de entrevistados, apenas 34% apresentaram preocupações em relação a estes temas. 

"É interessante que, apesar de não reconhecer essas discriminações, o brasileiro não acredita nessa tecnologia”, afirma a professora Fernanda Rodrigues, doutoranda em Direito pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), em entrevista ao programa Bem Viver desta segunda-feira (8).

Coordenada de Pesquisa do Instituto de Referência em Internet e Sociedade (Iris), Rodrigues levou luz a um debate urgente a respeito de inteligência artificial: "Isso abre margem justamente para a gente debater o caminho para a solução, que tem a ver com essa questão do tecnosolucionismo". 

"O que é isso? Basicamente, a gente entender a tecnologia como um fim em si mesmo. Então, a tecnologia vai trazer o benefício, ela vai trazer o bem, ela pode. Mas a gente precisa analisar se realmente, no caso concreto, está servindo para todo mundo ou se está servindo apenas para uma parcela da população." 

Para a professora, é importante que a sociedade e as grandes empresas de tecnologias não acreditem ou invistam na IA como uma forma de resolução de problemas estruturais da sociedade, como o racismo e a misoginia.  

"O primeiro passo é entender que a inteligência artificial não é uma tecnologia desconectada da sociedade, pelo contrário. Ela é feita por pessoas humanas e ela também é inserida em um contexto dentro de uma realidade específica.” 

Ou seja, para a professora, combater a discriminação que a inteligência artificial tem potencilizado na internet não passa apenas pela regulamentação estatal e formalização de acordos éticos entre as empresas desenvolvedoras. 

"Essas discriminações potencializadas pela tecnologia vêm de diferentes fontes, como, por exemplo, a falta da diversidade no campo da tecnologia." 

A pesquisadora cita uma série de exemplos nos quais a IA reproduz comportamentos discriminatório já presentes na nossa sociedade. 

"Na segurança pública, a gente tem casos de tentativa de utilização de [IA no] policiamento preditivo – ferramenta utilizada com a intenção de prever onde teria a maior possibilidade de acontecerem crimes e aí destinar o policiamento específico para essa área." 

Segundo a especialista, a IA não tem sido capaz de impedir que comunidades já muito marginalizadas e vigiadas pela polícia continuem sendo penalizadas. Pelo contrário, essas ferramentas acabam intensificando ainda mais essa violação de direitos.


Fernanda Rodrigues é mestre em Direitos da Sociedade em Rede e Graduada em Direito pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) / Comunicação/IRIS

Confira a entrevista na íntegra 

Como a inteligência artificial tem reproduzido ou potencializado comportamentos discriminatórios da sociedade?

O primeiro passo é entender que a inteligência artificial não é uma tecnologia desconectada da sociedade, pelo contrário. Ela é feita por pessoas e também é inserida em um contexto dentro de uma realidade específica. 

Boa parte das ferramentas de inteligência artificial se utiliza de uma base de dados que alimenta as informações sobre as quais ela vai gerar novos resultados, podendo ser previsões ou recomendações de determinados conteúdos.

Um dos principais problemas é que esses dados costumam refletir a nossa realidade. E se a gente vive numa sociedade racista, sexista, capacitista e que reproduz outros tipos de discriminação, é natural que esse tipo de tecnologia também acabe não somente reproduzindo, como potencializando essas discriminações. 

Um exemplo bem próximo da nossa realidade tem sido a questão do reconhecimento facial, principalmente utilizada para fins de segurança pública.  Temos diferentes estudos, inclusive um que virou referência na área foi de o de Joy Buolamwini  [canadense] e Timnit Gebru [etíope], são duas pesquisadoras negras estrangeiras que analisaram três sistemas comerciais de reconhecimento facial e identificaram que eles tinham maior índice de falibilidade sobre o rosto de mulheres negras do que sobre o rosto de homens brancos. 

Isso também foi analisado por outros pesquisadores que identificaram que esse mesmo reconhecimento facial tem grandes índices de falha sobre os rostos de pessoas trans. 

Ainda dentro da segurança pública, tem casos de tentativa de utilização de policiamento preditivo – ferramenta utilizada com a intenção de prever onde teria a maior possibilidade de acontecerem crimes e aí destinar o policiamento específico para essa área.  

Mas, independentemente do tipo de dado que alimenta essa ferramenta, a gente percebe que não tem sido suficiente para medir que comunidades que já são muito marginalizadas e muito vigiadas pela polícia sejam novamente penalizadas também através desses sistemas. 

Para mencionar ainda mais um exemplo, na IA para a saúde, já foi analisado um caso em que algoritmos utilizados para agilizar a avaliação de risco do paciente. E vimos que pessoas negras significativamente mais doentes estavam sendo colocados na mesma faixa de risco do que brancos. 

Eu falo muito aqui sobre os dados que alimentam as ferramentas, que eles são os maiores problemas, mas não se trata somente disso. 

Essas discriminações potencializadas pela tecnologia vêm de diferentes fontes, como, por exemplo, a falta da diversidade no campo da tecnologia. 

A gente tem ainda um setor da tecnologia muito composto, principalmente, por homens brancos, e não por pessoas atravessadas por outros marcadores sociais. 

Então, isso impacta na forma como aquela tecnologia é utilizada. O tecnosolucionismo e uma suposta objetividade da tecnologia também mascaram o fato de que ela pode produzir viés e isso pode interferir na interpretação humana sobre os seus resultados. 

A pesquisa mostrou que brasileiros e brasileiras reconhecem que a IA pode potencializar discriminações. Isso é positivo, certo?

Exatamente. Essa pesquisa vem em boa hora, porque ela denota a importância desse cenário que a gente está vivendo atualmente, que é a reconstrução de uma regulação para esses sistemas da inteligência artificial. 

Mas eu gostaria de destacar dois resultados que me chamaram a atenção olhando para essa pesquisa.  

O primeiro é que ainda há, na verdade, uma resistência das pessoas brasileiras em reconhecer que as tecnologias de IA podem aprofundar as igualdades e desigualdades, como por exemplo, desigualdade de gênero e a discriminação racial. 

As pessoas que concordam que as tecnologias podem potencializar esse tipo de discriminação ainda é inferior ao número das que discordam total ou parcialmente.  

Por outro lado, há uma desconfiança muito grande com a utilização de tecnologias para áreas que a gente vê hoje a IA sendo trazida como uma possível solução para problemas históricos. 

Por exemplo, para identificação de crimes, para agilizar diagnóstico de doenças e também para beneficiar análise de processos judiciais. A maior parte das pessoas, em torno de 60% dos entrevistados, afirmam discordar de que essa inteligência artificial possa auxiliar nesses casos. 

É interessante que, apesar de não reconhecer essa discriminação, o brasileiro não acredita nessas tecnologia. 

Isso abre margem justamente para a gente debater o caminho para a solução, que tem a ver com essa questão do tecnosolucionismo.  

O que é isso? Basicamente, a gente entender a tecnologia como um fim em si mesmo. Então, a tecnologia vai trazer o benefício, vai trazer o bem, e sim, ela pode, mas a gente precisa analisar se realmente, no caso concreto, está servindo para todo mundo ou se está servindo apenas para uma parcela da população.  

Além de tudo isso que você está trazendo, é importante o Estado firmar leis para regular a tecnologia?

A regulação é fundamental diante do cenário atual. Como a gente já mencionou, tem pessoas que já estão sendo efetivamente afetadas de forma negativa por essa tecnologia. 

É imprescindível que a gente consiga estabelecer uma regulação para garantir direitos mínimos frente a esses sistemas e também para assegurar que as pessoas possam ter um direito à responsabilização caso elas venham a ser prejudicadas. 

Por outro lado, eu entendo que a regulação é fundamental também para o próprio setor privado para que ele possa promover a inovação e o avanço tecnológico seguro. 

E numa escala de 0 a 10, você vê o Brasil em que estágio nessa formulação de legislações, para dar controle para todas essas questões que a gente está conversando agora? 

Olha, é difícil definir numa escala de 0 a 10. Eu acho que eu ficaria entre 7 e 8, porque a gente evoluiu bastante em relação ao que a gente tinha anteriormente. 

A discussão para regulação no Brasil da inteligência artificial ganhou folêgo principalmente a partir de 2020, com o Projeto de Lei  21/2020, mas muito voltado para princípios.  

Então, ele se assemelhava mais a uma carta de intenções em torno da IA do que, efetivamente, a uma regulação capaz de assegurar direitos e responsabilidades. 

Por outro lado, essas versões mais recentes que, inclusive, estão sendo discutidas em uma comissão temporária interna no Senado, já vão num caminho que eu entendo muito mais pertinente para o nosso contexto. 

É importante que tenhamos uma regulação nacional que faça sentido de acordo com as nossas especificidades, que atribua uma escala para o nível da tecnologia, por exemplo, considerado uma [IA] de risco excessivo, ou seja, que deve ser banida. E, principalmente, não deixar passar essa ideia de que a regulação barra a inovação. 

A gente pode ver daqui a alguns danos a inteligência artificial combatendo discriminações que estão normalizadas no mundo da internet?

Com certeza, eu acho que a gente precisa ser otimista nesse ponto e trabalhar nesse sentido justamente para ter uma regulação que nos auxilie com esses instrumentos para combater a discriminação. 

Usar a IA para outras finalidades, como, por exemplo, prever desastres naturais e condições climáticas, e aí tentar ajudar a população nesse sentido. Por exemplo, para conseguir compreender quais são as áreas de uma cidade que precisam de mais recursos para uma população que está desassistida. 

E nas escolas?

Em relação a IA no ensino, eu acho que, sim, ela tem um potencial muito grande. Inclusive a gente já teve recomendações de organizações internacionais sobre como utilizar a IA no ensino de forma adequada e não para reproduzir ou para vulnerabilizar ainda mais crianças e adolescentes. 

Um ponto positivo dessas versões mais recentes da regulação é justamente a necessidade de que o governo federal implemente estratégias para o letramento digital da população, incluindo ensino sobre a inteligência artificial com prioridade para o ensino básico. 

Se a gente tem dificuldade muitas vezes de compreender que nem tudo o que a tecnologia traz é absoluto, que as informações que estão ali devem ser questionadas e que ela não pode ser lida como um fim em si mesma, isso para crianças é ainda mais preocupante. 

E que a gente também não pode cair na tentativa de colocar IA a todo custo no ensino, tem que ver se ela é realmente necessária naquele contexto. Porque sim, a IA pode ajudar em alguma atividade, mas precisa ver se é preciso adicionar esse tipo de tecnologia ou se a gente tem alguma outra ferramenta que já dá conta.
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O lado obscuro da expansão de datacenters na América Latina | Geral

O lado obscuro da expansão de datacenters na América Latina | Geral | Inovação Educacional | Scoop.it
O número de datacenters cresceu 628% no Brasil entre 2013 e 2023, segundo o Brazil Data Center Report, estudo da consultoria imobiliária JLL. O país é líder do setor na América Latina, e concentra cerca de 40% dos novos investimentos na área. De acordo com o Datacenter Map, empresa que mapeia datacenters ao redor do globo, atualmente são 135 instalações do tipo no país, a maioria no estado de São Paulo. Em segundo lugar na região vem o México, com 50 centros, seguido do Chile, que conta com 49.

Takano afirma que a grande dificuldade do setor em todo o mundo é o alto consumo de energia. Alguns centros operam com mais de 100 megawatt (MW), o que pode representar mais que todos os gastos de uma cidade de pequeno porte. Daí, explica Takano, a atratividade do Brasil para o setor, já que a parcela de renováveis na matriz elétrica do país chega a 84,25%, segundo a Agência Nacional de Energia Elétrica (Aneel).
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Today, 8:17 AM
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Cinco mais ricos do mundo dobram patrimônio em 3 anos enquanto | Geral

Cinco mais ricos do mundo dobram patrimônio em 3 anos enquanto | Geral | Inovação Educacional | Scoop.it
A riqueza dos cinco mais ricos do mundo dobrou desde 2020, ao mesmo tempo que 60% da população mundial –cerca de 5 bilhões– ficou mais pobre. Isso é o que aponta o relatório Desigualdade S.A., divulgado nesta segunda-feira (15) pela organização internacional Oxfam.
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Evolução do índice de capital humano anual para economia brasileira: 1995-2022

Neste estudo construímos o Índice de Capital Humano (ICH) para o Brasil, cobrindo o período de 1995 a 2022. Utilizamos os microdados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) e PNAD Contínua, ambas disponibilizadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), e adaptamos para o caso brasileiro a metodologia empregada por diversas organizações internacionais, como o Bureau of Labor Statistics (BLS). O ICH captura os movimentos estruturais da qualidade da mão de obra brasileira, dada a ampla abrangência temporal dos dados, e sua derivação é compatível com a metodologia usual de decomposição do crescimento econômico. Neste sentido, empregamos o ICH no ajuste do fator trabalho utilizado no cálculo da produtividade total dos fatores (PTF). Os resultados mostram que no período de 1995 a 2022 o ICH apresentou um crescimento anual médio de 2,2%. Além disso, a inclusão do ICH influenciou a dinâmica da PTF, que registrou queda anual média de 0,9% no período analisado
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Today, 8:07 AM
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Censo 2022: analfabetismo entre quilombolas é quase três vezes maior do que na população total do país | Agência de Notícias

Censo 2022: analfabetismo entre quilombolas é quase três vezes maior do que na população total do país | Agência de Notícias | Inovação Educacional | Scoop.it
Em 2022, 1.015.034 pessoas quilombolas com 15 anos ou mais de idade viviam dentro e fora de territórios oficialmente delimitados. Desse contingente, 81,01% (822.319 pessoas) eram alfabetizadas e, consequentemente, 18,99% (192.715 pessoas) eram analfabetas. Dessa forma, a taxa de analfabetismo das pessoas quilombolas a partir de 15 anos de idade era 2,7 vezes superior à registrada na população total residente no Brasil.
Dentro dos territórios quilombolas oficialmente delimitados, a taxa de alfabetização das pessoas quilombolas com no mínimo 15 anos foi de 80,25%. Esse número é inferior à taxa de alfabetização dos quilombolas como um todo (81,01%) e ao índice de alfabetização da população total do país nessa faixa etária (93,0%).
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Today, 8:05 AM
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Ao menos 110 morrem em protestos estudantis de Bangladesh

Ao menos 110 morrem em protestos estudantis de Bangladesh | Inovação Educacional | Scoop.it

Os protestos começaram devido à revolta de estudantes contra cotas controversas que reservam 30% dos empregos públicos para parentes daqueles que lutaram pela independência de Bangladesh, em 1971.
A agitação nacional —a maior desde que a primeira-ministra Sheikh Hasina foi reeleita este ano— também foi estimulada pelo alto desemprego entre os jovens, que representam quase um quinto de uma população de 170 milhões.
Alguns analistas dizem que a violência também é impulsionada por problemas econômicos mais amplos, como inflação alta e reservas estrangeiras em declínio.
Os protestos abriram antigas e sensíveis divisões políticas entre aqueles que lutaram pela independência de Bangladesh do Paquistão, em 1971, e aqueles acusados de colaborar com Islamabad.

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Today, 7:51 AM
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Educação e crescimento econômico no Brasil

Educação e crescimento econômico no Brasil | Inovação Educacional | Scoop.it

A figura apresenta duas estatísticas para diversas economias. No eixo horizontal, a escolaridade da população, medida por anos médios de estudo. A informação foi obtida na base de dados do PNUD da ONU.
No eixo vertical, a evolução do produto anual por trabalhador. O produto por trabalhador é medido em dólares constantes de 2021, controlando-se por diferenças sistemáticas de custo de vida entre as economias. A informação foi obtida do Banco Mundial.
Para cada país, temos uma reta ligando dois pontos. O primeiro representa o par educação e produtividade do trabalho em 1991 e o segundo as mesmas estatísticas em 2022.
Por exemplo, para a Coreia do Sul, entre 1991 e 2022, a escolaridade da população elevou-se 3,2 anos, enquanto o produto por trabalhador cresceu US$ 56 mil. Cada ano a mais de escolaridade da população está associado à elevação do produto por trabalhador em US$ 17,6 mil.
Para o Brasil, a relação é menor: para uma elevação de 4,4 anos de escolaridade da população, o aumento de produtividade foi de US$ 7,6 mil, ou US$ 1,7 mil por cada ano de escolaridade a mais. Cada ano a mais de escolaridade correlaciona-se, na Coreia, a dez vezes mais produto por trabalhador do que no Brasil.
Uma possível explicação é que a qualidade da educação brasileira é muito baixa. No entanto, apesar de ser baixa, o retorno da educação medido pela elevação de salário associada à maior escolaridade do trabalhador é expressivo no Brasil.
De fato, estudo recém-publicado de colegas do Observatório da Produtividade Regis Bonelli do FGV IBRE elabora um indicador de qualificação da mão de obra para o Brasil que incorpora os ganhos salariais associados à maior escolaridade. O indicador teve um aumento de 81% entre 1995 e 2022, muito maior do que a elevação da produtividade do trabalho de 24% observada entre 1991 e 2022.

Ou seja, apesar da baixa qualidade da educação pública, o baixo crescimento nas últimas décadas não pode ser atribuído a ela. A evidência é que houve outros fatores que reduziram a produtividade.
Os economistas consideram uma medida de produtividade chamada de produtividade total dos fatores (PTF). A PTF mede a eficiência pela qual a economia combina capital e trabalho. Segundo o estudo, a PTF brasileira caiu 21% entre 1995 e 2022. No cálculo da PTF, foi empregado o indicador de qualificação da mão de obra do FGV IBRE.
Voltando para o gráfico desta coluna, nota-se que o México tem um comportamento bem próximo ao da economia brasileira. No caso mexicano, o produto por trabalhador caiu entre 1991 e 2022, enquanto a escolaridade da população se elevou.
Para o México, o estudo muito cuidadoso do economista mexicano Santiago Levy "Esforços mal recompensados: a ilusória busca pela prosperidade no México", de 2018, documenta que toda a legislação tributária e trabalhista se alterou na direção de estimular a alocação do capital e trabalho em unidades produtivas com menor eficiência. A PTF mexicana também caiu nas últimas duas décadas e meia.
A educação brasileira precisa melhorar muito. Mas ela tem entregado bons resultados. Trabalho de Rodrigo Soares, publicado em uma das melhores revistas acadêmicas do mundo, documentou que a melhora educacional foi o principal determinante da queda da informalidade nos anos 2000.
O crescimento depende das habilidades embutidas nos indivíduos, mas também depende de um marco legal e institucional que estimule a boa alocação dos fatores. Nas últimas décadas, pioramos muito nessa dimensão.

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July 20, 4:51 PM
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'A Microsoft destruiu minha vida online depois que liguei para Gaza'

'A Microsoft destruiu minha vida online depois que liguei para Gaza' | Inovação Educacional | Scoop.it
Palestinos que usam o Skype para ligar para familiares e amigos em Gaza estão sendo bloqueados e proibidos de usar produtos da Microsoft.
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July 20, 11:42 AM
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Inteligência artificial: o 'alfabeto' das baleias cachalotes revelado por IA

Inteligência artificial: o 'alfabeto' das baleias cachalotes revelado por IA | Inovação Educacional | Scoop.it
Comunicação entre cachalotes pode apresentar estruturas similares às da linguagem humana.
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July 20, 11:37 AM
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WhatsApp GB: a versão pirata do aplicativo que abre as portas do celular para hackers

WhatsApp GB: a versão pirata do aplicativo que abre as portas do celular para hackers | Inovação Educacional | Scoop.it
WhatsApp GB se populariza com oferta de funções exclusivas, mas pode deixar celular vulnerável a ataques virtuais.
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July 20, 11:35 AM
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Vício em comida existe mesmo ou é mito?

Vício em comida existe mesmo ou é mito? | Inovação Educacional | Scoop.it
Conceito de dependência aplicado à ingestão ainda apresenta muitas áreas obscuras que precisam ser investigadas.
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July 19, 6:04 PM
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Gestão do conhecimento simplificada

Gestão do conhecimento simplificada | Inovação Educacional | Scoop.it
Este livro foi criado para auxiliar profissionais a aprimorarem suas habilidades em gestão do conhecimento (GC) de diversas maneiras. Ele explora o conceito de GC, a implementação nas organizações, os fundamentos, os recursos necessários, as estratégias, os modelos e os planos de implementação, além de projetos-piloto, ferramentas, cultura organizacional e a Norma ISO 30.401. O livro também apresenta estudos de caso e tendências futuras. Ele adota um formato de perguntas e respostas, com linguagem prática e informal, para facilitar a compreensão. Destina-se a iniciantes e profissionais experientes, oferecendo novas perspectivas sobre GC.
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Today, 8:22 AM
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A promessa de uma IA humanizada ou de uma humanização projetada? –

A promessa de uma IA humanizada ou de uma humanização projetada? – | Inovação Educacional | Scoop.it
A London School of Economics promoveu o encontro Living in the Past: exploring memory in humans, animals, and artificial agents, nos dias 20 e 21 de maio. Entre os especialistas estavam Nicola Clayton, Felipe De Brigard,  Zaferinos Fountas,  Johannes Mahr e  Ida Momennejad. O tema da memória foi abordado por diversas perspectivas, buscando responder às principais inquietações, como: por que revivemos o passado; por que não vivemos apenas o momento; qual é o sentido de dedicar recursos mentais para armazenar informações sobre o passado; outros animais fazem isso ou insistir no passado é uma inovação (evolutiva) exclusivamente humana; ou, ainda, o que acontece quando construímos esse tipo de memória em agentes não humanos (IAs)?

Por razões de pertinência, me aterei a comentar alguns aspectos que me chamaram a atenção na apresentação da Dra. Momennejad — que, grosso modo, tratou da última questão mencionada acima, e que me fez refletir sobre outros assuntos relacionados à IA.

Ida Momennejad é a pesquisadora principal no Microsoft Research, New York. Seus interesses de pesquisa encontram-se na interseção entre reforço de aprendizagem, cognição humana e comportamento. Mais especificamente, ela estuda como os humanos e a IA constroem modelos de mundo e os utilizam na memória, na exploração do ambiente e no planejamento de ações. Ela desenvolve e testa algoritmos inspirados no cérebro e comportamento humanos para treinar, por exemplo, a IA para jogar videogame. A abordagem que ela propõe combina reforço de aprendizagem, redes neurais, LLMs, aprendizagem de máquina com experimentos comportamentais, fMRI (ressonância magnética funcional) e, ainda, eletrofisiologia do cérebro humano. Momennejad está empenhada, atualmente, em compreender mais profundamente como a memória episódica funciona em nós e como, a partir dela, conseguimos nos adaptar melhor às circunstâncias e ter mais flexibilidade em nossas tomadas de decisão sobre como agir para alcançar nossos objetivos.

A memória episódica é responsável por armazenar, por assim dizer, os eventos cotidianos que podem ser explicitamente declarados ou evocados. Esse tipo de memória coleciona experiências pessoais passadas que ocorreram em momentos e lugares específicos — como, por exemplo, uma festa de aniversário, um casamento, um beijo, uma viagem, um encontro etc. Ela está intimamente relacionada, ainda, à memória autobiográfica, que, por seu lado, é um sistema baseado na combinação das memórias episódica e semântica. Essas duas formas de memória também estão associadas a outros tipos de memória e a outras de nossas funções cognitivas como, por exemplo, o raciocínio, as capacidades de conceituar e julgar, o planejamento, entre outras.

A relação com as experiências pessoais faz com que a memória episódica seja especialmente importante de ser estudada pelos cientistas que pesquisam IAs, justamente porque, apesar de estarem cada vez melhores em correlacionar informações que nos ajudam com nossos problemas, elas ainda não apresentam nada que se assemelhe àquilo que conhecemos ou reconhecemos como perspectiva experiencial, ou seja, a perspectiva em primeira pessoa ou consciência, que nos habilita a dar sentido às coisas. Nós aprendemos com a experiência e esta, por sua vez, está acondicionada em nossas memórias, que nos fazem ser quem somos.

O grau de desenvolvimento que temos hoje ainda não permite que um modelo de IA generativa como o ChatGPT, por exemplo, reconheça ironia, humor, sarcasmo ou qualquer outra manifestação humana que independa das palavras que entram (no caso dos LLMs) em seu treinamento, e das correlações estatísticas que possam resultar disso. O ChatGPT, portanto, como não é dotado de qualquer perspectiva experiencial, não faz ideia das diferenças entre um soneto e uma receita culinária; ou das consequências de fornecer instruções sobre como construir uma bomba caseira a um adolescente. Ou seja, esse tipo de agente artificial não está apto a formar conceitos e/ou fazer qualquer tipo de julgamento — seja moral, ético, estético ou de qualquer outra natureza — sobre os conteúdos que é capaz de gerar.

O interesse dos cientistas que pesquisam IA, como Momennejad, é compreender profundamente como a memória episódica influencia a cognição humana e como se relaciona com outras funções cognitivas, e, a partir daí, desenvolver IAs com comportamentos mais parecidos com os nossos. No entanto, há grandes obstáculos que precisam ser contornados e/ou vencidos pela ciência. Ainda estamos compreendendo como funcionam e como estão relacionados os mecanismos da memória humana, e como eles influenciam a cognição; ainda pairam dúvidas plausíveis sobre a própria existência da consciência, e estes são apenas alguns problemas que influenciam nessa jornada. Os pesquisadores enfrentam, ainda, outras questões complexas, como, por exemplo, identificar quando e se conseguiram criar um agente artificial mais humanizado a partir dos parâmetros que estabeleceram; ou ainda, não se deixarem enganar e acreditar que conseguiram algum sucesso nesse propósito sem terem realmente chegado lá.

A crença de que estamos próximos de uma IA consciente povoa a mente de muitas pessoas — dos leigos, mas também de especialistas, que não estão imunes a enganos, vide o caso do engenheiro do Google demitido há dois anos por atribuir consciência ao chatbot que desenvolvia, e que nem mesmo possuía as habilidades de versões mais recentes de chatbots como o ChatGPT 4o, por exemplo.

Os problemas, com certeza, se avolumarão à medida que observamos a popularização dos chatbots com capacidade multimodal, operação em tempo real, e características de design antropomórficas, como vozes humanas, “personalidades” customizáveis e uma memória cada vez maior de “conversas” que imitam a dinâmica das interações sociais humanas. Isso pode nos tornar cada vez mais vulneráveis a manipulações algorítmicas, não tenho dúvidas; e, além de indesejável, isso pode ser muito mais perigoso do que imaginamos. No entanto, há um entendimento, que parece estar disseminado e consolidado (e não só no meio das empresas de tecnologia, mas este é um assunto para outro post), de que só se consegue combater esse tipo de problema com mais e melhores tecnologias, e eu concordo com isso, já que a alternativa é abandonar o desenvolvimento da IA, o que me parece uma possibilidade absurda e fantasiosa, sob qualquer ponto de vista.

Voltemos a Momennejad, que está empenhada em compreender melhor a habilidade que temos de usar algoritmos de aprendizagem que nos permitem planejar qualquer coisa a partir da memória. As perguntas que ela constantemente se faz são do tipo, “que algoritmos o cérebro usa?”; ou “como comparar algoritmos humanos e artificiais?”. Uma vez levantadas as hipóteses, ela constrói modelos computacionais a partir dessas perguntas e realiza testes que os comparam ao comportamento humano. Assim, ela consegue definir qual deles funciona de maneira mais parecida com nosso cérebro e traçar um caminho de reforço de aprendizagem para a IA. O resultado esperado é que a IA demonstre um tipo de comportamento mais humano; porém, não podemos nos esquecer que isso também significa que ela está sujeita a cometer e apresentar comportamentos indesejáveis, assim como os nossos.

Não tenho pretensão alguma de entrar em questões muito técnicas neste post, até porque não tenho conhecimento suficiente para isso. Minha intenção é apontar que, mesmo com experimentos comparativos bem estruturados, com equipes multidisciplinares compostas pelos maiores especialistas disponíveis em desenvolvimento de algoritmos, redes neurais e neurociência, além de muito dinheiro envolvido, Mommenejad e outros pesquisadores tão competentes e empenhados como ela enfrentam o problema de não conseguir determinar com precisão se as melhorias de comportamento de seus modelos significam qualquer passo em direção à humanização da IA. O que isso quer dizer? Quer dizer que os modelos podem simplesmente produzir as respostas comportamentais esperadas, mas continuar sem habilidade alguma de conceituar ou julgar aquilo que estão fazendo — quer dizer, sem conseguir atribuir qualquer significado aos conteúdos que geram.

Ainda há outro problema a ser enfrentado, que é o fato de, muitas das vezes, o reforço de aprendizagem dos LLM continuar a ser feito por gente como eu e você. Através das redes, geramos milhões de sentenças e damos feedback aos algoritmos com o polegar para cima ou para baixo, às toneladas, em publicações e comentários nos quais manifestamos concordância ou discordância sobre o conteúdo de um post ou o comentário de alguém. Alguns estudos já demonstraram que o reforço de aprendizagem realizado por humanos faz com que aumente a probabilidade de algoritmos apresentarem comportamentos estranhos, que simulam sinais de consciência, que parecem humanos, mas que, na verdade, são apenas resultado dos reforços que receberam dos usuários.

Repetir e remixar informações e/ou apenas imitar o comportamento humano não parece ser exatamente o tipo de inteligência que as pesquisas mais avançadas estão buscando dar aos algoritmos — até porque isso já foi alcançado e melhora a cada dia; e nunca é demais lembrar que nós, humanos, também aprendemos por repetição e imitação, e criamos coisas incríveis e de muito valor a partir de remixagens. Portanto, pode-se no mínimo dizer que há um consenso de que a IA realmente aprende.

O problema parece estar no que entendemos por humano, e se nos será possível (ou desejável, e até que ponto) “engenheirar” este conceito para dotar os algoritmos de alguns de seus (bons) predicados. Aí parece estar o segredo, a pergunta de trilhões e trilhões de dólares que ainda precisa ser respondida.
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Big Techs pretendem definir padrões da IA na saúde. E nós? | Opinião

Big Techs pretendem definir padrões da IA na saúde. E nós? | Opinião | Inovação Educacional | Scoop.it
O Conselho Nacional de Saúde (CNS) instituiu a Câmara Técnica de Saúde Digital e Comunicação em Saúde (CTSDCS/CNS), excelente iniciativa. Segundo o comunicado à imprensa: “A Câmara Técnica surge da necessidade de discutir, apoiar e fortalecer o desenvolvimento de estratégias e ações nestas temáticas, em benefício do SUS e a partir da ótica do Controle Social.” O próximo passo da nova câmara é o lançamento do edital de chamamento para entidades e representações interessadas em compô-la. A importância deste espaço é incontestável, urgente e imprescindível.
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Violência digital nos relacionamentos: por que é tão difícil | Geral

Violência digital nos relacionamentos: por que é tão difícil | Geral | Inovação Educacional | Scoop.it
Uma pesquisa feita com mais de 2 mil estudantes nos Estados Unidos, em 2020, descobriu que 28% deles já foram vítimas de violências assim. Eles contaram que caso não respondessem rápido às mensagens de seus parceiros, eram punidos com violência física e xingamentos. Em alguns desses relacionamentos o acordo era baixar um aplicativo de GPS para mostrar onde estavam.
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Participação dos salários no PIB brasileiro caiu 12% em cinco anos

Participação dos salários no PIB brasileiro caiu 12% em cinco anos | Inovação Educacional | Scoop.it

A participação dos salários dos trabalhadores do Brasil no Produto Interno Bruto (PIB) caiu 12,9% em cinco anos e chegou ao pior resultado em 16 anos. Este percentual vem caindo desde 2016, quando atingiu o pico de 35,5% do PIB. Em 2021, os salários despencaram para 31% do PIB.
Os dados são do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatísticas (IBGE) e o PIB é a soma de todas as riquezas produzidas no país. No mesmo período, o excedente operacional bruto das empresas, valor de onde as companhias extraem o lucro, aumentou a participação no PIB de 32,3% para 37,5%, representando um crescimento de 16% entre 2016 e 2021.
Ao comentar o dado, o presidente do IBGE, Márcio Pochmann, argumentou que ele mostra a reversão da tendência de aumento da participação dos salários no PIB observada entre 2004 e 2016.
“A construção lenta e difícil que por 12 anos levou para mudar positivamente o peso da renda do trabalho no PIB foi rápida e abruptamente desmontada nos últimos anos de regressão neoliberal. O que terminou por recolocar novamente o Brasil entre os países de baixos salários, empregos precarizados e de multidões de sobrantes e sem destino”, comentou.
Entre 2004 e 2016, a participação dos salários no PIB cresceu 16,3%, saindo de 30,6% para 35,67%. Por outro lado, nesse período, a participação do excedente operacional bruto das empresas caiu 6,6%, passando de 34,6% para 32,3% do PIB.
Os dados do IBGE também incluem a variável “remuneração dos trabalhadores” que, além dos salários, incluem as contribuições sociais pagas pelos empregadores e governo por pessoa empregada. O indicador salário é destacado pelo fato de as contribuições não serem usufruídas diretamente pelas famílias dos trabalhadores.
Recessão e pandemia
A redução da participação dos salários no PIB é resultado da recessão econômica iniciada em 2015 e da pandemia, tendo sido influenciada também pela reforma trabalhista, avaliou o professor Pedro Paulo Zahuth Bastos, do Instituto de Economia da Universidade Estadual da Campinas (Unicamp).
Bastos argumenta que, com o aumento do desemprego no período, os trabalhadores perderam poder de barganha para recuperar os salários frente à inflação. Como o custo real dos salários caiu, o excedente das empresas aumentou.
“Quando tem muita gente procurando emprego, os trabalhadores não têm poder de barganha para aumentar o salário nominal de modo a recuperar a perda de renda real gerada pela inflação. Isso vai gerar um aumento da participação do excedente operacional bruto das empresas porque, em termos relativos, o salário real caiu”, explicou.
O economista da Unicamp considera ainda que a reforma trabalhista influenciou esse resultado por também reduzir o poder de barganha dos trabalhadores e acrescentou que a redução dos salários no PIB foi bem maior na pandemia que na recessão dos anos anteriores. “O choque da pandemia é maior ainda porque aumenta o desemprego, diminui a massa total de trabalhadores e também o rendimento real”, completou.
Desigualdade
O indicador da participação dos salários no PIB é determinante para medir o grau de desigualdade social de um país, avaliou Pedro Paulo Zahuth Bastos. Além de aumentar a desigualdade, o economista defende que a redução do poder dos salários é ruim para economia nacional.
“Quanto maior a renda do PIB gerado que vai para os trabalhadores, maior vai ser o gasto e, consequentemente, maior vai ser o mercado interno do Brasil. E quanto maior for o mercado interno, maior vai ser o incentivo para que aqueles lucros dos capitalistas sejam investidos para aumentar a produção”, destacou.
Para Bastos, o aumento do excedente bruto das empresas não necessariamente será reinvestido nas atividades que geram emprego. “Se eles tiverem mais lucro, mas não tiver mercado, eles vão simplesmente comprar ativos financeiros [como títulos da dívida pública]”, pontuou.
“[A redução dos salários no PIB] é ruim tanto do ponto de vista da sociedade, da saúde pública, do bem-estar social, da paz social, da criminalidade, da violência, quanto é ruim também para o crescimento econômico”, finalizou.

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Censo 2022: Brasil possui 8.441 localidades quilombolas, 24% delas no Maranhão

Censo 2022: Brasil possui 8.441 localidades quilombolas, 24% delas no Maranhão | Inovação Educacional | Scoop.it
Em 2022 existiam 8.441 localidades quilombolas no território brasileiro, associadas a 7.666 comunidades quilombolas declaradas pelos informantes.
Região Nordeste conta com 5.386 localidades quilombolas, 63,81% do total, seguida pelo Sudeste, com 1.245 localidades (14,75%), e Norte com 1.228 (14,55%).
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Censo: 1 em cada 5 quilombolas é analfabeto, diz IBGE

Censo: 1 em cada 5 quilombolas é analfabeto, diz IBGE | Inovação Educacional | Scoop.it

A taxa de analfabetismo dos quilombolas é 2,7 vezes superior à da população total do Brasil, indicou nesta sexta-feira (19) o IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística) ao divulgar novos dados do Censo Demográfico 2022.
Do contingente de 1 milhão de quilombolas de 15 anos ou mais, 192,7 mil não sabiam ler nem escrever um bilhete simples. Assim, o percentual de analfabetos foi calculado em 18,99% —aproximadamente 1 em cada 5.
A taxa é mais que o dobro do patamar de 7% verificado na população total da mesma faixa etária. Em termos gerais, o Brasil somava 11,4 milhões de analfabetos em 2022, em um total de 163 milhões de habitantes de 15 anos ou mais, conforme dados do Censo que já haviam sido publicados pelo IBGE em maio.

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Reconstruindo a pós-graduação brasileira

Reconstruindo a pós-graduação brasileira | Inovação Educacional | Scoop.it
A evolução nos últimos anos é inegável, diante do cenário anterior. O enfraquecimento da educação superior e a diminuição da taxa de graduados, mestres e doutores no país nunca foi uma crise, mas um projeto, do qual devemos nos afastar para que o Brasil se torne um país mais justo e respeitado internacionalmente. Há muito trabalho pela frente, para continuar avançando e atendendo às demandas da comunidade acadêmica e da sociedade.
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July 20, 4:51 PM
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Pornô 'deepfake': o grupo brasileiro de ódio a mulheres que fabrica imagens falsas sob encomenda com IA

Pornô 'deepfake': o grupo brasileiro de ódio a mulheres que fabrica imagens falsas sob encomenda com IA | Inovação Educacional | Scoop.it
Em comunidades no Facebook e no Telegram, usuários estão enviando fotos de mulheres do seu círculo para produzir manipulações digitais com conotação sexual.
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July 20, 11:47 AM
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Apagão cibernético global: problemas causados podem levar dias até serem corrigidos

Apagão cibernético global: problemas causados podem levar dias até serem corrigidos | Inovação Educacional | Scoop.it
Atualização do sistema da empresa de segurança CrowdStrike fez com que sistemas da Microsoft entrassem em 'tela azul'. Correção manual é necessária para que organizações e prestadoras de serviços globais voltem a operar normalmente.
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July 20, 11:41 AM
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O medicamento que pode retardar o envelhecimento

O medicamento que pode retardar o envelhecimento | Inovação Educacional | Scoop.it
Cientistas descobriram que um medicamento aumentou a esperança de vida dos animais de laboratório em quase 25%, resultado que os pesquisadores esperam que também possa retardar o envelhecimento humano.
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July 20, 11:36 AM
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O que são os superpoluentes e como combatê-los pode desacelerar o aquecimento global

O que são os superpoluentes e como combatê-los pode desacelerar o aquecimento global | Inovação Educacional | Scoop.it
O CO2 não é o único gás causador do efeito estufa cuja produção aumentou pela ação humana. Menos falados e mais nocivos, os poluentes climáticos de vida curta, ou "superpoluentes", são gases que também causam o aquecimento do planeta.
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July 20, 11:33 AM
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PL dos motoristas de apps: ministro nega dificuldade de entender trabalhadores

PL dos motoristas de apps: ministro nega dificuldade de entender trabalhadores | Inovação Educacional | Scoop.it
Em entrevista à BBC, Luiz Marinho diz que projeto de lei deve voltar a tramitar na Câmara neste segundo semestre. Ele também antecipa que a portaria que limita o trabalho nos feriados, prevista para vigorar a partir de agosto, deverá ser adiada por uma quarta vez.
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July 19, 5:58 PM
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Funcionários sintéticos vão causar uma grande disputa por talento humano, diz CEO do Grindr

Funcionários sintéticos vão causar uma grande disputa por talento humano, diz CEO do Grindr | Inovação Educacional | Scoop.it

O surgimento da inteligência artificial (IA) generativa permitirá que as startups façam mais com menos. Mas a desvantagem para os empreendedores nos próximos anos será uma guerra de talentos mais intensa pelos melhores funcionários técnicos humanos.
Isso é o que diz George Arison, um empreendedor em série e CEO do Grindr, a empresa de encontros de US$ 2 bilhões que atende às comunidades LGBTQ.
Em um futuro próximo, não será inédito que as startups alcancem uma receita de US$ 100 milhões com apenas duas dúzias de funcionários, disse Arison em uma conversa no palco da conferência Brainstorm Tech da Fortune em Park City, Utah, na terça-feira, 16.
A ascensão da IA generativa significará que os “funcionários sintéticos”, como Arison se referiu a eles, poderão realizar grande parte do trabalho para o qual os humanos costumavam ser contratados. Essa é a boa notícia para os fundadores de empresas de tecnologia.
Mas isso fará com que seja mais importante do que nunca que as startups ambiciosas contratem talentos de primeira linha desde o início, juntamente com os companheiros de IA. Arison argumentou que as principais equipes de fundadores precisarão ser “excepcionalmente boas”, com pouco espaço para pessoas de desempenho medíocre. Como resultado, uma nova onda de competição pelos melhores talentos está no horizonte.
Os comentários de Arison na Brainstorm Tech foram feitos no momento em que a empresa de encontros está tentando desenvolver seu produto para oferecer mais serviços aos seus usuários. Arison disse que a empresa buscará produzir outros casos de uso que ajudarão os assinantes do Grindr em áreas que vão desde viagens até saúde e bem-estar.
Arison disse que sua empresa também está trabalhando em maneiras de atrair mais o grupo de usuários com mais de 40 anos, que tendem a se afastar do aplicativo com o tempo. “As pessoas estão envelhecendo”, disse ele.

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