Funcionamento do Chat GPT com previsões sobre demandas do Ensino de História

Ensino de História e Chat GPT | Imagem: IF/IA/Midjourney (2023)

 

Como indica a palavra Chat, o nosso GPT é uma ferramenta de conversação (de bate-papo). Ele responde aos comandos dos humanos, fornecendo respostas textuais, traduzindo escritos e lendo imagens. Tudo isso ele faz dentro de uma atmosfera mágica para qualquer iniciante, já que responde aos nossos comandos como um ser humano que demonstra familiaridade em vários domínios, inclusive os da História.

O mistério é revelado no próprio nome. GPT são as iniciais de “Generative Pre-trained Transformer” (transformador gerador pré-treinado).

1. O Tê

O “Transformer” é a tecnologia que possibilita mapear contextos de ocorrência de pedaços de textos por meio do exame das dependências e da importância relativa (auto-atenção) entre uma palavra e os demais termos de uma frase, como também entre frases, possibilitando a previsão da próxima palavra ou frase (El Amri, 2023, p.8-9).

O exemplo que se segue demonstra apenas algumas das tarefas do “Transformer”, mas oferece aos leigos (nós) uma ideia de como a tecnologia opera para aprender e oferecer uma resposta preditiva. Considere a seguinte proposição: “Em Educação e atualidade brasileira, podemos perceber que uma das possibilidades de prescrição curricular para o ensino de História, segundo Paulo Freire, é a inclusão saberes locais/regionais como conteúdo substantivo, o desenvolvimento de habilidades metacognitivas, o engajamento, o aprendizado ativo, o cultivo da solidariedade social e da autonomia.” (Freitas; Oliveira, 2021).

Ao se deparar com a declaração acima, capturada em uma página de artigo científico, a tecnologia segmenta as palavras (uma/das/possibilidades/de/prescrição/curricular/para/o/ensino/de/História/segundo/Paulo/Freire/…), numera, codifica cada palavra, tipifica a relação que cada uma mantém com as demais e hierarquiza algumas dessas palavras merecedoras de maior ou de menor atenção.

Assim, com base na comunicação científica dos seus inventores (Vaswani, 2017) e nas exemplificações do próprio Chat GTP, é possível inferir que entre as relações mais relevantes da referida declaração estão: “educação”, “Atualidade brasileira”, “Paulo Freire” e “História”. Seguindo a mesma operação, são palavras menos relevantes da referida declaração os termos: “e”, “de”, “a” e “é”.

Em termos de combinações de palavras, o algoritmo do Chat GPT consideraria mais relevantes as seguintes relações: “Educação/e/atualidade/brasileira”, “ensino/de/História”, “saberes/locais/regionais/como/conteúdo/substantivo” e “desenvolvimento/de/habilidades/metacognitivas”. Como menos relevantes, estariam: “é a inclusão”, “o desenvolvimento de” e “o engajamento, o aprendizado”.

Quando, por fim, perguntássemos ao GPT “Como ensinar história obedecendo premissas sobre aprendizagem cunhadas por Paulo Freire?”, ele provavelmente daria uma resposta fundada em algumas das combinações mais relevantes listadas acima (sempre a depender do contexto): “incluir os saberes locais/regionais como conteúdo substantivo” e “promover o desenvolvimento de habilidades metacognitivas” e “promover o cultivo da solidariedade social e da autonomia.”[i]

2. O Gê

Passemos à segunda letra inicial. O “G” de “Generative” significa a capacidade de o Chat gerar uma nova frase a partir de “continuações plausíveis” sempre que solicitado. Para facilitar o entendimento da mágica e do desdobramento da sigla, tentem escrever qualquer texto no Gmail, no Google ou no Watts app. Logo vocês perceberão trabalho similar de recuperar padrões semânticos e sintáticos de escrita, de previsão e de complemento de sequências de texto executados pela IA. (Giansiracusa, 2021, p.24).

Da mesma forma, quando questionamos ao GTP: “O que significa ensinar História?”, o Chat utiliza o mapeamento produzido pelas ações da tecnologia “Transformer” (como descrito acima) e apresenta a mais provável sequência de texto. Segue uma possibilidade de resposta:

Ensinar história envolve muito mais do que a transmissão de datas, eventos e nomes de personagens importantes. […] ensinar história é sobre ajudar os alunos a entender o passado, a questionar e analisar essa informação, e a aplicar esse entendimento para melhor compreender o presente e o futuro. É um processo que desenvolve habilidades críticas de pensamento, amplia a perspectiva e promove a empatia e a compreensão.

Para ampliar a sua convicção sobre o modo de gerar a resposta, pergunte ao Chat quais as duas palavras mais prováveis de seguirem a frase: “Ensinar História é”. Muito provavelmente, ele responderá que os termos podem ser “importante” ou “complexo”.

Se vocês incorporarem as duas respostas (“importante” ou “complexo”) e replicarem a questão, ele responderá e justificará a resposta:

Utilizando a estrutura da linguagem e os padrões comuns de discurso, podemos fazer algumas previsões sobre as palavras que poderiam seguir as frases dadas. Para “ensinar história é importante”, uma sequência plausível poderia ser “porque” ou “para”. Isto é, “ensinar história é importante porque…” ou “ensinar história é importante para…”. Ambas as palavras estabelecem uma conexão causal ou de propósito, levando a uma razão ou propósito para a importância do ensino da história. Para “ensinar história é complexo”, palavras que poderiam seguir incluiriam “devido” ou “porque”, permitindo a explicação da complexidade. Assim, “ensinar história é complexo devido a…” ou “ensinar história é complexo porque…”.

Se, por fim, perguntarem sobre as cinco palavras mais prováveis de seguirem às frases “Ensinar História é complexo devido a” e “Ensinar História é importante para”, ele responderá:

Para “ensinar história é complexo devido a”: “multiplicidade”, “diversidade”, “interpretação”, “contexto” e “perspectivas”. Para “ensinar história é importante para”: “compreender”, “contextualizar”, “aprender”, “cultivar” e “desenvolver”.

3. O Pê

A última letra da sigla, o “P”, expressa a qualidade e a proveniência dessa resposta plausível. Quando o Chat responde que “Ensinar história envolve muito mais do que a transmissão de datas, eventos e nomes de personagens importantes. […] ensinar história é sobre ajudar os alunos a entender o passado, a questionar e analisar essa informação, e a aplicar esse entendimento para melhor compreender o presente e o futuro. É um processo que desenvolve habilidades críticas de pensamento, amplia a perspectiva e promove a empatia e a compreensão”, ele emprega padrões inferidos durante o exame de milhões de textos, entre os quais estão livros, capítulos, artigos, teses e dissertações que exploram método histórico. Esse treinamento captura estruturas sintáticas e semânticas plausíveis.

Conclusão

O Chat GPT é uma ferramenta de Inteligência Artificial que funciona a partir de um algoritmo de previsão. Seu treinamento inclui a leitura, separação, codificação, hierarquização de palavras isoladas e combinadas, contidas em milhões de textos recuperados na web. Ele não é autor porque não há intencionalidade no seu trabalho – não propõe um problema e um meio de resolvê-lo (somos nós construtores de comando). Se pudéssemos falar em “criação”, diríamos que este processo é puramente aleatório. Ele também não é plagiador porque não recupera trecho integrais de um ou outro documento em particular. Enfim, o Chat GPT é (até onde sabemos) um reflexo da qualidade da produção textual humana e (até aqui) analógica.

Referências

ARAYA, Daniel; MARBER, Peter (Ed.). Augmented Education in the global age: Artificial Intelligence and the future of learning and work. New York: Routledge, 2023.

GIANSIRACUSA, Noah. Ow algorithms create and prevent fake news: exploring the impacts of social media, deepfakes, GPT-3, and more. Acton: Apress, 2021.

LEE, Kai-Fu; QIUFAN, Chen. Dois pardais: Processamento de linguagem natural, treinamento autossupervisionado, GPT-3, AGI e consciência, educação com IA. In: Como a Inteligência Artificial vai mudar sua vida nas próximas décadas. Rio de Janeiro: Globo, 2022. p.82-134.

PAUL, Annie Murphy.Extending Biologial Intellignce: the imperative of thinking outside our brains in a world of artificial inteligence. In: ARAYA, Daniel; MARBER, Peter (Ed.). Augmented Education in the global age: Artificial Intelligence and the future of learning and work. New York: Routledge, 2023. p.158-176.

RUSSEL, Stuart. Inteligência artificial a nosso favor: como manter o controle sobre a tecnologia. São Paulo: Companhia das Letras, 2021.

VASWANI, Ashish et al. Attention is all you need. 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS). Long Beach, 2017. Disponível em <https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf>. Consultado em 10 abr. 2023.