Sobre o prazer de praticar escalada e o que eu perdi quando deixei agentes trabalharem por mim

Já faz algum tempo que quero escrever sobre esse tema. Uma discussão acalorada em um grupo de WhatsApp com colegas de profissão (eu sei, eu sei…) foi o empurrãozinho necessário para colocar o texto no papel. O ponto de partida é o seguinte: a inteligência artificial generativa destruiu quase todo o prazer que eu tinha em trabalhar. Ao examinar por que, desenvolvi um argumento pretensioso sobre o que estamos perdendo ao deixar agentes e robôs fazerem partes cada vez maiores de nosso trabalho – e é mais do que o prazer em fazer, embora este seja muito importante.

Para começar a desembaralhar as coisas, preciso quebrar a regra de não escrever sobre minha carreira por aqui. Sou um jornalista de dados – isto é, um híbrido esquisito entre repórter, programador e nerd das planilhas. Eu uso código para reunir e contextualizar dados. Com os dados, faço reportagens. 

Dentro desse campo, me especializei em visualização de dados. Isso significa que minhas reportagens se parecem menos com um grande bloco de texto e mais com um conjunto de gráficos, muitas vezes interativos. Na prática, meu trabalho reúne duas competências distintas: a investigação jornalística, que foi um pouco menos afetada pela explosão da inteligência artificial, e a computação, que foi transformada de maneira radical. 

Não vou esconder que sou bom no que faço. Publiquei, junto com amigos extremamente talentosos, alguns projetos que me enchem de orgulho, receberam prêmios e, gosto de acreditar, fizeram algum bem para o mundo. São coisas como este gráfico interativo que tenta representar de forma compreensível a quantidade de mortes por covid-19 que ocorreram no Brasil e este painel que mostra onde falta acesso a notícias de qualidade na América Latina. Também faço reportagens mais próximas do modelo tradicional, baseado em texto e entrevistas, como esta sobre os resultados sexualmente apelativos que aparecem na busca do Google quando os usuários buscam conteúdo sobre mulheres de determinadas nacionalidades.

Comecei a fazer jornalismo de dados ainda no segundo ano da faculdade de Jornalismo, em 2013. Já são, portanto, treze anos na área. Durante a maior parte do tempo, fui feliz em minha rotina de ter ideias, elaborar rascunhos, desenhar protótipos, fazer descobertas, estudar possíveis soluções e, finalmente, publicar. O processo era empolgante e recompensador. 

Tão recompensador que, por muitos anos, permiti que empregadores me explorassem em jornadas de catorze horas, madrugada adentro em redações insalubres. Depois, porém, consegui um emprego que me permite equilibrar a vocação e as outras dimensões da vida – o que tornou os momentos de trabalho, agora na sua justa medida, ainda mais recompensadores. Até há pouco, eu estava no auge da felicidade profissional.

Há um par de anos, porém, o prazer sumiu. Quando penso sobre os possíveis motivos, encontro vários. 

Ando cansado da onipresença da internet, de onde só quero me retirar, mas ainda crio produtos digitais: uma contradição difícil de resolver. Além disso, me tornei mais cínico em relação ao jornalismo. Perdi a fé em alguns valores indispensáveis para que o campo se legitime – ideias que antes tratava como verdades absolutas. Em resumo, estou em uma crise de identidade que ajuda a explicar o problema. 

Entretanto, estou convencido de que há algo mais. Nos anos de trabalho prazeroso, eu era movido, sim, pela crença de que fazia algo valioso. Contudo, eu também era movido pelo simples prazer em fazer. O trabalho não era uma missão que eu cumpria apenas por senso de dever. Fazer jornalismo de dados era legal. Mesmo diante do desmoronamento das minhas crenças e do crepúsculo da democracia liberal, meu gosto pelo ofício deveria permanecer intacto, mas não foi assim. E, vejam só, isso aconteceu justamente quando eu comecei a incorporar o ChatGPT e seus primos mais ou menos sofisticados. 

Por quê? 

Para responder, precisei identificar o que eu fazia de legal antes e que agora não faço mais. 

Sobre os prazeres e benefícios da escalada

Em 2022, um amigo e colega visualizador de dados me emprestou um livro fabuloso – Info We Trust: How to Inspire the World with Data, de R. J. Andrews. 

O autor guia o leitor pelo processo de criação de uma visualização de dados, realçando a miríade de pequenas escolhas e descobertas que precedem a publicação de uma boa peça: a ideia inicial, a pesquisa, as conversas com colegas e especialistas, os esboços, as falhas, as diferentes versões, a lixeira cheia de rascunhos amassados. Já devolvi o livro e não posso consultar tantas citações quanto gostaria, mas por sorte tenho anotado um trecho que descreve de forma metafórica, mas precisa, como é a sensação de passar por esse processo.

"Depois de ter o conteúdo da história, olhe para baixo. Veja que agora você o segura no topo de uma torre de abstração e conteúdo especializado... Agora você deve guiar seu público através desse mesmo emaranhado de conceitos, na esperança de tornar a escalada da torre mais fácil para eles."

Essa era minha rotina nos dias felizes. Em resumo, o processo se iniciava quando eu tinha uma ideia ou recebia uma pauta, muitas vezes sobre temas com os quais tinha pouca familiaridade. As demandas eram tanto por reportagens no estilo tradicional quanto por produtos técnicos e visuais, mais próximos dos campos do design e da computação. 

De qualquer maneira, o caminho começava com uma imersão prolongada no tema. Havia leitura, busca de referências, tentativas malsucedidas de implementação que consumiam dias, ligações para especialistas que me diziam que o que eu queria fazer estava errado, pedidos de ajuda para colegas… 

Enfim, eu precisava me cansar e esfolar as mãos até reunir uma massa crítica de conhecimento sobre o tema e suas particularidades. Só aí eu me tornava minimamente capaz de criar um produto para meus leitores – ou, para expandir a metáfora de Andrews, me tornava um sherpa capaz de ajudar o leitor a subir a mesma torre de maneira responsável e consciente.

Em contraste, noto que o discurso em torno da inteligência artificial generativa encara esta etapa preparatória – a escalada – como um obstáculo a ser superado, ou, no jargão corporativo, um gargalo. O grande benefício do ChatGPT e seus primos estaria em encurtar o tempo necessário para chegar ao topo da torre. Se chegarmos ao topo da torre rápido, basta jogar uma corda lá de cima e pronto: o trabalho está feito e já podemos passar para a torre seguinte. 

No começo, comprei essa ideia. Foi inebriante. Fiz desde reportagens sofisticadas com ferramentas que não precisei estudar tão a fundo (Google Earth Engine e Roboflow, por exemplo) até aplicativos para uso interno. Inclusive, escrevi sobre o processo de construir um deles! Depois, porém, veio a ressaca. 

Quem gosta de escalar encontra o prazer justamente na mistura de cansaço e satisfação que acontece durante as pequenas conquistas de uma jornada exigente – descobrir uma abordagem que funciona, resolver um erro persistente, encontrar uma solução elegante de layout. Ao me privar do esforço da subida, me tornei mais infeliz.

Como disse no começo do texto, no entanto, minha crítica ao uso de inteligência artificial não se limita ao fato de que ela me roubou uma fonte de prazer. Não estou convencido de que os produtos que tenho entregue trabalhando assim, artificialmente acelerados por assistentes virtuais, sejam melhores do que os produtos feitos à moda antiga. São bons, não vou negar, mas sinto que poderiam ser ótimos caso passassem por um processo de criação mais lento e iterativo, com mais tempo para reflexão. 

Hoje, noto que é só durante a subida metafórica que consigo desenvolver uma compreensão adequada de com o que diabos estou lidando. É durante o esforço que surgem minhas ideias mais criativas e as conexões menos óbvias. Quando uso um helicóptero para chegar ao topo da torre (roubando outra metáfora, dessa vez do matemático Terence Tao), um conhecimento valioso simplesmente não surge.

O problema não é só que eu não aprendi direito sobre Roboflow e Google Earth Engine – e não aprendi mesmo, teria imensas dificuldades de implementar qualquer coisa sem as muletas de IA. O que aflige é não ter mais a convicção de que as soluções que encontrei são as melhores possíveis. Em retrospectiva, vejo que simplesmente não parei para pensar em algumas questões por tempo suficiente, uma vez que as soluções já se apresentavam prontas e implementadas depois de alguns prompts, e nem sempre a fruta que está no galho mais baixo é a melhor.

Toda essa aceleração é exatamente o oposto do que aconteceu nos meus projetos de maior impacto. Quando fizemos No Epicentro, o gráfico interativo sobre mortes de covid-19 no Brasil, documentamos extensivamente nosso processo de trabalho – e sempre que o revisito, noto o quanto ele foi lento, iterativo e acidentado. 

Às vezes, me pego imaginando como o projeto teria sido feito hoje, com o imperativo de usar agentes de inteligência artificial e chegar a resultados em alta velocidade. Muito do que tornou No Epicentro especial não teria sido feito – e, pior ainda, imagino que muito menos pessoas estariam envolvidas em sua criação. 

A diminuição do número de humanos envolvidos no desenvolvimento de projetos, aliás, é o ponto central no marketing das ferramentas de inteligência artificial. Gestores e donos de empresa certamente gostam da ideia, mas sinto que até mesmo colegas do chão de fábrica foram seduzidos pela ideia porque percebem nela a possibilidade (ilusória!) de independência e empoderamento. No entanto, vejo aí outro motivo da minha tristeza profissional com implicações graves para a qualidade do jornalismo.

Agente não é gente

A ideia é sedutora. No comando de um exército de agentes de IA, vamos todos virar gestores de equipes de robôs superpoderosos. Seremos responsáveis apenas por ter uma visão ampla do que queremos construir e por verificar a qualidade das tarefas feitas por nossos geniais colegas generativos. 

Parece um futuro brilhante, mas o conceito decorre de duas graves miopias.

A primeira (e mais banal) é o entendimento subjacente de que, em uma profissão criativa como o jornalismo, formar uma boa equipe é simplesmente reunir pessoas (ou, no caso, robôs) tecnicamente capazes e colocá-las para trabalhar em paralelo. 

Nos últimos seis anos, tenho me aventurado na gestão de projetos criativos de visualização de dados – atuo como líder de equipe e coordenador, não só como desenvolvedor. Aprendi que um bom time não depende tanto da capacidade técnica dos seus membros, mas do quanto suas formações e características pessoais complementam os colegas. A equipe precisa conversar bem, nos sentidos literal e figurativo. Sei que bastante gente usa o ChatGPT como melhor amigo e confidente, mas ninguém vai me convencer que um gerador de tokens pode ser uma fonte melhor de trocas do que um colega de carne e osso.

Sigo com o exemplo de No Epicentro: o projeto envolveu dois editores, dois diretores criativos e três desenvolvedores. É bastante para um projeto de jornalismo no Brasil, em uma indústria em que as vacas ficam cada vez mais magras. Não duvido que hoje, com os modelos de inteligência artificial corretos, poderíamos usar um punhado de agentes para fazer o mesmíssimo produto de forma mais rápida, mais barata e com menos bugs. O ponto, porém, nunca foi esse. O produto final é um reflexo da visão de todos os humanos envolvidos – não de uma simples adição de competências, mas sim de trocas constantes e produtivas.

O time funcionou porque eu me sentia livre para aparecer na reunião matinal com uma sugestão de interface que me ocorreu enquanto jogava videogame, e porque um colega mandou uma foto de um vitral de igreja que rendeu ideias inesperadas sobre como organizar um gráfico – ambos exemplos reais que solucionaram entraves concretos de design. Um bom time não tem os melhores programadores – e é bem possível que estes, hoje, sejam robozinhos. Um time depende de química!

Esse primeiro erro, porém, não me choca tanto: inúmeros chefes que, nos anos em que trabalhar era coisa de humano, cometiam o mesmo engano. O segundo equívoco é mais fundamental e, para mim, incompreensível: talvez de modo inconsciente, estamos agindo como se cercar-se de agentes automatizados equivalesse a trabalhar em grupo.

Gente, não existe equipe alguma! Um agente de IA é, no fim das contas, uma espécie de Google que tomou esteroides e agora consegue escrever comandos e manipular objetos digitais. O que existe é alguém, sozinho, fazendo perguntas para um algoritmo. E quem trabalha sozinho tem menos acesso a visões diferentes, opiniões críticas e referências vindas de outros lugares – é um trabalho mais pobre e triste, ainda que o chatbot de sua escolha cubra suas perguntas e decisões de elogios.

Alguns contra-argumentos

Como disse, a inspiração desse texto veio de uma conversa em grupo de WhatsApp. Lá, li os argumentos de colegas que são entusiastas dessa nova forma de trabalhar, ao contrário de mim. A discussão rendeu muitos pontos interessantes, dos quais discordo, mas que merecem uma resposta mais direta.

Alguns disseram não sentir prazer algum em fazer as coisas de que eu sinto falta, e que agora conseguem fazer seu trabalho com menos sofrimento. 

Outros colegas argumentaram que só estão interessados em superar barreiras para colocar em prática ideias que já estão praticamente prontas em sua cabeça. Dizem, em suma, que a inteligência artificial permite tirar do papel projetos que jamais teriam sido capazes de fazer porque lhes faltava algum saber técnico pontual ou uma equipe dedicada.

Posso imaginar também um contra-argumento de que o prazer em fazer as coisas não importa tanto assim, e que se conseguimos publicar mais matérias de impacto em menos tempo, isso é, no fim das contas, melhor para a sociedade, ainda que seja triste para meus sentimentos.

O que tentei dizer nesse texto, porém, é que esse processo longo – a escalada, na metáfora – traz benefícios para o produto jornalístico, e que tenho razões para acreditar que o atalho de helicóptero não tem o mesmo efeito, independentemente de prazeres ou sofrimentos. 

Meus projetos de jornalismo de dados não são bons apesar do processo lento de criação e desenvolvimento. Eles são bons porque o processo demorado e cheio de atrito permite que ideias amadureçam e decisões menos óbvias sejam tomadas.

Pode ser que, de fato, agentes de IA e afins façam com que se publiquem mais peças complexas de jornalismo de dados. Entretanto, acho que essas reportagens poderiam ser melhores se feitas do jeito antigo, pelos motivos que expus anteriormente. Também penso que não estamos sofrendo de falta de matérias no momento, mas sim do contrário – já há excesso de informação. Não vejo o que ganhamos ao acelerar a produção de conteúdo, e meu instinto diz que é melhor priorizar qualidade do que quantidade nessa curva triste da história.

Sobre a superação de entraves técnicos, penso que a complexidade dos produtos de jornalismo de dados – que até pouco exigia equipes multidisciplinares formadas por gente de verdade, não de agentes – trazia um benefício indireto: a participação de colegas de campos diferentes, que colocavam suas especialidades nada triviais de design, desenvolvimento e direção de arte a serviço do jornalismo.

A ideia de ter “se livrado” de barreiras meramente tecnológicas me traz lembranças desconfortáveis dos tempos que passei trabalhando em uma editoria de arte. Frequentemente, sentia que os “jornalistas tradicionais” enxergavam os outros profissionais envolvidos na produção de um conteúdo multidisciplinar como subalternos e tecnocráticos. Era comum que um repórter chegasse na nossa mesa com uma ideia que considerava genial, pronta para produção – só que, na verdade, sem pé nem cabeça. Precisávamos lapidar os planos alheios, muitas vezes sem crédito algum. 

A ilusão de que agentes conferem um superpoder técnico independente da experiência e da formação é perigosa. Ela pode isolar os repórteres do contato com profissionais de outros campos que enriqueceriam seu trabalho. O jornalista entusiasmado ainda vai ter uma ideia incoerente, mas não vai ter ninguém para trazer as perspectivas externas necessárias para refiná-la – nessa linha do tempo, os colegas da arte já foram trocados por um robô que só sabe dizer “sim”.

Jornalismo dá trabalho. Hoje, temos alguns atalhos, mas não dá para pegá-los e passar incólumes. A jornada ainda importa.

Ah, antes do fim, uma ressalva importante: acho que R. J.  Andrews, cuja metáfora da escalada invoquei para falar mal de inteligência artificial, tem uma opinião um pouco menos apocalíptica do que a minha. Fazer o quê?