Overview

Este ensaio defende a fundamentação dos benefícios da IA no bem-estar humano e na saúde de nossas instituições sociais. Propõe um caminho prático entre otimismo e pessimismo sobre IA, enfatizando que não há uma definição única de bem-estar. Ainda assim, identifica fatores concretos que contribuem para uma vida boa—relacionamentos de apoio, trabalho significativo, crescimento e emoções positivas—e ressalta a importância da infraestrutura social (educação, governo, mercado e academia) na formação do bem-estar ao longo do tempo. A obra alerta que a IA pode afetar o bem-estar para melhor ou para pior e enfatiza a necessidade de alinhar o desenvolvimento e a implantação de IA com objetivos de bem-estar. Uma conclusão central é que precisamos de visões positivas plausíveis de uma sociedade com IA capaz, fundamentadas no bem-estar. Como tecnologias transformadoras anteriores, a IA provocará rupturas em nossa infraestrutura social e em nosso cotidiano de maneiras profundas. Os autores argumentam que devemos imaginar, visualizar e ativamente construir mundos com IA que fortaleçam instituições, capacitem buscas significativas e nutram relacionamentos. Reconhecendo o rápido progresso dos modelos de base, eles defendem que o trajeto de implantação importa: devemos buscar garantir que os modelos entendam bem-estar e possam apoiá-lo, possivelmente por meio de novos algoritmos e dados de treinamento de bem-estar. As seções finais apresentam pontos de alavancagem concretos para transformar visão em prática. O texto também enquadra uma agenda de pesquisa prática: (1) o que significa IA que beneficia o bem-estar, (2) por que precisamos de visões positivas enraizadas no bem-estar, e (3) pontos de alavancagem para guiar pesquisa, desenvolvimento e implantação de IA. Os autores revisam a ciência do bem-estar, observando tanto sua amplitude quanto a falta de consenso, e argumentam que avanços podem ocorrer ao fundamentar esforços em medidas funcionais de bem-estar e na experiência vivida. Por exemplo, a literatura destaca fatores como relacionamentos, trabalho significativo, crescimento e emoções positivas, e sugere integração com infraestrutura social para sustentar o bem-estar ao longo de gerações. Para discussão completa, veja o artigo: https://thegradient.pub/we-need-positive-visions-for-ai-grounded-in-wellbeing/.

Key features (bulleted)

Fundamentar benefícios de IA em resultados de bem-estar reais e na saúde da infraestrutura social (educação, governo, mercados, academia).
Adotar medidas funcionais de bem-estar ao orientar sistemas de IA (por exemplo, conceitos de PERMA), reconhecendo que o mapa não é o território.
Considerar bem-estar a longo prazo ao longo de horizontes de tempo amplos.
Tratar modelos de base e seu deployment como alavancas críticas com potencial de remodelar vidas e instituições.
Buscar visões positivas e plausíveis de futuros com IA que melhorem relacionamentos, significado e engajamento.
Propor pontos de alavancagem concretos para pesquisa e design de produtos que integrem considerações de bem-estar em modelos e dados.
Incentivar interação entre ciências do bem-estar e aprendizado de máquina para alinhar incentivos e avaliação.

Common use cases

Coaches de IA acessíveis e proficientes para apoio ao crescimento pessoal e autorreflexão.
Ferramentas de diário inteligente que ajudam na autorreflexão e no acompanhamento de progressos.
Apps que ajudam pessoas a se conectar com amigos, parceiros ou entes queridos e fortalecer relacionamentos.
Ferramentas para alinhar atividades diárias com valores pessoais e metas de bem-estar a longo prazo.

Setup & installation

# Recupera o artigo original para leitura offline
curl -L -o thegradient_ai_wellbeing.html "https://thegradient.pub/we-need-positive-visions-for-ai-grounded-in-wellbeing/"

# Alternativa de aquisição (sem dependências)
wget -O thegradient_ai_wellbeing.html "https://thegradient.pub/we-need-positive-visions-for-ai-grounded-in-wellbeing/"

Quick start

Exemplo mínimo executável: uma pontuação de bem-estar estilo PERMA

# Pontuação de bem-estar simples inspirada em PERMA
def wellbeing_score(positive_emotions, engagement, relationships, meaning, achievement):
return (0.2 * positive_emotions +
0.2 * engagement +
0.2 * relationships +
0.2 * meaning +
0.2 * achievement)
print(wellbeing_score(0.8, 0.6, 0.7, 0.9, 0.5))

Este exemplo ilustra como uma pontuação simples pode ser usada para avaliar recursos de IA através de uma lente de bem-estar. O artigo original aponta o uso de estruturas como PERMA como âncoras funcionais, ao mesmo tempo em que reconhece a fragmentação teórica existente na pesquisa de bem-estar.

Pros and cons

Prós
Alinha IA com florescimento humano e experiência vivida.
Oferece métricas concretas para pesquisa e formulação de políticas.
Incentiva a colaboração interdisciplinar entre ciência do bem-estar e ML.
Enfatiza a importância de infraestrutura social de longo prazo.
Contras
O bem-estar é assunto contestado; não há definição única universal.
Proxies podem não capturar o verdadeiro bem-estar se não forem bem escolhidos.
Medir bem-estar de forma robusta em sistemas de IA requer governança, transparência e avaliação contínua.
Alcançar visões positivas demanda ação coordenada entre instituições e setores.

Alternatives (brief comparisons)

| Abordagem | Foco | Prós | Contras |---|---|---|---| | IA centrada no bem-estar | Bem-estar e instituições | Alinha com experiência vivida; métricas acionáveis | requer consenso sobre proxies; desafios de medição |IA voltada para economia | Foco em PIB/eficiência | Métricas claras; investimentos escaláveis | pode negligenciar bem-estar não econômico |IA orientada por governança | Segurança, políticas e regulação | Garantias de segurança; implantação responsável | Inovação potencialmente mais lenta |