- OpenAI contratou Ronnie Chatterji, da Universidade Duke, como economista-chefe, trabalhando ao lado de Jason Furman, economista de Harvard.
- Anthropic nomeou Anton Korinek, da Universidade da Virgínia, para a equipe de pesquisa econômica.
- Google DeepMind incorporou Alex Imas, da Universidade de Chicago, como diretor de economia de AGI.
- A indústria está preenchendo o vazio acadêmico em IA, com o ritmo de produção de pesquisa sobre IA nos EUA ainda lento nas universidades e no NBER.
- Existem preocupações sobre conflitos de interesse e qualidade da pesquisa dentro das empresas, que podem impactar a independência e a visibilidade de resultados.
Em 2019, mais de dois terços dos pesquisadores de IA atuavam no setor privado, enquanto a academia representava menos da metade. Hoje, esse desequilíbrio se repete entre economistas, com o ritmo da transição acelerando, segundo estudo de Ufuk Akcigit e colegas da Universidade de Chicago.
A OpenAI contratou Ronnie Chatterji, ex-aluno da Duke, para chefiar a área econômica, trabalhando com Jason Furman, ex-conselheiro econômico de Obama. A Anthropic incorporou Anton Korinek, da Universidade da Virgínia, para a equipe de pesquisa econômica. O Google DeepMind contratou Alex Imas, da Universidade de Chicago, como diretor de economia de AGI.
O que ocorre agora é objeto de debate: quando economistas saem da academia para empresas de IA, o efeito na produção de pesquisa e no avanço científico pode ser diferente. A indústria passa a concentrar dados, financiamento e visões que moldam a agenda de estudo.
O que os acadêmicos não estão estudando
Três anos e meio após o lançamento do ChatGPT, a pesquisa acadêmica sobre IA avança, mas de forma mais lenta do que a esperada. No principal repositório de economia dos EUA, o NBER, os trabalhos sobre IA crescem, mas ainda não chegam ao ritmo de outras crises.
Em 2024, os artigos sobre IA foram menos numerosos que os dedicados à covid, segundo observações de veículos de informação. A comparação histórica mostra que a pandemia gerou rápida convergência da economia para temas de saúde; já a IA ainda depende de dados que demoram a aparecer.
A explicação envolve duas frentes. Primeiro, a IA muda aspectos da economia menos visíveis, pelo “baixo capô”, com dados macro ainda pouco específicos. Segundo, economistas costumam ser tecnicistas, o que, somado à incerteza, freia o ritmo de previsões.
Por que as empresas querem economistas
A remuneração no setor privado de IA atrai profissionais de alto nível. Posições de entrada podem pagar mais de US$ 300 mil por ano, e cargos seniores podem chegar a quase US$ 1 milhão em pacote total. Além disso, o acesso a dados e ao contato com formuladores de políticas divergem muito do ambiente acadêmico.
Apesar do apelo financeiro, há preocupações sobre o papel da pesquisa. Em entrevista recente, especialistas destacaram o risco de uso de economistas apenas para justificar visões empresariais, em vez de promover análises independentes.
Risco de conflito de interesse
Casos de sair de laboratórios de IA para institutos independentes evidenciam tensões entre publicidade de determinados impactos e a qualidade da pesquisa. Relatos apontam que pesquisas dentro das empresas podem privilegiar perguntas técnicas de curto alcance ou de aproveitamento comercial, em vez de grandes temas de interesse público.
Ainda assim, há avanços. Pesquisadores associaram avaliações de IA ao impacto macroeconômico com métricas que indicam ganhos de produtividade. Estudos internacionais seguem buscando medir os efeitos da IA com metodologias transparentes e replicáveis.
O cenário indica que a colaboração entre academia e indústria é inevitável. O desafio é manter a independência intelectual e a qualidade do debate público sobre os impactos econômicos da IA.
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