Poderia ser uma tarefa simples: ligar a TV, buscar um canal, encontrá-lo e apreciar uma boa programação diante uma escolha certeira. Mas não é tão fácil assim. Diante tantas possibilidades, ficamos loucos procurando um canal que nos agrade mais, há tantos…. E temos uma necessidade de conferir todos e, nessa checagem, já perdemos tempo e paciência. A autora Eli Pariser discute, em seu livro O filtro invisível, sobre a forma como podemos ser auxiliados pela tecnologia.
Percorrer a programação de cinco canais é uma coisa. Com quinhentos canais, a coisa muda de figura. E quando o número chega a 5 mil – aí o método se torna inútil
A autora permeia, diante tanto conteúdo, um aparelho que selecione diante milhares o que agrada cada pessoa, o que é relevante para ela. Um resumo personalizado disserta Negroponte:
No qual tenhamos um agente de interface capaz de ler todos os jornais e revistas, acompanhar todas as transmissões de TV e rádio do planeta, e então construir um resumo personalizado. Esse jornal seria então impresso numa edição que poderíamos chamar de… Diário do Eu.
Diante dessa questão, uma nova palavra ganhou destaque nos centros e corredores do Vale do Silício: RELEVÂNCIA. A ideia de uma aproximação entre computador e pessoa surgiu em 1980 por Lenir, e desde então a busca por transformar a tecnologia em uma espécie de mordomo, que iria separar os interesses, os desejos e as necessidades de cada um.
Diante dessa necessidade, surgiu o Bob: um sistema operacional inteiramente baseado no conceito de agente, representado por um personagem estilizado com estranha semelhança com Bill Gates. Em Cupertino, quase exatamente uma década antes do iPhone, a Apple lançou o Newton, um “assistente informático pessoal” . Mas os produtos inteligentes fracassaram, as pessoas não suportavam o sistema, eles não eram assim tão inteligentes.
A ideia do sistema ajudante inteligente fracassou, mas era um fato que ainda havia a necessidade de catalogar o que era relevante para cada um diante milhares de informações e conteúdos. O novo agente precisava ser discreto.
Quando acordamos pela manhã, não encontramos um mordomo eletrônico que nos mostra nossos planos e desejos para aquele dia. Mas isso não quer dizer que eles não existam. Apenas estão escondidos. Sob a superfície de todos os sites que visitamos, existem agentes inteligentes pessoais. Eles se tornam mais inteligentes e potentes a cada dia que passa, acumulando informações sobre quem somos e sobre os nossos interesses.
A grande questão é que esses agentes inteligentes não trabalham apenas para nós, nossas informações e escolhas não ficam a quatro paredes. Esses agentes trabalham para gigantes cdo software como o Google, apresentando propagandas além de conteúdos.
Os novos agentes não têm a cara estilizada do Bob, mas determinam proporção cada vez maior da nossa atividade on-line.
Esse novo agente invisível começou a partir da livraria online Amazon. Com uma uma grande quantidade de livros disponíveis, precisava encontrar uma forma de ajudar as pessoas a encontrarem as histórias que lhe agradassem, as sugestões tinham que ter algum sentido. Mas como saber o gosto específico de milhares de pessoas?
A Amazon precisava ser “uma espécie de pequena empresa de inteligência artificial” movida por algoritmos capazes de estabelecer instantaneamente uma correspondência entre consumidores e livros
Os teóricos começaram a construir esse sistema capaz de se auto ajustar com base na retroalimentação.
Examinando os livros que as pessoas compravam e usando métodos de filtragem colaborativa desenvolvidos no Parc, a Amazon fazia recomendações instantâneas.
A busca de mais dados sobre o usuário é interminável: quando você lê um livro em seu Kindle, os dados sobre as frases que realçou, as páginas que virou e se começou a leitura do início ou preferiu antes folhear o livro são todos enviados de volta aos servidores da Amazon, sendo então usados para indicar quais livros você talvez leia a seguir.
Mas esse método de descobrir preferências não ficou restrito a venda de livros. Os matemáticos Page e Brian gostariam de utilizar essa inteligência artificial para auxiliar em pesquisas na internet. As palavras chaves para uma pesquisa parecia um método limitado para o que poderiam fazer com os agentes. Seria algo bem mais específico.
A chave para a relevância, a solução para o problema de selecionar dados em meio à massa de informações on-line era… mais dados.
Os dados que eles pensavam eram os nossos, conhecendo a pessoa que pesquisa se sabe exatamente o que ela deseja encontrar e, assim, facilitar uma busca diante milhares de dados. O site precisa saber quem somos.
O Google não estava interessado em oferecer milhares de páginas de links – queria oferecer apenas um, o link que o usuário buscava. Mas a resposta perfeita para uma pessoa não é perfeita para outra.
Google, facebook…Todos eles desejavam conhecer os seus usuários, reconhecer suas vontades. Mas isso não era algo gratuito. Nossos dados, nossas informações importam para as grandes indústrias.
Tudo isso significa que nosso comportamento se transformou numa mercadoria, um pedaço pequeno de um mercado que serve como plataforma para a personalização de toda a internet.
A busca da relevância gerou os gigantes da internet de hoje e está motivando as empresas a acumular cada vez mais dados sobre nós e a usá-los para adaptar secretamente nossas experiências on-line.
meus Atos Falhos 