Em meados da década de 2010, a cientista e engenheira Janelle Shane ganhou fama ao expor o ridículo da rede neural. o weblog dela, Estranheza da IAnarra o que acontece quando ela treina redes neurais em tudo, desde cores de tinta para animal nomes. Várias vezes, Shane tentou alimentar bancos de dados de receitas de redes neurais, apenas para cuspir um absurdo completo. Uma receita para “pequenos sanduíches” a partir de 2017 incluiu a medição “1 molho para salada”. Outro desse ano recebeu o nome de “BAKED OUTRA MENTIRA 1993 BOLO”, e instruiu, “se ao lado, conforme for aquecido, cubra-os cuidadosamente com um molho”. Shane usa seu weblog para mostrar o que as redes neurais podem e não podem fazer, e os leitores vão embora entendendo que essas ferramentas, embora impressionantes, não têm nada a ver com o que conhecemos como inteligência ou pensamento crítico. Eles simplesmente regurgitam padrões.
Claro, a IA percorreu um longo caminho desde os experimentos de Shane na década de 2010. Agora ele pode criar receitas que podem ser seguidas de fato, com obrigatoriedade blogs de acrobacias seguindo em seu rastro, todos tentando responder à questão de saber se as receitas geradas por IA são boas. Embora essa questão esteja longe de ser resolvida, ela não impediu os otimistas da tecnologia e os capitalistas de risco com uma tendência gastronômica de colocar todas as suas esperanças na tecnologia. Mês passado, BuzzFeed lançou “Botatouille” um chatbot que recomenda receitas da vertical de alimentos da empresa, Tasty. Inicialização CloudChef afirma usar a IA para digitalizar não apenas receitas, mas também as técnicas de um chef, para orientar a equipe de modo que “alguém que não saiba distinguir uma cebolinha de uma chalota put together um prato de pulao de frango digno do Guia Michelin”, como editor do Eater SF Lauren Saria colocou.
Apesar do entusiasmo de investidores endinheirados, segundo a maioria dos relatos, as receitas geradas por IA ainda não são muito boas. Priya Krishna escreveu que um menu gerado por IA supostamente projetado precisamente para o gosto dela deu a ela um chaat mole e peru seco (não exigia manteiga ou óleo). Chef Donald Mullikin teve que fazer seus próprios ajustes nas receitas porque o ChatGPT continuava sugerindo o tipo errado de pimenta e não incluía sal. Recentemente, participei de um chili cookoff em que um competidor delirou que seu pimentão de medula óssea veio ao digitar “pimentão de medula óssea” no ChatGPT. O resultado foi insípido e farináceo, com apenas um sinal da sedutora medula óssea. E minhas tentativas de usar Botatouille resultaram em decepção; pedidos para usar ingredientes não ocidentais como hing em pó e ong choy foram atendidos com receitas que não os incluíam, e um pedido de receitas mexicanas com baixo teor de FODMAP trouxe três opções com ingredientes com alto teor de FODMAP. Simplesmente pedir uma receita que usa repolho e tomate evocou três receitas pesadas de tomate sem repolho à vista.
No centro de qualquer tecnologia está a promessa de que ela resolverá um problema. Há protetor photo voltaic para quando seu problema é se queimar de sol, e a imprensa para quando seu problema é a igreja manter as massas analfabetas. Mas o objetivo de qualquer empreendimento capitalista é dizer quais problemas você precisa resolver e, principalmente, que seu maior problema é não ter o que eles estão oferecendo.
Infelizmente, essas ferramentas como existem atualmente não resolvem nenhum problema na cozinha. Se o problema é não ter uma receita de salada de macarrão à sua frente, os mecanismos de busca podem produzir isso. Se o problema é garantir que uma receita seja de uma fonte confiável e confiável, o amálgama de informações provenientes desses modelos de linguagem não oferece nada mais confiável e, na verdade, obscurece esse conhecimento. Se o problema é que você não sabe escanear uma receita e dizer se parece que vai dar certo, a IA não pode te ensinar.
Em algum nível, eu entendo a pessoa que fez o pimentão de medula óssea. É fácil imaginar o ChatGPT como uma espécie de megacérebro. E se você pudesse pegar todas as receitas do mundo para alguma coisa, misturá-las e, a partir disso, criar uma receita incrível? Certamente seria o melhor, certo?
Não é assim que o ChatGPT ou qualquer outra rede neural funciona. “As plataformas de IA recuperam padrões e relacionamentos, que eles usam para criar regras e, em seguida, fazem julgamentos e previsões ao responder a um immediate”, escreve o Harvard Enterprise Evaluation. Em o Nova iorquinoTed Chiang compara ChatGPT para um embaçado, com perdas JPEG — pode imitar o unique, mas “se você estiver procurando por uma sequência exata de bits, não a encontrará; tudo o que você conseguirá é uma aproximação. Ele não opera de forma tão diferente de um mecanismo de busca mais tradicional como o Google, mas embora eles possam fornecer citações diretas ou fontes primárias, o ChatGPT fornece um resumo dessas informações, com base no que ele acha que você está procurando, sem a capacidade de verificar as fontes de onde está puxando.
A capacidade de usar o ChatGPT para, digamos, sugerir uma semana de refeições usando coxas de frango ou uma receita de cacio e pepe com influência coreana depende do modelo de linguagem que apresenta as informações fornecidas de maneira coerente (não “ 1 molho de salada” e o conhecimento existente do destinatário sobre comida e culinária. Você já deve saber como é uma receita de muffin para saber se o ChatGPT lhe deu uma que poderia produzir um muffin de algum sucesso. E embora Mullikin afirme que foi capaz de “colaborar” com o ChatGPT, o que ele descreveu foi basicamente corrigir o algoritmo até que lhe desse ingredientes como suco de kimchi e molho de pimenta que ele já sabia que já queria usar.
Portanto, embora não pareça que a IA esteja resolvendo problemas relacionados à culinária actual, ela ainda poderia melhorar a maneira como abordamos cozinhar e comer? Uma aplicação common é o planejamento de refeições, especialmente para pessoas com restrições alimentares que complicam as compras de supermercado. Mas o Washington Put upt notas que os dados de treinamento do ChatGPT terminam em 2021, o que significa que não pode fornecer informações atualizadas. Também é treinado principalmente em receitas em inglês, diz Nik Sharma, que favorecem sabores e dietas ocidentais, uma desvantagem se alguém quiser comer uma dieta sem glúten e uma que inclua muita comida chinesa. E isso só deixa as coisas erradas. O jornal ainda aconselha as pessoas a verificar novamente tudo o que recebem, o que anula o ponto de conveniência. Olivia Scholes, que usou o ChatGPT para criar um plano alimentar para ajudar na síndrome dos ovários policísticos, disse ao Publicar, “Nosso mundo está cheio de preconceitos e cheio de coisas que não são verdadeiras. Eu meio que me preocupo com a ética da IA e com o que ela é construída.”
Uma das maiores preocupações em relação às ferramentas de IA atuais é gerar conteúdo a partir do IP de outra pessoa. É uma das principais questões que o Writers Guild of America está em grevee os artistas já levou os desenvolvedores de IA ao tribunal por causa disso. Ensaios, desenhos animados, fotografias e canções estão sendo usados para treinar esses modelos de linguagem sem o conhecimento ou consentimento dos criadores e sem qualquer forma de citar essas influências.
Mas a citação adequada tem sido um problema nas receitas, que não pode ser protegido por direitos autorais, pois são consideradas listas de ingredientes e instruções. Um modelo de linguagem sendo treinado apenas com instruções não está violando legalmente os direitos de ninguém.
Isso pode parecer um ponto a favor da IA. Mas legalidade e moralidade nunca se sobrepuseram completamente. Embora as receitas não possam ser protegidas por direitos autorais, os livros de receitas e as receitas escritas podem. Os modelos de linguagem eliminam esse contexto e, portanto, a capacidade de pagar alguém de forma justa por seus esforços criativos. Se um cache de receitas está informando o que um modelo de linguagem está dizendo para você cozinhar, é ruim que os criadores não sejam apenas descompensados, mas não reconhecidos. Os modelos de linguagem também retiram das receitas as coisas que poderiam realmente ensinar alguém a ser um cozinheiro melhor. “Cozinhar é a soma de cada mordida que já demos informando nosso paladar” escreve Alicia Kennedy, que observa que você não pode citar nenhuma receita corretamente, mesmo que tenha tentado. É por isso que as receitas precisam de contexto, uma explicação de uma história, um ponto de vista ou a decisão de por que uma escolha foi feita. Quando o ChatGPT lhe dá uma receita, não diz quem a inventou, o que eles estavam tentando realizar, por que escolheram usar mais de um tempero ou trocaram um ingrediente comum. São instruções vazias daquilo que está tentando instruir você.
No Monetary Instances, Rebecca Might Johnson perguntou a si mesma o que aconteceria se ela tratasse o ato de cozinhar como pensamento — ou seja, se ela estivesse presente no momento de cozinhar, e não apenas seguindo as instruções. “Quando cozinho, estou usando o conhecimento produzido pelo trabalho de gerações de cozinheiros em cozinhas de todo o mundo”, diz ela. “Só por causa desse pensamento é que consigo entender o que vai acontecer quando eu adicionar sal, ou tampar a panela, ou deixar um molho descansar.”
Não posso obrigar você a se preocupar com a origem de uma receita, ou aceitar que ler, pensar e prestar atenção em como uma receita foi criada são coisas que devem ser valorizadas. Sempre haverá pessoas que só querem fazer a salada de macarrão. E por mais que eu pessoalmente ache que isso está roubando de você uma experiência incrível, tudo bem. Às vezes você só precisa de salada de macarrão.
Ninguém está impedindo você de abrir o Bard ou o ChatGPT e pedir uma receita. Os modelos de linguagem são ferramentas destinadas a serem usadas da maneira que julgarmos úteis. Mas essas ferramentas, como existem agora, e como estão sendo comercializadas pelas empresas que investem em você para usá-las, não resolvem seus problemas de cozinha. Eles não tornam o processo mais fácil, rápido ou intuitivo. Eles não podem fornecer opções que ainda não existem. Eles tornam a tarefa mais confusa, mais opaca e mais propensa a falhar. E um futuro em que podem ser melhores, em que podem mesmo resolver alguns problemas na cozinha, assenta numa montanha de conhecimento e criatividade que, para já, estas ferramentas não vão reconhecer nem creditar. Precisamos resolver esse problema primeiro.