Um dos meus canais preferidos sobre Machine Learning virou um canal de "prompts de ChatGPT" — e o que isso diz sobre o presente e o futuro da nossa área

Foi na pandemia que ciência de dados chamou a minha atenção. Nessa época, aprendi Python e conheci o seu mundo de libs para análise de dados e machine learning.

Nessa caminhada, foi importante um canal que acompanhei bastante no YouTube, onde o dono do canal colocava a mão na massa, mostrando na prática como aplicar os algoritmos.

Grande foi minha decepção em voltar a esse canal em 2023 e ver que tudo o que ele mostra agora é como criar prompts de Chat GPT.

É compreensível: talvez o público do canal era de pessoas mais preocupadas com o resultado do que com a engenharia por trás do resultado. E se um prompt entrega o mesmo resultado com mais rapidez e assertividade que uma lib, então tudo bem.

Mas eu sou dos que não me contento com o resultado, gosto da "engenharia". Gosto de abrir o capô e saber como as coisas acontecem. Gosto de saber o porquê das coisas.

Pode ser coisa de perfil mesmo: talvez eu seja mais "engenheiro" do que o "entregador", e tá tudo bem. Nenhum dos perfis é menor por si só.

Mas me incomodou o fato de que talvez a produção de conteúdo (canais, livros, blogs, etc...) caminhe drasticamente para o "aperte o botão e veja a mágica", abandonando o "vamos descobrir como a magica acontece".

Na verdade, já estamos nessa fase: temos muito mais conteúdo sobre "como fazer coisas em React" do que sobre "como o React faz as coisas".

Eu sei, meus vieses de confirmação acabam deixando esse texto muito parcial, perdoem. Mas eu continuo achando que saber como as coisas acontecem é importante demais para a inovação. Não criaremos "outro React" se não soubermos como o React atual funciona por baixo dos panos. (Deixando claro aqui que reconheço a importância de automatizarmos a facilitarmos o acesso as tecnologias, pois é mais fácil criarmos 1000 "operadores de prompt" do que 1000 pessoas pós-graduadas em estatistica).

E ficaremos cada vez mais substituíveis. Afinal, se tudo o que sabemos é operar a máquina, logo eles criam uma máquina que sabe operar a máquina, e você vira mão de obra descartável.

Minha opinião: por mais fácil que seja "montar o BigMac" — e vai ficar a cada dia mais fácil, afinal, é pra isso que trabalhamos — o perfil do "curioso" que vai além da ferramenta, é essencial. E eu penso que este sempre terá emprego e pouca concorrência.

Enfim, é apenas um desabafo/reflexão de alguém que cresceu assistindo "O Mundo de Beakman" e que até hoje ama coisas como "Nerdologia" e "Ciência Todo Dia" pra saber o porquê das coisas e se encanta com isso até hoje.

PS.: Lembrando que as libs de ML do Python já são abstrações... Aliás, esse deve ser um capô delicioso de se abrir. Um dia eu chego la 😃