1.3.1. Os Pilares da IA: Dados e Algoritmos: Considerações Críticas

Observa-se, assim, que a característica basilar de qualquer algoritmo é que este deve resolver um problema determinado65. E, conforme enfatiza Caitlin Mulholand, “quanto mais dados forem inseridos, absorvidos ou tratados pela IA, maior é a capacidade de ‘racionalização’ e processamento desses dados”. E, por consequência, melhores serão os resultados obtidos, beneficiando – em tese – os usuários de tal tecnologia66. Contudo, para que os resultados sejam satisfatórios, os algoritmos precisam de enormes quantidades de informações que lhes permitam estabelecer os modos de relação, bem como identificar padrões previsíveis. Ao serem implementados e executados na prática, os algoritmos consomem dois recursos computacionais bastante críticos: tempo de processamento e espaço de armazenamento. O tempo de processamento refere-se à quantidade de ciclos de CPU necessários para completar a execução do algoritmo, impactando diretamente o desempenho e a eficiência do sistema. Já o espaço de armazenamento diz respeito à memória ocupada durante a execução67. Para resolver um problema através do desenvolvimento de ferramentas informáticas, os programadores começam pensando no processo de solução, que se materializa em um algoritmo a partir do qual escrevem seu programa ou “código-fonte” em uma linguagem de programação. Em seguida, outros programas, como compiladores ou intérpretes, traduzem esse código para linguagem de máquina ou linguagem binária. Assim, o caminho trilhado a partir dos dados até os algoritmos mostra-nos uma progressão natural que começa com os dados brutos e progride para níveis mais elevados de informação e conhecimento.68 Os algoritmos são os mecanismos de processamento que não apenas transformam os elementos estáticos em novos Mulholland (Coord.). Inteligência Artificial e Direito: Ética, Regulação e Responsabilidade. São Paulo, Revista dos Tribunais, 2019, p. 15.2).