Avanços da IA estariam começando a estagnar?

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No Vale do Silício, uma crescente preocupação tem surgido entre especialistas em inteligência artificial (IA): o avanço rumo à inteligência artificial geral (IAG) pode estar desacelerando, conforme revela o Tech Xplore.

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Desde o lançamento do ChatGPT há quase dois anos, a expectativa era de que os modelos de IA gerativa evoluiriam de forma exponencial, à medida que gigantes da tecnologia, como OpenAI e Microsoft, despejavam enormes recursos financeiros em poder computacional e dados.

A crença era de que, com investimentos suficientes, a IAG surgiria, alcançando, ou, até, superando a inteligência humana.

Apesar dos bilhões investidos, como fez a OpenAI, que levantou US$ 6,6 bilhões (R$ 37,93 bilhões, na conversão direta) para novos avanços, e da xAI, de Elon Musk, que busca US$ 6 bilhões (R$ 34,48 bilhões) para adquirir chips da Nvidia, especialistas começam a questionar a escalabilidade dos modelos de linguagem grandes (LLMs, na sigla em inglês).

A expectativa de que o simples aumento de dados e poder computacional levaria à IAG parece cada vez mais distante, com o desempenho desses modelos mostrando sinais de estagnação.

Progresso na capacidade das IAs estaria mais lento do que o esperado (Imagem: Yuichiro Chino/Shutterstock)

Especialistas estão descrentes

Gary Marcus, crítico da IA, afirma que a visão de que mais dados e mais potência computacional levariam à inteligência geral artificial é uma “fantasia”;
Scott Stevenson, CEO da Spellbook, também adverte que confiar apenas em dados de linguagem está limitando o progresso;
Sasha Luccioni, da Hugging Face, argumenta que a busca por IAG sempre foi irrealista e que a abordagem de “quanto maior, melhor” está chegando a um limite.

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Embora alguns líderes da indústria, como Sam Altman (OpenAI) e Dario Amodei (Anthropic), mantenham otimismo, o progresso está claramente mais lento do que o esperado. A OpenAI adiou o lançamento do sucessor do GPT-4, pois os resultados não atingiram as expectativas, redirecionando esforços para otimizar as capacidades já existentes.

Essa mudança de foco pode ser o sinal de que, em vez de continuar alimentando os modelos com mais dados, o futuro da IA exigirá mais eficiência e foco em tarefas específicas, algo comparado por alguns especialistas à descoberta do fogo – não mais lançar combustível, mas usar o que já temos de forma mais inteligente.