A IA poderá em breve ter vontade própria. Conversei com especialistas para saber mais sobre AGI
A explosão da IA nos últimos anos pode parecer repentina para muitos, mas a indústria tem estado em constante desenvolvimento há várias décadas. À medida que a tecnologia avança, a evolução da IA tem sido rápida e muitos na indústria já estão olhando para o próximo grande sucesso. Essa coisa é a Inteligência Geral Artificial (AGI), que atualmente continua sendo um conceito teórico, mas muitos acreditam que será a próxima onda no treinamento de IA para ser autonomamente inteligente.
Existem muitas escolas de pensamento esperançosas em torno das perspectivas da AGI, como uma ferramenta produtiva em muitas indústrias de alto desempenho. Há também muitas perguntas e preocupações em torno do conceito. Como você define AGI? Quem se beneficiará com a tecnologia? Quais são as ramificações éticas? Pode ser controlado?
Alguns especialistas do setor ajudaram a arranhar a superfície deste tópico indescritível para revelar o que é possível à medida que nos aproximamos do ponto de inflexão da atual iteração da IA, dos grandes modelos de linguagem e dos modelos de raciocínio.
O que é AGI?
Com AGI como um conceito em constante desenvolvimento, tem havido muito espaço para explorar definições. Várias interpretações foram apresentadas por empresas e líderes da indústria, incluindo OpenAI, filiais do Google e Elon Musk, entre outros, sugerindo que os modelos AGI seriam capazes de replicar uma série de comportamentos humanos. As opiniões divergem em que nível de inteligência a IA se tornaria AGI e em que ponto as suas funções começariam a evoluir da inteligência artificial padrão para algo mais avançado.
O diretor de tecnologia da ModelOp, Jim Olson, disse à Digital Trends que este é o avanço AGI que a indústria está esperando para observar.
“Um modelo, dada a situação nova, [pode] identificar ou descobrir rápida e corretamente o curso de ação ou apresentar novo conteúdo sobre algo que literalmente nunca viu antes”, disse ele.
Explicando ainda mais a função, o co-apresentador do “The Artificial Intelligence Show Podcast”, Paul Roetzer detalhou no episódio 141 “Road to AGI (and Beyond)” que depois de aprender a jogar xadrez em um nível de mestre, o AGI teria a capacidade de passar a dominar autonomamente outras habilidades, como jogar videogame ou jogos de cartas, sendo a situação nova nunca treinar nos jogos subsequentes, apenas o conceito de jogos em geral.
Roetzer também fez referência a um relatório de maio de 2024 do Google DeepMind que tenta desenvolver uma definição unificadora de AGI e sugere um sistema de níveis para classificar sistemas de IA com base na comparação de tarefas humanas com tarefas de IA, determinando se é AGI. A estrutura indica que o nível 0 equivale a nenhuma IA ou software geral, enquanto o nível 1 é a IA como ferramenta. O nível 2 é a IA como consultora – essencialmente um modelo de IA de pelo menos a série GPT-4, que os pesquisadores consideram ser uma AGI inicial e emergente. O nível 2 é a IA como colaboradora ou AGI competente, o próximo passo que se tenta alcançar. Depois disso vem o nível 4, IA como especialista ou AGI especialista e o nível 5, AGI virtuoso ou superinteligência artificial (ASI), avanços adicionais na indústria.
Uma linha do tempo imprevisível
Muitos ponderaram sobre a ideia de um cronograma de emergência precoce da AGI entre 2027 e 2030; no entanto, há muitos fatores que podem afetar essa estimativa. A necessidade de centros de dados para treinar novas tecnologias, as questões ambientais que surgem do desenvolvimento de produtos e a procura cada vez maior de capacidade computacional de chips da próxima geração são coisas que as empresas individuais envolvidas devem ser tidas em consideração.
"A quantidade de dados que você precisa calcular para que esta [tecnologia] exista por si só, ainda não chegamos lá, mas se eu for olhar para as tendências de avanço. Se eu for dar um palpite, talvez mais 15 anos, talvez 2040, 2050, você chegará perto, mas por enquanto, não vejo isso", disse o desenvolvedor da Oracle, Sheriff Adepoju, ao Digital Trends.
Ele observou que provavelmente haveria implementação a nível governamental e empresarial durante algum tempo antes de ser disponibilizada ao público em geral, o que poderia exacerbar um cronograma geral.
Considerando a atual revolução da IA que começou com o chatbot ChatGPT da OpenAI no final de 2022, a tecnologia baseia-se em desenvolvimentos que começaram já na década de 1950. A faísca que faltava eram os dados rotulados usados para treinar grandes modelos de linguagem e o poder de computação das GPUs modernas. No entanto, a indústria está aguardando a mesma centelha para a AGI, observou Olson.
"Alguém poderia ter um golpe de gênio e criar alguma técnica que ultrapassasse o cronograma. Se eu estivesse apostando, isso aconteceria mais adiante, à medida que refinamos as capacidades do que aprendemos sobre os LLMs", disse ele.
“Acho que você começará a ver muitas técnicas diferentes se fundindo, mas algumas peças novas serão inventadas e que nem sabemos que ainda são necessárias para obter um AGI verdadeiro”, acrescentou.
O potencial do desenvolvimento AGI
Apesar do aspecto teórico da AGI, existe a ideia de que a indústria está se preparando para o melhor e o pior que está por vir com a tecnologia emergente. Já há notícias de marcas retirando as proteções dos modelos padrão de IA à medida que avançam em complexidade. Entretanto, há também provas de investigação que revelam que os modelos de IA podem ser intencionalmente enganadores para os utilizadores humanos – uma característica que provavelmente não melhorará à medida que a tecnologia se tornar mais autónoma. No entanto, os especialistas consideram que os humanos continuarão a ser os administradores da tecnologia.
"A realidade é que eu espero que haja freios e contrapesos em qualquer tipo de sistema. Onde a IA é interessante, mas eu não a deixaria funcionar livremente na minha empresa", disse Olson.
Roetzer observou que antes do ChatGPT a indústria não sabia que forma a IA assumiria. Atualmente, os líderes estão no mesmo espaço que a AGI e devem continuar a experimentar o que está disponível até que algo novo seja desenvolvido. O método de destilação que se destacou pela empresa chinesa de IA DeepSeek foi destacado como a opção mais próxima de uma inovação para AGI neste momento.
"Acho que você poderia ver o mesmo tipo de coisa com a AGI, se a história se repetir. Eles provavelmente exigirão toneladas de recursos especializados em torno disso. Mas então aprenderemos mais sobre o que é realmente necessário para fazê-la funcionar – como funciona", disse Olson.
Semelhante ao modelo original de pequena linguagem Al, executado por meio de um processo de destilação, que é treinado para tarefas específicas em GPUs mais simples ou mesmo em um smartphone, um AGI potencial poderia ser treinado em hardware mais modesto com custos de produção mais baixos.
“Eu poderia ver uma técnica de estilo de destilação chegando à AGI, onde perdemos algumas habilidades, mas talvez ganhemos a inteligência que precisamos especificamente para essa tarefa e nos concentremos nisso, então as pessoas podem executá-las localmente e construí-las elas mesmas, como podem hoje com SLMs, usando o LLM do fornecedor, onde já colocaram todo o dinheiro agora”, acrescentou.
Não há garantia de qualquer cronograma para AGI. No entanto, com muitos intervenientes na indústria altamente investidos no seu sucesso, é mais do que provável algum tipo de inovação. Adepoju observou que a tecnologia LLM da OpenAI foi desenvolvida nos bastidores por algum tempo antes de ser apresentada ao público. Além disso, muitos serviços onipresentes, como a Internet, eram acessíveis a um grupo seleto antes de se tornarem utilitários amplamente utilizados. Não há dúvida de que AGI será o mesmo.
