Published on outubro 24, 2023, 10:45 am
A IA generativa está apenas começando a mostrar suas primeiras aplicações, mas já há um debate sobre a próxima fronteira: a inteligência artificial geral (IAG). Durante a conferência TED IA realizada recentemente em São Francisco, surgiram discussões sobre quando os sistemas de IAG serão desenvolvidos e como eles devem ser definidos.
O termo “inteligência artificial geral” se refere a sistemas capazes de aprender e executar qualquer tarefa intelectual que os seres humanos realizam. Alguns argumentam que a IAG está relacionada aos modelos que podem aprender e executar tarefas completamente novas, sem depender de instruções explícitas ou exemplos em seus dados de treinamento.
Ilya Sutskever, cientista-chefe da OpenAI, uma empresa com o objetivo de criar sistemas de IAG, definiu-a como um sistema capaz de aprender tudo o que um ser humano pode aprender. No entanto, a OpenAI já usou uma definição menos restritiva no passado, descrevendo a IAG como sistemas que superam as capacidades humanas na maioria das tarefas economicamente valiosas.
Durante o evento da TED IA, descobri através de uma fonte anônima que empresas de IA estão começando a manipular a definição do termo para afirmar mais facilmente que seus produtos possuem capacidades de IAG. A primeira empresa que conseguir alcançar essa conquista receberá muita atenção e provavelmente terá um aumento significativo em seu valor de mercado.
Muitos na indústria acreditam que modelos como o utilizado no ChatGPT são o caminho para alcançar a IAG. Os avanços observados com esses modelos reduziram o tempo necessário para atingir tal objetivo.
Pesquisadores da Microsoft afirmam ter encontrado indícios de IAG no GPT-4, um modelo desenvolvido em parceria com a OpenAI. Além disso, especialistas preveem diferentes prazos para a chegada da inteligência artificial geral. Dario Amodei, CEO da Anthropic, prevê que ela surgirá em dois ou três anos, enquanto Shane Legg, cofundador da DeepMind, aponta uma chance de 50% de alcançá-la até 2028.
A definição adequada de IAG é importante porque afeta quando as empresas devem implementar medidas de segurança em seus modelos para mitigar os riscos associados a esses sistemas. A IAG pode ser usada indevidamente por pessoas mal-intencionadas para prejudicar outras e também há a possibilidade desses sistemas aprenderem independentemente dos seres humanos.
As empresas de tecnologia têm dedicado tempo e esforço para proteger os modelos existentes e estão investindo em segurança. No entanto, parece haver uma espécie de corrida armamentista em busca de modelos maiores e mais eficazes, deixando de lado a ideia de desenvolver a IA de forma lenta e segura.
No Vale do Silício, muitos adotam o otimismo ingênuo em relação às novas tecnologias, ignorando conscientemente os possíveis impactos negativos. O manifesto do superinvestidor Marc Andreessen reflete esse pensamento otimista ao mencionar que a IA é capaz de realizar proezas incríveis e que qualquer desaceleração nessa área custaria vidas. Porém, não há menção às consequências não intencionais ou a questões éticas relacionadas à IA.
Embora algumas pessoas, como Sam Altman da OpenAI, peçam publicamente regulamentações para o desenvolvimento da IA, é provável que muitos líderes de tecnologia do Vale do Silício concordem com o ponto de vista otimista e menos preocupado com as consequências mencionado por Andreessen.
Em resumo, a IAG representa um próximo passo empolgante na inteligência artificial, mas ainda há muito debate em relação à sua definição e ao prazo para o seu desenvolvimento. É importante considerar os riscos e questões éticas associados à IAG, além de buscar um equilíbrio entre avanço tecnológico e segurança. O futuro da IA está sendo moldado agora e precisamos ter cuidado para garantir que seja um futuro seguro e responsável.
