Se 2023 foi um ano de maravilhas sobre a inteligência artificial (IA), 2024 foi o ano de tentar fazer com que essas maravilhas fizessem algo útil sem gastar muito.
Houve uma “mudança do lançamento de modelos para a criação de produtos de fato”, disse Arvind Narayanan, professor de ciência da computação da Universidade de Princeton e coautor do novo livro “AI Snake Oil: What Artificial Intelligence Can Do, What It Can’t, and How to Tell The Difference”.
Os primeiros 100 milhões de pessoas que experimentaram o ChatGPT após seu lançamento, há dois anos, procuraram ativamente o chatbot, achando-o incrivelmente útil em algumas tarefas ou ridiculamente medíocre em outras.
Agora, essa tecnologia de IA generativa está incorporada em um número cada vez maior de serviços de tecnologia, quer estejamos procurando por ela ou não - por exemplo, por meio de respostas geradas por IA nos resultados de pesquisa do Google ou de novas técnicas de IA em ferramentas de edição de fotos.
“O principal problema com a IA generativa no ano passado é que as empresas estavam lançando esses modelos realmente poderosos sem uma maneira concreta de as pessoas fazerem uso deles”, disse Narayanan. “O que estamos vendo este ano é a criação gradual desses produtos que podem aproveitar esses recursos e fazer coisas úteis para as pessoas.”
Ao mesmo tempo, desde que a OpenAI lançou o GPT-4 em março de 2023 e os concorrentes introduziram modelos de linguagem grande de IA com desempenho semelhante, esses modelos pararam de ficar significativamente “maiores e qualitativamente melhores”, redefinindo as expectativas exageradas de que a IA estava correndo a cada poucos meses para algum tipo de inteligência melhor que a humana, disse Narayanan. Isso também significa que o discurso público mudou de “a IA vai nos matar?” para tratá-la como uma tecnologia normal, disse ele.
O choque da IA
Nas chamadas de lucros trimestrais deste ano, os executivos de tecnologia muitas vezes ouviram perguntas de analistas de Wall Street que buscavam garantias de futuros retornos dos enormes gastos em pesquisa e desenvolvimento de IA. A criação de sistemas de IA por trás de ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT da OpenAI ou o Gemini do Google, exige o investimento em sistemas de computação que consomem muita energia e são executados em chips de IA potentes e caros. Eles exigem tanta eletricidade que os gigantes da tecnologia anunciaram acordos este ano para aproveitar a energia nuclear para ajudar a operá-los.
“Estamos falando de centenas de bilhões de dólares de capital que foram investidos nessa tecnologia”, disse Kash Rangan, analista do Goldman Sachs.
Outro analista do banco de investimentos de Nova York chamou a atenção durante o verão ao argumentar que a IA não está resolvendo os problemas complexos que justificariam seus custos. Ele também questionou se os modelos de IA, mesmo que estejam sendo treinados em grande parte dos dados escritos e visuais produzidos ao longo da história da humanidade, serão capazes de fazer o que os humanos fazem tão bem. Rangan tem uma visão mais otimista.
“Tínhamos esse fascínio de que essa tecnologia seria absolutamente revolucionária, o que não aconteceu nos dois anos desde a introdução do ChatGPT”, disse Rangan. “É mais cara do que imaginávamos e não é tão produtiva quanto pensávamos.”
Rangan, no entanto, ainda está otimista quanto ao seu potencial e diz que as ferramentas de IA já estão se mostrando “absolutamente cada vez mais produtivas” em vendas, design e várias outras profissões.
IA e trabalho
Alguns trabalhadores se perguntam se as ferramentas de IA serão usadas para complementar seu trabalho ou para substituí-lo à medida que a tecnologia continua a crescer. A empresa de tecnologia Borderless AI tem usado um chatbot de IA da Cohere para redigir contratos de trabalho para trabalhadores na Turquia ou na Índia sem a ajuda de advogados ou tradutores externos.
Os artistas de videogame da Screen Actors Guild-American Federation of Television and Radio Artists, que entraram em greve em julho, disseram temer que a IA possa reduzir ou eliminar oportunidades de emprego, pois poderia ser usada para replicar uma performance em vários outros movimentos sem o consentimento deles. As preocupações sobre como os estúdios de cinema usarão a IA ajudaram a alimentar as greves de cinema e televisão do ano passado, que duraram quatro meses. As empresas de jogos também assinaram acordos paralelos com o sindicato que codificam determinadas proteções de IA para continuar trabalhando com atores durante a greve.
Músicos e autores expressaram preocupações semelhantes com o fato de a IA ter raspado suas vozes e livros. Mas a IA generativa ainda não pode criar um trabalho exclusivo ou “coisas completamente novas”, disse Walid Saad, professor de engenharia elétrica e de computação e especialista em IA da Virginia Tech.
“Podemos treiná-la com mais dados para que ela tenha mais informações. Mas ter mais informações não significa que você seja mais criativo”, disse ele. “Como seres humanos, entendemos o mundo ao nosso redor, certo? Entendemos a física. Entendemos que se jogarmos uma bola no chão, ela vai quicar. Atualmente, as ferramentas de IA não entendem o mundo.”
Saad apontou um meme sobre IA como um exemplo dessa deficiência. Quando alguém solicitou a um mecanismo de IA que criasse uma imagem de salmão nadando em um rio, disse ele, a IA criou uma foto de um rio com pedaços cortados de salmão encontrados em supermercados.
“O que falta à IA hoje é o bom senso que os humanos têm, e acho que esse é o próximo passo”, disse ele.
Um futuro de agentes
Esse tipo de raciocínio é uma parte fundamental do processo de tornar as ferramentas de IA mais úteis para os consumidores, disse Vijoy Pandey, vice-presidente sênior do braço de inovação e incubação da Cisco, Outshift. Os desenvolvedores de IA estão cada vez mais lançando a próxima onda de chatbots de IA generativa como “agentes” de IA que podem fazer coisas mais úteis em nome das pessoas.
Isso pode significar a possibilidade de fazer uma pergunta ambígua a um agente de IA e fazer com que o modelo seja capaz de raciocinar e planejar as etapas para resolver um problema ambicioso, disse Pandey. Segundo ele, muita tecnologia avançará nessa direção em 2025.
Pandey prevê que, em algum momento, os agentes de IA poderão se reunir e realizar um trabalho da mesma forma que várias pessoas se reúnem e resolvem um problema como uma equipe, em vez de simplesmente realizar tarefas como ferramentas individuais de IA. Os agentes de IA do futuro trabalharão como um conjunto, disse ele.
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O futuro software Bitcoin, por exemplo, provavelmente dependerá do uso de agentes de software de IA, disse Pandey. Cada um desses agentes terá uma especialidade, disse ele, com “agentes que verificam a correção, agentes que verificam a segurança, agentes que verificam a escala”.
“Estamos chegando a um futuro agêntico”, disse ele. “Todos esses agentes serão muito bons em determinadas habilidades, mas também terão um pouco de personalidade ou cor, porque é assim que operamos.”
A IA tem ganhos na medicina
As ferramentas de IA também simplificaram ou, em alguns casos, literalmente ajudaram a área médica. O Prêmio Nobel de Química deste ano - um dos dois prêmios Nobel concedidos à ciência relacionada à IA - foi para um trabalho liderado pelo Google que poderia ajudar a descobrir novos medicamentos.
Saad, professor da Virginia Tech, disse que a IA ajudou a agilizar os diagnósticos, fornecendo rapidamente aos médicos um ponto de partida para determinar o tratamento de um paciente. A IA não pode detectar doenças, disse ele, mas pode digerir rapidamente os dados e apontar possíveis áreas problemáticas para serem investigadas por um médico de verdade. Como em outras áreas, no entanto, ela representa um risco de perpetuar falsidades.
A gigante da tecnologia OpenAI divulgou sua ferramenta de transcrição com IA Whisper como tendo quase “robustez e precisão de nível humano”, por exemplo. Mas os especialistas afirmaram que a Whisper tem uma falha importante: ela é propensa a inventar pedaços de texto ou até mesmo frases inteiras.
Pandey, da Cisco, disse que alguns dos clientes da empresa que trabalham com produtos farmacêuticos notaram que a IA ajudou a superar a divisão entre os “laboratórios úmidos”, nos quais os humanos realizam experimentos físicos e pesquisas, e os “laboratórios secos”, nos quais as pessoas analisam os dados e geralmente usam computadores para modelagem.
Quando se trata de desenvolvimento farmacêutico, esse processo colaborativo pode levar vários anos, disse ele - com a IA, o processo pode ser reduzido a alguns dias.
“Para mim, esse tem sido o uso mais dramático”, disse Pandey.
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