Na mais recente edição do boletim informativo da TechCrunch sobre Inteligência Artificial, o foco recai sobre a conversa intrigante entre Dario Amodei, CEO da Anthropic, e o influente podcaster e pesquisador Lex Fridman. Durante uma intensa entrevista de cinco horas, que se desenrolou na segunda-feira, temas cruciais relacionados ao futuro da Inteligência Artificial, a escalabilidade dos modelos e as frentes inovadoras da tecnologia foram discutidos em profundidade.
Diante de uma plateia atenta, Amodei apresentou sua visão sobre o processo de “escalabilidade” das Inteligências Artificiais. Para ele, essa expansão, que implica não apenas o aumento do poder computacional aplicado ao treinamento de modelos, mas também a ampliação tanto do tamanho dos modelos quanto da quantidade de dados utilizados para o treinamento, ainda é uma trajetória viável em direção ao desenvolvimento de tecnologias mais poderosas. “Provavelmente, a escalabilidade vai continuar, e há uma certa mágica nisso que ainda não conseguimos explicar plenamente de maneira teórica”, enfatizou Amodei, sinalizando a possibilidade de avanços significativos ainda por vir.
Embora haja divergências entre especialistas, o CEO da Anthropic não considera que a escassez de dados seja um obstáculo intransponível para o desenvolvimento de Inteligência Artificial. Ele argumenta que, seja gerando dados sintéticos ou extrapolando informações de conjuntos já existentes, os desenvolvedores de IA encontrarão formas de superar essas limitações. Contudo, é válido ressaltar que as questões associadas aos dados sintéticos precisam ser resolvidas, o que ainda está em aberto no debate tecnológico atual.
Amodei também foi direto ao abordar o aumento dos custos associados ao poder computacional necessário para treinar esses modelos. Ele projetou que, em breve, empresas destinarão bilhões de dólares à construção de clusters computacionais, com gastos que podem ultrapassar a casa dos centenas de bilhões até 2027. Um exemplo é a OpenAI, que está rumorada a planejar um centro de dados de impressionantes US$ 100 bilhões, refletindo a magnitude dos investimentos demandados neste setor.
Olá, você está curioso sobre a natureza das Inteligências Artificiais mais avançadas? De acordo com Amodei, mesmo os melhores modelos à disposição apresentam um comportamento imprevisível. Ele ressaltou a complexidade de controlar e direcionar a conduta de um modelo em todas as circunstâncias ao mesmo tempo, citando o fenômeno “whack-a-mole”, onde, ao se ajustar um aspecto, outros fatores podem se manifestar de forma não intencional. Essa variabilidade, segundo ele, é uma questão central a ser considerada no campo da IA.
Apesar de tais desafios, Amodei é otimista e acredita que a Anthropic, ou uma concorrente, logrará criar uma Inteligência Artificial “superinteligente” até 2026 ou 2027, superando as capacidades humanas em diversas tarefas. No entanto, ele expressou preocupações sobre as implicações dessa revolução tecnológica, citando a concentração de poder e os riscos associados à economia como suas principais apreensões. “Estamos rapidamente esgotando as razões convincentes que justificam a não ocorrência desse fenômeno nos próximos anos”, disse ele, refletindo sobre as transformações que estão por vir.
Notícias Relevantes Sobre Inteligência Artificial
Em meio a estas discussões sobre o futuro da IA, outras inovações também estão chamando a atenção. Um aplicativo de notícias alimentado por IA, chamado Particle, foi lançado por ex-engenheiros da Twitter, com o objetivo de ajudar os leitores a entender melhor as notícias usando tecnologia de Inteligência Artificial. Além disso, a Writer arrecadou US$ 200 milhões em uma avaliação de US$ 1,9 bilhão para a expansão de sua plataforma de IA generativa voltada para empresas. Na mesma linha, o Amazon Web Services (AWS) lançou um novo programa, Build on Trainium, que destinará US$ 110 milhões a instituições, cientistas e estudantes que pesquisam IA utilizando a infraestrutura da AWS.
Recentemente, a Red Hat, parte da IBM, fez a aquisição de uma startup chamada Neural Magic, que se especializa em otimizar modelos de IA para operarem com mais eficiência em processadores e GPUs comuns. Enquanto isso, o X, anteriormente conhecido como Twitter, está testando uma versão gratuita de seu chatbot de IA, chamado Grok, ampliando os horizontes para a interação com usuários.
Inovação em Previsão de Enchentes pela Google
Em um desenvolvimento empolgante, a Google anunciou ter criado um modelo de IA aprimorado para previsão de enchentes. Esta tecnologia, que se baseia em trabalhos anteriores da empresa, é capaz de prever condições de inundação com precisão até sete dias adiante em dezenas de países. Embora o modelo possua potencial para fornecer previsões globais, a Google ressalta que muitas regiões ainda carecem de dados históricos para validação. Para facilitar o acesso, a empresa está oferecendo uma lista de espera para acesso à API do modelo para especialistas em gestão de desastres e hidrologia, além de disponibilizar previsões por meio de sua plataforma Flood Hub.
Com este portfólio abrangente de inovações e rumores que permeiam o desenvolvimento de Inteligência Artificial, fica evidente que estamos na clássica encruzilhada entre a esperança e os riscos potenciais que esta tecnologia pode trazer. Portanto, é imperativo que continuemos a acompanhar esses desenvolvimentos com cautela e reflexão, garantindo que as aplicações da IA não apenas protejam a economia, mas também ajam como um fomento à boa prática ética no uso do poder gerado pela tecnologia.
