Nos últimos dois anos, desde que a OpenAI lançou o ChatGPT, a inteligência artificial (IA) desencadeou uma verdadeira corrida do ouro tecnológica. Um tsunami de investimentos, na casa dos bilhões de dólares, tem sido direcionado para empresas focadas em inteligência artificial e áreas relacionadas, com a expectativa de que esta tecnologia irá acelerar ou mesmo transformar plenamente todos os aspectos da vida moderna. Entretanto, um cenário preocupante começa a emergir, pois alguns dos modelos de linguagem mais renomados parecem estar encontrando limitações significativas no seu progresso.
A narrativa idealizada que vem de Silicon Valley sugere que “o trem da IA já partiu” e que qualquer investidor inteligente deve se apressar em embarcar antes que esses produtos se tornem “superinteligentes” e solucionem todos os problemas do mundo. Para os fervorosos crentes neste futuro glorioso, essa não é uma hipérbole: as expectativas criaram um ambiente em que empresas antes de nicho, como a fabricante de chips Nvidia, que reportará seus ganhos em breve, se transformaram em alguns dos ativos mais valiosos do planeta.
No entanto, o cerne dessa narrativa depende da promessa de que modelos de linguagem artificial, como o ChatGPT, continuarão a melhorar em um ritmo exponencial. Mas a realidade pode não ser tão simples. Alguns céticos da IA têm alertado há anos sobre as chamadas “leis de escalabilidade”, que sugerem que o simples aumento de dados e poder computacional não é suficiente para garantir melhores resultados. Esses princípios não são leis imutáveis, mas proposições educadas. A verdade, ironicamente, é que até mesmo os cientistas que constroem esses modelos não compreendem totalmente suas dinâmicas internas.
Recentemente, conforme relatórios publicados na última semana, alguns dos modelos de linguagem mais avançados estão atingindo um ponto crítico. Fontes em veículos respeitáveis, como o portal tecnológico The Information, disseram que alguns pesquisadores da OpenAI acreditam que seu novo modelo, chamado Orion, “não é necessariamente melhor do que seu predecessor em certas tarefas”. Além disso, a Bloomberg corroborou a falta de avanço em Orion e relatou que esse novo modelo “não foi considerado um avanço tão significativo em relação aos modelos existentes como o GPT-4 foi em comparação ao GPT-3.5”. Da mesma forma, a Reuters destacou que laboratórios de IA de destaque enfrentam dificuldades e resultados decepcionantes na sua corrida para desenvolver um modelo que supere o já consolidado GPT-4, que está no mercado há quase dois anos.
Certamente, o panorama se torna ainda mais intrigante com declarações como a de Ilya Sutskever, co-fundador da OpenAI, que mencionou: “Os anos 2010 foram a era da escalabilidade; agora estamos de volta à era da descoberta e inovação. Todos estão em busca da próxima grande novidade.” Também não passa despercebido o aviso do investidor Marc Andreessen, conhecido por seu otimismo com a IA, que recentemente expressou em seu podcast que os modelos disponíveis estão “atingindo um teto em suas capacidades.”
Apesar da maré negativa, o CEO da OpenAI, Sam Altman, tenta reafirmar a confiança na tecnologia, alegando que “não existe uma barreira”. No entanto, independentemente da terminologia utilizada—seja “barreira”, “monte” ou “platô”—alguns especialistas da área indicam que, de fato, pode ter sido atingido um ponto crucial, baseando-se nos produtos que vêm sendo lançados.
Gil Luria, diretor-gerente do grupo de investimentos D.A. Davidson, comentou que “não vimos um modelo inovador por um bom tempo”. Ele prosseguiu explicando que “uma parte disso se deve ao fato de que esgotamos todos os dados humanos disponíveis, e apenas aumentar o poder computacional sobre os mesmos dados pode não trazer melhores resultados”. Embora a situação atual não signifique um colapso imediato para o setor de IA, é inegável que a falta de inovações impacta negativamente a percepção da indústria, especialmente enquanto investidores estão cada vez mais ansiosos quanto ao futuro retorno real sobre esses produtos, que, apesar de caros, ainda não geram receita significativa.
Nvidia, o fabricante de chips líder do mercado, avaliado em quase 3,5 trilhões de dólares, parece estar em uma posição sólida, tendo experimentado uma demanda que superou sua capacidade de oferta no último e no atual trimestre. No entanto, se realmente atingimos um teto de escalabilidade, como sugerido por Luria, isso pode indicar que gigantes tecnológicos superdimensionaram seus investimentos e que uma recalibragem pode ocorrer em um futuro próximo.
Por outro lado, o professor emérito da Universidade de Nova York, Gary Marcus, expressa uma visão mais pessimista sobre o futuro imediato da IA. Em seu recente artigo, ele previu que a economia da IA pode ficar “sombria”, afirmando que mesmo que os LLMs (modelos de linguagem de larga escala) não desapareçam, as melhorias podem se tornar menos viáveis economicamente. “Quando todos perceberem isso, a bolha financeira pode estourar rapidamente; até mesmo a Nvidia pode enfrentar problemas, quando se entender a extensão da valorização baseada em pressupostos errôneos”, conclui Marcus.
Em síntese, enquanto os ímpetos em torno da IA estão em alta, a realidade é que o setor parece estar enfrentando obstáculos significativos que podem impactar seu futuro. As promessas de progresso exponencial podem dar lugar a um cenário em que a inovação se torna uma luta constante. E para nós, meros espectadores, resta observar quais serão os próximos passos dessa caminhada marcada por acertos e desilusões.
