Às vezes, a Inteligência Artificial parece um tema de nicho para escrever sobre, mas então chegam as festas de fim de ano e eu ouço parentes de todas as idades falando sobre casos de psicose induzida por chatbot, colocando a culpa do aumento dos preços da eletricidade nos data centers e perguntando se as crianças deveriam ter acesso irrestrito à tecnologia. Em outras palavras, está em todo lugar. E as pessoas estão alarmadas.
Inevitavelmente, essas conversas tomam um rumo: a IA está causando todos esses efeitos em cascata agora, mas, se a tecnologia ficar melhor, o que acontecerá depois? Geralmente, é quando eles olham para mim esperando uma previsão de desgraça ou de esperança.
Eu provavelmente os decepciono, nem que seja porque previsões sobre IA estão ficando cada vez mais difíceis de se fazer.
Apesar disso, a MIT Technology Review tem, devo dizer, um histórico excelente de apontar para onde a IA está indo. Publicamos uma lista afiada de previsões sobre o que vem a seguir, em 2026 (onde você pode ler minhas reflexões sobre as batalhas jurídicas em torno da IA), e todas as previsões da lista do ano passado se concretizaram. Mas, a cada temporada de festas, fica cada vez mais difícil entender qual impacto a IA terá. Isso acontece principalmente por causa de três grandes perguntas ainda sem resposta.
Em primeiro lugar, não sabemos se os grandes modelos de linguagem continuarão ficando mais inteligentes no futuro próximo. Como essa tecnologia específica é o que sustenta quase todo o entusiasmo e a ansiedade em torno da IA neste momento, alimentando tudo, de companheiros a agentes de atendimento ao cliente, uma desaceleração seria algo bem significativo.
Em segundo lugar: a IA é bem impopular entre o público em geral. Aqui vai apenas um exemplo. Há quase um ano, Sam Altman, da OpenAI, ficou ao lado do presidente dos Estados Unidos, Donald Trump, para anunciar, empolgado, um projeto de US$ 500 bilhões para construir data centers por todo o país, a fim de treinar modelos cada vez maiores. A dupla ou não previu, ou não se importou, que muitos norte-americanos se oporiam firmemente à construção desses data centers em suas comunidades. Um ano depois, as big techs estão travando uma batalha difícil para conquistar a opinião pública e continuar construindo. Elas conseguirão vencer?
A resposta dos legisladores a toda essa frustração é terrivelmente confusa. Trump agradou CEOs de big techs ao se mover para tornar a regulação de IA uma questão federal, em vez de estadual, e as empresas de tecnologia agora esperam transformar isso em lei. Mas o grupo que quer proteger crianças de chatbots vai de legisladores progressistas na Califórnia à Comissão Federal de Comércio, cada vez mais alinhada ao governo, cada qual com motivações e abordagens distintas. Eles conseguirão deixar de lado suas diferenças e colocar as empresas de IA na linha?
Se a conversa sombria à mesa do jantar de fim de ano chegar até aqui, alguém vai dizer: Ei, a IA não está sendo usada para coisas objetivamente boas? Deixar as pessoas mais saudáveis, desenterrar descobertas científicas, entender melhor as mudanças climáticas?
Bem, mais ou menos. O aprendizado de máquina, uma forma mais antiga de IA, há muito tempo é usado em todo tipo de pesquisa científica. Um ramo, chamado “aprendizado profundo”, faz parte do AlphaFold, uma ferramenta vencedora do Prêmio Nobel, para previsão de proteínas, que transformou a biologia. Modelos de reconhecimento de imagem estão ficando melhores em identificar células cancerígenas.
Mas o histórico dos chatbots construídos sobre modelos de linguagem ampla mais novos é mais modesto. Tecnologias como o ChatGPT são muito boas em analisar grandes faixas de pesquisa para resumir o que já foi descoberto. Há alguns relatos, de grande repercussão, de que esses tipos de modelos haviam feito uma descoberta genuína, como resolver um problema de matemática previamente não resolvido, mas se mostraram falsos. Eles podem ajudar médicos com diagnósticos, mas também podem incentivar pessoas a diagnosticar seus próprios problemas de saúde sem consultar médicos, às vezes com resultados desastrosos.
Nesta época, no ano que vem, provavelmente teremos respostas melhores às perguntas da minha família e um monte de perguntas inteiramente novas. Enquanto isso, não deixe de ler nosso texto completo prevendo o que vai acontecer neste ano
James O'Donnell
