CEO da DeepMind lamenta que a comercialização da IA esteja acontecendo muito rapidamente: se tivéssemos deixado mais alguns anos em laboratórios, a humanidade talvez já tivesse conquistado o câncer

CEO da DeepMind do Google, Hassabis, lamenta que a competição comercial de IA seja demasiado precipitada; se a tecnologia pudesse ser mais aprimorada em laboratórios por mais alguns anos, talvez a humanidade já tivesse conquistado o câncer.

A IA está mudando rapidamente a humanidade, com novas tecnologias e ferramentas surgindo a cada poucas semanas ou até dias, mas o CEO da DeepMind, Demis Hassabis, vencedor do Prêmio Nobel de Química de 2024, acredita que o ritmo da competição de IA é excessivamente acelerado. Se fosse ele a decidir, a IA poderia passar mais anos em laboratórios, e talvez a humanidade já tivesse vencido o câncer.

Hassabis revelou essa reflexão sobre o desenvolvimento atual da IA no podcast do jornalista de vídeo Cleo Abram. No passado, ao ser entrevistado pela revista Time, ele se posicionou como um cientista, enfatizando que suas explorações em IA eram motivadas pela busca por conhecimento e compreensão do mundo.

Ele mencionou que seu objetivo ao entrar na área de IA não era criar chatbots, mas acelerar descobertas científicas. Sua conquista mais conhecida é o AlphaFold, sistema que resolveu o “problema do dobramento de proteínas”, uma questão que permaneceu sem solução na biologia por 50 anos. Hassabis destacou que isso beneficiou mais de 3 milhões de cientistas globalmente, especialmente na pesquisa de doenças como a malária, fornecendo bancos de dados estruturais gratuitos que permitem aos pesquisadores pular experimentos básicos e avançar para o desenvolvimento de medicamentos.

Fonte da imagem: YouTube. Os resultados do AlphaFold fizeram de Hassabis um dos vencedores do Nobel.

Ele acredita que, se o IA pudesse permanecer mais tempo em laboratórios focados nessas questões cruciais, a humanidade talvez já tivesse alcançado avanços decisivos no tratamento do câncer ou na ciência dos materiais.

Tecnologias de ponta chegam ao público em poucos meses, mas perdem recursos para questões essenciais

Hassabis delineou em entrevista seu caminho ideal para o desenvolvimento de IA — o chamado “modelo CERN”. Ele deseja que o processo de desenvolvimento de inteligência artificial geral seja semelhante à operação do Grande Colisor de Hádrons (LHC) do CERN, usando métodos científicos rigorosos, cautelosos e bem pensados, garantindo que cada passo seja compreendido completamente antes de avançar.

No entanto, a realidade diverge do roteiro ideal de Hassabis. O sucesso do ChatGPT no final de 2022 e os avanços em IA generativa desencadearam uma corrida comercial caótica globalmente. Ele admite que essa situação acelerou a implementação da tecnologia de IA, com tecnologias avançadas chegando ao público em poucos meses, mas também desviou recursos de questões realmente críticas.

Para conquistar mercado e manter vantagem tecnológica, o ritmo de desenvolvimento foi forçado a acelerar. Hassabis confessa que eles já não podem mais seguir o ritmo de anos atrás, quando sonhava em desenvolver com uma abordagem filosófica, cautelosa, avaliando cuidadosamente cada próximo passo.

Embora chatbots de IA sejam úteis para resumos e brainstorming, eles ainda apresentam falhas como alucinações. No entanto, a pressão comercial força esses produtos experimentais a serem rapidamente lançados ao mercado. Isso faz com que grande parte do foco e recursos de pesquisa e desenvolvimento sejam direcionados ao ciclo de lançamento de modelos de base universais voltados ao público.

Para equilibrar a realidade com a visão, Hassabis adota uma postura mais pragmática: lidera o desenvolvimento de produtos de IA de consumo, como o Gemini do Google, enquanto investe no desenvolvimento de IA aplicada (Narrow AI). Ele acredita que não é necessário esperar pela IA geral; sistemas especializados como o AlphaFold podem proporcionar benefícios concretos em energia, ciência de materiais e medicina.

AlphaGo revela potencial da IA de superar o pensamento humano

A confiança de Hassabis na IA é amplamente baseada na partida de 2016 entre AlphaGo e o mestre coreano Lee Sedol, que chocou o mundo. Nessa partida, AlphaGo fez a famosa “Jogada 37”, uma jogada inicialmente considerada improvável, mas que acabou levando à vitória do sistema.

Fonte: gogameguru.com. A jogada de AlphaGo que quebrou o paradigma do pensamento humano foi vista por Hassabis como uma possível demonstração de que a IA pode superar os limites do raciocínio humano.

Hassabis percebeu a partir desse sinal que a IA já possui a capacidade de ir além da experiência humana, buscando soluções inovadoras. Ele quer aplicar essa criatividade que transcende o pensamento humano na ciência.

O AlphaFold é a melhor expressão dessa mentalidade. Métodos tradicionais levam dezenas de milhares de dólares e anos para determinar a estrutura de uma única proteína, enquanto o AlphaFold 2 já previu quase 200 milhões de estruturas de proteínas conhecidas na ciência.

Atualmente, Hassabis lidera uma equipe que avança na pesquisa de medicamentos. Tradicionalmente, o desenvolvimento de um novo remédio leva cerca de 10 anos e tem uma taxa de sucesso de apenas 10%. Ele fundou a Isomorphic Labs, que usa o AlphaFold 3 e modelos subsequentes para “triagem virtual”: a IA pode simular milhões de combinações de compostos e proteínas em minutos, verificando também se eles podem ser tóxicos para as mais de 20 mil proteínas humanas, eliminando na fase de computador a maioria das combinações que provavelmente falhariam, deixando apenas os candidatos mais promissores para testes laboratoriais.

Preocupações com os riscos da IA

No entanto, à medida que a tecnologia de IA avança e entra na era dos agentes de IA, as preocupações de Hassabis se tornam mais concretas. Ele categoriza os riscos em duas grandes categorias: a primeira, “agentes mal-intencionados” (Bad Actors), onde indivíduos ou nações podem usar tecnologias originalmente destinadas a curar doenças ou desenvolver novos materiais para fins nocivos.

A segunda, mais de ficção científica, mas real, é a ameaça de “IA descontrolada” (Going rogue). Quando os sistemas se tornam extremamente inteligentes e altamente autônomos, garantir que eles executem com precisão os objetivos humanos e não desviem as barreiras de segurança é um desafio técnico extremamente difícil.

Diante desses desafios, Hassabis apela para que as principais instituições de pesquisa em IA, governos e academia estabeleçam mecanismos de cooperação internacional, enfatizando que, na última etapa rumo à AGI (Inteligência Artificial Geral), é necessário mais pesquisa em segurança.

Apesar de lamentar que a IA não tenha ficado mais tempo em laboratórios, Hassabis mantém uma visão otimista para os próximos 50 anos. Ele acredita que a IA ajudará a humanidade a resolver a fusão nuclear, descobrir supercondutores à temperatura ambiente e até reduzir a zero os custos energéticos das viagens espaciais. Para ele, a IA não é apenas uma tecnologia, mas uma lente de aumento para explorar as verdades do universo. Independentemente das respostas, ele deseja conhecer a verdade.

• Este artigo foi reproduzido com permissão de: “Digital Times”
• Título original: “Prêmio Nobel lamenta ‘rapidez demais na comercialização de IA’: se tivessem ficado mais anos em laboratório, a humanidade já teria conquistado o câncer!”
• Autor original: Chen Jianjun