Ilya Sutskever, cofundador da OpenAI, afirmou recentemente que os pesquisadores de inteligência artificial precisam encontrar novas maneiras de expandir a inteligência de máquina para superar as limitações existentes.
Em um discurso na conferência NeurIPS (Sistemas de Processamento de Informações Neurais) de 2024, em Vancouver, Canadá, Sutskever argumentou que a era do pré-treinamento de IA está chegando ao fim e previu o surgimento da superinteligência artificial.
Sutskever acredita que o aumento da capacidade computacional por meio de melhor hardware, software e algoritmos de aprendizado de máquina superou a quantidade total de dados disponíveis para o treinamento de modelos de IA. O pesquisador de IA comparou os dados a combustíveis fósseis, que eventualmente se esgotarão. Sutskever disse:
“Os dados não estão crescendo, porque só temos uma internet. Você poderia até dizer que os dados são o combustível fóssil da IA. Ele foi criado de alguma forma, agora o usamos, e atingimos o pico de dados; não haverá mais dados no futuro – temos que lidar com os dados que temos.”
O cofundador da OpenAI previu que agentes de IA, dados sintéticos e computação de tempo de raciocínio serão as próximas direções da evolução da IA, culminando no nascimento da superinteligência artificial.
Agentes de IA podem revolucionar os modelos existentes
Os agentes de IA superam os modelos atuais de chatbot, capazes de tomar decisões sem intervenção humana. Com o surgimento de modelos de linguagem grandes (LLMs) como AI meme coins e Truth Terminal, os agentes de IA se tornaram um tópico popular no espaço de criptomoedas.
O Truth Terminal ganhou popularidade rapidamente após começar a promover uma meme coin chamada Goatseus Maximus (GOAT). Esta meme coin acabou atingindo um valor de mercado de US$ 1 bilhão, atraindo a atenção de investidores individuais e investidores de risco.
O laboratório de inteligência artificial do Google DeepMind lançou o Gemini 2.0 – um modelo de IA que alimentará os agentes de IA.
De acordo com o Google, os agentes construídos usando a estrutura Gemini 2.0 serão capazes de auxiliar em tarefas complexas, como coordenação entre sites e raciocínio lógico.
O progresso dos agentes de IA capazes de agir e raciocinar de forma independente lançará as bases para a IA superar alucinações de dados.
As alucinações de IA surgem devido a conjuntos de dados incorretos e ao crescente uso de LLMs antigos para treinar novos LLMs, o que diminui o desempenho ao longo do tempo.
Gargalo de dados e o futuro da IA
A visão de Sutskever destaca os enormes desafios do desenvolvimento da IA: à medida que os modelos de IA crescem em escala, a demanda por dados também aumenta. No entanto, a realidade é que a taxa de crescimento da quantidade de dados disponíveis está muito atrás da demanda dos modelos por dados. Isso força os pesquisadores a explorar novas maneiras de superar o gargalo de dados.
Agentes de IA, dados sintéticos e computação de tempo de raciocínio podem ser novas direções para o desenvolvimento futuro da IA. Essas tecnologias devem ajudar os modelos de IA a reduzir sua dependência de grandes quantidades de dados e melhorar suas capacidades de raciocínio e tomada de decisão. O surgimento da superinteligência artificial sinaliza que a tecnologia de IA pode estar entrando em uma nova era, que pode mudar completamente nossos estilos de vida e trabalho existentes.
No entanto, o surgimento da superinteligência artificial também levanta preocupações sobre a ética e a segurança da IA. Como podemos aproveitar os benefícios da tecnologia de IA ao mesmo tempo em que garantimos sua controlabilidade e segurança é uma questão que precisamos considerar seriamente.
