Inevitavelmente, essas conversas mudam: a IA está tendo todos esses efeitos em cascata agoramas se a tecnologia melhorar, o que acontecerá a seguir? Geralmente é quando eles olham para mim, esperando uma previsão de desgraça ou esperança.
Provavelmente estou desapontado, até porque as previsões para a IA estão cada vez mais difíceis de fazer.
Apesar disso, Revisão de tecnologia do MIT tem, devo dizer, um excelente histórico de entender o rumo que a IA está tomando. Acabamos de publicar uma lista precisa de previsões para o que vem por aí em 2026 (onde você pode ler meus pensamentos sobre as batalhas legais em torno da IA), e todas as previsões da lista do ano passado se concretizaram. Mas a cada temporada de férias fica cada vez mais difícil calcular o impacto que a IA terá. Isso se deve principalmente a três grandes questões sem resposta.
Por um lado, não sabemos se os grandes modelos de linguagem continuarão a ficar cada vez mais inteligentes no futuro próximo. Uma vez que esta tecnologia específica é o que sustenta quase todo o entusiasmo e ansiedade na IA neste momento, alimentando tudo, desde companheiros de IA a agentes de atendimento ao cliente, a sua desaceleração seria um grande negócio. Na verdade, foi tão importante que dedicamos uma série de histórias em dezembro sobre como seria uma nova era pós-AI.
Número dois, a IA é terrivelmente impopular entre o público em geral. Aqui está apenas um exemplo: há quase um ano, Sam Altman da OpenAI esteve ao lado do presidente Trump para anunciar com entusiasmo um projeto de 500 mil milhões de dólares para construir centros de dados nos EUA, a fim de treinar modelos de IA cada vez maiores. A dupla não imaginou ou não se importou com o fato de muitos americanos se oporem firmemente à construção de tais centros de dados em suas comunidades. Um ano depois, a Big Tech está travando uma batalha difícil para conquistar a opinião pública e continuar construindo. Pode vencer?
A resposta dos legisladores a toda esta frustração é terrivelmente confusa. Trump agradou aos CEO das grandes empresas de tecnologia ao tornar a regulamentação da IA uma questão federal e não estatal, e as empresas tecnológicas esperam agora codificar isto em lei. Mas a multidão que quer proteger as crianças dos chatbots vai desde legisladores progressistas na Califórnia até à Comissão Federal de Comércio, cada vez mais alinhada com Trump, cada um com motivos e abordagens distintas. Serão eles capazes de pôr de lado as suas diferenças e controlar as empresas de IA?
Se a conversa sombria à mesa do jantar de feriado chegar tão longe, alguém dirá: Ei, a IA não está sendo usada para coisas objetivamente boas? Tornar as pessoas mais saudáveis, desenterrar descobertas científicas, compreender melhor as alterações climáticas?
Bem, mais ou menos. O aprendizado de máquina, uma forma mais antiga de IA, tem sido usado há muito tempo em todos os tipos de pesquisas científicas. Um ramo, denominado aprendizagem profunda, faz parte do AlphaFold, uma ferramenta ganhadora do Prêmio Nobel para previsão de proteínas que transformou a biologia. Os modelos de reconhecimento de imagem estão cada vez melhores na identificação de células cancerígenas.
