Toda semana viraliza um novo print de uma IA passando vergonha. Às vezes é um algoritmo que inventou uma referência, errou o número de letras de uma palavra, desenhou uma mão com dedos demais ou deu uma resposta eloquente sobre algo que simplesmente não existe. O print sempre circula com muita rapidez, e vem acompanhado de alguma piada boa e de uma conclusão apressada.PUBLICIDADESe a história da tecnologia funcionasse por prints, seria tudo mais simples. Bastaria pegar o momento mais ridículo de uma invenção e declará-la como morta. A internet discada fazia um som de fax sendo torturado, o GPS já mandou muitos motoristas para dentro de lagoas e os primeiros computadores pessoais eram, na opinião de muita gente da época, brinquedos caros para homens com muito tempo livre.O problema de avaliar a IA a partir do que ela faz hoje é que ela está seguindo uma trajetória rápida demais para uma avaliação definitiva. Quem olha para o erro da IA de hoje vê uma tecnologia quase inútil, mas quem observa o seu potencial a partir da trajetória dos últimos anos consegue enxergar algo muito diferente.Leia tambémIA mostra que Magnus Carlsen não é bom enxadrista e não somos tão inteligentesVocê prefere uma IA que admite ter dúvidas ou uma que finge saber tudo?Tente ficar vivo para não perder o que a IA ainda vai fazerA palavra mais importante hoje sobre a inteligência artificial talvez seja “ainda”. A IA ainda não faz ciência sozinha, ainda não descobre medicamentos de ponta a ponta, ainda não faz bons slides para apresentações, e ainda não é plenamente confiável para decisões importantes sem uma validação humana.PublicidadePor outro lado, o número de vezes que a palavra “ainda” precisa ser utilizada nesse contexto está diminuindo a cada dia. A cada nova geração de modelos, muitas limitações desaparecem como se nunca tivessem existido, e os novos prints vergonhosos ficam cada vez mais difíceis de serem encontrados. Os ganhos de escala têm sido o fator mais importante dessa ascensão. Em IA, ganhos de escala significam avanços provenientes do uso de mais dados (cada vez mais sintéticos), mais computação, melhores GPUs, mais tempo de raciocínio antes da resposta e maior integração com outros sistemas e ferramentas. Evolução da IA está muito rápida; isso significa que, em pouco tempo, ela poderá superar vários desafios existentes Foto: miss irine - stock.adobe.comDurante algum tempo, parecia razoável imaginar que essa curva de crescimento perderia fôlego. Colocar mais dados e mais computação nos modelos poderia trazer retornos cada vez menores. Em algum momento isso pode de fato acontecer, mas não existe nada no horizonte próximo que aponte para isso.No início deste ano, a IA já começou a ter um papel decisivo no desenvolvimento das próximas IAs. Em laboratórios de ponta, algoritmos já ajudam a propor soluções, testar variações, encontrar erros, sugerir melhorias e acelerar suas novas versões. Os avanços, que já eram rápidos, estão se tornando exponenciais.No fundo, a IA atual ainda serve para quase nada que seja verdadeiramente relevante. Só que ela também é a sua pior versão que teremos daqui para frente. Não podemos fazer um julgamento definitivo sobre IA que envelhece antes mesmo de a crítica terminar de ser escrita. PublicidadeA IA que temos hoje ainda alucina, ainda tem incertezas e ainda decepciona. A palavra decisiva em todas essas afirmações continua sendo “ainda”.