O que esperar da
inteligência artificial em 2025
A inteligência
artificial está
marcando um momento definidor na história da tecnologia — e o ano de 2025 trará
ainda mais surpresas.
Não é fácil fazer
uma previsão do que esperar, mas é possível destacar tendências e desafios que
definem o futuro imediato da IA para o próximo ano.
Entre eles, o
desafio dos chamados "médico centauro" ou "professor
centauro", fundamental para quem está desenvolvendo inteligência
artificial.
·
A
explosão da ciência baseada em IA
A IA virou uma
ferramenta fundamental para se enfrentar grandes desafios científicos. Áreas
como saúde, astronomia e exploração
espacial, neurociência ou mudanças climáticas, entre outras, vão se beneficiar
ainda mais no futuro.
O programa AlphaFold — desenvolvido pelo
grupo Alphabet, do Google, e que ganhou o Prêmio Nobel em 2024 — determinou a
estrutura tridimensional de 200 milhões de proteínas, praticamente todas as
conhecidas.
Seu desenvolvimento
representa um avanço significativo na Biologia Molecular e na Medicina. Isso
facilita a concepção de novos medicamentos e tratamentos. Em 2025, isso
começará a acontecer — e com acesso gratuito ao AlphaFold para quem for
desenvolver remédios e tratamentos.
Já a rede
ClimateNet utiliza redes neurais artificiais para realizar análises espaciais e
temporais precisas de grandes volumes de dados climáticos, essenciais para
compreender e mitigar o aquecimento global.
A utilização do
ClimateNet será essencial em 2025 para prever eventos climáticos extremos com
maior precisão.
·
Diagnósticos
médicos e decisões jurídicas: o papel da IA
A justiça e a
Medicina são considerados campos de alto risco. Neles é mais urgente do que em
qualquer outra área estabelecer sistemas para que os humanos tenham sempre a
decisão final.
Os especialistas em
IA trabalham para garantir a confiança dos usuários, para que o sistema seja
transparente, que proteja as pessoas e que os humanos estejam no centro das
decisões.
Aqui entra em jogo
o desafio do "doutor centauro". Centauros são modelos híbridos de
algoritmo que combinam análise formal de máquina e intuição humana.
Um "médico
centauro + um sistema de IA" melhora as decisões que os humanos tomam por
conta própria e que os sistemas de IA tomam por conta própria.
O médico sempre
será quem aperta o botão final; e o juiz quem determina se uma sentença é
justa.
·
A
IA que tomará decisões no nosso lugar
Agentes autônomos
de IA baseados em modelos de linguagem são a meta para 2025 de grandes empresas
de tecnologia como OpenAI (ChatGPT), Meta (LLaMA), Google (Gemini) ou Anthropic
(Claude).
Até agora, estes
sistemas de IA fazem recomendações. Em 2025, no entanto, espera-se que eles
tomem decisões por nós.
Os agentes de IA
realizarão ações personalizadas e precisas em tarefas que não sejam de alto
risco, sempre ajustadas às necessidades e preferências do usuário. Por exemplo:
comprar uma passagem de ônibus, atualizar a agenda, recomendar uma compra
específica e executá-la.
Eles também poderão
responder nosso e-mail — tarefa que nos toma muito tempo diariamente.
Nessa linha, a
OpenAI lançou o AgentGPT, e o Google lançou o Gemini 2.0. Essas plataformas
podem ser usadas para o desenvolvimento de agentes autônomos de IA.
Por sua vez, a
Anthropic propõe duas versões atualizadas de seu modelo de linguagem Claude:
Haiku e Sonnet.
·
O
uso do nosso computador pela IA
O programa Sonnet
consegue usar um computador do mesmo jeito que uma pessoa. Isso significa que
ele consegue mover o cursor, clicar em botões, digitar texto e navegar por
telas.
Ele também permite
funcionalidade para automatizar a área de trabalho. Ele permite que os usuários
concedam a Claude acesso e controle sobre certos aspectos de seus computadores
pessoais.
Esta capacidade
apelidada de "uso do computador" poderá revolucionar a forma como
automatizamos e gerimos as nossas tarefas diárias.
No comércio
eletrônico, agentes autônomos de IA poderão fazer uma compra no lugar do
usuário.
Eles prestarão
assessoria na tomada de decisões de negócios, gerenciarão estoques
automaticamente, trabalharão com fornecedores de todos os tipos, inclusive
logísticos, para otimizar o processo de reabastecimento, atualizarão o status
de envio até a geração de faturas, etc.
No setor
educacional, eles poderão customizar os planos de estudos dos alunos. Eles
identificarão áreas para melhoria e sugerirão recursos de aprendizagem
apropriados.
Caminharemos em
direção ao conceito de "professor centauro", auxiliado por agentes de
IA na educação.
·
O
botão 'aprovar'
A noção de agentes
autônomos levanta questões profundas sobre o conceito de "autonomia humana
e controle humano".
O que significa
realmente "autonomia"?
Esses agentes de IA
criarão a necessidade de pré-aprovação. Quais decisões permitiremos que estas
entidades tomem sem a nossa aprovação direta (sem controle humano)?
Enfrentamos um
dilema crucial: saber quando é melhor ser "automático" na utilização
de agentes autônomos de IA e quando é necessário tomar a decisão, ou seja,
recorrer ao "controle humano" ou à "interação humano-IA".
O conceito de
pré-aprovação vai ganhar grande relevância na utilização de agentes autônomos
de IA.
·
O
pequeno ChatGPT no celular
2025 será o ano da
expansão dos modelos de linguagem pequena e aberta (SLM).
São modelos de
linguagem que futuramente poderão ser instalados num dispositivo móvel,
permitindo controlar o nosso telefone por voz de uma forma muito mais pessoal e
inteligente do que com assistentes como a Siri.
SLMs são compactos
e mais eficientes, não requerem servidores massivos para serem usados. Estas
são soluções de código aberto que podem ser treinadas para cenários
específicos.
Eles podem
respeitar mais a privacidade do usuário e são perfeitos para uso em
computadores e celulares de baixo custo.
Eles têm potencial
para adoção no nível empresarial. Isto será viável porque os SLMs terão um
custo menor, mais transparência e, potencialmente, maior transparência e
controle.
Os SLMs permitirão
integrar aplicações de recomendações médicas, de educação, de tradução
automática, de resumo de textos ou de correção ortográfica e gramatical
instantânea. Tudo isso em pequenos dispositivos sem a necessidade de conexão
com a internet.
Entre as suas
importantes vantagens sociais, eles podem facilitar a utilização de modelos
linguísticos na educação em áreas desfavorecidas.
E podem melhorar o
acesso a diagnósticos e recomendações com modelos de SLM de saúde
especializados em áreas com recursos limitados.
O seu
desenvolvimento é essencial para apoiar comunidades com menos recursos.
E podem acelerar a
presença do "professor ou médico centauro" em qualquer região do
planeta.
·
Avanços
na regulamentação europeia da IA
Em 13 de junho de
2024, foi aprovada a legislação europeia sobre IA, que entrará em vigor em dois
anos. Ao longo de 2025, serão criadas normas e padrões de avaliação, incluindo
padrões ISO e IEEE.
Em 2020, a Comissão
Europeia havia publicado a primeira Lista de Avaliação para IA Confiável
(ALTAI). Esta lista inclui sete requisitos: agência humana e supervisão, robustez
técnica e segurança, governança e privacidade de dados, transparência,
diversidade, não discriminação e equidade, bem-estar social e ambiental e
responsabilidade. Essa lista constitui a base das futuras normas europeias.
Ter padrões de
avaliação é fundamental para auditar sistemas de IA. Por exemplo: o que
acontece se um veículo autônomo sofrer um acidente? Quem assume a
responsabilidade? O quadro regulamentar abordará questões como estas.
·
Mecanismos
de governança
Dario Amodei, CEO
da Anthropic, em seu ensaio intitulado "Machines of Loving Grace"
("Máquinas de graça amorosa", em tradução livre), de outubro de 2024,
expõe a visão das grandes empresas de tecnologia: "Acho que é essencial
ter uma visão verdadeiramente inspiradora do futuro, e não apenas um plano para
apagar incêndios."
Existem pontos de
vista contrastantes de outros pensadores mais críticos. Por exemplo, aquele
representado por Yuval Noah Harari e discutido em seu livro Nexus: Uma
Breve História das Redes de Informação, da Idade da Pedra À Inteligência
Artificial.
Portanto,
precisamos de regulamentação. Isso proporciona o equilíbrio necessário para o
desenvolvimento de uma IA confiável e responsável e para poder avançar nos
grandes desafios para o bem da humanidade destacados por Amodei.
E, com eles, ter os
mecanismos de governança necessários como um "plano para apagar
incêndios".
¨ O chip quântico do Google que resolve em 5 minutos
problema que hoje levaria 10 septilhões de anos
O Google apresentou um novo
chip que, segundo a empresa, leva cinco minutos para resolver um problema que
atualmente os supercomputadores mais rápidos do
mundo levariam dez septilhões (ou 10.000.000.000.000.000.000.000.000, ou 10
elevado à vigésima quarta potência) de anos para completar.
O chip é o mais
recente desenvolvimento em um campo conhecido como computação quântica, que busca usar os
princípios da física de partículas para criar um novo tipo de computador
incrivelmente poderoso.
O Google afirma que
seu novo chip quântico, chamado Willow, incorpora "avanços"
importantes" e "pavimenta o caminho para um computador quântico útil
em grande escala".
No entanto,
especialistas dizem que o Willow é, por enquanto, um dispositivo essencialmente
experimental, o que significa que um computador quântico poderoso o suficiente
para resolver uma ampla gama de problemas do mundo real ainda está a anos (e
bilhões de dólares) de distância.
<><> O
dilema quântico
Os computadores
quânticos funcionam de uma maneira fundamentalmente diferente dos telefones ou
notebooks tradicionais.
Eles aproveitam a
mecânica quântica (o comportamento estranho das partículas ultrapequenas) para
resolver problemas muito mais rapidamente do que os computadores convencionais.
Espera-se que os
computadores quânticos possam usar essa capacidade para acelerar drasticamente
processos complexos, como a criação de novos medicamentos.
Também há
preocupações de que possam ser usados para fins criminosos, como quebrar alguns
tipos de criptografia utilizados para proteger dados sensíveis.
Em fevereiro, a
Apple anunciou que a criptografia que protege os chats do iMessage está sendo
tornada "à prova quântica" para evitar que computadores quânticos
potentes do futuro consigam decifrá-la.
Hartmut Neven, que
lidera o laboratório de inteligência artificial quântica do Google responsável
pela criação do Willow, descreve a si mesmo como o "otimista-chefe"
do projeto.
Ele disse à BBC que
o Willow seria usado em algumas aplicações práticas, mas se recusou, por
enquanto, a dar mais detalhes.
No entanto, Neven
afirmou que um chip como esse, capaz de realizar aplicações comerciais, não
estará disponível antes do final da década.
Inicialmente, essas
aplicações envolveriam a simulação de sistemas onde os efeitos quânticos são
importantes.
"Por exemplo,
isso é relevante no design de reatores de fusão
nuclear,
na compreensão do funcionamento de medicamentos e no desenvolvimento
farmacêutico, além do desenvolvimento de baterias melhores para automóveis e
uma longa lista de tarefas semelhantes", explicou.
<><> Maçãs
e laranjas
Neven disse à BBC
que o desempenho do Willow significava que ele era o "melhor processador
quântico já construído até hoje".
No entanto, o
professor Alan Woodward, especialista em computação da Universidade de Surrey,
na Inglaterra, afirma que os computadores quânticos serão melhores em uma
variedade de tarefas do que os computadores "clássicos" atuais, mas
não os substituirão.
Ele alerta contra a
supervalorização da importância do feito do Willow em apenas um teste.
"É preciso ter
cuidado para não comparar maçãs com laranjas", disse à BBC.
O problema que o
Google escolheu como referência de desempenho foi "feito sob medida para
um computador quântico", o que significa que não demonstra "um avanço
universal em comparação aos computadores clássicos".
Apesar disso, Woodward
reconheceu que o Willow representava um progresso significativo, especialmente
no campo conhecido como correção de erros.
De forma bastante
simplificada, quanto mais útil é um computador quântico, mais qubits (bits
quânticos, a unidade básica de informação na computação quântica) ele possui.
No entanto, um
problema crucial dessa tecnologia é sua propensão a erros, uma tendência que
anteriormente aumentava à medida que mais qubits eram adicionados ao chip.
Os pesquisadores do
Google afirmam que conseguiram reverter essa situação, projetando e programando
o novo chip de maneira que a taxa de erro fosse reduzida em todo o sistema
conforme o número de qubits aumentava.
Foi um grande
"avanço" que resolveu um desafio fundamental que a área enfrentava
"há quase 30 anos", disse Neven.
Ele comparou o
feito com "ter um avião com um único motor: isso pode funcionar, mas dois
motores são mais seguros, e quatro motores são ainda mais seguros".
Os erros são um
obstáculo significativo para criar computadores quânticos mais potentes, e esse
desenvolvimento foi "animador para todos os que trabalham para construir
um computador quântico prático", comentou o professor Woodward.
Contudo, o próprio
Google reconhece que, para desenvolver computadores quânticos verdadeiramente
úteis, a taxa de erro precisará ser ainda menor do que a apresentada pelo
Willow.
Fonte: Por
Francisco Herrera Triguero, para The Conversation/BBC News
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