De qualquer forma, 2023 foi um ano marcante para a IA, caracterizado predominantemente pela ascensão dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e suas aplicações em chatbots. No entanto, avanços significativos também ocorreram em diversas áreas, incluindo tecnologias de geração de imagens, vídeos e voz.
A convergência dessas tecnologias digitais gerou novos casos de uso e modelos de negócios, levando ao surgimento de humanos digitais como figuras influentes, e até mesmo apresentadores de notícias, gradualmente substituindo seus equivalentes humanos.
Adoção da IA no Trabalho Diário
É importante destacar que 2023 marcou um momento crucial quando muitas pessoas começaram a integrar a IA de forma intencional em suas tarefas diárias. Essa inovação rápida impulsionou previsões ousadas que variam desde robôs domésticos amigáveis até a possibilidade de inteligência artificial geral (AGI) em uma década. No entanto, o progresso pode enfrentar desafios que podem dificultar essas previsões.
À medida que a IA se entrelaça cada vez mais com nossas vidas cotidianas, surge uma pergunta essencial: O que podemos esperar a seguir?
Robótica no Horizonte
Enquanto os avanços digitais continuam a impressionar, os desenvolvimentos no domínio físico, especialmente em robótica, também estão ganhando força. Os LLMs podem oferecer as capacidades cognitivas críticas necessárias para os robôs, especialmente quando combinados com tecnologias de reconhecimento de imagens. Essa fusão permite que os robôs compreendam e respondam melhor às solicitações humanas enquanto navegam em seu entorno.
Deepu Talla, VP de robôs e computação de borda da Nvidia, enfatizou que os LLMs irão aprimorar a capacidade dos robôs de interpretar instruções humanas, aprender de forma colaborativa e compreender melhor seus ambientes.
Para melhorar o desempenho dos robôs, pesquisadores do Improbable AI Lab do MIT desenvolveram uma estrutura que utiliza vários modelos de base, cada um otimizado para tarefas específicas, como processamento de linguagem, visão e ação. "Cada modelo de base captura um aspecto diferente do processo de tomada de decisão do robô, colaborando para decisões informadas", observou o laboratório.
No entanto, a simples integração desses modelos pode não ser suficiente para aplicações práticas no mundo real. Para enfrentar limitações existentes, a Universidade de Stanford introduziu um novo sistema de IA chamado Mobile ALOHA, que permite que os robôs gerenciem tarefas complexas de forma autônoma, como refogar e servir, organizar equipamentos de cozinha, usar elevadores e enxaguar pratos.
O "Momento ImageNet" para a Robótica
Esses desenvolvimentos levaram Jack Clark a sugerir que a robótica pode estar se aproximando de seu "momento ImageNet", caracterizado pela redução dos custos associados ao aprendizado de comportamentos robóticos e à aquisição de dados.
O termo "ImageNet" refere-se a um vasto conjunto de dados de imagens rotuladas iniciado por Fei-Fei Li em 2006, fundamental para o avanço da visão computacional e da pesquisa em aprendizado profundo. Sua importância aumentou após um avanço em 2012, quando pesquisadores criaram uma arquitetura de rede neural convolucional (CNN) que resultou em uma redução dramática nos erros de classificação de imagens. Esse marco efetivamente impulsionou a IA para uma nova era.
Clark argumenta que podemos agora estar à beira de um avanço semelhante em robótica. Se isso se concretizar, robôs bípedes poderiam em breve colaborar com humanos em diversas configurações, desde hospitais e fábricas até lares, transformando a forma como gerenciamos tarefas cotidianas.
Aceleração do Progresso da IA
A velocidade da evolução da IA é impressionante. O CEO da Nvidia, Jensen Huang, projetou recentemente que a AGI poderia ser alcançada nos próximos cinco anos. Jim Fan, cientista sênior de pesquisa da Nvidia, comparou o último ano na IA a um salto da Idade da Pedra para a Era Espacial.
A consultoria McKinsey estima que a IA generativa contribua com mais de US$ 4 trilhões anualmente para a economia global. Segundo a UBS, espera-se que o mercado de IA aumente de US$ 2,2 bilhões em 2022 para US$ 225 bilhões até 2027, refletindo uma notável taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 152%.
O entusiasmo pelo potencial da IA em melhorar nossa qualidade de vida continua alto. Bill Gates observou em suas "Gates Notes" no final de 2023 que "a IA está prestes a turbinar o pipeline de inovações". David Luan, CEO da startup de IA Adept, ecoou esse sentimento, declarando que a continuidade do progresso rápido da IA é inevitável.
Dado esse momento, não é surpreendente que a IA generativa atualmente ocupe o pico das expectativas inflacionadas no Ciclo de Hype de Tecnologias Emergentes da Gartner, uma métrica para mensurar o entusiasmo por novas tecnologias.
Examinando os Desafios Futuros em IA
Ao celebrarmos os avanços da IA em 2023, devemos também considerar os desafios que se aproximam. O ímpeto por trás da IA é reminiscentes do boom da internet durante a era das bolhas, que posteriormente enfrentou grandes reveses.
Um artigo da Fortune sugere que 2024 pode testemunhar um período de recuo, à medida que investidores percebem que muitas empresas carecem de modelos de negócios sustentáveis e empresas maiores enfrentam custos de computação que superam seus benefícios. Isso está alinhado com a Lei de Amara, que sugere que frequentemente superestimamos os impactos tecnológicos de curto prazo enquanto subestimamos os efeitos a longo prazo.
Historicamente, o campo da IA experimentou expectativas elevadas seguidas por "invernos da IA", períodos de estagnação devido a promessas não atendidas na construção e implementação de aplicações. Dois desses invernos ocorreram de 1974 a 1980 e novamente de 1987 a 1993.
Enquanto desfrutamos do atual "verão da IA", o risco de outro retrocesso é real. Os custos associados à computação e ao impacto ambiental do treinamento de modelos de IA levantam preocupações de sustentabilidade.
Além disso, os "Quatro Cavaleiros da IA-pocalipse" — viés de dados, segurança de dados, violação de direitos autorais e alucinação — representam obstáculos significativos. O processo judicial movido pelo New York Times contra a OpenAI e a Microsoft destaca a natureza precária dos modelos de negócios em IA, com potenciais ramificações para todo o setor.
A preocupação mais premente envolve os riscos existenciais impostos pela IA. Enquanto alguns veem o advento da AGI como um meio de alcançar prosperidade sem precedentes, outros, especialmente defensores do Altruísmo Eficaz, alertam sobre a destruição potencial.
Pesquisas recentes com mais de 2.700 pesquisadores de IA revelam que uma parte considerável teme que a IA avançada possa levar à extinção humana, com estimativas medianas colocando uma chance de 5% ou mais para tal resultado.
Uma Perspectiva Equilibrada para o Futuro
Os desafios conhecidos e potenciais servem como um alerta de realidade em meio à empolgação em torno da IA. Apesar disso, o ímpeto sugere avanços contínuos na tecnologia de IA em 2024.
O New York Times observou que este ano provavelmente será definido por melhorias tecnológicas rápidas, permitindo que a IA produza novos meios, imite o raciocínio humano e infiltre-se no mundo físico por meio de inovações em robótica.
Ethan Mollick, em seu blog "One Useful Thing", expressou uma crença semelhante de que o desenvolvimento da IA tende a acelerar ainda mais antes de enfrentar limitações, sejam técnicas, econômicas ou legais.
O próximo ano promete mudanças significativas em IA, idealmente levando a avanços que melhorem consideravelmente nossa qualidade de vida, como descobertas médicas revolucionárias. No entanto, é provável que as expectativas mais ambiciosas não se concretizem imediatamente, resultando em um ajuste necessário no sentimento do mercado — um aspecto normal dos ciclos de hype. Esperamos apenas que esses ajustes não tragam à tona outro inverno da IA.
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