À luz dos recentes desenvolvimentos na OpenAI, o debate sobre IA se volta para uma questão fundamental: devemos acelerar ou desacelerar o desenvolvimento da IA e como alinhar as ferramentas de IA com as necessidades da humanidade?
Uma parte significativa dessa conversa gira em torno da busca pela inteligência geral artificial (AGI) — uma IA capaz de realizar qualquer tarefa que um humano possa. Essa busca levanta questões críticas: a AGI é realmente alcançável?
Embora debater a AGI seja crucial, é preciso atentar para um desafio central da IA: seu alto custo.
IA Requer Talento, Dados e Escalabilidade
A revolução da internet democratizou o software, reduzindo as barreiras de entrada principalmente aos conjuntos de habilidades. No entanto, os avanços em IA têm se expandido principalmente pelo aumento da escala, demandando um poder computacional significativo. Como resultado, grandes empresas de tecnologia estão investindo bilhões em aquisição de GPUs e otimização de infraestrutura computacional.
Para construir uma IA eficaz, as organizações precisam de acesso a talentos, dados e recursos computacionais escaláveis. A demanda por esses recursos está crescendo rapidamente, criando um cenário onde apenas algumas entidades podem participar de forma significativa. A maioria dos países, indivíduos e pequenas empresas não possui a capacidade financeira para se engajar plenamente, enfrentando altos custos não apenas no treinamento de modelos, mas também na implementação.
Democratizando a IA para Acesso Ampliado
Pesquisas recentes da Coatue indicam que a demanda por GPUs está apenas começando a crescer, potencialmente sobrecarregando nossa rede elétrica e aumentando os custos de servidores. À medida que esses sistemas evoluem, suas capacidades só melhorarão, mas se tornarão mais exigentes em termos de recursos, a menos que soluções inovadoras sejam implementadas.
Atualmente, apenas empresas financeiramente robustas conseguem desenvolver capacidades de IA, resultando em riscos significativos. Uma abordagem centralizada à IA levanta preocupações: se um modelo específico falhar ou enfrentar questões de governança, isso pode perturbar substancialmente diversos negócios dependentes. A dependência de sistemas que geram saídas probabilísticas apresenta adicionais riscos, uma vez que os modelos podem produzir resultados imprevisíveis, complicando a confiança e a gestão.
Os Perigos da Centralização
A centralização impõe riscos à segurança: as organizações priorizam seu próprio interesse, dificultando a resolução de problemas relacionados à segurança ou risco. Em um mundo onde a IA é cara e o acesso é limitado, é provável que as desigualdades existentes se ampliem, criando um abismo entre aqueles com acesso à IA avançada e aqueles sem.
Para melhorar os benefícios da IA de forma segura, precisamos reduzir os custos associados às implementações em larga escala. Isso envolve diversificar os investimentos e expandir o acesso a recursos computacionais e talentos.
A propriedade de dados também desempenhará um papel fundamental na acessibilidade da IA. Quanto mais dados únicos e de alta qualidade estiverem disponíveis, mais valiosa e útil a IA se tornará.
Tornando a IA Mais Acessível
Embora os modelos de código aberto ainda apresentem lacunas de desempenho, sua utilização deve crescer, especialmente se políticas de apoio forem implementadas. Muitos modelos podem ser otimizados para aplicações específicas, abrindo caminho para que as empresas criem lógicas de roteamento eficazes e camadas de orquestração adequadas a diversos setores.
A utilização de modelos de código aberto permite uma abordagem de múltiplos modelos, aumentando o controle, apesar das disparidades de desempenho existentes. Podemos vislumbrar um futuro onde modelos menores e otimizados lidem com tarefas menos complexas, enquanto modelos mais sofisticados tratam problemas intricados. Por exemplo, um modelo com um trilhão de parâmetros é desnecessário para consultas básicas de atendimento ao cliente.
Para capitalizar o potencial da IA, precisamos transitar de demonstrações e colaborações para implementações de IA escaláveis e sustentáveis. Empresas emergentes estão abordando esse desafio ao possibilitar a multiplexação entre modelos e reduzir os custos de inferência através de tecnologias especializadas. Investimentos crescentes nessas áreas são vitais para impulsionar um progresso substancial.
Ao tornar a IA mais econômica, podemos convidar mais partes interessadas para a indústria, aumentando a confiabilidade e segurança das ferramentas de IA. Em última análise, isso está alinhado com a aspiração coletiva de entregar valor a um público mais amplo.
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