Por Marcelo Finger |Professor do Instituto de Matemática e Estatística (IME-USP)
A transição da inteligência artificial para uma “superinteligência” por meio do autoaperfeiçoamento recursivo — processo no qual programas gerariam autônoma e sucessivamente versões mais avançadas de si mesmos — enfrenta barreiras técnicas e econômicas significativas que tornam esse cenário improvável a curto prazo.
Embora modelos atuais já auxiliem na criação de novos códigos sob supervisão humana, o avanço autônomo esbarra na lei dos rendimentos decrescentes: o uso de dados sintéticos criados pelas próprias IAs reduz drasticamente a variabilidade das informações e leva ao colapso do sistema, ao mesmo tempo em que aumentos massivos no consumo de recursos computacionais geram ganhos de produtividade cada vez menores.
Diante dos bilhões de dólares já investidos na arquitetura tecnológica atual e da resistência do mercado em abandoná-la, a promessa de uma superinteligência autônoma permanece distante de se concretizar sem uma mudança paradigmática fundamental.
A transição da inteligência artificial para uma “superinteligência” por meio do autoaperfeiçoamento recursivo — processo no qual programas gerariam autônoma e sucessivamente versões mais avançadas de si mesmos — enfrenta barreiras técnicas e econômicas significativas que tornam esse cenário improvável a curto prazo.
Embora modelos atuais já auxiliem na criação de novos códigos sob supervisão humana, o avanço autônomo esbarra na lei dos rendimentos decrescentes: o uso de dados sintéticos criados pelas próprias IAs reduz drasticamente a variabilidade das informações e leva ao colapso do sistema, ao mesmo tempo em que aumentos massivos no consumo de recursos computacionais geram ganhos de produtividade cada vez menores.
Diante dos bilhões de dólares já investidos na arquitetura tecnológica atual e da resistência do mercado em abandoná-la, a promessa de uma superinteligência autônoma permanece distante de se concretizar sem uma mudança paradigmática fundamental.
Jornal da USP
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