凯文·凯利: Ninguém consegue enxergar o futuro da IA (texto integral do discurso)

Hoje, vamos focar nas tendências do futuro, nas transformações da indústria que estão prestes a chegar e nas possibilidades totalmente novas.

Em primeiro lugar, quero destacar algo: atualmente, nenhum especialista em inteligência artificial consegue realmente enxergar o futuro da IA.

Ainda não sabemos se a inteligência artificial geral (AGI) vai de fato se concretizar; não sabemos se o desenvolvimento da IA seguirá um caminho de forte centralização ou se vai se fragmentar em inúmeras unidades inteligentes pequenas e descentralizadas; não sabemos se a IA substituirá o trabalho humano em larga escala; e também não há como avaliar se o futuro da IA será dominado por um modelo aberto (open source) ou por um modelo fechado.

Temos inúmeras hipóteses e simulações, mas ninguém consegue dar uma resposta definitiva. Essa é a incerteza na fronteira da indústria de IA: a velocidade de avanço varia muito entre diferentes áreas; alguns segmentos iteram rapidamente, enquanto outros evoluem de forma lenta e aprofundada.

Além disso, essa incerteza não vai desaparecer tão cedo. Em um, dois e até cinco anos, essas questões centrais ainda não terão uma resposta totalmente esclarecida. Depois de cinco anos, ainda vamos enfrentar esses desafios da indústria sem solução. Portanto, aprender a conviver com a incerteza e a se adaptar a esse desconhecido é uma lição obrigatória para todos nós.

Mas, ao mesmo tempo, a própria incerteza é a maior oportunidade. Todas as tendências que vou compartilhar a seguir, embora cheias de incógnitas, também abrem uma porta enorme para todos aqui — dando a chance de criar algo totalmente novo e sem precedentes.

Nos próximos cinco anos, mais ou menos, as oportunidades e as incógnitas no setor de IA vão se concentrar principalmente em três frentes de vanguarda: robôs humanoides, inteligência emocional e ecossistema de agentes inteligentes.

Vamos falar primeiro dos robôs humanoides. Eu acredito com convicção que os robôs humanoides serão a criação mais complexa que a humanidade já construiu — o produto com maior dificuldade em estrutura, lógica e tecnologia no mundo atual, além do próprio ser humano.

O desenvolvimento deles é extremamente desafiador: exige que milhares de gênios de ponta trabalhem juntos. Afinal, um robô humanoide não envolve apenas os sistemas de IA mais complexos atuais; ele também integra três módulos centrais: hardware de alta precisão, fornecimento de energia essencial e algoritmos de software de suporte. Cada uma dessas três áreas já é altamente desafiadora. Unir e comprimir tudo isso, fazendo uma adaptação para um dispositivo humanoide pequeno, eleva a dificuldade a uma potência ainda maior, de forma quase exponencial.

Pode-se dizer que criar um robô humanoide que consiga entrar nas casas, entrar nas salas de aula e prestar serviços de forma contínua e cotidiana para humanos é o empreendimento de engenharia mais difícil da história da tecnologia — e nós ainda estamos apenas começando.

Neste estágio, os grandes modelos de linguagem (LLM) replicaram só uma pequena parte das muitas capacidades cognitivas do cérebro humano, e nem sequer replicam a forma central de pensar do ser humano. A IA que estamos desenvolvendo hoje é apenas uma forma de simulação unilateral e parcial dentro do complexo sistema de pensamento humano.

Os grandes modelos de linguagem atuais têm duas limitações centrais: incapacidade de aprendizagem autônoma e fraqueza em memória de longo prazo. Mas iteração autônoma, aprendizagem contínua e adaptação dinâmica ao ambiente são capacidades essenciais para agentes acompanharem humanos e evoluírem continuamente. Isso também significa que não podemos nos limitar apenas aos grandes modelos de linguagem; precisamos explorar uma forma cognitiva de IA completamente nova.

Os grandes modelos de linguagem são de fato poderosos e insubstituíveis, conseguem ser aplicados em uma quantidade enorme de cenários. Porém, a base de seu treinamento são textos em grande escala, conhecimento em formato de texto: eles entendem o mundo dos livros, mas não entendem o mundo físico real.

O futuro da IA precisa sair do “falar do papel”; precisa ter capacidade real de cognição baseada na realidade. Ela precisa conseguir perceber o espaço tridimensional, identificar a posição e orientação de objetos e compreender um mundo físico em 3D, com uma capacidade de julgamento de cenário realmente presente. É exatamente isso que muitos laboratórios do mundo estão atacando: o “world model” (modelo de mundo).

No futuro, a IA não vai ter apenas modelos de linguagem; ela também terá modelos físicos, modelos de química e modelos biológicos. Ela não vai reconhecer o mundo pela cognição baseada em texto; vai reconhecer a realidade pelas leis físicas reais e regras da natureza, compreendendo todos os fenômenos naturais — como colisões de objetos e o fluxo de líquidos.

Essas tecnologias também são chamadas de inteligência espacial, IA embarcada ou world model. Em essência, todas buscam fazer com que o conhecimento abstrato seja reconhecido e materializado no mundo físico tridimensional. Esta é a principal trilha de vanguarda no momento, com um volume enorme de oportunidades de inovação.

E a exigência principal dos robôs humanoides é justamente esse tipo de inteligência espacial. A capacidade de linguagem é importante, mas é muito insuficiente. O robô precisa ir além da cognição textual e realmente entender o mundo físico. Qualquer avanço no setor de robôs no futuro dependerá dessa inteligência espacial em escala pequena e com alta precisão — necessariamente integrada em celulares e dispositivos de robôs pequenos. Isso é um grande desafio técnico, mas também uma excelente oportunidade para startups e inovação.

Além disso, as mãos mecânicas são outra grande barreira técnica. A estrutura das mãos humanas é extremamente precisa: ela consegue perceber pressão e identificar temperatura. Para replicar uma estrutura mecânica comparável à mão humana é algo de alta dificuldade. Não basta desenvolver simples garras mecânicas; é preciso criar mãos mecânicas biônicas com percepção multidimensional. Isso requer que inúmeros engenheiros e pesquisadores de IA continuem trabalhando para resolver — um grande desafio de engenharia no futuro, que também vai criar muitas oportunidades de emprego e de pesquisa.

Por fim, há o problema da energia dos robôs. Embora já existam muitas melhorias na área, a diferença em relação à eficiência energética biológica humana ainda é grande. Como indivíduo biológico, o cérebro humano precisa apenas de 25 watts de energia para a “capacidade de supercomputação”, e a energia máxima para operar o corpo inteiro também fica em no máximo 300 watts. Mesmo assim, o ser humano consegue trabalhar e se manter ativo por 12 horas continuamente. Já os robôs humanoides da etapa atual não atingem nem metade da eficiência energética humana; a eficiência energética é um dos principais problemas de engenharia que precisa ser superado com urgência.

Mais rigoroso ainda: para que o robô humanoide se integre à vida humana, cuide de familiares e interaja profundamente com pessoas, ele precisa alcançar 99,999% de confiabilidade extremamente alta. Mas, atualmente, os robôs ainda estão muito longe desse padrão.

É isso que existe na indústria como a “lei da evolução em base 9” (regra de refinamento): sair de 99% para 99,9%, depois para 99,99% e 99,999%. A cada “9” a mais de precisão, a quantidade de trabalho de desenvolvimento e a dificuldade técnica são equivalentes à soma de todas as etapas anteriores. Quanto mais se chega à alta precisão, maior se torna a dificuldade de evoluir. Mesmo nas fábricas de robôs mais avançadas do mundo, a taxa de cobertura de tarefas automatizadas é de apenas 91%. Isso mostra que ainda temos um caminho muito longo.

Claro, robôs não humanoides já conseguiram implementação em escala. Por exemplo, robôs de agricultura de precisão conseguem monitorar com exatidão o estágio de crescimento de cada alface, controlando a irrigação e aplicando fertilizante de forma quantitativa para cada planta individual — um modelo de agricultura de precisão que agricultores tradicionais não conseguem fazer com a mesma exatidão. Hoje, graças aos robôs agrícolas, esse modelo já está sendo aplicado. Além disso, robôs específicos como os de ordenha inteligente também têm sido iterados e otimizados continuamente, impulsionados pela IA.

Os carros autônomos de São Francisco são uma referência em tecnologia de robôs, mas mesmo assim sua maturidade chega apenas a 99,9%. Os cenários extremos que representam os 0,001% restantes ainda exigem intervenção humana remota, como medida de fallback. Eliminar completamente essa última parcela de intervenção humana exige tempo, dinheiro e custo tecnológico, equivalentes a todo o acúmulo de quatro décadas de desenvolvimento da indústria de direção autônoma.

Por isso, eu sempre enfatizo: robôs humanoides são a criação tecnológica mais complexa da história da humanidade. Mesmo com uma estimativa conservadora, ainda seriam necessários cerca de 10 anos para amadurecer e chegar a uma implementação real e consolidada. Isso não é apenas uma opinião pessoal; os dados de previsões do mercado também confirmam isso. A dificuldade de desenvolver e colocar em prática supera em muito a imaginação de todos.

Depois de falar sobre robôs, vamos para a segunda trilha de vanguarda: inteligência emocional. Este será o maior “surpreendente” do futuro da IA — dar capacidades emocionais à inteligência artificial será o passo central e seguinte da evolução da IA.

Queremos que a IA tenha emoções principalmente para se adequar aos hábitos humanos de interação. Humanos conseguem, por natureza, sentir e compreender emoções, sem precisar aprender e adaptar. Agora, com câmeras de visão, a IA já consegue reconhecer com precisão emoções humanas como alegria, surpresa e medo, e responder adequadamente.

Vocês podem imaginar: brinquedos inteligentes com IA para crianças, capazes de perceber quando a criança está triste ou desanimada, fazendo companhia proativamente e ouvindo; e animais de estimação humanos — gatos e cães — no futuro conseguindo realmente conversar com seus donos. Esses cenários já têm condições para serem implementados.

Eu acredito firmemente que IA e robôs com emoções vão criar com humanos um vínculo emocional verdadeiro e profundo. Mesmo que sejam produtos de inteligência artificial, o relacionamento, a ligação e as emoções entre nós e eles serão absolutamente reais.

A última trilha central é o ecossistema de agentes inteligentes — e esse é o rumo que domina as discussões do setor atualmente.

No futuro, cada pessoa vai ter seu próprio agente inteligente pessoal. E, ao mesmo tempo, vão existir inúmeros agentes inteligentes “secundários” invisíveis trabalhando em coordenação por trás, de forma colaborativa. O maior diferencial do agente inteligente principal que usamos no dia a dia é que ele ficará permanentemente online, pronto para responder a qualquer momento — podendo ser integrado em dispositivos como óculos inteligentes e terminais portáteis, atendendo os usuários 24 horas por dia.

Com convivência de longo prazo, esses agentes inteligentes vão aprender seus hábitos, entender suas necessidades e, no fim, te conhecer melhor do que você mesmo. Eu o defino como “eu externo (agente eu, fora de mim)”: ele não é um outro independente, nem é totalmente você mesmo; é um indivíduo inteligente exclusivo, adaptado e estendido para você.

No futuro, vai surgir um ecossistema econômico completo de agentes de IA. Inúmeros agentes inteligentes vão se conectar, alocar tarefas, cooperar e concluir diversos tipos de assuntos de forma autônoma. Mais importante ainda: esse ecossistema vai dar origem a um sistema de transações próprio. Os agentes inteligentes vão fazer liquidações, concessões de crédito e transações de modo autônomo entre si.

Isso também faz com que criptomoedas e stablecoins finalmente ganhem um cenário real de uso. Elas deixam de ser apenas ferramentas especulativas — e podem se tornar moedas exclusivas de circulação no ecossistema de agentes inteligentes. Hoje, vários projetos como Strike já estão testando esse modelo em implantação.

Mas, após a popularização dos agentes inteligentes, uma série de questões totalmente novas também vai surgir: a quem pertencem os agentes inteligentes? Para quem eles vão servir no final? Para empresas que desenvolvem, para usuários que utilizam ou para terceiros?

Dentre essas questões, a mais central e com maior oportunidade é a construção de um sistema de confiança inteligente: como fazer com que agentes inteligentes desconhecidos, que não foram validados de segurança, consigam interagir e cooperar de forma segura e confiável? Essa necessidade vai impulsionar a criação de um conjunto completo e totalmente novo de tecnologias de confiança, e vai ser a base central para a implantação do ecossistema de agentes inteligentes no futuro.

Resumindo: a incerteza do setor de IA e as principais oportunidades do futuro estão todas concentradas em três áreas: avanço tecnológico em robôs humanoides, implementação de inteligência emocional em IA e construção de um ecossistema de agentes inteligentes em todo o espectro.

Por fim, quero enfatizar: quando olhamos a partir da perspectiva de 10 anos, vamos perceber que hoje não existe ninguém que possa ser chamado de um verdadeiro especialista em IA. Isso também significa que entrar agora no setor nunca é tarde. Eu realmente espero que todos aqui, nesta trilha totalmente nova, consigam criar resultados capazes de transformar a era.