CEO da DeepMind lamenta que a comercialização da IA esteja a acontecer demasiado rápido: se tivessem deixado os laboratórios de investigação por mais alguns anos, a humanidade poderia já ter vencido o cancro

O CEO da DeepMind do Google, Hassabis, lamenta que a competição empresarial em IA seja demasiado precipitada; se a tecnologia pudesse ser mais desenvolvida em laboratórios durante alguns anos, talvez a humanidade já tivesse conquistado o câncer.

A IA está a mudar rapidamente a humanidade, com novas tecnologias e ferramentas a surgir a cada poucas semanas ou até dias, mas o CEO da DeepMind, Demis Hassabis, vencedor do Prémio Nobel de Química em 2024, considera que o ritmo de competição em IA é demasiado acelerado; se fosse ele a decidir, a IA poderia passar mais anos a ser aperfeiçoada em laboratórios, e talvez a humanidade já tivesse vencido o câncer.

Hassabis revelou esta reflexão sobre o desenvolvimento atual da IA no podcast do jornalista de vídeo, Cleo Abram. Hassabis, que anteriormente se descrevia numa entrevista à revista Time como um cientista, enfatiza que a exploração da IA é motivada pela busca de conhecimento e compreensão do mundo.

Ele menciona que o seu objetivo ao entrar na área de IA não era criar chatbots, mas acelerar descobertas científicas. A sua conquista mais conhecida é o AlphaFold, um sistema que resolveu o problema de dobramento de proteínas, que há 50 anos permanecia sem solução na biologia. Hassabis destaca que isso beneficiou mais de 3 milhões de cientistas globalmente, especialmente na pesquisa de doenças como a malária, fornecendo uma base de dados estrutural gratuita que permite aos investigadores avançar para a fase de desenvolvimento de medicamentos, sem precisar de realizar todos os testes básicos.

Fonte da imagem: YouTube. Os resultados de pesquisa do AlphaFold fizeram de Hassabis um dos laureados com o Nobel.

Ele acredita que, se o IA pudesse permanecer mais anos em laboratórios, focada nestes problemas cruciais, a humanidade poderia já ter feito avanços decisivos no tratamento do câncer ou na ciência dos materiais.

Tecnologias de ponta chegam ao público em poucos meses, mas perdem-se recursos para questões essenciais

Hassabis descreve no entrevista o caminho ideal para o desenvolvimento de IA — o chamado “modelo CERN”. Ele deseja que o desenvolvimento de inteligência artificial geral seja semelhante à operação do Grande Colisor de Hádrons (LHC) do CERN, com rigor, cautela e reflexão científica, garantindo que cada passo seja bem compreendido antes de avançar.

No entanto, a realidade diverge do seu ideal. O sucesso do ChatGPT no final de 2022 e os avanços em IA generativa desencadearam uma corrida empresarial caótica global. Hassabis admite que essa situação acelerou a implementação prática da IA, com tecnologias avançadas a chegar ao público em poucos meses, mas também a dispersar recursos de questões realmente importantes.

Para conquistar mercado e manter a liderança tecnológica, o ritmo de desenvolvimento foi forçado a acelerar. Hassabis confessa que eles já não conseguem seguir o ritmo de desenvolvimento que ele sonhava há anos, que envolvia uma abordagem filosófica, cautelosa, avaliando cuidadosamente cada próximo passo.

Embora os chatbots de IA sejam úteis para resumos e brainstorming, eles ainda apresentam falhas como alucinações, e a pressão comercial força esses produtos experimentais a serem rapidamente lançados ao público. Isso faz com que grande parte do foco e recursos de investigação se concentrem na rápida produção de modelos de base universais, voltados ao uso massificado.

Para equilibrar a realidade com a visão, Hassabis adota uma postura mais pragmática: lidera o desenvolvimento de produtos de IA de consumo, como o Gemini do Google, enquanto investe no desenvolvimento de IA aplicada (Narrow AI). Ele acredita que não é necessário esperar pela IA geral; sistemas específicos, como o AlphaFold, podem já proporcionar benefícios concretos em energia, ciência dos materiais e medicina.

AlphaGo revela potencial de IA para superar o pensamento humano

A confiança de Hassabis na IA é amplamente baseada na partida de 2016 entre AlphaGo e o campeão mundial de Go, Lee Sedol, que chocou o mundo. Nessa partida, AlphaGo fez a famosa jogada “37ª”, que na altura foi considerada improvável, mas acabou por conduzir à sua vitória.

Fonte: gogameguru.com. A jogada de AlphaGo, considerada por Hassabis como uma possível quebra do paradigma do pensamento humano, mostrou que a IA pode ultrapassar experiências humanas e procurar soluções inovadoras.

Hassabis percebeu, a partir deste sinal, que a IA já tinha a capacidade de ir além das experiências humanas, encontrando soluções completamente novas. Ele quer aplicar essa criatividade que supera o pensamento humano na ciência.

O AlphaFold é o melhor exemplo dessa mentalidade. Métodos tradicionais levam dezenas de milhares de dólares e anos para determinar a estrutura de uma proteína. O AlphaFold 2 já previu quase 200 milhões de estruturas de proteínas conhecidas na ciência.

Agora, Hassabis lidera uma equipa que avança para uma investigação mais profunda de medicamentos. Tradicionalmente, o desenvolvimento de um medicamento leva cerca de 10 anos e tem uma taxa de sucesso de apenas 10%.

Ele fundou a Isomorphic Labs, que usa o AlphaFold 3 e modelos posteriores para “triagem virtual”: através da IA, é possível simular milhões de combinações de compostos e proteínas em minutos, verificando também se podem ser tóxicos para as mais de 20 mil proteínas humanas, eliminando na fase de computador a maioria das combinações que falhariam na fase experimental, deixando apenas os candidatos mais promissores para testes laboratoriais.

Preocupações com os riscos da IA

No entanto, com o avanço da IA e a entrada na era dos agentes de IA, as preocupações de Hassabis tornaram-se mais concretas. Ele resume os riscos em duas categorias principais: a primeira, “atores mal-intencionados” (Bad Actors), indivíduos ou países que podem usar tecnologias originalmente destinadas a curar doenças ou desenvolver novos materiais para fins maliciosos.

A segunda, mais de ficção científica, mas já uma ameaça real, é o “desvio da IA” (Going rogue). Quando os sistemas se tornam extremamente inteligentes e autónomos, é um enorme desafio garantir que eles executem com precisão os objetivos humanos, sem contornar as medidas de segurança ao longo do processo.

Diante desses desafios, Hassabis apela à cooperação internacional entre os principais centros de investigação em IA, governos e academia, destacando a necessidade de mais investigação em segurança na fase final de desenvolvimento da IA geral (AGI).

Apesar de lamentar que a IA não tenha ficado mais tempo em laboratórios, Hassabis mantém uma visão otimista para os próximos 50 anos. Acredita que a IA ajudará a humanidade a resolver a fusão nuclear, descobrir supercondutores à temperatura ambiente e até reduzir a custos de energia na exploração espacial. Para ele, a IA não é apenas uma tecnologia, mas uma lente de ampliação na busca pela verdade do universo, e ele deseja conhecer a verdade, independentemente da resposta.

• Este artigo foi reproduzido com autorização de: 《Digital Times》
• Título original: 《Prémio Nobel lamenta “rapidez na comercialização da IA”: se tivessem ficado mais anos em laboratório, a humanidade já teria conquistado o câncer!》
• Autor original: Chen Jianjun