CEO da DeepMind lamenta que a comercialização da IA seja demasiado rápida: se tivessem ficado mais alguns anos nos laboratórios, a humanidade já poderia 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 transformar 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, acredita que o ritmo da 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. No passado, ao ser entrevistado pela revista Time, posicionou-se como um cientista, enfatizando que a exploração da IA visa a busca pelo conhecimento e a compreensão do mundo.

Ele mencionou 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 permanecia sem solução na biologia há 50 anos. Hassabis destacou 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 experimentos básicos.

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

Ele acredita que, se a IA pudesse permanecer mais anos em laboratórios, focada nestas questões 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, na entrevista, o seu 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) pelo CERN, com uma abordagem rigorosa, cautelosa e fundamentada na ciência, garantindo que cada passo seja bem compreendido antes de avançar.

No entanto, a realidade diverge do seu roteiro 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 desviou recursos de questões realmente críticas.

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 anos atrás, quando sonhava em desenvolver com 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. Contudo, a pressão comercial força esses produtos experimentais a serem rapidamente lançados ao público, desviando recursos de pesquisa e desenvolvimento para ciclos de lançamento de modelos básicos universais voltados ao uso geral.

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 em IA aplicada (Narrow AI). Ele acredita que não é necessário esperar pela IA geral; sistemas específicos, como o AlphaFold, podem já proporcionar benefícios concretos na 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 sul-coreano 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 uma das mais inovadoras, foi vista por Hassabis como uma possível prova de que a IA pode ultrapassar os limites do raciocínio humano.

Hassabis percebeu, a partir desse sinal, que a IA já tinha a capacidade de ir além da experiência humana, buscando soluções totalmente novas. Ele quer aplicar essa criatividade que supera o pensamento humano na ciência.

O AlphaFold é a melhor expressão 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 equipe que avança para uma pesquisa 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 subsequentes para “triagem virtual”: com 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 provavelmente falhariam, e enviando apenas os candidatos mais promissores para testes laboratoriais.

Preocupações com os riscos da IA

No entanto, à medida que a tecnologia de IA avança e entra na era dos agentes de IA, as preocupações de Hassabis tornam-se mais concretas. Ele categoriza os riscos em duas grandes categorias: 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 real, é a ameaça de “IA descontrolada” (Going rogue). Quando os sistemas se tornam extremamente inteligentes e autônomos, garantir que eles executem com precisão os objetivos humanos, sem contornar as salvaguardas de segurança, é um desafio técnico enorme.

Diante desses desafios, Hassabis apela à cooperação internacional entre os principais centros de pesquisa em IA, governos e academia, destacando a necessidade de mais estudos de segurança na última etapa rumo à AGI (Inteligência Artificial Geral).

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