O Vale do Silício está em frenesi com bots que se constroem sozinhos

Recentemente, um grupo de pessoas bloqueou as ruas de São Francisco com cartazes que diziam “Parem a corrida pela IA” e “Não construam a Skynet”. O alvo? As empresas de inteligência artificial que estão desenvolvendo bots capazes de se aprimorar por conta própria: máquinas que não se limitam a executar ordens, mas que aprendem, se otimizam e — pelo menos em tese — poderiam chegar a projetar as futuras gerações de IA. A tese que está deixando o Vale do Silício em polvorosa é a seguinte: não estamos mais diante de computadores que trabalham para nós, mas de sistemas que trabalham em si mesmos. E a velocidade com que eles se aprimoram não é mais linear: ela pode se tornar exponencial. Essa ideia não é nova. Já na década de 1960, o estatístico I. J. Good previu que “a máquina capaz de projetar uma versão melhor de si mesma seria a última invenção de que a humanidade precisaria”. Por décadas, no entanto, isso continuou sendo ficção científica. Até poucos anos atrás, a ideia de que um bot pudesse realizar pesquisas de verdade era quase ridícula: o ChatGPT tinha dificuldade até com somas, quanto mais em projetar novos algoritmos. Hoje, a história mudou. A OpenAI fala abertamente sobre um “assistente de pesquisa de IA” que será lançado nos próximos seis meses. A Anthropic afirma que 90% do seu código já é escrito pelo Claude, seu modelo de IA. Dario Amodei, CEO da Anthropic, estima que as ferramentas de codificação automática tornaram os processos internos 15% a 20% mais rápidos. Por sua vez, a Google DeepMind desenvolveu o AlphaEvolve, um agente de IA que reduziu o consumo computacional dos data centers globais em 0,7% e acelerou o treinamento do modelo Gemini em 1%. Mas, por trás desses números, há uma pergunta: quanto desse trabalho é realmente autônomo e quanto é supervisionado por humanos? Jack Clark, diretor de políticas da Anthropic, é o primeiro a admitir que a verdadeira prioridade hoje é “entender até que ponto estamos automatizando aspectos do desenvolvimento da IA”. Porque, por enquanto, a automação está fragmentada: bots que otimizam pequenas tarefas, mas ainda não assumem a direção completa da pesquisa. No entanto, a corrida já começou. Sam Altman, da OpenAI, estabeleceu a meta para 2028: um “pesquisador de IA totalmente automatizado”, capaz de fazer descobertas significativas sem intervenção humana. Outros, como Eli Lifland, do AI Futures Project, preveem a automação total da pesquisa até 2032. Mas há quem desacelere. Pushmeet Kohli, da DeepMind, ressalta que, por enquanto, “o ciclo completo de autoaprimoramento ainda não existe”: uma máquina pode otimizar, mas ainda não tem nada que valha a pena otimizar. O verdadeiro avanço não é fazer com que um bot escreva código, mas sim dar a ele o chamado “gosto” pela pesquisa — a capacidade de escolher perguntas interessantes e julgar o que é importante, como faz um grande engenheiro. E essa é uma qualidade humana que ainda está fora de alcance. Além disso, há a questão dos recursos: chips, energia, dinheiro. Basta que um desses fatores seja escasso, e o avanço é interrompido. No entanto, mesmo pequenos passos em direção à automação já fazem a diferença. Dean Ball, ex-conselheiro de Trump para IA, alerta: “Isso pode mudar a competição global em IA, alterar a geopolítica tecnológica e muito mais.” As instituições públicas estão com dificuldades: a burocracia americana ainda usa COBOL para os impostos, uma linguagem da década de 1960. Se a IA avançar mais rápido, a política corre o risco de ficar ainda mais para trás. E não é preciso que os sonhos mais extremos sobre a IA autorreplicante se tornem realidade para que isso tenha impacto: a simples possibilidade de que isso aconteça já está redirecionando recursos, atenção e poder. Nick Bostrom, filósofo sueco que estuda os riscos da IA, hoje se define como um “fatalista moderado”. E vinte dos principais pesquisadores da DeepMind, OpenAI, Meta, Stanford e Berkeley apontaram a automação da pesquisa em IA como um dos riscos mais urgentes para o setor. Bernie Sanders soou o alarme no Senado: “Os seres humanos podem realmente perder o controle do planeta”. Mas, por trás do medo, há também uma onda de entusiasmo que convém justamente a quem desenvolve essas tecnologias. Se você achava que as máquinas simplesmente executariam nossas tarefas, é hora de atualizar sua visão: agora elas buscam se aprimorar por conta própria, e a corrida já começou. Se você acha que essa história diz respeito a você, no Lara Notes pode clicar em I'm In: não é uma curtida, é a sua maneira de dizer que agora essa ideia também é sua. E se você acabar conversando sobre isso com alguém — talvez contando que 90% do código da Anthropic já é obra de um bot —, no Lara Notes existe o Shared Offline, o gesto que encerra para sempre aquela conversa importante. Esta Nota foi inspirada em um artigo do The Atlantic: em vez de ler mais de 15 minutos, aqui você economizou quase 45 minutos.