Em um novo ensaio intitulado “The Gentle Singularity”, publicado na terça-feira, o CEO da OpenAI, Sam Altman, compartilhou sua visão sobre como a inteligência artificial (IA) transformará a experiência humana nos próximos 15 anos.
O ensaio é um exemplo clássico do futurismo de Altman: ele exalta a promessa da inteligência artificial geral (AGI) — defendendo que sua empresa está bem próxima de alcançar esse feito — enquanto minimiza a chegada efetiva dessa tecnologia. Frequentemente, os ensaios de Altman delineiam um futuro no qual a AGI transformará nossa concepção moderna de trabalho, energia e o contrato social, e muitas vezes sugerem os próximos passos da OpenAI.
Em determinado ponto, Altman afirmou que, em 2026, o mundo “provavelmente verá a chegada de sistemas de IA capazes de descobrir novas ideias”. Embora a afirmação seja um tanto vaga, executivos da OpenAI têm demonstrado foco em desenvolver modelos de IA que possam propor ideias novas e interessantes sobre o mundo.
Ao anunciar os modelos de raciocínio de IA o3 e o4-mini em abril, o cofundador e presidente Greg Brockman comentou que esses foram os primeiros modelos empregados por cientistas para gerar novas ideias úteis. O ensaio sugere que, no próximo ano, a própria OpenAI poderá intensificar seus esforços para desenvolver uma IA que crie insights inéditos.
Não somente a OpenAI, mas também diversos concorrentes estão direcionando suas atenções para o treinamento de modelos de IA que auxiliem cientistas na formulação de novas hipóteses e, consequentemente, na realização de descobertas inovadoras. Em maio, o Google divulgou um artigo sobre o AlphaEvolve, um agente de codificação por IA que, segundo a empresa, gerou abordagens inéditas para resolver problemas complexos de matemática. Além disso, uma startup, apoiada pelo ex-CEO do Google Eric Schmidt, afirma que seu agente de IA já foi capaz de realizar uma descoberta científica genuína. Ainda em maio, a Anthropic lançou um programa para apoiar a pesquisa científica.
Se bem-sucedidas, essas iniciativas poderão automatizar uma etapa crucial do processo científico e impactar indústrias de grande porte, como a descoberta de medicamentos, a ciência dos materiais e outros campos que têm a ciência como alicerce.
No entanto, fazer com que sistemas de IA gerem insights verdadeiramente originais pode ser mais desafiador do que torná-los autônomos. A comunidade científica, de forma geral, permanece cética quanto à capacidade dessas tecnologias de formular perguntas e hipóteses genuinamente inovadoras. No início do ano, Thomas Wolf, diretor de Ciência da Hugging Face, argumentou que os sistemas modernos de IA não são capazes de fazer grandes perguntas, algo essencial para avanços científicos significativos. Kenneth Stanley, ex-líder de pesquisa na OpenAI, também afirmou que os modelos atuais não conseguem produzir hipóteses inéditas.
Atualmente, Stanley está ampliando sua equipe na Lila Sciences, uma startup que arrecadou US$ 200 milhões para criar um laboratório de IA focado em desenvolver melhores hipóteses, ressaltando o desafio de conduzir modelos a alcançarem um senso do que é criativo e interessante.
Se a OpenAI conseguirá de fato criar uma IA capaz de produzir insights inéditos, o tempo dirá. Entretanto, o ensaio de Altman pode estar oferecendo um vislumbre do caminho que a empresa pretende seguir.
