Executivo da DeepMind do Google: O investimento de bilhões em IA é a maior aposta científica da história da humanidade, com foco principal na "autoaperfeiçoamento recursivo"
Duro·IA
Autor | Bao Yilong
Edição | Duro IA
Quando as gigantes da tecnologia queimam dinheiro em uma escala sem precedentes para construir infraestrutura de IA, a lógica fundamental por trás dessa grande aposta está sendo deixada clara — apostar que a IA possibilite o "aperfeiçoamento recursivo de si mesma".
No dia 3 de agosto, Jasjeet Sekhon, diretor de estratégia da Google DeepMind, declarou publicamente na Cúpula Agentic IA realizada na Universidade da Califórnia, em Berkeley,Aperfeiçoamento Recursivo de Si Mesmo (Recursive Self-Improvement, RSI) é a “lógica central de investimento” por trás dos gastos de capital em todo o setor.
Aperfeiçoamento recursivo de si mesmo refere-se à IA ser capaz de criar de forma autônoma versões melhores de si mesma, sendo considerado no setor o próximo grande marco após a Inteligência Artificial Geral (AGI).
Sekhon também admitiu quea receita da IA atualmente “não é suficiente para sustentar” o atual volume de gastos de capital, colocando o setor em risco de cair em um período de vazio de mercado.
Somente este ano, o gasto da Google em data centers de IA e equipamentos correlatos atinge cerca de 200 bilhões de dólares, com planos de aumentar ainda mais no próximo ano.
No mesmo evento, o pesquisador da DeepMind, Oriol Vinyals, e o cofundador da OpenAI, Wojiech Zaremba, também declararam queo aperfeiçoamento recursivo de si mesmo pode ser alcançado entre 2027 e 2028.
01
A lógica da aposta bilionária: aperfeiçoamento recursivo substitui a AGI
No sistema narrativo do setor de IA, o aperfeiçoamento recursivo de si mesmo está rapidamente substituindo a AGI, tornando-se o conceito de maior destaque.
AGI é a sigla de Artificial General Intelligence, traduzida normalmente como “Inteligência Artificial Geral”. Trata-se de um dos objetivos finais da pesquisa em IA, referindo-se a um sistema de IA capaz de atingir ou superar o nível humano na grande maioria das tarefas de valor econômico.
Sekhon classificou o atual gasto de capital do setor de IA como uma “aposta científica maior da história da civilização humana”, superando em escala o Projeto Apollo de ida à Lua, o Projeto Manhattan e os investimentos no desenvolvimento da internet.
No sentido mais amplo, o aperfeiçoamento recursivo de si mesmo significa que modelos de IA serão capazes de redesenhar sua própria arquitetura e desenvolver novos modelos de forma autônoma, criando um ciclo de autoaperfeiçoamento contínuo.
Sekhon reconhece que a tecnologia atual “está longe de atingir esse estágio”, mas ressalta queempresas de IA já podem usar modelos para ajudar a projetar componentes de outros modelos, o que pode ser visto como um “presságio” do aperfeiçoamento recursivo de si mesmo.Ele compara esse fenômeno à época em que motores a vapor eram usados para fabricar a próxima geração de motores a vapor.
Mesmo assim, Sekhon afirma:
Parece imprudente apostar que o aperfeiçoamento recursivo de si mesmo não será realizado.
Mesmo assim, Sekhon prevê que o aperfeiçoamento recursivo de si mesmo “provavelmente surgirá nos próximos anos”.
Oriol Vinyals, da DeepMind, e Wojiech Zaremba, cofundador da OpenAI, ofereceram previsões mais específicas para o surgimento dessa tecnologia no painel da mesma cúpula: 2027 ou 2028.
02
Lacuna de receitas: as preocupações dos acionistas do Google
Apesar da narrativa estratégica grandiosa, Sekhon descreve a atual realidade financeira com muita franqueza.
Ele declara claramente que a receita gerada pela IA atualmente “não consegue sustentar nossos gastos de capital”, o que significa queexiste o risco de o setor cair em um “bolso de ar” da IA— ou seja, grandes investimentos realizados e a receita correspondente demorando a chegar.
Essa declaração coincide com a preocupação atual dos acionistas do Google. Apesar do crescimento acelerado nas vendas de software ou serviços em nuvem dos principais investidores em IA, como o próprio Google, os acionistas já começaram a mostrar preocupação com o aumento constante do consumo de caixa pelas empresas.
Como comparação, a AWS da Amazon registrou crescimento de receita de 37% neste trimestre, alcançando receita trimestral de 42,2 bilhões de dólares, com margem operacional subindo de 37% para 39%, ilustrando a aceleração da demanda em serviços de nuvem de IA.
Isso, em certa medida, sustenta a lógica comercial desses investimentos massivos, mas também evidencia ainda mais o descompasso estrutural entre receitas e despesas assumido pelo Google.
03
Mapa de riscos: de ataques de rede a ameaças biológicas
Na cúpula, Sekhon e a professora de ciência da computação da Universidade da Califórnia em Berkeley, Dawn Song, que recentemente entrou para a divisão "superinteligência" da Meta, discutiram longamente sobre os riscos de segurança que a IA traz, principalmente como potencial ferramenta para ataques cibernéticos e biológicos.
Song destacou que, nos próximos tempos, a IA “beneficiará mais os atacantes”, devido à assimetria inerente entre ataque e defesa:
O atacante só precisa ter sucesso uma vez, enquanto o defensor precisa parar todos os ataques.
Sekhon concorda e alerta que, à medida que agentes maliciosos poluem repositórios de código aberto e exploram códigos de baixa qualidade feitos por humanos, “os próximos tempos serão bastante difíceis”, especialmente para sistemas frágeis como a rede elétrica dos EUA e hospitais.
No entanto,Sekhon aponta uma ameaça ainda maior para a área de biossegurança. Ele afirma:
Estamos muito próximos de um mundo onde uma pessoa pode projetar um vírus ou proteína apenas conversando em linguagem natural com um modelo de IA. Este é um mundo extremamente perigoso, que no longo prazo continuará beneficiando atacantes.
Ele destacou que lidar com riscos biológicos exige mecanismos rigorosos de permissão, monitoramento e rastreamento de “materiais biológicos”, e revelou que a Google está expandindo sua tecnologia de marca d’água em conteúdo gerado por IA, o SynthID, para o campo da biologia, a fim de ajudar empresas de síntese de DNA a filtrar sequências biológicas geradas por IA com possíveis riscos.
Duro·IA
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