A Inteligência Geral Artificial, ou AGI, passou o último ano como a palavra da moda favorita da indústria de IA. À medida que as empresas líderes do sector gastam capital a taxas históricas, acumulando custos de energia e expectativas dos investidores que se tornam cada vez mais difíceis de satisfazer a cada trimestre, a promessa de uma crise iminente inteligência de máquina em nível humano tornou-se uma coisa útil para se ter no bolso de trás.
Se estamos realmente próximos desse marco depende quase inteiramente de como você o define. Acontece que essa flexibilidade de definição está dando muito trabalho.
Tomemos, por exemplo, Jensen Huang, CEO da NVIDIA – uma empresa atualmente avaliada em cerca de US$ 4 trilhões, construída em grande parte com base no hardware de GPU que impulsiona o boom da IA – que recentemente conversou com o podcaster Lex Fridman para uma conversa ampla cobrindo data centers, geopolítica e a questão de saber se a AGI já chegou. Huang acha que sim. O raciocínio por trás dessa afirmação, no entanto, é bastante duvidoso.
Como Fridman aponta, Huang disse anteriormente que o cronograma da AGI depende do que a define. No DealBook Summit de 2023 do New York TimesHuang definiu AGI como um software capaz de passar em testes que se aproximam da inteligência humana normal em um nível razoavelmente competitivo. Ele esperava que a IA superasse essa barreira dentro de cinco anos.
Por sua vez, Fridman ofereceu a Huang uma definição generosa com a qual trabalhar: a verdadeira AGI, na concepção de Fridman, seria semelhante a uma IA capaz de iniciar, desenvolver e administrar uma empresa de tecnologia que vale mais de um bilhão de dólares. Ele perguntou se isso seria possível nos próximos cinco a 20 anos, dada a recente proliferação de ferramentas de inteligência artificial como o OpenClaw.
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Huang não precisou de cinco a 20 anos. “Acho que é agora. Acho que alcançamos o AGI”, respondeu ele a Fridman.
Isso, no entanto, baseia-se numa interpretação restrita do que Fridman perguntou. Na opinião de Huang, a IA não precisa construir nada duradouro. Não é necessário gerenciar pessoas, navegar em um conselho ou sustentar um negócio. Só precisa atingir um bilhão de dólares uma vez.
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“Você disse um bilhão”, disse Huang a Fridman, “e não disse para sempre”.
A linha direta em ambos os casos não é uma teoria consistente de inteligência de máquina. É um padrão consistente de definição do limite de qualquer maneira que torne “sim, chegamos” a resposta mais fácil possível. Sua ilustração de como isso pode ser é reveladora.
Após sua resposta inicial, Huang expõe seus pensamentos, descrevendo um cenário em que uma IA cria um serviço web simples – algum aplicativo que se torna viral, é usado por alguns bilhões de pessoas a 50 centavos de dólar cada e, em seguida, fecha silenciosamente. Ele então aponta a era pontocom como precedente, argumentando que a maioria desses sites não eram mais sofisticados do que um agente de IA poderia gerar hoje.
Huang também foi sincero sobre o limite dessa visão. “As chances de 100 mil desses agentes construírem a NVIDIA”, disse ele claramente, “é de zero por cento”. Essa não é uma pequena advertência. É todo o jogo.
O que Huang está realmente a descrever – uma aplicação viral que rentabiliza brevemente e morre – está muito longe da AGI transformadora e remodeladora da economia que domina o debate público. Portanto, como ele próprio admite, o tipo de inteligência institucional composta necessária para construir algo como a NVIDIA ainda não está em cena.
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