IA vs Darwin
Como humanos podem se consolidar como a espécie mais inteligente do século por mais algum tempo
Nas últimas semanas comentei bastante sobre a escassez de dados por causa de que empresas irão tirar seus conteúdos da internet. Mas, se nenhuma empresa tirasse seus dados da internet, você concorda comigo que em algum momento as IAs teriam consumido todos os dados do mundo?
O problema, apelidado de “data wall”, surge porque os modelos de linguagem atuais, como o GPT, estão cada vez mais próximos de esgotar os textos disponíveis na internet. Até hoje as empresas tem tentado simular como o cérebro humano pensa para gerar conhecimento, mas as vezes ele foi otimizado para a forma humana de aprender, e não a forma robótica para tal.
Humanos e AIs: uma comparação injusta
Alguns especialistas argumentam que os humanos fazem muito com pouco. Nossa inteligência não depende de ter lido todos os livros do mundo. Então, por que a IA não pode ser igualmente eficiente? Bem, aqui está o ponto: nossa vantagem não está apenas no que aprendemos durante a vida, mas no que herdamos de bilhões de anos de evolução.
Imagine que o seu cérebro veio com um “kit de inteligência” pré-instalado. Esse kit não foi desenvolvido numa hackathon de fim de semana, mas em um bootcamp de milhões de gerações. É por isso que, mesmo sem acessar bilhões de palavras, conseguimos generalizar, resolver problemas e entender o mundo. DNA, ambiente e evolução se combinam para criar algo que as IAs ainda estão longe de replicar.
Então, qual é o problema?
O artigo no Substack “Data Wall” aponta que comparar humanos com AIs é, no mínimo, uma pegadinha. Humanos nascem com uma “programação de fábrica” absurdamente eficiente, enquanto as AIs precisam aprender tudo do zero. Isso significa que o “truque” humano — seja ele qual for — pode ser muito difícil de copiar.
E tem mais: mesmo se conseguirmos construir AIs que imitem o aprendizado humano, quem garante que o processo será simples? A evolução humana é cheia de ajustes minúsculos, gambiarras genéticas e soluções que só fazem sentido porque foram testadas milhões de vezes. Tentar replicar isso em código pode ser como montar um quebra-cabeça de 10 bilhões de peças… no escuro.
O futuro das AIs: dados ou algoritmos?
Por enquanto, ninguém sabe ao certo se as AIs vão colidir com esse muro de dados ou se encontrarão formas criativas de contorná-lo. Pode ser que novos algoritmos, inspirados (ou não) em humanos, ajudem a extrair mais valor dos dados que já temos. Ou, quem sabe, mais dados visuais, auditivos e sensoriais entrem na mistura para compensar a falta de texto.
Mas uma coisa é certa: confiar demais em analogias humanas para justificar otimismo na IA pode ser perigoso. O progresso em IA será mais sobre inovação em algoritmos e estratégias do que sobre copiar o cérebro humano. Afinal, se fosse simples, já teríamos feito, certo?
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