LONDRES — Startups e grandes empresas de tecnologia aceleram o desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial capazes de aprender com atividades humanas e aprimorar o próprio código. A promessa é aplicar essa autonomia a descobertas científicas e novos remédios, mas o avanço também amplia o receio de que os programas ultrapassem os limites do controle humano.
No fim do ano passado, Edward Hughes e Louis Kirsch, ex-pesquisadores do Google, fundaram a Inherent, em Londres, na Inglaterra. A empresa desenvolve uma ferramenta que acompanha a rotina do escritório, processando e-mails, conversas e reuniões gravadas para identificar como o trabalho é realizado. “Queremos fornecer a essa ferramenta dados que descrevam o processo pelo qual passamos, para descobrir algo”, disse Hughes.
A proposta é que o software use essas informações para alterar e melhorar a própria estrutura de forma autônoma. Jeff Clune, que trabalhou na OpenAI e no Google e ajudou a fundar a Recursive Superintelligence, afirmou que o setor entrou em uma fase de expansão dessas ideias: “Agora é a hora de pegar essas ideias, que temos incubado no laboratório por décadas, e começar a realmente escalá-las.”
Limites atuais e riscos
A busca por máquinas autônomas surgiu em debates acadêmicos na década de 1960. Naquele período, pesquisadores já imaginavam que uma inteligência muito superior poderia representar uma mudança decisiva para a humanidade, embora ainda não existissem computadores com potência e dados suficientes para viabilizar essa hipótese.
Hoje, ferramentas de IA já escrevem e corrigem códigos rapidamente e podem atuar como assistentes de pesquisa. Mark Chen, diretor de pesquisa da OpenAI, ressalta, porém, que os modelos ainda não produzem ideias criativas de maneira independente. Startups tentam superar essa limitação com métodos de tentativa e erro e técnicas inspiradas na evolução biológica. No aprendizado por reforço, o programa testa milhares de possibilidades até encontrar uma solução.
Experimentos recentes também mostram que a IA consegue sugerir caminhos para pesquisas e redigir artigos acadêmicos complexos. Críticos observam, contudo, que muitas dessas propostas combinam conhecimentos humanos já existentes. O direcionamento de pesquisadores continua sendo necessário para avanços científicos relevantes.
O debate envolve a possibilidade de a tecnologia resolver problemas médicos e científicos e, ao mesmo tempo, o risco de uma perda de supervisão sobre sistemas que evoluem sozinhos. Executivos do setor já citam essa preocupação como motivo para reduzir o ritmo do desenvolvimento. A definição de regras éticas, transparência e acompanhamento de cientistas e reguladores aparecem como condições para administrar a autonomia das máquinas.
