Se os Roundheads da AI entrarem em guerra com a realeza tecnológica, não aposte contra eles | John Naughton

TAqui está um momento no filme de 1967 O graduado Isso se tornou conhecido. Em uma festa dada por seus pais para comemorar sua formatura, Benjamin (Dustin Hoffman) é abordado por McGuire, um idiota idoso que quer dizer “apenas uma palavra” para ele: “plásticos”. “Exatamente como você quer dizer?”, Pergunta o infeliz Ben. “Há um grande futuro nos plásticos”, diz McGuire. “Pense nisso.”

Ouvindo na semana passada os planos de gastos dos senhores tecnológicos que administram a Microsoft, Alphabet, Amazon e Meta leva a se perguntar se algo análogo pode ter acontecido com eles em suas noites de formatura. Exceto que, em seus casos, a palavra mágica teria sido “ai”.

De que outra forma poderia explicar por que quatro empresas que relataram despesas de capital combinadas de US $ 246 bilhões em 2024 – acima de US $ 151 bilhões em 2023 – agora propõe gastar Mais de US $ 320 bilhões este ano na IA, uma tecnologia para a qual atualmente não existe modelo de negócios que possa fornecer uma taxa de retorno razoável sobre esse investimento?

Por que eles estão fazendo isso? Várias razões vêm à mente, nenhuma delas impressionante e todas envolvendo a fantasia de chegar à inteligência geral artificial (AGI). Primeiro, há o velho FOMO – medo de perder – o que leva a uma condenação de que cada um não pode arriscar não estar no jogo. Depois, há um terror de que pode haver uma imensa “vantagem de primeira vez” para quem quer que chegue ao gol mítico primeiro, com o vencedor se tornando mestre do universo. Um AGI para governar todos eles, e tudo isso.

Mas a explicação mais persuasiva para a loucura coletiva é a mais mundana. É que as empresas de tecnologia são tão obscenamente lucrativas que, se não fizerem algo arriscado e emocionante com seus Everests de dinheiro sobressalente, eles podem – choque, horror! – tem que devolver a maior parte para seus acionistas. E eles preferem cobrir o campo com galpões gigantescos de alumínio-cheios de batatas fritas Nvidia, que executam grades de eletricidade que estão em branco e esmagador, diminuindo as mesas de água e drenando reservatórios-do que isso.

Até a chegada do Deepseek-R1 da China, o consenso na indústria poderia ser expresso no acrônimo favorito de Margaret Thatcher: “Tina” (não há alternativa). Não havia caminho alternativo para a IA, ao que parecia, além da computação de força bruta. O modelo chinês prejudica isso. Isso sugere que existem outros caminhos menos intensivos em recursos para a IA utilizável. Os planos de gastos luxuosos atuais dos gigantes dos EUA sugerem que eles ainda não receberam a mensagem. Ou talvez seja apenas a variação mais recente do problema primeiro articulado por Upton Sinclair: que é difícil conseguir que alguém entenda algo se suas opções de compartilhamento dependem de que eles não o entendam.

De qualquer maneira, uma linha de falha interessante se abriu no campo da inteligência artificial. Felix Martin, um colunista perceptivo da Reuters, vê isso Como uma guerra civil futura. “De um lado”, ele escreve, “são aqueles que buscam a inteligência geral artificial (AGI), o ponto em que as máquinas correspondem ou superam as capacidades humanas. Vamos chamá -los de Ai Cavaliers. Enfrentá -los, estão as pontas de redondos da IA, focadas no objetivo mais mundano de resolver problemas específicos da maneira mais eficiente possível. Decidir de que lado a voltar nesta Guerra Civil da IA ​​será uma decisão definidora para os investidores na tecnologia mais quente do mundo. ”

É uma metáfora colorida com mais do que um grão de verdade. Meu Roundhead favorito é Demis Hassabis, co-fundador da DeepMind, um ganhador do Nobel e agora um figurão no Google (que comprou o DeepMind para uma música em 2014). Embora ele sempre tenha dito que sua ambição é chegar à AGI, o trabalho de sua empresa em Londres teve uma trajetória marcadamente diferente da multidão de computação bruta de força bruta no Vale do Silício. Ele foi focado em tipos específicos de aplicativos e no treinamento de modelos de IA em conjuntos de dados com muito cuidado.

E teve alguns sucessos notáveis. Ele construiu um sistema de aprendizado de máquina, por exemplo, que poderia ler as varreduras da retina em alta velocidade e escolher com precisão as que precisavam de inspeção especializada. DeepMind’s ALPHAGO Model derrotou Lee Sedol, o jogador do campeão Go, em 2016. Mais importante, porém, seu modelo Alphafold resolveu um problema importante (e formidivelmente difícil) na bioquímica-prevendo como as proteínas se dobram-e depois levaram a uma empresa spin-off que está usando A tecnologia para descoberta de medicamentos. Ele também construiu um poderoso modelo de previsão do tempo, que parece superar os sistemas tradicionais baseados em física e toneladas de outras coisas interessantes. Portanto, se haverá uma guerra civil na IA, as cabeças -redondos estão o lado a estar. E há um grande futuro na IA, pelo menos em Londres.

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