Em uma troca recente no X, uma disputa de alto perfil entre duas figuras proeminentes na comunidade de pesquisa de IA expôs as armadilhas do boosterismo de IA. Demis Hassabis, CEO da Google DeepMind, expressou sua decepção com as alegações superotimistas feitas por Sébastien Bubeck, um cientista de pesquisa da OpenAI, sobre o último modelo de linguagem grande da empresa, o GPT-5.

Bubeck havia anunciado que dois matemáticos haviam usado o GPT-5 para encontrar soluções para 10 problemas não resolvidos em matemática, proclamando que a aceleração da ciência via IA havia oficialmente começado. No entanto, Thomas Bloom, um matemático da Universidade de Manchester, rapidamente desmascarou a alegação, afirmando que era uma "representação dramática". Bloom apontou que apenas uma pequena fração dos problemas listados no site erdosproblems.com, um site que acompanha o progresso dos problemas de Erdős, havia sido resolvida, e que o suposto avanço do GPT-5 não era um feito genuíno.

A troca destaca a tendência crescente de boosterismo de IA, onde alegações exageradas e anúncios sensacionalizados são feitos para gerar comoção e atrair investimento. Esse fenômeno não está limitado à OpenAI e à Google DeepMind; é um problema generalizado na indústria de IA, onde empresas e pesquisadores estão ansiosos para demonstrar o potencial de suas tecnologias.

De acordo com um relatório da CB Insights, o mercado global de IA deve atingir US$ 190 bilhões até 2025, com o mercado de modelos de linguagem grande esperado para crescer a uma taxa de 40% de 2023 a 2028. A comoção em torno da IA levou a um aumento nos investimentos, com firmas de capital de risco investindo bilhões de dólares em startups de IA. No entanto, a falta de transparência e responsabilidade na indústria criou uma cultura de exagero e desinformação.

As implicações do boosterismo de IA são amplas e têm consequências significativas para a indústria e a sociedade como um todo. Alegações exageradas podem levar a expectativas irreais e desapontamento, danificando a reputação da indústria e minando a confiança nas tecnologias de IA. Além disso, o foco em anúncios sensacionalizados pode distrair do progresso real que está sendo feito na pesquisa de IA, impedindo o desenvolvimento de aplicações práticas e responsáveis de IA.

A Google DeepMind, uma subsidiária da Alphabet Inc., está à frente da pesquisa de IA, desenvolvendo tecnologias de ponta, como o AlphaGo e o AlphaFold. A empresa também fez investimentos significativos no campo de modelos de linguagem grande, incluindo o desenvolvimento de seu próprio modelo, o BERT. No entanto, a troca recente no X destaca os desafios enfrentados pela empresa em manter uma abordagem equilibrada para a pesquisa e desenvolvimento de IA.

A perspectiva futura para a indústria de IA é incerta, com muitos especialistas alertando sobre os perigos do hype e do exagero sem controle. À medida que a indústria continua a crescer e amadurecer, é essencial que as empresas e os pesquisadores priorizem a transparência, a responsabilidade e a inovação responsável. Ao fazer isso, eles podem construir confiança com as partes interessadas, entregar aplicações práticas e impactantes de IA e garantir que os benefícios da IA sejam compartilhados por todos.