Se você já leu sobre física moderna, sabe que sua matemática de física do ensino médio não o levará muito longe. Livros de Stephen Hawking e Brian Greene contêm descrições que você tem que aceitar com fé. Sem a matemática, toda essa ciência pode muito bem ser ficção científica. A computação atingiu um lugar semelhante com a inteligência artificial. A menos que você saiba muito sobre pedaços de arquitetura em software chamados “transformadores”, você tem que ouvir os argumentos de vendas de CEOs de tecnologia e tentar separar os grandes negócios das besteiras.
Os transformadores foram popularizados em um artigo de 2017, agora icônico, escrito por oito cientistas do Google, chamado “Atenção é tudo o que você precisa”. É importante saber algumas coisas sobre eles: eles analisam uma frase inteira de uma vez; eles convertem palavras em pedaços intercambiáveis de código de uma forma que torna a IA boa em analogia, mas pelo menos até agora, ruim em contar o número de r’s em ‘morango’; e, mais importante, eles não parecem estar tendo problemas com a forma como eles escalam. Até agora, toda vez que as pessoas despejaram uma pilha de dados neles, eles mostraram um pequeno progresso no caminho para avanços surpreendentes. Até agora.
A escalabilidade é o grande desafio de quase toda tecnologia. As baterias só podem ficar tão grandes antes de se tornarem menos eficientes e, desde o início dos telefones celulares, nossos magos de bolso foram limitados mais pelas baterias do que pelo software. Por mais de uma década, eles poderiam ter feito um muito mais se a carga não precisasse durar mais de 10 horas. É comum em plataformas de software também, e você pode se lembrar do Twitter e do YouTube explodindo antes que pudessem lidar com o volume.
Os transformadores não têm um problema comparável, pelo menos não publicamente. Sempre houve outro avanço. E as empresas de tecnologia estão investindo trilhões em IA generativa, levando um pesquisador do Goldman Sachs a se perguntar: que problema de um trilhão de dólares isso vai resolver? Que recompensa poderia justificar um investimento tão grande? Alguns acreditam que todo o campo está à beira do colapso; Ed Zitron recentemente se referiu ao momento como o crise da IA subprime. Nem todo produto tecnológico novo e bacana gera lucro.
Essa linha de pensamento pode ser persuasiva, mas as pessoas que publicam essas coisas não são as que gastam trilhões. Há um forte sinal de que aqueles que mais sabem sobre IA estão colocando mais em risco. A Microsoft evitou grandes investimentos em realidade aumentada e blockchains de criptomoedas, e eles estão despejando uma fortuna na OpenAI, os criadores do chatbot ChatGPT. Não é irracional se perguntar se a Microsoft sabe algo que o Goldman Sachs não sabe.
Então, o que um outsider esperto pode fazer com essa bagunça? O que há entre acreditar em CEOs de tecnologia em turnês de imprensa e puro ceticismo? Na verdade, podemos esperar alguns meses.