A inteligência artificial avança de uma maneira que é difícil para a mente humana entender.
Por muito tempo nada acontece – e então, de repente, algo acontece. A atual revolução dos Large Language Models (LLMs), como o ChatGPT, resultou do advento das “redes neurais transformadoras” por volta de 2017.
O que a próxima meia década trará? Podemos confiar em nossas impressões atuais dessas ferramentas para julgar sua qualidade ou elas nos surpreenderão com seu desenvolvimento? Como alguém que passou muitas horas brincando com esses modelos, acho que muitas pessoas ficarão chocadas. Os LLMs terão implicações significativas para nossas decisões de negócios, nossos portfólios, nossas estruturas regulatórias e a simples questão de quanto nós, como indivíduos, devemos investir para aprender como usá-los.
Para ser claro, não sou um sensacionalista da IA. Não acho que isso levará ao desemprego em massa, muito menos ao cenário “Skynet vai ao ar” e à resultante destruição do mundo. Acredito que será uma vantagem competitiva e de aprendizado duradoura para as pessoas e instituições capazes de fazer uso dela.
Tenho uma história para você, sobre xadrez e um projeto de rede neural chamado AlphaZero na DeepMind. O AlphaZero foi criado no final de 2017. Quase imediatamente, começou a treinar jogando centenas de milhões de partidas de xadrez contra si mesmo. Após cerca de quatro horas, era a melhor entidade de xadrez que já havia sido criada. A lição desta história: sob as condições certas, a IA pode melhorar muito, muito rapidamente.
Os LLMs não conseguem acompanhar esse ritmo, pois estão lidando com sistemas mais abertos e complexos, além de exigirem investimentos corporativos contínuos. Ainda assim, os avanços recentes têm sido impressionantes.
Não fiquei impressionado com o GPT-2, um LLM de 2019. Fiquei intrigado com o GPT-3 (2020) e estou muito impressionado com o ChatGPT, que às vezes é rotulado como GPT-3.5 e foi lançado no final do ano passado. O GPT-4 está a caminho, possivelmente no primeiro semestre deste ano. Em apenas alguns anos, esses modelos deixaram de ser curiosidades para se tornar parte integrante da rotina de trabalho de muitas pessoas que conheço. Neste semestre, ensinarei meus alunos a escrever um artigo usando LLMs.
O modelo ChatGPT, lançado no final do ano passado, recebeu nota D em um exame de graduação em economia do trabalho feito por meu colega Bryan Caplan. Anthropic, um novo LLM disponível em forma beta e com lançamento previsto para este ano, passou em nosso exame de direito e economia de nível de pós-graduação com respostas claras e agradáveis. (Se você está se perguntando, a classificação cega foi usada.) É verdade que os resultados atuais dos LLMs nem sempre são impressionantes. Mas mantenha esses exemplos – e o do AlphaZero – em mente.
Não tenho uma previsão para a taxa de melhoria, mas a maioria das analogias da economia normal não se aplica. os carros ficam melhores em uma quantia modesta a cada ano, assim como a maioria das outras coisas que compro ou uso. LLMs, em contraste, podem dar saltos.
Ainda assim, você pode estar se perguntando: “O que os LLMs podem fazer por mim?” Eu tenho duas respostas imediatas.
Primeiro, eles podem escrever código de software. Eles cometem muitos erros, mas geralmente é mais fácil editar e corrigir esses erros do que escrever o código do zero. Eles também tendem a ser mais úteis para escrever as partes chatas do código, liberando programadores humanos talentosos para experimentação e inovação.
Em segundo lugar, eles podem ser tutores. Esses LLMs já existem e vão melhorar muito em breve. Eles podem dar respostas muito interessantes a perguntas sobre quase tudo no mundo humano ou natural. Eles nem sempre são confiáveis, mas geralmente são úteis para novas ideias e inspirações, não para verificação de fatos. Espero que eles sejam integrados aos serviços de verificação de fatos e pesquisa em breve. Enquanto isso, eles podem melhorar a escrita e organizar as anotações.
Comecei a dividir as pessoas que conheço em três grupos: aqueles que ainda não conhecem os LLMs; aqueles que reclamam de seus LLMs atuais; e aqueles que têm alguma ideia do futuro surpreendente diante de nós. O intrigante sobre os LLMs é que eles não seguem regras de desenvolvimento suaves e contínuas. Em vez disso, eles são como uma larva prestes a brotar em uma borboleta.
É apenas humano, se posso usar essa palavra, estar ansioso sobre este futuro. Mas também devemos estar preparados para isso.
