O cofundador da OpenAI, Ilya Sutskever, recentemente palestrou na conferência Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2024 em Vancouver, Canadá, argumentando que a era do pré-treinamento em inteligência artificial está chegando ao fim e prevendo o surgimento de uma superinteligência de IA.
De acordo com Sutskever, o aumento do poder computacional por meio de hardware, software e algoritmos de aprendizado de máquina mais avançados está superando a quantidade total de dados disponíveis para o treinamento de modelos de IA. O pesquisador comparou os dados a combustíveis fósseis que eventualmente se esgotarão. Sutskever afirmou:
"Os dados não estão crescendo porque temos apenas uma internet. Pode-se dizer que os dados são o combustível fóssil da IA. Foram criados de alguma forma, e agora os usamos, atingimos o pico de dados, e não haverá mais — temos que lidar com os dados que temos."
O cofundador da OpenAI previu que IA agente, dados sintéticos e computação em tempo de inferência serão as próximas evoluções da inteligência artificial, eventualmente levando ao surgimento de uma superinteligência de IA.
Gráficos comparando o poder computacional e o tamanho do conjunto de dados para pré-treinamento de IA. Fonte: TheAIGRID, Ilya Sutskever
IA agentes dominam o mundo cripto
IA agentes vão além dos modelos de chatbot atuais ao serem capazes de tomar decisões sem intervenção humana e se tornaram uma narrativa popular no espaço cripto com o crescimento dos memecoins de IA e modelos de linguagem ampla (LLMs) como o Truth Terminal.
O Truth Terminal viralizou depois que o LLM começou a promover uma memecoin chamado Goatseus Maximus (GOAT), que eventualmente alcançou uma capitalização de mercado de US$ 1 bilhão, atraindo a atenção de investidores de varejo e capitalistas de risco.
Informações de mercado do token GOAT. Fonte: CoinMarketCap
O laboratório de inteligência artificial DeepMind do Google lançou o Gemini 2.0 — um modelo de inteligência artificial que impulsionará agentes de IA.
Segundo o Google, agentes construídos com o framework Gemini 2.0 poderão auxiliar em tarefas complexas, como coordenação entre sites e raciocínio lógico.
Avanços em agentes de IA que podem agir e raciocinar de forma independente estabelecerão as bases para a IA superar alucinações de dados.
As alucinações de IA ocorrem devido a conjuntos de dados incorretos e porque o pré-treinamento de IA depende cada vez mais do uso de LLMs mais antigos para treinar novos LLMs, o que degrada o desempenho ao longo do tempo.