À Sputnik Brasil, especialista explica possíveis motivos pela posição de desaceleração no desenvolvimento de IA por empresas do setor, comenta os limites tecnológicos e econômicos da ferramenta e as estratégias das principais potências para o seu uso.

Após o depoimento de um ex-funcionário da empresa de tecnologia Anthropic, líderes de Big Techs como Sam Altman, da OpenAI, e Elon Musk, da xAI, estão pedindo publicamente para uma desaceleração coordenada no avanço tecnológico de inteligência artificial. A medida defendida por eles se vale para garantir a segurança de sistemas e desenvolvimento de medidas de regulação sobre a ferramenta.

A "pausa", embora publicamente comentada para evitar grandes catástrofes para a humanidade, se deve tanto a dificuldades de cumprir expectativas para a IA – a relação da "Bolha de IA" –, como à crescente demanda por fornecimento de energia e recursos e, sobretudo, à disputa geopolítica no domínio tecnológico. EUA, China e outras potências acreditam que quem tiver a melhor ferramenta vencerá a corrida econômica e militar, em um mundo cada vez mais bélico.

Para Caio Almendra, consultor de inovação e sócio da Temple.cc, a afirmação das figuras do setor deve ser entendida com ceticismo, sobretudo porque parte do discurso sobre uma aceleração contínua da IA desconsidera os limites do próprio processo de desenvolvimento. Segundo ele, há três caminhos principais para ampliar a capacidade dos modelos: avanço técnico-científico, melhoria dos dados utilizados no treinamento e aumento da capacidade de processamento.

"Essa ideia sempre de aceleração extremada, ela é uma ideia falsa. Porque as duas formas de acelerar de fato envolvem trabalho humano, e trabalho humano é muito mais lento do que trabalho industrial, data center, trabalho morto, como se diz na teoria econômica", afirma.

O terceiro caminho, baseado na expansão da capacidade computacional, é justamente aquele que mais avançou entre as big techs, mas também apresenta limites. A construção de novos data centers e o aumento do processamento permitem ganhos de desempenho, mas, de acordo com Almendra, esses ganhos não crescem indefinidamente na mesma proporção que os recursos empregados.

"Existe um problema nessa última forma, que é a forma mais desenvolvida pelo Ocidente hoje em dia. Essa forma tem um desenvolvimento logarítmico, não um desenvolvimento exponencial". Para o especialista, o aumento da infraestrutura necessária para sustentar modelos cada vez maiores já produz efeitos sobre os custos, o consumo de energia e o próprio mercado de IA.

"Há um problema ambiental, há um problema de mercado, porque passa a ficar muito caro a energia para fazer isso tudo e há um problema também de desenvolvimento, de aceleração da IA."

Ele relaciona esses limites às próprias expectativas econômicas criadas pelas empresas do setor. A expansão da infraestrutura foi acompanhada pela expectativa de que os sistemas alcançariam capacidade suficiente para substituir grandes volumes de trabalho e, assim, justificar os investimentos realizados. "Se a partir do momento eu chego a um desenvolvimento tal que todos os advogados do mundo são inúteis, beleza, aí eu consegui sustentar a IA", afirma.

Esse cenário, contudo, não teria se concretizado na escala esperada. Para Almendra, parte da dificuldade está na própria qualidade dos dados usados para alimentar os modelos, que podem incorporar erros e conteúdos produzidos por outras IAs. "Você está tendo uma rejeição de uma parte das empresas ao uso de IA, porque é caro e não tão produtivo e porque o resultado tem decaído de qualidade com o tempo".

No aspecto político, as empresas de IA, principalmente as estadunidenses, estão na mira por conta do uso de suas ferramentas por grupos envolvidos em conflitos e atividades militares. Um dos casos mais recentes envolve a própria Anthropic, que identificou usuários de Claude no norte do Iémen, região controlada pelo grupo Ansar Allah – conhecido como houthis –, utilizando a ferramenta no desenvolvimento de armas.

A empresa afirmou não ter encontrado evidências de que uma arma operacional tenha sido colocada em campo, mas identificou um teste de um foguete guiado que fracassou e, posteriormente, o uso da ferramenta para tentar determinar as causas da falha. A Anthropic também reconheceu que seus mecanismos de proteção bloquearam parte das solicitações, mas não todas.

A questão também envolve o uso de sistemas de IA em ataques cibernéticos. Segundo Almendra, os chamados "enxames de agentes" permitem dividir tarefas entre diferentes agentes para tentar invadir sistemas e obter dados. Para ele, isso levanta uma questão sobre quem deve investigar crimes cometidos com auxílio dessas ferramentas e sobre os próprios interesses das empresas que controlam os sistemas.

"Eu acho também que essa ideia de pausar está ligada a um momento delicado da questão política das IAs. Elas estão perdendo legitimidade para a construção de data centers, elas estão cometendo crimes do ponto de vista da geopolítica, ou seja, coisas que não agradam o Departamento de Estado dos Estados Unidos."

Nesse contexto, a defesa de uma pausa também pode funcionar, na avaliação do especialista, como uma estratégia empresarial diante das dificuldades enfrentadas pelo setor. "Nesse cenário, dizer que eu quero pausar tudo e que vem uma regulamentação pode ser um grande golpe", diz Almendra.

Segundo ele, um risco de regulamentação pode permitir às empresas justificar uma desaceleração dos investimentos perante acionistas, ao mesmo tempo em que cria condições para ampliar sua atuação como fornecedoras de serviços ao governo estadunidense.

Corrida ou 'corridas' da IA

A geopolítica já deixou clara a importância ou, no mínimo, as expectativas que as grandes potências depositam na inteligência artificial. Almendra, porém, destaca que a disputa por hegemonia tecnológica não necessariamente segue os mesmos objetivos ou métodos entre Estados Unidos e China.

Como conta, a estratégia chinesa parte de uma lógica diferente da adotada pelas big techs ocidentais, que têm apostado na expansão da capacidade de processamento e na construção de novos data centers. Em vez de ampliar continuamente o número de parâmetros e a infraestrutura necessária para processá-los, a China estaria priorizando o desenvolvimento técnico e a eficiência dos modelos.

A estratégia está relacionada a uma capacidade de planejamento de longo prazo. "A China fez a seguinte conta: se a única forma de desenvolver é desenvolvimento técnico, engenheiro, etc., a gente vai manter um número limitado de data centers", afirma. "O que eles fazem é: a gente não vai aumentar muito o número de parâmetros, a gente vai aumentar a qualidade de desenvolvimento, para não ter que gastar tanta energia."

O lançamento do modelo chinês DeepSeek teria demonstrado os limites da associação entre maior capacidade computacional e desempenho. Para Almendra, o episódio mostrou que é possível alcançar resultados próximos aos dos modelos ocidentais utilizando menos recursos computacionais.

Ao mesmo tempo, o especialista questiona a ideia de que exista uma única "corrida" pela liderança em IA. "Seria leviano dizer, acreditar, que toda essa questão está ligada a uma concorrência com a China. Todo esse discurso envolve uma concorrência com a China", afirma. Para ele, a retórica sobre a disputa também pode contribuir para justificar o aumento dos investimentos militares norte-americanos.

"A ideia de que nós perderemos a corrida [...] parte do pressuposto 1, que a China está correndo também, 2, que é a mesma corrida. E, a bem da verdade, são corridas muito diferentes."

Segundo Almendra, enquanto a dinâmica norte-americana estaria mais associada à lucratividade das empresas ligadas à indústria de defesa, a chinesa estaria relacionada à projeção de poder do Estado. "A corrida americana é uma corrida pela lucratividade das suas empresas bélicas. A corrida chinesa é uma corrida pela sua projeção de poder."

A IA, avalia, teria um potencial mais ligado ao processamento e refinamento de informações, mas sozinha não seria o suficiente para alcançar superioridade militar como poderio aéreo ou nuclear. A própria experiência de conflitos e exercícios militares, como vistos no Oriente Médio, no estreito de Ormuz e Bab el Mandeb, demonstraria os limites de uma estratégia baseada exclusivamente na superioridade tecnológica.

O especialista cita também o Millennium Challenge 2002, exercício militar realizado pelos Estados Unidos que simulava um conflito no Oriente Médio e envolvia o uso intensivo de tecnologias de informação, como satélites e GPS. O exercício terminou com uma derrota da força norte-americana diante de uma estratégia baseada em táticas assimétricas e de guerrilha adaptadas ao ambiente naval.

"Essa é uma ferramenta de microcontrole, em especial de vassalos", afirma Almendra. Nesse contexto, a América Latina aparece como um espaço estratégico, diante da disputa de influência dos EUA e da China. "É muito mais isso do que 'deixa eu bater num país não alinhado, deixa eu vencer a guerra contra o Irã utilizando IA'. Não. 'Deixa eu manter o controle sobre a América Latina utilizando IA'. Ok. É por aí que a coisa vai", diz.

Para o especialista, isso não significa que a inteligência artificial seja irrelevante para as operações militares. A tecnologia pode ser empregada na guerra eletrônica, no processamento de grandes volumes de informações e em diferentes etapas do planejamento e das operações. O limite, porém, estaria em tratá-la como uma capacidade autossuficiente para determinar o resultado de um conflito.

"A guerra continuará sendo uma questão de logística. A ciência da informação continuará sendo uma questão anexa a mercados produtivos", afirma. Na avaliação de Almendra, a IA pode ampliar capacidades militares já existentes, mas não substitui elementos como capacidade produtiva, efetivo militar, logística e controle de energia.

"Então, a ideia de que você vai ter um país que seja tão bom em IA, que não tenha capacidade produtiva, soldados, logística, controle de energia e por aí vai, e vencer uma guerra, é completamente surtada. É completamente sem sentido."

Por Sputinik Brasil