O neurocientista Álvaro Machado Dias, professor da Unifesp e colunista do Olhar Digital, afirmou em entrevista que a chegada de uma inteligência artificial geral (AGI) pode ocorrer dentro de alguns anos, porém não na forma como o público costuma imaginar. Em sua análise, o avanço da IA deve ser entendido a partir de uma intersecção entre tecnologia, mercado e política estatal.

Álvaro avaliou a evolução desde o lançamento do ChatGPT, no final de 2022, e disse que algumas transformações seguiram uma trajetória previsível, outras avançaram mais lentamente e algumas surpreenderam pela velocidade. Entre os pontos que destoaram das expectativas, ele citou a persistência das chamadas “alucinações” em modelos de linguagem e a demora na implantação de conversas com “buffer zero” — interação em tempo real e totalmente natural — em aplicações cotidianas.

Em contrapartida, o pesquisador destacou a rápida incorporação da IA nas políticas de Estado, citando como surpresa a adoção desse paradigma por governos como o de Donald Trump, além do já esperado interesse chinês dentro de seus planos quinquenais.

Sobre liderança na corrida pela IA, Álvaro afirmou que, atualmente, o Ocidente lidera o campo em diversos parâmetros, incluindo inovação na produção de chips, instalação de servidores e desenvolvimento de grandes modelos fundacionais. Ele apontou a complexidade da cadeia global de suprimentos para microchips como um fator que favorece países ocidentais e parceiros como Taiwan, Holanda, Alemanha, Japão e Estados Unidos.

O pesquisador considerou a TSMC, de Taiwan, a empresa mais estratégica no momento, por seu papel crítico na fabricação de chips que abastecem fornecedores como a NVIDIA. Em segundo plano, citou a NVIDIA, ressaltando também o papel do software CUDA no desempenho das placas da empresa. Além disso, mencionou a importância de players como a ASML, da Holanda.

Sobre a China, Álvaro avaliou que o país tem grande potencial para superar o consórcio ocidental no futuro, não por ter replicado integralmente a cadeia ocidental de produção de chips, mas por uma convergência tecnológica que tornaria a diferenciação menos decisiva. Ele explicou que à medida que o empacotamento dos transistores se aproxima de escalas de alguns nanômetros surgem efeitos quânticos que nivelam o campo de jogo, e lembrou que já existem projetos da TSMC para circuitos de três nanômetros em 2026.

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No mercado consumidor, Álvaro previu maior especialização entre empresas que oferecem IA diretamente ao público. Ele citou movimentos recentes como a desativação do Sora pela OpenAI para focar em agentes de IA e apontou a Anthropic como um exemplo de aposta na especialização, especialmente em programação e uso corporativo.

Quanto à possibilidade de alcançar uma AGI completa, Álvaro defendeu que a discussão deve considerar fatores econômicos e de produto. Em vez de uma única IA capaz de tudo, ele aposta em uma arquitetura do tipo Mixture of Experts (MOE), com várias IAs especializadas sob uma interface única. Para ele, a superação dos desafios práticos — por exemplo, autonomia robótica em ambientes não mapeados — ainda depende de avanços substanciais em software e integração com robótica.

Por fim, o pesquisador avaliou que previsões iniciais sobre a chegada de uma AGI “no sentido amplo” seguem plausíveis entre meados da década de 2030 e 2040, observando que pode faltar cerca de uma década — “talvez uma década, talvez oito anos” — para que sistemas igualem ou superem humanos em quase todas as tarefas imagináveis. Mesmo assim, Álvaro reiterou que, por um período significativo, a tendência será a coexistência de várias IAs especialistas operando sob uma camada de interface singular.

Com informações de Olhardigital