Balaji Srinivasan chama a IA da invenção economicamente mais útil do nosso tempo

Balaji diz que a IA é politeísta, não monoteísta, o que significa que não há um único sistema superinteligente governando tudo. Em vez disso, há muitas IAs fortes, cada uma apoiada por diferentes jogadores.

Em suas palavras: “Observamos empiricamente uma IA politeísta… em vez de um único modelo onipotente.” Isso elimina a fantasia de uma única AGI transformando o mundo em clipes de papel. O que temos é um equilíbrio de poder entre muitas combinações humano/IA, não uma força dominante.

Ele diz que a IA, no momento, só funciona “de meio a meio”. Ela não lida com trabalhos completos do início ao fim. Você ainda precisa de pessoas em ambas as extremidades; uma para fazer o prompt da IA e outra para verificar o que ela produz.

Portanto, todos os custos reais e esforços foram deslocados para as bordas: prompting e verificação. É aí que as empresas estão gastando seu dinheiro agora, mesmo que a IA acelere o centro do processo.

A IA te torna mais inteligente, mas apenas se você já for inteligente

Balaji não a chama de inteligência artificial. Ele a chama de inteligência ampliada. Porque a IA não age por conta própria, não é totalmente autônoma, não define metas de longo prazo e não pode verificar sua própria saída. “Você tem que gastar muito esforço no prompting, na verificação e na integração do sistema”, disse ele. Portanto, a utilidade da IA depende de quão inteligente você é. Se você der instruções ruins, ela lhe dará resultados ruins.

Ele também diz que a IA não substitui você, apenas ajuda você a fazer mais trabalhos. Com ela, você pode fingir ser um designer de UI ou animador de jogos razoável. Mas não espere qualidade de especialista. A IA te torna bom o suficiente para ser mediano, não excelente. Para qualidade real, você ainda precisa de especialistas.

Há outro trabalho que ele faz, e esse é o trabalho da sua própria versão anterior. O Midjourney empurrou o Stable Diffusion para fora do fluxo de trabalho. O GPT-4 assumiu o lugar do GPT-3. Como Balaji diz: “A IA não tira seu emprego, ela tira o emprego da IA anterior.” Uma vez que as empresas criam um espaço para a IA em um fluxo de trabalho, como criação de imagens ou geração de código, esse espaço permanece ocupado. Ele apenas é repassado para o modelo mais novo e melhor.

Ele também diz que a IA é melhor em visuais do que em texto. É mais fácil para os humanos julgar uma imagem do que verificar um muro de código ou parágrafos de texto. “Interfaces de usuário e imagens podem ser facilmente verificadas pelo olho humano”, diz Balaji. Com o texto, é mais lento e mais caro para as pessoas verificarem a precisão.

A criptomoeda limita o que a IA pode e não pode fazer

Balaji traça uma linha entre como a IA funciona e como a criptomoeda funciona. A IA é probabilística; ela adivinha com base em padrões. Mas a criptomoeda é determinística; ela funciona com matemática dura e comprovável. Portanto, a criptomoeda se torna uma fronteira que a IA não consegue cruzar facilmente.

A IA pode quebrar captchas, mas não pode falsificar um saldo de blockchain. “A IA torna tudo falso, mas a criptomoeda torna tudo real novamente”, diz ele. A IA pode resolver equações simples, mas equações criptográficas ainda a bloqueiam.

Já existe uma versão da IA assassina. São os drones. “Cada país está perseguindo isso”, diz Balaji. Não são geradores de imagens ou chatbots que representam a ameaça, são armas autônomas. Essa é a área onde o impacto do mundo real da IA já é letal.

Ele argumenta que a IA está descentralizando, não centralizando. No momento, há toneladas de empresas de IA, não apenas uma ou duas gigantes. Pequenas equipes com boas ferramentas podem fazer muito. E os modelos de código aberto estão melhorando rapidamente. Portanto, mesmo sem orçamentos massivos, pequenos grupos podem construir sistemas de IA fortes. Isso fragmenta o poder em vez de concentrá-lo.

Balaji também rejeita a ideia de que mais IA é sempre melhor. Ele diz que a quantidade ideal não é zero, nem 100%. “0% de IA é lento, mas 100% de IA é lixo.” O valor real está no meio. Pouca IA significa que você está atrasado. Demais, e a qualidade se desfaz. Ele compara isso à Curva de Laffer, um conceito econômico que diz que há um ponto ideal entre os extremos.

Em seu último argumento, ele explica por que os sistemas de hoje são IAs restritas, não máquinas onipotentes. Ele divide isso em quatro tipos de limites:

• Econômico: Cada chamada de API custa dinheiro. Usar IA em escala não é gratuito.
• Matemático: A IA não pode resolver problemas caóticos ou criptográficos.
• Prático: Você ainda precisa de humanos para fazer o prompt e verificar os resultados. A IA não pode concluir a tarefa sozinha.
• Físico: A IA não coleta dados do mundo real por conta própria. Ela não pode sentir seu ambiente ou interpretá-lo como as pessoas fazem.

Ele termina dizendo que esses limites podem ser removidos mais tarde. É possível que pesquisadores futuros possam fundir o pensamento do Sistema 1 (rápido e intuitivo, como a IA) com o pensamento do Sistema 2, que é mais lógico e cuidadoso, como a computação tradicional. Mas, no momento, isso é apenas teoria. Ainda é um problema em aberto. Não existe uma IA onisciente. Existem apenas ferramentas (ferramentas caras, limitadas e competitivas) que fazem o que lhes é dito e precisam de verificação constante.