Com a Inteligência Artificial tornando-se algo cotidiano no dia a dia de muitas pessoas ao redor do mundo e interferindo direta e indiretamente na vida de toda a população global, é possível ver que as big techs e governos ao redor do mundo têm um novo alvo marcado: a Inteligência Artificial Geral.
Inteligência Artificial, na verdade, é um termo bem amplo e remonta ao início da computação eletrônica na década de 40. Alan Turing e outros pensadores e pensadoras da época elaboraram o conceito pensando na computação como um todo.
Os computadores que usamos desde a popularização da informática também são considerados inteligências artificiais, porém entrando na categoria de inteligências artificiais simbólicas, movidos pela lógica (ou a lógica de programação).
O que o Deepseek, o Qwen, o GPT, o Gemini, o Llama, o Grok e outros modelos vêm apresentando ao mundo é a inteligência artificial cognitiva ou probabilística, movida, nesses casos, por modelos baseados em Redes Neurais Artificiais (uma tentativa de emular o comportamento cognitivo humano baseado em estudos neurológicos) com geração de dados artificiais. Mas esses modelos são apenas simples produtos dentro de um universo muito maior de termos e siglas que se referem às inteligências artificiais cognitivas.
Ainda na segunda metade do século passado, após Alan Turing, Grace Hopper, as Mulheres do Eniac, Chien Wu, Zhi Bingyi e tantos outros desenvolverem os alicerces do que seriam as inteligências artificiais, outro termo ganhou destaque a partir de 1997: a AGI, a Inteligência Artificial Geral.
A AGI (ou IAG) é uma ideia conceitual sobre uma inteligência artificial computacional que poderá ter capacidades cognitivas gerais semelhantes às humanas. Esse modelo conseguiria aprender a realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano poderia fazer.
É um conceito bastante semelhante, porém bastante diferente do poder das Inteligências Artificiais atuais, que começam a superar os conceitos de chatbot, popularizado pelo ChatGPT, e se tornam agentes que executam tarefas computacionais como escrever textos, configurar um computador ou fazer uma compra em um site.
É semelhante, pois esses agentes realmente conseguem aprender e executar diversas tarefas que seres humanos fazem, porém é diferente, pois continuam limitados a computadores, e nem todas as tarefas intelectuais humanas são limitadas a serem executadas em computadores. Além disso, mesmo em computadores, ainda há uma série de tarefas que essas IAs ainda não podem executar, como, por exemplo, construir outros modelos de inteligência artificial sozinhas, também conhecido como “procriação”.
Sam Altman, CEO da OpenAI, vem apresentando seu agente, ainda não lançado publicamente, como uma Inteligência Artificial Geral, mas isso é puro marketing, pois ainda está muito distante do conceito. Outras Big Techs devem seguir pelo mesmo caminho e clamarão vitória em uma corrida que ainda pode durar alguns anos.
Mas esses e outros fatos e notícias, principalmente as relacionadas à computação quântica, vêm apresentando um cenário em que esse conceito se tornou o principal objetivo de todas as potências mundiais.
Basicamente, todas as Big Techs dos EUA entraram nessa guerra em busca da AGI, enquanto a China apresentou planos de alcançá-la antes de 2030.
Essa AGI deverá se solidificar como capaz de aprender, inclusive sozinha, a realizar qualquer tipo de tarefa intelectual humana e não apenas as que envolvem computadores. Estamos falando de um modelo que, por exemplo, poderia ser implementado em um autômato que vai construir uma casa e, durante o processo de construção, não apenas segue um tutorial de como construir uma casa, mas se adapta a possíveis variações e problemas que podem acontecer durante essa construção e também pode sugerir alterações no projeto durante sua execução. Ou então, gerar novos modelos de inteligências artificiais ainda melhores (ou piores, a depender do ponto de vista) do que ela mesma.
Esse tema também é de grande importância para a filosofia, psicologia, neurologia, pedagogia e outras áreas que estudam o que é ser um ser humano, gerando diversos questionamentos. Seria possível uma capacidade de aprendizado automatizada generalista sem a existência de algum tipo de consciência sobre si? Isso poderia, então, ser considerado uma nova forma de vida? Se sim, seria ético manter essa forma de vida sem livre-arbítrio, sendo escravizada para realizar essas atividades? Enfim, dá para viajar em diversos pensamentos e perspectivas.
Porém, é nas ciências políticas e sociais que a AGI parece ter o seu principal e mais atrasado campo de reflexões. Com a possibilidade de computadores que possam realizar qualquer tipo de trabalho humano e que, com o tempo, se baratearão, como ficarão questões relacionadas ao trabalho e à sobrevivência humana dentro de um sistema baseado em geração de lucro? O quanto essas AGIs propiciarão sistemas de vigilância e controle social mascarados de segurança pública? São muitas questões e poucas respostas. Principalmente, são pouquíssimas respostas fáceis.
Temos desafios gigantescos em pensar uma perspectiva de futuro para a classe trabalhadora em uma realidade como a que se desenha. Talvez o atual cenário, que aponta uma futura crise no mercado ocidental de inteligências artificiais, um estouro da bolha, atrase esse futuro em alguns anos, mas talvez não.
Mesmo que a AGI surja fora de estados capitalistas, ainda é possível vê-los se apropriando dessa tecnologia. Esse futuro é muito próximo e clama por políticas públicas de proteção à classe trabalhadora, algo que a China já vem se adiantando, porém, que outros países do mundo mantêm fora da agenda, enquanto apenas lidam com o imediato ou, no caso de tecnologias e inovação, com o passado.
O que falta?
A AGI ainda tem a dependência de três coisas vitais para qualquer sistema de programação: o software, o hardware e a conexão.
No ponto do software, são necessários tanto os algoritmos, que provavelmente já existem, quanto uma quantidade massiva de dados, algo que estamos gerando o tempo inteiro e que deve ser suficiente até 2030.
No ponto do hardware, a computação quântica já é uma realidade para os próximos anos.
No ponto de conexões, a proliferação de satélites que garantem sinal de internet e os avanços em pesquisas das próximas gerações de internet móvel, o 6G e o 7G, já se apresentam como soluções para conectar máquinas a datacenters que podem fornecer o poder computacional que não cabe dentro de um computador ou de um autômato.
