05/02/2025 – 6:30
Após o lançamento do ChatGPT no final de 2022, a Inteligência Artificial (IA) generativa foi rapidamente implantada em grandes empresas dos EUA, às quais estão sendo adicionados rivais europeus e chineses.
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Antes da cúpula de IA em Paris que vai ocorrer entre 10 e 11 de fevereiro, estas são as principais empresas na corrida pela Inteligência artificial:
OpenAI, a pioneira
A OpenAI, empresa americana na vanguarda da IA generativa, fez seu nome ao lançar o ChatGPT, o chatbot (robô de conversação). A ferramenta, que democratizou o uso da IA, atraiu investimentos espetaculares.
Desde sua criação, a OpenAI levantou cerca de US$ 20 bilhões (117 bilhões de reais) em investimentos, principalmente da gigante Microsoft, sua principal acionista.
De acordo com informações do Wall Street Journal no final de janeiro, a start-up está em negociações para levantar mais US$ 40 bilhões (234 bilhões de reais).
Sam Altman, cofundador da OpenAI, preside a empresa, apesar de ter sido demitido por um curto período.
A OpenAI é uma empresa registrada sem fins lucrativos, que está se movendo em direção a uma mudança de governança para se tornar uma empresa com fins lucrativos.
Anthropic, a rival americana
Fundada em 2021 por Dario e Daniela Amodei, dois ex-membros da OpenAI, a Anthropic afirma que seu modelo de IA, Claude, tem barreiras de segurança mais rígidas do que seus concorrentes.
Embora a empresa não tenha conseguido atrair tanto capital quanto a OpenAI, ela está atraindo o interesse de grandes empresas de tecnologia.
No final de novembro, a Amazon investiu US$ 4 bilhões (23,4 bilhões de reais), elevando seu investimento total para US$ 8 bilhões.
A Anthropic levantou fundos no total de US$ 12,9 bilhões (75 bilhões de reais) desde sua criação, incluindo mais de US$ 3 bilhões da Alphabet, a empresa matriz do Google.
MetaAI
A chegada do ChatGPT aguçou o apetite dos gigantes da tecnologia, que embarcaram em uma corrida rumo à inovação com meios financeiros colossais.
Em fevereiro de 2023, a Meta abriu seu modelo Llama para pesquisadores, antes de evoluí-lo para o Llama 2 e depois para o Llama 3, e promover sua ferramenta de conversação MetaAI nas plataformas do grupo (Facebook, Instagram, Whatsapp e Threads).
Uma interface que permanece inacessível na Europa, devido a um quadro regulamentar “incerto”.
O presidente da empresa, Mark Zuckerberg, anunciou no final de janeiro sua intenção de investir até 65 bilhões de dólares por ano, principalmente em IA.
Google Deepmind
Na esteira da OpenAI, o Google lançou em março de 2023 o Bard, sua ferramenta de conversação aberta ao público, que em fevereiro de 2024, após uma evolução de seu modelo, passou a se chamar Gemini.
“Não divulgamos números precisos” sobre os valores totais investidos em IA, disse Demis Hassabis, chefe da subsidiária Deepmind do Google, especializada em pesquisa de inteligência artificial, em abril de 2024.
Mistral AI, a aposta francesa
Fundada por vários pesquisadores franceses (Arthur Mensch, Guillaume Lample e Timothée Lacroix) que trabalharam nos laboratórios de pesquisa de gigantes dos EUA, a Mistral entrou no cenário da IA em maio de 2023.
A equipe dessa start-up, então desconhecida do público em geral, anunciou uma primeira captação de recursos de 100 milhões de euros (605 milhões de reais) e imediatamente se posicionou como uma alternativa europeia aos gigantes dos EUA. Sua ferramenta de conversação, chamada “Le Chat”, foi lançada em fevereiro de 2024.
Ao mesmo tempo, a empresa revela uma parceria com a Microsoft, que está fazendo um investimento de 15 milhões de euros (90 milhões de reais). Em meados de janeiro, a AFP e a Mistral anunciaram um acordo que permite que o robô conversacional da start-up utilize as notícias da agência para responder às solicitações de seus usuários.
Alguns dias depois, na reunião de cúpula de Davos, a empresa indicou que estava considerando a possibilidade de entrar no mercado de ações para manter sua independência. No total, a start-up francesa arrecadou mais de 1 bilhão de euros (6,05 bilhões de reais).
A onda de choque da Deepseek
A start-up chinesa Deepseek revelou seu robô de conversação R1 no final de janeiro, marcando uma entrada dramática no cenário global de IA e fazendo com que as avaliações do mercado de ações de vários gigantes dos EUA, incluindo a fabricante de chips Nvidia, despencassem.
A causa? O custo mínimo desse novo player. A Deepseek disse que gastou apenas US$ 5,6 milhões (32,8 milhões de reais) para desenvolver seu modelo, um valor muito distante dos padrões dos EUA.
Sam Altman, da OpenAI, disse estar “impressionado”, mas também “rejuvenescido” pela concorrência. Sua empresa, no entanto, acusou “empresas chinesas e outras” de copiar modelos de IA desenvolvidos por empresas americanas.
Aibaba, um novo gigante na corrida
O gigante chinês do comércio eletrônico Alibaba, o mais recente participante na corrida pelas ferramentas de conversação, lançou o Qwen2.5-Max na quinta-feira.
Disponível para desenvolvedores por enquanto, o modelo avançado de Inteligência Artificial seria capaz de superar as capacidades dos modelos existentes, de acordo com o grupo.
Entenda o vocabulário da inteligência artificial
O sistema ChatGPT, que funciona graças à IA, explica o significado: aquilo que “permite que uma máquina simule certos aspectos da inteligência humana, como a capacidade de aprender, resolver problemas ou interagir com seu ambiente de forma autônoma”.
Inicialmente, a IA funciona ingerindo grandes quantidades de dados, que são tratados usando física estatística.
A IA abrange ciência da computação, matemática, linguística, psicologia, neurociência e filosofia.
É usada em pesquisa de tumores, reconhecimento facial, robôs conversacionais, tradução de idiomas, previsão de falhas industriais e direção autônoma.
Algoritmo
É uma série de etapas ou instruções que um programa de computador segue para obter um determinado resultado.
O algoritmo é a base de como um computador funciona. Algoritmos fornecem à IA regras de funcionamento que a ajudam a atingir um determinado resultado. Mas, diferentemente de um simples programa de computador, o algoritmo permitirá que o sistema aprenda sozinho.
Aprendizagem automática
O princípio da aprendizagem automática é inspirado no funcionamento do cérebro humano. E particularmente das redes neurais, nas quais o aprendizado reforça as conexões entre certos neurônios e as enfraquece entre outros.
Essa aprendizagem pode ser supervisionada, para que o sistema aprenda a classificar novos dados de um modelo, por exemplo, para detectar spam em um e-mail.
A aprendizagem também pode ser não supervisionada, quando a máquina descobre padrões ou categorias nos dados que são invisíveis à primeira vista, permitindo, por exemplo, que um comerciante online detecte tendências de compra.
Essa aprendizagem também pode ser de reforço, com um método repetitivo de tentativa e erro no qual o sistema é penalizado ou recompensado dependendo do resultado de suas escolhas, a fim de aprender e melhorar seu desempenho.
Por exemplo, um veículo autônomo cujo objetivo final seria chegar a um local o mais rápido possível, mas com segurança, e que aprenderia a não ultrapassar o sinal vermelho, correndo o risco de perder um pouco de tempo.
Aprendizagem profunda
Aprendizagem profunda é um subdomínio da IA que recebe esse nome devido ao equivalente a um empilhamento de camadas de neurônios artificiais. Partindo de dados brutos, o sistema os analisará camada por camada, processando parâmetros cada vez mais abstratos.
É a grande invenção de Geoffrey Hinton, vencedor do Prêmio Nobel de Física de 2024, junto com John Hopfield, pioneiro das redes neurais na década de 1980.
“Quantas mais camadas houver, mais complexo o comportamento pode ser, e quanto mais complexo o comportamento pode ser, mais fácil é aprender efetivamente um comportamento desejado”, explica Francis Bach, diretor do laboratório de aprendizagem estatística SIERRA, na Escola Normal Superior Francesa.
Essas descobertas deram um salto gigantesco na década de 2010, graças ao aumento da potência de cálculo dos computadores e à abundância de dados para “alimentar” os modelos. Os resultados potenciais são importantes para o avanço da ciência: por isso, o Prêmio Nobel de Química de 2024 premiou pesquisadores que usam aprendizagem profunda para criar e prever estruturas de proteínas.
Chatbots e outros grandes modelos de linguagem
Produtos de destaque da IA generativa, os grandes modelos de linguagem (LLM) estão no centro de ferramentas como ChatGPT (da OpenAI) ou Gemini (do Google).
Capazes de escrever uma redação, responder a uma pergunta sobre direito ou dar uma receita de torta de maçã, eles trabalham com modelos estatísticos, o que não lhes permite ser infalíveis. Os chatbots ou assistentes de conversação também podem servir como interlocutores para visitantes de um site.
Invisíveis, mas muito presentes, os mecanismos de recomendação sugerem, por exemplo, um filme ou uma música a um usuário com base na semelhança do seu perfil com o de outros clientes. A IA também é encontrada no software de navegação ou na proposta automática de correção ortográfica.
IA geral
É o Santo Graal da disciplina: uma máquina capaz de replicar todas as capacidades cognitivas humanas.
Seus promotores, como OpenAI ou Anthropic, veem o feito ao seu alcance, usando montanhas de dados para alimentar os LLM e enormes capacidades computacionais para processá-los. Seus detratores continuam apontando os limites dessa técnica, e especialmente sua incapacidade de raciocinar.
“Os LLM não funcionam como humanos, pois são ‘máquinas para produzir senso comum’”, o que está além do alcance das máquinas, explica Maxime Amblard, professor de ciência da computação na Universidade de Lorraine.