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A corrida para alcançar a Inteligência Artificial Geral (AGI) tornou-se numa das maiores obsessões de Silicon Valley nos últimos anos. No entanto, Daniela Amodei, presidente e cofundadora da Anthropic, sugere que o próprio termo — usado para descrever o momento em que as máquinas atingem um nível de inteligência humana — pode já não ser a forma mais útil de encarar a evolução tecnológica.

Segundo informações reportadas pela Business Insider, Amodei argumenta que a definição tradicional de AGI já não consegue captar a realidade atual, onde a IA supera os humanos em tarefas complexas, mas continua a falhar em aspetos básicos.

Uma definição que quebrou

Em entrevista à CNBC, citada pela fonte, Amodei descreve a AGI como um "termo engraçado", notando que, embora fosse um conceito útil no passado para prever quando a Inteligência Artificial seria tão capaz quanto um ser humano, esse enquadramento está agora a desfazer-se.

"Por algumas definições, já ultrapassámos isso", afirmou a responsável, apontando para áreas como o desenvolvimento de software. O modelo Claude da Anthropic, por exemplo, consegue agora escrever código a um nível comparável ao de muitos engenheiros profissionais, incluindo alguns dentro da própria empresa.

No entanto, existe um paradoxo. Ao mesmo tempo que demonstra capacidades "loucas" em áreas técnicas, a IA ainda falha em muitas tarefas que os humanos realizam com facilidade. Esta contradição torna difícil declarar que as máquinas atingiram um marco universal de inteligência. Para Amodei, isto indica que o próprio construto de AGI pode estar errado ou, no mínimo, desatualizado.

A integração no mundo real é o verdadeiro desafio

Enquanto a Anthropic e os seus rivais investem dezenas de milhares de milhões de dólares em infraestruturas e modelos cada vez mais poderosos, Amodei sublinha que o progresso não mostra sinais de abrandamento. Contudo, em vez de fixar a atenção num estado final único como a AGI, a questão mais premente é como estes sistemas são integrados nas organizações reais.

A presidente da Anthropic destaca que, mesmo que os modelos continuem a melhorar a um ritmo constante, a adoção prática pode atrasar-se devido a constrangimentos humanos e institucionais, como a gestão da mudança e a determinação de onde a IA acrescenta realmente valor.

Na visão de Amodei, o futuro não dependerá de a tecnologia cumprir uma definição teórica de AGI, mas sim do que estes sistemas conseguem efetivamente fazer, onde falham e com que rapidez a sociedade se consegue adaptar à sua utilização.