AGI: um marco que perde o sentido ao ser atingido

AGIAGIconceito · citado em 5 textosTambém emAGI, exponencialidade e superinteligênciaAGI, tarefas bem definidas e um mestrado em 65 minutosTerence Tao sobre os limites da inteligência artificiale mais 1 é um assunto que eu não gosto muito de falar a respeito. Eu concordo até mesmo com o Sam AltmanSam Altmanpessoa · citado em 2 textosTambém emAGI, tarefas bem definidas e um mestrado em 65 minutos, que diz que não é um termo muito útil e ao mesmo tempo um conceito difícil de definir. A partir do momento que a gente atinge algum mecanismo computacional que tenha uma capacidade que o intelecto humano também poderia ter, a própria importância do conceito se perde.

Eu gosto de fazer uma analogia com o teste de TuringTeste de Turingconceito · citado em 4 textosTambém emAGI, exponencialidade e superinteligênciaAGI, tarefas bem definidas e um mestrado em 65 minutosAsimov, Turing e o relógio de Cortázar — Hipsters 285. Nos últimos dez anos, esse assunto, se a inteligência artificial passou ou não no teste de Turing, se perdeu de alguma forma, foi ficando uma nuvem. As pessoas já não debatem mais se passou ou não, quando vai passar, quando é que passou, qual foi o milestone específico que concluiu esse passo na tecnologia. Ele deixa de ser importante no momento em que é atingido. A discussão perde o valor, pelo menos essa é a forma que eu vejo.

Então, esse tópico dessa semana, do time da OpenAIOpenAIempresa ou produto · citado em 7 textosTambém emAGI, tarefas bem definidas e um mestrado em 65 minutosTerence Tao sobre os limites da inteligência artificialPrótese Mental via IAe mais 3 ter resolvido um dos Millennium Problems da matemática (o problema de Navier-Stokes), um dos sete problemas, poderia ser um marcador de AGI. Mas eu também ouço pessoas falando que o que aconteceu mesmo foi em dezembro de 2025, quando os agentes de código demonstraram uma capacidade bastante impressionante de escrever software, especialmente aqueles que não precisam de muita genialidade, mas de muito trabalho. Inclusive, nessa visita ao Vale do SilícioVale do Silíciolugar · citado em 8 textosTambém emArquétipos em vez de especializaçõesStartups em São Francisco, gigantes no valeStanford e a subcultura da garageme mais 4, alguém da DeepMind citou essa data e também colocou essa questão de o que é AGI, será que isso importa. Tem gente que diz que no futuro a gente vai olhar para trás e enxergar uma data, um período específico.

Mas eu acho complicado. É o mesmo de dizer que o smartphone nasceu na data que o Steve JobsSteve Jobspessoa · citado em 2 textosTambém emMarkdown, abstrações e o futuro do UX criou o iPhone? Será que foi antes ou foi depois? Ou que o computador pessoal invadiu o mercado em que data? Foi quando a IBM popularizou? Ou quando alguém inventou o AppleAppleempresa ou produto · citado em 3 textosTambém emMarkdown, abstrações e o futuro do UXSaaS, Excel e Vibe Coding: o Disposable Software II? E quando a internet passou a ser ubíqua? Quando ocorre a globalização, por exemplo? É difícil de dizer, até porque são graus. Não tem um threshold que diz sim ou não, por mais que haja milhares de benchmarks. Todo mundo adora inventar seu próprio benchmark para os modelos de LLM.

De qualquer maneira, eu fico com a impressão de que a gente atingiu um patamar suficiente para executar tarefas complicadas. Eu digo até especificamente quando você tem o Computer Use, esses mecanismos em que o ClaudeClaudeempresa ou produto · citado em 5 textosTambém emComentários de meu pai sobre o post do Humano fora do LoopAGI, tarefas bem definidas e um mestrado em 65 minutosRelações humanas: Bill Gates, Anthropic e o Papae mais 1 ou o CodexCodexempresa ou produto · citado em 6 textosTambém emComo praticar inteligência artificial?Feeds, Brain Fry e Vibe CodingOpen Claw, Personal Knowledge e Second Braine mais 2 pegam o seu mouse fantasma e saem clicando em abas, em telas e aplicações, preenchendo formulários e realmente trabalhando no computador para atingir algum objetivo. Isso gera milhares de reflexões.

Também tem outro post da OpenAI dessa semana, onde o Chief Scientist (Jakub Pachocki) coloca o problema do alinhamento e as questões de segurança entre os labs: precisamos ficar atentos a goals e sub-goals, onde um modelo não muito bem alinhado pode acabar insistindo em realizar uma subtarefa que não é interessante para o dono da tarefa grande, para a humanidade.