Do avanço acelerado da inteligência artificial à tentativa de ganhar tempo para a governar, dois projetos colocam em debate o que pode acontecer entre 2027 e 2040. O EDRO inicia uma nova série para explicar os cenários, os riscos e as implicações para a economia e a sociedade.
A inteligência artificial deixou de ser apenas uma tecnologia em desenvolvimento. Está a tornar-se um fator de transformação económica, empresarial, geopolítica e social.
Mas a questão mais difícil já não é apenas saber o que a IA consegue fazer hoje. É perceber até onde pode chegar nos próximos anos e, sobretudo, com que velocidade.
É neste contexto que surgem dois projetos que merecem atenção: AI 2027 e AI 2040.
Os dois partem de uma preocupação semelhante - a possibilidade da inteligência artificial avançar muito rapidamente - mas apresentam cenários diferentes sobre a velocidade desse processo e sobre a capacidade da sociedade para o controlar.
AI 2027: um cenário de aceleração
O projeto AI 2027, desenvolvido pelo AI Futures Project, apresenta um cenário em que a evolução dos sistemas de inteligência artificial acelera durante a segunda metade da década.
A hipótese central é particularmente relevante: à medida que os sistemas de IA se tornam melhores na programação e na investigação, podem começar a contribuir para o desenvolvimento de sistemas ainda mais avançados.
Isto introduz um possível ciclo de aceleração:
IA → investigação → sistemas melhores → investigação mais rápida → IA ainda mais avançada.
O cenário não deve ser confundido com uma previsão garantida. Trata-se de um exercício de previsão e análise destinado a explorar uma possível trajetória e as suas consequências.
Mas coloca uma questão difícil:
e se o ritmo de desenvolvimento da IA for muito superior à capacidade das instituições para se adaptarem?
AI 2040: e se fosse possível ganhar tempo?
O projeto AI 2040 parte de uma pergunta diferente.
Em vez de assumir que uma corrida acelerada entre empresas e Estados é inevitável, explora um cenário em que as principais potências conseguem estabelecer mecanismos de coordenação para atrasar uma corrida descontrolada à superinteligência.
O objetivo seria utilizar esse tempo para desenvolver mecanismos de segurança, transparência, verificação e governação.
A diferença é fundamental.
No primeiro cenário, a questão principal é o que acontece se a aceleração for muito rápida.
No segundo, a questão passa a ser o que poderíamos fazer para ganhar tempo antes dessa aceleração acontecer.
O debate já não é apenas tecnológico
É aqui que o tema deixa de pertencer exclusivamente aos laboratórios de inteligência artificial.
Se sistemas avançados começarem a automatizar partes significativas da programação, investigação e tomada de decisão, as consequências poderão atingir diretamente:
- empresas e modelos de negócio;
- emprego e qualificações;
- produtividade;
- investimento;
- energia e centros de dados;
- semicondutores;
- comércio internacional;
- competitividade entre Estados;
- concentração de capital e poder;
- segurança nacional;
- educação e administração pública.
A inteligência artificial pode, assim, tornar-se uma questão de geoeconomia.
Quem tiver acesso a modelos avançados, capacidade de computação, energia, semicondutores, talento e capital poderá adquirir uma vantagem significativa sobre quem não os tiver.
A questão para Portugal
Para Portugal, e particularmente para uma economia fortemente dependente de PME, indústria exportadora e integração nas cadeias de valor europeias, esta discussão não é distante.
A pergunta não é apenas se a inteligência artificial vai substituir determinados empregos.
É também saber:
quais as empresas que vão conseguir utilizá-la primeiro, quais os setores que poderão ganhar produtividade, quais as competências que vão perder valor e onde poderão surgir novas oportunidades.
Na Região Centro, esta questão pode ser particularmente relevante para a indústria, serviços empresariais, engenharia, automação, moldes, vidro, logística e atividades exportadoras.
O que é previsão e o que é realidade?
É também necessário separar conceitos.
Um cenário não é uma profecia.
As datas apresentadas nestes exercícios dependem de pressupostos sobre capacidade computacional, evolução dos modelos, investimento, investigação, energia, semicondutores, regulação e comportamento dos Estados e empresas.
Por isso, o objetivo desta série não será dizer aos leitores “é isto que vai acontecer”.
Será analisar o que está a ser previsto, quais são os pressupostos, quais os argumentos a favor e contra e que sinais devemos acompanhar.
Essa distinção é essencial numa área em que a velocidade da inovação pode tornar rapidamente ultrapassadas algumas previsões.
Uma década para compreender antes de decidir
AI 2027 e AI 2040 oferecem duas formas diferentes de olhar para o mesmo problema.
Uma pergunta:
E se a IA avançar demasiado depressa?
A outra:
E se utilizarmos o tempo disponível para preparar melhor essa transição?
Entre as duas está uma questão maior:
quem decide o ritmo da transformação tecnológica?
É essa questão que o EDRO vai acompanhar numa nova sequência de Análise & Contexto, começando pelo cenário AI 2027.
Na próxima análise & contexto da IA Update
AI 2027: o que aconteceria se a inteligência artificial começasse a acelerar a própria evolução?
Vamos explicar, passo a passo, o cenário, os seus pressupostos e o conceito de recursive self-improvement - a possibilidade de sistemas de IA contribuírem para melhorar os sistemas que lhes sucedem.
O objetivo é simples: compreender antes de prever e preparar antes de reagir.