São Paulo — O presidente-executivo da Nvidia, Jensen Huang, declarou que a inteligência artificial já atingiu o patamar de aprendizagem comparável ao humano. A afirmação foi feita durante entrevista ao pesquisador Lex Fridman, divulgada na segunda-feira (23), e reabriu o debate sobre o conceito de inteligência artificial geral (AGI, na sigla em inglês).
Ao ser indagado sobre quando uma IA seria capaz de conduzir uma empresa avaliada em US$ 1 bilhão — encontrando clientes, realizando vendas e administrando equipes —, Huang respondeu: “Acho que agora é a hora. Acho que alcançamos a AGI”. Para o executivo, a condição principal seria o fato de a companhia não precisar existir “para sempre”.
Exemplo prático citado por Huang
O dirigente mencionou o agente de IA OpenClaw como evidência do avanço tecnológico. O software reúne funções como organização de e-mails, leitura de contratos, envio automático de mensagens e controle de dispositivos inteligentes. Huang sugeriu que um usuário do OpenClaw poderia criar um serviço on-line barato, atingir bilhões de pessoas por 50 centavos cada e, mesmo assim, encerrar as operações pouco tempo depois.
Segundo o CEO, já existem empreendedores que ganham “muito dinheiro” com produtos baseados em agentes de IA, mas isso não significa que surjam corporações de grande porte. “Não me surpreenderia se alguém criasse um influenciador digital extremamente carismático ou um aplicativo que virasse sucesso imediato por alguns meses e depois desaparecesse”, comentou. “A probabilidade de 100 mil desses agentes criarem a Nvidia é 0%.”
Temor sobre empregos
Huang também procurou tranquilizar profissionais preocupados com possíveis substituições, lembrando que o propósito de um trabalho e as ferramentas utilizadas não são equivalentes.
Visão divergente do meio acadêmico
Especialistas contestam o otimismo do executivo. Para Álvaro Machado Dias, professor da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp), as atuais soluções conseguem ampliar produtividade e lucro, mas ainda estão “longe” de administrar grandes corporações. “É exagero dizer que podem ou estão perto de gerir empresas desse porte”, avaliou.
O pesquisador destacou que tarefas consideradas corriqueiras pelos humanos continuam a desafiar os sistemas de IA. Entre os exemplos citados estão dirigir em regiões não mapeadas ou controlar um robô em ambientes desordenados. “O caráter ‘geral’ exigiria que ela soubesse fazer coisas mais simples também”, explicou. “Cada vez mais, o que nos separa da AGI não é o complexo, mas o que nos parece quase trivial.”
Atualmente, algoritmos executam funções específicas com desempenho superior ao humano, como responder questões complexas ou vencer jogos estratégicos. Porém, falta a eles a flexibilidade de transferir conhecimentos para situações inéditas. Esther Luna Colombini, docente do Instituto de Computação da Unicamp, já havia ressaltado em 2024, em entrevista à BBC, a dificuldade de definir inteligência e a limitação das máquinas em reconhecer rostos em diferentes contextos ou aplicar conceitos aprendidos em cenários distintos.
Para completar a transição rumo à AGI, sistemas teriam de identificar lacunas no próprio entendimento e buscar autonomamente soluções, o que lhes permitiria executar tarefas hoje consideradas inviáveis sem intervenção humana. Apesar do progresso recente, acadêmicos mantêm a avaliação de que essa etapa ainda não foi alcançada.
Com informações de G1
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