Nunca se falou tanto sobre IA e nunca foi tão difícil discernir seu futuro a partir do que é dito. Sundar Pichaijogo tigre da sorte， CEO do Google， admitiu que o progresso está se tornando mais difícil， visão compartilhada por Ilya Sutskever， pesquisador número um do campo， e pelo mercado financeiro.

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Por outro lado， o novo modelo o3 da OpenAI acaba de ultrapassar o desempenho médio humano em um teste de generalização e tratamento de problemas novos (87，5% versus 85%)， criado justamente para saber quando teremos inteligência artificial geral. A famosa pergunta sobre a capacidade da IA ser genuinamente inteligente acaba de ser respondida de forma irrefutável.

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A contradição que se observa é só aparente. Os grandes modelos de linguagem (LLMs)， do tipo GPT， evoluem seguindo a lógica de um líquido enchendo vasilhames. A base é formada pela quantidade de neurônios na rede neural e pelo poder de processamento (GPUs)， enquanto a altura vem dos dados disponíveis para criar seu repertório. Tradicionalmente， basta aumentar uma dessas dimensões para a IA melhorar de forma correspondente.

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Isso irá parar em algum ponto， mas não há evidências de que tenhamos chegado lá. O verdadeiro problema é que os dados úteis estão se tornando escassos， o que significa que é preciso investir mais nas outras duas dimensões， as quais vão se tornando cada vez mais custosas. A conclusão é que deve haver mesmo uma redução na taxa média de evolução dos LLMs no ano que vem.

Por outro lado， novas técnicas estão sendo exploradas， como no caso do o3， que segmenta os problemas em etapas， gera múltiplas soluções para cada uma delas e depois seleciona as melhores. Não é por acaso que essas criações são chamadas de modelos de raciocínio， em oposição aos de linguagem.

O progresso desses produtos ocorre menos pelo investimento em dados e placas de vídeo na fase de criação que por IAs auxiliares e processamento intensivo dos desafios em si. Seus impactos deverão ser especialmente importantes para as ciências e programação.

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Outra aposta para 2025 são os algoritmos que transcendem a relação estímulo-resposta existente e efetivamente fazem as coisas em nosso lugar. A base para o seu funcionamento é a mesma das IAs de raciocínio， exceto que a segmentação em etapas incide sobre a sequência de tarefas a serem realizadas， combinando planejamento e tomada de decisão.

Por exemplo， primeiro o software acha um curso de origami ao seu gosto. Então， identifica os materiais necessários， faz cotaçõesjogo tigre da sorte， coloca isso tudo em múltiplos carrinhos e envia um email para você fechar a operação. Essas IAs， ainda embrionárias， estão sendo chamadas de agênticas. Elas são especialmente interessantes para o Google pois funcionam atreladas a navegadores e emails.

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