Yann LeCun, pesquisador referência em inteligência artificial, alerta que o setor corre risco de estagnação devido ao “efeito manada”. A concentração da indústria em grandes modelos de linguagem, base do ChatGPT, limita a evolução da IA.
Ele critica a obsessão pelo modelo atual, que não permite que a IA tenha uma inteligência comparável à humana, especialmente pela falta de planejamento e compreensão do mundo físico. LeCun aposta em abordagens alternativas para melhorar a capacidade preditiva das máquinas.
Além disso, o pesquisador destaca a importância do código aberto para acelerar o desenvolvimento e evitar monopólios, apontando que o recuo de empresas dos EUA pode favorecer concorrentes internacionais.
Yann LeCun, cientista de computação reconhecido por suas pesquisas iniciais que fundamentaram muitos sistemas atuais de inteligência artificial, alerta que o setor está se dirigindo a um beco sem saída devido ao efeito manada. Segundo ele, a concentração da indústria em grandes modelos de linguagem — base para ferramentas como o ChatGPT — limita a evolução da IA.
LeCun critica a obsessão do Vale do Silício por essa tecnologia, afirmando que ela não permitirá chegar a uma inteligência artificial comparável ou superior à humana. Ele destaca que a incapacidade desses sistemas de planejar ações antecipadamente e de compreender a complexidade do mundo físico representa um obstáculo importante.
Apesar de ter colaborado na criação desses modelos, o pesquisador agora investe em abordagens que possibilitem máquinas com melhor capacidade de previsão, por meio da sua startup AMI Labs. LeCun também chama atenção para a abertura chinesa a métodos diferentes, que podem superar esse paradigma atual.
Outro ponto levantado é a importância do código aberto, que ele defende como forma de acelerar o avanço e evitar concentração de controle. O recuo de algumas empresas americanas nessa área pode favorecer concorrentes internacionais, aponta LeCun.
Depois de décadas dedicado à pesquisa em redes neurais, LeCun mantém uma visão pragmática sobre o futuro da IA, reforçando que as tecnologias atuais são úteis, mas não o caminho final para uma superinteligência.
Via InfoMoney
