O morango de Sam Altman: projeto secreto pode ter impacto histórico no setor de tecnologia (Montagem com foto de Jason Redmond/Getty Images/Getty Images)
Repórter
Publicado em 27 de agosto de 2024 às 16h54.
Última atualização em 27 de agosto de 2024 às 17h20.
No dia 7 de agosto, Sam Altman, CEO da OpenAI, provocou curiosidade ao publicar uma imagem de morangos nas redes sociais. A imagem enigmática, mais tarde, foi apontada como um possível aceno à nova tecnologia "Strawberry" (morango, em inglês), codinome para um projeto de inteligência artificial (IA) general, uma IA definida pela própria empresa como "sistemas autônomos que superam os humanos nas tarefas economicamente mais valiosas", mas, em suma, pode ser definida como uma IA superinteligente.
O nome "Strawberry" substitui o termo anterior para o projeto, chamado de Q* (pronuncia-se Q-Star), e sua revelação se deu de forma indireta, quando a Reuters noticiou sua existência em julho.
Este avanço, até então mantido em sigilo, pode ajudar os modelos de IA da empresa a resolver trabalhos complexos, como problemas matemáticos, que são desafiadores para IAs conversacionais, mas também significa um passo nunca antes visto na computação.
Recentemente, a OpenAI realizou uma demonstração dessa tecnologia a autoridades de segurança nacional dos EUA, sinalizando a importância crescente da IA no contexto de segurança do país e o poder que os EUA ganham em deter tal inovação. Para muitos analistas, o projeto pode ser comparado à bomba atômica de Oppenheimer em relação ao seu impacto histórico.
Apresentar ao governo demonstra também que a iniciativa, por ora, tem transparência da OpenAI e pode estabelecer um novo padrão para desenvolvedores de IA. Submeter uma tecnologia não lançada ao crivo do governo também pode ser uma estratégia da OpenAI para se aproximar de reguladores e políticos influentes, evitando possíveis conflitos, similares aos enfrentados outros líderes, como o constantemente escrutinado Mark Zuckerberg, da Meta.
A demonstração pode ter um outro objetivo: iniciar conversas sobre como proteger a tecnologia contra adversários estrangeiros, como a China, e criticar concorrentes como a Meta, que liberou uma IA de código aberto acessível a todos.
Outro ponto importante sobre a "Strawberry" é sua aplicação na geração de dados de treinamento de alta qualidade para o "Orion", próximo grande modelo de linguagem da OpenAI.
Pesquisadores acreditam que o uso da "Strawberry" como um regente da criação de novos modelos de linguagem pode ajudar a reduzir as alucinações geradas pelas IAs, aumentando a precisão do "Orion".
Essa tecnologia pode ser integrada ao ChatGPT, aprimorando sua capacidade de raciocínio. No entanto, essas respostas mais precisas podem ser mais lentas, o que limita seu uso em aplicações que exigem respostas imediatas, como o SearchGPT. Em vez disso, a "Strawberry" pode ser ideal para tarefas menos urgentes, como corrigir erros de codificação em softwares.
No futuro, é possível que usuários do ChatGPT possam alternar entre ativar ou desativar a "Strawberry", dependendo da urgência de suas solicitações.
Outros concorrentes, como o Google DeepMind e a Anthropic, também estão desenvolvendo tecnologias avançadas de raciocínio.
No mês passado, o Google DeepMind anunciou que sua IA poderia superar a maioria dos participantes humanos na Olimpíada Internacional de Matemática. Por sua vez, a Anthropic destacou que seu modelo mais recente consegue escrever códigos mais complexos e responder a questões sobre gráficos, graças a melhorias nas capacidades de raciocínio.
Embora a OpenAI tenha grandes expectativas em relação ao Orion, a competição está se intensificando. Em agosto, por exemplo, o Google lançou um assistente de voz com inteligência artificial que pode lidar com interrupções e mudanças de tópico durante uma conversa, superando a OpenAI, que havia anunciado uma versão semelhante meses antes.
O desenvolvimento do Strawberry remonta ao trabalho do ex-cientista-chefe da OpenAI, Ilya Sutskever, que recentemente deixou a empresa para fundar um novo laboratório de IA.
O modelo foi aprimorado pelos pesquisadores Jakub Pachocki e Szymon Sidor, que desenvolveram uma variação conhecida como test-time computation, permitindo que os modelos gastem mais tempo analisando todas as partes de uma questão.