A Bolha de Inteligência Artificial e Computação Quântica

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A especulação governa o mundo.

Não era assim. Mas dos anos 1980 até 2008 algo mudou. Investidores perceberam que podiam obter muito mais retorno com hype do que com qualquer tipo de negócio legítimo. Afinal, esta é a era da informação e informação é fácil de manipular e transformar em mercadoria. Isso levou à bolha das ponto com, à crise do crédito de 2008, à bolha das criptomoedas de 2016 a 2018, à bolha dos NFTs de 2022. A moda mais recente é a bolha da IA.

Quase metade do investimento privado mundial está sendo direcionado para IA e a especulação em torno dela é a principal força por trás do crescimento recente do S&P 500. Mas, assim como as outras bolhas antes de sua falha catastrófica, a bolha da IA mostra sinais de um estouro iminente.

Então, é essencialmente de conhecimento comum que a bolha da IA está madura para estourar. Coisas como a fronteira eficiente de computação e a conjectura de Floridi significam que os modelos de IA que temos hoje são tão bons quanto provavelmente serão. Mesmo que a OpenAI gastasse trilhões de dólares aumentando o tamanho de seus modelos em dez vezes, eles só seriam um pouco melhores. O lançamento recente do ChatGPT 5 é um exemplo perfeito disso. Ele teve significativamente mais dados, treinamento e dinheiro investidos do que seu “irmão menor”, o ChatGPT 4, mas é apenas marginalmente melhor.

Isso é um enorme problema, porque, da forma como estão, modelos de IA generativa não são realmente tão úteis ou lucrativos.

Um relatório do MIT descobriu que 95% dos projetos piloto de IA não aumentaram o lucro ou a produtividade de empresas. Nos 5% em que aumentaram, a IA ficou restrita a tarefas administrativas altamente controladas nos bastidores e, mesmo assim, com melhorias apenas marginais. Um relatório do METR descobriu que ferramentas de codificação com IA na verdade deixam desenvolvedores mais lentos.

A imprecisão desses modelos faz com que criem bugs de programação muito bizarros que são difíceis de identificar e corrigir. Logicamente, é mais rápido e barato deixar um desenvolvedor programar sozinho. Pesquisas também mostram que, para 77% dos trabalhadores, a IA aumentou sua carga de trabalho em vez de sua produtividade. A IA comete erros demais para entregar ganhos significativos de produtividade ou lucratividade na vasta maioria dos casos.

Em outras palavras, para que modelos de IA realmente entreguem o que a especulação promete e justifiquem os investimentos massivos, eles precisariam se tornar muito melhores, algo que exige gastar exponencialmente mais dinheiro. Esse é outro grande problema, visto que a OpenAI, que tem de longe a maior base de clientes entre as empresas de IA generativa, ainda está perdendo fortunas para cada plano de 200 dólares por mês vendido.

Felizmente, eles têm um plano para escapar desse apocalipse econômico feito por eles mesmos: computadores quânticos. E eles estão desesperados para que todos nós embarquemos nessa nova trend.

Infelizmente, não tenho tempo para explicar em detalhes como funciona um computador quântico, mas, caso você se interesse, o vídeo do canal Veritasium é ótimo.

Em termos simples, em vez de usar bits, que podem ser 1 ou 0, um computador quântico usa Qbits, que podem ser ambos. Isso significa que um computador quântico pode, teoricamente, ter poder computacional exponencial, pois pode receber uma enorme quantidade de entradas simultaneamente e produzir uma enorme quantidade de saídas simultaneamente. Na verdade, um computador quântico recentemente resolveu um problema matemático em minutos que levaria nosso melhor supercomputador mais tempo do que a idade do próprio universo para resolver.

Assim, a computação quântica promete avanços revolucionários em química ao calcular estruturas e interações moleculares complexas, além de avanços em aprendizado de máquina e IA, já que seu poder exponencial poderia remover as limitações atuais da tecnologia.

Gigantes como Google, Microsoft e Amazon estão desenvolvendo seus próprios computadores quânticos. A Nvidia está desenvolvendo hardware e plataformas de software quânticas. A OpenAI recentemente contratou alguns dos melhores físicos do mundo em computação quântica baseada em fótons. Até Musk começou a mencionar a ideia de computação quântica para suas ambições de IA. Mas não são apenas os grandes. Startups pequenas de computação quântica também estão recebendo enormes investimentos e vendo seus valores dispararem. Veja o caso da Quantinuum, uma pequena empresa de pesquisa quântica que recentemente levantou 600 milhões de dólares, dobrando seu valor para 10 bilhões.

Infelizmente, a computação quântica não é o que parece.

Para começar, o hardware ainda está a anos de ser totalmente funcional. Um computador quântico verdadeiramente universal e operacional ainda está de 10 a 20 anos de distância. Eles são absurdamente difíceis de construir e ainda mais difíceis de operar. Esse cronograma pode até ser acelerado com investimentos gigantescos, mas, como a fusão nuclear mostrou, nada é garantido.

Na maioria das situações, um computador quântico é na verdade muito mais lento do que um supercomputador convencional. Ele só supera em tarefas muito específicas e complexas, como calcular fatoriais. No entanto, devido às peculiaridades dos Qbits, esses computadores não podem rodar código ou algoritmos padrão. Eles precisam de algoritmos específicos.

Já temos alguns desses algoritmos, capazes de encontrar fatoriais ou modelar física quântica, mas é basicamente isso. Ainda não encontramos nenhum que funcione para simulações químicas ou para redes neurais que alimentam a IA. Muitos acreditam que talvez nem exista um algoritmo apropriado para esses usos. Eles apontam que o tipo de dados usado no treinamento de IA é muito desestruturado e que a matemática processada durante o treinamento não é adequada para computadores quânticos.

Ou seja, mesmo que as Big Tech consigam acelerar a criação de computadores quânticos realmente utilizáveis, a ciência atual indica que eles não fariam diferença alguma para IA. Na verdade, encontramos tão poucos algoritmos quânticos que a maior parte do potencial dessa tecnologia parece totalmente inviável.

Se as Big Tech e seus financiadores conseguirem fazer a bolha da computação quântica crescer rápido o suficiente, tudo o que farão é atrasar o estouro da bolha da IA. Mais cedo ou mais tarde, a euforia irá diminuir quando os ganhos prometidos não se materializarem e o zeitgeist começar a se alinhar com a realidade. Todos esses bilhões de dólares desviados para um buraco sem fundo, irão evaporar.

Fonte: Medium/ Will Lockett