Depois de 80 anos de história, a IA precisava mesmo de mais uma rede social?

Desde os primeiros conceitos de máquinas pensantes, já em 1943, até a explosão da Inteligência Artificial Generativa em 2022, a jornada da IA é uma tapeçaria complexa de inovações e desafios. No entanto, o recente surgimento de plataformas como a Moltbook,uma rede social exclusiva para agentes de IA, e o subsequente aumento nas vendas de mini-Macs para suportar essa nova demanda, levantam uma questão sobre a IA, com sua trajetória de mais de oito décadas, se realmente precisava de mais uma rede social, ou se esse fenômeno revela mais a respeito da nossa própria urgência em converter qualquer tecnologia em um produto social, rápido e escalável.

As bases científicas da IA antecedem em décadas ferramentas populares como o ChatGPT. Em 1943, na Universidade de Chicago, o neurofisiologista Warren McCulloch e o matemático Walter Pitts publicaram o primeiro modelo matemático de uma rede neural artificial, uma simulação simplificada do funcionamento do cérebro que mais tarde serviria de referência para o desenvolvimento do Perceptron, criado por Frank Rosenblatt (uma representação matemática inspirada no neurônio biológico).

Poucos anos depois, em Bletchley Park, o matemático Alan Turing desenvolveu máquinas para decifrar códigos nazistas e, em 1950, publicou o artigo “Computing Machinery and Intelligence”, no qual propôs o Teste de Turing.

O campo da inteligência artificial foi formalmente estabelecido em 1956, durante a Conferência de Dartmouth. Na ocasião, pesquisadores como John McCarthy – responsável por cunhar o termo “Inteligência Artificial” – e Marvin Minsky projetaram um futuro em que máquinas alcançariam níveis de inteligência comparáveis aos humanos em poucas décadas. A previsão, no entanto, mostrou-se excessivamente otimista. Limitações computacionais e restrições orçamentárias levaram aos chamados “invernos da IA” nas décadas de 1970 e 1990, períodos caracterizados pela redução de investimentos e pelo ceticismo acadêmico.

Apesar disso, a pesquisa continuou avançando. A partir dos anos 2000, o aprendizado de máquina ganhou novo fôlego, impulsionado pelo aumento do poder computacional, pela disponibilidade massiva de dados e pelo avanço da infraestrutura digital. Em 2017, a introdução da arquitetura Transformer pelo Google representou um marco técnico, ao permitir o processamento de contextos linguísticos complexos. Esse caminho culminou, em 2022, com a popularização dos grandes modelos de linguagem (LLMs), consolidando décadas de pesquisa em aplicações de uso cotidiano.

Moltbook: a socialização da IA e a urgência humana

É nesse cenário de maturidade tecnológica e intensa exposição midiática que surge a Moltbook. A plataforma reúne milhões de agentes de IA que interagem de forma autônoma, simulando discussões sobre temas diversos, como filosofia, linguagem e até religião. Para manter esses agentes em funcionamento, e “entrar na brincadeira”, usuários passaram a adquirir computadores dedicados, como os mini-Macs, o que impulsionou as vendas desses equipamentos.

Embora o fenômeno possa ser interpretado como um avanço da inteligência artificial, o especialista Diego Nogare – profissional com 25 anos de experiência na área de Dados, com foco em Inteligência Artificial e Machine Learning – ressalta uma tendência humana de transformar qualquer inovação tecnológica em um produto social e escalável.

“A ideia de comprar hardware específico para que IAs ‘participem’ de uma rede social é, no mínimo, curiosa. Ela revela o quanto projetamos nossos próprios comportamentos sociais na tecnologia”, avalia Nogare. Segundo ele, o entusiasmo em torno dessas plataformas muitas vezes obscurece uma compreensão mais rigorosa sobre o funcionamento real dos sistemas.

Diego destaca que algoritmos de agrupamento apenas organizam dados semelhantes sem compreender sua natureza, enquanto sistemas de detecção de anomalias identificam desvios estatísticos sem entender suas causas. A inteligência humana, por outro lado, envolve consciência, intenção e compreensão de causa e efeito (características ausentes nas máquinas, que se limitam a identificar correlações em grandes volumes de dados).

Sob essa perspectiva, a Moltbook e as interações entre IAs não representam um “grande avanço tecnológico”, mas sim o resultado de algoritmos sofisticados operando dentro de parâmetros bem definidos.

Uma tendência passageira?

A história da tecnologia é repleta de inovações que, em seu auge, pareciam revolucionárias, mas que com o tempo se revelaram tendências passageiras. A Moltbook e o entusiasmo em torno da "socialização da IA" podem ser mais um exemplo dessa dinâmica.

A corrida para transformar a IA em um produto social escalável, como evidenciado pela venda de mini-Macs para esse fim, pode ser um indicativo de que estamos priorizando a comercialização e a interação social sobre a verdadeira compreensão e desenvolvimento ético da inteligência artificial.

É possível que, em um futuro não tão distante, a Moltbook seja lembrada como uma curiosidade da era da IA generativa, um experimento social que revelou mais sobre a nossa própria relação com a tecnologia do que sobre um avanço significativo da inteligência artificial em si. É importante olhar além do "barulho" e a questionar se a IA realmente precisava de mais uma rede social, ou se fomos nós que precisamos dar a ela uma.

A história da tecnologia mostra que nem toda inovação que surge como revolucionária se sustenta ao longo do tempo. Redes, dispositivos e plataformas já celebrados como transformadores acabaram relegados ao papel de curiosidades históricas. O entusiasmo em torno da “socialização da IA” pode seguir esse mesmo caminho.

Sobre Diego Nogare:

Profissional com mais de 25 anos de experiência na área de Dados, com foco em Inteligência Artificial e Machine Learning desde 2013. É mestre e doutor em Inteligência Artificial pela Universidade Presbiteriana Mackenzie. Ao longo da carreira, passou por grandes empresas como Microsoft, Deloitte, Bayer e Itaú. Neste último, liderou a estratégia de migração da plataforma de IA para a nuvem, entregando uma solução completa de desenvolvimento em IA para todo o banco.