Quando a OpenAI apresentou o ChatGPT ao mundo em 2022, ela trouxe a inteligência artificial generativa para o mainstream e iniciou um efeito bola de neve que levou à sua rápida integração na indústria, na pesquisa científica, na assistência médica e na vida cotidiana das pessoas que usam a tecnologia.

O que vem a seguir para esta ferramenta poderosa, mas imperfeita?

Com essa questão em mente, centenas de pesquisadores, líderes empresariais, educadores e estudantes se reuniram no Auditório Kresge do MIT para o simpósio inaugural do MIT Generative AI Impact Consortium (MGAIC) em 17 de setembro para compartilhar insights e discutir o futuro potencial da IA generativa.

“Este é um momento crucial — a IA generativa está evoluindo rapidamente. É nosso trabalho garantir que, à medida que a tecnologia avança, nossa sabedoria coletiva acompanhe o ritmo”, disse o Reitor do MIT, Anantha Chandrakasan, ao dar início ao primeiro simpósio do MGAIC, um  consórcio de líderes da indústria e pesquisadores do MIT lançado em fevereiro para aproveitar o poder da IA generativa para o bem da sociedade.

Ressaltando a necessidade crítica desse esforço colaborativo, a presidente do MIT, Sally Kornbluth, disse que o mundo está contando com professores, pesquisadores e líderes empresariais como os do MGAIC para enfrentar os desafios tecnológicos e éticos da IA generativa à medida que a tecnologia avança.

“Parte da responsabilidade do MIT é manter esses avanços em andamento para o mundo. … Como podemos gerenciar a magia [da IA generativa] para que todos possamos confiar nela com segurança para aplicações críticas no mundo real?”, disse Kornbluth.

Para o palestrante principal Yann LeCun, cientista-chefe de IA da Meta, os avanços mais empolgantes e significativos em IA generativa provavelmente não virão de melhorias ou expansões contínuas de grandes modelos de linguagem como Llama, GPT e Claude. Por meio de treinamento, esses enormes modelos generativos aprendem padrões em enormes conjuntos de dados para produzir novos resultados.

Em vez disso, LuCun e outros estão trabalhando no desenvolvimento de “modelos de mundo” que aprendem da mesma forma que uma criança — vendo e interagindo com o mundo ao seu redor por meio de estímulos sensoriais.

“Uma criança de 4 anos viu tantos dados por meio da visão quanto o maior LLM. … O modelo mundial se tornará o componente-chave dos futuros sistemas de IA”, disse ele.

Um robô com esse tipo de modelo de mundo poderia aprender a realizar uma nova tarefa sozinho, sem treinamento. LeCun vê os modelos de mundo como a melhor abordagem para as empresas desenvolverem robôs inteligentes o suficiente para serem úteis no mundo real.

Mas mesmo que os futuros sistemas de IA generativa se tornem mais inteligentes e mais humanos por meio da incorporação de modelos mundiais, LeCun não se preocupa com robôs escapando do controle humano.

Cientistas e engenheiros precisarão criar barreiras para manter os futuros sistemas de IA no caminho certo, mas, como sociedade, já fazemos isso há milênios, criando regras para alinhar o comportamento humano com o bem comum, disse ele.

O palestrante principal Tye Brady, tecnólogo-chefe da Amazon Robotics, também discutiu como a IA generativa pode impactar o futuro da robótica.

Por exemplo, a Amazon já incorporou tecnologia de IA generativa em muitos de seus armazéns para otimizar a maneira como os robôs viajam e movimentam materiais para agilizar o processamento de pedidos.

Ele espera que muitas inovações futuras se concentrem no uso de IA generativa em robótica colaborativa, construindo máquinas que permitam que os humanos se tornem mais eficientes.

“A GenAI é provavelmente a tecnologia mais impactante que já testemunhei em toda a minha carreira em robótica”, disse ele.

Outros apresentadores e painelistas discutiram os impactos da IA generativa nos negócios, desde grandes empresas como Coca-Cola e Analog Devices até startups como a empresa de IA de saúde Abridge.

Vários membros do corpo docente do MIT também falaram sobre seus projetos de pesquisa mais recentes, incluindo o uso de IA para reduzir ruído em dados de imagens ecológicas, projetando novos sistemas de IA que mitigam preconceitos e alucinações e permitindo que os LLMs aprendam mais sobre o mundo visual.

Depois de um dia explorando novas tecnologias de IA generativa e discutindo suas implicações para o futuro, o colíder do corpo docente do MGAIC, Vivek Farias, professor Patrick J. McGovern na MIT Sloan School of Management, disse que esperava que os participantes saíssem com "uma sensação de possibilidade e urgência para tornar essa possibilidade real".