Um sinal de que ainda estamos muito no começo da evolução da IA é o quanto de trabalho pesado ainda resta para o usuário descobrir. Como lamenta o fundador do Community Leadership Core, Jono Bacon, até mesmo o próprio ato de “precisar escolher entre modelos (de linguagem grande)” para executar uma consulta é “complexo e confuso para a maioria das pessoas”. Depois de escolher o modelo “certo” (seja lá o que isso signifique), você ainda precisa fazer todo tipo de trabalho para que o modelo retorne resultados relevantes (e esqueça sobre obter resultados consistentes — isso não é realmente um recurso dos LLMs atuais).
Dito isso, quando perguntei ao cofundador da RedMonk, James Governor, se a IA/genAI havia perdido seu brilho, sua resposta foi um enfático “Não”. Podemos estar atualmente sentados no vale da desilusão (minha frase, não dele), mas isso é apenas porque estamos seguindo a mesma linha do tempo que todas as novas tecnologias importantes parecem tomar: da indiferença à adoração, ao desprezo e à adoção geral. Alguns desenvolvedores de software já estão pulando para essa última fase; para outros, as coisas levarão mais tempo.
Eventualmente consistente
Já está claro há algum tempo que a IA levaria tempo para realmente atingir seu ritmo. Quer dizer, tudo o que é preciso é uma pequena brincadeira com algo como Midjourney para criar uma imagem antes de você perceber, como Governor fez, que “a maioria da arte da IA tende ao kitsch”. Isso é porque os computadores não sabem como é uma boa arte? Como observa Grady Booch, o resmungão inveterado da IA, às vezes fingimos que a IA pode raciocinar e pensar, mas nenhuma das duas coisas é verdade. Em contraste, “o pensamento humano e a compreensão humana não são meros processos estatísticos como os LLMs, e afirmar que são representa um profundo mal-entendido da singularidade requintada da cognição humana”.
