EiSe 2024 foi o ano dos grandes modelos de linguagem (LLM), 2025 parece o ano dos “agentes” de IA. Estes são sistemas quase inteligentes que aproveitam os LLMs para ir além dos seus truques habituais de gerar texto plausível ou responder a solicitações. A ideia é que um agente possa receber uma meta de alto nível (possivelmente até vaga) e dividido em uma série de etapas executáveis. Depois de “compreender” o objetivo, você poderá traçar um plano para alcançá-lo, assim como um ser humano faria.
A CFO da OpenAI, Sarah Friar, explicou recentemente então para o Tempos financeiros: “Eu poderia ser uma pesquisadora, uma assistente útil para pessoas comuns, mães que trabalham como eu. Em 2025, veremos a implantação dos primeiros agentes de grande sucesso que ajudam as pessoas no seu dia a dia.” Ou é como ter um assistente digital “que não apenas responde às suas instruções, mas é capaz de aprender, adaptar-se e, talvez o mais importante, tomar medidas significativas para resolver problemas em seu nome”. Em outras palavras, Miss Moneypenny tomando esteróides.
Então, por que esses Moneypennys automatizados são subitamente vistos como a próxima grande novidade? Poderia ter algo a ver com o facto de a indústria tecnológica ter gasto biliões de dólares na criação de LLMs colossais sem, até agora, nenhum retorno plausível desse investimento à vista? Isso não quer dizer que os LLMs sejam inúteis; Para pessoas cujo trabalho envolve linguagem, eles podem ser muito úteis. E os programadores de computador os consideram muito úteis. Mas para muitas indústrias, por enquanto ainda parecem uma solução em busca de um problema.
A chegada de agentes de IA pode mudar isso. Usar LLMs como blocos de construção de agentes virtuais que podem executar com eficiência muitas das sequências de tarefas complexas que constituem o “trabalho” em organizações em todo o mundo pode ser irresistível. Ou assim pensa a indústria de tecnologia. E o mesmo acontece, claro, com a McKinsey, a megaempresa de consultoria que fornece o hino subliminar que os CEO invariavelmente cantam. Agente de IA, Bolhas McKinsey“está passando do pensamento para a ação” à medida que “agentes” habilitados para IA que usam modelos básicos para executar fluxos de trabalho complexos e de várias etapas são adotados em um mundo digital.
Se isso é realmente o que vai acontecer, então talvez tenhamos que repensar as nossas suposições sobre como a IA mudará o mundo. No momento, o que mais nos deixa obcecados é o que a tecnologia fará aos indivíduos ou à humanidade (ou a ambos). Mas se a McKinsey & Co estiver certa, então o impacto mais profundo a longo prazo poderá advir da forma como os agentes da IA mudam as empresas (que, afinal de contas, são na verdade máquinas para gerir a complexidade e transformar informação em decisões).
O cientista político Henry Farrell, um observador astuto destas coisas, suspeitou desta possibilidade. LLM, ele argumenta“Eles são motores para resumir e tornar úteis grandes quantidades de informações.” Como a informação é o combustível que alimenta as grandes corporações, elas adotarão qualquer tecnologia que forneça uma maneira mais inteligente e contextual de gerenciar Informação – ao contrário do mero dados que atualmente processo. Assim, diz Farrell, as empresas irão “implementar o LLM de maneiras que parecem enfadonhas e técnicas, exceto para aqueles imediatamente envolvidos, para melhor ou para pior, mas que são realmente importantes. Grandes organizações moldam nossas vidas! À medida que eles mudam, nossas vidas também mudarão, de inúmeras maneiras aparentemente chatas, mas significativas.”
A certa altura do seu ensaio, Farrell compara este impacto transformador “enfadonho e técnico” dos LLMs à forma como planilha humilde Eles remodelaram grandes organizações. Isso causou um explosão gentil por Dan Davies, economista e ex-analista do mercado de ações cujo livro A máquina da irresponsabilidade Foi uma das surpresas mais agradáveis deste ano. Ele observa que as planilhas “tornaram possível um estilo de trabalho completamente novo para o setor financeiro de duas maneiras”. Em primeiro lugar, permitiu a criação de modelos financeiros muito maiores e mais detalhados e, portanto, uma forma diferente de orçamentar, compilar planos de negócios, avaliar opções de investimento, etc. E em segundo lugar, a tecnologia permitiu-nos trabalhar de forma iterativa. “Em vez de pensar sobre quais suposições faziam mais sentido para os negócios e depois sentar para projetá-las, o Excel (produto de planilha da Microsoft) incentivou você a simplesmente definir as previsões e depois sentar e modificar as suposições para cima e para baixo até obter uma resposta. eu poderia conviver. Ou, pelo menos, uma resposta com a qual seu chefe poderia conviver.”
A moral dessa história é clara. A planilha era uma tecnologia revolucionária quando apareceu pela primeira vez em 1978, assim como Bate-papoGPT foi em 2022. Mas agora é rotina e parte integrante da vida da organização. A chegada de “agentes” de IA construídos a partir de modelos semelhantes aos do GPT parece seguir um padrão semelhante. Por sua vez, as organizações que os absorveram também evoluirão. E então o mundo poderá eventualmente redescobrir aquele famoso ditado atribuído ao colega de Marshall McLuhan, John Culkin: “Nós moldamos as nossas ferramentas e depois as ferramentas moldam-nos.”
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Falando sobre economia
Transcrição de uma entrevista fascinante com o notável economista Ha-Joon Chang, sobre economia, pluralismo e democracia.
AI ou A-não
“Os falsos confortos do ceticismo em IA” é um ensaio vigoroso por Casey Newton sobre os dois “campos” nos argumentos de IA.
O que Trump fez a seguir
“Eu tenho um plano astuto…” A entrada do blog de Charlie Stross é um esboço para uma história verdadeiramente distópica após a posse de Trump.
