Claude já está a criar os seus próprios sucessores, mas o verdadeiro piloto automático ainda está muito longe
O desenvolvimento da IA está a começar a tornar-se um processo algo circular. A Anthropic revelou que Claude já «lidera» 26% do trabalho de investigação e desenvolvimento da empresa na área da IA. Em fevereiro, esse valor era inferior a 1%. Mais impressionante ainda, a IA participa, pelo menos como colaboradora, em mais de 90% do trabalho de desenvolvimento da Anthropic.
Antes de nos deixarmos levar pela ficção científica, importa, contudo, definir os termos. Claude não está sentado num laboratório digital a decidir de forma independente qual o próximo modelo a desenvolver, que será mais inteligente do que ele próprio.
A Anthropic utiliza uma escala de automatização entre AL0 e AL5. O nível AL4, ou «lidera», significa que a IA recebe de uma pessoa uma tarefa geral e consegue realizar sozinha a maior parte do trabalho, do início ao fim. Uma pessoa acompanha o trabalho, mas já não precisa de especificar antecipadamente cada etapa. O nível AL5 corresponderia a uma autonomia total, sem intervenção humana, e Claude ainda não atingiu esse patamar em nenhuma área do trabalho de desenvolvimento avaliado pela Anthropic.
O salto de 1% para 26% é mais importante do que o título apelativo
O mais notável nem sequer é o atual valor de 26%, mas sim a rapidez da mudança. Ainda em fevereiro, a percentagem de trabalho liderado por Claude era inferior a 1%.
Isto cria um ciclo de retroalimentação bastante interessante no desenvolvimento da IA. Um modelo melhor ajuda investigadores e engenheiros a criar o modelo seguinte, que, por sua vez, deverá conseguir assumir uma parcela ainda maior do trabalho envolvido no desenvolvimento da geração subsequente.
Um exemplo recente da própria Anthropic mostra o que esta divisão do trabalho significa na prática. Em menos de quatro semanas, Claude otimizou mais de 30 modelos de código aberto para modelação biomolecular, tornando-os, em média, cerca de quatro vezes mais rápidos.
Portanto, já não se trata apenas de um chatbot escrever algumas linhas de código Python para um engenheiro. É possível atribuir aos agentes conjuntos de tarefas cada vez maiores e mais completos.
Cerca de 30 000 agentes de IA trabalham em simultâneo no laboratório da Anthropic
A escala torna a história ainda mais interessante. Na plataforma interna mais utilizada da Anthropic, cerca de 30 000 agentes trabalham em simultâneo em tarefas de investigação e engenharia. A empresa controla a atividade destes agentes através de sistemas de segurança automatizados.
Este é um bom exemplo do aspeto que a «IA no trabalho» começa a assumir na realidade. Uma janela de conversa com Claude não é particularmente entusiasmante. Dezenas de milhares de agentes a resolver tarefas em paralelo são.
A Anthropic sublinha a importância da supervisão porque, quanto maiores forem as tarefas atribuídas aos agentes, mais importantes se tornam as decisões que estes tomam durante o trabalho. A certa altura, a questão deixa de ser se o modelo escreveu a linha de código correta e passa a ser qual foi, desde logo, a linha de investigação que escolheu.
O valor deve, ainda assim, ser encarado com alguma cautela
Os 26% não resultam de uma auditoria independente nem constituem uma norma universal do setor. A métrica foi desenvolvida pela Anthropic, e a própria empresa reconhece que utiliza os seus modelos para avaliar os sistemas. Isto pode criar uma situação em que o modelo avaliador comete os mesmos erros que o modelo avaliado. Além disso, os laboratórios de IA ainda não dispõem de uma metodologia comum que permita comparar de forma justa e lado a lado os valores da Anthropic, da OpenAI e da Google DeepMind.
Seria, por isso, prematuro afirmar que Claude já realiza um quarto do trabalho dos investigadores da Anthropic ou que se desenvolve de forma autónoma.
Uma conclusão muito mais rigorosa — e, na verdade, mais interessante — é esta: numa parcela cada vez maior do desenvolvimento de IA de ponta, os humanos estão a passar do papel de executantes diretos para o de responsáveis pela definição de tarefas e pela supervisão.
Se, segundo a métrica da Anthropic, Claude conseguia liderar menos de 1% do trabalho de desenvolvimento em fevereiro e já liderava 26% em agosto, esta curva é o principal indicador a acompanhar em futuros relatórios. Uma IA que ajuda a criar a IA seguinte já não é uma ideia teórica. Por enquanto, continua simplesmente a precisar de uma pessoa ao seu lado.
