Ao longo dos últimos anos, os temas que fui abordando nesta coluna procuraram acompanhar a evolução da transformação digital, com um fio condutor que procura ir para além do deslumbramento tecnológico e ter uma visão mais alargada da inovação. E que, se muitas vezes aparenta ser sobretudo uma transformação tecnológica, tem na verdade muitas outras dimensões, algumas bastante mais complexas.

Muitas destas dimensões refletem a preocupação com a capacidade das organizações se adaptarem a um mundo cada vez mais incerto e que, a cada dia que passa, muda muito e de forma cada vez mais célere. No caso da Inteligência Artificial, estes últimos anos trouxeram todas as dúvidas possíveis, começando por questionar-se sobre o que seria verdadeiramente capaz de fazer ou mudar. Depois, a interrogação sobre quem a controlaria, como deveria ser regulada, de que forma poderia coexistir com valores humanos, etc. E foi aqui que entraram as questões não tecnológicas, das competências digitais, da ética, da regulamentação, entre muitas outras.

E como somos surpreendidos todos os dias, há uma ideia apresentada recentemente pela Anthropic que acrescenta uma nova dimensão a esta reflexão. A Anthropic é a empresa norte-americana de IA conhecida pelo modelo Claude que, num artigo intitulado “When AI Builds Itself”, defende que estamos a entrar numa fase em que a própria IA começa a assumir um papel relevante no desenvolvimento das gerações seguintes de sistemas de IA.

Este processo de melhoria recursiva significa que estes sistemas ajudam a construir sistemas ainda mais complexos, mais eficientes. Claro que uma parte crescente do desenvolvimento de sistemas de IA já é assistida por outros sistemas de IA, o que acelera significativamente os ciclos de inovação, mas este conceito está muito para além disso.
Durante décadas, o avanço da tecnologia seguiu uma lógica relativamente linear. O ser humano desenvolvia software, melhorava algoritmos e aumentava a capacidade dos sistemas.

A inovação acontecia através de trabalho humano, foi assim desde a criação do modelo abstrato de computação em 1936 – a máquina de Alan Turing, a base teórica para máquinas capazes de pensar, uma das bases filosóficas da IA, até aos modelos generativos de hoje que ajudam diretamente na programação, na investigação e em muitas outras áreas.

A Anthropic refere o potencial desta recursividade para avanços científicos, para criar maior produtividade e potenciar novas descobertas. Sistemas com autonomia, capazes de escrever código, fazer investigação e acelerar o desenvolvimento científico, podendo contribuir para resolver problemas que hoje parecem demasiado complexos.

Não sabemos a que ritmo se poderá desenvolver este “autoaperfeiçoamento recursivo” descrito pela Anthropic nem se se concretizará desta forma ou de outra. A própria empresa afirma que ainda não chegámos a um ponto crítico e que o resultado não é inevitável. Mas há algo que parece já evidente: estamos a aproximar-nos de um momento em que o desafio principal poderá ser deixar de ser o desenvolvimento de tecnologia e viver com tecnologia que evolui mais depressa do que em qualquer outra época da história. Hoje, sabemos que, se as máquinas passassem hipoteticamente a colaborar de forma ativa na construção das máquinas seguintes, a velocidade da inovação deixaria de depender apenas da capacidade humana. E o desafio passaria a ser como evitar que a velocidade da inovação ultrapasse a velocidade da governação.