De acordo com um painel de centenas de pesquisadores de inteligência artificial, o campo está atualmente seguindo o caminho errado para a inteligência geral artificial.
Essa percepção foi revelada no Painel Presidencial de 2025 da Associação para o Avanço da Inteligência Artificial (AAAI) sobre o Futuro da Pesquisa em IA. O extenso relatório foi elaborado por 24 pesquisadores de IA cuja expertise varia desde a infraestrutura de IA até os aspectos sociais da inteligência artificial.
O relatório incluiu uma principal conclusão para cada seção, bem como uma seção de opinião da comunidade onde os respondentes foram questionados sobre suas próprias opiniões acerca da seção.
A seção sobre “Percepção vs. Realidade da IA”, presidida pelo cientista da computação do MIT Rodney Brooks, fez referência à caracterização do Ciclo de Hype da Gartner, um ciclo de cinco estágios comum para o hype tecnológico. Em novembro de 2024, a Gartner “estimou que o hype em relação à IA Generativa havia passado de seu pico e estava em declínio,” observou o relatório. 79% dos respondentes na seção de opinião da comunidade afirmaram que as percepções públicas atuais sobre as capacidades da IA não correspondem à realidade da pesquisa e desenvolvimento em IA, com 90% dizendo que essa discrepância está prejudicando a pesquisa em IA—74% desse número afirmando que “as direções da pesquisa em IA são impulsionadas pelo hype.”
Inteligência geral artificial (AGI) refere-se à inteligência em nível humano: a inteligência hipotética de uma máquina que interpreta informações e aprende com elas como um ser humano. A AGI é o santo graal do campo, com implicações para automação e eficiência em diversos campos e disciplinas. Considere qualquer tarefa simples que você não deseja gastar muito tempo fazendo, desde planejar uma viagem até arquivar seus impostos. A AGI poderia ser utilizada para aliviar o fardo de tarefas repetitivas, mas também catalisar o progresso em outros campos, desde transporte até educação e tecnologia.
A surpreendente maioria—76% dos 475 respondentes—disse que simplesmente aumentar as abordagens atuais para a IA não será suficiente para gerar AGI.
“No geral, as respostas indicam uma abordagem cautelosa, mas em movimento: os pesquisadores de IA priorizam segurança, governança ética, compartilhamento de benefícios e inovação gradual, defendendo um desenvolvimento colaborativo e responsável em vez de uma corrida rumo à AGI,” escreveu o relatório.
Apesar do hype distorcer o estado da pesquisa—e as abordagens atuais para a IA não colocarem os pesquisadores no caminho mais ideal rumo à AGI— a tecnologia fez avanços significativos.
“Cinco anos atrás, mal poderíamos estar tendo essa conversa – a IA estava limitada a aplicações onde uma alta porcentagem de erros poderia ser tolerada, como recomendações de produtos, ou onde o domínio do conhecimento era estritamente circunscrito, como a classificação de imagens científicas,” explicou Henry Kautz, um cientista da computação da Universidade da Virgínia e presidente da seção do relatório sobre Factualidade e Confiabilidade, em um e-mail ao Gizmodo. “Então, de repente, em termos históricos, a IA geral começou a funcionar e a ganhar atenção pública através de chatbots como o ChatGPT.”
A factualidade da IA está “longe de ser resolvida”, disse o relatório, e os melhores LLMs apenas responderam cerca de metade de um conjunto de perguntas corretamente em um teste de benchmark de 2024. Mas novos métodos de treinamento podem melhorar a robustez desses modelos, e novas maneiras de organizar a IA podem ainda melhorar seu desempenho.
“Acredito que o próximo estágio na melhoria da confiabilidade será a substituição de agentes de IA individuais por equipes cooperativas de agentes que se checam continuamente e tentam manter-se honestos,” acrescentou Kautz. “A maior parte do público geral, assim como a comunidade científica—incluindo a comunidade de pesquisadores de IA—subestima a qualidade dos melhores sistemas de IA hoje; a percepção da IA está, em média, um ou dois anos atrás da tecnologia.”
A IA não está indo a lugar nenhum; afinal, o Ciclo de Hype da Gartner não termina com “desaparecer em obliteração,” mas sim com o “platô de produtividade.” Diferentes arenas de casos de uso de IA têm níveis diferentes de hype, mas com todo o clamor sobre a IA—do setor privado, de funcionários do governo, e até mesmo de nossas próprias famílias—o relatório é um lembrete refrescante de que os pesquisadores de IA estão pensando de forma muito crítica sobre o estado de seu campo. Desde a forma como os sistemas de IA são construídos até as maneiras como são implantados no mundo, há espaço para inovação e melhoria. Como não estamos voltando a um tempo sem IA, a única direção é para frente.