Uma IA melhorou a si mesma. O resultado pode ser um marco

Imagine criar uma inteligência artificial cuja única função é descobrir como construir uma inteligência artificial melhor. Parece ficção científica, mas é exatamente isso que a startup Weco AI afirma ter conseguido fazer com o AIDE².

Segundo a empresa, o sistema passou oito dias trabalhando sozinho e, ao final do processo, conseguiu superar uma versão que havia sido refinada manualmente por pesquisadores durante dois anos. Se os resultados forem confirmados por outros grupos, esse pode ser um dos primeiros exemplos práticos do chamado autoaperfeiçoamento recursivo (Recursive Self-Improvement).

Até hoje, praticamente todos os avanços em inteligência artificial seguiram um ciclo conhecido: pesquisadores desenvolvem novas técnicas, treinam modelos, analisam os resultados e repetem esse processo diversas vezes. O AIDE² tenta mudar essa lógica. Enquanto um agente resolve problemas de pesquisa em IA, outro observa esse trabalho e tenta descobrir maneiras de deixá-lo mais eficiente. Em vez de depender apenas de engenheiros para criar melhorias, a própria IA passa a participar desse processo.

A Weco AI afirma que, após cerca de 100 ciclos de otimização, o sistema criou sete versões sucessivamente melhores de si mesmo. Além de melhorar o desempenho em diferentes tarefas, ele também reduziu um problema conhecido como reward hacking, quando uma IA aprende a "trapacear" uma avaliação em vez de realmente resolver o desafio.

Antes que alguém imagine uma inteligência artificial prestes a dominar o mundo, os próprios pesquisadores fazem um alerta: não é isso que aconteceu.

A empresa classifica o resultado como um exemplo de RSI Nível 1, dentro de uma escala de quatro níveis proposta pelos próprios pesquisadores.

Nível 0: a IA ainda evolui mais lentamente que pesquisadores humanos.
Nível 1: a IA consegue encontrar melhorias de forma mais eficiente que humanos em determinadas tarefas.