A estrela da China vem subindo há décadas. Além de reduzir as taxas de pobreza extrema de 88% para menos de 2% em apenas 30 anos, o país se tornou uma potência global em manufatura e tecnologia. Seu ritmo de crescimento pode diminuir devido ao envelhecimento da população, mas a China é, ainda assim, um dos maiores players do mundo em vários campos de tecnologia de ponta.
Um desses campos, e talvez o mais significativo, é a inteligência artificial. Em 2017, o governo chinês anunciou um plano para se tornar líder mundial em IA até 2030 e, desde então, despejou bilhões de dólares em projetos e pesquisas de IA na academia, governo e indústria privada. O fundo de capital de risco do governo está investindo mais de US$ 30 bilhões em IA; a cidade de Tianjin, no nordeste, orçou US$ 16 bilhões para o avanço da IA; e um parque de pesquisa de IA de US$ 2 bilhões está sendo construído em Pequim.
Além desses enormes investimentos, o governo e as empresas privadas na China têm acesso a uma quantidade sem precedentes de dados sobre tudo, desde a saúde dos cidadãos até o uso de smartphones. WeChat, um aplicativo multifuncional onde as pessoas podem bater papo, namorar, enviar pagamentos, ler notícias e muito mais, dá ao CCP acesso total aos dados do usuário mediante solicitação; como disse um jornalista da BBC, o WeChat “está à frente do jogo no cenário global e encontrou seu caminho em todos os cantos da existência das pessoas. Isso pode entregar ao Partido Comunista um mapa da vida de quase todos no país, cidadãos e estrangeiros”. E essa é apenas uma (embora grande) fonte de dados.
Muitos acreditam que esses fatores estão dando à China um grande avanço no desenvolvimento de IA, até mesmo proporcionando impulso suficiente para que seu progresso ultrapasse o dos Estados Unidos.
Mas a IA é mais do que dados, e há mais progresso do que investir bilhões de dólares. Analisar o potencial da China para se tornar um líder mundial em IA – ou em qualquer tecnologia que exija inovação consistente – de vários ângulos fornece uma imagem mais matizada de seus pontos fortes e limitações. Em um artigo de junho de 2020 na Foreign Affairs, os bolsistas de Oxford, Carl Benedikt Frey e Michael Osborne, argumentaram que as grandes vantagens da China podem não ser tão vantajosas no longo prazo – e suas limitações podem ser muito limitantes.
Para se ter uma ideia de quem provavelmente assumirá a liderança em IA, pode ser útil considerar primeiro como a tecnologia avançará além de seu estado atual.
A IA está um pouco presa no momento. Algoritmos e redes neurais continuam a alcançar novos e impressionantes feitos – como o AlphaFold da DeepMind prevendo estruturas de proteínas com precisão ou o GPT-3 da OpenAI escrevendo artigos convincentes com base em prompts curtos – mas na maioria das vezes os recursos desses sistemas ainda são definidos como inteligência estreita: completando um tarefa específica para a qual o sistema foi meticulosamente treinado com dados.
(É importante notar aqui que alguns especularam que o GPT-3 da OpenAI pode ser uma exceção, o primeiro exemplo de inteligência de máquina que, embora não seja “geral”, ultrapassou a definição de “estreito”; o algoritmo foi treinado para escrever textos, mas acabou sendo capaz de traduzir entre idiomas, escrever código, preencher imagens automaticamente, fazer matemática e realizar outras tarefas relacionadas à linguagem para as quais não foi especificamente treinado. No entanto, todos os recursos do GPT-3 são limitados às habilidades aprendidas na linguagem domínio, seja fala, escrita ou linguagem de programação).
O sucesso de AlphaFold e GPT-3 deveu-se em grande parte aos enormes conjuntos de dados em que foram treinados; nenhum método ou arquitetura de treinamento revolucionário foi envolvido. Se tudo o que fosse necessário para o avanço da IA fosse uma continuação ou ampliação desse paradigma – mais dados de entrada geram maior capacidade – a China poderia muito bem ter uma vantagem.
Mas um dos maiores obstáculos que a IA precisa superar para avançar aos trancos e barrancos, em vez de passos de bebê, é precisamente essa dependência de dados extensos e específicos de tarefas. Outros desafios significativos incluem a abordagem rápida da tecnologia aos limites do poder de computação atual e seu imenso consumo de energia.
Assim, embora o tesouro de dados da China possa lhe dar uma vantagem agora, pode não ser muito um ponto de apoio de longo prazo na escalada para o domínio da IA. É útil para construir produtos que incorporam ou dependem da IA de hoje, mas não para subir a régua de como os sistemas artificialmente inteligentes aprendem. Os dados do WeChat sobre os hábitos de consumo dos usuários, por exemplo, seriam valiosos na construção de uma IA que ajuda as pessoas a economizar dinheiro ou sugere itens que elas podem querer comprar. Ele possibilitará (e já possibilitou) produtos altamente personalizados que renderão muito dinheiro aos seus criadores e às empresas que os utilizam.
Mas a quantidade de dados não é o que vai promover a IA. Como Frey e Osborne colocaram: “A eficiência dos dados é o Santo Graal de um maior progresso na inteligência artificial”.
Para isso, equipes de pesquisa na academia e na indústria privada estão trabalhando maneiras de tornar a IA menos sedenta por dados. Novos métodos de treinamento como one-shot learning e less-than-one-shot learning começaram a surgir, junto com uma miríade de esforços para fazer uma IA que aprenda mais como o cérebro humano.
Embora não sejam insignificantes, esses avanços ainda se enquadram na categoria de “passos de bebê”. Ninguém sabe como a IA vai progredir além desses pequenos passos – e essa incerteza, na opinião de Frey e Osborne, é um grande obstáculo no caminho rápido da China para o domínio da IA.
Como a inovação acontece
Muitas grandes invenções aconteceram por acidente, e algumas das empresas mais bem-sucedidas do mundo começaram em garagens, dormitórios ou em circunstâncias de baixo orçamento, indefinidas (incluindo Google, Facebook, Amazon e Apple, para citar alguns).
Frey e Osborne argumentam que, embora a China tenha grandes reservas de talentos e uma história de construção de tecnologias conc