- Já faz mais de dois anos desde o lançamento do ChatGPT, e os grandes modelos de linguagem (LLMs) evoluíram de um conceito inovador para um dos maiores golpes do século 21
- Sam Altman, CEO da OpenAI, inflou essa bolha para vender LLMs a uma economia que busca explorar ou substituir o trabalho humano
- LLMs têm casos de uso em programação ou busca, mas o fato de algumas pessoas usarem software baseado em LLM não prova que a IA generativa seja sustentável nem uma indústria real de trilhões de dólares
- Esta conversa ficou tão cansativa que vou registrar algumas refutações para não ter que repetir tudo de novo
- “Ed” se refere ao próprio autor, Edward Zitron
“Ed, existem vários tipos de inteligência artificial”
- “Eu já sei” Estou falando de “Generative AI” neste momento
“Ed, o ChatGPT tem 300 milhões de usuários. Isso não quer dizer que a indústria já se provou?”
- “Ter muitos usuários não garante a sustentabilidade real do mercado” O ChatGPT foi superdimensionado por toda cobertura da mídia, e há pontos duvidosos que entram em choque com as estatísticas reais
- “Sejam 3 milhões ou 300 milhões, esse número por si só não prova nada” 300 milhões de usuários é apenas o tipo de coisa que pode acontecer quando o produto mais comentado está disponível de graça
- “Se olharmos métricas concretas, como taxa de conversão de usuários mensais para pagantes, a chance é de que a viabilidade do negócio seja baixa” Por isso, é difícil confiar cegamente no número bruto de usuários
“Ed, o ChatGPT ainda está no começo. Se esperarmos, ele não vai melhorar?”
- “Já se passaram mais de dois anos com investimentos e atenção em larga escala” A pesquisa baseada em Transformers começou em 2017, e bilhões de dólares já foram despejados nisso
- “Mesmo assim, ainda não existe um verdadeiro ‘killer app’” Ainda não há um caso de uso imediato e amplo como houve com Cloud Computing ou com os smartphones
- “Apesar de quase nunca ter existido uma startup que recebeu tanta atenção pública quanto essa, os resultados concretos seguem escassos” Depois de mais de dois anos de investimento e divulgação concentrados, ainda não aparece um produto que todo mundo realmente precise usar
“Ed, o ChatGPT é o momento iPhone da IA generativa. Não seria o maior lançamento de software da história?”
- “O iPhone mudou o conceito de telefone e computador, mas o ChatGPT não fez isso” Diferentemente da vasta nova indústria criada pelo iPhone, não se vê nenhum serviço essencial surgido por causa da IA generativa
- “Se o ChatGPT desaparecesse amanhã, isso causaria um grande impacto no dia a dia?” O autor acredita que, para ‘a maioria das pessoas’, o impacto seria mínimo
- “Até a ‘receita de IA’ da Microsoft não é lucro real, mas um somatório amplo e vago” As big techs promovem IA, mas isso não está se convertendo em lucro claro nem em inovação palpável para toda a indústria
“Ed, no fim das contas isso não vai ser resolvido algum dia?”
- “Eu quero saber quando isso vai ser resolvido” Tanto a OpenAI quanto a Anthropic queimam bilhões de dólares por ano sem um modelo claro de geração de receita
- “As alegações deles (‘os custos vão cair logo’, ‘em alguns anos teremos lucro’) não passam de projeções internas” Na prática, não há um plano concreto de solução
- “Fica a dúvida se Anthropic e OpenAI podem continuar queimando dinheiro assim, comprometendo o futuro com essa estrutura”
“Ed, afinal, o que diabos estamos fazendo?”
- “OpenAI e Anthropic acumulam prejuízos gigantescos ao mesmo tempo em que dizem que terão lucro por volta de 2027” Mas a base concreta para isso é fraca
- “Dario Amodei (Anthropic) afirma que em 2027 tudo será possível, mas o caminho específico até lá é nebuloso” O autor vê isso como otimismo excessivo
- “Segundo os materiais das empresas, áreas como receita de API seriam centrais, mas é questionável se isso sozinho consegue cobrir dezenas de bilhões de dólares”
- Em resumo, o texto levanta a dúvida fundamental: “A indústria de IA generativa é realmente sustentável e significativa?”
“Ed, o que esses idiotas estão realmente fazendo?”
- “Todo mundo está obcecado com modelos de ‘Reasoning’ e recursos avançados como ‘Chain-of-thought’, mas é duvidoso que isso leve a uma mudança realmente inovadora” Modelos open source como o DeepSeek também surgem, tornando a concorrência ainda mais acirrada
- “O novo recurso ‘Deep Research’ da OpenAI busca material na web e monta relatórios, mas o valor prático cai por causa da baixa confiabilidade das fontes e de citações repetitivas” Na prática, é difícil chamar isso de ‘pesquisa’
- “Esses produtos de IA generativa, no geral, são pesados e caros, e acabam apenas produzindo ‘resultados’ longos e vistosos” Isso dificilmente parece pesquisa de verdade
“Ed, sinto que vou enlouquecer”
- “Muitos veículos de mídia e investidores falam como se a IA generativa fosse mudar tudo muito em breve, mas o nível dos produtos é raso e a receita é pequena”
- “CEOs dizem para assustar as pessoas que a IA vai substituir empregos, mas as evidências concretas são fracas” Isso parece mais um exagero para sustentar o preço das ações
- “Quando essa bolha estourar, o impacto pode ser ainda maior que o da bolha da internet” O argumento é que só aumentam os efeitos colaterais, como desperdício de investimento em massa, de recursos ambientais e de infraestrutura, além da insegurança no emprego
- “Fica a dúvida se isso é mesmo o futuro ou apenas um gigantesco golpe”
- Ainda não se vê um “killer app” realmente prático e relevante, e as empresas também estão arcando com custos enormes enquanto operam no prejuízo
- Em comparação com a cobertura da mídia e o marketing das empresas, o valor percebido na prática não parece tão grande, e a sustentabilidade de longo prazo também é questionada
- De modo geral, o autor avalia o mercado atual de IA generativa como algo mais próximo de um ‘Con’ (golpe)
12 comentários
Se você usar modelos de raciocínio direito, eles são absurdamente poderosos.. Eles criam casos de teste sozinhos, rodam, sugerem técnicas de otimização para incluir e fazem uma bagunça danada mesmo.
No meu caso, isso virou completamente do avesso a forma como pesquiso e aprendo sobre o que não conheço, e estou trabalhando em um ritmo e de um jeito totalmente diferentes de seis meses atrás, não só para programar, mas até na própria forma de definir a direção técnica de um projeto. Sem falar no ganho de produtividade.
Até apenas 1 ano atrás, quando eu via por perto alguém que idolatrava código gerado por IA, surgiam umas 200 interrogações na minha cabeça; então, para alguém como eu, as mudanças recentes são realmente chocantes.
Dito de outra forma, comparado à IA, o smartphone é que no fim das contas não passa de um telefone com navegador web acoplado, não é nada demais, né?
Quando a gente usa na prática, às vezes realmente dá a sensação de ser uma espécie de vidente.
Quem por acaso conseguiu um resultado bom fica impressionado e sai divulgando por todo lado, enquanto a maioria que recebeu respostas insatisfatórias ou até totalmente erradas acaba deixando passar pensando "bom, ainda está nesse nível mesmo"...
Mesmo deixando de lado as emoções e reações que parecem cansadas do
hypee do FOMO, acho que ainda há implicações suficientes sobre como lidar com novas tecnologias.Lembrei de um artigo que registrava o retrato da época em que a tecnologia de automação da lavagem foi introduzida, nas décadas de 1980 e 1990, então cito mais um trecho.
https://m.imaeil.com/page/view/2019101522053521827
Ah, então era por isso que existiam lojas com nomes como lavagem/limpeza de computadores. Engraçado.
Concordo com algumas partes e também acho que há certo exagero em outras, mas o texto passa uma sensação de agressividade excessiva. É como se a conclusão já estivesse definida desde o início e o desenvolvimento fosse conduzido com base nisso.
> Ed às vezes aponta coisas boas, mas ele está muito irritado com as grandes empresas de tecnologia, e a raiva dele frequentemente atrapalha a mensagem
Vejam o comentário abaixo no Hacker News tendo essa frase em mente. rsrs
Quando olho para as ferramentas de desenvolvimento de hoje em dia, do ponto de vista de um desenvolvedor já me parece que surgiu um aplicativo matador suficiente, mas do ponto de vista de quem não é desenvolvedor, acho que também dá para sentir dessa forma.
É lamentável ler um texto que, justamente quando o sol está nascendo e a penumbra ainda paira, pergunta em que isso é melhor do que uma lamparina.
Se há uma coisa em que concordo com o autor, é que eu não apostaria na vitória da OpenAI, nem da Anthropic, nem da xAI, nem do Google ou da MS. É extremamente incerto quais empresas vão ganhar dinheiro e quais não vão.
Mas parece claro que, nos próximos anos, será inevitável um aumento abrupto na produtividade de todo trabalho intelectual. Se isso vai rodar em equipamento local ou em servidores remotos, se vai funcionar de graça ou pago, eu não sei. No entanto, mesmo que todas as empresas de IA de hoje fracassem em monetizar e acabem derrotadas, a mudança que o mundo sofreu com o capital que elas investiram não vai desaparecer. Tenham lucro em 2027 ou entrem em falência, o mundo muda.
É um comentário com o qual me identifico muito. Eu já virei o tipo de pessoa que não consegue programar sem o Cursor.
Mas ainda acho que a questão de custo-benefício da IA é grande, então também não estou apostando na vitória de nenhuma empresa.
Nossa, agora eu já virei alguém que não consegue programar sem IA....
Opiniões do Hacker News
Se meu Android ou iPhone sumisse, eu sentiria como se tivesse viajado no tempo um século para trás. Se a busca do Google desaparecesse, eu não conseguiria mais trabalhar. Se a nuvem desaparecesse, eu não conseguiria mais criar apps. Não haveria solução além de ir à biblioteca
Fico um pouco chocado com o quanto existe de reação negativa a LLMs entre desenvolvedores. Como ferramenta nova, ela exige aprendizado e às vezes não é tão boa, mas qualquer pessoa que tenha usado uma IDE com assistência real de codificação embutida (por exemplo: modo Copilot no VS Code — não o modo Chat, usando Claude 3.5) sabe que, sinceramente, não é muito pior do que um desenvolvedor júnior e é 100x mais rápida. Se o código estiver ruim, você joga fora e tenta de novo 10 segundos depois. Como desenvolvedor muito experiente, o ganho de velocidade é enorme. Há 6 meses era horrível. Fico imaginando o quanto isso vai melhorar em 1 ou 2 anos. Ainda não consegue rodar testes unitários, nem ler erros de console, nem acessar dicas da IDE, mas ainda assim gera código correto na maior parte do tempo. Com integração mais profunda, vai continuar melhorando
Tirando o hype e as anedotas, a IA generativa ficou parada no mesmo lugar por meses. A "grande novidade" que eles conseguiram foi fazer grandes modelos de linguagem "pensarem" usando "raciocínio"
A direção está correta
/completionsé simplesmente só +10% ou um helper meio desajeitadoEste é um dos textos mais enviesados que já li. Há meses, Ed vem prevendo que a bolha da IA vai estourar "a qualquer momento" e cita com frequência a receita das empresas de IA como sinal de que os produtos não são viáveis. As avaliações se baseiam principalmente no progresso de P&D, e não na teoria de que a adoção ampla dos produtos existentes vá aumentar. Acho que a situação atual deve ser vista como uma competição de P&D entre agentes individuais
A pergunta é: o que a IA generativa realmente fez, e onde estão os produtos?
Ed às vezes levanta pontos bons, mas ele está muito irritado com as big techs, e essa irritação frequentemente atrapalha a mensagem
Grande parte do nosso problema vem do fato de que é possível criar uma "empresa" com um modelo de negócio que perde dinheiro até conseguir fazer lavagem cerebral em todo mundo para achar que o "produto" é bom. Num mundo normal, essas empresas fracassariam e a IA continuaria avançando ao longo de anos ou décadas por meio de pequenos fracassos e pequenos sucessos. Em vez disso, como alguns poucos ricos estão dispostos a apostar, uma enxurrada de absurdos é despejada no mercado
E ainda não existe um killer app! Não existe um produto que todo mundo ame, nenhum momento iPhone