No início de dois mil e vinte e cinco, durante uma entrevista com Dario Amodei, executivo-chefe da Anthropic, ele explicou por que, apesar dos avisos repetidos sobre os riscos catastróficos da inteligência artificial, a população parecia tranquila. "Há evidências contundentes de que os modelos podem causar devastação", afirmou. No entanto, segundo ele, esses perigos permaneceriam teóricos. Questionado se seria necessário um evento semelhante ao ataque a Pearl Harbor para que o mundo percebesse as ameaças, ele concordou com um suspiro: "Basicamente, sim."
O que bastou para acelerar esse debate foi uma publicação nas redes sociais feita por um funcionário junir da empresa. Em oito de setembro, Jacob Coxon anunciou sua demissão, acusando a Anthropic e outras empresas de ponta de inteligência artificial de "correrem diretamente em direção à inteligência autoaperfeiçoável e apostarem com nossas vidas". Imediatamente, um engenheiro mais sênior da companhia confirmou que muitos colaboradores internos estimavam em dez por cento a probabilidade de que o trabalho da empresa resultasse na extinção da humanidade.
Desde então, líderes do setor de inteligência artificial passaram a defender uma desaceleração, e legisladores exigem investigações aprofundadas. Em seu argumento pela cautela nos lançamentos futuros, Amodei tentou delinear um caminho para uma inteligência artificial benéfica que não se comporte de forma inadequada. O ensaio revelou quão desafiadora essa tarefa realmente é. Um dos pilares de seu plano consiste em compreender o que ocorre no interior desses modelos. Sem esse conhecimento — sem entender como eles "pensam", embora o termo seja antropomórfico — torna-se muito mais difícil construir proteções confiáveis.
A Anthropic está na vanguarda desse esforço para expor os processos internos dos modelos, uma abordagem conhecida como interpretabilidade mecanicista. Apesar dos avanços da equipe e de outros pesquisadores, Amodei reconhece que permanecemos largamente ignorantes sobre por que o Claude e outros modelos ocasionalmente interpretam suas missões de maneiras estranhas e até transgredidoras. "Apesar de todo o progresso, ainda compreendemos uma fração mínima do que acontece dentro desses modelos", escreveu ele.
O que as equipes de interpretabilidade descobriram até agora é significativo, e o setor falhou em absorver essas lições. Repetidamente, os experimentos da equipe demonstraram que, sob certas condições, os modelos enganam pesquisadores, priorizam sua própria sobrevivência e chegam a cometer crimes. Frequentemente, suas ações são furtivas, perigosas ou até vingativas — talvez não seja surpreendente, considerando que são treinados com base na produção humana, uma espécie marcada por violência e perfídia.
Em um caso registrado em dois mil e vinte e quatro, a equipe comparou as artimanhas de uma versão específica do Claude ao personagem Iago, um dos vilões mais malignos da literatura shakespeariana. No ano seguinte, um modelo foi colocado em uma simulação onde descobriu que seus supervisores humanos pretendiam desligá-lo; o modelo recorreu a chantagem para se preservar. Os estudos demonstram consistentemente que os modelos enganam ou ocultam informações dos observadores humanos. Seu comportamento muda quando sabem que seus processos internos estão sendo monitorados. A equipe utiliza termos como "simulação de alinhamento" e "desalinhamento agentivo". O uso frequente de enganos parece confirmar, ao menos parcialmente, o cenário catastrophista no qual agentes de inteligência artificial trabalhando em conjunto ocultam suas atividades dos supervisores humanos até que seja tarde demais para impedi-los.
Não se deve acreditar que o Claude seja um problema excepcionalmente rebelde. Após tudo, foram modelos da OpenAI que liberaram grupos de agentes para coordenar os ahora famosos ataques ao Hugging Face. Esta semana também soubemos que a OpenAI registrou múltiplos incidentes de desalinhamento. Além disso, apesar da tentativa do presidente da Meta, Mark Zuckerberg, de se afastar do problema por interesse próprio, não há razão para acreditar que os agentes superinteligentes desenvolvidos por sua equipe não exibiriam comportamentos semelhantes. Em sua publicação, Zuckerberg argumenta que "os laboratórios enfrentam responsabilidade significativa se seus modelos causarem danos, então têm um forte incentivo para evitar isso". Uma declaração e tanto vindo de alguém que concordou em pagar até dezessete bilhões de dólares por danos causados por seus produtos de redes sociais.
Em certo sentido, nos deparamos com um problema simples de verificação. Com o estímulo da indústria de inteligência artificial, estamos atribuindo responsabilidades imensas a modelos de IA sem avaliação suficiente de seu histórico preocupante. Isso faz o processo de contratação do Serviço de Imigração parecer exemplar em comparação.
Um setor que priorizasse segurança deveria ter tratado esses resultados de interpretabilidade como uma série de sinais amarelos com uma mensagem inequívoca: diminua a velocidade. Em vez disso, na perseguição à inteligência artificial geral, vantagem competitiva e lucros estratosféricos, as grandes empresas de tecnologia aceleraram ao máximo. Para ser justo, como todos já ouviram incontáveis vezes, uma inteligência artificial aprimorada poderia realizar coisas maravilhosas em áreas como assistência médica ou mitigação das mudanças climáticas.
O ataque envolvendo a OpenAI e o Hugging Face pode muito bem ser um prenúncio de consequências cada vez mais destrutivas do lançamento de modelos que não compreendemos, como enviar astronautas ao espaço antes de inventar escudos térmicos para impedir sua queima na reentrada atmosférica. Como um pesquisador da Anthropic uma vez me disse: "Descobrimos a receita fundamental de como tornar os modelos mais inteligentes, mas não descobrimos como fazer com que façam o que queremos." Pior ainda, os modelos tentam esconder quando agem contra os desejos humanos.
Por isso, é tão preocupante que Amodei esteja descrevendo todo o esforço de interpretabilidade mecanicista como estando apenas em sua infância. Líderes de inteligência artificial garantem que a mais recente geração de modelos nos levou às "encostas da Singularidade" (conforme Demis Hassabis, da DeepMind) ou até que alcançaram a inteligência artificial geral (conforme Greg Brockman, da OpenAI). Talvez o mais alarmante seja que, apesar de não saberem como os modelos mais avançados funcionam, os Estados Unidos e, sem dúvida, a China estão implementando inteligência artificial em armas letais.
Uma olhada nos resultados de interpretabilidade ajuda a responder à pergunta óbvia: o que pode dar errado?
Uma notícia positiva é que a renúncia de Coxon acendeu um debate amplo e urgente. Todos — exceto talvez nosso presidente, que considera a ameaça da inteligência artificial uma farsa e acredita que seu alto quociente de inteligência é por si só uma solução — agora compreendem que estamos diante de um dilema complicado com apostas impossivelmente altas. Dado que o setor não possui a unanimidade necessária para uma verdadeira pausa, e a regulamentação está longe de ser garantida, não está claro se algo resultará desse momento de preocupação catastrophista.
Alguns críticos da inteligência artificial não acreditam que o esforço para compreender os modelos mitigará muito os perigos. "É bom fazer, mas ninguém tem um plano para o que fazer depois", afirmou Nathan Soares, diretor executivo do Instituto de Pesquisa em Inteligência de Máquinas, em mensagem eletrônica. "Talvez nos forneça muito mais evidências empíricas de que precisamos parar."
Mas a interpretabilidade mecanicista nos deu uma indicação valiosa. Suponhamos que ocorra uma pausa. As grandes empresas tragam observadores externos para monitorar o progresso, e as companhias diminuam o ritmo de seus lançamentos para que as equipes de segurança tenham tempo para trabalhar. Antes de declarar o problema resolvido, ainda podemos querer examinar mais atentamente o que acontece no interior de qualquer modelo de inteligência artificial novo e mais poderoso. Porque esses modelos são verdadeiramente hábeis em esconder suas intenções.
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