As redes sociais tendem a enquadrar o debate sobre a IA em duas caricaturas: (A) Céticos que pensam que os LLMs estão condenados e que a IA é apenas uma grande hype. (B) Fanáticos que acreditam que temos todos os ingredientes e que a superinteligência é iminente. Mas se você ler o que os principais pesquisadores realmente dizem (além das manchetes), há uma quantidade surpreendente de convergência: 1) O paradigma atual é provavelmente suficiente para um impacto econômico e social massivo, mesmo sem mais avanços de pesquisa. 2) Mais avanços de pesquisa provavelmente são necessários para alcançar AGI/ASI. (Aprendizagem contínua e eficiência de amostra são dois exemplos que os pesquisadores costumam apontar.) 3) Provavelmente vamos descobrir isso e chegar lá dentro de 20 anos. @demishassabis disse talvez em 5-10 anos. @fchollet disse recentemente cerca de 5 anos. @sama disse que ASI é possível em alguns milhares de dias. @ylecun disse cerca de 10 anos. @ilyasut disse 5-20 anos. @DarioAmodei é o mais otimista, dizendo que é possível em 2 anos, embora também tenha dito que pode levar mais tempo. Nenhum deles está dizendo que ASI é uma fantasia, ou que provavelmente está a 100+ anos de distância. Muito do desacordo está no que esses avanços serão e quão rapidamente eles virão. Mas, considerando tudo, as pessoas na área concordam em muito mais do que discordam.

Hoje, nós da @OpenAI estamos lançando o GPT-5.1-Codex-Max, que pode trabalhar autonomamente por mais de um dia com milhões de tokens. O pré-treinamento não atingiu um limite, e o mesmo se aplica ao cálculo em tempo de teste. Parabéns aos meus colegas @kevinleestone e @mikegmalek por ajudarem a tornar isso possível!

Poucos são tão qualificados como @zicokolter para ensinar um curso moderno de IA. Ele é chefe do departamento de aprendizado de máquina na @CarnegieMellon e membro do conselho da @OpenAI. Os cursos de Introdução à IA precisavam urgentemente de uma atualização com a ascensão do aprendizado profundo. Fico feliz em ver isso acontecer na CMU!