O governo dos Estados Unidos exige que o Google venda seu navegador de internet Chrome para limitar o monopólio da empresa nesse mercado, uma medida que abalaria o gigante da tecnologia.
O Departamento de Justiça apresentou essa recomendação antitruste ao juiz federal em Washington, Amit Mehta, que deverá se pronunciar após a condenação do Google por práticas anticompetitivas nas buscas na internet.
Qual seria o impacto para o Google?
“Isso seria um golpe enorme para o Google”, disse o analista Dan Ives, da Wedbush Securities.
O Google oferece buscas gratuitas e gera receita com a segmentação de publicidade e funções para o comércio online. “Seria uma mudança drástica no modelo de negócios da empresa”, afirmou a professora de publicidade Beth Egan, da Universidade de Syracuse.
Vender o Chrome deixaria o Google sem uma fonte importante da qual “eles obtêm muitas informações que podem usar para treinar seus algoritmos” e promover outros serviços como o Maps, explicou Egan.
Lançado em 2008, o Chrome detém cerca de 70% do mercado de buscas online, superando concorrentes como Edge e Safari, desenvolvidos pela Microsoft e Apple, respectivamente.
Mas os especialistas consideram que o Google encontrará uma maneira de se recuperar caso seja forçado a vender o Chrome. “Não acho que perder o navegador vá matar o Google como empresa”, afirmou Egan.
Por exemplo, a Apple implementou no Safari uma limitação drástica dos cookies, os marcadores que permitem às empresas rastrear a navegação dos usuários.
“Os anunciantes disseram: ‘Temos um impasse, mas vamos encontrar uma solução’”, relatou Egan. “E o Google fará o mesmo.”
Quanto vale o Chrome?
Um analista da Bloomberg estima que o Chrome, utilizado por mais de 3 bilhões de pessoas em todo o mundo, poderia ser vendido por pelo menos US$ 15 bilhões. No entanto, a falta de precedentes torna difícil prever o valor do Chrome no mercado.
Em 2016, um grupo de investidores chineses comprou o buscador norueguês Opera Software ASA por 600 milhões de dólares, quando na época tinha apenas 350 milhões de usuários.
Quem poderia comprá-lo?
“Os potenciais compradores do Chrome realmente não são muitos”, estimou a analista sênior Evelyn Mitchell-Wolf, da Emarketer, ao considerar que “qualquer empresa que tenha dinheiro suficiente para comprar o Chrome já está sob escrutínio das autoridades antitruste”.
A analista considerou, no entanto, que o governo dos EUA poderia autorizar a venda para um grupo nacional para “priorizar a inovação em inteligência artificial [IA] e posicionar os Estados Unidos globalmente” nessa tecnologia.
Outros navegadores se beneficiariam?
Os analistas concordam que as pessoas continuarão usando o Chrome, independentemente de quem seja o proprietário, desde que a qualidade não diminua. “Isso pressupõe que o Chrome mantenha suas funções mais populares e continue inovando”, indicou Mitchell-Wolf.
“Os hábitos de busca são definidos principalmente pela conveniência, seguidos pela confiança e experiência”, acrescentou.
O Departamento de Justiça argumenta que as pessoas usam o Chrome porque ele é o navegador padrão em seus dispositivos e que, se tivessem outras opções, as usariam, mas os analistas consideram isso “improvável”.
O Fator Trump
Muitos duvidam que o juiz Mehta aceite todas as recomendações do Departamento de Justiça. O analista Angelo Zino, da empresa CFRA, considerou as medidas sugeridas extremas e pouco prováveis de serem impostas pelo tribunal.
A nova administração de Trump também “permanece um fator imprevisível”, independentemente de as autoridades de justiça retomarem o caso.
Em outubro, Trump afirmou que se opunha ao desmembramento do Google, considerando que uma decisão assim poderia ir contra os interesses dos Estados Unidos no cenário internacional. “A China tem medo do Google”, e a decisão poderia prejudicar a empresa, estimou Trump. No entanto, o presidente eleito também acusou o Google de ser injusto com conteúdos conservadores.
Geoffrey Hinton mudou nossas vidas. Ele fez com que as máquinas aprendessem sozinhas, o que nos trouxe preditores de palavras, reconhecimento de imagens, assistentes virtuais… e o ChatGPT. Quando recebeu o Prêmio Fundação BBVA Fronteiras do Conhecimento em 2017, conversamos com ele em Toronto, e o que nos contou, e que recuperamos aqui, é especialmente revelador agora que ele mesmo admite sua preocupação com o potencial da inteligência artificial e a urgente necessidade de controlá-la. Na época, ele não a via como tão ameaçadora…
Nota: Hinton recebeu o Prêmio Nobel de Física em outubro de 2024.
Geoffrey Hinton não se senta desde 2005. Literalmente. Um sério problema nas costas o obriga a ficar de pé ou deitado. Uma dificuldade que ele simplesmente sorri e dá de ombros — “estou acostumado; você pode se acostumar com qualquer coisa” —, mas que faz com que esta entrevista aconteça em pé, em seu escritório enferrujado na Universidade de Toronto, no Canadá. Hinton agora é uma grande personalidade no Google, que o contratou em 2013 para o desenvolvimento da inteligência artificial, e poderia ter um escritório melhor, mas é aqui que ele trabalha desde os anos 80 e não tem interesse em mudar.
Hinton, nascido em Londres em 1947, é chamado de “padrinho” da inteligência artificial. E não é um título qualquer. A paternidade da inteligência artificial é muito disputada, mas sobre o padrinho não há dúvida. Sua contribuição é decisiva. Contra toda a lógica, ele apostou em relegar a lógica quando criou a inteligência artificial. E fez isso em 1972.
Desde pequeno, o que realmente interessava a Hinton era o cérebro, então, o primeiro curso que fez foi Psicologia Experimental, em Cambridge. Uma vez imerso nas chaves da nossa mente, ele decidiu que poderia replicá-las e levá-las à computação. Inspirou-se na biologia para programar e criou o que hoje é chamado de “redes neurais”. Por 30 anos, sua proposta não teve nenhum eco na comunidade científica. Mas, à medida que a potência dos computadores aumentava, a inteligência artificial neural começou a funcionar melhor do que aquela baseada apenas no acúmulo de dados. A IA generativa de Hinton implica que o sistema melhora por conta própria à medida que aprende (o algoritmo pondera o aprendizado mais eficaz e modifica a força das conexões entre os “neurônios” ou nós).
De repente, Hinton era um gênio, um visionário. E o Vale do Silício colocou os olhos nele. Os assistentes virtuais, os tradutores simultâneos, o reconhecimento de imagens, o preditor de palavras, os carros sem motorista… Por trás de tudo isso, há um cérebro: o de Geoffrey Hinton.
XLSemanal. O senhor propôs que as máquinas funcionassem como o cérebro humano, e isso, embora ainda não tenhamos clareza de como nossa mente age, acabou funcionando… Isso é impressionante.
Geoffrey Hinton. Não sabemos como o cérebro funciona profundamente, mas sabemos que, quando ele aprende algo, modifica a força das conexões entre os neurônios. E sabemos mais ou menos como funciona um neurônio. Então, criamos um modelo computacional aplicando os princípios de um neurônio e projetamos um algoritmo de aprendizado de forma que o sistema melhore à medida que aprende.
A IA Desencadeada
Hinton vem de uma família britânica de cientistas. Seu avô foi o matemático George Boole, que lançou as bases da aritmética computacional, e seu pai era o renomado entomólogo H. E. Hinton. Ele se dedicou por 40 anos à inteligência artificial generativa, quando ninguém acreditava nela. Agora, que o ChatGPT deu um salto significativo nessa linha, Hinton expressou seus temores de que tenha dado um passo imprudente e que a IA escape ao controle humano, e o faça muito antes do que imaginamos. Ele, aos 75 anos, deixou o Google e se mudou para Londres, de onde pretende fazer o possível para evitar que o lado sombrio de sua criatura prevaleça.
XL. Isso vai exigir uma explicação mais detalhada, mas parece que a inteligência artificial não só criará máquinas mais inteligentes, mas também pode nos tornar mais inteligentes…
G.H. Talvez não sejamos mais inteligentes, mas entenderemos melhor nosso cérebro.
XL. Mas se nós não melhorarmos nossas capacidades cerebrais e as máquinas sim, elas acabarão nos dominando.
G.H. Não, eu não acredito nisso. Vai haver uma simbiose. Os computadores com simuladores de redes neurais e as pessoas trabalharão juntas. Não acredito que vamos acabar dominados pelas máquinas e, se isso acontecer, será em um futuro muito, muito distante.
XL. Pois, no Centro de Risco Existencial, da Universidade de Cambridge, criado por pessoas que trabalham com inteligência artificial, não estão tão seguros. Eles estudam essa possibilidade de ocorrer em 50 anos.
G.H. 50 anos? É impossível saber o que vai acontecer em 50 anos! Conheço o centro, mas não se pode fazer previsões sérias além de 5 anos.
“Os robôs não vão nos dominar. Um sistema menos inteligente pode controlar outro mais inteligente. Olhe para os bebês. A mãe não aguenta o choro. Algo menos poderoso que ela a controla.”
XL. Vamos supor que essa possibilidade exista… O que poderíamos fazer para evitá-la? Introduzir certo sistema de valores nas máquinas ou criar um algoritmo ético, como sugerem alguns?
G.H. Já temos um exemplo de um sistema menos inteligente controlando um mais inteligente. E esse exemplo é um bebê. A mãe simplesmente não consegue suportar o choro do bebê. Ela foi projetada para não poder ficar indiferente. É um exemplo de como algo que você pensaria ser mais poderoso — a mãe — tem algo dentro dela, construído pela evolução, que permite que algo menos poderoso — o bebê — a controle e a impeça de abandoná-lo ou jogá-lo pela janela. Os bebês descobriram como controlar as mães.
XL. O que o senhor quer dizer, entendo, é que nós somos os bebês e as máquinas superinteligentes são as mães e, apesar disso, seremos capazes de controlá-las, certo?
G.H. Isso mesmo. Vamos construir nas mães, ou seja, nas máquinas, essa “coisa” à qual elas não podem resistir, e isso fará com que elas desliguem.
XL. Vamos começar a chorar?
G.H. Não sei o que vamos fazer. Mas já temos um exemplo de que isso é possível. Se a evolução fez isso com as mães, nós conseguiremos fazer o mesmo com as máquinas.
“A solução para os que perderem o emprego para os robôs é a renda universal. O progresso não pode ser parado”
XL. O senhor disse que a responsabilidade sobre o que as máquinas fizerem não é dos cientistas, mas dos políticos.
G.H. Aqui temos dois assuntos diferentes. Uma coisa é as máquinas serem mais inteligentes que nós e nos superarem. Se isso acontecer, será em um futuro muito distante. Outro assunto é as máquinas serem tão inteligentes quanto para realizar muitos dos trabalhos atuais, de forma que as pessoas fiquem sem emprego. Este último é um problema político. Que as máquinas possam fazer coisas como distribuir dinheiro em um banco é intrinsecamente mais eficaz, então, intrinsecamente, isso deveria ser bom para as pessoas. E o que queremos é que seja bom para todos, e não só para alguns poucos. Isso é uma questão política e os políticos devem resolvê-la.
XL. Alguma ideia?
G.H. A renda básica universal. Eu sou a favor disso, por exemplo. Na verdade, acredito que essa é a única solução. Porque o que é certo é que não se pode parar o progresso. Não há como evitar os caixas eletrônicos. E ninguém pensa que isso foi uma má ideia. A solução é mudar o sistema político de modo que, quando se cria mais riqueza porque as máquinas são mais eficazes, essa riqueza seja compartilhada.
XL. Um dos campos em que suas redes neurais são mais eficazes é na tradução. Pelo visto, em breve não vamos precisar aprender idiomas, não é?
G.H. Ainda estamos um pouco longe das traduções perfeitas, mas já estão bastante boas. Vai ser como as calculadoras. Ninguém mais se incomoda em fazer cálculos mentais. Para o trabalho do dia a dia e as transações de negócios, você não vai precisar aprender o idioma. Agora, para traduções de qualidade, ainda será necessário contar com pessoas. E, se você quiser entender uma cultura, terá que aprender o idioma dela.
XL. Outro uso para o qual seus algoritmos são muito úteis são as previsões do Mercado de Valores, ou seja, a especulação. Como isso vai mudar o mundo financeiro?
G.H. Bem, isso já está acontecendo. Tem muito “trading automático” e algumas pessoas estão ganhando muito dinheiro com isso.
XL. Essa especulação desenfreada, baseada na rapidez do processamento de dados, pode nos levar a outra crise?
G.H. Não sei, não sou um especialista nessa área. Mas o que eu acredito é que isso deve ser altamente regulado. O perigo não são as máquinas, seja elas rápidas ou não, o perigo é que as regulações estão sendo retiradas.
Intuição Mecânica
Há 25 anos, o computador Deep Blue derrotou o campeão de xadrez Gary Kasparov. O desafio seguinte foi vencer no Go, um jogo chinês difícil para um computador, pois exige intuição. O Google criou, em 2016, o AlphaGo, baseado na inteligência artificial de Hinton. E a máquina voltou a vencer o ser humano. Fez isso com movimentos ‘incompreensíveis’, ou seja, sendo criativa.
XL. A grande vantagem das redes neurais é que elas são intuitivas, além de lógicas. Mas o que os sentimentos têm a ver com tudo isso? Uma máquina pode se apaixonar?
G.H. Sim.
XL. Sim?
G.H. Os seres humanos são máquinas, só que muito, muito sofisticadas.
XL. Essa afirmação exigiria uma explicação mais profunda, mas eu me referia às máquinas que não são de carne e osso. Um robô pode se apaixonar?
G.H. Claro que poderia. Imagine seu cérebro. E imagine que substituímos cada célula cerebral por uma máquina que funcione exatamente como aquela célula. Imagine que podemos fazer isso com nanotecnologia. Então, substituo todos os neurônios do seu cérebro por pequenas máquinas que atuam exatamente como seus neurônios. O que quer que você fizesse antes, esse novo sistema fará agora. Se você risse de uma piada, esse novo sistema também riria; se você se ofendesse com o comportamento de alguém, esse novo sistema também se ofenderia, teria sentimentos…
XL. Mas reproduzir isso não é possível.
G.H. Não é possível… hoje. Mas é possível. O que acontece é que as pessoas não entendem o que significa ter sentimentos. É um problema filosófico.
XL. Pois, do jeito que o senhor coloca, não parece filosófico, e sim mecânico. Substituir neurônios por chips…
G.H. É filosófico. Se você perguntar a uma pessoa para explicar seus sentimentos, ela dirá, por exemplo, “sinto que quero bater em alguém”. Ela traduz isso como ações que poderia realizar no mundo real ou falando de suas causas. Então, quando as pessoas falam de sentimentos, não falam de algo dentro da cabeça, não se referem à atividade neuronal. Porque não estamos acostumados. Se eu te disser: “Seu neurônio 52 está bem ativo”, isso não vai dizer nada a você, e, no entanto, se você quiser bater em alguém é porque o neurônio 52 está bem ativo. Ou seja, ‘sentimentos’ são apenas uma forma simplificada de falar sobre estados do cérebro.
XL. Ou seja, não entendemos os sentimentos…
G.H. Sempre falamos em termos de suas causas ou de seus efeitos. Não do que acontece no cérebro.
XL. E como podemos transferir esses sentimentos para as máquinas?
G.H. Temos uma máquina à qual podemos fornecer certos inputs e que é capaz de suprimir suas ações, que pode inibir-se de agir. Normalmente, essa máquina se comporta de uma determinada maneira quando recebe esses inputs, mas agora dizemos ao robô: “Quero que você não faça isso, mas quero que me diga o que faria se pudesse agir com base nesses inputs”. E a máquina diria: “Se eu pudesse, moveria aquela peça”. Ou seja, o robô sente que quer mover uma peça. O robô tem um sentimento. Embora não o faça. E assim é como funciona um sentimento.
XL. E agora temos uma questão filosófica… Se você é apenas o que são seus neurônios e eles vêm ‘de fábrica’ quando você nasce, você é responsável pelos seus atos?
G.H. Claro. Não há nenhum conflito entre determinismo e responsabilidade. Embora isso nos leve a outro tema. Mas ter determinados neurônios não elimina, de forma alguma, nossa responsabilidade sobre quem somos e o que fazemos.
XL. Suspeito que o senhor não seja uma pessoa religiosa…
G.H. Suspeita correta.
XL. O senhor se dedicou a estudar a inteligência artificial como se fosse o cérebro humano durante 40 anos sem receber reconhecimento. O que o senhor diria para aqueles que lhe criticavam por estar perdendo tempo?
G.H. O que eu diria é que deveriam existir teorias melhores do que as que usamos hoje. Muitas pessoas pararam de buscar melhores formas de redes neurais porque estas estão funcionando, e isso é um grande erro. No momento em que você se satisfaz, você não vai a lugar algum.
XL. Essa é a razão pela qual um acadêmico como o senhor começou a trabalhar para o Google?
G.H. O que faço no Google é tentar desenvolver novos tipos de redes neurais, mais eficazes. Eles têm computadores mais rápidos e me permitem passar todo o meu tempo pesquisando.
XL. Quando era jovem, o senhor se recusou a trabalhar para o Exército americano, que estava muito interessado em sua pesquisa e disposto a financiá-la. Trabalhar para o Google não lhe causa nenhuma preocupação?
G.H. Eu não trabalharia para o Google se eles desenvolvessem armas.
XL. Mas eles fazem negócios e nem sempre são claros…
G.H. Eles tornam a economia mais eficiente.
“Não acho que acabaremos governados pelo Vale do Silício. Sempre vamos precisar de líderes políticos. Se quiser mudar o mundo, estude ciências sociais”
XL. Mas não sabemos o que fazem com nossos dados, se os vendem para que outros nos vendam produtos… Isso não está claro, não acha?
G.H. O Google tem muito cuidado com o que faz com os dados pessoais. E, com certeza, confio muito mais no Google do que na NSA. O Google ficou horrorizado quando percebeu que a NSA estava interceptando seus servidores. Realmente horrorizados. Eu estava lá.
XL. Talvez acabemos tendo que confiar mais nos rapazes do Vale do Silício do que nos políticos, especialmente nos tempos de Trump…
G.H. Não vou comentar sobre Trump.
XL. Ok. Mas o senhor acredita que acabaremos governados pelo Vale do Silício e pela elite do algoritmo?
G.H. Não, não acredito. Sempre vamos precisar de líderes políticos. O que acontece é que as pessoas gostam de pensar que, se as coisas vão mal, é por causa dos líderes políticos, em vez de pensar em termos de sistemas. O que deveríamos entender e organizar para funcionar bem é o sistema social e suas dinâmicas.
XL. Que carreira deveríamos estudar hoje em dia para encontrar um trabalho?
G.H. Se você estudar redes neurais, com certeza encontrará um trabalho agora mesmo. Mas se você quer mudar o mundo, estude ciências sociais.
Opiniões destacadas – Geoffrey Hinton Artigo de Ana Tagarro – ABC Madrid. Realizado em 8 de maio de 2023, atualizado pela autora em 27 de setembro de 2024
Ana Tagarro é uma figura de destaque na área de pesquisa e educação, especialmente conhecida por seu trabalho em temas relacionados à ciência e tecnologia. Ela tem contribuído para a divulgação científica e tem se envolvido em projetos que buscam aproximar a ciência da sociedade.
