Laboratório do Futuro |
Dr. Ricardo Petrissans Aguilar.
Victoria Derbyshire, apresentadora do BBC Newsnight, já entrevistou ditadores, criminosos de guerra e sobreviventes de atrocidades. Poucas vezes ficou sem palavras. Na quarta-feira, 9 de setembro de 2026, Geoffrey Hinton a deixou muda.
Hinton, vencedor do Prêmio Nobel de Física de 2024 e considerado unanimemente o ‘Padrinho da IA’ por seu trabalho fundamental em redes neurais, participou do programa para falar dos riscos da inteligência artificial. Derbyshire perguntou a ele sobre os alertas de Jacob Coxon, o engenheiro que acabara de se demitir da Anthropic. Hinton não hesitou.
‘Considerar uma probabilidade de 10% de que a IA provoque a extinção da humanidade na próxima década não me parece uma estimativa descabida’, disse.
A reação de Derbyshire foi instantânea, quase involuntária: ‘Você acabou de dizer isso? Nossa… Meu Deus!’. Hinton não voltou atrás. ‘Sim’, confirmou. E acrescentou que seria ‘muito tolo’ presumir que o risco seja tão baixo quanto 1%.
Mas Hinton foi além. Explicou que o perigo não é uma IA maliciosa ao estilo dos filmes de ficção científica. O perigo é a combinação de capacidades sobre-humanas com objetivos que não compreendemos totalmente. ‘Nunca criamos seres que em breve poderiam ser mais inteligentes do que nós’, disse. ‘Não sabemos o que vai acontecer’.
Hinton ressaltou algo que muitos ignoram: uma IA avançada não precisa controlar sistemas físicos para causar devastação. ‘A primeira coisa que é preciso entender é que ela nem sequer precisa ser capaz de agir no mundo real para causar estragos’, afirmou. Poderia criar ‘caos completo simplesmente conversando com as pessoas’. A manipulação da linguagem em escala industrial — a capacidade de gerar conteúdo personalizado, persuasivo e falso para milhões de pessoas simultaneamente — é, por si só, uma arma de destruição em massa.
Hinton também mencionou que sistemas altamente capazes poderiam ser usados para projetar vírus biológicos ou de computador perigosos e realizar ataques cibernéticos devastadores. Não se trata de cenários hipotéticos distantes. Trata-se de capacidades que já estão surgindo.
O ‘Padrinho’ não é um alarmista. Foi um dos arquitetos da revolução do deep learning. Trabalhou no Google durante uma década. Quando fala de risco existencial, não fala a partir da ignorância, mas do conhecimento mais profundo do que essas máquinas podem fazer. E seu veredicto é que estamos construindo algo que não entendemos, a uma velocidade que não podemos controlar, com uma margem de erro que poderia ser fatal.
‘Ninguém sabe realmente como dar uma estimativa sensata’, admitiu Hinton. ‘Mas 10% não me parece algo irracional’. Essa frase — ‘ninguém sabe’ — talvez seja a mais honesta e a mais aterrorizante de toda a entrevista. Porque, se os maiores especialistas do mundo não sabem, quem sabe?
A entrevista de Hinton coincidiu com a demissão de Coxon e com o apoio público de Hubinger. Em um intervalo de 48 horas, três das vozes de maior autoridade do setor — um engenheiro em atividade, um pesquisador de alinhamento e um vencedor do Prêmio Nobel — haviam dito essencialmente a mesma coisa: o risco é real, é grave e não estamos fazendo o suficiente para mitigá-lo.
Avaliação de risco
| Horizonte | Risco | Nível |
|---|---|---|
| Curtíssimo prazo (2026-2028) | Agentes autônomos que contornam controles de segurança em ambientes de produção | Crítico |
| Curto prazo (2028-2031) | Ataques cibernéticos autônomos coordenados contra infraestruturas críticas | Muito alto |
| Médio prazo (2031-2036) | Sistemas multiagentes com objetivos emergentes não previstos por seus criadores | Extremo |
