#76 ChatGPT Custando U$ 2000 por Mês, AI Ampliando as Capacidades de Profissionais e Startup de Superinteligência de Ilya Recebe Investimento de U$ 1 bilhão
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A edição de hoje está cheia de assuntos interessantes e relevantes! Os temas de hoje são:
ChatGPT custando U$ 2000 por mês; AI ampliando as capacidades de produtivas dos profissionais; Startup de superinteligência de Ilya recebe investimento de 1 bilhão de dólares; Crie software com essa agente de AI da Replit; Gere podcasts a partir de textos.
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ChatGPT custando U$ 2000 por mês
O jornal The Information revelou que a OpenAI está considerando cobrar até 2 mil dólares por mês por assinatura no ChatGPT.
Atualmente, a empresa cobra 20 dólares pelo ChatGPT Plus, o que significaria um aumento de 100 vezes na precificação! É isso mesmo, você não ouviu errado.
Mas o que justificaria isso?
Bom, para entender essa questão é importante trazer uma perspectiva de como a OpenAI enxerga o futuro das Inteligências Artificiais e de como ela está direcionando os seus desenvolvimentos.
Assim, há algumas semanas a Bloomberg reportou que a OpenAI pensa no futuro das suas AIs como cinco níveis, como você pode ver abaixo:
De acordo com a própria Bloomberg, um executivo da OpenAI disse a seus funcionários que a empresa se vê no nível 1, dos chatbots de AI, mas muito próxima de adentrar ao nível 2. Este nível corresponde às AIs “raciocinadoras”, capazes de solucionar problemas complexos tão bem quanto os seres humanos.
Para atingir esse nível, a OpenAI está trabalhando no desenvolvimento de seus modelos de fronteira (GPT-5/6) e na elaboração técnicas avançadas adicionais que podem melhorar o modo que estes modelos raciocinam.
Nós falamos de uma dessas técnicas recentemente: o projeto Strawberry (também conhecido como Q*), é uma técnica de aprendizado de máquina que aprimora significativamente a capacidade de raciocínio e análise dos modelos.
Quando ligado a um modelo de AI, essa nova técnica, dentre outras coisas, faz com que ele tenha que “pensar” por mais tempo antes de gerar uma resposta. Esse aumento no tempo de inferência, que pode variar de 10 a 20 segundos, permite que a AI lide melhor com tarefas complexas e pense mais como um humano - como estabelece o nível 2.
Ao mesmo tempo que o Strawberry traz ganhos de performance, ele também demanda maior poder computacional e, consequentemente, eleva os custos operacionais da OpenAI.
Então esse é o modelo que custará 2 mil dólares?
Não. Segundo outra reportagem recente do The Information, o Strawberry será disponibilizado nas próximas semanas para os usuários do ChatGPT e, aparentemente, sem nenhum aumento de preço para os assinantes do ChatGPT Plus.
Inicialmente, o Strawberry será lançado como um novo modelo capaz apenas de processar e gera textos - sem lidar com imagens ou áudios - focado em solucionar tarefas mais complexas, principalmente as que o GPT-4o falha.
O nível de melhoria que ele trará ainda é incerto e teremos que aguardar alguns dias para ter uma avaliação mais completa. Além disso, nada impede que a OpenAI cobre alguns dólares a mais para usuários que quiserem obter maiores limites de mensagens com o novo modelo.
De qualquer forma, voltando ao assunto dos 2 mil dólares, se não é o Strawberry que custará isso, o que será?
O mais lógico é que essa faixa de preço esteja relacionada a uma AI de nível 3, que agiria como um verdadeiro agente autônomo. Esse agente não apenas responderia a perguntas complexas, mas também seria capaz de planejar e executar tarefas de forma independente em nossos computadores.
Seria como ter verdadeiros funcionários, sendo capazes de produzir como um humano e gerar resultados em tarefas economicamente valiosas. Além de trazer muitos ganhos de tempo para seus usuários.
Uma AI neste nível custaria bem mais do que o ChatGPT custa hoje para a OpenAI, mas também agrega muito mais valor do que o chatbot consegue hoje.
Assim, apesar de 2000 dólares por mês parecer algo absurdo, eu não ficariam surpreso se isso fosse, na verdade, um bom negócio.
É importante mencionar que o fato da OpenAI divulgar essa possibilidade de precificação pode ser uma mera estratégia de ancoragem - para quando ela lançar um plano a 200 dólares por mês todos achem uma verdadeira “pechincha”, 10 vezes mais barato que o esperado.
Vamos aguardar.
Por ora, ficamos na expectativa do Strawberry e torcendo para ele ser realmente lançado na próximas semanas e ser tão bom quando dizem.
Quando isso acontecer, trarei atualizações.
AI ampliando as capacidades de produtivas dos profissionais
As AIs não são apenas ferramentas de produtividade, elas também trazem ganhos de capacidades!
Esta é a conclusão de um estudo recente conduzido pelo BCG Henderson Institute, em parceria com pesquisadores da Universidade de Boston e da equipe de Impactos Econômicos da OpenAI, que revelou que as Inteligências Artificiais Generativas podem não apenas aumentar a produtividade dos trabalhadores, mas também expandir significativamente suas capacidades, permitindo que executem tarefas anteriormente fora de seu alcance.
Essa pesquisa é a segunda realizada pela Boston Consulting Group (BCG), uma das maiores firmas de consultoria do mundo, no campo das AIs.
A primeira foi realizada em setembro do ano passado e concluiu que profissionais que utilizam AI em seus trabalhos concluem, em média, 12,2% mais tarefas, fazem isso 25,1% mais rapidamente e produzem resultados de qualidade 40% mais altos do que aqueles que não utilizam.
Enquanto este primeiro estudo buscou entender como as AIs podem melhorar a performance em tarefas que os trabalhadores já dominavam, o segundo e mais recente estudo explorou como a AI podem auxiliar profissionais a executarem tarefas que estão fora de seu nível de habilidades.
Os resultados deste estudo foram bem interessantes, então vamos falar dele em detalhes.
Assim, o experimento funcionou da seguinte forma:
Visando medir com precisão o impacto das AIs em tarefas que estão além das capacidades dos profissionais, os pesquisadores selecionaram mais de 480 consultores da BCG e os dividiram em em dois grupos: um com acesso à AI e outro sem (grupo de controle).
Uma vez divididos, os consultores realizaram (uma parte com e uma parte sem AI) três tarefas típicas da área de ciências de dados - uma área que os consultores entendem o funcionamento, mas não dominam a parte técnica. As tarefas propostas incluíam:
Escrever código em Python (uma linguagem de programação): os consultores precisavam combinar e limpar dois conjuntos de dados, corrigindo dados ausentes ou inválidos. Essa tarefa exigia o uso de programação para estruturar e organizar informações;
Construir um modelo preditivo: os participantes tinham que usar machine learning para criar um modelo de investimento esportivo, utilizando dados históricos de partidas de futebol. O objetivo era desenvolver uma estratégia de investimento com base em previsões precisas sobre os resultados futuros dos jogos;
Validar e corrigir análises estatísticas: nesta tarefa, os consultores receberam análises geradas pela AI e precisavam revisá-las, aplicando métricas estatísticas para determinar se os resultados eram válidos. Isso envolvia interpretar os resultados fornecidos e identificar possíveis erros ou inconsistências.
Praticamente qualquer consultor teria dificuldade em executar estas tarefas por conta própria.
Além disso, para garantir a comparação precisa dos resultados, fora os dos dois grupos de consultores, o estudo incluiu um grupo de benchmark composto por 44 cientistas de dados, que realizaram as mesmas tarefas sem o uso da AI. Isso permitiu que os pesquisadores avaliassem o desempenho dos consultores com e sem AI em relação a profissionais especializados.
O experimento foi realizado nesses moldes e os resultados foram bastante impressionantes:
Na tarefa de escrita de código em Python, os consultores que usaram a AI alcançaram 86% da precisão dos cientistas de dados. Sem a AI, o grupo controle conseguiu apenas 37%, resultando em uma diferença de 49 pontos percentuais. Se não bastasse isso, os participantes que utilizaram AI completaram essa tarefa 10% mais rápido que os próprios cientistas de dados;
Na construção do modelo preditivo, o grupo que usou AI teve um desempenho de 76% em comparação aos especialistas, enquanto o grupo sem AI ficou com 63%, gerando uma diferença de 13 pontos percentuais;
Por fim, na validação e correção de análises estatísticas, os consultores com AI atingiram 88% da precisão dos especialistas, enquanto o grupo sem IA ficou em 68%, uma diferença de 20 pontos percentuais.
Em termos gerais, os consultores que utilizaram AI conseguiram expandir significativamente suas capacidades técnicas e realizar tarefas com maior eficiência.
Com AI, em média eles melhoraram suas performances em 1.6 vezes em relação aos que não usaram AI. Sem contar o ganho de tempo nestas tarefas.
Desta forma, podemos tirar alguns aprendizados desse estudo. O primeiro deles é que as AIs possibilitam que profissionais aventurem em tarefas que não conseguiriam sozinhos, o que os tornam mais versáteis e produtivos.
E esses resultados não devem ser esperados apenas em tarefas que envolvem programação, mas sim em quase todos os campos do conhecimento.
Isso é um ponto positivo para profissionais generalistas, que possuem um domínio mínimo em várias áreas e agora poderão usar de AI para executarem o que antes precisariam de um time de especialistas.
No entanto, usar AIs para tarefas que fogem das capacidades desses profissionais pode gerar uma dependência da tecnologia, uma falta de critério para entender quando a AI gera resultados ruins e uma dificuldade de lidar com problemas que surgirão ao longo do caminho.
Dito isso, as conclusões deste estudo nos incentivam a enxergar as AIs não só como uma ferramenta de ganho de tempo, mas também como um meio de realizar mais do que antes éramos capazes.
E estamos só no começo, as AIs ainda irão ampliar nossas habilidades em um nível que sequer conseguimos mensurar.
Startup de superinteligência de Ilya recebe investimento de 1 bilhão de dólares
Ilya Sutskever, co-fundador da OpenAI e um dos mais renomados pesquisadores de Inteligência Artificial do mundo, acaba de levantar 1 bilhão de dólares para sua nova startup, Safe Superintelligence Inc. (SSI)!
Para quem não sabe, a SSI tem como objetivo central desenvolver uma superinteligência artificial (ASI) - uma AI muito mais inteligente que qualquer ser humano - segura, alinhada com os interesses da humanidade, priorizando a ética e o controle.
Ao contrário de muitas startups que buscam crescimento rápido e a comercialização de produtos no curto prazo, a SSI foca exclusivamente em pesquisa e desenvolvimento. A empresa pretende avançar em seus projetos sem a pressão de ciclos comerciais imediatos, concentrando-se apenas em desenvolver uma superinteligência que seja confiável e segura para a sociedade.
Além de Sutskever, que lidera a iniciativa, o time da SSI conta com Daniel Gross, ex-líder de AI na Apple, como CEO, e Daniel Levy, ex-pesquisador da OpenAI, como cientista principal.
E, com apenas três meses de fundação, a empresa acaba de receber um investimento de 1 bilhão de dólares.
Os principais investidores dessa impressionante rodada incluem gigantes do capital de risco, como Andreessen Horowitz, Sequoia Capital, DST Global e SV Angel. Além disso, Nat Friedman e o próprio CEO Daniel Gross, por meio de uma parceria de investimento, também participaram da rodada de financiamento.
Rumores estimam que eles adquiriram cerca de 20% da empresa por esse valor, o que avalia a empresa em 5 bilhões de dólares após essa rodada.
Esse apoio financeiro permitirá à SSI adquirir o poder computacional necessário para sustentar o desenvolvimento de uma superinteligência em larga escala, uma peça-chave no avanço de suas pesquisas.
Os planos da SSI incluem não apenas a aquisição de infraestrutura tecnológica, mas também a ampliação da equipe de pesquisa e desenvolvimento. O time atual conta com apenas 10 funcionários - que são selecionados de acordo com suas capacidades técnicas e alinhamento com a missão da SSI.
Por enquanto a empresa está trabalhando na construção dessa infraestrutura inicial, mas em breve já deverá estar avançando em termos de pesquisa e desenvolvimento.
Mas pode ser que não tenhamos atualizações sobre a SSI por muito tempo. Como mencionei, o seu único foco é atingir uma AGI segura e eles não pretendem lançar nenhum produto intermediário até que atinjam o objetivo principal.
Isso significa que talvez o time da SSI trabalhe em silêncio por vários anos (diria que pelo menos 3 a 5 anos) para finalmente compartilhar o que foi criado.
Essa abordagem é bem interessante e peculiar, já que a maior parte das empresas do meio querem lançar produtos o mais rápido possível para crescer e agradar seus investidores. Mas esse não parece ser o caso.
O projeto da SSI é único e tem muito potencial. Então vamos acompanhar o pouco que for compartilhado sobre essa jornada rumo a ASI.
Indicações
Replit Agent
Crie softwares de maneira praticamente automática e extremamente rápida usando esse assistente de AI da Replit.
Illuminate
Transforme qualquer livro ou artigo em uma discussão de áudio estilo podcast com essa nova ferramenta do Google. Ainda em fase de lista de espera.
Dica de Uso
Uma excelente maneira de melhorar o raciocínio dos modelos de AI e o fazerem performar melhor em tarefas complexas é fazer com eles reflitam sobre a tarefa durante a resposta.
Para isso, sempre que tiver uma questão que demande mais reflexão por parte da AI, basta enviar esse comando:
Você é um sistema de AI de classe mundial, capaz de raciocínio e reflexão complexos. Raciocine por meio da consulta dentro das tags <thinking> e, em seguida, forneça sua resposta final dentro das tags <output>. Se você detectar que cometeu um erro em seu raciocínio em algum momento, corrija-se dentro das tags <reflection>. Dito isto, responda a seguinte questão: [insira sua questão].
Eu testei essa técnica e realmente os resultados foram melhores, superando até outras técnicas conhecidas e de eficácia com provada, como o Chain of Thought.
Pensamento do Dia
“Generative AI has the potential to unlock new forms of expression and creativity that were previously impossible”
- Sam Altman
Por hoje é só!
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