A utilização da inteligência artificial generativa está a amadurecer. A evolução da tecnologia tem revelado progressos assinaláveis e mostrado que os modelos de linguagem mais pequenos conseguem fazer cada vez mais, num campeonato que continua a ser dominado pelos Estados Unidos. A Europa assiste de longe à corrida pela liderança e a China aproxima-se cada vez mais dela gastando muito menos.

Estas são as principais conclusões do AI Index 2025 do Instituto de Inteligência Artificial Centrada no Ser Humano (HAI) da Universidade de Stanford. Mostram que os EUA continuam a liderar a produção de modelos de IA de topo, mas que a China está a aproximar-se do mesmo patamar. Em 2024, as instituições com sede nos EUA produziram 40 modelos de IA de topo e a China 15. A Europa no mesmo período produziu três modelos.

“Embora os EUA mantenham a sua liderança em termos de quantidade, os modelos chineses reduziram rapidamente a diferença de qualidade”, sublinham os investigadores. As diferenças de desempenho nos principais parâmetros de referência, como o MMLU e o HumanEval, diminuíram de dois dígitos em 2023 para se tornarem praticamente equivalentes em 2024. A China também continua a liderar em termos de publicações e patentes de IA.

O domínio dos Estados Unidos também se reflete no volume de investimento na tecnologia, que em 2024 ascendeu a 109 mil milhões de dólares, contra os 9,3 mil milhões da China. Estes números referem-se a todos os investimentos em IA. Considerando apenas os investimentos em IA generativa, o domínio norte-americano é ainda mais marcante. Só os Estados Unidos investiram mais em IA generativa do que a União Europeia e o Reino Unido em conjunto (25,5 mil milhões de dólares). Há uma lacuna de 21,1 mil milhões entre esses dois indicadores, a favor dos Estados Unidos.

A análise mostra uma enorme evolução da tecnologia, no que se refere à capacidade dos modelos de linguagem mais pequenos. Por exemplo, em 2022, o modelo mais pequeno a registar uma pontuação superior a 60% no parâmetro de referência Massive Multitask Language Understanding (MMLU) foi o PaLM, com 540 mil milhões de parâmetros. Em 2024, o Phi-3-mini da Microsoft, com apenas 3,8 mil milhões de parâmetros, atingiu o mesmo limiar. Isto representa uma redução de 142 vezes em mais de dois anos.

Os custos associados à utilização da tecnologia também continuam a diminuir. O custo de consultar um modelo de IA que pontua o equivalente ao GPT-3.5 (64.8% de precisão) no MMLU caiu de 20 dólares por milhão de tokens em novembro de 2022, para 0,07 dólares por milhão de tokens em outubro de 2024 (Gemini-1.5-Flash-8B). Contas feitas, verificou-se uma redução de mais de 280 vezes em cerca de 18 meses.

Maior utilização da IA também significa mais incidentes. Os dados compilados pela pesquisa mostram que o número de incidentes relacionados com a IA aumentou para 233 em 2024, num crescimento de 56,4%. Em destaque neste capitulo estão o recurso a deepfakes para criar imagens intimas manipuladas e o alegado envolvimento de chatbots no suicídio de um adolescente.

O estudo também destaca o potencial dos agentes de IA, reconhecendo que já igualam a perícia humana em tarefas como escrever alguns tipos específicos de código. Os mecanismos de avaliação mais apurados para este tipo de comparação mostram que os agentes de IA baseados em sistemas de topo, são até quatro vezes mais rápidos que os humanos em tarefas com um horizonte temporal inferior ou igual a duas horas. Os humanos têm um desempenho melhor do que a IA em tarefas com mais tempo para serem realizadas.