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Costumava ser suficiente mencionar a IA em uma teleconferência de resultados celebrada por Wall Street. No entanto, uma realidade mais dura começa a emergir.
As grandes ambições da tecnologia de IA são apoiadas por custos enormes, desde exigências extremas de recursos naturais até enormes investimentos em hardware. As enormes avaliações das Big Tech parecem menos justificadas face à situação improvável no desenvolvimento da IA.
Se 2024 é o ano do “Show Me”, ainda estamos esperando.
Agora, a temporada de lucros está chegando e a IA está mais uma vez impulsionando um pequeno número de ações gigantes. Mas uma recente onda de cepticismo sugere que os tão esperados retornos poderão nunca se materializar.
A coleção de conteúdo da web – o material que inspira modelos sofisticados para gerar imagens artificiais ou produzir postagens atraentes no LinkedIn – é em si um recurso finito. Até a vastidão da Internet termina em algum lugar.
Isto levou as empresas de IA a correrem loucamente em busca de mais conteúdo, roubando obras protegidas por direitos autorais, convertendo vídeos em texto e usando material gerado por IA como dados de treinamento para sistemas de IA.
No entanto, como mostra a investigação, confiar em dados sintéticos reduz a qualidade e a fiabilidade dos modelos de IA. Isto destaca os limites significativos da promessa da IA avançada.
Os pesquisadores da Rice University gostam dos perigos de treinar modelos generativos em materiais sintéticos e de “alimentar vacas com restos de outras vacas, incluindo seus cérebros”, comparando o treinamento de IA à doença da vaca louca.
A explosão de ferramentas de IA já encheu a Web com conteúdos sintéticos e a percentagem de conteúdos sintéticos na Internet continua a crescer. Como você provavelmente já notou, os resultados dos mecanismos de busca de jogos geralmente recebem muita atenção por um curto período de tempo, clicando em artigos sem autor, sintéticos e, em última análise, inúteis ao pesquisar informações de alguém em quem você confia.
É claro que isto significa que os sistemas de IA existentes já estão a incorporar os seus próprios resultados.
“Trata-se realmente de o cérebro corromper os cérebros do futuro”, disse o coautor do estudo Richard Baraniuk, professor de engenharia elétrica e de computação na Universidade Rice.
Os limites do conteúdo gerado por humanos são apenas o exemplo mais recente de como a IA enfrenta uma linha intransponível. Existem matrizes para escolher.
Rene Haas, CEO da empresa de design de chips ARM, disse no início desta semana que os modelos de IA “têm um apetite insaciável em termos de sede de poder”.
“Até o final da década, os data centers de IA poderão consumir de 20% a 25% da demanda de eletricidade dos EUA”, disse Haas ao The Wall Street Journal. “Isso não é muito sustentável.”
E essas palavras vêm de um CEO, não de um hater.
Seus comentários ecoam um relatório de janeiro da Agência Internacional de Energia que descobriu que as consultas no ChatGPT exigem quase 10 vezes mais energia do que a pesquisa média do Google. Medida a partir de 2023, a demanda por eletricidade da indústria de IA aumentará pelo menos dez vezes até 2026, disse a agência.
Outros obstáculos aos sonhos da IA estão mais perto de casa.
As empresas tecnológicas estão a lutar para reduzir a sua dependência de fornecedores estrangeiros de chips de IA, investindo milhares de milhões em hardware e infra-estruturas. Google (GOOG, GOOGL) e Meta (META) revelaram novos chips internos esta semana, revelando um empreendimento caro.
Este investimento é o seu bilhete para a prosperidade num futuro impulsionado pela IA. Mas despesas como dados e avisos de recursos aproximam-nos da necessidade de provar isso.
Hamza Shaban é repórter do Yahoo Finance, cobrindo mercados e economia. Siga Hamza no Twitter @hshaban.
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