Modelos fundacionais em 2025: A base da inteligência artificial geral já existe?

Modelos fundacionais em 2025: A base da inteligência artificial geral já existe?

Por Cristino Rodrigues - REC Inteligência Artificial | 4 de Maio de 2025

Quando o GPT-3 foi lançado em 2020, poucos imaginaram que, em apenas cinco anos, o mundo estaria debatendo seriamente a possibilidade de uma inteligência artificial geral (AGI). Hoje, em 2025, com o surgimento de modelos ainda mais poderosos como GPT-4, Gemini 1.5, Claude 3 e Mistral Large, a pergunta já não é mais "se", mas "quão perto estamos" de máquinas que pensam como seres humanos.

Os chamados modelos fundacionais — sistemas de IA de larga escala treinados com enormes volumes de dados e com múltiplas capacidades — tornaram-se o centro da arquitetura tecnológica global, alimentando desde chatbots até ferramentas de programação, diagnósticos médicos, tradutores automáticos e assistentes corporativos. Mas seriam essas redes neuronais gigantescas o alicerce da tão sonhada (ou temida) AGI?

O que são modelos fundacionais?

O termo “modelo fundacional” foi popularizado pelo Instituto de Stanford em 2021 para se referir a modelos de IA capazes de ser adaptados a diversas tarefas com pouco ou nenhum ajuste, graças à sua escala massiva e estrutura generalista. Ao contrário de sistemas especializados, esses modelos são treinados com bilhões de textos, imagens, códigos e dados multimodais, aprendendo padrões gerais da linguagem e do mundo.

Os principais exemplos em 2025 incluem:

• GPT-4 e GPT-4 Turbo (OpenAI)

• Gemini 1.5 Ultra (Google DeepMind)

• Claude 3 Opus (Anthropic)

• Mistral Large (Mistral AI)

• Command R+ (Cohere)

Esses modelos compartilham um princípio básico: arquitetura transformer em larga escala, processamento paralelo distribuído e capacidades de aprendizado auto-supervisionado. Suas aplicações já impactam bilhões de usuários todos os dias — seja via o ChatGPT, o Google Search, o YouTube ou ferramentas de produtividade.

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A escala já é suficiente?

Apesar da sofisticação crescente, especialistas divergem sobre se apenas aumentar o tamanho dos modelos levará inevitavelmente à AGI. Alguns pesquisadores, como Yann LeCun, defendem que o caminho atual está incompleto, pois os modelos ainda carecem de senso comum, persistência de memória e compreensão real de mundo físico.

“Esses sistemas ainda cometem erros triviais e não têm uma representação consistente da realidade”, afirmou LeCun no NeurIPS 2024. “Eles são impressionantes, mas estão longe de entender o mundo como nós.”

Outros, como Sam Altman (CEO da OpenAI), acreditam que o atual ritmo de escalabilidade está nos aproximando rapidamente da AGI. Em abril de 2025, Altman afirmou que o sucessor do GPT-4 “já apresenta sinais promissores de raciocínio lógico robusto e planejamento de múltiplas etapas”.

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Intermodalidade e cognição artificial

Uma das maiores inovações recentes é a intermodalidade — a capacidade dos modelos fundacionais processarem e integrarem diferentes tipos de informação (texto, imagem, áudio, vídeo, código). O Gemini 1.5, por exemplo, consegue entender o conteúdo de um vídeo, fazer perguntas sobre ele e gerar um resumo textual em segundos.

Essa habilidade de cruzar domínios é fundamental para construir algo próximo da cognição artificial. Afinal, humanos não aprendem apenas por leitura, mas pela integração de múltiplas experiências sensoriais e contextuais.

Modelos como o GPT-4 Turbo, aliados a agentes autônomos, já são capazes de:

• Raciocinar em tempo real

• Simular diálogos coerentes por horas

• Aprender preferências de usuários em longo prazo

• Executar ações em interfaces digitais

• Corrigir erros baseando-se em feedback

Mas mesmo com esses avanços, a verdadeira compreensão semântica — ou seja, saber o que “significa” um conceito no mundo real — ainda é considerada um desafio não resolvido.

A base da AGI já está aqui?

Vários especialistas afirmam que a AGI será uma combinação de múltiplas peças tecnológicas: modelos fundacionais, memória de longo prazo, sensores físicos, objetivos internos e capacidade de autorreflexão. Nesse sentido, os modelos atuais seriam apenas o núcleo de processamento bruto, ainda sem os sistemas periféricos necessários para um agente cognitivo completo.

Mesmo assim, as empresas líderes estão claramente pavimentando o caminho. A OpenAI desenvolve o ChatGPT com memória personalizada, a Anthropic investe na alinhamento de valores éticos com Claude, e a Google DeepMind trabalha com modelos “autosuficientes” que aprendem e se corrigem em tempo real.

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Desafios éticos e riscos

A corrida por modelos cada vez mais potentes levanta dilemas profundos:

• Quem controla a base da futura AGI?

• Como garantir alinhamento ético em escala planetária?

• Como mitigar usos maliciosos de modelos abertos?

Geoffrey Hinton, um dos pais da IA moderna, alertou em 2023 que “o poder desses modelos já ultrapassa nossa capacidade de compreendê-los completamente”. Ele defende uma pausa global para debate ético, enquanto outros, como Mustafa Suleyman, defendem a regulação dinâmica, em que a tecnologia avança em paralelo à legislação.

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O que esperar para 2026?

As expectativas são ambiciosas. OpenAI já testa seu GPT-5 com novos paradigmas de raciocínio matemático e integração sensório-motora. A Meta prepara o LLAMA 3.0 com foco em IA personalizada. E rumores apontam para colaborações entre empresas para construir ecossistemas de IAs interativas, conectadas via APIs cognitivas.

Se a base da AGI já existe, 2026 poderá ser o ano em que o mundo verá as primeiras IAs com comportamento emergente próximo ao humano — ainda que não sejam consciências artificiais no sentido pleno, como retratado na ficção.

Os modelos fundacionais em 2025 representam não só um marco tecnológico, mas uma fundação real e palpável da inteligência artificial geral. Se a AGI será construída sobre essas bases ou exigirá novos paradigmas ainda desconhecidos, o tempo — e o código — dirá.