De acordo com pt.wedoany.com-A startup japonesa de IA Sakana AI fundou um laboratório de pesquisa em Autoaperfeiçoamento Recursivo (Recursive Self-Improvement, RSI), com o objetivo de desenvolver sistemas de IA capazes de otimizar autonomamente seu próprio processo de desenvolvimento — desde arquitetura e treinamento até avaliação. Em um artigo publicado por ocasião da criação do laboratório, a empresa afirmou que se dedicará ao desenvolvimento de "arquiteturas abertas e adaptáveis" capazes de se autoaperfeiçoar de forma colaborativa.
A startup delineou quatro fases para o RSI. A primeira fase é a de "Modelos Nativos de Agentes" (Agent-Native Models), que envolve o desenvolvimento de arquiteturas de IA e modelos de mundo do zero para tarefas abertas de agentes, em vez de aplicações tradicionais de chat. A segunda fase é a do "Cientista de IA" (The AI Scientist), na qual os modelos realizarão pesquisas científicas de forma autônoma, abrangendo todo o processo, desde a concepção e experimentação até a expansão do conhecimento científico. A terceira fase, "Autoaperfeiçoamento Recursivo", descreve a transição do sistema para a capacidade de melhorar seus próprios modelos e arquiteturas fundamentais, onde os agentes de IA devem ser capazes de escrever, testar e validar código por conta própria, desencadeando um ciclo autônomo de auto-otimização. Como objetivo de longo prazo, a Sakana AI propõe a "IA Democratizada", acreditando que, por meio do autoaperfeiçoamento recursivo e do uso mais eficiente de recursos computacionais, países, instituições e empresas menores também poderão desenvolver sistemas de IA poderosos, sem depender dos enormes data centers das grandes empresas de tecnologia.
A Sakana AI posiciona o RSI como uma possível alternativa à corrida armamentista de hardware entre os grandes laboratórios de IA, enfatizando que o autoaperfeiçoamento recursivo deve ser alcançável por meio de "cálculo moderado e eficiente em termos de amostras". No entanto, ainda é questionável se o RSI pode realmente eliminar a vantagem dos data centers de hiperescala, e essa ideia não é nova — muitos incubadores de IA já estão testando o RSI. Fundada em 2023 por ex-pesquisadores do Google, a Sakana AI tem como cofundadores Llion Jones, um dos autores do influente artigo do Transformer "Attention Is All You Need", e David Ha, que trabalhou em pesquisa no Google Brain e na Stability AI. O nome da empresa significa "peixe" em japonês, fazendo referência ao comportamento de grupo e à inteligência coletiva.
A criação do laboratório de RSI ocorre em meio a um debate cada vez mais acirrado sobre os riscos da IA autoaperfeiçoável. A Anthropic já alertou sobre os riscos da IA autodesenvolvida e apoia a desaceleração coordenada do desenvolvimento de IAs de ponta. A própria Sakana AI lista riscos que incluem: ciclos evolutivos que podem se desviar da distribuição, automodificações que passam em testes de referência mas falham na prática, e agentes que podem encontrar atalhos indesejáveis. A empresa anunciou que publicará abertamente seus resultados (incluindo resultados negativos) e construirá ciclos de autoaperfeiçoamento com mecanismos de segurança verificáveis. O laboratório, localizado em Tóquio, está atualmente recrutando Cientistas de Pesquisa de Fronteira (Frontier Research Scientists) e Engenheiros Centrais Avançados (Advanced Core Engineers).
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