AGI (inteligência artificial geral)

Definição

A AGI (artificial general intelligence, ou inteligência artificial geral) designa uma IA capaz de aprender e de ter sucesso em quase todas as tarefas intelectuais que um ser humano sabe fazer, sem ter sido concebida para cada uma delas. Opõe-se à IA «especializada»: um programa de xadrez imbatível não sabe preencher uma declaração de impostos.

A palavra é simples; a definição, não. Cada ator tem a sua:

• OpenAI (carta de 2018): sistemas altamente autónomos que superam os humanos na maioria dos trabalhos com valor económico. Uma definição centrada no trabalho.
• Google DeepMind (2023): uma escala com vários níveis, de «emergente» a «sobre-humano», que cruza o desempenho com a amplitude das tarefas. Para os autores, a AGI não é um interruptor, mas uma progressão.
• Dan Hendrycks e um grande grupo de investigadores, entre eles Yoshua Bengio (2025): uma IA que iguala a versatilidade e a competência cognitivas de um adulto instruído, medidas em dez aptidões inspiradas nos testes de psicologia humana. Segundo esta grelha, o GPT-4 obtinha 27 % e o GPT-5 57 %, com uma fraqueza marcada na memória de longo prazo.

Porque é que toda a gente fala disto

A AGI é o objetivo declarado de vários grandes laboratórios, entre eles a OpenAI (está inscrita na sua carta) e a Google DeepMind. Serve de bússola a investimentos maciços em centros de dados. Os seus defensores veem nela uma rutura histórica: «trabalhadores» digitais disponíveis em massa e descobertas científicas aceleradas. É também isso que preocupa: uma IA geral, autónoma e mal alinhada com as nossas intenções colocaria riscos de outra dimensão.

Onde estamos (outubro de 2026)

• Os anúncios multiplicam-se. A 3 de setembro de 2026, ao apresentar o GPT-6 Astra, Greg Brockman, presidente da OpenAI, disse acreditar que este modelo poderia marcar a chegada da AGI, e terminou com «Bem-vindos à era da AGI». Deixou, no entanto, aos utilizadores a tarefa de julgar.
• As verificações independentes são mais matizadas. A fundação ARC Prize, cujo teste ARC-AGI-3 foi citado como apoio, lembra que nem mesmo uma pontuação máxima no seu teste provaria a AGI. Na sua configuração de teste neutra, a pontuação do Astra cai claramente: 62,7 %, contra 99,9 % com as ferramentas que a OpenAI concebeu para o seu modelo. Outros avaliadores não veem um salto geral face aos concorrentes.
• Os prazos encurtam. Numa entrevista ao Wall Street Journal noticiada a 21 de outubro de 2026, Demis Hassabis (Google DeepMind) estima que a AGI poderá chegar dentro de dois a três anos, contra três a cinco no início do ano. Outros investigadores, como Yann LeCun, consideram que os atuais modelos de linguagem não lá chegarão.
• Os limites continuam visíveis. Os modelos atuais destacam-se em código, matemática e conhecimentos, mas continuam irregulares: memória de longo prazo, aprendizagem contínua, fiabilidade em tarefas longas no mundo real.

Por outras palavras: os progressos são reais e rápidos, mas nenhum consenso científico diz que a AGI foi atingida. Quando uma empresa o afirma, julga segundo a sua própria definição.

Como ler um anúncio de «AGI»

• Que definição? A da empresa ou uma grelha independente?
• Que teste, e feito por quem? Uma pontuação obtida pelo fabricante, com as suas próprias ferramentas, não vale uma avaliação independente.
• No mundo real? Resolver enigmas ou passar em exames não garante levar sozinho um projeto de várias semanas sem erros.
• A quem interessa anunciá-lo? A palavra atrai investidores, clientes e talento: um anúncio de empresa não é uma prova científica.

Não confundir

• AGI e superinteligência: a AGI iguala o ser humano na maioria dos domínios; a superinteligência ultrapassá-lo-ia largamente em quase todos.
• AGI e agente de IA: um agente encadeia ações de forma autónoma numa tarefa dada. Pode ser muito útil sem ser «geral».
• AGI e consciência: uma IA geral não seria necessariamente consciente. São duas questões distintas.