Principais destaques
- Avanços científicos no horizonte: Shou Zi Chew acredita que a inteligência artificial poderá impulsionar descobertas importantes em física, biotecnologia, química e ciência dos materiais nos próximos dois a três anos.
- ByteDance quer ir além das redes sociais: a dona do TikTok está desenvolvendo modelos próprios de IA e busca colaborar com pesquisadores para acelerar descobertas científicas.
- O alerta sobre os riscos: Chew também demonstrou preocupação com a segurança de agentes autônomos e com o uso da IA para tornar fraudes e ataques cibernéticos mais baratos.
A inteligência artificial pode estar prestes a mudar não apenas a maneira como trabalhamos e consumimos conteúdo, mas também a forma como a ciência produz descobertas. Essa é a aposta de Shou Zi Chew, CEO do TikTok, que prevê avanços científicos importantes em diferentes áreas nos próximos anos.
Durante a DBS Asia Future Forward Conference, realizada nesta segunda-feira em Singapura e organizada pelo DBS Group, o executivo afirmou que a IA poderá contribuir para descobertas relevantes em campos que vão da física à biotecnologia.
💡 “Nos próximos dois a três anos, vamos ter um avanço científico de verdade”, afirmou Chew, ao destacar o potencial da IA para transformar diferentes disciplinas científicas.
A declaração ocorre em um momento em que grandes empresas de tecnologia estão direcionando investimentos bilionários para modelos capazes de resolver problemas científicos complexos. E a ByteDance, controladora chinesa do TikTok, quer participar dessa corrida.
🧬 A ByteDance quer descobrir mais do que tendências
A empresa é conhecida mundialmente por seus algoritmos de recomendação e pela capacidade de manter usuários engajados em plataformas de vídeo. Agora, pretende ampliar o uso de suas tecnologias de IA para além dos aplicativos de consumo.
Chew afirmou que a companhia desenvolve seus próprios modelos e pretende trabalhar com cientistas externos para explorar novas possibilidades de pesquisa.
🔬 Um exemplo já existe: em abril, a equipe de pesquisa Seed, da ByteDance, lançou o Protenix-v2, modelo de inteligência artificial voltado à previsão e ao projeto de estruturas biomoleculares.
Esse tipo de tecnologia pode ajudar pesquisadores a compreender melhor moléculas e proteínas, contribuindo para processos de descoberta de medicamentos. Em vez de depender exclusivamente de experimentos demorados, os cientistas podem usar modelos computacionais para explorar hipóteses e identificar caminhos promissores.
Isso não significa que a IA substituirá laboratórios ou comprovará descobertas sozinha. O potencial está em acelerar etapas da pesquisa, permitindo que especialistas investiguem mais possibilidades em menos tempo.
🚀 A corrida pela IA científica está esquentando
A previsão do CEO do TikTok acompanha um movimento mais amplo da indústria. Empresas de tecnologia e governos estão investindo em sistemas capazes de compreender processos biológicos, analisar grandes conjuntos de dados e ajudar a formular hipóteses científicas.
Na semana passada, o governo dos Estados Unidos, a Meta e o Google anunciaram participação em uma iniciativa de US$ 1,8 bilhão para desenvolver modelos de IA capazes de prever o comportamento das células. O objetivo é acelerar pesquisas biológicas e a descoberta de medicamentos.
💰 O que está em jogo: se esses modelos conseguirem produzir previsões confiáveis e úteis para pesquisadores, poderão reduzir o tempo necessário para testar hipóteses e direcionar recursos para experimentos com maior potencial.
A disputa, portanto, não se limita a criar assistentes mais inteligentes ou ferramentas capazes de gerar imagens e vídeos. A ambição é usar a tecnologia para avançar em problemas que resistem há décadas aos métodos tradicionais de pesquisa.
🤔 Estamos superestimando ou subestimando a IA?
Chew fez uma ressalva importante ao falar sobre o ritmo de evolução da tecnologia. Para ele, as expectativas de curto prazo podem estar exageradas, enquanto o impacto de longo prazo tende a ser subestimado.
“Acho que, no curto prazo, provavelmente estamos superestimando a IA, mas, no longo prazo, provavelmente estamos subestimando”, disse o executivo.
A observação ajuda a colocar sua previsão em perspectiva. Embora Chew considere muito possível que ocorram avanços científicos expressivos nos próximos dois a três anos, isso não equivale a garantir descobertas específicas ou resultados clínicos imediatos.
O desafio será transformar a capacidade dos modelos em resultados verificáveis, reproduzíveis e relevantes fora dos ambientes computacionais.
⚠️ O outro lado: agentes autônomos e segurança
Nem tudo na visão do executivo é entusiasmo. Chew também alertou que a evolução acelerada da IA torna mais urgente garantir que sistemas poderosos operem dentro de limites compatíveis com os valores e as intenções humanas.
🔐 O problema dos agentes: sistemas autônomos podem receber permissões amplas para executar tarefas em nome dos usuários, que nem sempre compreendem todas as consequências dessas autorizações.
Um agente encarregado de concluir uma compra, por exemplo, pode acabar adquirindo mais produtos do que o usuário pretendia se não houver controles adequados. O risco aumenta à medida que esses sistemas passam a interagir com serviços, dados e ferramentas externas.
Chew também destacou as ameaças à cibersegurança. Modelos mais avançados podem reduzir o custo de produzir golpes e outras ações maliciosas, ampliando a capacidade de pessoas e grupos de atacar plataformas digitais.
Isso cria uma espécie de corrida paralela: enquanto as empresas desenvolvem sistemas mais capazes, também precisam fortalecer as ferramentas de proteção, detecção de fraudes e controle de permissões.
📱 A IA também está mudando o próprio TikTok
Dentro do TikTok, a tecnologia já influencia áreas centrais do negócio, incluindo criação de conteúdo, recomendações, buscas e moderação.
A expansão para a ciência representa, portanto, uma nova frente para a ByteDance. A empresa pode aproveitar sua experiência em modelos de IA e infraestrutura computacional para explorar aplicações que vão muito além do entretenimento.
A grande questão é se a tecnologia conseguirá entregar, no laboratório, resultados tão transformadores quanto as mudanças que já provocou nos produtos digitais.
Se a previsão de Chew estiver correta, os próximos anos poderão trazer avanços que não serão medidos apenas pelo número de usuários de um aplicativo ou pela capacidade de um chatbot. O teste mais importante talvez seja descobrir se a IA consegue ajudar a ciência a responder perguntas que ainda não sabemos resolver.
