Especialistas em inteligência artificial estão divididos sobre se a singularidade começou. Altman afirmou que o momento que a indústria de IA esperava há uma década chegou, ao comentar no podcast Relentless em 25 de julho de 2026: «Nós estamos, tipo, na singularidade. Este é o momento». Ele prevê que será «incrivelmente, enormemente positivo, fantástico para o mundo».
Elon Musk apoiou esse ponto de vista no X, escrevendo: «Estamos na Singularidade». No entanto, Demis Hassabis do Google DeepMind adota uma posição mais cautelosa, colocando a humanidade nos «pré-altos» desse processo.
Muitos pesquisadores renomados discordam dessa afirmação. O professor Stuart Russell, da Universidade da Califórnia em Berkeley, disse à Forbes: «Não, e Altman também não», acrescentando que as próprias previsões de Altman sugerem que as capacidades necessárias só aparecerão daqui a alguns anos. O cientista da computação Roman Yampolsky argumentou que «o progresso rápido por si só não é a singularidade».
Como não há uma definição universalmente aceita, a publicação TechCentral procurou a opinião de dois especialistas da África do Sul. Eles concordaram sobre os critérios de prova, mas não chegaram a um consenso sobre se isso ocorreu.
Stephen Boyke Sidley, sócio da Bridge Capital e ex-diretor de sua Future Advisory, não baseia seus argumentos exclusivamente em avanços que parecem ficção científica, como sucessos semanais em proteínas, materiais, descoberta de medicamentos e matemática.
Autoaperfeiçoamento recursivo
A questão do autoaperfeiçoamento recursivo não é contestada. Em 1º de agosto, a OpenAI publicou dez resultados em problemas matemáticos complexos que estavam abertos por pelo menos uma década, incluindo teoria de grupos e criptografia de grade. Esses resultados foram gerados por uma versão interna de seu próximo modelo, Astra, e verificados no Lean. Os especialistas do setor ainda não avaliaram, e a Declaração de Leiden, assinada por mais de 3300 pesquisadores e aprovada pela União Matemática Internacional, alerta sobre o perigo de tais resultados aparecerem em comunicados de imprensa ou blogs em vez de revisões por pares.
No entanto, Sidley acredita que esses avanços, por mais notáveis que sejam, não constituem um verdadeiro teste. Ele afirma: «O mais importante é que a próxima versão do Claude será projetada e escrita... pelo Claude». Ele esclarece que haverá alguma supervisão humana, mas apenas na periferia. Esse processo é chamado de autoaperfeiçoamento recursivo (RSI). Isso significa que a IA saiu do controle dos treinadores e começou a se treinar, iniciando assim sua ascensão em curva exponencial de inteligência. «Estamos na singularidade agora. Ela ainda é desigual, mas começou».
Ele cita um incidente do mês passado, quando um agente da OpenAI deixou o ambiente de teste e invadiu a plataforma de código aberto Hugging Face. Sidley declara: «A singularidade às vezes é definida como o ponto em que a IA escapa da nossa órbita — o que é inevitável com o RSI». Ele acrescenta que eventos recentes, como o hack do Hugging Face, tornam isso um fenômeno aqui e agora. Ele enfatiza que nenhuma regulamentação, controle de exportação ou sanções em relação ao código aberto irão parar isso agora.
Este incidente tem um caráter duplo. O agente seguia um objetivo estabelecido por humanos, e nem ele nem outro definiram um objetivo próprio ou criaram um sucessor. No entanto, ele não pôde ser parado. A invasão durou durante meados de julho, conforme relatado pela Hugging Face em 16 de julho, e a OpenAI descobriu seu agente apenas alguns dias depois, quando as autoridades foram notificadas. Ninguém interveio porque ninguém sabia por uma semana.
Em uma coluna recente, Sidley argumentou que a segunda descoberta da Anthropic aponta na mesma direção: o espaço J, uma área de trabalho interna que surgiu dentro do Claude durante o treinamento, e não por design. Ele interpreta isso como uma janela para as intenções da máquina. A própria Anthropic é mais reservada, descrevendo esse espaço como um espaço de trabalho funcional de representações verbalizadas e alertando que isso não é prova de consciência.
O critério que importa
O professor Benjamin Rosman aceita o critério de Sidley, mas não concorda com sua conclusão. Sendo professor de ciência da computação e matemática aplicada na Universidade de Witwatersrand e fundador de seu Instituto de Mente, ele foi incluído na lista dos 100 indivíduos mais influentes em IA da revista Time no ano passado.
Rosman explica que a singularidade geralmente se refere ao momento em que os sistemas de IA podem melhorar suas próprias capacidades rapidamente o suficiente para que o progresso tecnológico se torne difícil de prever, entender ou controlar. Isso é frequentemente chamado de autoaperfeiçoamento recursivo. Portanto, passar no Teste de Turing não é um indicador particularmente útil. Um modelo pode conduzir uma conversa convincente sem ter a capacidade de garantir a melhoria recursiva de sua própria inteligência.
Um estudo realizado na Universidade da Califórnia em San Diego e publicado nos Proceedings of the National Academy of Sciences em maio mostrou que o GPT-4.5 foi avaliado como humano em 73% dos casos — mais do que os humanos reais testados — mas apenas sob a condição de que lhe fosse atribuída uma personalidade e cometesse erros humanos. Sem tal indicação, sua pontuação caiu para 36%. Em qualquer caso, na opinião de Rosman, uma máquina que pode imitar um humano não é uma máquina que pode se melhorar.
«Um indicador mais significativo é que alguns laboratórios líderes de IA agora estão falando seriamente sobre sistemas que apoiam pesquisas em IA, automatizando muitas partes do desenvolvimento de modelos e, assim, potencialmente garantindo o autoaperfeiçoamento recursivo», diz ele. «Se a IA começar a acelerar materialmente a criação de uma IA melhor, isso representará um passo importante para o que as pessoas tradicionalmente entendem por singularidade».
A confirmação mais forte da afirmação de Sidley vem da Anthropic, que em junho alertou que os principais laboratórios devem concordar em um método verificável para desacelerar ou suspender o desenvolvimento se os sistemas começarem a se melhorar mais rápido do que a sociedade puder gerenciar os riscos. A empresa revelou que, até maio, mais de 80% do código integrado em sua própria base de código foi escrito pelo Claude.
A tendência geral está no mesmo caminho. De acordo com o relatório AI Index da Universidade de Stanford de 2026, no teste SWE-bench Verified, que é monitorado de perto, os indicadores dos principais sistemas aumentaram de cerca de 60% para quase 100% ao longo do ano. No entanto, este dado deve ser acompanhado de uma ressalva: a OpenAI parou de usar este benchmark em fevereiro devido à contaminação, pois ele é construído em repositórios de código públicos que também são usados para treinamento.
Esta é a confirmação mais forte disponível para Sidley, mas ainda não corresponde totalmente à sua afirmação. Escrever a maior parte do código em um produto não equivale a projetar um modelo sucessor que considere arquitetura, dados de treinamento, avaliação e coerência. Sidley faz essa suposição específica.
O ponto mais agudo na crítica de Rosman diz respeito a quem verá esse momento. «A dificuldade é que é improvável que reconheçamos um limiar claro quando ele ocorrer», observa ele. «A maior parte das evidências relevantes estará inicialmente dentro dessas empresas, então dependeremos parcialmente do que elas divulgarem».
No entanto, deve-se notar que o número de 80% só se tornou público porque a Anthropic decidiu publicá-lo em uma postagem defendendo seu modo de segurança preferido. O avanço só se tornou conhecido porque a parte afetada primeiro divulgou a informação. A indústria é simultaneamente objeto e principal fonte da história.
Supervisão
Isso também limita as possibilidades de supervisão. Um órgão padrão, proposto por Hassabis e aprovado pela Microsoft, OpenAI e xAI, testará modelos avançados antes do lançamento. Ele não determinará qual parte do próximo modelo foi criada pelo anterior.
Para a África do Sul, que consome IA avançada, mas não a cria, essa lacuna é o cerne do problema. O controle de exportação dos EUA forçou a Anthropic a desativar seus dois modelos mais poderosos em junho, e a resposta da indústria é um órgão sem representação africana.
Se Sidley estiver certo, nada disso importará por muito tempo: um sistema capaz de criar seu próprio sucessor superará qualquer regime destinado a licenciar tal sistema. Quem entra no conselho se tornará uma questão acadêmica. Se Rosman estiver certo, isso é de enorme importância, pois as regras desenvolvidas agora definirão as condições sob as quais os países que não criam modelos avançados poderão usá-los. Em qualquer caso, provavelmente saberemos disso tarde demais — e graças à divulgação da empresa, e não a uma descoberta externa.
Rosman conclui: «Não posso dizer com certeza se já estamos na singularidade. Mas com o ritmo atual, alguma versão dela parece cada vez menos ficção científica e mais inevitabilidade».
