A Flapping Airplanes, um novo laboratório de pesquisa em inteligência artificial (IA), anunciou nesta semana que levantou US$ 180 milhões (cerca de R$ 900 milhões) em uma rodada de financiamento inicial (seed). A empresa, fundada pelos irmãos Ben e Asher Spector e por Aidan Smith, ex-funcionário da Neuralink, tem como objetivo principal desenvolver modelos de IA que sejam radicalmente mais eficientes no uso de dados durante o treinamento, um contraste com os modelos atuais que consomem volumes massivos de informação.
O nome da empresa, "Flapping Airplanes" (Aviões Batendo Asas, em tradução livre), é uma metáfora para sua abordagem. "Pense nos sistemas atuais como grandes Boeings 787. Não estamos tentando construir pássaros. Estamos tentando construir uma espécie de avião que bate asas", explicou Ben Spector em entrevista exclusiva. A ideia é buscar inspiração em como o cérebro humano opera — um sistema que aprende com uma quantidade de dados infinitamente menor do que a exigida pelos modelos de linguagem atuais — sem necessariamente replicá-lo.
Foco na eficiência de dados, não na escala
Enquanto gigantes como OpenAI e DeepMind investem bilhões para escalar seus modelos com quantidades cada vez maiores de dados e poder de computação, a Flapping Airplanes faz uma aposta diferente. A empresa acredita que o "problema de eficiência de dados" é a chave para o próximo salto em IA. "Os modelos de fronteira atuais são treinados na soma total do conhecimento humano, e os humanos obviamente podem se virar com muito menos. Há uma grande lacuna aí", afirmou Ben Spector.
Segundo Aidan Smith, a comparação com o cérebro é um "comprovante de existência" de que outros algoritmos são possíveis. "Os LLMs (Large Language Models) têm uma capacidade incrível de memorizar, mas não conseguem realmente adquirir novas habilidades muito rápido. Leva rios e rios de dados para se adaptar", disse. A empresa quer explorar arquiteturas e técnicas de treinamento fundamentalmente diferentes das atuais, como os transformadores e o gradiente descendente.
Potencial impacto comercial e científico
Os fundadores veem a pesquisa não apenas como cientificamente interessante, mas também comercialmente viável e benéfica para o mundo. "Muitos regimes que são realmente importantes também são altamente restritos em dados, como robótica ou descoberta científica", explicou Asher Spector. Um modelo milhões de vezes mais eficiente em dados seria muito mais fácil e barato de implementar em aplicações empresariais e em setores com dados escassos.
Além da automação de tarefas, os fundadores vislumbram um futuro onde a IA possa realizar descobertas científicas além da capacidade humana. "A visão mais emocionante da IA é aquela em que há todo tipo de nova ciência e tecnologias que podemos construir e que os humanos não são inteligentes o suficiente para conceber, mas outros sistemas podem", projetou Ben Spector.
Estratégia de pesquisa e contratações não convencionais
A empresa adotará uma estratégia focada inicialmente em pesquisa fundamental, sem pressa para comercialização. "Queremos tentar coisas realmente, radicalmente diferentes", afirmou Aidan Smith. Eles argumentam que, paradoxalmente, testar ideias radicais pode ser mais barato do que trabalhos incrementais, que exigem escalonamento caro para validar pequenos ganhos.
Refletindo essa busca por pensamento não convencional, a Flapping Airplanes tem uma política de contratação que valoriza a criatividade e novas perspectivas, muitas vezes recrutando pessoas jovens, inclusive ainda na faculdade ou no ensino médio. "O sinal número um que procuro pessoalmente é: eles me ensinam algo novo quando passo tempo com eles?", disse Ben Spector. A empresa mantém os e-mails hi@flappingairplanes.com e disagree@flappingairplanes.com para contato e debate de ideias.
Com os US$ 180 milhões em caixa, a empresa terá uma longa pista de decolagem para perseguir sua visão. Embora não forneçam um cronograma, os fundadores estão otimistas de que, em um futuro razoavelmente próximo, poderão transformar a pesquisa em tecnologias tangíveis. "Estamos criando o maior valor quando estamos totalmente focados em resolver problemas fundamentais por enquanto", concluiu Ben Spector.