Pesquisadores da Universidade Jiao Tong de Xangai deram um passo inédito no desenvolvimento da inteligência artificial: criaram um sistema chamado ASI-Evolve que consegue se aprimorar de forma autônoma, gerando versões melhores de si mesmo por meio de ciclos analíticos contínuos — sem depender de intervenção humana para cada etapa da evolução.
A pesquisa foi publicada no repositório científico arXiv e o código está disponível no GitHub da universidade.
Como o sistema evolui sozinho
O ASI-Evolve funciona executando um loop que espelha o processo que pesquisadores humanos seguiriam ao testar e aprimorar sistemas de IA: gera variações do modelo, altera métodos de treinamento e ajusta os dados de entrada — tudo de forma iterativa e automatizada.
Dois componentes tornam o sistema especialmente diferenciado em relação a outros agentes evolutivos existentes. O primeiro é uma base cognitiva que injeta experiências humanas acumuladas em cada rodada de exploração, evitando que a IA evolua de forma completamente cega e descolada do conhecimento humano. O segundo é um analisador dedicado que transforma os resultados de cada experimento em insights reutilizáveis para as iterações seguintes — um tipo de memória operacional que vai tornando o sistema progressivamente mais inteligente sobre si mesmo.
Segundo os próprios pesquisadores, o ASI-Evolve é o primeiro framework unificado a demonstrar descobertas orientadas por IA nos três pilares centrais do desenvolvimento de inteligência artificial de forma simultânea: dados, arquiteturas e algoritmos de aprendizado.
Desempenho quase três vezes superior ao humano
Os resultados dos testes controlados são significativos. Em um experimento focado em aprimorar um mecanismo específico — o chamado mecanismo de atenção, elemento fundamental da arquitetura de modelos modernos de IA —, o ASI-Evolve conseguiu melhorar a pontuação em 0,97 pontos em um benchmark padrão do setor. Pesquisadores humanos, nas mesmas condições, alcançaram 0,34 pontos.
No campo dos benchmarks de inteligência artificial, mesmo variações pequenas são consideradas expressivas. O desempenho do sistema foi, portanto, quase três vezes superior ao alcançado por especialistas humanos na mesma tarefa.
O sistema também demonstrou eficácia em áreas além da pesquisa em IA: quando aplicado como modelo de descoberta de medicamentos, superou sistemas especializados já existentes — abrindo possibilidades de uso para analistas financeiros, engenheiros biomédicos, cientistas climáticos e desenvolvedores de jogos, entre outros.
Evolução com supervisão — não substituição
Apesar do desempenho impressionante, os criadores do ASI-Evolve foram cuidadosos ao delimitar o papel da ferramenta. O pesquisador Xu Weixian explicou que o sistema incorpora deliberadamente uma grande quantidade de experiência humana prévia. “Não buscamos ‘evolução cega’ sem orientação humana porque o propósito experimental inicial e as ideias centrais são sempre propostas por humanos. O valor real do sistema está em usar a forte capacidade exploratória da IA para iterar rapidamente na direção orientada por humanos”, afirmou.
Na visão de Weixian, o ASI-Evolve funciona mais como um sistema colaborativo extremamente eficiente do que como um substituto do trabalho humano. O que muda é o papel do pesquisador: em vez de se concentrar na resolução e reparo de problemas operacionais, o foco passa para a definição dos problemas — a tarefa que continua sendo essencialmente humana.
O sistema ainda requer supervisão humana em sua evolução, o que afasta, por ora, os cenários mais alarmistas sobre autonomia sem controle.
Eficiência energética e o contexto chinês
Os pesquisadores não detalharam os custos energéticos do ASI-Evolve, mas destacam que sua velocidade, eficiência e aprendizado em loop fechado sugerem um consumo de energia significativamente menor em comparação aos grandes modelos treinados em enormes conjuntos de dados. O dado é relevante no contexto da China, onde novos data centers são obrigados a operar com tecnologia verde — e onde agentes de IA como o ASI-Evolve são vistos como peça-chave na próxima etapa de desenvolvimento tecnológico do país.
A corrida global pela liderança em inteligência artificial ganhou mais um capítulo — e dessa vez, o que está em disputa não é apenas um modelo mais potente, mas um sistema capaz de criar os próximos modelos por conta própria.
