Demis Hassabis, o Nobel que deixou o comando do Google DeepMind e diz que a AGI está perto

Demis Hassabis

Photo: John Sears / CC BY-SA 4.0, via Wikimedia Commons

Nascimento	27 de julho de 1976 London
Ocupação	Pesquisador e executivo de inteligência artificial
Prêmios	Prêmio Mullard · Comendador da Ordem do Império Britânico · Prêmio Princesa das Astúrias de Pesquisa Técnica e Científica

Durante a maior parte da vida adulta, Demis Hassabis defendeu que a maneira mais segura de construir uma máquina mais inteligente que as pessoas era fazê-lo ele mesmo, dentro de um laboratório que respondesse primeiro à ciência e só depois ao calendário de lançamento de produtos. Agora, ele entregou a outra pessoa a gestão cotidiana desse laboratório. O homem que transformou o Google DeepMind no motor por trás do Gemini é presidente do conselho da empresa, cientista-chefe da Alphabet e diretor de uma companhia de descoberta de medicamentos que ainda não levou nenhum remédio a um paciente. A mensagem que enviou à equipe foi direta: a inteligência artificial geral, escreveu, está próxima, e acertar os próximos passos é fundamental para a humanidade. O criador concluiu que a contribuição mais útil que pode dar é ajudar a escrever as regras.

Hassabis trata a inteligência como um jogo a ser resolvido desde que se tem notícia dele. Nasceu em Londres, filho de pai greco-cipriota e mãe sino-singapurense, e jogava xadrez aos quatro anos. Aos treze, já havia alcançado o nível de mestre e era capitão das equipes juvenis da Inglaterra. O dinheiro dos prêmios que ganhou no tabuleiro pagou um ZX Spectrum, e o computador se tornou sua segunda obsessão.

Aos 17 anos, depois de concluir os A-levels antes do previsto, cocriou e programou o jogo Theme Park com Peter Molyneux na Bullfrog Productions. A simulação, em que os jogadores constroem e administram um parque de diversões, vendeu milhões de cópias. Em seguida, cursou ciência da computação no Queens’ College, em Cambridge, e se formou em 1997 com distinção máxima em duas áreas. Trabalhou como programador-chefe de IA em Black & White, de Molyneux, na Lionhead, e, em 1998, fundou seu próprio estúdio em Londres, a Elixir. Seus dois lançamentos, a simulação política Republic: The Revolution e a comédia sobre um covil de vilões Evil Genius, receberam críticas respeitáveis, mas não arrebatadoras, e a Elixir fechou em 2005.

Em vez de abrir outra empresa, voltou à universidade. Na University College London, sob a orientação da neurocientista Eleanor Maguire, estudou pacientes com danos no hipocampo e descobriu que eles tinham dificuldade para imaginar novas experiências — uma evidência de que memória e imaginação compartilham mecanismos. A Science incluiu o trabalho entre os dez avanços científicos de 2007, e ele concluiu o doutorado em neurociência cognitiva em 2009. Depois, fez períodos de pós-doutorado no MIT e em Harvard e uma bolsa na unidade Gatsby da UCL. O desvio fazia parte do plano: estudar a única inteligência geral disponível e, então, tentar construir uma.

Fundada em Londres, em 2010, por Hassabis, Shane Legg e Mustafa Suleyman, a DeepMind se propôs a resolver o problema da inteligência e, depois, aplicá-la a todo o resto. O Google comprou a empresa em 2014 por cerca de 400 milhões de libras. Em março de 2016, o programa AlphaGo derrotou Lee Sedol por 4 a 1 em Seul. A aposta maior veio depois. Em novembro de 2020, o AlphaFold previu estruturas de proteínas com precisão quase atômica na avaliação CASP14. Mais tarde, a DeepMind divulgou, em parceria com o Instituto Europeu de Bioinformática do EMBL, estruturas previstas de cerca de 200 milhões de proteínas, disponíveis gratuitamente para qualquer laboratório. O trabalho rendeu a Hassabis e ao colega John Jumper uma parcela do Nobel de Química de 2024, compartilhado com David Baker. Ele também foi condecorado cavaleiro naquele ano. Em 2023, o Google uniu a DeepMind à sua equipe Brain e colocou Hassabis à frente da Google DeepMind, responsável pelo desenvolvimento dos modelos Gemini.

A aura de cientista nunca encobriu tudo. Em 2017, o comissário de informação do Reino Unido decidiu que o Royal Free NHS trust havia descumprido a legislação de proteção de dados ao entregar à DeepMind os registros de cerca de 1,6 milhão de pacientes para testar o Streams, um aplicativo de alertas para casos de lesão renal aguda. Não houve multa, mas o caso mostrou que um laboratório que se apresentava como comprometido com o rigor científico também podia buscar dados como qualquer outra empresa de tecnologia. Esperava-se que a Isomorphic Labs, empresa derivada da Alphabet que ele fundou em 2021 para transformar o AlphaFold em medicamentos, chegasse aos ensaios clínicos até o fim de 2025. Em Davos, em janeiro, ele adiou a previsão para o fim de 2026 e disse à Bloomberg que havia se expressado mal: referia-se ao trabalho pré-clínico. Em maio, veio uma rodada de financiamento de US$ 2,1 bilhões liderada pela Thrive Capital, mas, no fim de setembro, não havia notícia de nenhum paciente que tivesse recebido uma dose de um composto da Isomorphic. E a reestruturação de agosto ocorreu enquanto a Fortune noticiava que o próximo modelo principal do Gemini estava vários meses atrasado; as ações da Alphabet caíram cerca de 5% naquele dia. O Nobel não resolveu a dúvida: ele é um cientista que também administra uma empresa ou um executivo respaldado pela reputação de cientista?

Seus movimentos recentes parecem oferecer uma resposta. Em julho, ele publicou uma proposta para a criação de um órgão de padrões para IA de fronteira, inspirado na FINRA, entidade autorreguladora do setor financeiro americano: financiado pelas empresas de IA, supervisionado pelo governo e encarregado de testar os modelos mais capazes em busca de riscos cibernéticos, biológicos e de engano até 30 dias antes de seu lançamento. Em agosto, Koray Kavukcuoglu, até então diretor de tecnologia da DeepMind, assumiu a liderança cotidiana como vice-presidente sênior, subordinado a Sundar Pichai, enquanto Jeff Dean deixou o Google depois de 27 anos. Quando Dario Amodei, diretor-executivo da Anthropic, publicou o ensaio “We Must Pace the Frontier” em 12 de setembro, Hassabis respondeu poucas horas depois que o texto apontava o caminho certo. Em 30 de setembro, a DeepMind publicou na Nature o SynthID Bio, um método para inserir marcas d’água invisíveis em proteínas projetadas por IA, e disponibilizou o código e os pesos do modelo para outros pesquisadores. A possibilidade de identificar a origem de criações biológicas feitas por IA, disse Hassabis, está se tornando urgente.

Fora do laboratório, ele conserva os hábitos de quem joga. Venceu cinco vezes o Pentamind, competição de múltiplas modalidades da Mind Sports Olympiad, e continua torcendo fervorosamente pelo Liverpool. Hassabis, que completou 50 anos em julho, vive com a família no norte de Londres. Sua trajetória já foi contada duas vezes: no documentário The Thinking Game, que estreou no Tribeca em 2024, e na biografia The Infinity Machine, de Sebastian Mallaby, escrita após anos de conversas com ele.

O próximo veredito sobre Hassabis virá de uma clínica. Os primeiros candidatos a medicamentos da Isomorphic desenvolvidos com IA, voltados para o câncer e doenças imunológicas, devem entrar em testes com seres humanos antes do fim deste ano — o prazo que ele já adiou uma vez. Se isso acontecer dentro do cronograma, a tese que defende desde o doutorado, de que compreender a inteligência é o caminho mais curto para todo o resto, será testada pela primeira vez em um corpo humano. Se houver novo atraso, o argumento que agora apresenta a reguladores e concorrentes sobre a velocidade com que essa tecnologia deve avançar será ouvido da boca de alguém cujo próprio cronograma vive escorregando.

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