Quantos pesquisadores da IA do Google são necessários para aparafusar uma lâmpada? Um artigo de pesquisa recente detalhando o núcleo técnico por trás do Assistente de Gemini AI do Google pode sugerir uma resposta, listando 3.295 autores.
É um número que recentemente chamou a atenção do pesquisador de aprendizado de máquina David Ha (conhecido como “Hardmaru” online), que revelou em X que os 43 primeiros nomes também contêm uma mensagem oculta. “Há um código secreto se você observar as primeiras iniciais dos autores na ordem de autoria”, escreveu Ha, transmitindo o ovo da Páscoa: “Os modelos Gemini pode pensar e voltar para você em um flash”.
O artigo, intitulado “Gemini 2.5: empurrando a fronteira com o raciocínio avançado, a multimodalidade, o contexto longo e os recursos de agitação da próxima geração”, descreve os modelos Gemini 2.5 Pro e Gemini 2.5 do Google, que foram lançados em março. Esses grandes modelos de idiomas, que alimentam o assistente de chatbot da AI do Google, apresentam recursos de raciocínio simulados que produzem uma série de texto “pensando em voz alta” antes de gerar respostas na tentativa de ajudá -los a resolver problemas mais difíceis. Isso explica “pensar” e “flash” no texto oculto.
Mas o ovo de Páscoa inteligente à parte, a pura escala de autoria conta sua própria história sobre o desenvolvimento moderno da IA. Só de ver a lista enorme nos fez pensar: 3.295 autores são sem precedentes? Por que tantos?
Não é o maior, mas ainda é enorme
Embora 3.295 autores representem um enorme esforço colaborativo no Google, ele não quebra o recorde de autoria acadêmica. De acordo com o Guinness World Records, um artigo de 2021 dos colaboradores de Covidsurg e Globalsurg sustenta essa distinção, com 15.025 autores de 116 países. Em física, um artigo de 2015 das equipes Lares Hadron Collider do CERN apresentou 5.154 autores em 33 páginas – com 24 páginas dedicadas apenas à listagem de nomes e instituições.
O artigo do CERN forneceu a estimativa mais precisa da massa de bosão de Higgs na época e representou uma colaboração entre duas equipes de detector maciças. Da mesma forma, as grandes listas de autores se tornaram comuns em física de partículas, onde os experimentos exigem contribuições de milhares de cientistas, engenheiros e funcionários de suporte.
No caso do desenvolvimento de Gemini no Google DeepMind, a construção de uma família de modelos de IA requer experiência abrangendo várias disciplinas. Envolve não apenas os pesquisadores de aprendizado de máquina, mas também os engenheiros de software que constroem infraestrutura, especialistas em hardware otimizando para processadores específicos, ética avaliando implicações de segurança, gerentes de produto que coordenam os esforços e especialistas em domínio, garantindo que os modelos funcionem em diferentes aplicações e idiomas.