42AI sai da obscuridade com US$ 62,5 milhões e um modelo de mundo capaz de "prever o comportamento humano"

Aqui está uma pergunta típica de ficção científica: E se a IA pudesse prever o que você faria antes mesmo de você decidir, mesmo em uma situação completamente nova?

A startup israelense 42AI diz estar desenvolvendo um "modelo de mundo comportamental" capaz de fazer exatamente isso, e acaba de sair do modo oculto (stealth) com US$ 62,5 milhões em financiamento semente. Inicialmente, a empresa está operando seu sistema preditivo em algumas corretoras financeiras, onde afirma que o modelo pode ajudar a prever como operadores individuais responderão a condições voláteis.

"O comportamento não é determinístico; ele é constantemente probabilístico", disse Amit Gal-Or, CEO e cofundador da 42AI, ao TechCrunch quando lhe pedi para justificar a ousada afirmação de sua empresa. Ele argumenta que as pessoas têm tendências psicológicas subjacentes que influenciam suas decisões mesmo quando suas circunstâncias mudam, e é isso que a startup está tentando medir e converter em dados que o modelo possa entender.

"Da daqui a uma semana, você pode ser uma pessoa diferente, mas suas tendências sempre se manifestarão em certas áreas com uma probabilidade ou distribuição", acrescentou seu cofundador e diretor de tecnologia (CTO), Ehud Ezra. E é isso, argumenta a empresa, que o modelo faz: mostrar a probabilidade de uma pessoa tomar determinada decisão.

A 42AI afirma que o modelo tenta descobrir as motivações internas das pessoas em vez de extrapolar padrões com base em suas ações anteriores. Para fazer isso, a 42AI analisa como as pessoas reagem a eventos aparentemente sem relação. Para um investidor ou operador, por exemplo, esses eventos podem incluir a conclusão de processos de KYC (conheça seu cliente), integração (onboarding), chamadas de suporte, transferências de dinheiro ou negociação de ações.

"Quando a pessoa está conversando com o suporte ou vendas no processo inicial [...] nós olhamos para o sentimento, olhamos para a voz, olhamos para várias interações que ela está fazendo, quantas vezes liga e assim por diante", acrescentou o CTO e cofundador Ehud Ezra. "E todos esses pontos de dados vão para o modelo. Mais tarde, você tem as interações: como você compra e vende, e quando, e olhamos para o mercado nessa fase."

"Portanto, estamos tentando ver como eles olham para o mundo. Em um modelo de mundo, cada indivíduo é o mundo", acrescentou ele.

A empresa então converte essas observações em representações matemáticas de traços, que são alimentadas em um modelo de mundo baseado em transformadores (transformer) que estabelece probabilidades para possíveis decisões sob diferentes circunstâncias. (A empresa usa um modelo de linguagem separado para gerar explicações para suas previsões).

Ezra disse que o modelo é treinado para preservar as tendências subjacentes de uma pessoa durante as simulações. Portanto, se alguém geralmente tem aversão ao risco, mas o modelo repentinamente a trata como alguém que assume riscos, "o alvo está errado", disse ele, explicando como as recompensas de treinamento do modelo são estruturadas.

A 42AI passou três anos desenvolvendo essa abordagem, combinando pesquisa psicológica com neurociência e genética, além de conselhos de especialistas em psicologia e TEPT (transtorno de estresse pós-traumático), e de Dan Shechtman, que recebeu o Prêmio Nobel de Química em 2011.

Gal-Or disse que a equipe primeiro estudou milhares de pessoas por meio de avaliações psicológicas e cenários comportamentais, antes de adicionar conjuntos de dados governamentais e de biobancos cobrindo mais de 2 milhões de pessoas. Desde então, os conjuntos de dados de clientes da empresa se expandiram para abranger quase 30 milhões de pessoas, afirmou.

Em implantações reais, o modelo analisa os registros existentes dos clientes, incluindo transações e chamadas de suporte. Gal-Or destacou que o sistema não precisa de informações de identificação pessoal, argumentando que "o modelo nunca sabe quem é a pessoa". No entanto, parece que a empresa ainda cria perfis comportamentais individuais a partir da atividade vinculada do cliente.

Ao prever negociações de mercado, a 42AI afirma que seu modelo alcança 98% de precisão, mas Gal-Or esclareceu que isso é mais uma medida de se os fluxos de negociação caem dentro de uma faixa prevista, e não se cada negociação individual foi prevista corretamente.

Ele também disse que o modelo atinge consistentemente uma pontuação F1 (F1 score) de 0,8 a 0,85 para prever a direção e o volume das negociações. (A pontuação F1 é uma métrica em aprendizado de máquina que mede quão bem um modelo de classificação consegue equilibrar previsões corretas contra alarmes falsos e eventos perdidos).

E não é como se o modelo pudesse funcionar em qualquer lugar, visto que ainda é uma máquina limitada. "Há um teto natural porque você realmente não tem acesso a tudo o que uma pessoa vivencia", disse Gal-Or. Ezra explicou que a precisão do sistema também sofre quando ele perde um contexto situacional importante, como se alguém optar por mudar suas escolhas de negociação com base no conselho de um amigo ou colega.

Gal-Or disse que a 42AI está trabalhando com 10 grandes corretoras, que a estão usando para gerenciar liquidez, requisitos de margem e exposição a hedge. A empresa está integrando mais clientes, afirmou, e está gerando mais de "sete dígitos" em receita, embora não tenha especificado um número.

Os clientes pagam à startup uma taxa fixa ou uma porcentagem do valor que a plataforma os ajuda a ganhar. Ele afirmou que uma corretora gerou aproximadamente US$ 30 milhões em valor adicional por meio de hedge dinâmico.

O financiamento semente de US$ 62,5 milhões veio dos fundadores e da Infinity Group ao longo de três anos, e não foi totalmente arrecadado de investidores externos, disse Gal-Or. A Infinity foi fundada por seu pai, Amir Gal-Or, que também é presidente e cofundador da 42AI. A 42AI agora planeja arrecadar mais dinheiro.

Além das finanças, a 42AI agora está explorando aplicações para seu modelo em jogos, prevenção de fraudes e cibersegurança, e um dia quer usá-lo para ajudar robôs e agentes de IA a entenderem as pessoas. Mas isso ainda pode demorar um pouco: Ezra reconheceu que o modelo precisa ser treinado com regras e contexto para cada novo domínio.

E, como em todas as ferramentas de IA, há um lado potencialmente preocupante na tecnologia da 42AI: se uma corretora pode antecipar o que seus clientes farão, o que impede alguém de usar esse conhecimento em seu próprio benefício? Ezra admitiu que esta era "uma preocupação válida" quando a apontei, e os fundadores apontaram para regulamentações, monitoramento e um comitê de ética interno, embora não tenham explicado o que, se é que algo o faria, impediria seus clientes de usar a tecnologia para obter vantagem sobre as próprias pessoas que ela está perfilando.

Gal-Or, no entanto, estava confiante de que a tecnologia poderia ajudar a lidar com tais riscos. "Estamos muito orgulhosos de que, na verdade, fazemos parte da solução; nós somos a solução para este problema", disse ele.