Um ensaio publicado em writingruxandrabio.com desafia a crença dominante no Vale do Silício de que a inteligência artificial, ou a futura AGI, será o principal motor de mudanças no mundo real. O autor, que prefere se identificar como um ‘hamster ingênuo’, relata um jantar em São Francisco onde um funcionário de um laboratório de IA o questionou com desdém sobre seu trabalho focado em gargalos regulatórios na medicina.

Segundo o ensaio, o interlocutor afirmou que a AGI será ‘hiperpersuasiva’ em breve, citando benchmarks em que já supera debatedores profissionais. Mas o autor contra-argumenta: mesmo com inteligência ilimitada, problemas como moradia e medicina continuam travados por vontade política, regulação e burocracia.

O texto cita a Lei de Eroom: o número de novos medicamentos aprovados por dólar de P&D caiu por décadas, apesar de ferramentas científicas mais poderosas. Também menciona a Adaptimmune, que levou duas terapias inovadoras ao mercado em cânceres raros, mas luta para sobreviver devido aos custos de desenvolvimento.

Outro exemplo é o caso do ‘bebê KJ’, salvo por uma terapia de edição genética personalizada: os cientistas têm o conhecimento, mas não conseguem repetir o feito facilmente por causa dos custos de fabricação e exigências regulatórias.

O autor destaca que os ensaios clínicos consomem cerca de sete anos e mais de um bilhão de dólares por medicamento. Ele argumenta que esses ensaios geram dados humanos insubstituíveis, essenciais para treinar melhores modelos de IA.

Há evidências robustas de que ensaios mais rápidos impulsionam a inovação biomédica, tanto direta quanto indiretamente. O autor cita o caso da China: em uma década, a participação de biofarmacêuticas chinesas em acordos de licenciamento com grandes farmacêuticas ocidentais saltou de zero para mais da metade, impulsionada por reformas regulatórias que permitem aprendizado iterativo mais rápido com dados humanos.

O ensaio defende o uso de endpoints substitutos e biomarcadores, onde a IA poderia transformar leituras discretas em contínuas, otimizando ensaios. Para algumas indicações, a melhoria poderia ser de até 10 vezes em velocidade e custo, se os substitutos certos forem encontrados.

Mas o autor ressalta que o gargalo não é apenas inteligência, mas governança. Empresas que tentam construir biomarcadores enfrentam dificuldades para acessar dados: algumas esperam há um ano pela liberação de conjuntos de imagens pelo NIH. A validação da densidade mineral óssea como endpoint substituto em ensaios de osteoporose levou 12 anos, apesar de os dados já existirem e as análises serem basicamente regressões.

O autor critica a superficialidade com que o setor de IA trata regulação e governança na medicina. Muitos argumentam que, como a maioria dos medicamentos falha por falta de eficácia, a regulação não explica a desaceleração do progresso médico. Mas o autor rebate: o problema não é a decisão final de aprovação, mas todo o processo a montante — como os dados humanos são coletados e usados.

O ensaio conclui que, embora seja difícil manter essa convicção diante de pessoas mais inteligentes e com informações privilegiadas, o autor permanece firme: inteligência não é o principal gargalo para mudanças no mundo real. Ele alerta que a fé cega nas palavras dos líderes de laboratórios de IA é um erro, pois não é garantido que a IA resolverá os problemas que as pessoas realmente se importam, como a medicina, a menos que esses problemas sejam pensados com clareza.