Tambem existe um problema claro, o problema da fronteira da eficiência de dados, ou seja os dados para treinar não são ilimitados (no caso os dados que os modelos querem), e chega um ponto em que não vai ser possivel dar aqueles grandes saltos nos modelos, ai as empresas que criam estes modelos vão ter 2 opções ou admite o limite ou então usa dados do proprio proprio modelo para treinar outros modelos mas isso literalmente mata a propria ia, tendo problemas como model colapse ou bias amplification, https://sciencemediacentre.es/en/ai-models-trained-ai-generated-data-can-crash, https://www.nytimes.com/interactive/2024/08/26/upshot/ai-synthetic-data.html, https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2024/file/53dbd7e34fab703a639964e2d3ee9e84-Paper-Conference.pdf, https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-.

Eu acredito que a tal da agi pode vir a existir por meio de conexão de varias ia's especialistas para criar uma unica ia geral mas isso literalmente seria um trabalho herculeo de se fazer.

Eu sou programador porque eu gosto de programar e mesmo que uma ia me substitua eu nunca vou deixar de fazer o que eu amo.