Huang disse que a estimativa de Hinton de cerca de 10% a 20% de chance de uma catástrofe causada por IA não é uma probabilidade cientificamente estabelecida. Ele citou uma previsão de 2016 sobre radiologistas para argumentar que automatizar uma tarefa não significa extinguir uma profissão.
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Resposta de pesquisa

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Why did Nvidia CEO Jensen Huang call Geoffrey Hinton’s warnings about a 10–20% chance of AI destroying humanity “irresponsible” and “hurtful. Article summary: Huang called Hinton’s warning “irresponsible” because he saw the 10–20% figure as a frightening forecast without a demonstrated scientific basis, not as a measured probability. He also considered such forecasts “hurtful”. Topic tags: general, news, general web, user generated, education. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermark
Jensen Huang, CEO da Nvidia, chamou os alertas de Geoffrey Hinton de “irresponsáveis” por dois motivos: questiona a base científica do número apresentado e acredita que previsões alarmantes podem prejudicar decisões reais. Em entrevista ao The Ezra Klein Show em 23 de setembro de 2026, ele contestou a estimativa de Hinton de cerca de 10% a 20% de chance de danos catastróficos causados pela inteligência artificial (IA). 2
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Ao responder a uma pergunta de Ezra Klein sobre o alerta, Huang afirmou que a cifra de 10% “não se baseia na ciência” nem em pesquisas. Para ele, o fato de uma estimativa vir de um cientista não a transforma, por si só, em uma probabilidade medida. Segundo a Axios, o próprio Hinton já havia descrito estimativas desse tipo como um “palpite muito incerto”. A crítica de Huang ao número não equivale, porém, a dizer que segurança em IA não importa. 2
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Em 2016, Hinton recomendou que as pessoas parassem de se formar em radiologia, prevendo que a IA superaria humanos na leitura de imagens médicas em cinco anos. Huang contrapôs essa previsão à permanência da demanda por radiologistas, mesmo com o uso de IA na especialidade. Seu argumento é que automatizar a análise de imagens não é o mesmo que eliminar todo o trabalho do médico. 2
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É nesse sentido que Huang considera as previsões “prejudiciais”: um estudante que levasse o conselho ao pé da letra poderia ter desistido de uma carreira que continuou viável. Mas o desfecho de uma previsão sobre radiologia não demonstra, por si só, que o alerta de Hinton sobre uma catástrofe causada por IA esteja errado. 2
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Huang trata a segurança da IA sobretudo como uma responsabilidade de engenharia: empresas não deveriam lançar produtos que não conseguem controlar. Ele resiste a novas regras específicas para IA, mas também afirma que essas empresas não devem ficar isentas das leis existentes sobre concorrência e responsabilidade civil. Hinton, por sua vez, dá mais ênfase à possibilidade de danos catastróficos à medida que os sistemas se tornam mais capazes. Nenhuma dessas posições estabelece uma probabilidade numérica confiável para esse risco. 1
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Para quem tenta entender o futuro do trabalho, a lição mais útil do exemplo é distinguir tarefas de profissões. A radiologia é um motivo para examinar com cuidado previsões de desaparecimento de empregos — não uma garantia de que todas as ocupações seguirão o mesmo caminho. 2
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Huang disse que a estimativa de Hinton de cerca de 10% a 20% de chance de uma catástrofe causada por IA não é uma probabilidade cientificamente estabelecida.
Huang disse que a estimativa de Hinton de cerca de 10% a 20% de chance de uma catástrofe causada por IA não é uma probabilidade cientificamente estabelecida. Ele citou uma previsão de 2016 sobre radiologistas para argumentar que automatizar uma tarefa não significa extinguir uma profissão.
O caso da radiologia ajuda a avaliar previsões sobre empregos, mas não comprova nem descarta o risco de danos catastróficos da IA.