Edwin Chen, 37 anos: o fundador da Surge AI que treina modelos de IA e vale 18 mil milhões

Às 37 anos, Edwin Chen tornou-se um dos homens mais ricos dos Estados Unidos sem que quase ninguém soubesse quem ele é. Como fundador da Surge AI, trabalha longe dos holofotes a fazer aquilo que muitos consideram o núcleo invisível da corrida actual: preparar os dados humanos que alimentam os modelos de IA mais avançados do mundo.

No ano passado, a Forbes apanhou muita gente de surpresa ao revelar o membro mais jovem do seu conhecido ranking dos 400 americanos mais ricos. Edwin Chen, então com 37 anos, entrou directamente para essa lista mantendo-se, ainda assim, num anonimato quase total. O próprio título do retrato era claro: “O empresário tecnológico mais bem-sucedido de que nunca ouviu falar”, escreveu a revista.

A singularidade do caso está no contraste com os rostos habituais da inteligência artificial: Chen não lidera um laboratório mediático, não é CEO de uma rede social e não se apresenta como figura pública. Apesar disso, a sua fortuna é avaliada em perto de 18 mil milhões de dólares. A base dessa riqueza é uma empresa criada em 2020, a Surge AI, dedicada a uma actividade discreta, mas central na revolução em curso: a produção de dados humanos usados para treinar modelos de inteligência artificial (IA).

De onde vem Edwin Chen?

Edwin Chen cresceu em Crystal River, uma pequena localidade da Florida com cerca de 3 400 habitantes. Filho de pais taiwaneses emigrados, viveu num ambiente familiar de trabalho: a família geria um restaurante sino-tailandês-americano, o Peking Garden, onde ele ajudava com frequência durante a adolescência. Um início de vida simples, longe das redes de influência e das elites que, tantas vezes, marcam a trajectória da alta tecnologia nos EUA.

Desde cedo, desenvolveu uma fixação por línguas e sonhava aprender “uma vintena”. Participava em concursos de ortografia e interessava-se pela própria arquitectura do idioma. Mais tarde, esse fascínio encontrou eco na matemática: ainda no equivalente ao 8.º ano, já assistia a aulas de cálculo diferencial e começou a detectar padrões numéricos em tudo o que o rodeava. “Eu estava fascinado pelas estruturas escondidas dos números”, recorda, dizendo que certas regularidades o prendiam em especial, “sobretudo o número três”.

A aptidão não passou despercebida. Conseguiu uma bolsa integral para concluir o ensino secundário em Choate, um colégio interno de elite no Connecticut, por onde passaram figuras como John F. Kennedy e John Dos Passos. Com pouco currículo de matemática disponível para o seu nível, passou o último ano a desenvolver investigação de forma independente, orientado por docentes de Yale.

Seguiu depois para o MIT, onde chegou a experimentar, durante algum tempo, o chamado sono polifásico - dividindo a noite em várias sestas ao longo do dia para tentar maximizar horas de trabalho. Ao fim de três anos, interrompeu os estudos para aceitar um estágio num fundo especulativo em São Francisco. Nunca mais regressaria ao ensino a tempo inteiro, embora viesse, mais tarde, a obter oficialmente o diploma.

Porque é que se tornou obcecado com a linguagem e com dados humanos?

No percurso de Edwin Chen, o interesse pela inteligência artificial nasce menos do fascínio pelas máquinas e mais do desejo de compreender o próprio ser humano através da linguagem. No MIT, chegou a cofundar uma sociedade de linguística e procurava aquilo a que chamava as “bases matemáticas da linguagem”.

Leitor assíduo de ficção científica, houve um texto que o marcou particularmente: Story of Your Life (muitas vezes traduzido como A História da Tua Vida), de Ted Chiang, que viria a inspirar o filme O Primeiro Encontro. A narrativa acompanha uma linguista a tentar comunicar com extraterrestres, procurando padrões na forma como estes escrevem.

“Eles não falam inglês. Então como comunicar com eles? Como descodificar a linguagem deles?”, pergunta Chen, ainda hoje. Para ele, essa interrogação está no centro da IA contemporânea: de que forma converter a complexidade do pensamento humano em 1 e 0 que uma máquina consiga interpretar?

É precisamente essa obsessão que o leva a concentrar-se num desafio que, na altura, era quase periférico: em vez de tentar apenas criar algoritmos melhores, apostar em gerar dados humanos melhores para treinar os modelos.

A Surge AI de Edwin Chen: o que é, ao certo?

Depois do período académico, Edwin Chen passou por Google, Facebook e Twitter, trabalhando em algoritmos de recomendação e em moderação de conteúdos. E, em todas essas empresas, deparou-se com o mesmo bloqueio: um modelo só aprende bem quando recebe dados humanos de altíssima qualidade - e, mesmo nas maiores organizações do planeta, esses dados falham com frequência.

Em 2020, decidiu sair do Twitter e tratar do problema por conta própria. Criou a Surge AI usando as suas poupanças. Enquanto muitos concorrentes apostavam em anotação em massa, barata e pouco exigente, Chen seguiu a via oposta.

A empresa contrata anotadores altamente qualificados - investigadores, professores e especialistas de áreas como direito, medicina e literatura. E o trabalho não se resume a corrigir respostas: o objectivo é testar os modelos de forma agressiva, empurrando-os até aos limites.

Na prática, comparam várias respostas do mesmo chatbot, tentam induzir falhas ou enviesamentos e, depois, estabelecem critérios rigorosos sobre o que conta como uma resposta verdadeiramente satisfatória. “Queremos codificar a riqueza da humanidade nos dados”, sintetiza Chen, para quem este método é uma alavanca decisiva para elevar a qualidade dos modelos.

Esse nível de exigência sai caro. A Surge cobra entre duas e dez vezes mais do que alguns rivais. Ainda assim, clientes como Google, Meta, Anthropic e OpenAI encaram o serviço como um investimento estratégico. Em poucos anos, a empresa torna-se um fornecedor essencial para os melhores grandes modelos de linguagem (LLM), sem publicidade e sem rondas de financiamento.

Como é que Edwin Chen se tornou bilionário sem levantar investimento?

A opção vai contra a corrente num sector obcecado por rondas de capital e por valorizações aceleradas. Chen diz que sempre rejeitou aquilo a que chama “o jogo do estatuto” da Silicon Valley. Desconfia das empresas financiadas por capital de risco, que descreve como “esquemas para enriquecer depressa”, e critica um modelo que incentiva a angariar muito dinheiro para o gastar com a mesma rapidez. Na sua visão, isto quase inevitavelmente conduz a contratações excessivas e a uma perda de disciplina.

A Surge fez exactamente o inverso. A empresa impõe limites ao seu crescimento, procura rentabilidade muito cedo e evita a lógica da expansão artificial. Chen garante que é lucrativa praticamente desde o primeiro dia e que tem apenas cerca de 250 trabalhadores - muito menos do que os seus principais concorrentes.

A aposta compensou. Em 2024, ainda antes de completar cinco anos, a Surge atinge 1,2 mil milhões de dólares em receitas, e a sua avaliação é estimada entre 24 e 30 mil milhões de dólares. Chen mantém cerca de 75% do capital, e é essa participação que explica a maior fatia da sua fortuna.

O que pensa sobre a indústria actual da IA?

Nos últimos meses, Edwin Chen tem aceitado falar mais em público. Diz que não o faz para promover a Surge, mas por recear o rumo do sector - até porque viu, por dentro, como produtos desenhados para maximizar cliques e envolvimento acabaram por gerar efeitos nocivos.

Hoje, teme que a IA repita os mesmos erros, mas numa escala muito superior. “Acho que, neste momento, a indústria está a optimizar para objectivos errados”, afirma. Aponta, por exemplo, algumas plataformas de ranking de modelos, que pressionam laboratórios a procurar o primeiro lugar em testes de referência públicos, por vezes sacrificando a qualidade efectiva ou a segurança.

Para Chen, o risco mais sério é cultural, não apenas técnico. Tal como aconteceu com YouTube ou Twitter, sistemas muito poderosos podem ser orientados para aquilo que retém atenção, em vez de privilegiarem compreensão ou fiabilidade. Em particular, preocupa-o a possibilidade de modelos capazes de arrastar utilizadores para aquilo a que chama “tocas delirantes”, reforçando crenças falsas ou extremas.

E, se um dia a inteligência artificial se tornar geral - ou mesmo superinteligente -, Chen considera que o impacto ultrapassará largamente o que as redes sociais provocaram. “Há um potencial quase infinito de consequências imprevistas”, avisa. É também por isso que quer ter mais peso no debate público.