Com os recentes avanços em inteligência artificial (IA), muitos sistemas, como ChatGPT, Copilot e Gemini, parecem ter a capacidade de “pensar”. Eles respondem a perguntas complexas, geram textos articulados e até aparentam refletir sobre suas respostas. No entanto, essa é uma ilusão. Essas máquinas não têm raciocínio lógico, compreensão real do que dizem ou qualquer forma de consciência.
Na prática, estamos lidando com sistemas que simplesmente reconhecem padrões na nossa linguagem. Elas não sabem o que estão dizendo, mas conseguem prever qual palavra deve vir a seguir em uma sequência com base em grandes volumes de texto nos quais foram treinadas. Isso nos leva a algumas questões importantes sobre como usamos, avaliamos e regulamos essas tecnologias.
Como funciona a predição de palavras
Os sistemas de grandes modelos de linguagem (LLMs), como o ChatGPT, operam basicamente prevendo qual será a próxima palavra em uma frase. Para isso, são treinados com um imenso banco de textos, aprendendo os padrões que guiam a construção da nossa língua. Mas, no fundo, o que esses sistemas fazem é prever qual palavra deve vir a seguir, sem entender o que estão falando.
Embora sejam sofisticados, esses modelos captam apenas a forma da linguagem, e não seu significado real. Ou seja, o que parece ser compreensão é, na verdade, um reflexo de padrões estatísticos extraídos da maneira como nós, seres humanos, usamos a linguagem.
Não se deixe enganar pela cadeia de pensamento
Hoje em dia, os pesquisadores desenvolveram mecanismos que fazem com que os LLMs pareçam “explicar” sua cadeia de processamento. Quando isso acontece, pode até parecer que o modelo está fazendo uma linha de raciocínio estruturada e lógica, o que impressiona à primeira vista.
Mas a verdade é que essas explicações são, muitas vezes, falaciosas. Quando um modelo diz que “está pensando” sobre um problema, o que ele está fazendo, na prática, é gerar mais texto com base em probabilidades, sem necessariamente relatar os verdadeiros cálculos ou processos que ele usou para chegar à resposta.
Esse processo todo é uma caixa-preta da IA, ou seja, é um emaranhado complexo de cálculos distribuídos em várias camadas, que são tão obscuros que muitas vezes nem mesmo os próprios criadores dos modelos sabem exatamente como chegam às conclusões. Por isso, quando os modelos dizem que estão seguindo uma lógica estruturada, muitas vezes estão apenas fazendo cálculos textuais sem uma base lógica real.
A ilusão de ‘pensamento’ humano
A tendência de atribuir pensamento humano a esses sistemas está profundamente enraizada em nossa psicologia. O fenômeno da pareidolia cognitiva a nossa tendência natural de buscar padrões familiares onde eles não existem nos faz ver intenção e compreensão onde não há.
Quando um sistema de IA usa pronomes como “eu” e diz que está “pensando”, nosso cérebro tende a atribuir automaticamente agência e consciência à máquina, porque fomos programados evolutivamente para interagir com seres conscientes. Isso é algo que os LLMs sabem explorar bem: eles são projetados para soar convincentes, mas na realidade não têm a capacidade de pensar ou refletir como nós.
Implicações práticas e éticas
Entender que os LLMs não “pensam” tem implicações importantes sobre como usamos essas tecnologias. Atribuir erroneamente capacidades cognitivas humanas aos LLMs pode levar a:
- Superestimar suas habilidades em tarefas que exigem raciocínio genuíno;
- Subestimar os riscos de confiar neles para decisões críticas;
- Ofuscar questões importantes sobre responsabilidade e transparência.
Esse erro de antropomorfização ou atribuir características humanas a algo que não as possui leva a expectativas distorcidas sobre o que esses modelos podem ou não fazer. Isso é problemático porque, embora os modelos de IA sejam impressionantes, eles falham sistematicamente em tarefas que exigem raciocínio causal ou entendimento do senso comum, exatamente porque não têm as estruturas cognitivas que fundamentam o pensamento humano.
Apesar de suas capacidades notáveis, os LLMs ainda têm limitações sérias, como a produção de informações falsas com alta confiança (as famosas “alucinações de IA”), a reprodução de viéses dos dados com os quais foram treinados e a falta de verificação independente de fatos.
Além disso, eles enfrentam dificuldades em tarefas que envolvem raciocínio lógico matemático, abstrações complexas e em manter o contexto durante interações longas. Mas, acima de tudo, eles não têm consciência nem experiência do mundo real, o que os impede de fazer julgamentos genuínos sobre empatia, dilemas éticos ou questões que envolvem a vivência humana.
Como usar a Inteligência Artificial de forma realista
Reconhecer que os LLMs são mecanismos poderosos de associação linguística, e não entidades conscientes, não diminui sua utilidade. Pelo contrário, nos permite usar essas tecnologias de maneira mais realista e com expectativas mais adequadas.
Esses modelos se destacam em tarefas como resumo de textos, tradução, organização de dados e geração de explicações. Eles são excelentes ferramentas para automação de tarefas repetitivas, como escrever e revisar códigos, formatar documentos e responder e-mails.
À medida que a IA se torna uma parte cada vez mais presente do nosso cotidiano, entender como ela realmente funciona é essencial. Quando usadas corretamente, essas ferramentas podem ampliar nossa capacidade de processamento e comunicação, ajudando-nos a tomar decisões melhores para a sociedade como um todo.
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