É inquietante notar o entusiasmo quase cego que se formou em torno dos modelos de linguagem (LLMs). Em certos momentos, é difícil dizer quem delira mais: os próprios modelos ou os entusiastas que os promovem com fervor. As declarações grandiosas vindas de executivos de grandes empresas de tecnologia e startups muitas vezes soam como delírios.
Só mesmo por um tipo de euforia coletiva é possível entender por que esses sistemas são descritos como se tivessem capacidades genuínas de “compreensão”, “raciocínio” ou “aprendizado”. Como aceitar, sem senso crítico, promessas de que substituirão a maioria dos empregos de escritório ou resolverão dilemas profundos da humanidade?
A verdade técnica é bem menos espetacular. LLMs são essencialmente reprodutores estatísticos de padrões linguísticos. Após o treinamento, tornam-se sistemas estáticos: não aprendem com o uso, não se atualizam por conta própria, não têm criatividade nem produzem conhecimento novo. Operam sem contexto e sem qualquer entendimento do que geram.
O que mais impressiona (e engana) é sua fluência linguística, resultado de extensivo treinamento com grandes volumes de texto. Essa fluência, contudo, é facilmente confundida com inteligência. Embora consigam produzir textos coerentes com segurança, esses sistemas não compreendem o conteúdo que geram. São, de fato, “papagaios estatísticos”: articulados, mas inconscientes do que dizem.
Mesmo diante dessas limitações, persiste a narrativa de que os LLMs estão próximos da Inteligência Artificial Geral (AGI), ignorando décadas de pesquisas em neurociência e cognição. Tal discurso deturpa a realidade técnica e desconsidera profundamente o que se sabe sobre a natureza da inteligência humana.
Por que então permitimos que o marketing se sobreponha à ciência? É compreensível que os LLMs despertem fascínio, pois são ferramentas potentes para tarefas específicas, como a geração de conteúdo. Mas são apenas isso: ferramentas. Assim como um martelo é ótimo para pregar, mas não serve para limpar vidros, os LLMs têm usos delimitados que precisam ser respeitados.
Existe um risco real na distância entre a empolgação e os limites concretos dessa tecnologia. Confundir fluência com cognição e apostar que os LLMs inevitavelmente conduzirão à AGI é cair em uma ilusão perigosa. Um uso responsável e ético da IA Generativa exige o contrário: lucidez, crítica e responsabilidade. Só assim poderemos distinguir o que é realmente promissor do que é apenas miragem.
É importante ter senso crítico acima de tudo. Os LLMs têm diversas aplicações práticas interessantes e úteis, mas devem ser usados com cuidado e responsabilidade.
David Matos