O Hype da Inteligência Artificial: A Visão Distendida das Redes Sociais

Demis Hassabis, CEO do Google DeepMind, não poderia ser mais claro: “Isso é vergonhoso.” Ele se referia a um post excessivamente otimista de Sébastien Bubeck, da OpenAI. Neste post, Bubeck celebrava que dois matemáticos haviam utilizado o modelo GPT-5 para resolver problemas matemáticos complexos. A declaração era explosiva: “A aceleração da ciência por IA começou oficialmente.” Mas será que celebramos demais?

O entusiasmo desmedido pode eclipsar a realidade.

A situação destacou uma problemática evidente no uso indiscriminado das redes sociais para divulgar avanços em Inteligência Artificial. O GPT-5, conforme Bubeck comemorou, aparentemente havia solucionado vários problemas de Erdős, mas essa afirmação foi rapidamente contestada. Thomas Bloom, matemático da Universidade de Manchester, alertou que resolver não significa encontrar uma nova solução; é preciso verificar se a solução já existia na literatura. Afinal, a IA pode ter apenas encontrado respostas que ninguém havia considerado.

Quando a euforia toma conta, a verificação dos fatos fica em segundo plano. Nesse caso, o GPT-5 não criou soluções inovadoras, mas explorou um amplo repositório de conhecimento já disponível na internet.

• Hype sem checagem: A rapidez da disseminação de informações nas redes sociais transforma conjecturas em verdades inquestionáveis.
• Contribuições reais: A capacidade do GPT-5 de compilar informações relevantes não deve ser subestimada, mas não confunda isso com descoberta.

Matemáticos, como François Charton, reconhecem esse dilema. Ele comenta que o uso de LLMs (Modelos de Linguagem de Aprendizado Profundo) para explorar a literatura existente é útil, porém não é tão glamoroso quanto uma nova descoberta. E, dessa forma, a busca por validação nas redes sociais se torna uma corrida pela novidade, não pela precisão.

E o que dizer da recente comemoração em torno do 554º Problema de Yu Tsumura? Cientistas haviam inicialmente concluído que os LLMs não estavam à altura do desafio. Mas, com o surgimento do GPT-5, as redes sociais explodiram em euforia. No entanto, Charton reafirma: tratar esse problema de maneira isolada não traduz o verdadeiro valor das habilidades matemáticas.

As análises mais rigorosas estão surgindo. Estudo sobre IA na medicina e no direito revelaram deficiências significativas nos diagnósticos e nas orientações fornecidas por LLMs. Se a IA não pode acompanhar as nuances de áreas tão críticas, como é que podemos confiar nela para resolver os problemas mais intrincados da matemática?

A verdade é que as redes sociais são um campo fértil para mitos e exageros.

Os resultados na competição Putnam realmente chamam a atenção, mas isso não encerra o debate sobre as capacidades dos LLMs. Avaliar a eficácia da IA em matemática vai além de números impressionantes. Precisamos entender como essas soluções são realmente alcançadas.

Portanto, ao vivenciarmos esse momento em que a Inteligência Artificial se torna parte de nosso cotidiano, é vital reavaliar o que realmente estamos celebrando. O verdadeiro valor reside em um exame profundo e cuidadoso, longe do frenesi das redes sociais. O caminho para a inovação verdadeira passa pela verificação rigorosa, e não pela emoção momentânea.

Próximo Passo

Questione a próxima grande alegação sobre IA que cruzar seu caminho. A inovação genuína exige análise, não aplausos instantâneos.