Capacidade de raciocínio da IA é “miragem”, dizem pesquisas

Nos últimos anos, a promessa de que assistentes como ChatGPT ou Gemini seriam capazes de raciocinar de forma autônoma encantou o público e investidores. Porém, um novo estudo reacende um alerta: a tão falada capacidade de raciocínio da IA é “miragem”, dizem pesquisadores, e o que vemos pode ser apenas uma simulação convincente, mas rasa.

A ilusão do “pensamento” nos modelos de linguagem

O trabalho, conduzido por cientistas da Universidade Estadual do Arizona, avaliou de perto os modelos de linguagem de larga escala (LLMs) e constatou que seu “raciocínio” se limita a reproduzir padrões vistos no treinamento. Na prática, quando enfrentam problemas inéditos, essas inteligências falham.

No experimento, os pesquisadores treinaram um modelo com transformações simples de texto, como substituir letras ou aplicar códigos básicos. Em seguida, propuseram tarefas mais complexas, que exigiam combinar as regras aprendidas de forma inédita. Resultado? O desempenho despencou.

A frase “capacidade de raciocínio da IA é miragem” não surgiu à toa. Mesmo quando o sistema construía uma sequência de passos aparentemente lógica, as respostas finais frequentemente estavam erradas. Em outros casos, acertava o resultado, mas com justificativas incoerentes.

Onde a IA tropeça

A pesquisa revelou que os LLMs ficam especialmente vulneráveis quando:

• A tarefa exige combinar diferentes regras que não foram vistas juntas no treinamento.

• O problema envolve mudanças de contexto, como alterar o tamanho ou formato das informações.

• O enunciado é mais longo e exige cadeias de raciocínio extensas.

Por exemplo, um modelo que sabia deslocar letras no alfabeto não conseguia embaralhá-las dentro de uma palavra, se nunca tivesse visto isso antes. Parece simples para humanos, mas para a máquina, é quase um enigma insolúvel.

Isso levanta uma questão importante: se a capacidade de raciocínio da IA é “miragem”, até que ponto podemos confiar nesses sistemas para tarefas críticas, como diagnósticos médicos ou decisões jurídicas?

A solução não é tão simples

Uma proposta sugerida pelos próprios autores foi diversificar os dados de treinamento, introduzindo amostras de diferentes tipos de problemas. Porém, eles alertam que isso é uma solução “reativa” e pouco escalável. Afinal, seria impossível prever todas as combinações de desafios que um modelo poderia encontrar no mundo real.

Esse ponto reforça críticas anteriores feitas por especialistas da Apple, da Universidade de Nova York e de instituições chinesas. Vários estudos já concluíram que o que chamamos de “raciocínio” da IA é, na verdade, um sofisticado reconhecimento de padrões, e não um processo genuíno de compreensão ou planejamento lógico.

E se estivermos olhando pelo ângulo errado?

Apesar das críticas, alguns especialistas acreditam que essa visão pode estar sendo pessimista demais. Modelos de linguagem modernos já conseguem gerar códigos, consultar bancos de dados externos e integrar informações de múltiplas fontes recursos que podem compensar parte dessas limitações.

Ainda assim, há um consenso emergente: confiar cegamente nessas ferramentas, sem validação humana, é arriscado. Isso vale tanto para usos casuais, como pedir um resumo de um livro, quanto para aplicações de alto impacto, como interpretar exames médicos.

O que isso significa para o futuro da IA

Se a capacidade de raciocínio da IA é “miragem”, temos dois caminhos pela frente:

1. Aperfeiçoar as arquiteturas de IA para lidar melhor com problemas inéditos, talvez combinando redes neurais com mecanismos simbólicos.

2. Aceitar que o raciocínio pleno é humano, e usar a IA como suporte, não substituto, em tomadas de decisão críticas.

Essa discussão vai além da tecnologia: toca questões éticas, regulatórias e até filosóficas. Será que máquinas precisam “pensar” como nós para serem úteis? Ou basta que executem bem tarefas específicas?

Entre a eficiência e a confiança

O debate sobre se a capacidade de raciocínio da IA é “miragem” ou não, na prática, impacta diretamente empresas, governos e usuários comuns. É a velha balança entre eficiência e confiabilidade: podemos ganhar velocidade e escala, mas se perdermos a precisão, o prejuízo pode ser maior do que o ganho.

Por isso, a recomendação dos especialistas é clara: sempre que possível, revisar e validar as respostas geradas por IA, principalmente quando há risco real envolvido.