Karpathy: A perceção das capacidades da IA apresenta uma falha grave; a versão gratuita e o Agent de ponta são «produtos completamente diferentes»

O antigo diretor-geral de IA da Tesla e membro fundador da OpenAI, Andrej Karpathy, publicou um longo texto no X no dia 9 de abril, afirmando que a perceção do público sobre as capacidades da IA está a dividir-se gravemente. Segundo ele, as pessoas que usam o ChatGPT na versão gratuita e os técnicos que usam diariamente ferramentas de agentes de ponta como Codex e Claude Code estão, na prática, a discutir “produtos completamente diferentes”, mas ambos os lados acreditam que estão a ver a totalidade do que é a IA.

Dois mundos, duas perceções de IA

Karpathy divide os utilizadores atuais de IA em dois grupos.

O primeiro grupo experimentou a versão gratuita do ChatGPT em algum momento do ano passado e formou com isso a sua perceção global da IA. O que veem são vários erros do modelo — alucinações, resultados de pesquisa absurdos e até falhas em problemas simples, como “devo conduzir ou ir a pé para lavar o carro” no modo de voz. Karpathy reconhece que estes problemas de facto existem, mas sublinha que a versão gratuita e modelos desatualizados não conseguem representar com fidelidade as capacidades reais dos modelos de agentes de ponta até 2026.

O segundo grupo cumpre simultaneamente duas condições: usa, com pagamento, os mais recentes modelos de agentes de ponta (como OpenAI Codex ou Claude Code) e recorre a eles de forma profissional em áreas técnicas como desenvolvimento de software, matemática e investigação. Karpathy chama a este grupo um estado de “psicose de IA” altamente intenso, porque os progressos recentes destes modelos nas áreas técnicas “só podem ser descritos como surpreendentes” — é possível ver, literalmente, como resolvem em uma hora problemas de arquitetura de programação que antes exigiam dias ou até semanas.

Porque o progresso se concentra nas áreas técnicas

Karpathy explica porque é que a melhoria nas capacidades de IA é especialmente marcante em áreas técnicas como desenvolvimento de programação, mas menos evidente em usos gerais como pesquisa, escrita e recomendações.

Existem duas razões: primeiro, as áreas técnicas fornecem funções de recompensa verificáveis (por exemplo, se os testes unitários passam), o que permite que o treino por aprendizagem por reforço funcione de forma eficaz; em contrapartida, é difícil determinar de forma clara a qualidade de um texto. Segundo, as áreas técnicas têm mais valor comercial em cenários B2B, por isso as empresas de IA investem a maior parte dos recursos das suas equipas nessas direções.

Estes dois grupos não se conseguem entender

Karpathy conclui que estes dois grupos estão a “falar entre si”. O modo de voz da versão gratuita da OpenAI falha em problemas do dia a dia, enquanto o Codex da versão paga mais avançada da OpenAI consegue, em uma hora, reestruturar toda a base de código ou detetar vulnerabilidades do sistema — e ambas as coisas são verdade ao mesmo tempo.

Nas suas respostas subsequentes, ele acrescentou que alguém lhe apresentou uma perspetiva: o incidente do OpenClaw atraiu tanta atenção social precisamente porque fez com que muitos não especialistas em tecnologia tivessem contacto pela primeira vez com os modelos de agentes mais recentes, e essas pessoas até então só sabiam que IA era sinónimo de ChatGPT na versão web.

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