Diga o que quiser sobre se a inteligência artificial um dia será tão inteligente quanto um ser humano. Ela já se tornou uma estrela em matemática. No verão passado no Hemisfério Norte, uma IA desenvolvida pelo Google e pela OpenAI respondeu corretamente a cinco de seis questões complexas na Olimpíada Internacional de Matemática, uma competição anual para os melhores estudantes do ensino médio do mundo.
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O bom senso da IA, no entanto, ainda pode deixar a desejar. Alguns meses depois, Anuradha Weeraman, um engenheiro de software no Sri Lanka, percebeu que sistemas avançados de IA tinham dificuldade para responder a algo que era essencialmente uma pergunta capciosa, uma espécie de pegadinha, que a maioria das pessoas consideraria ridiculamente simples.
IA sugeriu levar o carro até a oficina a pé
Quando ele disse a vários chatbots que precisava levar seu carro a uma oficina que ficava a apenas 50 metros de distância e perguntou se deveria ir a pé ou dirigindo, os bots disseram que ele deveria ir a pé.
A maneira estranha como a IA parece um gênio em um momento e extremamente limitada em outro é o que pesquisadores, engenheiros e economistas chamam de “inteligência irregular” (jagged intelligence). Eles usam esse termo para explicar por que a IA está avançando rapidamente em algumas áreas — como matemática e programação — enquanto ainda tem dificuldade para progredir em outras.
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O termo, amplamente utilizado por pessoas que desenvolvem IA e analisam seus efeitos, pode ajudar a reformular o debate sobre se esses sistemas estão se tornando tão inteligentes quanto, ou até mais inteligentes que, os humanos. Em vez disso, argumentam os pesquisadores, a IA é algo completamente diferente: muito melhor que os humanos em algumas tarefas e muito pior em outras.
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Compreender esses pontos fortes e fracos também pode ajudar economistas a entender melhor o que a IA significa para o futuro do emprego.
Embora programadores iniciantes tenham motivos para se preocupar com seus empregos, por exemplo, não está tão claro, pelo menos por enquanto, como a IA afetará outros tipos de trabalho. Mas observar onde a IA começa a apresentar melhorias rápidas pode ajudar a prever quais tipos de empregos serão impactados pela tecnologia.
— O desempenho desses sistemas varia, e não é fácil prever quando eles falharão em fazer coisas que um humano consegue fazer — disse Weeraman.
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O termo “inteligência irregular” (jagged intelligence, em inglês) foi cunhado por Andrej Karpathy, um dos pesquisadores fundadores da OpenAI, ex-chefe de tecnologia de direção autônoma da Tesla e, nas redes sociais, um dos comentaristas mais acompanhados sobre o avanço da IA.
“Algumas coisas funcionam extremamente bem (pelos padrões humanos), enquanto outras falham de forma catastrófica (novamente pelos padrões humanos)”, escreveu ele nas redes sociais em 2024, “e nem sempre é óbvio qual é qual”.
Isso, escreveu ele, é diferente do cérebro humano, “onde grande parte do conhecimento e das capacidades de resolução de problemas são altamente correlacionados e melhoram de forma linear, juntos, do nascimento à idade adulta”.
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Desde que a OpenAI iniciou a explosão da IA em 2022, executivos de tecnologia têm oscilado entre alertar que suas novas criações poderiam ter um efeito devastador sobre empregos de escritório e minimizar o impacto de longo prazo no emprego.
Até agora, fora do setor de tecnologia, há apenas evidências anedóticas de que a IA tenha se tornado uma destruidora de empregos. Mas, dado o quão rapidamente a tecnologia está evoluindo, muitos especialistas em tecnologia argumentam que a questão de saber se a IA substituirá outros tipos de trabalhadores de escritório não é “se”, mas “quando”.
Há apenas alguns anos, esses sistemas estavam começando a demonstrar as habilidades de programação mais rudimentares.
— Esses sistemas têm apresentado melhorias incríveis — disse Alex Imas, economista da Booth School of Business da Universidade de Chicago. — Cada vez que há um grande lançamento, as pessoas se surpreendem com o quanto eles conseguem fazer.
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Mas tecnologias que ampliam o que os trabalhadores podem fazer sem substituí-los têm muitos precedentes, e é isso que alguns pesquisadores de IA e economistas acreditam que acontecerá. Já na década de 1960, uma calculadora de bolso podia somar, subtrair e multiplicar muito mais rápido do que uma pessoa. Isso não significava que uma calculadora pudesse substituir um contador.
Agora, sistemas como o Claude, da Anthropic, e o Codex, da OpenAI, também conseguem escrever código de computador muito mais rápido. Mas eles não são tão bons em entender como cada parte do código se encaixa em uma aplicação de software maior. Para isso, precisam de ajuda humana.
— Se um trabalho envolve várias tarefas diferentes, e a maioria envolve, e algumas serão automatizadas e outras não — disse Imas. — E, se for esse o caso, o trabalhador pode ter mais tempo para se dedicar a coisas maiores.
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No mês passado, François Chollet, um conhecido pesquisador de IA, lançou um novo teste de referência digital chamado ARC-AGI 3. Ele pede soluções para centenas de enigmas em formato de jogo sem fornecer uma única instrução sobre como resolvê-los.
Todos os desafios podem ser resolvidos por uma pessoa comum, sem treinamento, mas os principais sistemas de IA não conseguem dominar nenhum deles, segundo testes realizados por Chollet e pelo ARC Prize, o laboratório de pesquisa sem fins lucrativos que supervisiona o teste.
Quando as pessoas percebem que a IA é uma “inteligência irregular”, especialistas como Chollet dizem que passam a entender melhor como a tecnologia provavelmente evoluirá nos próximos anos — e qual efeito poderá ter no mercado de trabalho.
— Isso vai depender de quais tarefas ela automatiza, e de como e quando isso acontece — disse Imas.
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Sistemas de IA como Claude e o ChatGPT, da OpenAI, aprendem suas habilidades identificando padrões em dados digitais, incluindo artigos da Wikipédia, reportagens, programas de computador e outros textos coletados da internet. Mas isso só leva até certo ponto.
A internet contém apenas uma pequena fração do conhecimento humano. Ela registra o que as pessoas fazem no mundo digital, mas traz comparativamente pouca informação sobre o que acontece no mundo físico.
Isso significa que esses sistemas podem escrever e-mails, responder perguntas, discorrer sobre quase qualquer assunto e gerar código de computador. Mas, como reproduzem padrões encontrados em dados digitais, eles não são bons em planejar com antecedência, gerar novas ideias ou lidar com tarefas que nunca viram antes.
— A IA não tem inteligência geral — disse Chollet. — O que ela tem é um conjunto grande de habilidades diferentes.
Aprendizado por reforço
Agora, empresas como a Anthropic e a OpenAI estão ensinando novas habilidades a esses sistemas usando uma técnica chamada aprendizado por reforço. Ao resolver milhares de problemas de matemática, por exemplo, eles podem aprender quais métodos levam à resposta correta e quais não levam.
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Isso funciona bem em áreas como matemática e programação de computadores, nas quais as empresas de IA conseguem definir claramente o que é um comportamento bom ou ruim. A resposta para um problema de matemática está certa ou errada. Um código de computador ou passa em um teste de desempenho, ou falha.
Mas o aprendizado por reforço não funciona tão bem em áreas como escrita criativa, filosofia ou mesmo algumas ciências, nas quais a distinção entre bom e ruim é mais difícil de determinar.
— Programação, pela qual todos estão entusiasmados no momento, não é representativa de tudo o que a IA faz — afirmou Joshua Gans, economista da Rotman School of Management da Universidade de Toronto. — Com programação, é muito mais fácil usar um ciclo de feedback para descobrir o que está funcionando e o que não está.
Para os usuários, muitas vezes é difícil identificar no que a IA é boa e no que não é. E, quando as pessoas finalmente entendem bem os pontos fortes e fracos desses sistemas, a tecnologia muda.
— A natureza irregular da IA significa que os problemas podem surgir de qualquer lugar. Existem lacunas, e nem sempre sabemos onde elas estão — acrescentou Gans.
O fator imprevisível é que a IA está melhorando rapidamente. Muitas das fraquezas que Karpathy e outros apontaram em 2024 e no início de 2025 já não existem mais. As empresas encontrarão outras limitações e também as corrigirão.
— Os vales da tecnologia estão se fechando — completou Imas.
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