Em 2025, as opiniões equivocadas sobre inteligência artificial continuam a prevalecer, reflexo da rápida evolução das aplicações e do entendimento público sobre o tema. Entre os principais mitos está a suposta estagnação no progresso dos modelos de linguagem, que foi desmentida por avanços significativos nos últimos meses.
Scalabilidade da IA: avanços e equívocos
Quando o GPT-5 foi lançado em maio, muitas pessoas questionaram se a IA atingira um limite de crescimento. Apesar do nome upgrade, o impacto parecia incremental. O jornal The New Yorker chegou a publicar um artigo intitulado “E se a IA não evoluir muito mais do que isso?”, sugerindo uma suposta estagnação no progresso dos grandes modelos de linguagem.
No entanto, cinco meses após o lançamento, empresas como OpenAI, Google e Anthropic apresentaram modelos que demonstraram avanços relevantes em tarefas de alto valor econômico. Oriol Vinyals, líder da equipe de deep learning do Google DeepMind, afirmou que o salto de desempenho do Gemini 3 foi “tão grande quanto nunca vimos”, desmistificando a ideia de que a escalabilidade estaria chegando ao seu limite.
Mitos e realidades do desenvolvimento da IA
Embora o avanço seja evidente em certas áreas, dúvidas permanecem quanto à velocidade de melhorias em domínios mais caros para obter dados, como a criação de assistentes pessoais. “Talvez a IA continue a evoluir ou possa ter melhorias importantes, ou até mesmo dificuldades”, avalia Helen Toner, diretora do Center for Security and Emerging Technology. O consenso, no entanto, é que alegar que o progresso estagnou não é justificável.
Medo e confiança na IA autônoma
As falhas em chatbots ou veículos autônomos reforçam as dúvidas e receios públicos. Em uma pesquisa no Reino Unido, apenas 22% dos entrevistados se sentiam confortáveis para viajar em carros sem motorista; nos Estados Unidos, o índice era de 13%. Em outubro, um incidente envolvendo um carro da Waymo, que matou um gato em São Francisco, gerou indignação.
No entanto, dados revelam que veículos autônomos, como os da Waymo, têm sido geralmente mais seguros do que motoristas humanos. Uma análise de 100 milhões de milhas conduzidas por carros autônomos mostrou que esses veículos tiveram quase cinco vezes menos acidentes com feridos e 11 vezes menos acidentes graves.
Inteligência artificial na resolução de problemas complexos
O matemático Sébastien Bubeck, que trabalhou em questões envolvendo teoria dos grafos, exemplifica o papel da IA na resolução de desafios. Em 2013, publicou um artigo relevante na área e, mais tarde, utilizou GPT-5 para solucionar uma questão que permanecia em aberto há mais de uma década. Essa trajetória evidencia como as plataformas avançadas de IA podem impulsionar avanços em campos acadêmicos e científicos.
O futuro da IA e suas aplicações
À medida que a tecnologia evolui, a compreensão pública precisa se atualizar, desconstruindo mitos e reconhecendo os progressos concretos. A expectativa é que o ritmo de melhorias continue acelerado, contribuindo para maior segurança, eficiência e inovação nas mais diversas áreas.
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