Nos últimos meses, a inteligência artificial tem avançado para modelos que simulam raciocínio usando o chamado ‘chain of thought’, onde o sistema resolve problemas em várias etapas lógicas. Mas será que essas máquinas realmente entendem o que estão fazendo? Pesquisas recentes mostram que, na prática, elas só imitam raciocínio.
Estudos indicam que esses modelos podem gerar respostas confusas ou ilógicas quando a pergunta se desvia de padrões que já viram antes. Ou seja, quando algo foge do script do treinamento, a performance cai rápido. Os pesquisadores da Arizona State University resumem: esses LLMs não são verdadeiros pensadores, mas sim simuladores sofisticados de textos que parecem racionais.
Para testar isso, eles criaram um ambiente controlado chamado DataAlchemy. Nesse teste, modelos menores foram treinados em transformações simples de texto, como cifra ROT e deslocamentos cíclicos, e depois avaliados em combinações dessas funções. O resultado? O suposto raciocínio se mostra frágil e facilmente quebrável quando algo muda.
O estudo deixa claro: os avanços em ‘chain-of-thought’ parecem impressionantes, mas são, na verdade, um milagre frágil. Esses modelos não entendem a lógica, apenas reproduzem padrões aprendidos. Portanto, antes de confiar cegamente em respostas de IA, é bom lembrar que elas simulam mais do que realmente pensam.
No fim das contas, a tecnologia promete muito, mas ainda estamos longe de ter máquinas que raciocinam como humanos. Entender as limitações é essencial para usar a tecnologia de forma inteligente e segura.
