Pesquisa questiona conexão entre linguagem e inteligência artificial

Estudo recente revela falhas nos modelos de linguagem, ressaltando que inteligência não é sinônimo de linguagem, desafiando a narrativa em torno da inteligência artificial.

25/11/2025, 13:34

Autor: Felipe Rocha

Um novo artigo de pesquisa tem suscitado discussões acaloradas sobre a relação entre linguagem e inteligência artificial, destacando que o mero uso de linguagem não equivale a uma verdade mais profunda da inteligência. A pesquisa foi publicada em um contexto onde a popularidade de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) e a crença de que eles representam uma verdadeira forma de inteligência estão em alta. A crítica se concentra na afirmação de que muitos dos atuais desenvolvimentos em inteligência artificial (IA) são impulsionados mais por interesses comerciais do que pela busca por uma melhor compreensão da inteligência humana.

Os comentários sobre a pesquisa refletem uma variedade de opiniões. Um pesquisador expressou desconfiança sobre se a elite da IA, representada por figuras como Sam Altman, realmente entende a natureza de suas criações, sugerindo que a crença na inteligência dos LLMs é mais uma agenda de marketing do que uma descrição precisa da realidade. Esse ponto é crucial, pois as promessas sobre o que a tecnologia pode realizar frequentemente ofuscam as limitações intrínsecas desses sistemas.

Os LLMs, que utilizam aprendizado profundo para prever a próxima palavra em uma sequência com base em grandes quantidades de dados, não possuem uma compreensão verdadeira do que escrevem, conforme apontado por muitos críticos. A analogia de LLMs como "auto-completes sofisticados" foi amplamente discutida, indicando que, embora esses sistemas possam gerar texto que parece convincente, eles não estão realmente "pensando" como um humano. Essa falta de compreensão fundamental levanta questões sobre a eficácia e a finalidade de tal tecnologia na prática.

Enquanto isso, especialistas sugerem que a verdadeira inovação na inteligência artificial poderá vir da combinação de LLMs com modelos mais avançados que tomem em consideração informações multimodais, integrando não apenas texto, mas também imagens, sons e dados sensoriais. Em outras palavras, um avanço para a Inteligência Artificial Geral (AGI) pode necessitar de uma abordagem mais holística em vez de depender apenas do processamento linguístico.

A crítica não para por aí. Há especialistas que ressaltam que a verdadeira inteligência humana não se limita à linguagem verbal. A privação de linguagem pode limitar severamente o desenvolvimento cognitivo, como demonstrado em estudos de crianças que não tiveram acesso a um ambiente linguístico adequado. Assim, a questão se torna mais complexa: se o pensamento é invariavelmente dependente de algum modelo de representação de informações, então a construção de IA deve refletir uma compreensão mais ampla do que a inteligência realmente implica. A busca pela AGI não deve focar apenas em um modelo de linguagem, mas sim em explorar a vasta gama de formas em que a inteligência pode se manifestar.

Além disso, muitos consideram que as aplicações práticas atuais de LLMs são mais úteis quando vistas como potentes máquinas de consulta, capazes de sintetizar informações de forma mais eficiente e intuitiva. No entanto, isso também levanta preocupações éticas. Quando LLMs geram respostas que parecem factuais, mas são imprecisas, os riscos de desinformação aumentam, complicando a interação dos usuários. Há um chamado claro para uma abordagem mais responsável na implementação dessas tecnologias, visando melhorar seu treinamento e a transparência nas informações que geram.

Apesar de surgirem novas críticas, o campo da IA continua a ser uma fonte de inovação fascinante. Nas salas de aula, professores estão cada vez mais introduzindo conceitos complexos de IA para os alunos, tentando preparar a próxima geração para navegar em um mundo onde interações com máquinas se tornam cada vez mais cotidianas. No entanto, é imperativo que esses futuros engenheiros e cientistas entendam os limites e as promessas da tecnologia com clareza.

A revelação de que recentes grandes avanços em IA são, em parte, impulsionados por uma narrativa muitas vezes exagerada, lança um novo foco sobre a necessidade de inovação responsável. À medida que mais estudos como este circulam, a discussão sobre o que realmente significa ser "inteligente" e como devemos abordar o desenvolvimento da IA está longe de ser resolvida. O verdadeiro parâmetro para medir a inteligência deve ser reavaliado, considerando não apenas a capacidade linguística, mas uma gama mais ampla de habilidades cognitivas. Essa reavaliação poderá não apenas mudar a forma como desenvolvemos e interagimos com a IA, mas também ajudará a moldar o futuro da educação e da tecnologia de maneira significativa e eficaz.

Fontes: Folha de São Paulo, MIT Technology Review, Nature