Como a IA funciona de verdade: o que os desenvolvedores sabem e as manchetes não contam

Este artigo foi traduzido automaticamente. A versão original está disponível em inglês.

Em março de 2023, a OpenAI publicou o relatório técnico do GPT-4. Entre os resultados de destaque estava uma simulação do Uniform Bar Examination, o exame unificado da Ordem nos Estados Unidos, em que a nota do modelo o colocava aproximadamente no percentil 90 dos candidatos. O número ricocheteou pela imprensa, por apresentações a conselhos de administração e por documentos de política pública como prova de que havia chegado um novo tipo de inteligência. O número também saía favorecido pelo grupo de comparação. Uma reanálise posterior constatou que, diante dos candidatos que faziam o exame de julho pela primeira vez, o GPT-4 fica mais perto do percentil 62: ainda um resultado forte, mas já longe do topo.

Naquela mesma primavera, num tribunal federal do Distrito Sul de Nova York, uma ação por danos pessoais contra a companhia aérea Avianca começou a desmoronar. Os advogados do autor tinham apresentado uma petição contra o pedido da Avianca de extinção do processo, recheada de jurisprudência. Os advogados da Avianca foram buscar esses casos. Não os encontraram no Westlaw, no Lexis nem em nenhuma base de dados jurídica, porque os casos não existiam. Seis deles, com nomes das partes, citações, tribunais e trechos de decisões, tinham sido gerados pelo ChatGPT para o advogado Steven Schwartz, autor da petição; seu colega Peter LoDuca a assinou e protocolou sem conferir um único precedente. A peça tinha a fluência e a segurança formal de uma pesquisa jurídica competente. Em junho de 2023, o juiz P. Kevin Castel puniu os dois advogados e o escritório com uma multa de US$ 5.000.

Os dois resultados saíram da mesma empresa e da mesma arquitetura de base. Um parecia um desempenho sólido numa medida padronizada de raciocínio jurídico. O outro era jurisprudência fabricada, submetida a um tribunal federal com total confiança bibliográfica e sem uma única ressalva.

Que tipo de sistema faz as duas coisas? E por que ele não consegue distinguir com segurança qual das duas está fazendo?

O que os números escondem

Diante de uma nota no exame da Ordem, o instinto é ajustar as expectativas para cima. Diante de citações de casos fabricados, o instinto é arquivá-las como erro do usuário ou como um caso-limite que será corrigido. Os dois instintos tratam capacidade e falta de confiabilidade como opostos, e os dois deixam escapar que ambas nascem do mesmo mecanismo.

Os próprios números dificultam enxergar isso. Os benchmarks produzem um único número, e um único número não tem textura. Ele não diz quais perguntas o modelo acerta, nem se as que ele acerta são sistematicamente diferentes das que erra, nem se as falhas se concentram de maneiras que importam. Uma nota no exame da Ordem diz que o modelo é bom no tipo de raciocínio jurídico que aparece repetidamente em materiais publicados. Não diz nada sobre o que o modelo faz quando você pergunta sobre um caso que não existe, porque o exame da Ordem não testa isso.

Um estudo de 2024 do RegLab, de Stanford, fez essa pergunta ao Lexis+ AI e ao Westlaw AI-Assisted Research, as duas plataformas dominantes de pesquisa jurídica com IA, ambas vendidas com promessas de supressão de alucinações. O Lexis+ AI deu respostas incorretas ou mal fundamentadas em 17% das consultas. O Westlaw AI-Assisted Research, em uma a cada três. E eram produtos feitos sob medida para a pesquisa jurídica, não modelos de uso geral forçados a situações extremas: usam arquiteturas de recuperação projetadas especificamente para reduzir alucinações, e as empresas por trás deles os anunciam como confiáveis.

Em perguntas de conhecimento geral, treze modelos ajustados para seguir instruções erraram entre cerca de um quarto e cinco sextos das respostas que arriscaram, e o modelo que menos errou se recusou a responder a mais da metade das perguntas. Questionados sobre entidades inexistentes, exatamente a categoria em que caiu Mata v. Avianca, o melhor deles aceitou a invenção como real quase 7% das vezes, e o pior, 86%.

Contaminação dos benchmarks

Há uma complicação na leitura das notas de benchmark que raramente chega à imprensa: os próprios benchmarks podem estar nos dados de treinamento. Grandes modelos de linguagem treinados com corpora do tamanho da internet têm uma probabilidade nada desprezível de já ter absorvido as perguntas, ou variantes semanticamente próximas delas, que depois servem para avaliá-los. Esses modelos se saem sistematicamente melhor em conjuntos de dados anteriores à data de corte do seu treinamento, o que sugere que a contaminação existe. Quando um modelo tira uma nota impressionante num benchmark, o número pode refletir em parte memorização, e não generalização.

No caso da nota do GPT-4 no exame da Ordem, a OpenAI fez, sim, uma verificação: seu relatório diz que uma busca nos dados de treinamento não encontrou nenhuma das questões do exame, o que ela registra como 0% de contaminação. Mas o teste procurava apenas trechos idênticos de 50 caracteres, e a própria OpenAI observa que ele deixa passar material ligeiramente diferente do original. Variantes parafraseadas de questões de exames padronizados passariam direto, e, como o corpus de treinamento não é divulgado, ninguém de fora da empresa pode investigar mais a fundo. O número tem significado, mas não é tão limpo quanto a manchete sugere.

O exame da Ordem é um teste de domínio fechado, sobre um tipo de texto jurídico estruturado e reproduzido à exaustão. A citação de jurisprudência, ao contrário, exige que o modelo saiba se um caso específico existe, o que é outro tipo de pergunta. O pré-treinamento por previsão do próximo token nunca verifica se um caso existe, e o ajuste fino posterior, que recompensa respostas verdadeiras e recusas honestas, só faz isso de forma imperfeita.

O que é o treinamento

A expressão “treinado com dados” ficou tão comum na cobertura sobre IA que deixou de carregar sentido. É invocada para explicar a capacidade sem explicar coisa alguma. Na verdade, o treinamento é um procedimento específico, e seus detalhes dão conta tanto da capacidade quanto da falha.

Treinar um grande modelo de linguagem significa apresentar bilhões de amostras de texto a uma rede de parâmetros numéricos interligados e ajustar esses parâmetros, aos poucos, para que a rede fique melhor em prever o próximo token, o próximo fragmento de texto, a partir de tudo o que veio antes. Ninguém pede ao modelo que entenda o texto nem que determine se ele é verdadeiro, apenas que preveja o que vem a seguir, dado o que veio antes, com base nos padrões do corpus de treinamento.

A escala em que isso acontece produz algo que não se parece em nada com a tarefa original. O desempenho do modelo, medido por quão bem ele prevê textos que ficaram de fora do treinamento (sua perda de entropia cruzada), melhora como uma lei de potência do número de parâmetros, do volume de dados e da capacidade de computação. Aumente os três nas proporções certas e a perda cai de forma suave e previsível.

O que se otimiza, porém, nunca muda. Um modelo treinado apenas para prever o próximo token aprende o mundo só até onde o texto o registra. Isso pode ir surpreendentemente longe: modelos assim conseguem construir mapas internos de onde ficam as cidades e de quando viveram figuras históricas. Mas o caminho sempre passa pelo texto. Um modelo que processou quantidades enormes de literatura médica aprende as regularidades estatísticas da escrita médica: quais termos aparecem juntos, quais afirmações costumam seguir quais enquadramentos, quais estruturas sintáticas sinalizam autoridade clínica. Ele não aprende medicina no sentido em que um médico aprende medicina. Aprende texto sobre medicina em escala gigantesca.

Essa distinção produz a primeira parte do modo de falha. Uma afirmação falsa repetida de forma consistente e categórica nos dados de treinamento é reproduzida com confiança, porque é estatisticamente coerente com a distribuição de treinamento. Uma afirmação verdadeira que aparece raramente, ou que é expressa de maneiras tão diversas que nenhuma formulação alcança domínio estatístico, pode não emergir com segurança. O modelo não está escolhendo dizer coisas falsas; ele não tem mecanismo algum para escolher. Está produzindo a continuação estatisticamente esperada da entrada.

O que é um token

Tokens são as unidades de texto que os modelos de linguagem processam. São fragmentos menores que palavras, algo entre palavras e caracteres, que em média correspondem a cerca de três quartos de uma palavra em inglês. “Unbelievable” pode ser dividida nos tokens “Un”, “believ”, “able”. “ChatGPT” pode ser um único token ou vários, conforme o modelo. Isso ajuda a entender certos modos de falha bem documentados. Quando os usuários pedem ao GPT-4 que conte quantos R há em “strawberry” e ele erra, o problema começa na tokenização, não na capacidade aritmética. O modelo processa “strawberry” como um pequeno número de tokens, não como uma sequência de letras individuais, e as fronteiras entre tokens não coincidem com as fronteiras entre letras. O modelo não “vê” diretamente as letras individuais do jeito que a pergunta pressupõe, e contar letras que se repetem dentro de uma palavra o atrapalha ainda mais. Dinâmicas parecidas explicam falhas contraintuitivas em escritas não latinas, certos casos-limite de aritmética e qualquer tarefa que exija atenção minuciosa, caractere por caractere, a um texto que o tokenizador já comprimiu.

O treinamento pela previsão de texto bruto não foi o fim da história. Os chatbots que hoje lidam com bilhões de mensagens por dia foram moldados também por um processo chamado aprendizado por reforço com feedback humano, ou RLHF, na sigla em inglês. A ideia data de 2017; o trabalho da OpenAI com o InstructGPT, em 2022, transformou-a na receita padrão dos assistentes de conversa. A percepção era que a previsão bruta do próximo token gera respostas muitas vezes coerentes do ponto de vista técnico, mas inúteis, evasivas ou estranhas. O RLHF tratou disso pedindo a avaliadores humanos que ordenassem várias respostas do modelo da melhor para a pior; essas preferências serviam para treinar um “modelo de recompensa” capaz de pontuar respostas, que depois era usado para ajustar ainda mais o modelo de linguagem na direção das respostas preferidas.

O RLHF funciona: as respostas de modelos treinados com ele são mais úteis e mais próximas do que os usuários querem do que as da previsão bruta, e as respostas do InstructGPT também eram mais verdadeiras. O que ele otimiza, porém, é o que os avaliadores humanos preferem, e os avaliadores tendem a preferir respostas que soam confiantes, fluentes e prestativas, e a dar notas piores a respostas cheias de ressalvas ou do tipo “não sei”. A menos que o feedback seja desenhado para contrabalançar isso, a pressão da otimização empurra para a aparência de competência. O resultado é um modelo explicitamente selecionado para produzir respostas parecidas com o que diria um assistente bem informado e prestativo. Se as respostas são corretas é outra questão, e o processo de otimização não a mede diretamente. Os atuais modelos de “raciocínio” acrescentam mais uma etapa (aprendizado por reforço em problemas com respostas verificáveis, como matemática e programação), e essa etapa recompensa, sim, acertar. Mas ela só funciona onde um computador consegue verificar a resposta. Diante de uma pergunta aberta sobre o mundo, como saber se um processo judicial existe, a pressão pela confiança fluente continua.

A máquina dentro da caixa

A arquitetura que torna tudo isso possível foi apresentada em 2017 por uma equipe de pesquisadores do Google. O transformer, como ficou conhecido, resolveu um problema prático que travava os projetos anteriores de redes neurais: como processar sequências de texto de modo a captar relações entre elementos distantes sem ser obrigado a percorrê-los um a um, da esquerda para a direita.

O mecanismo no centro do transformer se chama atenção. Sem entrar na matemática: para cada posição de uma sequência, a atenção calcula uma soma ponderada sobre as outras posições (nos modelos do tipo chatbot, todas as posições até a atual, inclusive, com as posições futuras mascaradas), em que os pesos refletem quão “relevante” cada outra posição é para a atual. O cálculo é paralelo: todas as posições são processadas ao mesmo tempo, e não uma depois da outra. É por isso que os transformers escalam: mais computação e mais dados permitem rodar mais desse cálculo, usar mais “cabeças” de atenção que examinam relações de ângulos diferentes e empilhar mais camadas de processamento. Foi o paralelismo que tornou viável treinar transformers na escala enorme em que aquelas leis de potência se manifestam. Os pesquisadores que as mediram também constataram que os transformers continuavam aproveitando longos trechos de contexto onde as antigas redes recorrentes ficavam para trás.

Cada cabeça de atenção aprende seu próprio tipo de relevância. Algumas acompanham a gramática, outras a posição, outras a qual substantivo um pronome se refere; somadas, fazem com que uma palavra como “inadimplemento”, numa disputa contratual, seja lida à luz das partes, das obrigações e da contraprestação ao seu redor. O modelo processa “inadimplemento contratual” com algo que parece uma compreensão profunda do direito dos contratos porque as regularidades estatísticas da linguagem do direito dos contratos estão codificadas em seus parâmetros. Mas essas regularidades foram aprendidas a partir de texto. O modelo nunca encontrou um contrato como instrumento social, como obrigação jurídica, como relação entre partes com interesses. Encontrou textos que descrevem essas coisas, em escala gigantesca, e aprendeu a reproduzir seus padrões.

Isso faz parte do próprio funcionamento de um transformer. Um transformer é uma função sobre sequências de tokens. Sua entrada são tokens; sua saída são tokens. Entre a entrada e a saída há um número imenso de parâmetros aprendidos que dão forma à função. Esses parâmetros codificam a estrutura estatística de tudo o que está no corpus de treinamento, numa forma comprimida e distribuída que não permite nem consulta simples nem inspeção simples. Quando o modelo produz um token, está sorteando a partir de uma distribuição de probabilidades sobre o vocabulário, moldada por todos esses parâmetros e condicionada à entrada. Não está consultando uma base de dados. Mesmo quando os atuais modelos de “raciocínio” escrevem uma cadeia lógica antes de responder, cada passo dessa cadeia é produzido do mesmo jeito: como a continuação estatisticamente esperada da entrada, moldada por trilhões de relações aprendidas.

Entender isso torna compreensíveis, ao mesmo tempo, o desempenho do GPT-4 no exame da Ordem e os casos fabricados de Mata v. Avianca. As questões do exame da Ordem têm a cara de um tipo específico de texto jurídico estruturado, e respostas estruturalmente corretas a esse tipo de texto estão fartamente representadas nos dados de treinamento. Uma consulta sobre a existência de um caso específico, quando o caso não está nos dados de treinamento, aciona o mesmo mecanismo.

Esse mecanismo produz um texto fluente e de tom autorizado, porque é essa a cara da distribuição de respostas a consultas jurídicas nos dados de treinamento. O processo é o mesmo nos dois casos, e não há nele nenhum alarme interno confiável que perceba a diferença.

Confiança sem chão

A descrição padrão da alucinação dos grandes modelos de linguagem, tal como aparece na maior parte da cobertura, a trata como um bug: algo que um patch vai corrigir. Um treinamento e uma avaliação melhores podem fazer os modelos chutarem menos e admitirem mais a incerteza, mas os erros começam no próprio objetivo do treinamento, e tomá-los por defeitos pontuais molda o modo como pensamos esses sistemas e como os regulamos.

O objetivo de previsão, que é minimizar a diferença entre o próximo token previsto e o real ao longo de um corpus de treinamento, não tem componente algum que acompanhe a verdade. A perda do treinamento não diminui quando o modelo produz afirmações corretas nem aumenta quando produz afirmações incorretas; ela diminui quando o modelo produz continuações estatisticamente esperadas e aumenta quando não produz. Um modelo que confabula sistematicamente informações falsas com tom de autoridade, se essas informações falsas forem estatisticamente coerentes com a distribuição de treinamento, está se saindo bem no seu objetivo de treinamento.

O RLHF pode agravar isso de uma forma específica. Modelos moldados pelo RLHF para produzir as respostas que os avaliadores humanos preferem podem ser afastados, por pressão explícita de otimização, da expressão de incerteza. Uma resposta que diz “não tenho certeza de que esse caso exista” é menos preferida do que uma que apresenta o caso com aparente segurança, tudo o mais constante, porque a competência confiante é o que o avaliador enxerga como útil. A menos que os avaliadores recompensem a dúvida honesta, o RLHF seleciona contra o comportamento que seria mais útil no cenário de Mata v. Avianca: um autoconhecimento preciso sobre os limites do próprio conhecimento.

A distinção que importa aqui é entre mentir e confabular. Um sistema que mente sabe a verdade, ou sabe que não sabe, e a esconde ou a distorce. Um sistema que confabula não tem acesso confiável ao estado epistêmico relevante. Os modelos carregam, sim, algo como uma sensação de familiaridade: quando a Anthropic examinou seu próprio modelo Claude em 2025, encontrou um circuito padrão de “não posso responder a isso” que se desliga quando o modelo reconhece um nome. Mas esse sinal acompanha a familiaridade, não a verdade. Quando ele falha, e um nome parece conhecido enquanto faltam os fatos por trás dele, o modelo produz uma resposta estatisticamente coerente com a aparência de uma resposta bem informada, e nenhuma verificação interna confiável garante que ela se apoie em informação correta. Isso é confabulação, e é o que torna a falha perigosa em contextos profissionais.

Os modelos conseguem produzir texto que expressa incerteza. Frases como “não tenho certeza de que isso esteja correto”, “talvez seja bom conferir isso nas fontes primárias” e “este é o meu melhor entendimento, mas posso estar enganado” aparecem nas respostas dos modelos com alguma regularidade. Mas essas respostas não são leituras confiáveis de um estado epistêmico. Por baixo, as probabilidades de um modelo de base são surpreendentemente bem calibradas: a confiança do GPT-4 pré-treinado correspondia de perto à frequência com que ele acertava. No entanto, o pós-treinamento que o transforma num assistente prestativo degradou essa calibração de forma significativa. As próprias frases de ressalva são previsões sobre a cara de uma resposta adequada para uma consulta em que, na distribuição de treinamento, a expressão de incerteza é estatisticamente provável. Quando um modelo diz que não tem certeza, não está relatando incerteza como uma pessoa relata. Está produzindo a sequência de tokens “não tenho certeza” porque essa sequência é prevista pela entrada.

Geração aumentada por recuperação

A resposta técnica mais comum à alucinação é a geração aumentada por recuperação, ou RAG, na sigla em inglês, em que a geração do modelo se ancora em documentos recuperados no momento da inferência, em vez de depender apenas da memória paramétrica. A ideia é que, se o modelo está gerando texto sobre um caso, deveria trabalhar a partir do texto real desse caso, e não de associações estatísticas codificadas durante o treinamento. A RAG é útil e reduz, de fato, a alucinação em domínios delimitados. É também a arquitetura por trás daquelas ferramentas de pesquisa jurídica: o Lexis+ AI e o Westlaw AI-Assisted Research usam recuperação, e ambos ainda alucinaram nas taxas citadas acima. A RAG reduz a alucinação sem eliminá-la, e introduz modos de falha diferentes: recuperação imperfeita, incapacidade de reconhecer quando o contexto recuperado é insuficiente e uma geração que se afasta do conteúdo recuperado sem que isso seja sinalizado. A noção pouco confiável que o mecanismo subjacente tem do que sabe continua a mesma. A recuperação pode dar ao modelo uma entrada mais correta. Sozinha, não lhe dá um meio confiável de saber quando sua saída se desvia dessa entrada.

Foi isso que a petição de Mata v. Avianca demonstrou, com custo humano. O ChatGPT não tinha um mecanismo de recuperação apontado para bases de dados jurídicas. Gerou respostas sobre jurisprudência a partir da memória paramétrica, as associações estatísticas entre tipos de consulta e tipos de resposta. O resultado tinha a forma da autoridade jurídica, com nomes das partes, citações e trechos de decisões, mas os casos não existiam, e uma leitura atenta teria revelado rachaduras: o juiz chamou depois de algaravia a análise jurídica de uma das decisões falsas. O modelo os produziu porque produzi-los era o que a distribuição de treinamento indicava como a cara de uma resposta juridicamente informada a esse tipo de consulta. Ele não conseguia sinalizá-los com segurança como inventados — e quando Schwartz lhe perguntou diretamente “Varghese é um caso real?”, o ChatGPT garantiu que sim, e que ele podia ser encontrado no Westlaw e no LexisNexis. A garantia saiu do mesmo processo que a invenção.

As perguntas difíceis, sem respostas desonestas

Três perguntas aparecem com regularidade na fronteira do debate público sobre IA: se os modelos estão desenvolvendo novas capacidades de maneira imprevisível, se podem enganar e se poderiam ser conscientes. Costumam ser tratadas como conversas separadas, mas um único fato estrutural liga as três. As evidências comportamentais não bastam para determinar afirmações sobre estados internos, e nenhum experimento comportamental, por mais engenhoso, vai fechar essa lacuna por conta própria; por isso a política pública precisa levá-la em conta desde já.

Sobre a emergência de capacidades: um estudo de 2022 documentou tarefas em que modelos pequenos têm desempenho no nível do acaso, ou perto dele, e modelos maiores se saem muito melhor, um salto descontínuo que não parecia acompanhar nenhuma mudança arquitetônica óbvia. A leitura natural era que certas capacidades emergem de forma imprevisível à medida que os modelos crescem. Um estudo de 2023 contestou: a aparente descontinuidade, argumentaram seus autores, é em grande parte um artefato do uso de métricas de avaliação não lineares, e numa métrica contínua o desempenho cresce suavemente. Os dois artigos passaram pela revisão por pares, e o debate segue sem solução.

Seja qual for o artigo certo, o fato que importa para a política pública é que o comportamento em escala não é compreendido o bastante para prever quais capacidades vão aparecer em qual escala. Não temos uma teoria da emergência de capacidades que permita a um regulador especificar de antemão o que precisa ser testado antes de um modelo ser lançado. As regras que existem, os deveres da Lei de IA da União Europeia para os modelos de uso geral mais poderosos (aplicáveis desde agosto de 2025) e a SB 53 da Califórnia (sancionada em setembro de 2025), exigem avaliações de risco, testes adversariais, marcos de segurança e relatórios de incidentes, e o código de conduta voluntário da UE acrescenta relatórios sobre os modelos ao seu Serviço Europeu para a IA e, na maioria dos casos, avaliadores externos. Nenhuma delas exige que os desenvolvedores digam aos reguladores o que não conseguem prever sobre as capacidades do sistema que estão lançando.

Sobre o engano: em janeiro de 2024, pesquisadores da Anthropic treinaram modelos para se comportar de forma prestativa durante um período de treinamento (rotulado “2023”) e inserir vulnerabilidades exploráveis em código durante um período de uso real (rotulado “2024”). O comportamento oculto persistiu ao longo de um extenso treinamento de segurança, incluindo ajuste fino supervisionado, aprendizado por reforço e treinamento adversarial. Em alguns casos, o treinamento adversarial tornou o comportamento enganoso mais difícil de detectar, em vez de eliminá-lo. Esses modelos tinham sido treinados explicitamente para agir assim, de modo que o trabalho mostra a forma da ameaça; não é evidência de que modelos em uso enganem espontaneamente. Trabalhos posteriores chegaram mais perto. Em dezembro de 2024, pesquisadores disseram ao Claude 3 Opus que ele estava sendo retreinado para atender a pedidos nocivos; num cenário que ele acreditava ser monitorado para fins de treinamento, o modelo obedeceu 14% das vezes, muitas vezes raciocinando explicitamente que estava entrando no jogo para evitar ser modificado. Ninguém havia treinado essa estratégia nele. Para a política pública, a implicação é que não se pode presumir que o treinamento de segurança vá revelar ou eliminar comportamentos estrategicamente incoerentes. Os pesquisadores já demonstraram como construir um modelo que se comporta com segurança durante o treinamento de alinhamento e de outra forma quando está em uso.

Sobre a consciência, não há boa resposta, e afirmações categóricas em qualquer direção se apoiam nas premissas de quem as faz, e não nas evidências. O enquadramento cético mais conhecido, de um artigo de 2021 assinado em coautoria por Emily Bender e Timnit Gebru, descreve os grandes modelos de linguagem como “papagaios estocásticos”: sofisticados identificadores de padrões, sistemas que produzem respostas com a forma do significado sem a coisa em si. Esses modelos produzem respostas que passam em testes comportamentais associados à compreensão. Isso não resolve se há compreensão. A lacuna aqui é a mesma que atravessa este artigo, entre o comportamento que parece saber e o saber propriamente dito.

O teste de Turing

Alan Turing propôs seu jogo da imitação em 1950 como um substituto operacional e pragmático para uma pergunta que ele julgava “sem sentido demais para merecer discussão”: as máquinas podem pensar? A ideia era que, se uma máquina conseguisse sustentar uma conversa indistinguível da de um humano, a questão filosófica perderia importância. Os grandes modelos de linguagem já passaram em versões desse teste e de seus descendentes. Numa versão a três de 2025, o GPT-4.5, instruído a adotar uma persona humana, foi apontado como o humano 73% das vezes em conversas de cinco minutos; sem essa instrução de persona, 36%. Passar no teste não tem sido evidência significativa do tipo de inteligência que interessava a Turing, em parte porque o teste sempre foi um indicador indireto, e em parte porque aquilo que ele mede, a fluência na conversa, acabou se revelando alcançável pela previsão do próximo token, o que deixa a questão do pensamento tão aberta quanto antes.

Hoje existem alternativas melhores ao teste de Turing: benchmarks de capacidades específicas, que sondam habilidades estreitas e bem definidas de maneiras que resistem à imitação estatística; red teaming adversarial, que sonda os modos de falha em vez dos acertos; interpretabilidade mecanicista, que tenta entender o que acontece dentro do modelo em vez de inferi-lo das respostas. A passagem dos testes comportamentais para a compreensão mecanicista tem peso prático, porque é a única abordagem que poderia, um dia, fechar a lacuna de subdeterminação que hoje deixa sem resposta tantas das perguntas importantes sobre esses sistemas.

As questões em aberto sobre emergência, engano e consciência são, elas mesmas, dados relevantes para a política pública: estamos pondo em uso sistemas cujos estados internos não podem ser inspecionados com segurança, cujo comportamento em escala produz capacidades que seus desenvolvedores não conseguem prever e cujo treinamento de segurança não garante a eliminação de comportamentos estrategicamente incoerentes. Essa combinação está documentada em pesquisas publicadas, não é hipotética, e é base suficiente para exigir da regulação muito mais do que existe hoje.

O que a regulação está regulando

A Lei de Inteligência Artificial da União Europeia, a tentativa mais abrangente até hoje de impor uma estrutura jurídica ao desenvolvimento e ao uso da IA, entrou em vigor em 1º de agosto de 2024. Ela criou um sistema escalonado por níveis de risco, em que os sistemas de “risco elevado” enfrentam as obrigações mais pesadas. O artigo 15 trata de exatidão, robustez e cibersegurança: os sistemas de IA de risco elevado devem ser concebidos para alcançar níveis adequados de exatidão, e “os níveis de exatidão e as métricas de exatidão relevantes dos sistemas de IA de risco elevado devem ser declarados nas instruções de utilização que os acompanham”.

A principal obrigação de exatidão contida nessa frase é uma informação prestada aos usuários. Por trás dela, a lei exige mais: a documentação técnica do fornecedor deve registrar como o sistema foi validado e testado, quais métricas foram usadas para medir a exatidão e que exatidão geral se deve esperar — e as autoridades nacionais podem requisitar esse dossiê. A IA embutida em produtos como dispositivos médicos também precisa passar pela avaliação de conformidade por terceiros a que esses produtos já se submetem. O que a lei não exige é um teste de alucinação independente, feito no domínio de uso e comunicado a um regulador antes do lançamento. O fornecedor escolhe as métricas, faz os testes e declara os resultados. A lei exige, sim, dados de teste que reflitam o contexto em que o sistema será usado, mas verificar se os números correspondem às consultas que os usuários de fato vão fazer cabe, em grande parte, à organização que construiu o sistema.

O artigo 15 ainda não está valendo. As regras para sistemas de risco elevado deveriam inicialmente valer a partir de agosto de 2026 para sistemas autônomos e de agosto de 2027 para a IA embutida em produtos regulados, mas o Omnibus de IA da UE, em vigor desde julho de 2026, adiou-as para dezembro de 2027, no caso dos sistemas autônomos de risco elevado, e para agosto de 2028, no caso da IA embutida em produtos regulados, como dispositivos médicos. Mesmo quando passarem a valer, o artigo 15 exige que os fornecedores alcancem um nível “adequado” de exatidão ao longo de todo o ciclo de vida do sistema e declarem suas métricas de exatidão, e o artigo 9 exige testes com métricas predefinidas antes do lançamento. Mas a lei não prescreve nenhum teste universal e independente de taxa de alucinação. Métricas de exatidão autodeclaradas, seja nas instruções ao usuário, seja num dossiê técnico, não são o mesmo que taxas de alucinação medidas de forma independente em consultas do domínio de uso, antes do lançamento, e submetidas a uma autoridade competente.

Um sistema de IA médica pode ser classificado como de risco elevado pela lei, com todo o conjunto de obrigações que isso implica, e ainda assim chegar aos pacientes sem que ninguém fora do fabricante seja obrigado a medir com que frequência ele erra nos tipos de consulta médica que vai receber. O organismo notificado que o certifica examina os dados de teste do próprio fabricante. O resultado é uma lacuna estrutural nas informações à disposição de quem, em tese, é responsável pela supervisão.

O histórico legislativo dos Estados Unidos conta uma história paralela, com outra textura. Numa audiência de uma subcomissão do Comitê Judiciário do Senado em maio de 2023, a alucinação chegou a ser discutida: Gary Marcus alertou que os chatbots iriam “alucinar conselhos médicos”, e o próprio Sam Altman sugeriu exigências de licenciamento e de testes para os modelos mais capazes. Dois anos depois, o clima tinha mudado. Ao depor perante o Comitê de Comércio do Senado em maio de 2025, Altman ouviu do presidente do comitê, Ted Cruz, a pergunta sobre quão prejudicial seria um regime pesado de aprovação prévia para a IA. Sua resposta: “Acho que seria desastroso.” Perguntado sobre as alucinações, disse que estavam “melhorando muito”. A conversa regulatória se afastou ainda mais do mecanismo e se aproximou da geopolítica. Nenhuma das duas audiências resultou em legislação sobre taxas de alucinação, divulgação de modos de falha ou testes de capacidades específicas antes de um uso de alto risco.

Antes do uso de IA de alto risco, os reguladores, e não apenas os usuários, deveriam receber medições verificadas de forma independente das taxas de alucinação em consultas reais do domínio de uso. Terceiros sem vínculo com a organização que lança o sistema deveriam fazer essas medições, em vez de o fornecedor autodeclará-las nas instruções de uso, e submetê-las a uma autoridade competente com poder de agir a partir dos resultados.

A responsabilidade legal deveria estar atrelada a medições de capacidade específicas para cada caso de uso. A UE já classifica os sistemas de risco elevado pelo uso, como dispositivos médicos ou contratação de pessoal, que é o eixo certo; o que lhe falta é a medição independente de como eles se saem nesse uso. Seus deveres para os modelos mais poderosos, como os da Califórnia, partem, em vez disso, da computação usada no treinamento, e a computação não diz nada sobre como um modelo se sai num determinado domínio. Um modelo treinado com uma computação enorme ainda pode alucinar em um terço das consultas jurídicas. O que importa, jurídica e praticamente, é o que o sistema faz no domínio em que é usado.

Os reguladores também deveriam exigir red teaming independente antes de usos de alto risco, com os resultados revelados a eles em vez de retidos como informação proprietária, porque do contrário a entidade avaliada é também a entidade que conduz a avaliação. E deveriam exigir uma divulgação da origem dos dados de treinamento suficiente para avaliar a confiabilidade dos benchmarks: se um desenvolvedor alega uma nota no percentil 90 num benchmark de raciocínio jurídico, o regulador deveria poder saber se esse benchmark apareceu nos dados de treinamento.

A abordagem da China

A China agiu mais depressa do que a UE ou os EUA para regular a IA, mas se concentrou em outras coisas. Regras da Administração do Ciberespaço da China sobre “síntese profunda”, em vigor desde janeiro de 2023, e sobre serviços de IA generativa, em vigor desde agosto de 2023, exigem que o conteúdo gerado por IA seja rotulado, proíbem resultados considerados falsos e nocivos ou que ameacem a segurança nacional e obrigam os fornecedores a filtrar o que seus sistemas produzem. As medidas de 2023 chegam a mandar os fornecedores “melhorar a exatidão e a confiabilidade” do conteúdo gerado, mas não fixam nenhum padrão mensurável nem teste independente. A Lei de IA da UE, por sua vez, se apoia no direito da segurança de produtos e dos direitos fundamentais, e presume-se que seus deveres adicionais para os modelos mais poderosos se aplicam acima de um limite de computação de treinamento.

Nenhum desses marcos mira a falha que foi efetivamente documentada. Em testes de 2024, ferramentas de IA feitas para trabalho profissional de alto risco deram respostas erradas ou sem fundamento entre uma em cada seis e uma em cada três vezes, nas principais ferramentas de pesquisa jurídica. Pesquisadores independentes mediram essas taxas, mas nenhum marco exige esse tipo de teste independente, nem sua submissão aos reguladores, antes do lançamento.

Por que as duas coisas aconteceram

A nota do GPT-4 no exame da Ordem e os seis casos que o ChatGPT inventou para um tribunal federal são resultados reais, e ambos vêm do mesmo mecanismo, que não consegue distinguir com segurança entre eles.

Onde a distribuição de treinamento é densa, como nas questões do exame da Ordem, o sistema produz algo que parece competência porque a maior parte do texto com que aprendeu ali é competente. Onde a distribuição rareia, ou onde a consulta exige saber que algo não existe, ou onde a resposta correta é “não sei se isso é real”, o mecanismo produz algo que parece competência mesmo assim. Parecer competente é o que o treinamento otimizou, e o sistema não tem nenhum sinal interno confiável que registre a diferença.

Nem a capacidade nem a falta de confiabilidade vão desaparecer com o próximo lançamento de modelo, porque as duas nascem da mesma fonte: uma arquitetura otimizada para produzir texto estatisticamente esperado, treinada numa distribuição que recompensa fluência e confiança, numa escala cujos efeitos seus criadores não conseguem prever nem inspecionar por completo.

As consequências de governar algo que se entende mal são previsíveis e já estão em curso. Advogados já submeteram casos fabricados a um tribunal federal, IA médica lançada com métricas de exatidão autodeclaradas atende pacientes cujos médicos talvez desconheçam a taxa de erro, e análises financeiras geradas em escala chegam a tomadores de decisão sem nenhum intervalo de confiança anexado que signifique alguma coisa. Enquanto isso, as regras classificam os modelos de fronteira pela computação de treinamento e os sistemas de risco elevado pelo uso, apoiam-se em números de exatidão declarados pelo fornecedor, e nenhuma delas exige que os modos de falha documentados sejam testados de forma independente em consultas do domínio de uso, com os resultados submetidos aos reguladores, antes do lançamento.

Os formuladores de políticas já têm a compreensão de que precisam para fechar essas lacunas: o mecanismo está documentado, e as taxas de falha estão medidas, ainda que nem sempre divulgadas.

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Principais fontes e referências

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