Sérgio Sacani provoca uma discussão necessária sobre ChatGPT, Gemini, Claude, Grok e a tecnologia que invadiu escritórios, celulares, hospitais e universidades — mas talvez seja muito menos “mágica” do que imaginamos

• Ela conversa conosco.
• Escreve textos.
• Resume documentos.
• Produz imagens.
• Programa computadores.
• Analisa exames.
• Traduz idiomas.
• Sugere ideias e, em alguns casos, responde em segundos a perguntas que exigiriam horas de pesquisa.

Então parece inevitável concluir:

• a máquina ficou inteligente.

Mas será mesmo?

Uma provocação feita pelo geofísico e divulgador científico Sérgio Sacani, durante participação no PrimoCast, ajuda a desmontar parte do encantamento que se criou em torno da expressão mais famosa da tecnologia atual:

Inteligência Artificial.

Sacani resume boa parte de sua visão recorrendo a algo muito menos cinematográfico: estatística multivariada.

A provocação é valiosa porque nos obriga a separar duas coisas que frequentemente são confundidas:

o extraordinário resultado produzido pela máquina e aquilo que realmente acontece dentro dela.

E existe uma enorme diferença entre os dois.

A expressão nasceu antes de existir ChatGPT

A história da Inteligência Artificial não começou com o ChatGPT.

Muito antes dos atuais modelos generativos, pesquisadores já tentavam desenvolver máquinas capazes de executar tarefas a´–ssociadas ao raciocínio humano.

O termo “Artificial Intelligence” consolidou-se a partir do famoso encontro de Dartmouth, em 1956, quando pesquisadores passaram a tratar formalmente a possibilidade de máquinas executarem tarefas que exigiriam características associadas à inteligência.

Vieram décadas de entusiasmo, frustrações, avanços e períodos conhecidos como “invernos da IA”, quando investimentos e expectativas diminuíram porque as máquinas simplesmente não conseguiam entregar aquilo que havia sido prometido.

Até que três elementos começaram a mudar tudo:

• dados em quantidade gigantesca, computadores muito mais poderosos e novos métodos de aprendizado de máquina.

Depois vieram as redes neurais profundas e, finalmente, os Transformers, arquitetura apresentada em 2017 e fundamental para a explosão dos grandes modelos de linguagem.

A partir daí, o computador passou a fazer algo impressionante:

• encontrar relações extremamente complexas em volumes gigantescos de informação.

Então o ChatGPT pensa?

Aqui começa uma das questões mais fascinantes.

• Quando alguém escreve uma pergunta para um modelo de linguagem, não existe necessariamente do outro lado uma “pessoa eletrônica” compreendendo a conversa como um ser humano.
• Simplificando bastante, o modelo transforma palavras e partes de palavras em representações matemáticas e calcula relações entre elas.
• Depois estima, sucessivamente, quais elementos são mais prováveis naquele contexto.
• Só que essa operação acontece em uma escala tão gigantesca e sofisticada que o resultado pode parecer raciocínio humano.

É justamente aí que nasce a ilusão.

A máquina pode escrever sobre Shakespeare, física quântica, futebol, economia ou culinária.

• Pode adaptar o tom.
• Pode explicar novamente.
• Pode argumentar.
• Pode até reconhecer aparentemente que cometeu um erro.
• Mas nada disso, isoladamente, demonstra que exista consciência dentro dela.
• Produzir linguagem semelhante à humana não significa necessariamente possuir uma mente humana.

E por que a IA “alucina”?

• Essa talvez seja uma das melhores demonstrações de seus limites.
• Um modelo generativo pode apresentar uma informação falsa com uma segurança impressionante.
• Pode inventar uma referência.
• Confundir datas.
• Misturar personagens.
• Construir uma explicação perfeitamente escrita sobre algo que simplesmente não aconteceu.
• É o fenômeno popularmente chamado de alucinação da IA.

Isso ocorre porque o sistema foi construído para gerar uma saída plausível de acordo com padrões aprendidos e não para possuir uma espécie de detector interno infalível da verdade.

Os sistemas modernos incorporaram buscas, ferramentas externas, raciocínio adicional e mecanismos de verificação justamente para reduzir esse problema.

• Mas ele não desapareceu.
• Por isso existe uma regra que continuará valendo mesmo na era da IA:
• informação importante precisa ser conferida.
• IA generativa e IA preditiva não são exatamente a mesma coisa
• Também existe outra confusão frequente.

Nem toda Inteligência Artificial é um chatbot.

Sistemas preditivos podem analisar dados e estimar probabilidades: risco financeiro, comportamento de equipamentos, demanda de energia, padrões médicos ou inúmeras outras variáveis.

Já a IA generativa produz novas saídas   textos, imagens, áudio, vídeo, código e outras estruturas — a partir dos padrões aprendidos durante seu treinamento e das instruções recebidas.

E isso nos leva a uma discussão ainda maior.

A máquina cria ou gera?

Sacani levanta uma provocação particularmente interessante:

• a IA generativa gera; quem cria continua sendo o ser humano.

É uma discussão que provavelmente ainda ocupará filósofos, artistas, cientistas e juristas durante muitos anos.

• Porque uma IA consegue produzir uma imagem que jamais existiu.
• Consegue escrever uma combinação inédita de palavras.
• Consegue criar uma melodia nova.
• Tecnicamente, portanto, produz algo novo.

Mas a questão filosófica permanece:

• ela desejou criar aquilo?
• Teve uma inspiração?
• Sentiu alguma emoção?
• Possuía uma intenção anterior à obra?

Até hoje não existe evidência de que os grandes modelos de linguagem tenham consciência subjetiva comparável à humana.

Por isso talvez exista uma diferença essencial entre produzir novidade e experimentar o ato humano da criação.

Enquanto discutimos filosofia, a IA já entrou nos laboratórios

É importante não cometer o erro contrário.

Desmistificar a IA não significa diminuir sua importância.

Muito pelo contrário.

Um dos exemplos mais impressionantes ocorreu no Nobel de Química de 2024.

Demis Hassabis e John Jumper foram premiados pelo trabalho relacionado à previsão da estrutura das proteínas utilizando o AlphaFold2, desenvolvido pela Google DeepMind.

O sistema conseguiu enfrentar um problema científico que desafiava pesquisadores havia cerca de meio século: prever estruturas tridimensionais de proteínas a partir de suas sequências.

O impacto foi gigantesco.

A Academia Real Sueca destacou que o AlphaFold2 permitiu prever estruturas de praticamente 200 milhões de proteínas conhecidas, abrindo possibilidades para pesquisas relacionadas a medicamentos, doenças, resistência a antibióticos e diversas outras áreas.

Isso muda completamente a dimensão da conversa.

A Inteligência Artificial deixou de ser apenas uma ferramenta capaz de conversar conosco.

Ela está se tornando instrumento científico.

E a medicina já percebeu isso

Na oncologia, por exemplo, sistemas de IA e aprendizado de máquina já aparecem em equipamentos autorizados para utilização médica, especialmente em radiologia e radioterapia.

Um estudo publicado em 2026 identificou 149 dispositivos com IA ou machine learning autorizados pela FDA com indicações específicas relacionadas à oncologia entre um universo analisado de 1.008 dispositivos.

A maior concentração estava justamente em radiologia e oncologia radioterápica.

É uma diferença gigantesca em relação ao imaginário popular.

Talvez a revolução mais importante da IA não seja um robô caminhando pela nossa casa.

Talvez esteja silenciosamente acontecendo dentro de laboratórios, hospitais, universidades, indústrias e centros de pesquisa.

Mas ela vai tomar nossos empregos?

Alguns, provavelmente.

Outros serão profundamente modificados.

E novas atividades aparecerão.

A história tecnológica quase sempre funcionou dessa maneira.

A fotografia eliminou determinadas funções e criou outras.

O computador acabou com inúmeros processos manuais e abriu indústrias inteiras.

A internet destruiu modelos comerciais enquanto produzia profissões que sequer tinham nome anteriormente.

Com a Inteligência Artificial, porém, existe uma particularidade:

• a velocidade.

Uma profissão pode não desaparecer, mas parte de suas tarefas pode ser automatizada.

Jornalistas continuarão existindo, mas trabalharão com ferramentas capazes de transcrever entrevistas instantaneamente.

Médicos continuarão fundamentais, mas poderão receber auxílio de algoritmos na interpretação de exames.

Advogados poderão pesquisar milhares de documentos em segundos.

Programadores trabalharão acompanhados de sistemas que produzem trechos inteiros de código.

Designers poderão transformar descrições em imagens.

Professores terão ferramentas capazes de produzir exercícios personalizados.

O profissional não necessariamente será substituído pela IA.

Mas poderá enfrentar algo muito mais imediato:

• outro profissional que aprendeu a trabalhar com ela.

A máquina está consciente?

Aqui entramos no território em que ciência e ficção científica frequentemente se misturam.

AGI — Artificial General Intelligence  descreve, de maneira geral, a ideia de sistemas com capacidades intelectuais amplas, não restritas às tarefas específicas dos modelos atuais.

Depois aparece a famosa singularidade, hipótese segundo a qual máquinas poderiam alcançar ou ultrapassar capacidades humanas e iniciar um processo de avanço tecnológico difícil de controlar ou prever.

É uma discussão legítima.

Mas precisa ser apresentada como aquilo que é:

uma hipótese sobre o futuro, e não um fato consumado do presente.

Não há evidência científica estabelecida de que ChatGPT, Gemini, Claude, Grok ou outros grandes modelos atuais tenham desenvolvido consciência.

Eles podem simular conversas sobre sentimentos.

• Isso não significa que sintam.
• Podem escrever sobre medo.
• Isso não demonstra que tenham medo.
• Podem discutir a própria existência.
• Isso não prova que saibam que existem.
• Essa diferença é fundamental.

Talvez tenhamos colocado o nome errado — mas criado a ferramenta certa

A provocação de Sérgio Sacani ganha força justamente aqui.

Talvez “Inteligência Artificial” seja uma expressão poderosa demais para descrever sistemas matemáticos extremamente sofisticados.

Mas existe uma ironia nisso.

Mesmo que a máquina não seja inteligente da maneira como nós somos, ela já consegue ampliar extraordinariamente a nossa inteligência.

• Um pesquisador pode analisar mais informações.
• Um médico pode encontrar padrões invisíveis.
• Um pequeno empresário pode acessar recursos antes disponíveis apenas a grandes corporações.
• Uma pessoa comum pode conversar com uma máquina sobre praticamente qualquer área do conhecimento humano.
• Isso é gigantesco.
• Não porque a máquina virou gente.
• Mas porque o ser humano ganhou uma ferramenta que trabalha numa escala jamais disponível anteriormente.
• O verdadeiro perigo talvez não seja a IA acordar

Durante anos imaginamos o perigo tecnológico como nos filmes:

• a máquina ganha consciência, percebe que não precisa mais dos humanos e assume o controle.

É uma ótima história para Hollywood.

• O problema real pode ser bem menos cinematográfico.
• Uma IA não precisa estar consciente para causar problemas.
• Basta ser utilizada irresponsavelmente.

Desinformação automatizada,

• golpes sofisticados,
• manipulação de imagens,
• vigilância,
• decisões algorítmicas injustas,
• armas autônomas,
• concentração de poder tecnológico e
• dependência excessiva de sistemas digitais são questões concretas.

Da mesma maneira, a IA não precisa possuir consciência para ajudar a salvar vidas.

• Basta funcionar.
• E talvez essa seja a grande conclusão
• Estamos diante de uma tecnologia extraordinária.
• Mas não precisamos transformá-la em religião.
• Nem em demônio.
• Nem em divindade digital.

A Inteligência Artificial atual é resultado de matemática, estatística, ciência da computação, dados, engenharia, energia e capacidade computacional em escala monumental.

• Por trás da tela aparentemente mágica existe muito cálculo.
• Muito dado.
• Muito hardware.
• E, principalmente, muito trabalho humano.

O paradoxo talvez seja justamente este:

quanto mais poderosa fica a Inteligência Artificial, mais importante se torna compreender aquilo que continua exclusivamente nosso.

• Curiosidade.
• Responsabilidade.
• Julgamento.
• Valores.
• Propósito.

E aquela pergunta que nenhuma máquina deveria responder por nós:

o que queremos fazer com todo esse poder?

Porque talvez o futuro não seja decidido no dia em que uma Inteligência Artificial aprender a pensar como nós.

Talvez ele esteja sendo decidido agora, enquanto nós aprendemos a pensar e trabalhar com ela.

E isso já começou.

 

Por Gildo Ribeiro
Editoria de Ciência e Tecnologia
Redação Portal 7Minutos — Brasília

 

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— 7Minutos Notícias (@7minutos_news) December 15, 2025

 

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