Large Language Models (LLMs) parecem tão “inteligentes” para certas tarefas, enquanto outras abordagens de IA muitas vezes patinam para entregar o mesmo nível de raciocínio. Essa falta de clareza sobre o porquê do sucesso gera expectativas desalinhadas e projetos que não saem do lugar. A verdade é que o mecanismo por trás dos LLMs é menos sobre ver o mundo e mais sobre espelhar a mente humana.

Depois de ler Language Models in Plato’s Cave: Why language models succeeded where video models failed, and what that teaches us about AI de Sergey Levine, trouxe esse assunto aqui para reflexão sobre como e usar a tecnologia a nosso favor.

Bora falar das três ideias centrais de Sergey.

Modelos de Linguagem Copiam a Mente, Não o Mundo

Um dos fatores que mais geram confusão é acreditar que os LLMs aprendem sobre a realidade física de forma direta. O que acontece, na prática, é mais sutil. Eles processam uma quantidade massiva de texto gerado por humanos e, ao fazer isso, tentam reconstruir o processo de pensamento que originou aquele texto. Seja a solução de um problema matemático ou a escrita de um código, o modelo está essencialmente fazendo uma engenharia reversa da cognição humana a partir da “sombra” que ela projeta na internet.

O Atalho que Explica a Vantagem sobre Vídeo

Isso nos ajuda a entender por que um LLM, que só “vê” texto, consegue ser mais útil para tarefas de raciocínio complexo do que um modelo treinado com terabytes de vídeo. Modelos de vídeo tentam aprender as regras do mundo físico prevendo o próximo frame, uma tarefa imensamente complexa. Os LLMs pegaram um atalho: em vez de aprender física, eles aprenderam a replicar como os humanos raciocinam sobre física, com base em como escrevemos sobre o assunto. Eles copiaram o resultado da nossa aprendizagem sem precisar passar pelo mesmo processo de descoberta.

A Limitação da “Caverna de Platão”

Aqui está o ponto crucial que precisamos entender para usar a tecnologia de forma eficaz. Se a internet é a “caverna” e o texto humano são as “sombras” na parede, os LLMs são excelentes em observar e replicar essas sombras. Contudo, eles não vivenciam a realidade fora da caverna. Na prática, isso significa que são proficientes em reproduzir e combinar padrões de conhecimento que já existem, mas demonstram dificuldade em adquirir novas habilidades de forma autônoma a partir da experiência no mundo real, algo que os humanos fazem naturalmente.

Como aplicar isso?

Antes de iniciar um novo projeto ou definir uma estratégia que envolve IA, faça a pergunta-chave: “O problema que estou tentando resolver exige a replicação de um raciocínio que já existe em dados de texto, ou exige a descoberta de algo novo a partir da experiência física e interação com o mundo?”

A resposta vai te ajudar a definir expectativas realistas e a escolher a ferramenta certa para o trabalho, evitando a armadilha de esperar que um observador de sombras consiga, de repente, sair da caverna por conta própria.