GPT-5 revela frustrações sobre o progresso do modelo de IA

Analistas aconselharam os usuários a reduzirem suas expectativas em relação aos próximos modelos de IA, mas os investidores permanecem confiantes dent setor de inteligência artificial. A moderação surgiu após o lançamento do GPT-5 da OpenAI, que decepcionou usuários e analistas com apenas pequenas melhorias. 

As expectativas eram altas quando a OpenAI revelou seu modelo GPT-5 na semana passada. O CEO da empresa, Sam Altman, o descreveu como "um passo significativo no caminho para a AGI", sigla para Inteligência Artificial Geral. Os executivos também acreditavam que este lançamento corrigiria as deficiências do ChatGPT.

No entanto, a recepção não foi a esperada. Usuários rapidamente postaram capturas de tela do GPT-5 falhando em tarefas simples nas redes sociais, desde rotular incorretamente mapas dos EUA até tropeçar em cálculos aritméticos básicos.

GPT-5 revela frustrações sobre o progresso do modelo de IA

Usuários avançados criticaram a personalidade do GPT-5, descrevendo o chatbot como mais frio e mecânico do que seus antecessores. A atualização da OpenAI reconheceu o problema, prometendo tornar o modelo mais acolhedor e amigável, enfatizando que os níveis de bajulação não aumentaram em comparação aos modelos anteriores.

Os novos limites de uso, inicialmente limitados a 200 consultas por semana, também irritaram os assinantes. Altman foi forçado a voltar atrás em algumas decisões, restabelecendo um modelo antigo e popular que havia sido descontinuado, e prometeu mais opções de personalização.

A decepção apontou para frustrações mais profundas com o ritmo de avanço da IA. Lançamentos anteriores foram vistos como avanços em capacidade, mas o GPT-5 foi descrito como incremental. "Para o GPT-5, as pessoas esperavam descobrir algo totalmente novo", disse Thomas Wolf, cofundador da startup de IA Hugging Face. "E aqui não tivemos isso de fato."

Comparado a concorrentes como Claude, Gemini, DeepSeek e xAI, o desempenho do GPT-5 foi consistentemente mediano em tarefas científicas, de codificação e de atendimento ao cliente, de acordo com pesquisa da Universidade de Princeton. Os principais pontos fortes do modelo eram a eficiência de custos e a velocidade, e não a inteligência excepcional.

Isso trouxe de volta comparações com o "inverno da IA" da década de 1980, quando expectativas infladas ruíram à medida que as empresas não conseguiam entregar sistemas comercialmente viáveis. Gary Marcus, um crítico proeminente, disse: "O GPT-5 foi o ícone central de toda a abordagem de escalonamento para chegar à IA, e não funcionou."

Durante anos, o progresso em grandes modelos de linguagem dependeu da adição de mais dados e poder computacional aos sistemas de treinamento. As empresas esgotaram grande parte dos dados da internet de livre acesso, forçando acordos com editoras e detentores de direitos, enquanto os custos de treinamento continuam disparando. O GPT-5 supostamente utilizou centenas de milhares dos processadores mais recentes da Nvidia, destacando a escassez e o custo dos recursos.

Alguns observadores argumentam que a fixação em escala restringiu a exploração de abordagens alternativas. O cientista-chefe do Meta, Yann LeCun, sugeriu que o progresso requer modelos treinados em vídeos do mundo real e dados multimodais.

Investidores dobram a aposta apesar do abrandamento do entusiasmo pela IA

Em meio a tudo isso, os investidores permaneceram praticamente imperturbáveis. Wall Street e o capital de risco continuaram a injetar bilhões em IA .

A Nvidia, fabricante dominante de chips que impulsiona a maior parte do treinamento em IA, viu sua avaliação subir para US$ 4,4 trilhões. As ações da SoftBank , uma grande apoiadora da OpenAI, subiram mais de 50% no último mês. Na própria OpenAI, a receita recorrente anual do ChatGPT atingiu US$ 12 bilhões.

A confiança dos investidores contrasta com as expectativas dos analistas. O pesquisador de Princeton, Sayash Kapoor, observou que o GPT-5 visa menos a se aproximar da IA e mais a servir como infraestrutura para produtos. A confiabilidade e a relação custo-benefício do modelo podem incentivar as empresas a desenvolver novas aplicações com base nele.

Os capitalistas de risco também argumentam que as oportunidades continuam subexploradas. "Startups e empresas ainda não começaram a explorar a superfície do que são capazes em aplicações empresariais e de consumo", disse Peter Deng, sócio-gerente da Felicis e ex-executivo da OpenAI.

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