Vitalik Buterin diz que a IA ainda não consegue avaliar o que novos textos argumentam

O co-fundador do Ethereum, Vitalik Buterin, encontrou uma área onde os humanos ainda têm vantagem sobre a IA, apontando uma fraqueza aparente em determinar o argumento central da literatura recém-publicada que ainda não foi amplamente coberta em seu treinamento.

Vitalik escreveu em julho que a IA estava superando os humanos uma capacidade de cada vez. Essa afirmação veio no mesmo mês em que uma ferramenta de IA identificou seu estilo de escrita e o nomeou como autor de um documento do Ethereum que ele escreveu anonimamente.

Comentários enquadraram o último post de Vitalik como um aviso para equipes de cripto e traders que dependem de resumos de IA em vez de ler documentos inteiros, como whitepapers, auditorias e propostas de governança.

Vitalik Buterin: Conhecimento é diferente de sabedoria

O post de outubro 29 no X cita uma capacidade que ele acredita que os humanos ainda são melhores do que as máquinas, escrevendo que acha a IA “extremamente conhecedora e tão excepcionalmente capaz de detectar referências a quase tudo, mas não muito sábia, fazendo apenas julgamentos superficiais sobre o ponto principal que um texto está tentando transmitir.”

O co-fundador do Ethereum observou que esse contraste é especialmente notável quando um modelo lê o material pela primeira vez.

Os modelos de IA podem recorrer à literatura auxiliar e aos anos de comentários humanos ao avaliar textos famosos. Por outro lado, com ensaios totalmente novos, esses chatbots não têm acesso ao mesmo nível de material de apoio, então o modelo tem pouco para se basear além das próprias palavras.

O comentário de Vitalik foi provocado por um debate ocorrido no X sobre um artigo do Wall Street Journal sobre o exigente curso Humanidades 10 para calouros da Universidade Harvard.

Um usuário, argumentando que os modelos atuais de IA já são melhores do que os humanos como parceiros de discussão sobre os clássicos, recebeu um desafio de outro usuário, que afirmou que os chatbots produzem “lixo” ao dar feedback sobre seus ensaios, por enquanto.

A história de Vitalik com a análise de texto por IA

Em um experimento de junho para verificar se a IA já conseguiu quebrar o anonimato online, Vitalik lançou um desafio aberto para encontrar um documento do Ethereum que ele havia publicado anonimamente anos antes.

Vitalik confirmou que a equipe de Franklyn Wang na Co-Invest venceu o concurso em 6 de julho. A ferramenta que identificou o vencedor calculou as chances de autoria de Buterin em cerca de 20% após analisar 27 textos.

O documento no qual Vitalik baseou o concurso passou por múltiplas rodadas que teriam obscurecido o rastro do autor. A reescrita anônima da EIP-7503 foi redigida em chinês, processada localmente pelo modelo Qwen 2.5 e, em seguida, manualmente revisada e ajustada na tradução.

Wang afirmou que o modelo identificou o documento correto ao avaliar o estilo de raciocínio, como Vitalik explica algoritmos e ideias técnicas, em vez de focar no vocabulário.

Vitalik argumentou que máquinas continuam a superar os humanos uma habilidade de cada vez, e não todas de uma vez, duas semanas depois, em 20 de julho.

Por que isso importa para equipes de cripto que dependem de IA

O vantagem prática está na segurança de criptomoedas. Vitalik alertou recentemente que a IA pode enfraquecer partes essenciais das defesas da cripto em dois anos, e ele apoiou ferramentas que mantêm os humanos no controle, incluindo um "modo paranoico" para chats de IA e uma ideia anterior de governança chamada "botão do inverno de computação".

Uma leitura superficial é exatamente o modo de falha que ele sinaliza. Equipes que delegam auditorias de contratos inteligentes, pesquisas e cronogramas de oferta de tokens a agentes de IA podem obter um resumo fluido que passa por alto uma falha sutil, porque o modelo está verificando referências, não ponderando um argumento que nunca viu antes.

Nem todos concordam com seu ceticismo. Alguns investidores argumentam que a IA já supera as melhores mentes humanas em áreas como matemática.

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