Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial (IA), um número crescente de pesquisadores começa a explorar modelos de linguagem grandes, como o ChatGPT, com mais profundidade. Recentemente, um grupo de pesquisa da Universidade Estadual do Arizona publicou um estudo interessante no servidor de preprints arXiv, indicando que nossa compreensão desses modelos de IA pode estar equivocada. Eles argumentam que esses modelos na verdade não estão realizando pensamento ou raciocínio reais, mas apenas procurando por correlações.
No artigo, os pesquisadores destacam que, embora esses modelos de IA geralmente gerem uma série de processos aparentemente razoáveis antes de fornecer respostas, isso não significa que eles estejam realmente raciocinando. O grupo enfatiza que essa personificação dos comportamentos dos modelos de IA pode levar ao público a mal interpretar sua maneira de funcionar. Eles apontam que o chamado "pensamento" dos grandes modelos é na verdade calculado para encontrar correlações entre dados, em vez de entender relações causais.
Fonte da imagem: Imagem gerada por IA, provedor de licença Midjourney
Para validar suas conclusões, os pesquisadores mencionaram alguns modelos de推理, como o DeepSeek R1, que podem se sair bem em certas tarefas, mas isso não prova que possuem capacidades de pensamento humano. Estudos mostram que não há um processo de inferência real nos resultados gerados pela IA. Assim, se os usuários considerarem as entradas intermediárias geradas pelo modelo como um processo de raciocínio, isso pode levar a uma confiança enganosa em sua capacidade de resolver problemas.
Esse estudo nos lembra que, em uma era cada vez mais dependente da IA, devemos ser mais cautelosos ao avaliar as habilidades dessas tecnologias. Com a compreensão mais profunda das capacidades dos grandes modelos, futuros estudos em inteligência artificial podem seguir direções mais explicativas, ajudando os usuários a entender melhor o funcionamento real da IA.