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Rodolfo Amstalden: ChatGPT resiste às tentações de uma linda narrativa?
Não somos perfeitos em tarefas de raciocínio lógico, mas tudo bem: inventamos a inteligência artificial justamente para cuidar desses problemas mais chatos, não é verdade?
A morte recente de Daniel Kahneman nos deixa órfãos de uma mente extraordinária, mas também contribui para sacralizar alguns de seus achados mais importantes.
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Diante de amostras enviesadas, seguimos sucumbindo ao poder da indução narrativa, eternos reféns que somos da falácia da conjunção (popularmente conhecida como "o problema de Linda").
Do enunciado original:
Linda tem 31 anos, é solteira, falante e muito inteligente. Ela se formou em filosofia. Quando era estudante, ela se preocupava profundamente com questões de discriminação e justiça social, e também participava de manifestações antinucleares.
O que é mais provável?
a) Linda é caixa de banco.
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b) Linda é caixa de banco e participa do movimento feminista.
Via de regra, 80% dos respondentes escolhem a alternativa B, ainda que ela seja um subconjunto lógico da alternativa A.
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Segundo a interpretação de Kahneman & Tversky, isso acontece pois a caracterização de Linda acaba direcionando a cabeça do leitor a uma representação mais específica da personagem, atropelando os princípios estatísticos comumente associados à Teoria dos Conjuntos.
Talvez o cérebro humano esteja fadado a conviver com os seus vícios evolutivos, tanto quanto com as suas virtudes.
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Não somos perfeitos em tarefas de raciocínio lógico, mas tudo bem: inventamos a inteligência artificial justamente para cuidar desses problemas mais chatos, não é verdade?
Essa ponderação levou o Prof. Ole Peters, do London Mathematical Lab, a promover um teste fundamental para Linda, sob interação direta com o ChatGPT.
Uma segunda chance para o ChatGPT
Ao contrário do que poderíamos esperar de uma máquina fria e calculista, o ChatGPT reproduziu o mesmo erro dos humanos, caindo de cabeça na falácia da conjunção.
Dada a enorme quantidade de parâmetros simultâneos, ninguém sabe exatamente como o ChatGPT funciona (nem mesmo os seus criadores).
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Porém, acumulam-se evidências de que, por aprender com base na experiência humana, a ferramenta pode replicar - e também amplificar - as confusões humanas.
Ainda assim, eu quis dar uma chance adicional à IA, já que - em tese - ela está sempre aprendendo, e pode corrigir seus próprios erros.
Ao repetir os passos do Prof. Ole Peters enquanto escrevia este Day One, recebi o output correto do GPT-4:
Teria a ferramenta simulado um aprendizado a partir da repercussão vexatória dos posts de Ole Peters, ou será que ela de fato chegou por conta própria ao tipo certo de raciocínio?
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Não dá para saber.
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