O ChatGPT e outros chatbots de inteligência artificial impressionam pela capacidade de criar textos que soam naturais em e-mails, provas e até obras literárias experimentais. Mas, longe de ser uma “máquina que sabe tudo”, esses sistemas funcionam a partir de predições matemáticas e treinamento intensivo de dados, em um processo que envolve enormes custos financeiros, ambientais e humanos, segundo informações reunidas pela NBC News.

Modelos de linguagem de grande escala — como o GPT-4, usado no ChatGPT — operam de maneira semelhante ao corretor automático do celular, mas em escala muito maior. Eles analisam bilhões de exemplos de linguagem e calculam a probabilidade de cada palavra vir a seguir. A diferença é que, em vez de prever apenas a próxima palavra, o modelo consegue sustentar cadeias de texto coerentes em parágrafos inteiros.

Para alcançar esse nível de desempenho, os modelos são treinados com quantidades massivas de conteúdo. Isso inclui páginas da internet, livros digitalizados, artigos acadêmicos e até diálogos humanos. Durante o processo, o sistema esconde partes do texto e tenta “adivinhar” as palavras corretas, ajustando continuamente seus parâmetros, que podem chegar a centenas de bilhões.

Esse treinamento exige enorme poder computacional. Pesquisas independentes estimam que o GPT-3 consumiu energia equivalente ao gasto anual de mais de mil residências nos EUA.

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Treinamento em larga escala

Treinar um único modelo de ponta pode custar centenas de milhões de dólares, segundo estimativas do setor. Além do valor financeiro, há o custo ambiental, já que o treinamento de IA  pode gerar emissões de carbono comparáveis às de cinco carros durante toda sua vida útil.

Por isso, cresce o uso de dados sintéticos, textos gerados pela própria IA,  para reduzir custos, embora especialistas alertem que isso pode criar um “loop” de informações distorcidas.

Mesmo após o treinamento inicial, há uma etapa crucial chamada aprendizado por reforço com feedback humano. Nesse processo, trabalhadores humanos avaliam respostas da IA, marcando o que é útil, irrelevante ou problemático.

Empresas como OpenAI e Anthropic contratam milhares de revisores.

Apesar dos avanços, esses sistemas não armazenam fatos de forma estruturada. Eles reproduzem padrões, o que pode levar a erros ou invenções — os chamados “alucinações”. Além disso, a qualidade das respostas depende diretamente do material usado no treinamento, que pode carregar vieses culturais ou preconceitos.

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Veja, abaixo, os principais temas abordados:

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• Principais ferramentas e conceitos relacionados à tecnologia
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