Lançamento do GPT-5: Nova IA está cheia de Falhas?

O lançamento de um novo modelo da OpenAI é sempre um dos eventos mais aguardados no mundo da tecnologia. As expectativas são altíssimas, e a responsabilidade sobre o CEO, Sam Altman, é imensa. Quando o GPT-5 foi anunciado, a narrativa inicial foi de um salto monumental na capacidade da inteligência artificial. Na sua apresentação oficial, Altman pintou um quadro idealizado: se interagir com o GPT-4 era como conversar com um “universitário — inteligente, útil e articulado”, o GPT-5 representaria a transição para um diálogo com um “profissional de nível PhD”. Era a promessa de um intelecto superior, uma ferramenta que elevaria a interação com a IA a um patamar completamente novo.

O que se seguiu, no entanto, foi uma série de eventos que transformaram a euforia do lançamento em uma controvérsia pública. A realidade do GPT-5, aos olhos de muitos usuários e analistas, não correspondia à narrativa do PhD. Em vez de um salto gigantesco e inequívoco, o público testemunhou uma coleção de falhas, uma gafe na apresentação e um desempenho que, em certas tarefas, parecia até retroceder. Essa jornada de expectativas frustradas e problemas técnicos expôs as vulnerabilidades até mesmo da empresa mais proeminente no campo da IA.

O Confronto com a Realidade: A Lógica Falha e o “GPT-5 Burro”

A primeira rachadura na fachada de “PhD” do GPT-5 veio com um caso que se tornou viral na internet, gerando um debate intenso sobre a confiabilidade do modelo. Um usuário fez uma pergunta extremamente simples, que qualquer criança com conhecimento básico de letras poderia responder: “Quantas vezes a letra ‘B’ aparece na palavra ‘blueberry’?”. A resposta correta, obviamente, é duas vezes. No entanto, o ChatGPT, na sua nova versão, afirmou que a letra “B” aparecia três vezes. O problema não parou por aí. Quando o usuário pediu para que o modelo apontasse onde estariam essas três letras, a IA se enredou em uma espiral de confusão, apontando duas letras em um momento, depois tentando justificar a existência de uma terceira, e transformando a conversa em um embate quase absurdo.

Esse episódio emblemático não foi um acidente isolado. Em fóruns como o Reddit, relatos semelhantes começaram a se multiplicar. Usuários de longa data do GPT-4 expressavam frustração, alegando que o novo modelo parecia ter perdido a “centelha” criativa e a capacidade de raciocínio lógico que o seu antecessor possuía. O GPT-5, em algumas tarefas complexas de raciocínio, parecia ser mais propenso a erros, o que gerou a sensação de que, em vez de evoluir, a inteligência do modelo havia, na verdade, se deteriorado.

A pressão se tornou tão grande que o próprio Sam Altman precisou se manifestar publicamente. Em uma rara admissão de falha, ele concordou que o GPT-5 estava “way dumber” (bem mais burro) do que o esperado. O problema, segundo ele, não era uma falha fundamental no modelo em si, mas um erro no “roteador interno” que a OpenAI havia implementado. Antes do GPT-5, os usuários podiam escolher qual modelo queriam usar para uma determinada tarefa. Com a nova arquitetura, um sistema automatizado começou a direcionar os prompts para diferentes modelos dentro da infraestrutura da OpenAI, e esse sistema estava com defeito, enviando solicitações para modelos menos adequados e de menor desempenho. Isso resultou em respostas de baixa qualidade, que o público erroneamente atribuía à nova e supostamente mais poderosa versão. A promessa de um “PhD” esbarrava, ironicamente, em um erro de roteamento técnico.

A Gafe da Apresentação e a Ilusão Visual

Como se os problemas de desempenho não fossem suficientes, o Lançamento do GPT-5 foi marcado por uma gafe visual que levantou sérias questões sobre a comunicação da OpenAI. Durante a apresentação de slides de Sam Altman, um gráfico comparativo de desempenho foi exibido, visando mostrar o enorme avanço do novo modelo. No entanto, o gráfico continha um erro visual que era, no mínimo, enganador.

A versão original do slide mostrava os seguintes dados: o GPT-4O com 30,8 pontos, o modelo O3 com 69,1 e o GPT-5 com 52,8. O problema era que o tamanho das barras no gráfico não refletia esses valores corretamente. A barra do GPT-5, com 52,8 pontos, era visualmente maior do que a barra do O3, que tinha um desempenho superior com 69,1 pontos. Isso criava a falsa impressão de que o salto de desempenho do O3 para o GPT-5 havia sido enorme. Na versão corrigida, que foi divulgada posteriormente, a realidade ficou clara: o grande avanço, o “salto real”, havia ocorrido entre o GPT-4 e o O3. A melhoria do O3 para o GPT-5, embora existente, era relativamente pequena e não justificava o entusiasmo inicial.

Essa gafe, seja ela intencional ou um erro honesto, danificou a credibilidade do lançamento. A narrativa de um salto quântico se desfez, e a atenção se voltou para os erros, em vez das melhorias reais.

As Verdadeiras Melhorias e a Filosofia do Novo Modelo

Apesar das controvérsias, o lançamento do GPT-5 não é isento de melhorias substanciais. A OpenAI investiu em um treinamento mais focado em três áreas-chave: escrita, código e saúde. É nesses domínios que os benchmarks mostram um desempenho mais relevante e onde a promessa de um “PhD” começa a se concretizar. O modelo, quando operando corretamente, demonstra um refinamento na geração de texto, uma maior capacidade de produzir código limpo e preciso, e um processamento mais sofisticado de informações complexas da área da saúde.

Essa especialização reforça uma filosofia crucial sobre o uso da IA que foi mencionada na apresentação: a inteligência artificial funciona como um multiplicador das suas habilidades atuais. Se um programador júnior com conhecimento básico de código usa o GPT-5, ele terá uma ajuda significativa, mas a IA multiplicará esse “pouco” conhecimento, resultando em um código funcional, mas talvez não otimizado. No entanto, se um engenheiro sênior, com vasta experiência, usar o mesmo modelo, a IA multiplicará esse “muito” conhecimento, permitindo a criação de soluções extremamente complexas e eficientes em um tempo recorde. O resultado final, portanto, ainda é profundamente dependente do conhecimento e da competência do usuário.

Pontos Positivos que Se Destacaram o Lançamento do GPT-5

Embora a narrativa do lançamento tenha sido dominada por controvérsias, as melhorias técnicas do GPT-5 são inegáveis e representam avanços importantes para o ecossistema de IA.

A principal melhoria é a redução drástica das alucinações. A alucinação, no contexto de uma IA, é a geração de informações incorretas, inventadas ou sem base factual. A taxa de respostas incorretas nos modelos anteriores girava em torno de 20-22%, o que exigia uma constante verificação de fatos. No GPT-5, essa taxa caiu para um impressionante 4,8%. Essa melhoria é fundamental para a confiabilidade e para a adoção da IA em aplicações críticas, onde a precisão é essencial.

Outro ponto extremamente positivo é a redução de 50% no custo de acesso via API. O custo por tokens (as unidades de texto processadas pelo modelo) foi de 2,5 para 1,25, o que torna o GPT-5 significativamente mais acessível para desenvolvedores e empresas. Essa democratização do acesso é crucial para incentivar a inovação e o desenvolvimento de novas aplicações.

Por fim, o GPT-5 integrou novas ferramentas de busca que permitem ao modelo consultar informações na internet em tempo real antes de formular uma resposta. Esse recurso, ao invés de depender apenas de seu vasto, mas finito, banco de dados de treinamento, ajuda a mitigar a alucinação e a fornecer respostas mais precisas e atualizadas.

Em resumo, a história do lançamento do GPT-5 é um lembrete importante de que a tecnologia, por mais avançada que seja, é suscetível a erros de comunicação e problemas técnicos. A narrativa de um “PhD” se provou, no mínimo, prematura. No entanto, por trás da controvérsia, há um modelo mais focado, confiável e acessível, que, apesar de não ser o salto revolucionário prometido, representa uma evolução significativa em áreas estratégicas para o futuro da inteligência artificial.