A transformação da paisagem digital tem sido tão rápida quanto subtil. O que antes era um espaço tumultuoso, alimentado pela diversidade de vozes, converteu-se num território cada vez mais homogéneo. A internet deixou de ser arena para debates espontâneos e aproximou-se da neutralidade polida de um catálogo. Neste ambiente domesticado, a pergunta repetida na canção “Memória”, de Carminho e Rosalía, “será que tu me conheces?”, ganha um significado mais amplo. Já não questiona apenas a intimidade entre pessoas; ecoa como interrogação dirigida ao próprio ecossistema digital, que parece ter perdido contacto com a origem humana de que nasceu.

Os modelos de inteligência artificial têm sido treinados com um largo acervo: livros, artigos, fóruns, tudo misturado com contradições, excessos e improvisos. Esse material permitiu-lhes reconhecer padrões linguísticos complexos. Mas aquilo que era abundância converteu-se num circuito fechado. Hoje, uma parte significativa dos sistemas é treinada com textos gerados por modelos anteriores. A investigação designa este fenómeno por model collapse: as respostas tornam-se mais uniformes, as ideias raras diluem-se e os modelos perdem capacidade de representar parcelas do mundo que antes compreendiam. Como descreve a IBM, quando o treino depende excessivamente de texto sintético, o desempenho degrada-se porque desaparece a variedade humana que sustentava a aprendizagem.

É neste contexto que surgem indicadores importantes, como o CritPt, um novo teste concebido para avaliar raciocínio profundo em física avançada. Participaram na sua criação mais de sessenta investigadores de instituições como o Argonne National Laboratory e a University of Illinois. O teste abrange onze áreas, da matéria condensada à astrofísica, e apresenta problemas inéditos, retirados de investigação real e suficientemente difíceis para ocupar longos períodos de trabalho académico.

© Observador