OpenAI 创辦團隊成員、Tesla 前 AI 總監 Andrej Karpathy 在 X 上發表「AI 能力認知差距」長文，回應一個社群現象：對 AI 的驚嘆程度兩極分化—一群人覺得 AI 已經改寫世界、另一群人覺得 AI 只會幻覺、無聊、被吹過頭。Karpathy 提出 dois diagnósticos、explica por que essas duas equipes são “mundos paralelos”, e como ambas interpretam mal as bases de julgamento uma da outra. Este artigo compila a argumentação dele e as lições para leitores de tecnologia em Taiwan.
診斷一：你用的是哪一年、哪一層的 AI？
O primeiro diagnóstico de Karpathy é direto e cortante: “Muitas pessoas testaram a versão gratuita do ChatGPT no ano passado, e essa experiência passou a dominar a forma como elas enxergam a IA.” As reações desse grupo, em geral, incluem zombaria das respostas esquisitas do modelo, alucinações, falta de jeito e vídeos em que o modo avançado de voz da OpenAI é “estragado” por perguntas simples do tipo “eu devo dirigir para lavar o carro ou ir a pé”.
Mas Karpathy aponta: esses modelos “da versão grátis, da versão antiga, da versão descontinuada” não conseguem refletir as capacidades dos modelos agentic mais avançados de 2026 (especialmente OpenAI Codex e Claude Code). Em outras palavras: usar o ChatGPT grátis de 2024 para julgar se a IA consegue programar é como usar o Nokia E71 de 2008 para decidir se um smartphone funciona.
Para muitos leitores de Taiwan, isso também é realidade: assinar o ChatGPT Plus (US$ 20) ainda é relativamente comum, mas assinar o ChatGPT Pro (US$ 200) e o Claude Max (US$ 100) é coisa rara. Quem não rodou tasks agentic no tier mais avançado costuma ver a IA como “divertida, mas pouco confiável”; quem já rodou, vê a IA como “reescrevendo o fluxo de trabalho por completo”. A mesma tecnologia, dois mundos.
診斷二：能力進步在不同領域是「不對稱」的
O segundo diagnóstico de Karpathy é ainda mais interessante: “Mesmo que você pague US$ 200 por mês para usar os modelos mais avançados, o avanço de capacidade é ‘em picos’, concentrado em áreas altamente técnicas.”
Ele destaca: buscas, escrita, sugestões — esse tipo de “consulta típica” — não é o lugar em que os avanços do ano da IA foram mais intensos. Ele dá duas razões:
O aprendizado por reforço (RL) depende de funções de recompensa verificáveis — escrever código tem sinais claros como “os testes de unidade passaram”; já a escrita não tem critérios objetivos correspondentes, então o ritmo de avanço do RL varia muito
O maior valor comercial de empresas como OpenAI e Anthropic está em cenários B2B de código/pesquisa/engenharia, então recursos, mão de obra e prioridades se concentram nessas áreas; outros casos de uso não são a maior fonte de lucro
Essa observação é crucial — ela explica por que a capacidade de a IA para programar evoluiu de forma tão rápida, mas a IA para escrever artigos ainda costuma ser bastante comum. Não é que empresas de IA não consigam fazer; é que suas “minas de ouro” estão em outro lugar, e a atenção foi para lá.
Quem é mais atingido pelo “choque de cognição da IA”? Duas condições juntas
Ao combinar os dois diagnósticos, Karpathy descreve o grupo que mais tende a ser impactado pela cognição da IA — aqueles que satisfazem simultaneamente duas condições:
Usam modelos agentic de ponta mediante pagamento (OpenAI Codex, Claude Code)
Atuam profissionalmente em áreas altamente técnicas (programação, matemática, pesquisa)
Esse grupo é o mais afetado pelo chamado “AI Psychosis” — termo usado por Karpathy para descrever a sensação de quando você vê, com os próprios olhos, que um problema de programação que antes levaria de dias a semanas é resolvido em algumas horas por um LLM: essa leitura das capacidades da IA e da “inclinação” (slope) faz você formar uma visão completamente diferente sobre o cenário tecnológico dos próximos anos.
Para o outro grupo (que não paga e não usa em áreas técnicas), esse tipo de fala soa como “empolgação demais”, como um mito interno do círculo de Silicon Valley. Mas Karpathy acredita que não é um mito: é uma avaliação verdadeira baseada em experiência própria.
Dois grupos “falando sobre o mundo um do outro”
A conclusão central de Karpathy é: “Esses dois grupos estão falando entre si, não estão conversando com o outro.” Ele descreve duas coisas que podem estar acontecendo ao mesmo tempo:
O modo de voz avançado gratuito da OpenAI (e, na minha opinião, parcialmente descontinuado), que no Instagram Reels dá errado nas perguntas mais bobas
Ao mesmo tempo, os modelos Codex do tier mais alto da OpenAI, que passam 1 hora reconstruindo um codebase inteiro com consistência, ou encontram e exploram vulnerabilidades do sistema do computador
As duas coisas são verdadeiras, sem contradição. Mas cada grupo só enxerga um lado, e então acha que o outro está “empolgado demais” ou “demais ignorante”. O objetivo do texto de Karpathy é justamente fazer essa ponte entre as diferenças.
Lição para leitores de Taiwan: você está em qual grupo?
O argumento de Karpathy faz muito sentido para leitores de Taiwan, porque no cenário de debates de tecnologia em Taiwan também existe polarização: de um lado, “a IA já tomou conta”; do outro, “não passa de chatbot”. Para identificar a qual grupo você pertence, vale checar 3 perguntas sobre si mesmo:
Quanto tempo faz desde a sua última vez em que você mesmo escreveu um prompt para um modelo de ponta pago (GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7)?
Você deixou um agent rodar por mais de 30 minutos e, de fato, concluiu uma tarefa de nível de produção (reconstruir código, escrever um resumo de pesquisa, debugar um sistema complexo)?
A sua avaliação das capacidades da IA vem de reportagens da mídia, memes de redes sociais ou uso pessoal?
Quem responder “sim, recente, uso pessoal” para as três perguntas vai cair no segundo grupo descrito por Karpathy, e entender melhor o que ele chama de “AI Psychosis”. Quem responder “não, faz muito tempo, eu vi na mídia” para as três vai cair no primeiro grupo e provavelmente subestimar bastante a velocidade dos avanços da IA.
Isso não significa que um grupo esteja “certo” e o outro “errado”; a diferença é fundamental na base em que cada grupo faz seus julgamentos. Quando você vir o próximo artigo “AI é uma bolha” ou “a IA vai substituir todos os empregos”, primeiro confirme em qual grupo o autor está, e só então decida como ler.
Complemento: o “momento OpenClaw” de Karpathy
Em postagens posteriores, Karpathy acrescentou: “Alguém me disse recentemente que o tamanho do ‘OpenClaw moment’ é porque se trata de um grande público não técnico que está tendo, pela primeira vez, uma experiência pessoal com os modelos agentic mais avançados.” Essa observação indica que a diferença de cognição não é apenas “de nível”; também é uma diferença entre “experiência pessoal” e “ouvir falar”.
Para leitores da abmedia, a solução mais prática é: use US$ 20, assine por um mês o ChatGPT Plus ou o Claude Pro, escolha uma tarefa real que você se importe (escrever um relatório de pesquisa, organizar uma análise financeira, debugar um projeto de software), rode o agent de ponta a ponta e só então volte para julgar qual é o significado da IA para o seu trabalho. Isso tende a ser mais útil do que ler 100 matérias sobre IA.
Este artigo Por que algumas pessoas acham que a IA muda o mundo e outras acham que é algo comum? Os dois diagnósticos de Karpathy surgiram primeiro em ABMedia, um canal de notícias da cadeia.
