OpenAI 創辦團隊成員、Tesla 前 AI 總監 Andrej Karpathy publicou no X um longo texto sobre a “diferença de perceção das capacidades da IA”, respondendo a um fenómeno da comunidade: a perceção da IA está muito dividida—há quem ache que a IA já está a reescrever o mundo, e há quem ache que a IA só alucina, é aborrecida e foi inflacionada de mais. Karpathy apresenta dois diagnósticos e explica por que razão estes dois grupos vivem “mundos paralelos”, com base em que as decisões de cada um estão a ser mal interpretadas. O artigo resume as suas ideias e apresenta lições para leitores de tecnologia em Taiwan.
Diagnóstico 1：Que ano e que camada de IA estás a usar？
A primeira observação de Karpathy é direta e mordaz: “Muitas pessoas, no ano passado, experimentaram a versão gratuita do ChatGPT e essa experiência passou a dominar a forma como encaram a IA.” A reação deste grupo costuma ser gozar as respostas estranhas do modelo, as alucinações, a falta de jeito e a partilha de vídeos em que o modo de voz avançado da OpenAI é “estragado” por perguntas simples do tipo “devo abrir caminho para ir lavar o carro ou ir a pé”.
Mas Karpathy aponta que esses modelos “da versão gratuita, da versão antiga, da versão abandonada” não conseguem refletir as capacidades dos modelos agentic mais avançados em 2026 (em especial o OpenAI Codex e o Claude Code). Em termos simples: usar o ChatGPT gratuito de 2024 para avaliar se a IA consegue programar é como usar um Nokia E71 de 2008 para decidir se os smartphones servem ou não.
Para muitos leitores de Taiwan, isto é também uma realidade—assinar o ChatGPT Plus ($20) ainda é relativamente comum, mas as pessoas que assinam o ChatGPT Pro ($200) e o Claude Max ($100) são uma minoria. Quem não correu tarefas agentic nas camadas pagas mais avançadas tende a ver a IA como “divertida como um brinquedo, mas pouco fiável”; quem já passou por isso vê a IA como “uma reescrita completa do fluxo de trabalho”. A mesma tecnologia, dois mundos.
Diagnóstico 2：O progresso de capacidades é “assimétrico” em diferentes áreas
O segundo diagnóstico de Karpathy é ainda mais interessante: “Mesmo que pagues $200 por mês para usar o modelo mais avançado, o progresso das capacidades é ‘em picos’, concentrado em áreas altamente técnicas.”
Ele aponta que pesquisa, escrita, recomendações e afins—ou seja, estes “tipos típicos de pedidos”—não são, historicamente, as áreas em que o progresso da IA foi mais violento nestes anos. Há duas razões:
A aprendizagem por reforço (RL) depende de funções de recompensa verificáveis—programar tem sinais claros do tipo “os testes unitários passaram”, enquanto a escrita não tem critérios objetivos correspondentes, pelo que a velocidade do treino com RL varia muito
O maior valor comercial de empresas como a OpenAI e a Anthropic está em cenários B2B de código/pesquisa/engenharia, por isso os recursos, equipas e prioridades concentram-se nesses domínios; outros casos de uso não são a maior fonte de lucro
Este ponto é crucial—explica o fenómeno de muitas pessoas ficarem confusas: a IA para programar dá saltos enormes, mas a IA para escrever continua muitas vezes a ser apenas medíocre. Não é que as empresas de IA não saibam fazer; é que a sua “mina de ouro” está noutro sítio, e a atenção foi para lá.
Quem é mais atingido pelo “impacto cognitivo” da IA? As pessoas com duas condições
Juntando os dois diagnósticos, Karpathy descreve o grupo que é o mais propenso ao “impacto cognitivo” da IA—desde que cumpra simultaneamente duas condições:
Uso pago do modelo agentic mais avançado (OpenAI Codex, Claude Code)
Uso profissional numa área altamente técnica (programação, matemática, investigação)
Este grupo é o mais afetado pelo chamado “AI Psychosis”—termo usado por Karpathy, que descreve a situação em que, ao veres pessoalmente um LLM resolver problemas de programação que antes demorariam dias a semanas em apenas algumas horas, a tua perceção das capacidades da IA e da sua inclinação (slope) te leva a ter uma perspetiva totalmente diferente sobre a evolução tecnológica nos próximos anos.
Para o outro grupo (que não paga, nem usa em áreas técnicas), esta narrativa soa a “entusiasmo a mais”, como um mito da “panelinha” do Vale do Silício. Mas, para Karpathy, não é um mito: é uma avaliação real baseada em experiência pessoal.
Os dois grupos “falam para o mundo um do outro”
A conclusão central de Karpathy é: “Estes dois grupos falam um para o outro, não falam com o outro.” Ele descreve duas situações que podem coexistir:
O modo de voz avançado da OpenAI gratuito (e, na minha opinião, meio abandonado), que falha as perguntas mais estúpidas nos Instagram Reels
Em paralelo, o modelo da camada mais alta pago da OpenAI, o Codex, que consegue reestruturar todo o codebase de forma coerente em 1 hora, ou encontrar e explorar vulnerabilidades do sistema informático
As duas coisas são verdadeiras e não se contradizem. Mas cada grupo só vê uma parte, e depois passa a achar que o outro está “demasiado excitado” ou “demasiado ignorante”. O objetivo de Karpathy ao escrever este texto é fazer a ponte entre esta discrepância.
Lição para leitores de Taiwan：Em que grupo estás tu？
A argumentação de Karpathy é particularmente relevante para leitores de Taiwan, porque no debate tecnológico em Taiwan existe também uma divisão em extremos: de um lado “a IA já tomou conta”, do outro “afinal é apenas um chatbot”. Para perceberes a que grupo pertences, podes olhar para 3 perguntas sobre ti próprio:
Quanto tempo já passou desde a tua última vez em que, pessoalmente, deste prompt a um modelo pago e avançado (GPT-5.5 Pro, Claude Opus 4.7)?
Já alguma vez deixaste um agent correr durante mais de 30 minutos e concretizaste, de facto, uma tarefa de nível de produção (reestruturar código, escrever uma síntese de investigação, debug de um sistema complexo)?
Com base em que critério avaliaste as capacidades da IA—relatórios da comunicação social, memes da comunidade, ou experiência pessoal?
Quem responda “sim, recentemente, com experiência pessoal” às três perguntas vai cair no segundo grupo descrito por Karpathy e tenderá a compreender melhor a sua afirmação sobre o “AI Psychosis”. Quem responda “não, há muito tempo, vi na comunicação social” às três perguntas vai cair no primeiro grupo e poderá subestimar de forma significativa a velocidade do progresso da IA.
Isto não significa que um grupo esteja “certo” e o outro “errado”, mas sim que existem diferenças fundamentais na forma como cada grupo baseia os seus julgamentos. Quando vires o próximo artigo “a IA é uma bolha” ou “a IA vai substituir todos os trabalhos”, primeiro confirma em que grupo o autor se enquadra e só depois decide como lês.
A adição do “momento OpenClaw” de Karpathy
Em publicações posteriores, Karpathy acrescenta: “Alguém disse-me recentemente que o momento OpenClaw tem tanto impacto porque é um grupo grande de pessoas sem base técnica, que é a primeira vez que experienciam pessoalmente um modelo agentic avançado.” Esta observação indica que a diferença cognitiva não é só uma diferença de “grau”; é também uma diferença entre “experiência pessoal” e “ouvir dizer”.
Para leitores de abmedia, a solução mais prática é: gastar $20, assinar por um mês o ChatGPT Plus ou o Claude Pro, escolher uma tarefa real que te interessa (escrever um relatório de investigação, organizar uma análise financeira, fazer debug de um projeto de programação), correr esse agent até ao fim e só depois voltar a avaliar o que a IA significa para o teu trabalho. Vale mais do que ler 100 artigos sobre IA.
Este artigo Por que é que há quem ache que a IA está a mudar o mundo e há quem a veja como algo banal? Os dois diagnósticos de Karpathy apareceram pela primeira vez em ABMedia em cadeia.
