O fundador da AMI Labs, Yann LeCun, sobre por que os LLMs nos estão enganando da mesma forma que a IA tem feito por décadas: Ele argumenta que cada geração de cientistas da IA cometeu o mesmo erro: confundir o desempenho em tarefas com a verdadeira inteligência. O desafio central de LeCun ao atual hype: "Estamos enganados ao pensar que essas máquinas são inteligentes porque conseguem manipular a linguagem. E estamos acostumados ao fato de que pessoas que conseguem manipular a linguagem muito bem são implicitamente inteligentes." Ele deixa claro que os LLMs são úteis, mas ser uma ferramenta útil e ser inteligente são duas coisas muito diferentes. A verdadeira percepção é o padrão histórico que ele viveu. Desde a década de 1950, onda após onda de pesquisadores de IA afirmaram que sua descoberta era o caminho para a inteligência em nível humano. Marvin Minsky. Herbert Simon. Frank Rosenblatt — que inventou o perceptron, a primeira máquina de aprendizado, na década de 1950 — todos previram máquinas tão inteligentes quanto os humanos dentro de uma década. "Eles estavam todos errados." LeCun testemunhou pessoalmente três desses ciclos de hype e decepção. E seu veredicto sobre o atual é direto: "Esta geração com LLMs também está errada. É apenas mais um exemplo de estar enganado." O padrão: Uma nova técnica surge → máquinas se tornam boas em tarefas específicas → assumimos inteligência geral. A pergunta que vale a pena fazer: estamos impressionados com essas ferramentas porque são inteligentes, ou porque parecem ser?