Yann LeCun, fundador da AMI Labs, sobre por que os LLMs nos enganam da mesma forma que a IA faz há décadas: Ele argumenta que toda geração de cientistas de IA cometeu o mesmo erro: confundir desempenho de tarefas com inteligência real. O principal desafio de LeCun ao hype atual: "Somos enganados pensando que essas máquinas são inteligentes porque podem manipular a linguagem. E estamos acostumados ao fato de que pessoas que manipulam muito bem a linguagem são implicitamente inteligentes." Ele deixa claro que 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 em IA afirmam que seu avanço foi o caminho para a inteligência em nível humano. Marvin Minsky. Herbert Simon. Frank Rosenblatt — que inventou o perceptron, a primeira máquina de aprendizado, nos anos 1950 — todos previram máquinas tão inteligentes quanto os humanos em uma década. "Todos estavam errados." LeCun testemunhou pessoalmente três desses ciclos de hype e decepção. E seu veredito sobre o atual é direto: "Esta geração com LLMs também está errada. É só mais um exemplo de ser enganado." O padrão: Uma nova técnica surge → máquinas ficam 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?