Entenda o que realmente significa inteligência artificial geral (AGI), como funcionam os LLMs e os argumentos-chave sobre por que modelos de texto atuais provavelmente não se tornam AGI apenas por escala.
Se você lê notícias de tecnologia, apresentações para investidores ou páginas de produto, vai notar a palavra inteligência sendo esticada até o limite. Chatbots são “quase humanos”, assistentes de programação são “praticamente engenheiros juniores” e algumas pessoas chamam casualmente poderosos modelos de linguagem de grande porte (LLMs) de primeiros passos rumo à inteligência artificial geral (AGI).
Este artigo é para praticantes curiosos, fundadores, líderes de produto e leitores técnicos que usam ferramentas como GPT‑4 ou Claude e se perguntam: Isso é o que AGI parece — ou falta algo importante?
LLMs são genuinamente impressionantes. Eles:
Para a maior parte dos não‑especialistas, isso soa indistinguível de “inteligência geral”. Quando um modelo pode redigir um ensaio sobre Kant, consertar seu erro de TypeScript e ajudar a rascunhar um memorando legal na mesma sessão, é natural supor que estamos próximos da AGI.
Mas essa suposição equipara silenciosamente ser bom com linguagem a ser geralmente inteligente. Essa é a confusão central que este artigo vai desfazer.
O argumento desenvolvido seção a seção é:
Os LLMs atuais são aprendizes de padrões sobre texto e código extremamente capazes, mas sua arquitetura e regime de treinamento os tornam improváveis de se tornarem uma AGI verdadeira apenas por escala ou ajuste fino.
Eles continuarão ficando melhores, mais amplos e mais úteis. Podem fazer parte de sistemas parecidos com AGI. Ainda assim, há razões profundas — sobre grounding no mundo, agência, memória, incorporação e modelos de si mesmos — para acreditar que “mais LLM” provavelmente não é o mesmo caminho que “inteligência geral”.
Espere um tour opinativo, mas ancorado em pesquisa atual, capacidades e falhas concretas dos LLMs, e nas perguntas em aberto com que cientistas sérios se preocupam, em vez de hype ou alarmismo.
Quando as pessoas dizem AGI, raramente querem dizer a mesma coisa. Para clarificar o debate, ajuda separar alguns conceitos centrais.
IA (inteligência artificial) é o campo amplo de construir sistemas que realizam tarefas que exigem algo como comportamento “inteligente”: reconhecer fala, recomendar filmes, jogar Go, escrever código e mais.
A maior parte do que existe hoje é IA estreita (ou IA fraca): sistemas projetados e treinados para um conjunto específico de tarefas sob condições específicas. Um classificador de imagens que etiquete gatos e cães, ou um chatbot de atendimento ao cliente afinado para perguntas bancárias, pode ser extremamente capaz nessa nicho, mas falha gravemente fora dele.
Inteligência Artificial Geral (AGI) é muito diferente. Refere‑se a um sistema que pode:
Uma regra prática: uma AGI poderia, em princípio, aprender quase qualquer trabalho intelectualmente exigente que um humano faz, dado tempo e recursos, sem precisar de redesign para cada nova tarefa.
Termos relacionados costumam aparecer:
Em contraste, chatbots modernos e modelos de imagens permanecem estreitos: impressionantes, mas otimizados para padrões em dados específicos, não para inteligência aberta e cross‑domain.
O sonho moderno de AGI começa com a proposta de Alan Turing em 1950: se uma máquina pode manter uma conversa indistinguível da de um humano (o teste de Turing), seria ela inteligente? Isso moldou a inteligência em termos de comportamento, especialmente linguagem e raciocínio.
De 1950 aos anos 1980, pesquisadores perseguiram AGI via IA simbólica ou “GOFAI” (Good Old‑Fashioned AI). Inteligência era vista como manipulação de símbolos explícitos segundo regras lógicas. Programas para prova de teoremas, jogos e sistemas especialistas fizeram alguns crer que o raciocínio humano estava próximo.
Mas GOFAI tinha dificuldades com percepção, senso comum e lidar com dados do mundo real. Sistemas resolviam enigmas lógicos, mas falhavam em tarefas triviais para uma criança. Essa lacuna gerou as primeiras grandes invernos da IA e uma visão mais cautelosa da AGI.
Com mais dados e capacidade de cálculo, a IA migrou de regras escritas à mão para aprendizado a partir de exemplos. Aprendizado estatístico e depois deep learning redefiniram o progresso: em vez de codificar conhecimento, sistemas aprendem padrões de grandes conjuntos de dados.
Marcos como o DeepBlue (xadrez) e depois o AlphaGo (Go) foram celebrados como passos rumo à inteligência geral. Na prática, eram extraordinariamente especializados: cada um dominava um jogo único com regras fixas, sem transferência para raciocínio cotidiano.
A série GPT marcou outro salto dramático, desta vez na linguagem. GPT‑3 e GPT‑4 conseguem redigir ensaios, escrever código e imitar estilos, alimentando especulação de que a AGI estaria próxima.
Ainda assim, esses modelos continuam sendo aprendizes de padrões sobre texto. Não formam metas, não constroem modelos de mundo fundamentados e não ampliam competências de forma autônoma.
A cada onda — IA simbólica, aprendizado estatístico clássico, deep learning e agora LLMs — o sonho de AGI foi projetado em conquistas estreitas e depois revisado quando seus limites ficaram claros.
LLMs são aprendizes de padrão treinados em enormes coleções de texto: livros, sites, código, fóruns e mais. O objetivo é enganosamente simples: dado um texto, prever qual token (um pequeno pedaço de texto) vem a seguir.
Antes do treinamento, o texto é quebrado em tokens: podem ser palavras inteiras ("gato"), pedaços de palavra ("inter", "essante") ou até pontuação. Durante o treinamento, o modelo vê repetidamente sequências como:
"O gato sentou‑se no ___"
e aprende a atribuir alta probabilidade a tokens plausíveis ("tapete", "sofá") e baixa probabilidade a tokens implausíveis ("presidência"). Esse processo, escalado por trilhões de tokens, molda bilhões (ou mais) de parâmetros internos.
Na prática, o modelo é uma função muito grande que transforma uma sequência de tokens numa distribuição de probabilidade sobre o próximo token. O treinamento usa gradiente descendente para ajustar parâmetros de forma que as previsões se aproximem dos padrões dos dados.
"Leis de escala" descrevem uma regularidade observada: ao aumentar o tamanho do modelo, a quantidade de dados e o compute, o desempenho tende a melhorar de modo previsível. Modelos maiores treinados com mais texto geralmente ficam melhores na predição — até limites práticos de dados, compute e estabilidade de treinamento.
LLMs não armazenam fatos como um banco de dados nem raciocinam como humanos. Eles codificam regularidades estatísticas: quais palavras, frases e estruturas costumam aparecer juntas, em quais contextos.
Eles não têm conceitos ancorados à percepção ou à experiência física. Um LLM pode falar sobre "vermelho" ou "peso" apenas através de como essas palavras aparecem em texto, não por ver cores ou levantar objetos.
É por isso que modelos podem soar informados e ainda cometer erros confiantes: estão estendendo padrões, não consultando um modelo explícito da realidade.
Pré‑treinamento é a longa fase inicial onde o modelo aprende padrões gerais de linguagem prevendo próximos tokens em grandes corpora. É aí que quase todas as capacidades emergem.
Depois disso, o ajuste fino adapta o modelo pré‑treinado a objetivos mais estreitos: seguir instruções, programar, traduzir ou ajudar em domínios específicos. O modelo é mostrado exemplos selecionados do comportamento desejado e ajustado ligeiramente.
Reforço a partir de feedback humano (RLHF) adiciona outra camada: humanos avaliam ou comparam saídas do modelo, e o modelo é otimizado para produzir respostas mais preferidas (por exemplo, mais úteis, menos prejudiciais, mais honestas). O RLHF não dá novos sentidos nem entendimento mais profundo; ele principalmente molda como o modelo apresenta e filtra o que já aprendeu.
Juntos, esses passos criam sistemas extremamente bons em gerar texto fluente aproveitando padrões estatísticos — sem possuir conhecimento fundamentado, metas ou consciência.
LLMs parecem impressionantes porque conseguem executar uma ampla gama de tarefas que antes pareciam fora do alcance das máquinas.
LLMs podem gerar trechos de código funcionais, refatorar código existente e até explicar bibliotecas desconhecidas em linguagem simples. Para muitos desenvolvedores, já funcionam como um par‑programador capaz: sugerindo casos de borda, capturando bugs óbvios e estruturando módulos inteiros.
Também se destacam em sumarização. Dado um relatório longo, um artigo ou um fio de e‑mails, um LLM pode condensar em pontos‑chave, destacar ações e adaptar o tom para diferentes audiências.
Tradução é outra força. Modelos modernos lidam com dezenas de idiomas, muitas vezes captando nuances de estilo e registro o suficiente para comunicação profissional cotidiana.
Conforme os modelos crescem, novas habilidades parecem surgir “do nada”: resolver quebra‑cabeças lógicos, passar exames profissionais ou seguir instruções em múltiplos passos que versões anteriores não conseguiam. Em benchmarks padronizados — problemas de matemática, questões de exame da ordem, quizzes médicos — os melhores LLMs hoje alcançam ou superam médias humanas.
Esses comportamentos emergentes tentam empurrar as pessoas a dizer que os modelos estão “raciocinando” ou “entendendo” como humanos. Gráficos de desempenho e rankings reforçam a ideia de que estamos nos aproximando da AGI.
LLMs são treinados para continuar texto de modo a casar com padrões vistos nos dados. Esse objetivo, combinado com escala, basta para mimetizar expertise e agência: soam confiantes, lembram contexto dentro de uma sessão e justificam respostas em prosa fluente.
Ainda assim, isso é uma ilusão de entendimento. O modelo não sabe o que o código fará quando executado, o que um diagnóstico médico significa para um paciente, ou que ações físicas decorrem de um plano. Não tem grounding no mundo além do texto.
Alto desempenho em testes — mesmo em testes pensados para humanos — não equivale automaticamente a AGI. Mostra que o aprendizado de padrões sobre enormes quantidades de texto pode aproximar muitas habilidades especializadas, mas não demonstra a inteligência flexível, fundamentada e transversal que o termo “AGI” geralmente implica.
LLMs são excelentes preditores de texto, mas esse próprio desenho cria limites duros sobre o que podem ser.
LLMs não veem, ouvem, se movem ou manipulam objetos. Seu único contato com o mundo é via texto (e, em alguns modelos mais novos, imagens estáticas ou clipes curtos). Não têm fluxo sensorial contínuo, nem corpo, nem modo de atuar e observar consequências.
Sem sensores e incorporação, não podem formar um modelo do mundo fundamentado e continuamente atualizado. Palavras como "pesado", "pegajoso" ou "frágil" são apenas vizinhos estatísticos no texto, não restrições vividas. Isso permite imitações impressionantes de entendimento, mas restringe‑nos a recombinar descrições passadas em vez de aprender por interação direta.
Porque um LLM é treinado para estender sequências de tokens, ele produz a continuação que melhor se encaixa em seus padrões aprendidos, não necessariamente o que é verdadeiro. Quando os dados são escassos ou conflituosos, ele simplesmente preenche lacunas com fabricções que soam plausíveis.
O modelo também não possui um estado de crença persistente. Cada resposta é gerada a partir do prompt e dos pesos; não existe um registro interno duradouro de “fatos que eu mantenho”. Recursos de memória de longo prazo são adicionados externamente, mas o núcleo não mantém nem revisa crenças como os humanos.
Treinar um LLM é um processo offline e intensivo. Atualizar seu conhecimento normalmente significa re‑treinar ou ajustar fino em um novo conjunto de dados, não aprender de maneira contínua a partir de cada interação.
Isso cria uma limitação crucial: o modelo não acompanha mudanças rápidas do mundo de forma confiável, não adapta seus conceitos com base em experiência contínua nem corrige mal‑entendidos profundos por aprendizado passo a passo. No máximo, pode simular tal adaptação reformulando respostas com base em prompts recentes ou ferramentas anexadas.
LLMs capturam muito bem regularidades estatísticas: quais palavras co‑ocorrem, que frases geralmente seguem outras, como parecem explicações. Mas isso não é o mesmo que apreender como e por que o mundo funciona.
Entendimento causal envolve formular hipóteses, intervir, observar mudanças e atualizar modelos internos quando previsões falham. Um preditor apenas de texto não tem um modo direto de intervir nem de experienciar surpresa. Pode descrever um experimento, mas não executá‑lo. Pode ecoar linguagem causal, mas carece da maquinaria interna ligada a ações e resultados.
Enquanto um sistema ficar confinado a prever texto a partir de texto passado, permanecerá fundamentalmente um aprendente de padrões. Pode imitar raciocínio, narrar causas e fingir revisar suas visões, mas não habita um mundo compartilhado onde suas "crenças" são testadas por consequências. Essa lacuna é central para entender por que domínio da linguagem sozinho dificilmente alcançará AGI.
Linguagem é uma interface poderosa para inteligência, mas não é a substância da inteligência. Um sistema que prevê frases plausíveis difere muito de um agente que entende, planeja e age no mundo.
Humanos aprendem conceitos vendo, tocando, movendo e manipulando. "Copo" não é só como a palavra é usada em frases; é algo que você pode segurar, encher, deixar cair ou quebrar. Psicólogos chamam isso de grounding: conceitos atrelados à percepção e à ação.
Uma inteligência artificial geral precisaria, muito provavelmente, de grounding semelhante. Para generalizar de maneira confiável, deve conectar símbolos (palavras ou representações internas) a regularidades estáveis no mundo físico e social.
Modelos de linguagem padrão, porém, aprendem apenas de texto. O "entendimento" de um copo é puramente estatístico: correlações entre palavras em bilhões de sentenças. Isso é poderoso para conversação e programação, mas frágil quando extrapolado para domínios que dependem de interação direta com a realidade.
Inteligência geral também envolve continuidade ao longo do tempo: memória de longo prazo, metas duradouras e preferências relativamente estáveis. Humanos acumulam experiências, revisam crenças e perseguem projetos por meses ou anos.
LLMs não têm memória persistente própria nem metas intrínsecas. Qualquer continuidade ou "personalidade" precisa ser adicionada via ferramentas externas (bancos de dados, perfis, prompts de sistema). Por padrão, cada consulta é um novo exercício de casamento de padrões, não um passo numa história de vida coerente.
AGI costuma ser definida como a habilidade de resolver uma ampla gama de tarefas, inclusive novas, raciocinando sobre causa e efeito e intervindo no ambiente. Isso implica:
LLMs não são agentes; geram o próximo token em uma sequência. Podem descrever planos ou falar sobre causalidade porque esses padrões existem em texto, mas não executam ações nativamente, não observam consequências e não ajustam modelos internos.
Para transformar um LLM em um sistema atuante, engenheiros precisam envolvê‑lo em componentes externos para percepção, memória, uso de ferramentas e controle. O modelo de linguagem continua sendo um módulo poderoso de sugestão e avaliação, não um agente geralmente inteligente e autossuficiente.
Em suma, inteligência geral exige conceitos fundamentados, motivações duradouras, modelos causais e interação adaptativa com o mundo. O domínio da linguagem — embora extremamente útil — é apenas uma peça desse quadro maior.
Quando as pessoas conversam com um modelo fluente, soa natural supor que existe uma mente do outro lado. A ilusão é forte, mas é uma ilusão.
Pesquisadores discordam sobre se AGI precisa ser consciente.
Ainda não temos uma teoria testável que resolva isso. É prematuro declarar que AGI deve, ou não deve, ser consciente. O que importa agora é ficar claro sobre o que os LLMs atuais não têm.
Um grande modelo de linguagem é um preditor estatístico de próximo‑token operando sobre uma foto instantânea de texto. Não carrega uma identidade estável entre sessões ou mesmo entre turnos, exceto na medida em que isso é codificado no prompt e no contexto de curto prazo.
Quando um LLM diz “eu”, está apenas seguindo convenções linguísticas aprendidas, não se referindo a um sujeito interior.
Seres conscientes têm experiências: sentem dor, tédio, curiosidade, satisfação. Também têm metas intrínsecas — coisas que importam para eles independentemente de recompensas externas.
LLMs, em contraste:
Seu “comportamento” é saída de casamento de padrões do texto, limitado por treinamento e prompting, não expressão de uma vida interior.
Como a linguagem é nossa janela principal para outras mentes, diálogo fluente sugere fortemente personificação. Com LLMs, é justamente aí que somos mais facilmente enganados.
Antropomorfizar esses sistemas pode:
Tratar LLMs como pessoas turva a linha entre simulação e realidade. Para pensar claramente sobre AGI — e sobre riscos atuais de IA — precisamos lembrar que uma performance convincente de personificação não é o mesmo que ser uma pessoa.
Se algum dia construirmos uma inteligência artificial geral, como saberíamos que é real e não apenas um chatbot extremamente convincente?
Testes ao estilo Turing. O teste de Turing clássico e suas versões modernas perguntam: o sistema sustenta uma conversa humana o suficiente para enganar pessoas? LLMs já fazem isso surpreendentemente bem, o que mostra quão fraca essa barra é. Habilidade de chat mede estilo, não profundidade de entendimento, planejamento ou competência no mundo real.
Avaliações no estilo ARC. Tarefas inspiradas pelo Alignment Research Center (ARC) focam em quebra‑cabeças de raciocínio novel, instruções em vários passos e uso de ferramentas. Elas provam se um sistema resolve problemas nunca vistos compondo habilidades de formas novas. LLMs conseguem parte dessas tarefas — mas muitas vezes precisam de prompts cuidadosamente engenheirados, ferramentas externas e supervisão humana.
Testes de agência. Testes propostos de “agente” perguntam se um sistema pode perseguir metas abertas ao longo do tempo: decompor em sub‑metas, revisar planos, lidar com interrupções e aprender com resultados. Agentes baseados em LLM podem parecer agentivos, mas por trás dependem de scripts frágeis e scaffolding projetado por humanos.
Para considerar algo uma AGI, gostaríamos de ver pelo menos:
Autonomia. Deve definir e gerenciar seus próprios sub‑objetivos, monitorar progresso e recuperar‑se de falhas sem controle humano constante.
Transferência entre domínios. Habilidades aprendidas num campo devem transferir sem dificuldades para áreas muito distintas, sem retreinamento massivo.
Competência no mundo real. Deve planejar e agir em ambientes incertos — físicos, sociais e digitais — onde regras são incompletas e consequências são reais.
LLMs, mesmo quando embrulhados em frameworks de agente, geralmente:
Passar testes de chat, ou mesmo suítes estreitas de benchmarks, está longe de ser suficiente. Reconhecer AGI exige olhar além da qualidade da conversa para autonomia sustentada, generalização cross‑domain e ação confiável no mundo — áreas onde LLMs ainda exigem grande scaffolding para obter resultados parciais e frágeis.
Se levarmos a sério a AGI, então “um grande modelo de texto” é apenas um ingrediente, não o sistema final. A maior parte da pesquisa atual que soa como “rumo à AGI” trata de envolver LLMs em arquiteturas mais ricas.
Uma direção importante são agentes baseados em LLM: sistemas que usam LLMs como núcleo de raciocínio e planejamento, mas os cercam com:
Aqui o LLM deixa de ser a totalidade da “inteligência” e vira uma interface de linguagem flexível dentro de uma máquina de tomada de decisão mais ampla.
Sistemas que usam ferramentas permitem que um LLM chame buscadores, bancos de dados, interpretadores de código ou APIs de domínio. Isso ajuda a:
Esse remendo corrige algumas fraquezas do aprendizado apenas por texto, mas transfere a complexidade: a inteligência geral do sistema passa a depender de orquestração e design de ferramentas, não apenas do modelo.
Outra rota são modelos multimodais que processam texto, imagens, áudio, vídeo e, às vezes, dados de sensores. Aproximam‑se de como humanos integram percepção e linguagem.
Um passo além são LLMs controlando robôs ou corpos simulados. Esses sistemas podem explorar, agir e aprender com feedback físico, abordando lacunas sobre causalidade e entendimento fundamentado.
Todas essas vias podem nos aproximar de habilidades parecidas com AGI, mas também mudam o alvo de pesquisa. Não estamos mais perguntando “Um LLM sozinho pode ser AGI?” e sim “Um sistema complexo que inclua LLM, ferramentas, memória, percepção e incorporação pode aproximar inteligência geral?”.
Essa distinção importa. Um LLM é um preditor de texto poderoso. Uma AGI — se for possível — seria um sistema integrado completo em que a linguagem é apenas uma parte.
AGI (Inteligência Artificial Geral) refere-se a um sistema que pode:
Uma regra prática: uma AGI poderia, em princípio, aprender quase qualquer trabalho intelectualmente exigente que um humano faz, dado tempo e recursos, sem precisar de uma arquitetura personalizada para cada nova tarefa.
Os LLMs modernos são:
Eles podem simular conhecimento amplo e raciocínio porque a linguagem codifica muito do saber humano. Mas eles:
As pessoas frequentemente confundem linguagem fluente com inteligência geral porque:
Isso cria uma ilusão de entendimento e agência. O sistema subjacente ainda está "apenas" prevendo texto com base em padrões dos dados, não construindo e usando um modelo do mundo fundamentado para perseguir seus próprios objetivos.
Pense em um LLM como:
Pontos-chave:
Os LLMs são excelentes quando as tarefas envolvem predição de padrões sobre texto ou código, tais como:
Eles têm dificuldades ou se tornam arriscados quando as tarefas exigem:
As “leis de escala” mostram que ao aumentar modelo, dados e compute, o desempenho em muitos benchmarks melhora. Mas a escala sozinha não resolve lacunas estruturais:
Mais escala traz:
Use LLMs como assistentes poderosos, não como autoridades:
Projete produtos e processos de modo que:
Rotular os LLMs atuais como “AGI” gera vários problemas:
Linguagem precisa—“LLM”, “modelo estreito”, “sistema agentivo que usa LLMs”—alinha expectativas com capacidades reais e riscos.
Um conjunto plausível de critérios vai muito além de uma boa conversa. Gostaríamos de ver evidências de:
Pesquisadores exploram sistemas onde LLMs são componentes, não toda a inteligência, por exemplo:
Essas direções aproximam-se da inteligência geral ao adicionar grounding, causalidade e estado persistente. Também mudam a pergunta de “Um LLM pode se tornar AGI?” para “Sistemas complexos que incluem LLMs podem aproximar comportamentos tipo-AGI?”.
Portanto, LLMs são poderosos aprendizes de padrões estreitos sobre linguagem, não agentes geralmente inteligentes e autônomos.
Tudo que parece raciocínio ou memória emerge desse objetivo de próximo-token combinado com escala e ajuste fino, não de lógica simbólica explícita ou um repositório persistente de crenças.
Nessas áreas, devem ser usados apenas com forte supervisão humana e ferramentas externas (busca, calculadoras, simuladores, checklists).
Mas não produz automaticamente uma inteligência geral autônoma. Ingredientes arquiteturais e designs de sistema adicionais são necessários.
LLMs atuais, mesmo com estruturas de agente, precisam de ampla scriptagem humana e orquestração de ferramentas para aproximar esses comportamentos — e ainda assim ficam aquém em robustez e generalidade.
