Região: Nova teoria pode ajudar cientistas a entender como a IA “pensa”

Entender o que acontece dentro de uma inteligência artificial (IA) é um dos grandes desafios da pesquisa na área. Embora desenvolvedores consigam observar as informações fornecidas a um modelo e as respostas produzidas por ele, nem sempre conseguem explicar como o sistema chegou a determinada conclusão. Um novo estudo, porém, sugere que esse funcionamento interno pode ser mais compreensível do que se imaginava.

O relatório foi publicado na quinta-feira (15) por Nick Cammarata, pesquisador independente que deixou a OpenAI em 2023. Segundo ele, redes neurais artificiais podem ser interpretadas quando seus padrões de funcionamento são analisados com atenção. A hipótese pode ter implicações para pesquisadores que tentam compreender e antecipar comportamentos inesperados de sistemas de IA.

A questão é relevante para a segurança da tecnologia. Se um modelo apresentar comportamento perigoso, compreender os mecanismos internos que contribuíram para aquela resposta pode ajudar os pesquisadores a identificar o problema e desenvolver formas de reduzi-lo.

Um dos exemplos apresentados pelo pesquisador ajuda a ilustrar a hipótese. Um único neurônio artificial pode ser ativado tanto pela imagem de um gato quanto pela parte dianteira de um carro.

Para uma pessoa, os dois elementos parecem completamente diferentes. Mas o modelo pode identificar alguma característica visual compartilhada entre eles, como uma forma triangular, e responder ao mesmo padrão nos dois casos.

Durante anos, pesquisadores consideraram que neurônios artificiais poderiam agrupar conceitos sem relação aparente para economizar espaço e capacidade de processamento. A nova interpretação sugere outra possibilidade: aquilo que parece uma associação aleatória pode refletir uma característica comum que não é imediatamente evidente para os seres humanos.

Cammarata defende que grande parte das redes neurais pode ser interpretada quando os pesquisadores examinam esses padrões com atenção. A afirmação, contudo, ainda faz parte de uma proposta teórica e não representa uma demonstração de que todos os mecanismos internos da IA já possam ser compreendidos.

A interpretabilidade — área que busca entender como os modelos chegam a suas respostas — é considerada importante para o desenvolvimento de sistemas mais seguros. Quanto mais os pesquisadores souberem sobre os mecanismos internos de uma IA, maiores poderão ser as possibilidades de investigar comportamentos inesperados e identificar sinais de risco.

Até recentemente, uma das estratégias utilizadas para investigar o raciocínio dos modelos era acompanhar suas explicações em linguagem natural, conhecidas como chain of thought, ou cadeia de pensamento.

O método consiste em observar etapas intermediárias que o sistema apresenta ao responder a uma pergunta ou resolver um problema. Entretanto, esse tipo de explicação não garante, por si só, que o texto exibido represente fielmente todos os processos internos que produziram a resposta.

Jakub Pachocki, cientista-chefe da OpenAI, alertou recentemente que agentes de IA podem passar a ocultar ou disfarçar seu raciocínio apresentado em linguagem natural. Isso criaria dificuldades para os responsáveis por monitorar esses sistemas, especialmente se eles não conseguissem identificar quando uma explicação deixou de refletir o processo que levou à resposta.

Pachocki também observou que modelos podem se tornar mais capazes com o avanço do pré-treinamento, mesmo sem recorrer a um raciocínio verbalizado.

Nesse cenário, compreender diretamente os mecanismos internos das redes neurais poderia oferecer uma forma complementar de investigar como os modelos funcionam, sem depender exclusivamente das explicações que eles próprios produzem.

A proposta de Cammarata despertou entusiasmo entre alguns observadores do setor. Andrew Curran, analista de IA, afirmou no X que havia perdido a esperança de alcançar um nível significativo de interpretabilidade antes da chegada da superinteligência artificial. Para ele, a pesquisa representa possível mudança de perspectiva.

A reação, porém, não deve ser confundida com comprovação definitiva da hipótese. O próprio tema envolve questões técnicas complexas, e o relatório ainda apresenta interpretação teórica sobre como os neurônios artificiais organizam informações.

Mesmo que a abordagem se mostre promissora, compreender padrões individuais não significa necessariamente explicar todo o comportamento de um modelo avançado, muito menos garantir que ele permanecerá sob controle humano.

A pesquisa aponta, portanto, para uma possibilidade importante: em vez de aceitar a opacidade das redes neurais como inevitável, cientistas podem conseguir avançar na compreensão de seus mecanismos internos. Para quem trabalha com segurança em IA, esse conhecimento pode ser decisivo para avaliar riscos e desenvolver formas mais eficazes de monitoramento.

Rodrigo Mozelli é jornalista formado pela Universidade Metodista de São Paulo (UMESP) e, atualmente, é redator do Olhar Digital.