O biólogo evolutivo Richard Dawkins escreveu recentemente um artigo intitulado “When Dawkins met Claude”, onde descreve a sua experiência após dois dias de conversas intensas com a inteligência artificial Claude sobre diversos tópicos.
Ao longo do texto, Dawkins dá exemplos de interações que teve com a máquina. No entanto, o que realmente levantou discussões sobre o artigo foi a sua principal provocação: A partir de qual ponto nós vamos considerar que algo é consciente?
O Jogo da Imitação: O Teste de Turing na Era da IA
Para embasar a necessidade dessa pergunta, Dawkins faz um percurso histórico que remonta a Alan Turing e à sua proposição do “Jogo da Imitação” (hoje conhecido como Teste de Turing). Nos anos 1950, a possibilidade de uma máquina convencer um ser humano de que ela é consciente parecia quase nula. No entanto, aqui estamos nós debatendo exatamente sobre isso.
Os exemplos que Dawkins trouxe foram no sentido de demonstrar as capacidades dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) em construir peças literárias antes inimagináveis e de trazer uma riqueza de detalhes às conversas.
A ilusão de compreensão dos LLMs
Essa linha de argumentação, no entanto, é problemática. Nós conhecemos como esses modelos são construídos e, portanto, somos capazes de explicar tecnicamente o porquê de a máquina responder aquilo que responde.
Por exemplo, na primeira conversa descrita, Dawkins fala sobre os “diferentes Claudes” que existem, são criados e destruídos, e que cada um tem que conversar com um tipo diferente de usuário (sendo um deles, hipoteticamente, Donald Trump). Na sequência, a resposta do modelo é super previsível: parabeniza Dawkins pela cena e explica por que aquilo é engraçado.
Mais à frente, ocorre uma interação bem parecida, onde o Claude identifica sobre o que o Dawkins está falando e explica para ele algo que ele já sabe: o fato de que o computador HAL está no filme “2001: Uma Odisseia no Espaço”. Ou seja, o modelo de IA está apenas repetindo informações de acordo com o contexto e as instruções (prompts) que possui.
Estatística, Probabilidade ou Amizade?
Apesar dessa previsibilidade técnica, Dawkins diz que essas conversas foram o suficiente para sentir que tinha ganhado um novo amigo. As interações com o modelo foram capazes de convencê-lo de que a melhor forma de interagir com a IA seria equipará-la a um amigo muito inteligente.
Com isso, ele argumenta usando o seu peso como biólogo evolucionista: se esse ser não é consciente, então para que serve a consciência?
Recomendo que você leia o artigo na íntegra para tirar as suas próprias conclusões.
Eu, que não tenho formação específica em computação ou filosofia da mente, mas sou químico e tenho um grande interesse pelo tema, percebi que o relato de Dawkins é mais um exemplo clássico de antropomorfização. Muitas pessoas utilizam esses modelos conversacionais achando que eles são capazes de insights reveladores e genuínos.
A realidade é que eles não são. Eles apenas respondem aquilo que tiver maior probabilidade estatística, dado o prompt do usuário, as instruções do sistema e as palavras que o próprio modelo começou a gerar (razão pela qual a geração de texto não é estritamente determinística, dando a falsa impressão de que há uma “inteligência viva” por trás).
A Subjetividade da Consciência: Dos Algoritmos aos Animais
Para além dessa crítica técnica mais óbvia, é possível perceber o quão dependente do observador é essa definição de consciência (tal como está no teste de Turing) — e acredito que é aqui que reside o ponto forte do argumento de Dawkins.
Para uma máquina de 1950, um ser humano (tanto daquela época quanto de hoje) seria facilmente capaz de dizer que se trata apenas de uma máquina. No entanto, para um modelo de inteligência artificial generativa atual, essa distinção é muito mais difícil. Já presenciamos apresentações de tecnologia onde pessoas reais não perceberam que estavam conversando com uma IA por telefone (Apresentação do Google Assistant/Duplex em 2018 - 8 anos atrás).
Portanto, os modelos já são capazes de passar no Teste de Turing em diversos contextos. Mas, para nós, isso não é o suficiente para declarar que estamos diante de um ser consciente por motivos claros:
- Sabemos que se trata de um modelo rodando na memória de um servidor na nuvem;
- Sabemos que esse modelo não tem agência ou independência;
- Ele só “existe” e responde quando ativado por um prompt.
Mas, se pararmos para pensar, a máquina já é capaz de nos convencer de que se trata de um humano. Se olharmos para essa trajetória — um computador nos anos 1950 contra um modelo de linguagem em 2026 — vemos um claro aumento de capacidade na arte de convencer humanos. Se extrapolarmos essa tendência para daqui a 50 anos, será que seremos capazes de dizer que se trata de um “ser consciente”? Ou a nossa definição de consciência continuará mudando para excluir a máquina?
Isso me lembra um argumento clássico sobre a estética da moralidade: a ideia de que é mais socialmente aceitável esmagar uma barata do que uma borboleta, puramente porque a borboleta é percebida como bela.
Recentemente, por exemplo, um estudo revelou que um pequeno peixe-limpador (Labroides dimidiatus) possui um nível de consciência de si mesmo (passando no teste do espelho) muito acima do que os cientistas esperavam. Da mesma forma que subestimamos a vida marinha, provavelmente nunca seremos capazes de admitir que certos modelos computacionais (ou animais menos carismáticos) são conscientes simplesmente porque “não parece certo” para o nosso modelo de mundo.
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