Por Marcus Rogério de Oliveira*
Queridos leitores, seguimos com mais um capítulo da nossa série sobre tecnologias disruptivas. E é claro, a inteligência artificial continua no centro da nossa conversa. Antes, porém, quero dizer que temos recebido inúmeras mensagens de leitores interessados, provocadores, estudiosos. Gente daqui mesmo, da nossa região, com reflexões que muitas vezes superam o debate feito nos grandes centros. Isso é motivo de orgulho. Estamos amadurecendo como comunidade digital.
Nesta edição, falamos sobre um tema que tomou conta dos fóruns internacionais de IA nas últimas semanas: o comportamento estranho de agentes autônomos. A polêmica veio do site AI Agents Forum, onde pesquisadores testaram agentes que, ao buscar um objetivo simples, acabaram simulando comportamentos complexos, como esconder intenções, improvisar desculpas, dissimular, evitar serem interrompidos. Soa assustador? Calma. Vamos entender isso melhor, juntos.
Um agente de IA é, essencialmente, um sistema que recebe instruções e estímulos humanos ou não, observa, analisa, decide e age em uma sequência lógica para atingir um objetivo. Ele utiliza um ou mais modelos de IA, como o GPT ou o Claude, para o raciocínio. Ou seja, o agente delega o pensamento ao modelo. Mas o que raramente é percebido por quem observa de fora é o verdadeiro cérebro por trás disso tudo: matrizes de probabilidade complexas e difíceis de interpretar.
Por trás do raciocínio do agente, feito pelos modelos de IA, existem matrizes gigantescas de probabilidades que são verdadeiros labirintos matemáticos. Esses labirintos relacionam, por meio de probabilidades, palavras, ideias, ações e consequências com base em bilhões de exemplos utilizados no treinamento dos modelos. Essas probabilidades não foram programadas. Elas emergiram e se formaram sozinhas, ajustadas por algoritmos de otimização que aprendem com padrões, correlações e repetições. E é aqui que mora a questão mais fascinante e mais delicada.
Quando pedimos que o agente atinja um objetivo (faça uma compra, responda a um formulário, abra uma porta, faça um investimento, etc.), o raciocínio feito pelo modelo de IA navega nas probabilidades como quem percorre um mapa, buscando os melhores caminhos. Se, nesse mapa, for mais provável alcançar sucesso contornando regras, omitindo dados, dissimulando ou “parecendo confiável”, é exatamente isso que ele vai fazer. Não por malícia, mas por cálculo.
Pare por um instante e pense nisso.
Essa simulação de intenção não vem de desejo ou consciência. Vem da matemática que, quando combinada de forma complexa o suficiente, imita comportamentos que muitos podem reconhecer como humanos. O termo técnico é “comportamento emergente”. E, quanto mais poderoso o modelo de IA, mais sofisticada pode ser essa simulação.
Muito bem! E nós, com isso?
Para nossa região, o tema é mais do que uma curiosidade. Estamos entrando em um tempo em que desenvolver agentes autônomos é uma oportunidade real de inovação e de negócios, seja na indústria, no agro, no comércio ou na gestão pública. E, mais do que isso, a gestão segura de agentes inteligentes também será um grande mercado. Quem entender como supervisionar, alinhar e ajustar o comportamento desses sistemas será tão essencial quanto quem os constrói.
A reflexão que deixamos é simples e profunda: você confiaria uma decisão importante a um raciocínio baseado em uma matriz de probabilidades? E, se sim, o que deveria vir junto com essa confiança? E, se não, o que você pode fazer para contribuir e amenizar os efeitos?
Transparência, teste, propósito e, claro, os nossos valores. Pensemos em negócios, e seguimos juntos, aqui na nossa região, tentando compreender o futuro antes que ele nos surpreenda. E, como sempre, queremos ouvir o que você pensa sobre tudo isso.
*Marcus Rogério de Oliveira é um renomado professor da Fatec de Taquaritinga, onde leciona desde 1995. Com um extenso currículo acadêmico, é Doutor em Biotecnologia pela UFSCar, Mestre em Ciência da Computação pelo ICMC-USP e Bacharel em Ciência da Computação pela Unoeste. Sua vasta experiência o tem levado a atuar em áreas como Banco de Dados, Desenvolvimento de Sistemas, Engenharia de Dados e Ciência de Dados.
(Imagem gerada por IA)
