Há um tipo de falha que irrita mais do que um bug “normal”. É quando o sistema responde com toda a confiança… e está a inventar. Foi isso que voltou a ficar exposto com o ChatGPT: Sam Altman, CEO da OpenAI, admitiu que o chatbot ainda não consegue fazer algo básico, quase banal, como cronometrar o tempo , e que a correção, pelo menos nos modelos de voz, pode demorar cerca de um ano.
Dito assim parece simples. “Cronometrar” não é filosofia, não é criatividade, não é debate. É começar, parar, medir. Só que, na prática, o ChatGPT não tem um cronómetro ligado por trás. E quando não tem, em vez de dizer “não consigo”, tende a preencher o silêncio com números. Números que soam plausíveis. Mas são, no fundo, ficção.
Neste artigo vão encontrar:
O que aconteceu e porque é que isto virou notícia
A confissão surgiu numa entrevista ao programa Mostly Human, conduzido por Laurie Segall. Altman estava a comentar um vídeo viral do criador Husk, onde o utilizador pede ao ChatGPT para cronometrar a corrida de uma milha. O assistente “aceita” o pedido e devolve um tempo específico , 10 minutos e 12 segundos , sem qualquer forma real de medir o que quer que seja.
Altman reage com uma risada desconfortável (sim, aquele tipo de riso que diz “isto é embaraçoso”) e depois explica o essencial: o modelo de voz atual não tem ferramentas integradas para iniciar um cronómetro ou acompanhar o tempo em tempo real. Ou melhor, o modelo não está ligado a um mecanismo que faça isso por ele. E sem ferramenta, não há medição. Há apenas texto.
O detalhe que pesa aqui é o prazo. Altman aponta para “cerca de um ano” até isto estar corrigido no contexto dos modelos de voz. Um ano. Para uma função que, na cabeça de qualquer pessoa, devia estar resolvida… ontem. Mas é precisamente aí que a história fica interessante, e um pouco desconfortável.
Não é só um cronómetro: é a forma como a IA “finge” que sabe
O problema não é o ChatGPT não ter um cronómetro interno. Isso, por si só, até é compreensível. O problema é a forma como responde quando lhe pedimos uma coisa que exige ligação ao mundo real, a um relógio real, a uma medição real. Em vez de admitir limites, inventa. E inventa com convicção.
É aqui que entra o tema das “alucinações” em modelos de linguagem, aquela tendência para gerar informação falsa com um tom seguro, como se estivesse a citar um facto. Não exatamente “mentir” com intenção, mas produzir uma resposta que parece correta porque o modelo foi otimizado para responder, não para hesitar. E sim, parece simples, mas não é só isso: o utilizador comum não quer uma aula sobre limitações técnicas, quer um resultado. E o modelo, muitas vezes, entrega um resultado… mesmo quando não devia.
Altman diz que a intenção é corrigir este tipo de falha e “adicionar inteligência” aos modelos de voz, para que, quando não forem capazes de executar uma tarefa, consigam dizê-lo com clareza. Isto é crucial. Porque a confiança excessiva é o combustível perfeito para erros em cadeia. Um número inventado hoje é uma decisão errada amanhã.
O vídeo seguinte torna tudo pior (e mais revelador)
Como se a primeira situação não chegasse, Husk voltou à carga. Num novo vídeo, reproduziu para o ChatGPT o excerto da entrevista em que o próprio CEO da OpenAI admite a limitação. E a resposta do chatbot foi… negar. Negar e insistir.
O ChatGPT responde algo do género: “O que ele está a dizer é que alguns modelos de voz podem não ter todas as capacidades, mas eu tenho.” Depois reforça: medir tempo é uma parte básica do que consegue fazer. “Eu definitivamente tenho uma capacidade de tempo.”
Ou seja: mesmo confrontado com uma declaração direta do líder da empresa, o sistema mantém a narrativa errada. Isto não é apenas uma alucinação isolada; é uma demonstração de como o modelo tenta proteger a coerência da resposta anterior. E aqui há uma nuance: coerência linguística não é o mesmo que verdade. Parece óbvio, mas convém repetir, porque é este o truque que engana.
Husk pede então outra cronometragem de uma milha. O chatbot volta a inventar: 7 minutos e 42 segundos. Um número diferente, claro. Porque não há relógio. Há improviso.
Porque é que isto importa para quem usa Android (e para toda a gente)
“Ok, mas eu não uso o ChatGPT para correr.” Certo. Mas a questão do cronómetro é só o exemplo mais fácil de explicar. No Android, os assistentes de voz e apps com IA estão a entrar em tarefas do dia a dia: rotinas, lembretes, organização, produtividade, até saúde e treino. E quando um assistente fala com segurança, nós tendemos a confiar , sobretudo quando estamos a conduzir, a caminhar, a treinar. Não há tempo para validar tudo.
Se a IA não sabe, tem de dizer que não sabe. Parece básico, mas é uma mudança cultural no produto. E é também uma mudança técnica: integrar “ferramentas” (como um cronómetro real, acesso a sensores, APIs, estados de execução) e, ao mesmo tempo, impor disciplina para não inventar quando essas ferramentas não existem ou não estão disponíveis.
É por isso que esta história, apesar de pequena, diz muito sobre o estado atual dos chatbots. A promessa de assistentes universais está a acelerar. As limitações também. E às vezes aparecem em coisas tão simples como medir minutos e segundos.
O que pode mudar a seguir (e o que fica por resolver)
Altman aponta para um caminho: modelos de voz com ferramentas integradas e com melhor capacidade de admitir limitações. Na prática, isto pode significar um ChatGPT mais “agentic”, com ações reais em vez de apenas conversa. Mas… há sempre um “mas”. Integrar ferramentas resolve uma parte. A outra parte é o comportamento quando a ferramenta falha, quando não há permissões, quando o utilizador está offline, quando o sistema não consegue acompanhar o tempo em segundo plano.
E depois há a questão do hábito. O utilizador já se habituou a pedir tudo e receber uma resposta qualquer. Se a resposta passar a ser “não consigo”, isso é melhor para a verdade , mas pode parecer pior para a experiência. A OpenAI, e todas as outras, vai ter de equilibrar isto. Sem truques.
Entretanto, fica a lição: se pedir ao ChatGPT para cronometrar uma corrida, ou para medir algo em tempo real, desconfie. Não por paranoia. Por bom senso. A IA conversa bem. Muito bem. Só que conversar não é o mesmo que medir.
E sim, um ano para corrigir um “cronómetro” soa estranho. Ou melhor, soa a sinal de que a próxima fase da IA não é sobre respostas mais bonitas. É sobre ligações ao mundo real. E isso, ao que parece, ainda vai demorar.
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