“Acho que faria um contraste entre o que temos agora e o que está por vir nos próximos anos”, disse Hamkins, reconhecendo o potencial para progresso futuro. “Eu brinquei com isso, tentei experimentar, mas não achei útil. Basicamente zero. Não é útil para mim. E tentei vários sistemas e outras coisas, modelos pagos e outras coisas.”
Apesar de experimentar vários modelos, Joel David Hamkins expressou sua frustração com os atuais sistemas de IA. “Eu brinquei e tentei experimentar, mas não achei útil”, disse ele categoricamente.
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O que torna Joel Hamkins mais frustrante?
De acordo com o matemático John Hamkins, a tendência da IA de errar com confiança reflete algumas das interações humanas mais frustrantes. O que mais o preocupa é como os sistemas de IA reagem quando esses erros são destacados, e não os erros matemáticos ocasionais. Quando Joel David Hamkins aponta as falhas flagrantes em seu raciocínio, os modelos muitas vezes acabam dizendo: “Ah, está perfeitamente bem”. Tais respostas da IA, combinadas com confiança, erro e resistência à correção, ameaçam a confiança colaborativa tão necessária para uma conversa matemática significativa e essencial.
“Se eu tivesse esse tipo de experiência com uma pessoa, me recusaria a falar com ela novamente”, disse Hamkins, acrescentando que evitaria ativamente o comportamento da IA. Ele acredita que os sistemas de IA atuais não são confiáveis em termos de raciocínio matemático real.
“O frustrante é quando você tem que discutir se o argumento que eles lhe deram está correto ou não. Você aponta o erro”, disse Hamkins, descrevendo trocas onde identificou falhas específicas no raciocínio da IA. A resposta da IA? “Ah, está perfeitamente bem.” Embora rejeite críticas legítimas, este delito autoconfiante reflecte um tipo de interacção humana que Hamkins considera inaceitável: “Se eu tivesse esse tipo de experiência com uma pessoa, recusar-me-ia a falar com essa pessoa novamente”.
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Apesar destes problemas, Hamkins reconhece que as limitações actuais podem não ser permanentes. “É preciso ignorar esses tipos de erros, por isso sou meio cético quanto ao valor dos atuais sistemas de IA. No que diz respeito à lógica matemática, parece implausível.”
Suas críticas surgem em meio a reações mistas dentro da comunidade matemática ao crescente papel da IA na pesquisa. Embora alguns estudiosos tenham relatado progressos no uso da IA para explorar questões da coleção Erdos, outros pediram cautela. O matemático Terence Tao, por exemplo, alertou que a IA pode produzir provas que parecem perfeitas, mas que contêm erros subtis que nenhum árbitro humano aceitaria. No centro do debate está uma lacuna persistente: um bom desempenho em benchmarks e testes padronizados não se traduz necessariamente na utilização no mundo real por especialistas no domínio.
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Quem é Joel David Hamkins?
Joel David Hamkins é um matemático e filósofo que pesquisa a matemática e a filosofia do infinito. Ele recebeu um PhD em matemática pela Universidade da Califórnia, Berkeley, e veio para Notre Dame vindo da Universidade de Oxford, onde foi professor de lógica na Faculdade de Filosofia e Sir Peter Strawson Fellow em Filosofia na University College, Oxford. Antes disso, ocupou cargos efetivos em matemática, filosofia e ciência da computação na City University of New York.
Seu trabalho cobre muitos tópicos importantes, incluindo lógica, teoria da computabilidade, teoria dos jogos, filosofia do infinito e muito mais. Joel é autor de vários livros, incluindo Lectures on the Philosophy of Mathematics e The Book of Infinity, publicados em formato serializado em sua subpilha, Infinitely More.
(com entradas TOI)
