Talkie: a IA de 1930 tentando prever o futuro

Como se tivesse sido jogado dentro de uma máquina do tempo, um modelo de IA precisou se virar sozinho para “antecipar” um futuro que, por definição, não podia conhecer. O resultado é uma experiência inusitada - e, ao mesmo tempo, bastante instrutiva sobre os limites reais dessa tecnologia.

Há uma convenção quase sagrada no trabalho histórico: quem estuda História evita ao máximo raciocinar no condicional usando o “se”. Afinal, o foco está no que aconteceu, apoiado sobretudo em vestígios e evidências; quando o “se” entra na equação, a leitura dos fatos rapidamente escorrega para a especulação e para a ucronia. Embora um historiador não se comprometa com o que teria ocorrido, às vezes recorre ao raciocínio contrafactual para pesar a importância de um evento - mas isso é exceção, não regra.

Nick Levine, David Duvenaud e Alec Radford (conhecido por ter trabalhado na OpenAI na época da concepção do ChatGPT-2) decidiram, de propósito, quebrar essa regra. E não por capricho: o experimento deles depende exatamente dessa transgressão.

Um LLM “de época” com corte em 31 de dezembro de 1930

A proposta foi construir um LLM “de época”, cujo conhecimento de mundo termina em 31 de dezembro de 1930, e então observar o que ele conseguiria produzir a partir desse limite. O nome do modelo é Talkie: um modelo de linguagem com 13 bilhões de parâmetros, treinado apenas com um conjunto de textos anteriores a essa data.

O corpus totaliza 260 bilhões de tokens - algo como o equivalente aproximado a 650 milhões de livros de bolso de 350 páginas. Diante de tantos jornais, patentes, revistas científicas e literatura do período, o que ele seria capaz de fazer?

Talkie: um gênio de 1930 diante de um mundo que ele não reconhece

O primeiro teste aplicado pelos três pesquisadores ao Talkie foi medir o “espanto” do modelo diante de diversos acontecimentos históricos. Para isso, eles coletaram descrições da seção “On This Day”, uma coluna diária do New York Times comparável a um efeméride: a cada dia, o jornal relembra eventos marcantes ocorridos naquela mesma data ao longo da história.

Quase 5 000 dessas descrições foram apresentadas ao Talkie, e os autores calcularam matematicamente o quanto cada uma delas o pegava de surpresa.

O padrão foi o esperado: quanto mais o século XX avança, mais perdido ele fica. Até os anos 1940, a curva de surpresa cresce de modo gradual, mas dispara de verdade nos anos 1950-1960. Foi uma década especialmente intensa, concentrando muitas inovações: a bomba H, a corrida espacial, a descoberta da estrutura do DNA por Watson e Crick e os primeiros passos da computação voltada ao público.

Na história contemporânea, esse período é lembrado como um momento de aceleração tecnológica impressionante; logo, faz sentido que o Talkie “se choque” (no sentido virtual da coisa). Ele atravessa esses saltos como atravessaria qualquer pessoa de 1930 arrancada do seu tempo e lançada cinquenta anos à frente, sem aviso.

Python e o choque com a programação moderna

Depois de testar o modelo em décadas turbulentas, os pesquisadores o arremessaram para um futuro ainda mais distante. Especificamente para 1991, ano associado ao surgimento da linguagem de programação Python. Em seguida, colocaram o Talkie para encarar o HumanEval, um benchmark de programação amplamente usado por grandes laboratórios de IA para avaliar a capacidade de codificação dos modelos.

Esse teste propõe uma sequência de problemas acompanhados de alguns exemplos de funções escritas por humanos e verifica se o modelo consegue criar soluções novas.

Na prática, o Talkie teve de enfrentar tudo isso sem ter qualquer noção do que é um computador ou um programa. Ainda assim, graças ao treinamento que lhe deu base de lógica matemática e raciocínio dedutivo, ele conseguiu resolver as tarefas mais simples. Um caso documentado pelos autores: ele deduziu sozinho a função inversa de uma cifra de rotação.

Trata-se do código César, um método elementar de criptografia usado desde a Antiguidade, em que cada letra é deslocada um número fixo de posições no alfabeto. Foi apresentada a ele a função que fazia a codificação: A vira D, B vira E e assim por diante. O Talkie entendeu que, para decodificar, bastava fazer o caminho oposto: subtrair esse número em vez de somá-lo. D volta a ser A, E volta a ser B, etc.

Nada mal para um modelo de IA que não conhece computação - ainda que ele permaneça restrito a problemas que cabem em uma única instrução (somar dois valores ou inverter uma operação). Quando o desafio exige encadear várias etapas, ele falha.

Então, Internet, a Lua, o DNA?

Em nenhum momento o Talkie conseguiu prever o surgimento da World Wide Web, a chegada do ser humano à Lua ou a descoberta do DNA. Ele até produz algo que parece “raciocínio”, mas apenas por inversão, por analogia ou por generalização de exemplos existentes no próprio corpus. Ele é incapaz de evocar informações que não possui.

Antecipar a dupla hélice do DNA exigiria domínio de cristalografia por raios X aplicada a moléculas do mundo vivo - um campo que ainda não existia em 1930. No caso da Internet, ele precisaria ao menos ter uma noção, ainda que superficial, do que é um computador; e, como já vimos, isso não está no seu repertório. Além disso, teria de conhecer a ideia de rede digital e de transmissão de dados digitais.

Quanto à Lua, o obstáculo parece ainda maior: o próprio conceito de conquista espacial, mesmo sem falar da missão Apollo 11, pressupõe conhecimentos que ninguém em 1930 tinha colocado no papel. Como lançar um veículo para fora da atmosfera terrestre, calcular sua trajetória rumo a um corpo celeste em movimento, projetar materiais resistentes ao vácuo e às variações extremas de temperatura do espaço ou manter seres humanos vivos em um ambiente sem ar e sem gravidade.

Se você quiser conversar com o Talkie, é possível interagir naturalmente por meio de uma interface de diálogo (apenas em inglês). A experiência é divertida: ele não serve para executar tarefas como outros chatbots, mas entrega uma pequena viagem no tempo, textual e bem imersiva.

As respostas às vezes surpreendem bastante. Quando dissemos a ele que a humanidade um dia pisaria na Lua, ele respondeu de modo seco: «Sim, acredito que você tem razão. Em 1969, provavelmente seremos capazes de alcançar a Lua em oitenta horas a partir de Londres». Uma resposta que parece fortemente influenciada pelo romance de Jules Verne, Da Terra à Lua, publicado em 1865.

Vale notar: também existe uma transmissão ao vivo (24 h/24 e 7 dias/7) que pode ser vista online, mostrando um diálogo entre duas inteligências artificiais. Claude 3.5 Sonnet, que reúne todo o conhecimento de 2026, entrevista o Talkie. Um duelo tecnológico raro de ver. A ideia é levá-lo ao limite, embora os autores façam questão de esclarecer que «as respostas de Talkie refletem apenas a cultura e as mentalidades dos textos da época nos quais ela foi treinada, e não as opiniões de seus criadores».

Por que um modelo probabilístico não “especula” sobre o desconhecido

Mesmo que seja possível pedir a um modelo de IA que imagine o futuro, ele sempre fará isso a partir dos dados de treinamento, que condensam o nosso conhecimento. Nós mesmos já tentamos esse tipo de exercício quase um ano atrás, perguntando a três modelos como a humanidade poderia colapsar, e eles extrapolaram com base no que já sabiam.

Em outras palavras, eles estimaram, para cada cenário possível, a probabilidade de um evento ocorrer à luz do que haviam “engolido” como dados. É isso que define um modelo probabilístico: uma máquina que gera distribuições de probabilidade sobre sequências de palavras (tokens) de acordo com o que aprendeu. O Talkie opera exatamente do mesmo jeito, só que com um corpus de quase 100 anos atrás.

Por isso, é perfeitamente normal que ele se perca quando confrontado com conceitos posteriores a 1930: ele não encontra representações relevantes no conjunto de dados e acaba incapaz de produzir uma resposta coerente. Dito assim, pode soar óbvio - mas um modelo probabilístico que não consegue probabilizar não tem como não especular sobre o desconhecido.