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Recentemente, a codificação com IA consegue criar rapidamente “código que funciona”, mas ainda não consegue automaticamente transformar isso no “bom produto” que o usuário espera
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O autor vê duas causas principais para isso
- Falta de senso comum/conhecimento tácito na IA
- Na aprendizagem baseada em RLVR, há uma estrutura em que é mais fácil recompensar o “sucesso na execução do código” do que “bom código/bom produto”
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Como exemplos, ele cita a alucinação do MacBook Pro do Rei Sejong, o teste do lava-rápido e a falha na geração de imagens de salas de aula/alunos coreanos, apontando que até os modelos mais recentes podem deixar passar estranhezas que humanos percebem imediatamente
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Se a recompensa do RLVR para programação ficar enviesada para a mera execução, o LLM pode criar
try-exceptem excesso, fallback e lógica defensiva, acumulando dívida técnica -
O ponto central é que, no Go, basta vencer; já no software, não basta “funcionar mais ou menos”, ele precisa ser um “produto que as pessoas querem e pelo qual pagarão”
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Pela perspectiva de AJI (Artificial Jagged Intelligence) de Karpathy, os pontos fracos atuais da IA estão em “taste”, sensibilidade de produto e na esfera do senso comum implícito
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A Anthropic também vê que a área de design/taste ainda é amplamente responsabilidade humana, embora considere que essa fronteira esteja sendo renegociada à medida que os modelos melhoram
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O autor prevê que, com a evolução dos modelos, como de GPT-5.4 para GPT-5.5, essa lacuna vai diminuir gradualmente
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Em última instância, ele defende que, quando a IA adquirir um nível de sensibilidade e julgamento difícil de distinguir do humano, ela passará no teste de Turing, e esse momento poderá ser visto como AGI
Resumo:
O problema da codificação com IA não é que ela “não sabe programar”, mas que ela se otimiza para produzir resultados executáveis sem saber qual é o produto que as pessoas realmente querem. Hoje, o papel humano é complementar a IA em senso comum, taste e julgamento de produto, áreas em que ela ainda é deficiente.
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