1009 | IA com defeito, demos no navegador e a volta do Orkut

Sofia Almeida: Olá, bem-vindo a mais um episódio do nosso podcast sobre tecnologia e ciência. Eu sou a Sofia Almeida.

Rafael Costa: E eu sou o Rafael Costa. Hoje o fio condutor é mais ou menos este: máquinas que produzem cada vez mais rápido — modelos de inteligência artificial que escrevem matemática, código e até cidades em Three.js — e, ao lado disso, tudo aquilo que envelhece, gasta, custa e depende de pessoas: telas que queimam, baterias que vencem o gás, vistos de trabalho, redes sociais que querem recuperar o toque humano.

Rafael Costa: Começamos pela matemática, porque é ali que o contraste entre produção rápida e verificação lenta aparece do jeito mais cru.

Sofia Almeida: Pois é. A história principal é esta: a OpenAI retirou três manuscritos matemáticos que tinha publicado, incluindo um sobre Kuga–Satake e variedades K3, por causa de erros de sinal. Erros de sinal, Rafael. É o tipo de erro que em matemática é quase humilhante, porque não é um conceito difícil — é uma questão de mais ou menos um. E é exatamente o tipo de coisa que um sistema que gera texto em volume pode deixar passar, porque o texto parece correto, soa correto, mas a conta está trocada.

Rafael Costa: E o que torna isso interessante é que a OpenAI não tratou como um incidente isolado e enterrou o assunto. Existe uma página de histórico público do projeto de matemática deles, que mostra a dimensão de tudo: três recuos de manuscritos, quatorze manuscritos revisados, e seis formalizações novas em Lean. Ou seja, além de retirar o que estava errado, eles estão convertendo resultados para um provador de teoremas formal. O número que aparece é este: de 719 resultados, 300 já foram formalizados.

Rafael Costa: Cerca de quarenta por cento.

Sofia Almeida: Vale explicar rapidamente o que é formalização, para quem não acompanha essa área. Lean é uma linguagem em que você não escreve uma prova "que parece certa" — você escreve a prova de um jeito que o computador verifica cada passo, mecanicamente. Não existe interpretação. Se o computador aceita, a prova está certa, ponto. Então formalizar um resultado é caro e trabalhoso, mas depois disso ele deixa de ser questionável.

Rafael Costa: E é aí que a tensão do assunto fica clara. A inteligência artificial produz matemática numa velocidade impensável para um humano. Mas a garantia de correção, até agora, vem de um processo lento — a revisão e a formalização. A pergunta que fica no ar é se a formalização consegue acompanhar a produção. Se o modelo gera mil resultados por semana e você consegue formalizar trezentos no mesmo ritmo, a conta não fecha; você está sempre no vermelho em termos de confiabilidade.

Sofia Almeida: E há outra camada, que achei a mais interessante de discutir. Terence Tao comentou essa questão com uma ideia que ele chamou de "Math 2.0". O ponto dele é que a matemática não é só resolver problemas. Uma comunidade matemática saudável valoriza também a exposição — ou seja, explicar bem as ideias —, o convívio entre pesquisadores, e a abertura de direções novas de pesquisa.

Sofia Almeida: Se a inteligência artificial assumir o "resolver problemas", e nós só medirmos matemática por resultados verificados, corremos o risco de empobrecer justamente as partes que fazem a ciência avançar: as pessoas que leem, discutem, refazem.

Rafael Costa: Essa ideia conversa diretamente com outra coisa que apareceu nesta mesma onda de discussões, vinda do lado da educação. Carson Gross — a gente pode citá-lo, é o nome que está associado ao conselho — deu um conselho a estudantes que é quase o avesso do que muita gente faz hoje: escreva o código você mesmo, mesmo com a inteligência artificial disponível. A razão dele é que a gente aprende a ler e a entender através de escrever.

Rafael Costa: E ele sugere usar a inteligência artificial como tutor, não como autor. É a mesma estrutura do debate da matemática: delegar a produção e perder o entendimento, ou manter o processo e usar a ferramenta como apoio.

Sofia Almeida: E tem um terceiro elemento nesse mesmo bloco, que é o lado comercial. O Financial Times reportou que a OpenAI corrigiu para baixo sua receita anualizada em cerca de vinte bilhões de dólares. E a discrepância, segundo o report, veio de métodos de comparação diferentes em relação à Anthropic. Cada empresa contava de um jeito.

Sofia Almeida: Então você tem, na mesma semana, uma empresa que erra sinais em teoremas e erra a própria receita — não por má-fé necessariamente, mas porque definir "como se conta" é difícil.

Rafael Costa: É um bom paralelo, porque une tudo: em matemática, a resposta é o Lean, a verificação mecânica. Em finanças, não existe Lean — existe jornalismo, comparação, auditoria. Em educação, a resposta é fazer você mesmo. São três respostas diferentes para o mesmo problema: confiar em produção em escala.

Sofia Almeida: Vamos sair da matemática para algo bem mais concreto, mas que tem o mesmo espírito: o que acontece com hardware quando ele é usado de verdade, muito tempo, todos os dias. O TechSpot fez um teste de longa duração com um monitor QD-OLED. Não dias, não semanas: trinta meses de uso, oito mil horas, e numa condição que a maioria de nós conhece — uso de produtividade. Ou seja, janelas estáticas, barras de ferramentas, texto, aquilo que fica parado na tela o dia inteiro.

Rafael Costa: E o resultado é o que os céticos previam: burn-in mensurável. Marcas de desgaste onde a imagem fica parada. E também brilho reduzido — o painel não só marca como escurece com o tempo. Isso importa muito agora, porque os monitores OLED estão sendo vendidos como a escolha premium para todo mundo, inclusive para quem trabalha oito horas por dia na frente deles. Os testes de review normalmente duram uma semana e medem cores e latência.

Rafael Costa: Oito mil horas medem outra coisa: o que acontece depois da nota da review.

Sofia Almeida: As perguntas que ficam em aberto são justamente as práticas. Em quanto tempo esse burn-in deixa de ser uma marca discreta e passa a incomodar no trabalho? As garantias dos fabricantes cobrem esse tipo de desgaste? São questões sem resposta no material — e são as que um comprador precisa fazer antes de levar um desses para a mesa de escritório.

Rafael Costa: E de queima de tela para queima de energia, mas do lado bom: um projeto caseiro que é o contrário do monitor industrial. Um usuário, scottbez1, costurou filamentos de LED flexíveis num camiseta. A construção é charmosa: ele usou um ESP32 para controlar, e um conversor boost para alimentar as LEDs — o que faz sentido, porque um punhado de LEDs não roda direto na tensão de uma bateria comum.

Rafael Costa: E há um detalhe de design que mostra que a pessoa pensou de verdade: ele desenhou os caminhos das costuras para combinar com o comprimento dos filamentos. Não é "recorte o filamento e bote aí"; é o contrário — o traçado segue o material.

Sofia Almeida: É eletrônica vestível no sentido artesanal mesmo, sem fábrica. E, como todo projeto assim, as perguntas seguintes são óbvias: como isso sobrevive a uma lavagem na máquina? Quanto tempo aguenta dobra? E o que mais se pode desenhar com essa técnica — as possibilidades de padrão são grandes, já que o caminho é livre. É um lembrete de que nem toda tecnologia interessante vem de laboratório.

Rafael Costa: E há um tema em comum aqui, que a gente pode esticar um pouco: renascer em novo formato. Porque a mesma semana trouxe outros exemplos de coisas antigas ganhando vida nova. As demos clássicas da demoscene de PC — aquelas obras-primas visuais dos anos noventa, tipo Second Reality — agora rodam no navegador. E não é reimplementação: é emulação x86, transpilação de C e WebAssembly. Ou seja, o binário original é executado num ambiente moderno por camadas de tradução.

Sofia Almeida: E no mesmo espírito, mas com outro propósito, existe o Theranos.world, uma simulação interativa em que você senta na mesa de Elizabeth Holmes e lida com as decisões dela. O detalhe que dá peso: todos os textos e e-mails da simulação vêm de atas de tribunal. Não é ficção inventada — é o material dos processos, reorganizado para que você experimente as escolhas.

Sofia Almeida: E há ainda a arqueologia técnica dos menus de DVD: aquelas legendas e menus usavam um formato curioso, subpictures com dois bits, quatro cores apenas, e a máquina de DVD tinha registradores GPRM e SPRM que permitiam lógica condicional. Foi com isso que os autores da época fizeram menus interativos e até jogos dentro de DVDs. Tecnologia engessada, mas que as pessoas esticaram até o limite.

Rafael Costa: Vamos agora para um assunto de nomes, mas que tem implicações práticas para muita gente: o domínio .lan. A ICANN recebeu um pedido para criar um novo domínio de topo, o .lan. E aqui está o problema: o .lan já é usado de fato no mundo real. O OpenWRT, que é um sistema muito popular em roteadores caseiros e de pequenas redes, usa .lan como sufixo padrão. Ou seja, se você montou uma rede com OpenWRT, sua impressora provavelmente se chama alguma-coisa.lan.

Sofia Almeida: E os críticos do pedido têm um argumento técnico sólido. Existe uma recomendação padrão, o RFC 8375, que reservou justamente home.arpa para redes domésticas. Esse é o espaço oficial, padronizado, para isso. Então a crítica é: por que criar um domínio comercial para .lan quando o padrão já aponta para home.arpa, e quando há milhões de redes usando .lan informalmente?

Rafael Costa: O risco concreto é confusão. Se .lan virar um domínio público na raiz da internet, uma máquina dentro de uma rede local que resolvesse casa.lan poderia, dependendo da configuração, parar de apontar para a impressora do corredor e passar a apontar para um site na internet. Ou o contrário: tráfego que deveria ir para fora ficar preso dentro. Convenções informais funcionam enquanto ninguém as formaliza — quando alguém o faz, milhares de redes descobrem que estavam pisando em terreno alheio.

Sofia Almeida: É um conflito entre convenção e política de nomes, e é também um conflito sobre espaços. Isso conecta bem com o próximo assunto, que é sobre espaço humano na rede de outro jeito. O Orkut. O fundador do Orkut, Orkut Büyükkökten, lançou uma campanha por uma rede social mais humana, mais voltada para comunidade. Para quem não lembra, o Orkut foi enorme — no Brasil, ele foi dominante. Não popular: dominante. Foi a rede social do país inteiro por anos.

Rafael Costa: E o contexto do lançamento é claro: há nostalgia, e há insatisfação com as redes atuais. As pessoas sentem falta de algo — recados, comunidades, aquele tom mais pessoal que as redes de hoje, dominadas por algoritmos de recomendacão, não entregam. Só que vale ser honesto sobre a parte difícil: criar um produto novo com essa promessa é uma coisa; conseguir escala é outra completamente diferente. Toda rede social só funciona com gente.

Rafael Costa: E vencer o efeito de rede das plataformas instaladas é historicamente quase impossível. A pergunta em aberto é exatamente essa: um produto novo consegue escalar, ou vira um nicho bonito?

Sofia Almeida: E há um detalhe pequeno, mas que ilumina o tema de comunidade. Ken Arneson, num texto de 2015, argumentou que o papo furado antes do assunto principal — o small talk — não é perda de tempo: ele cria confiança e diminui a vulnerabilidade de quem vai falar. Pense no Orkut de antigamente: os recados sem sentido, os testes de "que amiga você é", tudo aquilo que parecia bobagem era exatamente o papo que construía o vínculo antes das conversas sérias.

Sofia Almeida: As redes de hoje, otimizadas para conteúdo, talvez tenham cortado justamente essa camada.

Rafael Costa: E essa ideia de confiança e de conversa nos leva a um assunto inesperado, mas real: sono e TDAH. Apareceu um artigo de revisão que propõe enxergar o TDAH, pelo menos em parte, como uma perturbação do ritmo circadiano — o relógio biológico. As pessoas com TDAH têm, em média, sono desregulado: dormem tarde, têm o relógio interno atrasado.

Rafael Costa: E o artigo discute a cronoterapia — intervenções de luz e sono, basicamente reajustar o relógio com exposição à luz e com higiene de sono — como abordagem de tratamento.

Sofia Almeida: Vale sublinhar o que é estabelecido e o que não é. É um artigo de revisão, ou seja, uma síntese da literatura, não um ensaio clínico que proveu causalidade. A grande incerteza é essa: o sono desregulado causa sintomas de TDAH, é consequência, ou os dois se alimentam mutuamente?

Sofia Almeida: Se ensaios confirmarem que reajustar o ritmo circadiano melhora sintomas de forma robusta, isso muda o tratamento de verdade — porque sono e luz são intervenções baratas e com poucos efeitos colaterais, comparadas com medicação. Mas, repetindo, ainda não está provado. É uma direção promissora com incerteza em aberto.

Rafael Costa: Do relógio biológico para o relógio do mercado de energia — e esta é, talvez, a notícia com maior alcance prático do dia. A Wood Mackenzie, consultoria de energia, fez uma comparação em quarenta e três mercados e a conclusão é forte: baterias de quatro horas já saem mais baratas do que turbinas a gás de ciclo aberto em todos os quarenta e três. Sem exceção. Todas.

Sofia Almeida: Isso é um marco, e vale explicar por quê. As turbinas a gás de ciclo aberto são a tecnologia clássica para picos de demanda — ligam rápido, funcionam poucas horas por dia, quando a rede precisa de um empurrão. A bateria de quatro horas compete exatamente nesse nicho: descarrega durante o pico, carrega quando sobra energia barata.

Sofia Almeida: Se a bateria é mais barata que o gás em todos os mercados analisados, significa que a alternativa economicamente racional para novos investimentos em pico mudou de time.

Rafael Costa: Agora, os limites da comparação também valem nota. Quatro horas cobrem o pico típico, mas não cobrem períodos longos de pouca geração renovável — para isso, outras tecnologias entram. E o resultado é uma análise de custos atuais, não uma previsão do que será construído. O que vai se acompanhar daqui para frente é o efeito prático: novos projetos de gás a pico deixam de ser aprovados? Os investimentos migram?

Rafael Costa: A economia já disse uma coisa; a regulação e os contratos existentes ainda podem contar outra.

Sofia Almeida: E falando em custos e regulação, chegamos ao último bloco, sobre trabalho e a quem chegam as oportunidades. Do lado do duro: os Estados Unidos excluíram a Microsoft e outras empresas do Permanent Labor Certification Program — o programa de certificação trabalhista permanente, que é uma via importante para imigração de trabalho — alegando suposto abuso de vistos.

Sofia Almeida: Isso tem consequências reais para trabalhadores imigrantes em tecnologia, porque mexe justamente num dos caminhos mais estruturados para se estabilizar no país.

Rafael Costa: E em contraste deliberado com isso, uma história de filantropia com resultados de longo prazo. Um usuário de fórum que vem financiando educação na Tanzânia há dez anos compartilhou uma boa notícia: uma das alunas, Anwarite, concluiu a faculdade. E o projeto, hoje estruturado como uma organização sem fins lucrativos com certificação 501(c)(3), apoia atualmente cinco estudantes. Dez anos de compromisso para formar pessoas, uma a uma.

Sofia Almeida: Colocadas lado a lado, as duas histórias fazem a mesma pergunta por caminhos opostos: quem decide a quem as oportunidades de tecnologia chegam? No primeiro caso, é decisão de política pública — uma exclusão administrativa que afeta milhares de carreiras de uma vez. No segundo, é decisão individual e filantrópica — uma pessoa que escolheu sustentar estudantes por uma década.

Sofia Almeida: Os dois caminhos dependem de continuidade: a política pode mudar de governo para governo, e o projeto filantrópico depende de que o financiamento não seque. Nenhum dos dois destinos está fechado.

Rafael Costa: E isso fecha bem o arco do episódio, não fecha? A gente começou com máquinas que produzem matemática a toda velocidade e precisam de verificação lenta para ser confiáveis, e terminamos com pessoas cujas oportunidades dependem de decisões lentas — de burocracia, de política, de uma década de financiamento. Em tudo, a mesma assimetria: produzir rápido é fácil; garantir que o que foi produzido é bom, e que chega a quem precisa, é o trabalho difícil.

Sofia Almeida: Pois é. Fica a agenda de acompanhamento: ver se a formalização em Lean alcança a produção dos modelos, como os monitores QD-OLED se comportam depois da marca dos oito mil horas, o que a ICANN decide sobre o .lan, se a rede do Büyükkökten escala, o que os ensaios sobre cronoterapia e TDAH mostram, e se novos investimentos em gás a pico efetivamente desaparecem.

Rafael Costa: Obrigado por nos ouvir até aqui. Escreva pra gente o que achou, e até o próximo episódio.

Sofia Almeida: Até já, e bons estudos — de preferência, escritos por você mesmo.