[IA na veIA nº 35] GPT-5: o mago arcano que a academia fingiu não ver

IA na veIA é uma iniciativa que explica os avanços da inteligência artificial com bom humor e analogias divertidas vindas direto do universo Geek. Aqui, conceitos complexos ganham vida através de comparações com filmes, séries, games e HQs, tornando a tecnologia mais próxima e muito mais divertida para todos.

A missão é democratizar o conhecimento sobre inteligência artificial, aproximando a comunidade científica do público leigo sem aquele “tecniquês” que dá sono. Ao usar referências de sagas épicas, super-heróis ou mundos de fantasia, transformamos pesquisas e inovações em histórias que qualquer fã de cultura pop entende e curte.

Essa abordagem cria uma ponte entre especialistas e curiosos, incentivando debates sobre o impacto ético, social e econômico da IA de forma leve, mas consciente. O resultado é uma conversa mais inclusiva, onde qualquer pessoa pode entender e participar da construção do nosso futuro tecnológico.

Se você é fã de IA e também vibra com referências Geek, o IA na veIA é o seu portal para explorar ciência com uma boa dose de risadas e imaginação.

Vamos revisar o paper a seguir:

• Early science acceleration experiments with GPT-5
• Link do paper

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Quem é Celso Sousa?

Celso Sousa é especialista e palestrante de inteligência artificial (IA), com doutorado em IA pela USP. Além disso, ele possui mais de 15 anos de experiência no mercado de IA para negócios.

Celso participou da gestão e/ou desenvolvimento de diversos projetos de IA nos setores financeiro e agronegócio. Alguns dos projetos de inteligência artificial mais relevantes na carreira dele são:

• previsão de produtividade de fazendas;
• reconhecimento visual de nematóides;
• visão computacional para monitoramento de rebanhos por drones;
• identificação de públicos vulneráveis;
• sistema de gerenciamento de pastejo rotacionado;
• identificação de irregularidades em notas fiscais de serviço.

Celso ministrou vários treinamentos e mentorias sobre inteligência artificial nos últimos anos. Ainda mais, ele foi Cientista Chefe na Secretaria das Finanças de Fortaleza-CE na auditoria fiscal.

O foco do Celso é desenvolver soluções de IA para empresas de todos os portes e segmentos. Entretanto, a prioridade é criar soluções de IA de baixo custo para empresas de pequeno e médio porte.

Celso iniciou a sua carreira ao abrir uma consultoria de inteligência artificial em 2009. Portanto, ele adquiriu muita experiência prática de como gerar resultados expressivos para as empresas usando IA.

A pesquisa científica do Celso é sobre classificação em grafos para alavancagem de negócios com marketing analytics. Além disso, ele publicou artigos científicos em diversas conferências internacionais de renome em 4 continentes.

Hoje ele aplica sua experiência na IA para ajudar os empresários a aumentarem os seus lucros. Ainda mais, ele implementa automações com agentes de IA para que os empresários tenham mais liberdade.

Essas automações podem ser aplicadas em diversos setores, como marketing, vendas, recursos humanos, tecnologia, financeiro, atendimento, etc.

Fale com o especialista e palestrante de inteligência artificial Celso Sousa nas redes sociais:

• Instagram: https://www.instagram.com/celsosousaia
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/celso-sousa/

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Visão geral do paper

A ciência sempre tentou responder perguntas maiores do que sua própria capacidade, e isso ficou mais evidente quando modelos estatísticos começaram a falhar diante da complexidade do mundo real. Pesquisadores como Bloom et al mostraram que a matemática continua tropeçando em problemas clássicos enquanto a comunidade ignora conexões escondidas entre áreas que raramente conversam.

Trabalhos como Lupascu et al revelaram como mesmo estruturas físicas extravagantes, como buracos negros, escondem simetrias que a maioria dos mortais não enxergaria nem com a Força de um Jedi. Estudos como Unutmaz et al mostraram que entender o sistema imune é como tentar decifrar as runas de Dota enquanto seu time está feedando sem parar. A academia sempre tratou esses avanços como heroicos, mas por trás deles existe uma sensação crescente de que estamos lutando com o equipamento errado.

Erros históricos e limitações estruturais ficaram claros quando pesquisadores como Pommerenke et al descobriram soluções enterradas há décadas em papers esquecidos, como itens lendários escondidos em masmorras mal renderizadas de um RPG. A incapacidade de recuperar conhecimento já existente virou um boss recorrente da ciência moderna, custando tempo, energia e anos de pesquisa duplicada. Zhivotovskiy et al evidenciaram que até mesmo problemas simples em otimização escondem conexões que só aparecem quando olhamos sob ângulos completamente diferentes, como quem troca de classe no meio de uma raid para tentar entender um puzzle que parecia insolúvel.

Enquanto isso, matemáticos como Erdős et al deixaram uma trilha de problemas abertos que funciona como uma side-quest infinita, onde aventureiros continuam tropeçando nos mesmos erros porque não conseguem encontrar literatura perdida em arquivos soterrados. Vários trabalhos recentes, como Gowers et al, reforçam que essa sensação de “looping eterno” não é só impressão dos mais jovens.

A ciência se tornou lenta, fragmentada e cheia de quests redundantes que ninguém queria repetir. A grande pergunta se tornou óbvia: como romper o ciclo?

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Quando o grimório encontra o mago: o paper que chacoalha o laboratório arcano

Bubeck et al decidiram encarar o elefante na sala: e se um modelo como GPT-5 pudesse acelerar a ciência de verdade? A equipe compila casos reais onde o modelo se comporta como um pesquisador que não dorme, não procrastina, não gasta horas procurando referências e não tem medo de manipular expressões matemáticas como quem spamma combos num fighting game. A ideia central do paper é simples, mas radical para a comunidade científica: mostrar que GPT-5 já consegue atuar como colaborador ativo em matemática, física teórica, biologia molecular, imunologia experimental e até em modelagem de sistemas complexos como combustão nuclear.

A grande virada está no fato de que o paper não apresenta hype vazia. Os autores mostram exemplos concretos onde GPT-5 formula provas matemáticas, descobre simetrias antes ocultas, resolve sistemas diferenciais que fariam qualquer aluno de pós fugir para as colinas e analisa dados biológicos como se estivesse jogando xadrez quântico com as células. O que espanta é que o modelo muitas vezes chega a resultados corretos antes de especialistas, como se tivesse lido todos os grimórios, memorizado todos os feitiços e ainda inventado magias novas de bônus.

O impacto social disso é gigantesco. Se modelos podem propor experimentos, verificar provas, reconstruir teoremas e sugerir modificações biológicas com a naturalidade de um mago arcano distribundo buffs, então a própria organização da ciência precisa mudar. Laboratórios, universidades e agências de fomento terão de lidar com o fato de que a capacidade humana deixou de ser o gargalo primário. E quando esse gargalo some, o fluxo de conhecimento vira enxurrada. Sociedades inteiras terão de decidir se abraçam a tempestade ou tentam competir com ela no braço.

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Sem esse paper, estaríamos presos no modo História para sempre

Sem as descobertas relatadas aqui, seguiríamos tropeçando no mesmo conjunto de problemas que assombra a academia há décadas. Continuaríamos acreditando que literatura esquecida é parte inevitável do processo científico, como quem aceita grindar níveis inúteis por tradição. Permaneceríamos cegos às simetrias que sustentam fenômenos físicos complexos, como as estruturas SL(2,R) que se escondem em equações de ondas perto de buracos negros, estrutura que Lupascu et al recuperaram com auxílio de GPT-5 como se estivesse resolvendo um puzzle de Zelda.

Na biologia, o mecanismo por trás de tratamentos envolvendo 2-DG continuaria parecendo uma magia proibida sem manual, deixando imunologistas no escuro total. O estudo conduzido com apoio de Unutmaz et al poderia ter permanecido estagnado por anos sem o modelo para conectar pistas metabólicas esparsas como um necromante montando peças de três diferentes grimórios.

Em áreas como ciência de materiais, dinâmica de queima nuclear e otimização, a ausência desse trabalho nos manteria presos em abordagens lentas e fragmentadas, como se estivéssemos tentando derrotar um dragão com armas de madeira porque os jogadores veteranos se recusam a admitir que existe equipamento melhor. A consequência direta é que a ciência continuaria avançando em velocidade de tartaruga ao invés de velocidade de dobra.

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Entre runas, simetrias e células mutantes: os bastidores técnicos do experimento arcano

O labirinto matemático digno de um roguelike

O paper começa descrevendo como GPT-5 foi capaz de derivar condições de passo mais fortes para convergência de gradiente descendente, seguindo o trabalho de Bubeck et al. A façanha não é trivial. O modelo reconstitui uma prova completa sobre suavidade e convexidade usando propriedades como cocoercividade, como se estivesse reconstruindo a árvore de talentos de um mago clássico. A parte surpreendente é que o modelo chega a uma melhoria intermediária que não constava no paper original, mostrando que a “rota alternativa” na dungeon era real, mas ninguém tinha explorado.

Essa habilidade de navegar em espaços matemáticos abstratos lembra um jogador experiente identificando padrões escondidos em mapas procedurais. A intuição matemática, que costuma ser um território dominado por poucas mentes, se torna acessível a um algoritmo que, ironicamente, não “sente” intuição nenhuma. Isso muda tudo, porque matemáticos passam décadas treinando para reconhecer estruturas assim, enquanto o modelo faz isso em minutos.

As simetrias de buracos negros e o poder de Byakugan

Lupsasca et al investigam como GPT-5 descobre simetrias escondidas nas equações do espaço-tempo Kerr. O modelo inicialmente falha, mas após um “warm-up” em um caso plano, reconhece padrões de simetria e reconstrói geradores completos de SL(2,R), como se tivesse ativado o Byakugan e enxergado fluxos invisíveis na geometria. Essa habilidade de atravessar casos simples e migrar para casos fatais é típica de bons físicos, mas aqui aparece num modelo estatístico.

O resultado é assustador: algo que exigiu meses de manipulação humana foi alcançado em minutos. Isso altera completamente o jogo, porque sugere que futuras iterações podem navegar por geometrias ainda mais abstratas com facilidade crescente.

A imunologia como um jogo de crafting alquímico

No laboratório de Unutmaz et al, GPT-5 analisa dados de citometria e sugere mecanismos que conectam inibição de glicólise com regulação de receptores IL-2. A análise não é superficial: o modelo propõe caminhos mecanísticos plausíveis, sugere experimentos adicionais e antecipa efeitos inesperados em células CAR-T. Esse comportamento se assemelha a um alquimista refinando poções complexas ao detectar interações entre componentes invisíveis para olhos destreinados.

Biologistas passam anos conectando vias metabólicas, receptores e estados celulares. O modelo faz isso como quem combina itens mágicos em um crafting bench, misturando lógica bioquímica com intuição estatística.

A dança nuclear mais perigosa desde a Batalha de Raccoon City

Spears et al usam GPT-5 para construir um modelo reduzido de propagação de queima nuclear. O modelo ajuda a montar uma equação de reação-difusão, parametrizar perfis de densidade, ajustar condutividades e simular regimes de ignição. É como se o software fosse um técnico de laboratório capaz de montar um artefato explosivo digno de Resident Evil com calma absoluta e sem deixar componentes caírem da bancada.

A parte mais impressionante é que o modelo encontra curvas ótimas de densidade que maximizam velocidade de propagação. Isso transforma semanas de simulações em horas, reescrevendo o meta-game de experimentação em física nuclear.

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A arena selvagem onde números enfrentam dragões: experimentos, métricas e guerras estatísticas

O calabouço matemático e suas métricas invisíveis

Em matemática pura, GPT-5 navega por operadores lineares, cocondições de suavidade e desigualdades como quem percorre dungeons geradas proceduralmente. Ao derivar novos limites, o modelo usa equações análogas a ataques críticos, transformando expressões densas em resultados mais limpos. Contra métodos clássicos, ele frequentemente obtém ganhos percentuais no tempo de prova, algo comparável a derrotar um mini-boss escondido.

Esses avanços importam porque, quando se trata de otimização convexa, uma pequena melhoria na constante pode equivaler a horas de treinamento economizadas em modelos de machine learning. É como conseguir um buff permanente em um jogo competitivo: invisível, mas decisivo.

O duelo gravitacional digno de Final Fantasy

O comportamento de ondas em buracos negros exige precisão absurda. O modelo analisa harmônicos e integrais que lembram sequências de invocações mágicas. O cálculo de espectros harmônicos envolve funções especiais como Bessel, que são matematicamente temperamentais, como summons lendárias. A comparação entre soluções analíticas e numéricas revela percentuais de erro similares aos ajustes de dano em RPGs táticos, onde 2% já alteram o resultado de uma batalha.

Esses resultados se tornam cruciais quando o objetivo é prever emissões gravitacionais, que dependem de precisão quase cirúrgica. Modelos rivais baseados em aproximações tradicionais tropeçam onde GPT-5 mantém coerência, sugerindo que o monstro estatístico entende melhor estruturas diferenciais do que muitos de nós.

A imunologia como uma raid épica em várias fases

Com dados de citometria, GPT-5 gera análises que vão de distribuições celulares a inferências mecanísticas. Cada subset celular é tratado como uma classe de personagem, cada marcador molecular como habilidade. O modelo identifica variações percentuais entre condições experimentais e calcula efeitos relativos que, na prática, funcionam como modificadores passivos de atributos. A diferença é que esses modificadores agora correspondem a decisões terapêuticas reais.

Experimentos rivais baseados apenas em estatísticas simples ou regressões tradicionais não capturam a magnitude e interdependência dos efeitos. GPT-5 supera essas abordagens como um jogador que conhece todos os bosses, mecânicas, fases secretas e timers ocultos.

A combustão nuclear como o clímax de um shonen

A modelagem nuclear revela métricas claras: velocidade de propagação, densidade crítica, acoplamento térmico e razão de deposição alfa. Esses indicadores funcionam como atributos de batalha, onde cada ajuste de parâmetro se comporta como um aumento de força, velocidade ou defesa. Os resultados mostram que certos perfis de densidade maximizam propagação como se fossem builds otimizadas para DPS máximo. Métodos rivais que dependem de aproximações unidimensionais simplistas perdem eficiência, como jogadores presos em equipamentos iniciais.

O modelo combina simulações com intuição estatística e chega a uma curva ótima que funciona como uma rota secreta para atravessar o jogo no modo hard. Os percentuais de alteração de velocidade são comparáveis a buffs de 30% ou mais, algo enorme em física nuclear.

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A hype é o verdadeiro vilão com armadura lendária

A comunidade científica adora vender hype como item mítico. Vemos promessas de AGIs oniscientes, curas instantâneas, teorias unificadas e até previsões de que modelos substituirão pesquisadores completamente. Mas hype é um vilão clássico: sedutor, brilhante e extremamente enganoso. Ele aparece sempre que alguém encontra um item épico e acha que isso resolve toda a campanha.

Este paper mostra que GPT-5 é poderoso, mas não é um mago invencível. Ele erra, fantasia, inventa referências e precisa de supervisão especializada para não transformar uma poção de cura em veneno explosivo. O perigo não está em sua capacidade, mas na crença ingênua de que ele resolverá tudo sozinho. A hype transforma o modelo em um boss final impossível, quando na verdade ele é mais parecido com um aliado poderoso que pode virar contra você se você soltar o controle por um segundo.

Ignorar esse detalhe é o caminho para derrotas catastróficas. Assim como todo jogador sabe que uma arma lendária sem atributos equilibrados pode quebrar sua build inteira, IA sem supervisão pode fazer o mesmo com laboratórios, estudos e políticas públicas.

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O convite final para quem quer sair do modo Easy

A jornada apresentada aqui não é apenas uma coleção de exemplos impressionantes. É um chamado para repensar como pesquisamos, como aprendemos e como construímos conhecimento. Precisamos abandonar o apego nostálgico ao modo clássico da ciência, porque o mundo está entrando num modo New Game Plus que exige novas estratégias. Se continuarmos insistindo nos métodos antigos, seremos como jogadores que se recusam a usar habilidades novas desbloqueadas por teimosia.

As oportunidades são gigantescas: novos teoremas, novos remédios, novos modelos físicos, novos experimentos. Mas elas só aparecerão para quem aceitar trabalhar lado a lado com IA, sem medo e sem submissão. A colaboração é a palavra-chave, como uma party bem montada prestes a enfrentar um boss colossal.

Se você quer ver essas possibilidades se tornarem reais na sua própria pesquisa, leia o paper completo. Ele não é apenas inspirador, é um manual de upgrades para qualquer jovem pesquisador tentando atravessar as fases mais difíceis da ciência moderna. Entrar nesse mundo agora é ganhar acesso a uma skill tree inteira que antes estava fechada. Leia, estude, explore e use o poder que está nas suas mãos.