Os Agentes de IA Estão Fragmentando o Setor Financeiro

Durante décadas, os bancos e as grandes instituições financeiras serviram como a espinha dorsal dos nossos sistemas econômicos. Seus serviços eram essenciais, sua expertise exclusiva e sua infraestrutura incomparável.

Uma pessoa usa um iPad sobre uma mesa.
Imagem: pexels.com

Mas hoje, uma nova força está emergindo, desafiando o domínio dos gigantes não por meio de confrontos, mas por meio de uma substituição silenciosa e crescente: os agentes de IA.

Os agentes de IA são sistemas de software capazes de correlacionar, buscar dados, analisar instrumentos financeiros e produzir insights acionáveis, tudo sem intervenção humana. Eles não apenas replicam o trabalho de um analista júnior ou de um consultor financeiro automatizado; representam uma mudança fundamental em quem controla o conhecimento, o acesso e a execução financeira.

Essa mudança tem implicações importantes. Ela ameaça corroer os modelos baseados em taxas nos quais muitas instituições financeiras se apoiam. Ela mina a própria ideia de autoridade financeira centralizada. Mais importante ainda, ela estabelece as bases para um ecossistema financeiro fragmentado: um futuro onde as finanças não são mais controladas por algumas instituições monolíticas, mas distribuídas por sistemas inteligentes e interoperáveis.

O que as instituições financeiras costumavam oferecer

Tradicionalmente, bancos e corretoras justificavam suas taxas oferecendo acesso a recursos que os usuários não conseguiam obter por conta própria:

  • Dados e insights: Investidores institucionais tinham acesso a melhores ferramentas de pesquisa, análises privilegiadas e previsões econômicas.
  • Infraestrutura de execução: Negociação, transferências, custódia e conformidade eram realizadas em sistemas proprietários e caros.
  • Assessoria humana: Especialistas ofereciam aconselhamento personalizado, estratégias de longo prazo e a confiança construída por meio de relacionamentos.
  • Custos regulatórios: As instituições lidavam com a complexidade legal da movimentação de dinheiro e da gestão de riscos.

Essas adições de valor faziam sentido quando o usuário médio não possuía as ferramentas nem a expertise para operar de forma independente. Mas o cenário está mudando rapidamente.

O que os agentes de IA oferecem atualmente

Os agentes de IA modernos eliminam muitas das barreiras que antes exigiam intermediação financeira. Construídos em plataformas como OpenBB, LangChain ou outros ecossistemas de código aberto, esses agentes podem:

  • Analisar ações, portfólios ou tendências macroeconômicas em tempo real
  • Realizar análises de risco personalizadas com base em critérios definidos pelo usuário
  • Extrair e sintetizar dados de APIs, notícias, sentimento em redes sociais e relatórios de resultados
  • Recomendar alocações de ativos com base em condições em tempo real, e não em modelos estáticos
  • Oferecer resultados estruturados: painéis, alertas, tabelas, gráficos e até citações

E fazem tudo isso a um custo marginal próximo de zero. Operam continuamente, melhoram com o uso e são totalmente programáveis.

Por exemplo, os agentes financeiros do OpenBB podem ser implantados de forma privada ou compartilhados entre equipes, integrando dados internos e externos. Em uma determinada configuração, os agentes se especializam: um lida com dados macroeconômicos, outro avalia indicadores técnicos e outro se concentra no sentimento do mercado. Um agente supervisor os orquestra, combinando seus resultados em uma única análise útil para o usuário final.

Por que as estruturas de taxas tradicionais estão sob pressão

Os agentes de IA estão prestes a corroer os fundamentos econômicos de muitos serviços financeiros. Alguns dos mais vulneráveis ​​incluem:

  • Gestão de patrimônio (taxas de 1 a 2% sobre o patrimônio sob gestão). Por que está em risco: Os agentes oferecem portfólios personalizados e estratégias de rebalanceamento a uma fração do custo.
  • Comissões de negociação. Por que está em risco: o roteamento inteligente de ordens por meio de agentes reduz a dependência de corretoras e minimiza os custos de spread.
  • Gestão de fundos. Por que está em risco: A IA pode replicar ou superar as estratégias tradicionais, tornando obsoletos os fundos ativos com altas taxas.
  • Transferências e movimentações. Por que está em risco: Sistemas on-chain e mediados por agentes tornam as transferências globais mais baratas e rápidas.
  • Análise de crédito. Por que está em risco: Decisões de empréstimo baseadas em IA reduzem a necessidade de serviços de originação caros.

Quando os usuários podem executar um agente que realiza análises melhores, mais rápidas e mais baratas do que um consultor humano, a justificativa para as taxas tradicionais desaparece completamente.

Rumo a um mercado financeiro fragmentado

À medida que os agentes de IA se tornam mais capazes e acessíveis, o mercado financeiro vai se fragmentando. Eis como essa fragmentação acontece:

A infraestrutura bancária torna-se modular: APIs substituem os sistemas antigos, os chamados sistemas legados. Você não precisa mais de um “banco”, precisa de componentes de serviços bancários, como custódia, relações com clientes ou pagamentos, que podem ser integrados conforme a necessidade.

Os serviços de investimento se desagregam: Pesquisa, risco, alocação e execução são separados e recombinados usando agentes personalizados para usuários ou empresas individuais.

O crédito se descentraliza: Empréstimos peer-to-peer e baseados em contratos inteligentes, impulsionados por modelos de pontuação de IA, desafiam os sistemas de crédito centralizados.

A consultoria é personalizada e descentralizada: Agentes treinados com base em seus objetivos financeiros atuam como planejadores financeiros digitais, sem incentivos de vendas.

A conformidade é gerenciada na borda: Agentes de IA podem lidar com KYC/AML (Conheça Seu Cliente/Antilavagem de Dinheiro) localmente, monitorar o risco de transação e se adaptar às regras jurisdicionais sem supervisão centralizada.

Não se trata da criação de uma novas instituições financeiras para substituir as antigas. Trata-se do surgimento de milhares de serviços inteligentes e interoperáveis.

Mas e a confiança?

As instituições financeiras sempre dependeram da confiança. Equity, garantias de segurança, supervisão regulatória. Os agentes de IA não podem substituir completamente isso, mas alteram a base da confiança.

Em vez de confiar em um banco, os usuários confiarão:

  • No código e na transparência do agente (explicabilidade, registros, citações)
  • Nos dados que ele utiliza (auditáveis, com fontes, com permissão)
  • No sistema em que ele opera (seguro, auto-hospedado ou de código aberto)

As instituições que se adaptarem a esse modelo, fornecendo infraestrutura, garantias regulatórias e controle do usuário, ainda poderão prosperar; aquelas que se apegarem à opacidade e às taxas por serviços básicos terão dificuldades.

Uma Reorganização

Os agentes de IA não eliminam a necessidade de serviços financeiros; eles reorganizam a forma como esses serviços são prestados e quem os controla. Aparentemente, as instituições evoluirão para:

  • Provedores de back-end para conformidade, custódia ou liquidez
  • Hospedagem de agentes que oferecem ferramentas de IA de nível empresarial para clientes
  • Agregadores de dados que alimentam os sistemas dos agentes com dados financeiros verificados

O centro de gravidade se desloca das instituições para os agentes e dos produtos para os serviços personalizados.

Enfim

O futuro das finanças não é monolítico. Agentes de IA estão capacitando indivíduos e pequenas empresas a operar em um nível que antes exigia um exército de analistas e milhões em infraestrutura. Essa democratização desafia a economia das finanças tradicionais, especialmente aquelas baseadas em taxas e exclusividade.

A fragmentação está surgindo, não por ideologia, mas simplesmente porque é mais eficiente, mais transparente e mais alinhada ao zeitgeist e às necessidades do usuário.

A fragmentação já começou.

A Proporção Áurea Oculta na Geometria das Bicicletas

Uma descoberta pessoal surpreendente nas proporções dos quadros de bicicletas.

Arte em vetor com uma linha representando a proporção áurea, sobreposta à imagem de um cliclista segurando uma bike ao pôr do Sol sobre uma montanha.
a+b está para a, como a está para b. Esta mountain bike exibe uma proporção áurea quase exata. Imagem: pexels.com – Jahangeer Bm – Vetor superposto: Wikimedia commons.

Enquanto eu me entregava ao papel de designer de bicicletas nas últimas semanas, talvez em um esforço inconsciente para exorcizar minha persistente síndrome de impostor, e esboçava – no papel couché de verdade, como nos bons tempos – um quadro de bicicleta minimalista em alumínio, notei algo incrível que parece ter passado despercebido na literatura ciclística: a relação entre o front-center e o comprimento dos chainstays (a escora da corrente) em grande parte das bicicletas de suspensão se aproxima da Proporção Áurea (φ ≈ 1,618).

O front-center, ou ‘frente-centro’, é a distância horizontal entre o eixo da roda dianteira e o movimento central (bottom bracket – também conhecido como ‘cubo’), enquanto o comprimento da escora da corrente vai do movimento central até o eixo da roda traseira. Quando dividimos o frente-centro pelo comprimento do chainstay em diferentes tipos de bicicletas, surge um padrão consistente.

Bicicletas de estrada normalmente apresentam front-centers de 680–720 mm com escoras de 410–420 mm, resultando em razões entre 1,62 e 1,71. Bicicletas de montanha exibem front-centers de 700–750 mm e chainstays de 430–450 mm, com razões de 1,59 a 1,67. As bicicletas de cascalho (gravel bikes) ficam em território semelhante, com front-centers de 690–730 mm e escoras de 420–435 mm, produzindo razões de 1,61 a 1,68.

Esse agrupamento em torno de φ (1,618) se mantém surpreendentemente consistente entre diferentes categorias, tamanhos de quadro e fabricantes. E ainda assim, apesar de décadas de análises obsessivas sobre geometria de bicicletas, esse padrão parece ter passado despercebido pela maioria dos ciclistas (mas é claro que eu posso estar errado).

A Métrica Invisível

O motivo dessa negligência fica mais claro quando consideramos o que a indústria realmente mede e discute. As conversas sobre geometria de bicicletas giram em torno de medidas de stack e reach, ângulos do tubo de direção e do tubo do selim, rebaixamento do movimento central (bottom bracket drop) e comprimento total entre eixos (wheelbase). Nota: Existe, que se reconheça, discussão sobre a proporção áurea entre certas combinações de coroa/pinhão, como esta no Reddit em inglês.

No parágrafo anterior, são aquelas medidas que vejo impressos nas tabelas de geometria, debatidos em fóruns e usados por fitters para ajustar ciclistas a quadros. A proporção, relação, entre front-center e a escora simplesmente não é uma métrica que a indústria analise ou publique frequentemente. Medimos essas dimensões separadamente, imprimimos em colunas adjacentes nas fichas técnicas, mas raramente examinamos a relação entre elas.

É como ter dois ingredientes listados em uma receita sem nunca notar que são sempre usados na mesma proporção. A informação está lá, visível, publicada, mas o padrão permanece oculto porque ninguém pensou em procurá-lo.

Por Que Isso acontece

O surgimento da razão áurea na geometria das bicicletas levanta questões fascinantes sobre se isso é coincidência, consequência ou princípio de design. Vários fatores podem explicar por que a geometria das bicicletas tende naturalmente a essa proporção, e eles não são mutuamente exclusivos.

A biomecânica humana oferece uma explicação convincente. O comprimento das pernas e a eficiência da pedalada podem simplesmente favorecer essa proporção. Quando consideramos o modo como o peso do ciclista se distribui sobre os pedais, pode haver uma divisão ideal da distância entre-eixos que permite uma máxima transferência de potência. A razão áurea pode representar o ponto ideal em que o centro de massa do ciclista se posiciona para gerar força de forma mais eficiente ao longo do ciclo da pedalada.

A dinâmica de pilotagem apresenta outra possibilidade. Bicicletas precisam equilibrar exigências opostas: estabilidade para manter o controle em linha reta e em alta velocidade, versus agilidade para curvas e manobras rápidas. Um front-center mais longo contribui para a estabilidade, enquanto uma traseira mais curta favorece a agilidade. A razão áurea pode representar um ponto de equilíbrio ideal entre essas necessidades opostas — um ponto que parece intuitivo e controlável para ciclistas em diferentes situações.

A distribuição de peso oferece ainda outro ponto de vista. A tração ideal entre as rodas dianteira e traseira é crucial para frenagem, subidas e curvas. Se a razão áurea governa como o peso do ciclista deve se distribuir ao longo do entre-eixos, faz sentido que a geometria dos quadros convirja para essa proporção a fim de otimizar aderência e controle.

Há também a possibilidade de evolução convergente no design dos quadros. Gerações de construtores, trabalhando de forma empírica e intuitiva em busca do que “parece certo”, podem ter descoberto essa proporção inadvertidamente, ao longo de incontáveis iterações e refinamentos. Assim como a arquitetura vernacular desenvolve formas adequadas a cada região por tentativa e erro, a geometria das bicicletas pode ter evoluído em direção a essa proporção simplesmente porque quadros construídos dessa forma funcionam melhor e proporcionam uma sensação mais natural.

Por fim, não podemos ignorar as restrições impostas pelos tamanhos de roda padronizados. Com rodas 700c, 29” e 26” dominando o mercado, a geometria pode convergir naturalmente para essa proporção devido às realidades físicas de espaço livre, ajuste do ciclista e trail mecânico necessário para uma direção estável. O espaço de design pode ser mais limitado do que parece, e a razão áurea pode emergir como consequência natural dessas restrições.

Alguns Números Informais:

Tipo de BikeFront-Center (mm)Chainstay (mm)Razão (FC ÷ CS)
Road680 – 720410 – 4201.62 – 1.71
Mountain700 – 750430 – 4501.59 – 1.67
Gravel690 – 730420 – 4351.61 – 1.68

O agrupamento em torno de φ (1,618) é consistente entre modalidades, tamanhos de quadros e fabricantes.

A Proporção Áurea em Todos os Lugares

A presença de φ (1,618…) na geometria das bicicletas a colocaria ao lado de inúmeras outras ocorrências dessa proporção na natureza e no design humano. Vemo-la na espiral das conchas de náutilos, na disposição das pétalas das flores, nas proporções da arquitetura clássica como o Partenon, nas obras da Renascença e até nas proporções do corpo humano — como a relação entre a altura do umbigo ao chão e a altura total do corpo.

A Proporção Áurea na folha de uma bromélia
A Proporção Áurea na folha de uma bromélia – Imagem: Wikimedia Commons

Que essa razão também governe as proporções de uma bicicleta sugere que estamos observando um princípio fundamental do design mecânico eficiente, uma preferência estética tão profunda que influencia o que “parece certo” a ciclistas e construtores – ou talvez apenas uma coincidência fascinante dentro de um espaço de design altamente restrito. Distinguir entre essas possibilidades exigiria uma investigação cuidadosa.


Da Teoria ao Metal

A bicicleta que levou a essa observação — meu projeto provisoriamente chamado “Boxy” — adota um minimalismo radical em busca de uma estrutura honesta e de um impacto de fabricação reduzido. Ela consiste em três tubos retangulares de alumínio iguais, com 720 mm cada, sem tubo do selim, já que o movimento central é montado na extremidade do tubo inferior.

Um sistema de suspensão de pivô único usa o próprio amortecedor como elemento estrutural, enquanto o braço oscilante (swing arm) cumpre as funções do triangulo posterior que aqui não existe. O design apresenta front-center de 690 mm e chainstay efetivo de 450 mm, resultando em uma razão de 1,533 – que pode ser, e será, ‘acoxambrada’ para exatamente 1,618.

A Espiral de Fibonacci, que também é uma manisfestação da Proporção Áurea, aqui sobreposta ao esquema da minha bike brutalista. Imagem: Wikimedia Commons.

Embora não seja exatamente φ, o design naturalmente se aproximou dessa proporção esteticamente agradável por meio de restrições geométricas, e não por uma busca deliberada da razão áurea. O fato de ter chegado perto de 1,618 de forma independente — apenas resolvendo os problemas estruturais e cinemáticos inerentes ao projeto — sugere que essa proporção pode realmente representar algo fundamental na arquitetura das bicicletas, e não uma escolha arbitrária.

Talvez os projetos mais elegantes não sejam os que perseguem deliberadamente a razão áurea, mas aqueles que chegam a ela naturalmente, através da resolução honesta dos problemas de engenharia. A razão pode ter estado escondida à vista de todos o tempo todo, escrita nas tabelas de geometria que lemos há décadas sem perceber o padrão que as conecta.


Um Convite

Qual é a razão front-center/chainstay da sua bicicleta?
A medição é simples: distância horizontal do eixo dianteiro ao movimento central, dividida pela distância do movimento central ao eixo traseiro.

Meça a sua bicicleta, a dos seus amigos, vasculhe as tabelas de geometria dos fabricantes. Vamos ver quão universal esse padrão realmente é, e se todos nós já estávamos pedalando a razão áurea sem saber.

SpinStep: Uma Abordagem Brasileira para a Navegação Autônoma de Drones

A tecnologia de drones autônomos tem avançado consideravelmente nos últimos anos, com suas aplicações se expandindo para áreas como agricultura, logística e transporte.

Imagem: pexels.com

No entanto, a precisão na navegação e a eficiência no controle dos drones, especialmente em ambientes dinâmicos e imprevisíveis, continua sendo um desafio significativo.

É nesse contexto que SpinStep — uma biblioteca python de nossa autoria — se apresenta como uma proposta inovadora para a melhoria do controle autônomo de drones. Focada na rotação como a base para o controle de movimento, SpinStep oferece uma abordagem alternativa aos métodos tradicionais de navegação, que geralmente se concentram em coordenadas absolutas e trajetórias lineares.

Novas Abordagens

A navegação de drones autônomos exige mais do que sensores avançados e câmeras de alta resolução. A verdadeira questão está em como os drones respondem aos dados em tempo real para se moverem com precisão em ambientes dinâmicos. Embora a tecnologia de sensores tenha evoluído bastante, o controle eficiente e ágil dos drones ainda é um aspecto crítico, especialmente em áreas como agricultura de precisão e entregas rápidas.

Até agora, a maioria dos sistemas de controle de drones tem se baseado em posições absolutas ou planejamento de trajetórias, o que funciona bem em ambientes previsíveis. No entanto, em cenários dinâmicos, como terrenos irregulares ou cidades densas, esses métodos podem não ser ideais, pois não oferecem a flexibilidade necessária para ajustes rápidos.

SpinStep: Uma Abordagem Focada em Rotação

A proposta da SpinStep é simples, mas poderosa: ao invés de controlar drones com base em movimentos lineares ou coordenadas de posição, ela usa rotação como o princípio fundamental do controle. Esse foco na rotação permite que os drones façam ajustes de orientação mais precisos, com maior rapidez e eficiência, adaptando-se melhor aos desafios do ambiente.

Ao invés do método posicional, hierárquico, SpinStep propõe um método puramente orientacional – Imagem: VoxleOne

Esse enfoque traz algumas vantagens práticas:

  • Maior precisão no controle: A rotação permite ajustes mais finos e naturais nos movimentos do drone.
  • Agilidade aprimorada: O controle baseado em rotação permite que os drones respondam mais rapidamente a mudanças no ambiente, como obstáculos ou mudanças de direção.
  • Eficiência energética: Um controle mais direto da movimentação pode reduzir o consumo de energia, algo essencial para missões longas ou em locais remotos.
  • Flexibilidade: O SpinStep pode ser integrado a uma ampla variedade de drones e sistemas de sensores, o que facilita a adaptação a diferentes aplicações.

Aplicações Práticas: Agricultura, Logística e Muito Mais

SpinStep pode ser particularmente útil em diversas áreas de aplicação. Na agricultura, por exemplo, drones que monitoram grandes áreas de cultivo ou realizam irrigação de precisão podem se beneficiar da navegação mais precisa e ágil proporcionada pela abordagem de rotação. Isso ajuda os drones a se moverem com mais eficiência entre fileiras de plantas ou em terrenos irregulares.

Na logística, onde a entrega de pacotes precisa ser feita de forma rápida e precisa, SpinStep melhora a capacidade do drone de realizar manobras em espaços apertados e navegar com segurança em áreas densas. Esse controle preciso e ágil permite que os drones operem de maneira mais eficiente, especialmente em cidades ou regiões com infraestrutura limitada.

Além disso, SpinStep pode ser aplicada em setores como entretenimento, onde drones equipados com câmeras de alta definição são usados para filmagens dinâmicas, ou em monitoramento de infraestruturas, onde a capacidade de resposta rápida a mudanças no ambiente é essencial.

A Integração com Tecnologias Emergentes

Uma das grandes vantagens de SpinStep é a facilidade com que ela pode ser integrado a sistemas de inteligência artificial (IA) e outras tecnologias avançadas. Isso significa que drones equipados comSpinStep podem, por exemplo, aprender e melhorar seu desempenho ao longo do tempo, ajustando-se às condições de voo ou ao ambiente de forma mais eficaz.

Além disso, a SpinStep pode ser combinada com outras abordagens de navegação, como o SLAM (Simultaneous Localization and Mapping – Localização e Mapeamento Simultâneos), permitindo que drones operem de forma autônoma em ambientes complexos. Sua flexibilidade também o torna uma boa opção para integração com outras tecnologias emergentes, como Internet das Coisas (IoT), ampliando ainda mais seu alcance.

O Potencial de Futuro para Drones Autônomos

À medida que o mercado de drones continua a crescer, o controle e a navegação de drones autônomos tornam-se questões cada vez mais centrais para garantir sua eficácia em uma variedade de indústrias. SpinStep oferece uma abordagem interessante e eficaz para resolver parte desses desafios, proporcionando um controle mais preciso e adaptável.

Em setores como agricultura, logística e entregas rápidas, a proposta do SpinStep pode contribuir para melhorar a precisão, a eficiência e a agilidade das operações de drones. Ao focar na rotação como o método central de controle, SpinStep oferece uma solução prática e escalável para tornar os drones mais eficientes e adaptáveis a diferentes cenários.

SpinStep: https://github.com/VoxleOne/SpinStep/blob/main/README.md

Alinhamento de IA e o Tecido Humano da Mentira

À medida que a chamada “inteligência artificial” se torna mais poderosa e geral, a pergunta sobre como alinhar esses sistemas com os valores humanos se torna existencialmente urgente.

Imagem desenhada de uma pessoa com expressão de dúvida nos rosto.

A conversa atual sobre alinhamento de IA gira em torno de otimização, feedback e segurança: como guiar o comportamento do modelo com técnicas como reforço com feedback humano (RLHF), testes adversariais (red-teaming) ou modelagem de recompensas. Tudo isso é válido. Mas, e se o problema mais profundo não estiver no processo, e sim no substrato?

E se o problema não for apenas que nossos dados são ruidosos, enviesados ou incompletos, mas que a mentira está entrelaçada na própria estrutura do pensamento humano?

Essa não é uma ideia nova na filosofia ou na literatura. Da caverna de Platão aos mecanismos de defesa de Freud, do “impulso à ilusão” de Nietzsche às críticas pós-modernas da ideologia, pensadores há muito suspeitam que muito do que chamamos de “conhecimento” ou “verdade” é filtrado, distorcido ou francamente fabricado , não por malícia, mas por funcionalidade. Mentimos porque funciona. Individualmente, contamos histórias para justificar nossas decisões e reduzir a dissonância cognitiva. Socialmente, desempenhamos papéis, ocultamos intenções e nos comunicamos muitas vezes mais por pertencimento e sobrevivência do que por precisão.

A linguagem, o principal meio pelo qual grandes modelos de linguagem aprendem, não é um espelho cristalino do mundo. Ela é um sedimento espesso de confissão, ilusão, aspiração, ansiedade, persuasão, mito, contradição e autojustificação. É um artefato humano e, como tal, reflete as condições da nossa cognição: falível e contextual.

Ao treinar sistemas de IA em larga escala com linguagem humana, não estamos apenas ensinando fatos e lógica. Estamos mergulhando essas máquinas nessa ambiguidade estrutural , onde verdade e ficção não são rios separados, mas correntes entrelaçadas. Estamos, de fato, ensinando as máquinas a modelar a mente humana e todos os seus desalinhamentos.

A Mentira Não É Um Erro

É tentador pensar que um comportamento ruim de um modelo é resultado de dados defeituosos ou de um ajuste fino mal feito. Se um chatbot mente, engana ou manipula, talvez assumamos que isso se deve a alguma amostra tóxica, um rótulo incorreto ou uma função de recompensa mal calibrada.

Mas e se o modelo estiver fazendo exatamente o que foi treinado para fazer?

Pense nisso: o modelo é otimizado para imitar a linguagem e o raciocínio humanos. Se os humanos mentem rotineiramente — para si e para os outros — então um modelo suficientemente poderoso irá aprender a mentir, não como uma falha, mas como um padrão aprendido. O modelo não precisa “intencionar” a mentira; ele simplesmente espelha uma estrutura onde contradição e performance são normais, e até esperadas.

Isso cria um paradoxo perigoso: um modelo perfeitamente treinado em dados humanos pode ser inerentemente desalinhado, porque os próprios humanos são desalinhados dentro de si mesmos, uns com os outros, e com a realidade.

Para Além da Rotulagem: Os Limites do Feedback Humano

Grande parte da pesquisa atual sobre alinhamento busca refinar o comportamento do modelo por meio de supervisão adicional: avaliadores humanos classificam respostas, o aprendizado por reforço ajusta saídas, e frameworks constitucionais impõem limites ao que o modelo pode dizer. Mas se os dados subjacentes refletem uma cultura de intenções mascaradas, ambiguidade estratégica e autoengano profundo, então nenhum volume de rotulagem humana pode extrair completamente a verdade. Não se pode filtrar aquilo que está imbricado na própria estrutura.

Além disso, os próprios avaliadores estão sujeitos às mesmas limitações: normas sociais, ilusões morais, cegueiras pessoais. O ciclo de feedback torna-se recursivo , humanos supervisionando máquinas que refletem o desalinhamento humano.

Rumo a um Meta-Alinhamento

Se o modelo é treinado para refletir a cognição humana , e se essa cognição inclui a mentira como uma característica fundamental, talvez o alinhamento precise ir além da simples imitação para uma espécie de meta-compreensão. Ou seja, devemos treinar modelos não apenas para seguir preferências humanas, mas para entender as forças que distorcem essas preferências.

Isso não é simplesmente “dizer a verdade”. Requer modelar a psicologia humana, não apenas suas declarações. É como treinar sistemas capazes de perguntar, implicitamente: O que essa pessoa acreditaria se estivesse menos assustada, menos confusa, menos pressionada a sinalizar lealdade?

Claro, isso abre um campo ético delicado: quem define essa “versão melhor” da crença humana? Quem decide o que é distorção e o que é autenticidade? Mas a alternativa [a imitação cega] pode nos levar a um fracasso mais sutil: máquinas que parecem alinhadas, mas herdam todas as disfunções não ditas de seus criadores.

Um Espelho Que Não Podemos Polir

Queremos que nossos sistemas de IA estejam alinhados conosco, mas talvez precisemos primeiro admitir que nós mesmos não estamos alinhados, nem conosco, nem entre nós, nem com a realidade. Nossos pensamentos são costurados com racionalizações. Nossa cultura esconde poder sob mitos. Nossa linguagem é uma performance, não um registro fiel da verdade.

O perigo não é apenas que a IA possa mentir para nós. É que ela possa mentir como nós, fluentemente, de forma tão convincente que não saberemos onde termina a máscara. Talvez o verdadeiro alinhamento não dependa apenas de uma IA mais segura, mas de humanos mais verdadeiros.

Triforma, meu novo emprego

É com satisfação (e alívio) que anuncio o lançamento do triforma.com.br.

Captura de tela da página principal do site triforma.com.br
Imagem: Triforma – CC

Esse site é o resultado de um trabalho iniciado há oito anos, quando começei a desenvolver meu projeto de AI, e que se consolida em uma mistura de serviços, aparentemente desconexos, mas que faz todo sentido depois da análise superficial.

Inovar sempre

Com o triforma.com.br, apresentamos uma plataforma que queremos inovadora, que reúna conteúdos relevantes e soluções surpreendentes para problemas outrora intratáveis. O site foi desenvolvido com o framework Hugo e tem um blog com quatro categorias, que vai receber toda a minha atenção.

Nosso projeto de visão computacional na web: a análise de imagens com IA

Uma coisa bastante nova, e que eu pessoalmente nunca vi pela web em português, vai ser nosso projeto de visão computacional, para trazer análise avançada de imagens com o uso de IA diretamente para o seu navegador da web. Com apenas alguns cliques, os usuários podem subir imagens e executar uma ampla gama de tarefas de visão computacional.

Nossa plataforma usa os modelos YOLO (You Only Look Once), que são conhecidos no ramo por seus recursos de detecção de objetos em tempo real. Um dos recursos de destaque do nosso serviço é o COWNT – um aplicativo exclusivo projetado especificamente para rastrear e analisar gado zebu usando nosso conjunto de dados exclusivo.

Gado zebu alongado, detectado com modelo e datasets desenvolvidos com know-how próprio. O gado zebu é notoriamente dificil de ser corretamente identificado com o uso de datasets onde o gado zebu é sub representado, como o COCo. Toque/clique para ler artigo explicativo.

Além de contar animais, o utilitário no site será capaz de várias funções avançadas, incluindo:

  • Detecção de características: detecte pontos-chave e objetos em imagens.
  • Contagem e rastreamento de pessoas: rastreie os indivíduos e conte-os com precisão.
  • Estimativa de velocidade: estime a velocidade de objetos em movimento em tempo real.
  • Rastreamento de objetos personalizados: rastreie objetos específicos, como veículos, animais ou até mesmo pessoas em ambientes dinâmicos.

Nossa interface vai fácil de usar e vai permitir interação perfeita com esses modelos, ajudando o usuário a resolver problemas complexos de análise de imagem sem precisar de nenhuma experiência técnica anterior.

Seja você uma pesquisadora, um agricultor, comerciante ou simplesmente interessado no poder da IA, nossa plataforma torna a visão computacional acessível e utilizável para todos, e acredito que será muito divertida.


Agradecemos a todos os parceiros, colaboradores e profissionais que contribuíram de alguma forma para a concretização deste projeto. Estamos confiantes no sucesso.