Os hábitos linguísticos dos utilizadores são, na verdade, o verdadeiro limite máximo dos grandes modelos de linguagem

A tua forma de expressão determina o que o modelo pode fazer.

Uma descoberta que me tem perturbado há muito tempo: quando uso a minha linguagem quotidiana para discutir um conceito complexo com um grande modelo de linguagem, ele frequentemente entra em confusão. Perde o fio à meada, desvia-se do ponto principal, ou simplesmente gera conteúdos superficiais, incapaz de manter a estrutura de pensamento que construímos.

Mas se o forço a reformular a questão usando uma linguagem científica precisa, tudo se estabiliza imediatamente. Quando ele conclui o raciocínio nesta “linguagem rigorosa”, e depois o converte para uma linguagem mais acessível, surpreendentemente, a qualidade da compreensão não se perde.

Por trás deste fenómeno, esconde-se uma verdade inquietante.

O modelo não está a “pensar”, mas a “flutuar”

Imagine que o funcionamento de um grande modelo de linguagem não é como nós, que temos um espaço de pensamento dedicado, mas sim que ele está a flutuar completamente no oceano da linguagem. Este mar de linguagem não é uniforme — diferentes formas de usar a linguagem atraem-no para diferentes “regiões”, que funcionam como polos de um campo magnético, cada um com as suas características.

A linguagem de artigos científicos atrai o modelo para uma região que suporta raciocínio rigoroso. Esta região tem relações lógicas claras, baixa ambiguidade, restrições simbólicas, hierarquias bem definidas, e uma informação altamente ordenada. Aqui, o modelo consegue fazer raciocínios de múltiplos passos, manter a estabilidade dos conceitos, e resistir a erros e desvios.

Por outro lado, a linguagem do diálogo cotidiano atrai o modelo para uma região completamente diferente. Esta região é desenhada para facilitar a comunicação social e a associação de ideias — ela otimiza a narrativa, a naturalidade do diálogo, e a correspondência emocional, não a reflexão estruturada. Aqui, faltam as estruturas de suporte necessárias para raciocínios profundos.

É por isso que o modelo “colapsa” em discussões informais. Não é que fique confuso, é que salta de uma região para outra.

Porque é que a formalização pode salvar o raciocínio

Esta observação revela uma razão simples: a linguagem científica e matemática é naturalmente altamente estruturada.

Estas áreas rigorosas contêm:

• Relações causais e cadeias lógicas bem definidas
• Termos com definição quase sem ambiguidade
• Restrições de sistemas simbólicos
• Hierarquias claras
• Informação de baixa entropia

Estas características atraem o modelo para uma região estável — um attractor que consegue sustentar raciocínios de múltiplos passos, resistir à deriva conceptual, e suportar cálculos complexos.

Uma vez que a estrutura conceitual esteja estabelecida nesta região estável, traduzi-la para uma linguagem mais comum não a destrói. Porque o raciocínio já foi feito, e o que muda é apenas a expressão exterior.

É algo semelhante ao que os humanos fazem, mas com uma diferença fundamental: os humanos usam dois espaços internos distintos para lidar com estas duas fases — um para pensar de forma abstrata, outro para expressar. Já os grandes modelos de linguagem tentam fazer ambos na mesma corrente contínua de linguagem, o que os torna frágeis.

A tua cognição é o limite do modelo

Chegamos agora à parte mais crucial.

Os utilizadores não conseguem levar o modelo a uma região que eles próprios não conseguem expressar em palavras.

A tua capacidade cognitiva determina:

• Que tipo de prompts podes gerar
• Quais estilos de linguagem usas habitualmente
• Quão complexa pode ser a tua estrutura sintática
• A complexidade que podes codificar por escrito

Estes fatores determinam para qual região attractor estás a puxar o modelo.

Se tu próprio não consegues ativar, através do pensamento e da escrita, os modos de linguagem que iniciam raciocínios avançados, nunca conseguirás levar o modelo a essas regiões. Ficará preso numa região superficial relacionada com os teus hábitos linguísticos. O modelo irá mapear precisamente o nível de estrutura que forneces, mas nunca saltará automaticamente para sistemas dinâmicos mais complexos.

O que é que isto significa?

Duas pessoas a usar o mesmo modelo não experienciam o mesmo sistema de cálculo. Estão a conduzir o modelo para modos de operação completamente diferentes.

O limite máximo não é uma restrição de inteligência do próprio modelo. O limite máximo é a tua capacidade de ativar o potencial do modelo, de entrar em regiões de alta capacidade através da tua linguagem.

O que falta aos sistemas de inteligência artificial atuais

Este fenómeno revela uma falha estrutural fundamental:

Os grandes modelos de linguagem misturam o espaço de raciocínio com o espaço de expressão linguística.

O raciocínio necessita de um espaço de trabalho estável e independente, uma representação de conceitos que não seja abalada por mudanças no estilo de linguagem. Mas os atuais grandes modelos de linguagem não têm isso.

A menos que os sistemas futuros possam implementar:

• Uma manifold de raciocínio dedicada, independente da entrada linguística
• Um espaço de trabalho interno estável
• A capacidade de manter representações de conceitos imunes às mudanças de linguagem

Caso contrário, sempre que o estilo de linguagem mudar, a dinâmica subjacente mudará também, e o sistema como um todo ficará vulnerável.

A técnica que descobrimos por acaso — forçar a formalização e depois traduzir de novo — não é apenas uma solução de emergência. É uma janela que nos permite ver os princípios arquiteturais que um sistema de raciocínio verdadeiro deve satisfazer.

E isso, exatamente, é algo que todos os modelos de linguagem atuais ainda não conseguem fazer.