Introdução
A evolução dos modelos de linguagem transformou profundamente a forma como organizações, pesquisadores e profissionais interagem com texto e dados. No entanto, ainda prevalecem metáforas e modelos mentais que atrapalham a compreensão técnica dessas ferramentas. Como aponta Adam Mastroianni, “Look, I don’t know if AI is gonna kill us or make us all rich or whatever, but I do know we’ve got the wrong metaphor” (MASTROIANNI, 2025). Traduzindo para o português: não é produtivo tratar modelos de linguagem como “pessoas” ou agentes conscientes; isso conduz a interpretações equivocadas e políticas inadequadas. Este artigo explora essas questões a partir da crítica ao paradigma bag-of-words, discute representações modernas (embeddings e transformers) e oferece orientações para avaliação e uso responsável de modelos como ChatGPT e Claude.
O problema da metáfora: por que falar com a IA como se ela fosse humana é enganoso
Metáforas têm um papel central na formação de concepções técnicas e públicas. Descrever um modelo de linguagem como “inteligência” ou tratá-lo como um interlocutor com intenções pode gerar duas consequências negativas: (1) falsear expectativas sobre desempenho, confiabilidade e generalização; (2) embasar decisões institucionais em percepções antropomórficas em vez de na natureza probabilística e estatística desses sistemas. Para aplicações críticas — saúde, jurídico, financeiro — essa imprecisão conceitual pode resultar em risco operacional e ético.
A metáfora equivocada torna perceptível o fenômeno em que prompts bem formulados parecem “conversar” com um agente. No entanto, o comportamento resultante é consequente de mecanismos matemáticos (probabilidade condicional em espaço de tokens, arquiteturas de atenção, funções de perda) e não de intencionalidade. Reconhecer isso é fundamental para diagnósticos técnicos, auditorias e mitigação de vieses.
Bag-of-words: definição, utilidade e limitações históricas
Bag-of-words (BoW) é um método clássico de representação textual que considera o texto como um conjunto (ou multiconjunto) de tokens, ignorando ordem e sintaxe. Em muitas tarefas iniciais de recuperação de informação e classificação, BoW associado a TF-IDF e modelos lineares foi uma solução simples, eficiente e interpretável.
Limitações centrais do BoW:
– Perda de sequência e dependência sintática: “não é seguro” e “é seguro não” podem ter significados distintos, mas BoW os trata de forma similar.
– Incapacidade de capturar semântica entre palavras: sinonímias e polissemias são mal tratadas sem recursos externos.
– Vulnerabilidade a ataques e ruídos: inclusão ou remoção de tokens pode degradar fortemente o desempenho.
Essas fragilidades evidenciam que BoW é insuficiente para capturar o contexto e a nuance exigidos por muitas aplicações modernas.
Da bolsa de palavras aos embeddings: transição para representações distribuídas
A transição das representações baseadas em contagem para embeddings distribuídos (word2vec, GloVe, fastText) e, posteriormente, para vetores contextualizados (ELMo, BERT, GPT) marcou um avanço crítico. Embeddings representam palavras e tokens em espaços vetoriais onde proximidade abstrata traduz relações semânticas e sintáticas, mitigando algumas limitações do BoW.
Características relevantes dos embeddings:
– Contextualização: modelos transformer produzem embeddings que variam conforme o contexto, superando representações estáticas.
– Linearidade semântica: algumas relações semânticas aparecem como vetores que combinam aritmeticamente (por exemplo, rei – homem + mulher ≈ rainha).
– Eficiência na transferência: embeddings pré-treinados são valiosos para fine-tuning em tarefas específicas.
Apesar dos avanços, embeddings também introduzem desafios: sensibilidade a dados de treinamento (vieses), dificuldades de interpretabilidade e comportamento emergente em grandes modelos.
Transformers e atenção: como funcionam e por que mudaram o jogo
Transformers introduziram mecanismos de atenção que permitem que modelos ponderem a importância relativa de tokens em uma sequência. Em vez de ignorar ordem (como BoW), transformers modelam dependências longas e complexas, o que explica seu sucesso em tarefas de geração, tradução e compreensão.
Aspectos práticos:
– Atenção self-attention dá flexibilidade para capturar relações arbitrárias entre tokens.
– Pré-treinamento em larga escala seguido de fine-tuning para tarefas específicas aumentou a eficácia prática.
– Modelos autoregressivos (ex.: GPT) e modelos autoencoders/contextualizados (ex.: BERT) servem propósitos distintos dentro de NLP.
A compreensão técnica desses componentes é essencial para não retornar a metáforas simplistas que obscurecem suas limitações e riscos.
Claude, ChatGPT e o papel da engenharia de prompts
Perguntas coloquiais como “Claude will you go to prom with me?” ilustram como a interação convoca uma narrativa antropomórfica. Para engenheiros de prompt e avaliadores, é crucial distinguir entre linguagem performativa e capacidades reais: um prompt bem formulado explora vulnerabilidades e vieses do modelo, mas não transforma o modelo em um agente com intenções.
Recomendações práticas:
– Testes sistemáticos: medir robustez a variações de prompts, ruído e adversarialidade.
– Métricas alinhadas ao uso: além de acurácia, avaliar calibragem de confiança, segurança e equidade.
– Documentação e contratos de uso: definir limites operacionais do modelo em aplicações sensíveis.
Quando se projeta sistemas conversacionais, considerar a arquitetura subjacente (autogerada por transformers e embeddings) evita decisões pautadas por expectativas antropomórficas.
Avaliação além do BoW: métricas e protocolos para modelos modernos
Avaliar modelos de linguagem exige métricas que capturem mais do que similaridade superficial entre tokens. BoW-centric metrics (p. ex. n-gram overlap) podem ser úteis, mas insuficientes. Recomenda-se um conjunto diversificado de avaliações:
– Avaliações intrínsecas: perplexidade, perda de validação, coerência semântica.
– Avaliações extrínsecas: desempenho em tarefas downstream (classificação, extração de informação).
– Testes de robustez: avaliações sob hífenes, erros ortográficos, troca de ordem e inputs adversariais.
– Avaliações de segurança e viés: medição de estereótipos, toxicidade e disparidade entre subgrupos.
Protocolos de avaliação devem ser replicáveis, com conjuntos de dados de teste abertos e divididos para evitar overfitting de benchmark.
Vieses, transparência e responsabilidade
Os dados de treinamento condicionam comportamentos e vieses dos modelos. Mesmo representações sofisticadas como embeddings contextuais carregam vieses implícitos que se manifestam em outputs discriminatórios ou perigosos. A mitigação passa por:
– Curadoria de dados e auditorias periódicas.
– Técnicas de debiasing e reweigthing, avaliadas criticamente quanto à eficácia.
– Transparência sobre limitações do modelo em documentação técnica (model cards) e contratos de uso.
– Monitoramento pós-deploy para identificar deriva de desempenho e novos riscos.
Essas medidas são essenciais para aplicações reguladas e para a confiança institucional.
Interpretação e explicabilidade: limites e caminhos
Modelos grandes são notoriamente difíceis de interpretar. Métodos de explicabilidade (saliency maps, LIME, SHAP) podem oferecer pistas sobre influências token-level, mas não fornecem uma “intenção” compreensível do modelo. Para fins práticos:
– Combine explicabilidade local (porta a porta) e global (análise de comportamentos agregados).
– Use contra-factuals e testes de sensibilidade para entender dependências.
– Documente suposições metodológicas e limites interpretativos.
A expectativa de uma explicação humana direta para cada decisão automática é irrealista; em vez disso, devemos construir sistemas de verificação e monitoramento que suportem julgamentos humanos.
Implicações para pesquisa e desenvolvimento
A crítica ao paradigma bag-of-words e à metáfora antropomórfica tem implicações concretas para P&D:
– Priorizar benchmarks que testem contexto, coerência e raciocínio, em vez de apenas matching superficial.
– Investir em datasets diversificados e representativos com anotações de qualidade.
– Estudar métodos híbridos que combinem aprendizado estatístico com formalismos simbólicos quando a tarefa exigir explicabilidade e garantias.
– Desenvolver pipelines de auditoria contínua e mecanismos de fallback em produção.
Essas práticas ajudam a alinhar pesquisa com exigências práticas de segurança, confiabilidade e conformidade.
Estudos de caso: quando BoW falha e o contexto salva
Considere casos práticos: análise de sentimento em textos com sarcasmo; sistemas de triagem clínica que dependem de nuances semânticas; extração de informações jurídicas que depende de cláusulas condicionais. Em todos esses exemplos, BoW tende a falhar devido à ignorância de ordem e contexto. Modelos transformer, por sua vez, oferecem ganhos substanciais, mas exigem validação rigorosa para evitar overtrust.
Esses estudos enfatizam que não há solução mágica: cada arquitetura demanda avaliação alinhada ao domínio, dados representativos e protocolos de segurança.
Recomendações concretas para equipes técnicas e decisores
1. Adote uma taxonomia de risco que vincule classes de uso a requisitos de avaliação e mitigação.
2. Evite decisões baseadas em metáforas simplistas; documente a arquitetura e suas limitações.
3. Implemente testes de robustez e adversarialidade como parte do CI/CD para modelos.
4. Mantenha pipelines de dados transparentes e auditáveis, com logs de inputs e outputs relevantes.
5. Crie uma governança interdisciplinar (engenharia, jurídico, ética) para aprovar deploys em contextos sensíveis.
Essas medidas reduzem a probabilidade de surpresas operacionais decorrentes de expectativas equivocadas sobre o comportamento do modelo.
Conclusão
A frase de Mastroianni nos lembra que, independentemente de previsões dramáticas sobre o futuro da IA, o problema prático imediato é conceitual: temos a metáfora errada (MASTROIANNI, 2025). Tratar modelos de linguagem como agentes humanos ou recorrer ao paradigma bag-of-words sem reconhecer suas limitações conduz a práticas inadequadas de avaliação, design e governança. Avanços como embeddings e transformers mudaram radicalmente o panorama, mas trouxeram novos desafios — vieses, interpretabilidade e robustez — que exigem respostas técnicas e institucionais maduras.
Profissionais, pesquisadores e tomadores de decisão devem adotar modelos mentais precisos e protocolos técnicos rigorosos para reduzir riscos e extrair valor real desses sistemas. Em vez de perguntar simbolicamente “Claude will you go to prom with me?”, a questão produtiva é: “Como avaliamos, controlamos e governamos esse sistema para alcançar objetivos práticos com segurança e justiça?” As respostas exigirão rigor técnico, transparência e colaboração interdisciplinar.
Citação direta (original em inglês): “Look, I don’t know if AI is gonna kill us or make us all rich or whatever, but I do know we’ve got the wrong metaphor” (MASTROIANNI, 2025).
Referência conforme ABNT:
MASTROIANNI, Adam. Bag of words, have mercy on us. Experimental-history.com, 2025-12-07T22:31:22Z. Disponível em: https://www.experimental-history.com/p/bag-of-words-have-mercy-on-us. Acesso em: 2025-12-07T22:31:22Z.
Fonte: Experimental-history.com. Reportagem de Adam Mastroianni. Bag of words, have mercy on us. 2025-12-07T22:31:22Z. Disponível em: https://www.experimental-history.com/p/bag-of-words-have-mercy-on-us. Acesso em: 2025-12-07T22:31:22Z.
