- Um vídeo mostrando o ChatGPT tentando contar até 1 milhão viralizou nas redes sociais.
- O modelo falhou em manter a sequência numérica, pulando valores e reiniciando a contagem.
- O usuário que fez o teste pediu repetidamente que a IA contasse, mas ela frequentemente interrompia com a frase “E assim por diante”.
- Testes indicam que o ChatGPT não é otimizado para tarefas repetitivas e de longa duração, resultando em erros.
- Fatores técnicos, como a limitação de tokens e a janela de contexto, dificultam a contagem até 1 milhão.
Um vídeo que mostra o ChatGPT tentando contar até 1 milhão viralizou nas redes sociais, gerando risadas e levantando questões sobre as limitações da inteligência artificial. O modelo, conhecido por sua capacidade de gerar texto coerente, falhou em manter a sequência numérica, pulando valores e até reiniciando a contagem.
O usuário que fez o teste pediu repetidamente ao ChatGPT que contasse de 1 até 1 milhão. No entanto, a cada tentativa, a IA listava apenas alguns números antes de encerrar com a frase “E assim por diante”. Essa situação divertiu muitos e despertou curiosidade sobre o funcionamento dos grandes modelos de linguagem (LLMs).
Limitações do ChatGPT
Testes realizados pelo TechTudo revelaram que, embora o ChatGPT afirme poder realizar a tarefa, ele frequentemente se recusa a iniciar a contagem sem um comando mais incisivo. Quando finalmente começa, a IA interrompe a sequência, apresentando desculpas ou explicações sobre sua incapacidade de continuar.
Esses comportamentos evidenciam as limitações do ChatGPT em tarefas repetitivas e de longa duração. O modelo, projetado para prever a próxima sequência de tokens, não é otimizado para cálculos precisos ou raciocínios repetitivos. Além disso, a forma como os números são representados internamente, dígito por dígito, aumenta a chance de erros.
Fatores Técnicos
A contagem até 1 milhão é inviável para o ChatGPT devido a fatores técnicos, como a divisão do texto em tokens e a janela de contexto limitada. Gerar um milhão de números exigiria um consumo excessivo de tokens e memória, levando a IA a interromper ou resumir a contagem. Esses elementos explicam por que, apesar de parecer simples, essa tarefa está além das capacidades práticas do modelo.
