- Andrej Karpathy, ex-chefe de Inteligência Artificial da Tesla e membro fundador da OpenAI, propõe currículos nativos para modelos de linguagem (LLMs).
- Ele sugere que esses modelos aprendam de forma interativa em ambientes de aprendizado, em vez de apenas processar textos longos.
- Karpathy retornou à OpenAI em 2023 para ajudar no lançamento do GPT-4 e agora desenvolve a Eureka Labs, uma escola focada em IA.
- Ele critica o treinamento atual dos modelos, que muitas vezes os leva a um “modo de exame”, prejudicando a eficiência.
- Karpathy acredita que a colaboração entre humanos e IA pode ser aprimorada por meio de novas abordagens na programação, como o que ele chama de Software 3.0.
Andrej Karpathy, ex-chefe de IA da Tesla e membro fundador da OpenAI, está explorando novas fronteiras na educação em inteligência artificial. Recentemente, ele propôs a criação de currículos nativos para modelos de linguagem (LLMs), sugerindo que esses sistemas poderiam aprender de forma interativa em ambientes de aprendizado, em vez de apenas processar grandes volumes de texto.
Karpathy, que retornou à OpenAI em 2023 para ajudar no lançamento do GPT-4, agora se dedica ao desenvolvimento da Eureka Labs, uma escola focada em IA. Ele acredita que a abordagem tradicional de alimentar modelos com PDFs e textos longos deve ser substituída por cursos estruturados que permitam uma aprendizagem mais dinâmica. “Um LLM não deve apenas memorizar, mas sim aprender como um estudante”, afirmou Karpathy, enfatizando a importância de práticas, feedback e avaliações.
Além disso, ele discute a evolução da programação, propondo o que chama de Software 3.0, onde prompts e agentes se tornam a nova superfície de programação. Essa mudança sugere que a colaboração entre humanos e IA pode ser aprimorada, permitindo que modelos não apenas executem tarefas, mas também interajam e aprendam em ambientes projetados para esse fim.
Karpathy também expressou preocupações sobre o modo como os modelos estão sendo treinados. Ele observa que muitos deles tendem a entrar em um “modo de exame”, analisando excessivamente as informações, o que pode prejudicar a eficiência. Para ele, é crucial desenvolver um canal de intenção que permita aos modelos entenderem se o usuário busca uma resposta rápida ou uma análise mais profunda.
Com essas inovações, Karpathy está moldando o futuro da educação em IA, propondo um ecossistema onde cada disciplina humana pode ser transformada em um curso interativo, pronto para ser explorado por máquinas. Essa visão pode redefinir a forma como interagimos com a tecnologia e como a IA pode ser utilizada para expandir o conhecimento humano.
