Como Funciona o ChatGPT: Por Dentro da Mente da IA Mais Famosa do Mundo

Por REC Inteligência Artificial – 1º de maio de 2025

A ascensão do ChatGPT: o que realmente é essa tecnologia?

Desde seu lançamento público em novembro de 2022, o ChatGPT se transformou no fenômeno tecnológico mais comentado do século XXI. Desenvolvido pela OpenAI, o sistema de inteligência artificial generativa atingiu mais de 100 milhões de usuários em poucos meses — superando redes sociais e aplicativos de consumo em velocidade de adoção.

Mas afinal, como essa IA “pensa”? Como ela consegue responder a perguntas, escrever textos complexos, resolver problemas lógicos e até programar?

Neste artigo, vamos abrir a caixa-preta do ChatGPT e explicar como funciona o modelo de linguagem que mudou a forma como interagimos com as máquinas. Prepare-se para uma jornada técnica, histórica e filosófica pela mente artificial mais influente do nosso tempo.

GPT: o que esse nome realmente significa

A sigla GPT vem de Generative Pre-trained Transformer. Ou seja, trata-se de um transformer (um tipo de arquitetura de rede neural) que é pré-treinado com grandes volumes de texto para depois ser ajustado conforme o uso.

Esse modelo é parte da chamada família de LLMs — Large Language Models, que são redes neurais gigantescas, treinadas com trilhões de palavras retiradas da internet, livros, artigos acadêmicos, fóruns, códigos e muito mais.

O GPT-4, versão atual integrada ao ChatGPT (inclusive na sua versão Pro), possui centenas de bilhões de parâmetros — cada um representando conexões entre neurônios artificiais que foram ajustadas para prever a próxima palavra em uma sequência com precisão quase humana.

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O pré-treinamento: a infância da IA

Durante a fase de pré-treinamento, o modelo é alimentado com grandes volumes de texto e aprende a prever qual será a próxima palavra em uma sentença, com base nas anteriores. Por exemplo, se você escreve "o céu está", o modelo pode prever que a próxima palavra será "azul", com base na frequência e contexto.

Esse processo é feito sem supervisão direta. O sistema não é ensinado o significado das palavras, mas aprende padrões estatísticos e sintáticos em uma escala tão grande que começa a desenvolver uma espécie de “intuição textual”.

“O modelo não entende, mas se comporta como se entendesse.”
— Yann LeCun, Chief AI Scientist da Meta

O ajuste fino: a educação da IA

Depois do pré-treinamento, o modelo passa por uma fase de ajuste fino, onde interage com humanos para aprimorar sua performance. É nessa etapa que entra o famoso RLHF — Reinforcement Learning from Human Feedback, ou Aprendizado por Reforço com Feedback Humano.

Tradução: humanos avaliam respostas da IA, classificam o que é bom ou ruim, e esse feedback é usado para guiar o modelo a gerar respostas mais úteis, seguras e alinhadas com valores sociais.

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Transformers: o cérebro por trás do GPT

O coração técnico do ChatGPT está em uma arquitetura chamada Transformer, proposta em 2017 por pesquisadores do Google. Diferente de redes neurais anteriores, o Transformer usa mecanismos de atenção, que permitem ao modelo focar em diferentes partes de um texto para entender melhor seu contexto.

Isso significa que, ao responder uma pergunta, o ChatGPT não apenas lê palavra por palavra, mas analisa a frase como um todo, identificando relações semânticas e padrões complexos.

Essa capacidade é o que torna o GPT incrivelmente eficiente em tarefas que envolvem lógica, tradução, resumo e até ironia — algo antes considerado impossível para máquinas.

O que o ChatGPT sabe — e o que ele não sabe

Apesar de parecer onisciente, o ChatGPT não sabe nada de forma consciente. Ele não tem memória de longo prazo (a não ser que você a ative com plugins ou APIs específicas), não possui senso de identidade e nem compreensão verdadeira dos conceitos com os quais lida.

Tudo o que ele faz é prever palavras com base em padrões anteriores. E faz isso com tamanha escala, que cria a ilusão de cognição.

“ChatGPT é um papagaio de alta performance — ele sabe falar, mas não sabe o que está dizendo.”
— Noam Chomsky, linguista

Por isso, o modelo pode cometer erros factuais, inventar dados (o chamado hallucination) e reproduzir preconceitos embutidos nos dados com os quais foi treinado.

Segurança, viés e controle: os dilemas éticos do ChatGPT

Um dos grandes desafios atuais é garantir que modelos como o ChatGPT não sejam usados para espalhar desinformação, reforçar discriminações históricas ou manipular decisões sociais e políticas.

A OpenAI implementou filtros, bloqueios e revisões humanas para limitar usos prejudiciais. Mas mesmo assim, o modelo já foi usado em fraudes, deepfakes, scripts de manipulação emocional e produção de conteúdo automatizado em escala industrial.

Leia depois: É possível que a IA destrua a humanidade? Entenda o que dizem os cientistas

Casos de uso: de atendimento ao cliente à revolução da educação

Apesar das polêmicas, o ChatGPT é uma ferramenta poderosa para áreas como:

• Atendimento automatizado

• Programação assistida

• Escrita criativa

• Tradução técnica

• Suporte jurídico

• Educação personalizada

Inclusive, universidades e startups têm usado o GPT para criar tutores personalizados, ajudando alunos com dificuldades específicas e adaptando o conteúdo conforme o estilo de aprendizagem de cada um.

O futuro do ChatGPT: memória, personalização e AGI

A OpenAI já anunciou atualizações para incluir memória de longo prazo, o que permitirá que o ChatGPT “lembre” de informações de conversas passadas e ofereça uma experiência personalizada.

Além disso, há planos para incorporar multimodalidade (compreensão de imagens, vídeos e sons) e interação contínua, onde o ChatGPT poderá agir como um agente autônomo, tomando decisões em nome do usuário.

A meta final? Chegar à chamada AGI — Inteligência Artificial Geral, capaz de realizar qualquer tarefa cognitiva humana com competência comparável (ou superior).

Mas... e se der errado?

Críticos apontam que sistemas como o ChatGPT podem:

• Desempregar milhões de pessoas em setores de conhecimento

• Concentrar poder em poucas empresas

• Servir como instrumentos de manipulação digital

Por isso, figuras como Geoffrey Hinton têm alertado para a urgência de regulamentação global da IA.

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