Nova entrevista de Sam Altman: quando tudo muda exponencialmente, que atitude e capacidade de julgamento deves ter?

编译：深思圈

Já pensaste em como uma empresa de arranque que só existiu durante duas semanas conseguiu refazer uma gama completa de aplicações de escritório mainstream, documentos, folhas de cálculo e apresentações, tudo redesenhado em torno de IA? Isto não é conversa fiada: é o que Sam Altman (cofundador e CEO da OpenAI) disse recentemente numa entrevista, a título pessoal, depois de ter conhecido uma empresa assim. Há dez anos, um arranque de dez semanas seria mais ou menos assim; quase dava para prever. Hoje, se um arranque de dez semanas ainda parece o de há dez anos, isso só significa que ficou para trás.

Esta entrevista tem muita informação. Falam de arranque, de como a OpenAI chegou até aqui ao longo dos anos, e até de como ele próprio lida com pressão e faz escolhas. Eu organizei algumas das partes que mais me tocaram, acrescentei muita da minha própria interpretação e escrevi-te.

A maioria das pessoas ainda está a escolher batalhas fáceis de vencer

Altman diz que, neste momento, é uma fase muito interessante: os custos estão a descer rapidamente e os ciclos para fazer as coisas estão a encurtar também. Esse é exatamente o período em que empresas de arranque têm a maior vantagem. Isto está a acontecer ao mesmo tempo em muitos domínios. Em teoria, deveria ser a melhor época para fazer arranque. Mas ele observou um fenómeno bastante contraditório: a maioria das empresas de arranque está a fazer a mesma coisa, ou seja, construir agentes de IA para um determinado setor. Este caminho funciona e até pode dar muito dinheiro, mas com grande probabilidade não se vai tornar na empresa que este tempo efetivamente recorda.

O que me parece mais revelador é a frase seguinte: mesmo que as ferramentas já tenham mudado completamente, mesmo que as capacidades dos modelos continuem a subir, as pessoas ainda não se atrevem a apostar verdadeiramente numa coisa que não consegue ser feita hoje, mas que pode vir a ser feita daqui a dois anos. Ele diz que esta tentação é enorme: usar já o agente de hoje para resolver problemas que já dá para resolver agora — toda a gente compreende isso, mas não é o caminho que ele escolheria.

Ao pensar nisto, acho que o fundo é mesmo uma questão de paciência e crença. Ter disposição para planear cedo algo que ainda não consegue ser realizado é, em resumo, apostar que o modelo vai continuar a melhorar e apostar que o sentido da tua decisão está certo. A maioria das pessoas não consegue não por não entender a tendência, mas por não aguentar a vontade de ver retorno agora.

Acreditar em crescimento exponencial é muito mais difícil do que parece

Altman mencionou um método que ele próprio tem usado há muito tempo. Quando conhece um recém-chegado, ele desenha na cabeça uma coordenada desse indivíduo, para avaliar em que ponto ele está agora. Na próxima vez que o encontra, basta ver o quanto avançou e quão rápido avançou. Ele diz que isto é a mesma crença subjacente de quando avalia que as capacidades do modelo estão a melhorar. Em termos simples, é a sua profunda confiança no crescimento exponencial: seja esse índice a crescer numa pessoa, numa empresa ou num modelo.

Ele diz que, se ainda estiver a dar conselhos a empreendedores, é isto que mais quer que eles compreendam verdadeiramente. E acrescenta que é difícil que isto seja aceito de forma generalizada porque o mercado ainda não se adaptou ao facto de que as capacidades dos modelos vão continuar a avançar em termos exponenciais. Por isso, começar agora projetos que só conseguem funcionar com modelos mais inteligentes e mais baratos é totalmente razoável.

Acho que esta parte vale mesmo a pena refletir. Acreditar numa curva que continua a subir para sempre parece algo muito simples, mas para realmente colocar toda a tomada de decisão nessa crença, é preciso uma coragem muito maior do que se imagina. A intuição da maioria das pessoas sobre exponenciais está errada: ou subestimam a acumulação dos primeiros anos, ou, no meio, na fase de escalada mais rápida, começam a duvidar se aquilo não vai afinal apagar-se.

Agir na confusão só se aprende com experiência Não se aprende em aula

Há uma parte que me marcou especialmente. Altman diz que, independentemente de uma pessoa perceber tudo muito bem na cabeça, há certas competências que só se conseguem praticar de verdade através de experiências repetidas: operar no meio da confusão e acreditar que, no fim, vais conseguir resolver. Isto não te vai matar; mesmo que neste momento ainda não saibas como resolver, vais resolver. Ele diz que é algo que só se consegue aprender, não ensinar. E acha que essa é uma das maiores fragilidades de muitos fundadores jovens: eles não passaram pelo processo de se habituarem, lentamente, a conviver com a confusão.

Ele também deu uma analogia muito direta: a primeira vez que enfrentas algo grande que pode matar uma empresa, parece que o céu caiu. Mas ao sobreviver à décima vez, vais sentir: “Eu já sobrevivi às nove anteriores; então provavelmente desta vez não vai ser tão mau.” Mais tarde, ele entendeu uma coisa: coisas más acabam por acontecer sempre. Em vez de resistir a elas, mais vale aprender a aceitar esse processo desconfortável. Ele disse que a maioria das pessoas acha que a oposição de experiências más é “experiências boas”; mas, na verdade, a oposição de experiências más é não ter experiências. E, no futuro próximo, tu vais inevitavelmente entrar numa fase em que nada de significativo acontece — então, mesmo experiências horríveis valem a pena ser reconhecidas com gratidão.

Quando li esta frase, fiquei meio paralisado. Ficamos demasiado habituados a encarar a dor como algo que temos de evitar ao máximo. Mas se o contrário não é conforto, e sim vazio e anestesia, então aguentar a confusão parece não ser apenas um custo — parece ser parte de estar vivo.

Uma empresa digna de confiança Que compromisso oferece ao mundo

Quando falou de missão, Altman mencionou algo que o preocupa muito. Um dos riscos de IA que ele mais teme é uma pequena minoria de pessoas ou uma empresa acreditar que deve controlar o mundo inteiro — e ele chama a isto AI autoritária (AI authoritarianism). O que a OpenAI quer fazer é tornar a inteligência extremamente abundante e extremamente barata, entregá-la a cada pessoa, e não mantê-la na mão de poucos. Ele enfatizou muito que não pretende criar eles próprios produtos em cada vertical, mas sim construir bem essa capacidade base de inteligência para que todo o ecossistema económico cresça, a partir desse fundamento, com vários tipos de coisas.

Há uma parte que achei especialmente interessante. Ele diz que tudo o que é necessário para criar inteligência abundante — chips, energia, centros de dados, robôs — são precisamente as coisas de que a humanidade precisa logo a seguir. Mesmo que ideias e criatividade fiquem “sem valor” em termos relativos, continuamos num mundo físico e continuamos a precisar de coisas que sejam realmente construídas. Por isso, energia e robôs não são só degraus para chegar ao objetivo: são também coisas que vão ser usadas imediatamente depois.

Quando eu li esta parte, a primeira reação foi que a lógica parece bastante simples: no fim, por muito inteligente que seja algo, para acontecer no mundo real, tem de haver alguém a transportar material. Mas, pensando com mais cuidado, isto também nos está a lembrar que não devemos imaginar a inteligência como algo demasiado abstrato. Mesmo o modelo mais poderoso, para chegar ao chão, precisa de uma base de infraestruturas muito pesadas e muito físicas.

A invenção “empresa” é mais importante do que muitas tecnologias em si

Altman falou de uma reflexão que tinha quando era criança. Ele tinha curiosidade sobre a Revolução Industrial: várias tecnologias aparecem ao mesmo tempo por coincidência, e ainda por cima expandem-se a velocidades parecidas. Ele perguntava-se qual seria, no fundo, a tecnologia mais crítica. Ele disse que, olhando a partir de hoje, considera que a invenção verdadeiramente crucial foi o modelo de sociedade por ações. Antes disso, os negócios dependiam da confiança entre conhecidos; havia um monte de negócios familiares, sem o conceito de acionistas. Depois do surgimento das sociedades por ações, os Estados soberanos deram a este novo tipo de entidade uma posição sem precedentes: não lhe deram poder estatal, mas deram-lhe capacidade muito superior à de um indivíduo. Permitiram-lhe reunir capital, fazer coisas com risco extremo e com muita especulação, e permitir que empresas diferentes se especializassem em partes diferentes do processo e cooperassem entre si.

Ele mencionou um gráfico que eu muito queria ir consultar: a curva de descida da percentagem de pessoas em extrema pobreza ao longo da história humana, a curva de descida da taxa de mortalidade infantil. Se se esticar toda a história da humanidade num único eixo e se marcar o momento em que surgiu a invenção das sociedades por ações, a forma das curvas seria claramente diferente. Ele diz que isto é um desempenho extraordinário, quase absurdo, do capitalismo na sociedade humana.

Esta parte abriu-me imenso a cabeça. Quando falamos de empresas de arranque, normalmente falamos de produtos, financiamento, crescimento. Raramente damos um passo atrás para pensar que, na verdade, a forma organizacional de uma empresa é uma invenção tecnológica que junta os interesses de um grande número de pessoas. Se pensarmos assim, fazer arranque é, em essência, usar essa invenção e, por cima, acrescentar as tuas próprias coisas.

Confiar só em poucas coisas Guardar todo o resto como flexível

Quando falou sobre como fazer planeamento a longo prazo, Altman disse que, na verdade, não lhe é muito natural pensar ao contrário, puxando do futuro de volta até ao presente. O seu método preferido é: primeiro definir alguns caminhos nos quais ele acredita profundamente, e depois avançar passo a passo a partir do tempo presente. Pensar no que dá para fazer agora, no que dá para fazer este ano. Só em poucas situações é que vai planear coisas para daqui a cinco ou dez anos. Ele diz que já viu pessoas a ter um monte de crenças sobre o futuro, mas que acabam presas pela sua própria visão do mundo congelada. Vais ver empresas de foguetes a fazer uma transição repentina para IA — é desse tipo. O método verdadeiramente útil é: insistir até ao fim em apenas algumas coisas que se acredita profundamente, e manter tudo o resto flexível, protegendo firmemente o núcleo.

Ele mencionou a escala de valores de uma empresa de um amigo, chamada “caminho crítico” (key path). A ideia é ficar sempre atento ao maior obstáculo à frente, removê-lo, depois procurar o próximo obstáculo e removê-lo também, repetindo esse ciclo sempre. Ele disse que, ao longo dos anos, tem estado muito claro que o seu caminho crítico na vida é tornar a inteligência abundante. Desde que não apareça uma concentração de poder tão estranha, ele acredita que isso trará enorme prosperidade. Ele disse que raramente é tentado por outros pensamentos, raramente se pergunta se deve ou não trocar o objetivo. O que ele começou a pensar agora, pela primeira vez a sério, é o que vem a seguir: se for realmente altura de construir uma superinteligência, então o que deve ser feito no passo seguinte.

Ao ler isto, senti mesmo impacto. Uma pessoa conseguir, durante tantos anos, avançar olhando quase apenas para um caminho crítico, sem se distrair pelo “oportunidades” pelo caminho — isso, por si só, é mais difícil do que qualquer metodologia de planeamento. No fim, o que conta não é acertar com precisão matemática, mas conseguir, durante muito tempo, acreditar só em poucas coisas e filtrar todo o ruído restante.

Dás avião quando estás no estado-limite?

Altman mencionou um princípio que sempre seguiu: quando estás no limite entre ser arriscado e ser ousado, “se tem de ser avião, então vai”. Ele contou uma história sobre os primeiros tempos do ChatGPT: na altura, os líderes de países do mundo estavam muito tensos, e havia quem suspeitasse se aquilo ia ou não ficar fora de controlo. Ele sentiu que uma tempestade estava a reunir-se. Então ouviu o conselho de Brian Chesky (cofundador da Airbnb) e decidiu fazer várias visitas intensivas em pouco tempo. Chesky já tinha feito um itinerário de escala semelhante, cerca de oito cidades; eles acabaram por fazer 28 países em 35 dias. Ele diz que, praticamente, “viveu num avião”. A experiência foi estranha: apesar de ser confortável sentar-se no avião, viajar em si gasta energia — jet lag, a falta da sua própria cama, o seu próprio escritório — tudo começa a fazer falta.

Ele também mencionou um critério de julgamento bastante interessante para distinguir tendência real de tendência falsa. Tendência falsa é algo que muita gente vende em alta, mas as pessoas que realmente compram usam durante um tempo e deixam de gostar; não começam a desenhar a vida à volta disso. No fim, o produto fica encostado. Ele deu o exemplo de VR. Tendência real é algo que continua a aparecer no teu dia a dia: para ele, o ChatGPT é quase sempre usado, por vezes três horas num dia, por vezes quase não é usado, mas permanece sempre como parte contínua da vida. Ele diz que esse método de decisão ele concluiu depois de ver muitas empresas na YC (Y Combinator): basta, se se estiver disposto a gastar tempo a analisar esses dados, dar mesmo para ver muito.

Gosto muito desse método para distinguir tendência real e falsa porque é suficientemente simples: não precisa de ver curvas complexas de crescimento; basta perguntar uma coisa. Esta coisa já se infiltrou, silenciosamente, no teu ritmo de vida diário, ou só te deixou entusiasmado durante um tempo e depois foi simplesmente deitada fora?

Pedir abertamente à coisa — e às vezes isso mesmo consegue trazer o impossível

Altman falou do exemplo do Codex (a aplicação de agente de programação da OpenAI). Ele disse que foi uma das suas experiências mais marcantes de pedir abertamente por algo. Na altura, eles já estavam claramente atrás na corrida para agentes de programação, em relação ao Claude Code (produto de agentes de programação da Anthropic). Pelo senso comum, seria basicamente impossível dar a volta num tipo de produto em que o “primeiro a chegar” já tinha vantagem. O normal seria desistir e virar-se para a próxima direção. Mas eles acharam que era demasiado importante para largarem facilmente. Então encontraram uma equipa e deram um trabalho quase suicida. No fim, essa equipa conseguiu um resultado raríssimo na história comercial. Hoje, entre os melhores programadores que os rodeiam, a ferramenta de programação que mais usam é esse produto.

Ele disse-o de forma muito direta: se naquela altura não tivessem aberto a boca e dado essa missão quase impossível à equipa, nada disto teria acontecido. A sua explicação é que programação é algo demasiado importante para RSI (auto-melhoria recursiva) — quanto mais, também pelo valor económico por trás. Eles não conseguiram convencer-se a abandonar aquela corrida.

Quando li isto, pensei que pedir abertamente “à coisa” parece simples, mas na prática é mesmo lutar contra uma regra social muito forte: a de que os vencedores já estão decididos, e que tentar roubar a primeira posição está condenado à derrota. O que Altman fez, na verdade, foi recusar aceitar esse padrão. Primeiro assumir que talvez seja possível — depois tentar.

O projeto que tinha de ser morto A disposição da equipa que tinha de ser reiniciada

Na entrevista, falaram de uma questão que é mesmo desconfortável: quando um projeto já recebeu investimento durante mais de um ano, gastou muito dinheiro, muita capacidade de computação e o esforço de muitas pessoas, e os utilizadores estão a usá-lo e a gostarem — mas mesmo assim é preciso desligar a ficha. Como é que se decide isto? Altman disse que não é algo que se resolve apenas com uma reunião; é mais como uma consciência que se vai acumulando. Começam a descobrir, aos poucos, que aquela capacidade de computação, aquelas pessoas e aquela direção do produto, se fossem colocadas noutro sítio, poderiam criar um valor maior. E então é preciso tomar a decisão dolorosa de parar.

Ele deu dois exemplos. Quando o GPT-3 (modelo de linguagem inicial da OpenAI) começou a funcionar de verdade, eles desligaram o projeto de robôs que, na altura, também era igualmente excitante e concentraram todos os recursos nisso. Mais recentemente, quando agentes de programação ficaram realmente a funcionar, eles desligaram o Sora (produto de geração de vídeo da OpenAI) e o navegador — duas direções também muito promissoras — e focaram-se inteiramente em programação. Ele disse que isto não significa que o Sora estivesse a ser “mau”; se continuassem a investir, provavelmente podia ter tido sucesso. Só que, naquele momento, era mais importante colocar energia e capacidade de computação em agentes de programação.

Sobre como fazer a equipa aceitar essa viragem, ele disse que, no fundo, toda a gente compreende a missão e compreende as escolhas por trás disso. Mesmo que naquele momento seja difícil e desconfortável, a equipa sabe porquê. Alguns vão ficar infelizes, mas mais pessoas dirão: “Eu entendo por que isto é preciso. Isto é a decisão certa para a missão.”

A parte mais difícil, eu acho, não está na decisão em si. Está em como fazer uma equipa que já investiu um ano de esforço voltar a acreditar que a próxima coisa também vale um “all in”. Isso exige não só capacidade de julgamento, mas também uma comunicação muito forte e capacidade de liderar uma equipa.

Fazer força só onde se é bom O resto depende de encontrar as pessoas certas

Quando falou sobre como se tornar melhor em fazer uma coisa, Altman deu o exemplo de Johnny Ive (ex-diretor criativo de design da Apple). Ele disse que a lição mais importante que aprendeu com o Johnny foi esta: um design verdadeiramente excelente não está tanto em “pescar uma solução ao relâmpago”, mas em estudar profundamente o próprio problema. Se fores demasiado apressado a investir na resposta, ou se te fechares cedo demais numa solução específica, o resultado normalmente não fica muito bom.

Ele também foi muito franco ao admitir que não é especialmente bom em produto. Ele não concorda com a ideia de que só deves contratar pessoas que entendam profundamente o domínio em que tu és fraco. Ele diz que ele próprio também não percebe muito de design. Mas basta falar com Johnny por trinta minutos para perceber que essa pessoa é mesmo muito boa. O seu princípio é: em vez de forçar-se a colmatar fraquezas que são inerentes, é melhor investir toda a energia no que se é naturalmente forte e melhorar continuamente aquilo em que se é forte.

Ainda há um detalhe mais pessoal. Ele mencionou que, durante a fase em que estava a trabalhar no Sora, para perceber a experiência do produto, intencionalmente deixou-se “viciar” no TikTok. No início era só para aprender; depois descobriu que, de facto, gostava muito. Do “só dez minutos antes de dormir”, passou para uma hora e depois para três horas ao sábado à tarde, encolhido no sofá. Ele diz que a sensação parecia óptima no momento, mas sabia claramente que aquilo fazia mal. Mais tarde, desligou a maioria das notificações das aplicações. Até desativou as notificações de apps de mensagens e apagou o TikTok, porque sentiu que aquilo tinha força demais para ele e ele não conseguia controlar-se.

Ao ler esta parte, fiquei surpreendido. Uma pessoa que passa os dias a criar produtos de IA ainda mais fortes também pode ser retaliada por algo do tipo que ela mesma cria — e ainda assim precisa de métodos muito primitivos para voltar: desligar notificações e apagar a aplicação. Isto lembra-me uma coisa: o julgamento não se “constrói” uma vez e fica resolvido para sempre. Precisa de gestão contínua de si mesmo. Mesmo para pessoas que conhecem muito bem a lógica do design desses produtos.

As minhas próprias reflexões

Depois de ler a entrevista toda, sinto que o que atravessa tudo não é um método específico, mas sim uma postura perante a incerteza. Acreditar que o crescimento exponencial continua a subir, aguentar a confusão até deixar de ser assustadora, e só proteger algumas coisas em que se acredita profundamente. Pedir quando é para pedir; largar quando é para largar. E investir toda a força no que realmente se sabe fazer bem. Essas ideias, vistas isoladamente, não são novas. O difícil é conseguir fazer tudo isto ao mesmo tempo num ambiente em que todas as suposições estão a ser derrubadas.

No fim, Altman disse uma frase que me ficou. Ele disse que, atualmente, a maior parte das empresas de arranque ainda tem a mesma “aparência” de há dez anos. Porque a tal “forma correta de fazer” ensina exatamente isso — no máximo trocam uma forma de dizer: contratar menos pessoas e gastar mais dinheiro em tokens. Mas isso não chega. Acho que ele estava a deixar um lembrete para toda a gente: as ferramentas mudaram completamente. Se a maneira de pensar continuar presa no sistema antigo de coordenadas, então por muito “radicais” que sejam as palavras, o que se constrói provavelmente continua a ser o antigo.