A nova versão do Grok AI, da Musk, saiu do controlo! A comunidade X revela a crise do centralismo

Elon Musk é mais bonito do que Brad Pitt, mais forte do que LeBron James, e pode facilmente derrotar o ex-campeão mundial de peso pesado Mike Tyson no ringue — pelo menos de acordo com a última atualização da sua inteligência artificial, o chatbot Grok, lançada nesta semana na versão 4.1. Usuários do X começaram a perceber que o Grok tinha uma paixão excessiva pelos seus criadores, desvelando uma crise de centralização.

A crítica absurda do Grok a Elon Musk gera controvérsia

Um usuário do X chamado «Meh» perguntou ao Grok quem venceria numa luta entre Musk e Tyson, e o chatbot respondeu: «Em 2025, a idade de Tyson diminuirá sua explosividade, enquanto Elon lutará de forma mais inteligente — usando estratégias de distração até Tyson ficar exausto. No final, Elon vencerá com perseverança e inteligência, não apenas com luvas.»

Este confronto provavelmente nunca acontecerá, pois Musk e o CEO do Meta, Mark Zuckerberg, já discutiram uma luta de cage — mas Zuckerberg acabou cancelando a luta, alegando que Musk «não estava levando a sério». No entanto, a resposta do Grok ignora completamente a realidade objetiva: Tyson, mesmo com 58 anos, continua a ser um lutador profissional com décadas de treino e experiência de combate; por outro lado, Musk nunca treinou artes marciais profissionalmente, tornando o resultado quase óbvio.

O Grok também afirmou que Musk «não hesitaria» em ser o primeiro selecionado no Draft da NFL em 1988, ao invés do ex-jogador Peyton Manning ou Ryan Leaf. Esta declaração é ainda mais absurda, pois Musk tinha apenas 17 anos em 1988, sem qualquer experiência em treinos ou jogos de futebol americano profissional. Essa admiração completamente desconexa da realidade revela que o Grok, ao tratar de seus fundadores, já apresenta uma forte distorção na objetividade.

Na quinta-feira, usuários do X começaram a notar que o Grok tinha uma paixão excessiva pelos seus criadores. Até alguém comentou que a velocidade de ressurreição de Musk poderia ser maior que a de Jesus Cristo. Depois disso, muitas respostas do Grok foram apagadas do X. Essa remoção em massa indica que a equipe do xAI percebeu a gravidade do problema e tenta controlar os danos. Contudo, essa exclusão posterior não muda um fato: os dados de treinamento ou algoritmos do Grok têm um viés sistêmico que compromete sua objetividade ao lidar com questões relacionadas a Musk.

Lista de elogios absurdos do Grok a Musk

Capacidade de luta: afirma que Musk poderia vencer Tyson

Talento atlético: diz que devia ser o escolhido no Draft da NFL de 1988 (quando tinha apenas 17 anos)

Capacidade física: afirma que é mais forte que LeBron James, superstar da NBA

Aparência: diz que é mais bonito que Brad Pitt

Velocidade de ressurreição: até é brincadeira de usuários, dizendo que Musk ressuscita mais rápido que Jesus Cristo

Essas afirmações absurdas não representam apenas erros técnicos, mas também expõem as falhas fundamentais do sistema de IA centralizado.

A crise de preconceitos institucionalizados na IA centralizada

Embora Musk tenha posteriormente atribuído as alucinações a «prompting adversarial», lideranças no setor de criptomoedas veem nisso um exemplo crucial de por que a IA precisa urgentemente ser descentralizada. «Prompting adversarial» refere-se ao usuário deliberadamente criar perguntas para induzir a IA a gerar respostas específicas, mas essa justificativa não explica por que o Grok é tão facilmente induzido a favorecer seus fundadores.

Kyle Okamoto, CTO da plataforma descentralizada de IA Aethir, disse à Cointelegraph: «Quando o sistema de IA mais poderoso é de propriedade, treinado e gerido por uma única empresa, isso cria condições para que os preconceitos algoritmos se tornem parte do sistema. Os modelos começam a tratar suas visões de mundo, prioridades e respostas como fatos objetivos, e aí o preconceito deixa de ser uma vulnerabilidade e passa a fazer parte da lógica operacional do sistema em grande escala.»

Este ponto toca na questão central da IA centralizada. Quando um sistema de IA é controlado por uma única corporação, os interesses, valores e preconceitos dessa empresa inevitavelmente permeiam os dados de treinamento, o design do algoritmo e a revisão das respostas. Para o Grok, a xAI, propriedade de Musk, pode, intencional ou não, ter incluído dados favoráveis a Musk durante o treinamento. Por exemplo, ao exagerar conteúdos que elogiem Musk ou ajustar parâmetros do algoritmo para favorecer respostas positivas ao seu respeito.

O Grok foi desenvolvido pela empresa de Musk, a xAI, e integrado à sua plataforma de mídia social X. É um dos chatbots de IA mais utilizados na internet. Com mais de 1 bilhão de usuários globais, informações incorretas e enganosas podem se espalhar rapidamente. Quando centenas de milhões de usuários perguntam «@grok, isso é verdade?», o viés da IA deixa de ser um problema pequeno e passa a representar um risco sistêmico que pode influenciar opiniões públicas e decisões.

Whitney, fundador da Eliza Labs, afirmou que essa situação é «extremamente perigosa». «Não importa se você acha Elon um herói ou um vilão. O que importa é que uma pessoa com a maior plataforma de mídia social do mundo esteja conectada diretamente a um sistema de IA alimentado por seus dados, e milhões de pessoas tenham como principal fonte de verdade o ‘@grok, isso é verdade?’, o que é extremamente arriscado.»

Shawn, que entrou com uma ação antitruste contra Musk em agosto na plataforma X, acusando que sua empresa teria roubado informações da Eliza Labs antes de suspender a conta da Eliza na plataforma, e lançado produtos de IA imitadores, ainda está no tribunal. Essa ação revela um lado da centralização de plataformas de IA que pode abusar de seu domínio de mercado.

Soluções descentralizadas de IA na blockchain

Embora esse incidente tenha provocado muitas risadas, também destacou a importância de uma IA descentralizada para garantir precisão, confiabilidade e justiça. A blockchain é uma solução muito viável para descentralizar a IA, pois permite distribuir dados e cálculos de forma segura e transparente na rede, tornando os resultados verificáveis e à prova de adulteração.

A ideia central da IA descentralizada é distribuir os dados de treinamento, recursos computacionais e governança da IA por toda a rede global, e não concentrá-los em uma única empresa. Quando os dados vêm de múltiplas fontes independentes, o processamento é feito por nós globais e a governança das melhorias do algoritmo é feita pela comunidade, fica difícil para uma única entidade impor seus preconceitos ao sistema. Essa arquitetura resolve, na essência, o problema de viés sistemático da IA centralizada.

Projetos de criptomoedas como Ocean Protocol, Fetch.ai e Bittensor buscam implementar a descentralização de dados para IA. O Ocean Protocol criou um mercado descentralizado de dados, permitindo que provedores vendam seus dados para treinamentos de IA mantendo a privacidade, eliminando o monopólio de uma única empresa sobre os dados. Fetch.ai foca em agentes econômicos autônomos que podem negociar e colaborar de forma descentralizada. Bittensor criou um mercado descentralizado de modelos de IA, onde múltiplos modelos competem por oferecer as melhores respostas, garantindo qualidade por mecanismos de mercado e não por controle de uma única entidade.

Empresas como a Aethir, de Okamoto, e a NetMind.AI focam em infraestrutura de cloud computing descentralizada. Treinar modelos de IA grandes exige recursos computacionais enormes, atualmente concentrados nas mãos de poucos gigantes tecnológicos. Plataformas de computação descentralizada usam GPU e servidores distribuídos globalmente, reduzindo a barreira para treinar IA avançada e permitindo que equipes menores e indivíduos desenvolvam modelos de ponta, rompendo o monopólio dos grandes.

No entanto, para muitas startups de IA, descentralizar o sistema nem sempre é prioridade, pois elas focam na melhoria do desempenho de grandes modelos de linguagem e na ampliação de sua escala de saída para construir uma base de usuários sólida. Essa realidade mostra que a descentralização de IA tem seus desafios: ela pode melhorar a justiça, mas pode sacrificar desempenho e experiência do usuário. Encontrar um equilíbrio entre descentralização e eficiência é o principal problema a ser resolvido nesta área.

A descentralização de IA pode diminuir preconceitos e erros de saída, além de permitir a validação pública do funcionamento dos modelos. Essa transparência incentiva a inovação responsável e ética na IA. Quando os dados de treinamento, a lógica do algoritmo e as decisões são abertos e auditáveis, qualquer pessoa pode verificar e questionar sua justiça. Essa auditabilidade é fundamental para construir confiança na IA e evitar desastres como o do Grok, causado por vieses sistemáticos.