O mais recente modelo de IA do Google, Gemini 3, está nas manchetes com pontuações de benchmark que sugerem avanços significativos nas capacidades de inteligência artificial. Embora estes resultados possam reforçar temporariamente a confiança no campo, o desempenho e a fiabilidade no mundo real continuam a ser questões cruciais.
Pontuações de benchmark e suas limitações
O Google afirma que o Gemini 3 exibe “raciocínio de nível de doutorado”, citando seu desempenho em testes como o Último Exame da Humanidade – uma avaliação rigorosa do conhecimento de nível de pós-graduação em matemática, ciências e humanidades. O modelo pontuou 37,5%, superando o GPT-5 da OpenAI (26,5%). No entanto, os especialistas alertam contra a interpretação exagerada dessas pontuações. Luc Rocher, da Universidade de Oxford, observa que melhorar de 80% para 90% num benchmark não significa necessariamente um salto significativo na capacidade de raciocínio genuína.
Os testes de referência, muitas vezes baseados em formatos de múltipla escolha ou de resposta única, podem não refletir com precisão as habilidades de resolução de problemas do mundo real. Rocher ressalta que médicos e advogados não avaliam clientes com questões de múltipla escolha; sua experiência requer uma avaliação diferenciada. Há também a preocupação de que os modelos possam estar “trapaceando” simplesmente regurgitando informações de seus dados de treinamento.
Alucinações e preocupações com confiabilidade
Apesar dos avanços nas métricas de desempenho, o Gemini 3 continua a apresentar uma falha preocupante, comum a grandes modelos de linguagem: imprecisões factuais e alucinações. O Google reconhece isso, afirmando que o modelo ainda produzirá informações falsas ou enganosas a taxas comparáveis a outros sistemas líderes de IA. Isto é particularmente preocupante porque um único erro significativo pode minar a confiança na tecnologia. Artur d’Avila Garcez, da City St George’s, Universidade de Londres, sublinha que a fiabilidade é fundamental – uma alucinação catastrófica pode minar todo o sistema.
Aplicações do mundo real e perspectivas futuras
O Google posiciona o Gemini 3 como uma melhoria para tarefas como desenvolvimento de software, organização de e-mail e análise de documentos. A empresa também planeja aprimorar a Pesquisa Google com gráficos e simulações geradas por IA. No entanto, os ganhos mais significativos podem residir na codificação de agentes – o uso de IA para escrever código de forma autônoma. Adam Mahdi, da Universidade de Oxford, sugere que o Gemini 3 Pro se destacará em fluxos de trabalho complexos, em vez de tarefas de conversação cotidianas.
O feedback inicial do usuário destaca elogios às habilidades de codificação e raciocínio do Gemini 3, bem como relatos de falhas em testes simples de raciocínio visual. O verdadeiro teste será a eficácia com que as pessoas integram o modelo nos seus fluxos de trabalho e se a sua fiabilidade justifica os enormes investimentos na infraestrutura de IA.
A medida definitiva do sucesso do Gemini 3 e de modelos de IA semelhantes não são apenas pontuações de benchmark, mas seu valor prático e confiabilidade em aplicações do mundo real.
A corrida armamentista da IA continua, mas até que as alucinações sejam abordadas de forma confiável, a promessa de sistemas verdadeiramente inteligentes permanece por cumprir.
