GPT-5: Promessa de PhD para a produtividade ou hype com falhas? | Análise completa

Introdução

A comparação entre GPT-4 e o suposto GPT-5, feita pelo CEO da OpenAI, criou um enorme ruído sobre o que esperar da nova geração de IA. Enquanto alguns lugares celebram avanços próximos de um profissional de nível PhD, relatos de falhas, erros de apresentação e problemas de entrega mostraram que o salto nem sempre é tão claro assim na prática. Este artigo faz um panorama objetivo sobre o que foi apresentado, o que de fato funcionou, onde houve tropeços e o que isso significa para quem usa IA no dia a dia, especialmente para programação, código e áreas técnicas.

Resumo

O vídeo analisa a promessa de avanço entre GPT-4 e GPT-5, com foco nas expectativas criadas pela comunicação oficial. O apresentador compara o desempenho esperado (um “profissional PhD”) com a realidade observada, destacando falhas famosas em exemplos de uso, como a contagem de letras na palavra blueberries, além de relatos no Reddit sobre limitações do GPT-5. O texto também aborda problemas de implementação interna, como o roteador interno que direcionava prompts para a ramificação de modelos errada, e uma gaf que foi corrigida. Em termos de desempenho, são discutidos números de benchmarks que mostravam um salto expressivo do O3 para o GPT-5, seguido por ajustes que revelaram que a melhoria real é mais contida do que o gráfico inicial sugeria. Por fim, o artigo ressalta o caráter multiplicador da IA: o impacto real depende do nível de habilidade do usuário, com ganhos potencialmente maiores para quem já domina programação, além de mencionar reduções de alucinações, melhorias em busca e custos de API mais baixos.

Opinião e Análise

Sem opiniões explícitas no vídeo.

Insights e Pontos Fortes

• O hype em torno do GPT-5 e a tendência de comparar IA com diferentes níveis de profissionalismo ajudam a entender expectativas realistas versus promessas.
• A importância de benchmarks e de verificações visuais no gráfico para evitar leituras equivocadas de desempenho.
• A discussão sobre a redução de alucinações (de ~20–22% para 4,8%) mostra o quanto melhorias técnicas e de tooling contam para a confiabilidade.
• O papel das ferramentas de suporte (busca na internet, retrieved inputs) como parte do ecossistema que torna o modelo mais útil no mundo real.
• A observação de que a IA funciona como multiplicador — seu real impacto depende do nível de habilidade do usuário, especialmente em áreas como programação e engenharia de software.