Gettier e o Dilema da Inteligência Artificial
Se uma IA "sabe" algo, é realmente conhecimento?
Apresentador:
Olá, pessoal! Obrigado por estarem aqui. Vamos direto ao ponto:
Quando uma inteligência artificial, especialmente as que chamamos de LLMs, nos dá uma resposta correta, ela realmente "sabe" aquilo, ou está apenas processando informações? E o que são essas "LLMs" que tanto ouvimos falar?
Apresentador:
Ótima questão! Mas afinal, o que são essas LLMs que tanto ouvimos falar?
Resposta (LLM):
LLMs (Large Language Models), ou Grandes Modelos de Linguagem, são inteligências artificiais treinadas com bilhões de palavras. Elas aprendem padrões estatísticos da linguagem e, com isso, conseguem prever qual é a próxima palavra mais provável em um texto.
Pense nelas como um super "completar frase" – só que muito, muito poderoso. Elas não "entendem" o significado, mas são mestres em combinar palavras de forma coerente e contextualmente relevante.
Essa capacidade impressionante nos leva a uma questão filosóficamente fundamental: Se uma IA "sabe" algo, é realmente conhecimento?
Texto
Padrões
Resposta
Apresentador:
Ok, mas então... o que é "conhecer" algo? Como a filosofia tradicional entende isso?
Resposta (LLM):
Desde Platão, a definição clássica de conhecimento é crença verdadeira justificada (CVJ):
Você acredita
É verdadeiro
Tem justificação
Definição Tradicional de Conhecimento
Tradicionalmente, conhecimento é definido como crença verdadeira justificada (CVJ). Segundo Gettier (1963), isso significa que para "S saber P":
P deve ser verdadeiro
A proposição precisa corresponder à realidade
S deve acreditar em P
O sujeito precisa ter a crença na proposição
S deve ter justificação
Deve haver razões adequadas para a crença
O Problema de Gettier:
Em 1963, Edmund Gettier mostrou que CVJ não é suficiente! É possível ter uma crença verdadeira e justificada que, intuitivamente, não é conhecimento devido à "sorte epistêmica".
Smith vê provas sobre Jones
"Quem conseguir o emprego tem 10 moedas"
Smith consegue por coincidência!
Exemplo clássico:
Smith vê provas de que Jones vai conseguir o emprego e tem 10 moedas. Então conclui: "O homem que vai conseguir o emprego tem 10 moedas no bolso."
Mas quem consegue o emprego é o próprio Smith, que – por coincidência – também tem 10 moedas! A crença era verdadeira e justificada, mas a verdade veio por acaso.
Apresentador:
Se a sorte pode invalidar o conhecimento humano, o que dizer das LLMs? Será que as respostas certas delas são apenas "acertos por sorte"?
Resposta (LLM):
Sim! Em um sentido crítico, podemos argumentar que muitas respostas das LLMs se assemelham a "casos Gettier" digitais. As LLMs não "entendem" ou "sabem" no sentido humano.
Elas operam com modelos probabilísticos e geram a resposta mais provável com base em padrões estatísticos vastíssimos. Essa "justificação" é, em sua essência, a saída mais provável de um processo estatístico.
Apresentador:
Como exatamente uma LLM funciona? Vamos ver o processo por trás dessas "previsões probabilísticas".
Processo de uma LLM: "O céu está" → ?
Input
Tokens
Vetores
Atenção
Probabilidade
Resultado:
Ciclo de previsão baseado em padrões estatísticos - sem "entendimento" consciente, apenas manipulação probabilística!
Analisando a Semelhança:
Justificação = Probabilidade
Sem compreensão conceitual
Acerto = Acaso sofisticado
Exemplo Gettier de LLM (Hipotético):
Você pergunta: "Qual é o próximo eclipse solar visível no Brasil?"
LLM responde: "O próximo eclipse solar total visível no Brasil será em 12 de agosto de 2045."
Ela acertou, mas não porque "sabe". A frase apareceu milhões de vezes nos dados. Se os dados tivessem a informação errada mais frequentemente, ela diria a errada. Ela não verifica – só repete o mais provável.
Apresentador:
Essa perspectiva das LLMs nos leva a um debate fundamental: a justificativa do conhecimento precisa estar "na cabeça" da IA? Ou basta que o processo funcione de forma confiável?
Interno
Externo
Resposta (LLM):
Internalistas
A justificação precisa ser acessível à consciência. Para uma LLM sem "mente" consciente, isso é um desafio.
Externalistas (e os confiabilistas)
Basta que o processo seja confiável. Se os algoritmos da LLM são confiáveis, ela estaria mais próxima do conhecimento.
Mas o problema de Gettier ainda persiste: mesmo com um processo "confiável", a verdade pode ser acidental!
Apresentador (Final):
Então, qual a grande lição que o problema de Gettier e as LLMs nos deixam sobre a natureza do conhecimento?
Resposta Final:
A IA nos força a pensar: o que nos torna verdadeiros conhecedores? Talvez não seja apenas dar a resposta certa ou ser estatisticamente preciso.
O conhecimento humano parece envolver uma compreensão, uma reflexão e uma justificação com consciência, que vai além da mera predição probabilística.
E isso, por enquanto, ainda é algo distintamente humano.
