A inteligência artificial pode passar em exames e escrever redações, mas dê a ela um teste psicológico clássico de foco e ela rapidamente se desfaz. Um novo estudo do PNAS Nexus mostra que os principais modelos de IA — incluindo GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet e Gemini 2.5 — têm dificuldade em manter a atenção à medida que as tarefas ficam mais longas, uma fraqueza que traz lições importantes para a cognição humana.
A Pesquisa
Pesquisadores liderados por Suketu Patel submeteram vários grandes modelos de linguagem (LLMs) ao teste de Stroop, um conhecido teste psicológico. Neste teste, palavras de cores aparecem em tinta colorida, e os participantes devem nomear a cor da tinta em vez de ler a palavra. Por exemplo, a palavra "vermelho" impressa em tinta azul exige suprimir o hábito automático de leitura. Quando receberam listas curtas de cinco palavras, os modelos de IA tiveram bom desempenho, com o GPT-4o alcançando 91% de precisão. Mas à medida que as listas cresciam, o desempenho despencava. Com dez palavras, a precisão do GPT-4o caiu para 57%; com quarenta palavras, caiu para apenas 15%. O Claude 3.5 Sonnet manteve desempenho estável até vinte palavras, depois despencou para 24% de precisão com quarenta palavras. Os pesquisadores observaram padrões semelhantes no GPT-5, Claude Opus 4.1 e Gemini 2.5. Quando palavras combinadas e não combinadas apareciam juntas, a precisão para itens não combinados caiu para quase zero. Os modelos passaram cada vez mais a ler as palavras em vez de nomear a cor da tinta, revelando uma incapacidade de sustentar o objetivo instruído.
Por Que Isso Importa
Este estudo destaca uma diferença crucial entre a atenção humana e a das máquinas. Os humanos também lutam com o teste de Stroop — ler é mais automático do que nomear cores — mas a maioria das pessoas mantém um desempenho estável mesmo com listas longas. A queda drástica na precisão da IA sugere que os LLMs atuais carecem de controle executivo robusto, o conjunto de processos mentais que nos ajudam a regular a atenção e resistir a distrações. Ao contrário dos cérebros biológicos, esses modelos não têm mecanismo para manter o foco ao longo de sequências extensas. Para quem se interessa por habilidades cognitivas, isso ressalta o valor da flexibilidade da atenção humana. Embora a IA possa processar vastas informações, ela não consegue igualar nossa capacidade de manter um único objetivo em mente e filtrar sinais concorrentes.
O Que Você Pode Fazer
Para proteger sua própria atenção, pratique o monotarefa. Engaje-se regularmente em atividades que exijam foco sustentado, como ler um livro sem interrupções ou completar quebra-cabeças como o próprio teste de Stroop. Fazer isso fortalece seu controle executivo e mantém sua mente afiada.
Fonte: ScienceDaily Mind & Brain
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