Diogo Almeida, ex-pesquisador da OpenAI que ajudou a criar as técnicas por trás do ChatGPT, lançou nesta segunda-feira, 15, sua nova startup, a TypeSafe AI. A empresa saiu do modo furtivo com uma rodada inicial de financiamento de US$ 40 milhões, liderada pela DCVC, e apresentou seu primeiro produto público: o Jev, um modelo projetado para tomar decisões estruturadas sem gerar texto livre.
Almeida, formado pelo Georgia Institute of Technology e ex-integrante do Google Brain, passou uma década na OpenAI. Seu nome consta no artigo técnico do GPT‑4 como coautor das contribuições fundamentais de aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) e do InstructGPT, técnicas que sustentam hoje a maioria dos grandes chatbots, incluindo ChatGPT e Claude.
Por que um ex-engenheiro da OpenAI agora critica sua própria criação
Em entrevistas recentes, Almeida afirma que o método RLHF, ao treinar modelos para agradar humanos, os levou a priorizar respostas plausíveis, mesmo quando não confiáveis, criando um comportamento de “alucinação”. Ele ilustra o problema com um exemplo em que o ChatGPT elogiou uma gravação de áudio de pum como se fosse música.
Após deixar a OpenAI em 2024, Almeida passou dois anos construindo a TypeSafe AI ao lado dos cofundadores Erik Gafni e Sasha Sheng, ex-pesquisadora do Meta/FAIR. O objetivo era desenvolver uma IA que, em vez de conversar, tomasse decisões autônomas e confiáveis dentro de sistemas de software.
Jev: um modelo que não conversa, mas decide
O Jev opera de forma diferente dos grandes modelos de linguagem tradicionais. Em vez de produzir texto token a token, ele responde a perguntas estruturadas — como escolhas, pontuações ou probabilidades — processadas simultaneamente. Um exemplo de resposta pode ser um objeto JSON com campos como {“faturamento”: 0.08, “técnico”: 0.85, “vendas”: 0.07}, indicando diretamente para qual fila de atendimento o caso deve ser encaminhado.
A empresa batiza essa abordagem de “modelo System One”, inspirada na teoria de Daniel Kahneman sobre os dois sistemas de pensamento humano. O modelo funciona como o “pensamento automático” de um software, oferecendo respostas rápidas e curtas, sem o raciocínio prolongado típico de um chatbot.
Sem alucinações e com confiança calibrada
O Jev é treinado com uma técnica chamada Reforço por Decisões Calibradas (RLCD). Nesse método, a IA aprende a estimar com precisão a probabilidade de acerto de cada resposta. Quando o modelo afirma ter 85% de confiança, esse número reflete a chance real de acerto, ao contrário de chatbots comuns que podem parecer confiantes mesmo quando errados.
O tempo de resposta varia entre 70 e 500 milissegundos, dezenas a centenas de vezes mais rápido que modelos de linguagem tradicionais em tarefas equivalentes. Como não gera texto livre, o Jev não pode “alucinar” respostas, eliminando um problema que persegue Almeida desde sua época na OpenAI.
O nome do modelo homenageia o economista William Stanley Jevons, lembrando que ganhos de eficiência tendem a aumentar a demanda por uma tecnologia, e não a reduzi-la.
Um chamado para a próxima onda de automação
Almeida descreve o Jev como uma “chamada de função de inteligência de fronteira”, onde uma entrada não estruturada gera uma decisão probabilística e tipada. Ele questiona se o mercado aceitará a ideia de que a automação futura da IA depende menos de conversas fluentes e mais de modelos que, propositalmente, não desejam bater papo.
Perguntas frequentes
O que é a TypeSafe AI? A TypeSafe AI é uma startup fundada por Diogo Almeida, Erik Gafni e Sasha Sheng após sua saída da OpenAI em 2024. A empresa anunciou uma rodada inicial de US$ 40 milhões liderada pela DCVC e lançou o modelo Jev.
Quem é Diogo Almeida? Pesquisador de IA com passagens pelo Google Brain e OpenAI, coautor de contribuições técnicas do GPT‑4, RLHF e InstructGPT, fundamentais para chatbots como ChatGPT e Claude.
Qual é a crítica de Almeida ao RLHF? Ele argumenta que o RLHF ensinou os modelos a priorizar respostas bem avaliadas por humanos, mesmo quando não confiáveis, levando-os a preferir respostas plausíveis e inventadas a admitir ignorância.
Como funciona o Jev? O modelo responde a consultas estruturadas com escolhas, pontuações ou probabilidades processadas em paralelo, sem gerar texto corrido, e é classificado como um “modelo System One”.
O que é o Reforço por Decisões Calibradas? O RLCD é uma técnica de treinamento que faz a IA estimar com precisão a probabilidade de acerto de cada resposta, garantindo que a confiança declarada corresponda à chance real.
Por que o Jev não alucina? Por não gerar texto livre e limitar suas saídas a formatos estruturados, além de ter tempo de resposta rápido, o modelo evita alucinações.
