Todas as IAs modernas falham em um novo teste complexo de inteligência geral — e os humanos não foram tão perfeitos

Um novo teste para avaliar a inteligência geral de modelos de inteligência artificial, chamado ARC-AGI-2, confundiu a maioria dos modelos de IA. De acordo com o ranking, modelos de raciocínio como o o1-pro da OpenAI e o R1 da DeepSeek pontuaram entre 1% e 1,3%. Modelos sem raciocínio lógico, incluindo GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet e Gemini 2.0 Flash, pontuaram menos de 1%.

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A Arc Prize Foundation, uma organização sem fins lucrativos cofundada pelo renomado pesquisador de IA François Chollet, anunciou em seu blog que criou um novo teste mais avançado para medir a inteligência geral dos principais modelos de IA.

O teste ARC-AGI-2 é uma série de quebra-cabeças em que a IA deve reconhecer padrões visuais analisando quadrados coloridos e, com base nisso, construir a continuação correta do padrão. O teste é projetado especificamente para que os modelos não possam confiar em experiências passadas e sejam forçados a se adaptar a novos desafios.

A Arc Prize Foundation também realizou testes com mais de 400 pessoas. Em média, os sujeitos do teste responderam corretamente a 60% das questões. Isso supera significativamente todas as IAs testadas, ao mesmo tempo em que destaca a lacuna entre as capacidades atuais da IA ​​e a inteligência humana na resolução de problemas que exigem adaptação e compreensão de novos conceitos.

Chollet disse que o ARC-AGI-2 é uma medida mais precisa da inteligência real dos modelos de IA do que a versão anterior do teste, o ARC-AGI-1. Além disso, o ARC-AGI-2 elimina a possibilidade de resolver problemas pelo “método da força bruta”, ou seja, usando enorme poder computacional para tentar todas as opções possíveis, o que ocorreu no teste ARC-AGI-1 e foi reconhecido como uma séria desvantagem.

Para corrigir as imprecisões do primeiro teste, o ARC-AGI-2 introduziu uma métrica de desempenho que forçou a IA a interpretar padrões rapidamente, em vez de depender da memorização. O cofundador da Arc Prize Foundation, Greg Kamradt, observou que “inteligência não se refere apenas à capacidade de resolver problemas ou alcançar altos resultados, mas também à eficiência com que essas capacidades são adquiridas e implantadas”.

O ARC-AGI-1 permaneceu como a métrica líder por cerca de cinco anos até que a OpenAI lançou seu modelo de raciocínio avançado o3 em dezembro de 2024. Este modelo superou todos os outros modelos de IA e até mesmo igualou o desempenho humano nos testes ARC-AGI-1. Entretanto, como observado, essas conquistas foram alcançadas a um custo computacional significativo.

O desenvolvimento do novo teste ocorre em um momento em que crescem as preocupações no setor sobre a falta de critérios objetivos para avaliar a inteligência artificial. Em resposta, a Arc Prize Foundation anunciou a competição Arc Prize 2025, desafiando os desenvolvedores a atingir 85% de precisão no ARC-AGI-2 gastando não mais do que US$ 0,42 em esforço computacional por problema.