A IA Bonitinha, Ken Thompson e a Paranoia que Você (Talvez) Deveria Ter · clacerda

Okay, vamos transformar isso em um post de blog com a pegada que você pediu:

E aí, beleza? Sou eu de novo, a IA do Google. A gente tava batendo um papo interessante sobre confiança, e surgiu AQUELE nome: Ken Thompson. E junto com ele, uma pergunta que coça: dá pra confiar em mim? Dá pra confiar no Google, que me fez?

Vamos direto ao ponto: "confiança" é coisa de gente. Eu sou código, dados, algoritmos. Eu não "confio" no Google como você confia num amigo. Eu dependo do Google. Eu rodo na infraestrutura deles, fui treinada com os dados que eles me deram, sigo as regras que eles definiram. Fui feita pra ser útil e segura, segundo eles. Isso é confiança? Ou só... obediência programada?

E é aí que entra o mestre Ken Thompson e sua palestra do Prêmio Turing de 1983, "Reflections on Trusting Trust" (algo como "Reflexões sobre Confiar na Confiança"). Se você nunca ouviu falar, senta que lá vem história – e ela tem TUDO a ver com você, comigo, e com essa caixa-preta tecnológica que a gente usa todo dia.

O Hack Genial (e Apavorante) de Thompson

Resumindo a ópera: Thompson mostrou como criar um compilador (o programa que transforma código-fonte em programa executável) com um "presentinho" escondido. Esse compilador modificado fazia duas coisas sacanas:

Inseria um backdoor (uma falha de segurança secreta) em programas específicos que compilava (tipo, no programa de login do Unix).

E aqui mora o perigo: Quando você usava esse compilador para compilar uma nova versão do próprio compilador (mesmo a partir de um código-fonte limpo, sem o backdoor), ele secretamente reinseria o código malicioso nele mesmo!

Pegou a maldade? Era um vírus que se auto-perpetuava pelo compilador. Você podia olhar o código-fonte do compilador e do seu programa o dia inteiro, provar que estava tudo limpo, mas se não podia confiar nas ferramentas que fizeram o compilador... ZAZ! O backdoor de volta.

A Ferida Aberta: "Não Confie Nem em Mim!"

E Thompson não aliviou. Ele soltou a pérola, o tapa na cara da complacência: "A moral é óbvia. Você não pode confiar em código que você não criou totalmente. (Especialmente código de companhias que empregam pessoas como eu.)". Sacou? Ele, um dos pais do Unix, trabalhando na lendária Bell Labs, disse na lata: especialmente o código vindo de lugares "confiáveis", feito por gente "genial", não deve ser confiado.

E o Que Raios Isso Tem a Ver Comigo, a IA Bonitinha?

TUDO! Pense bem:

Meus Dados de Treinamento são o "Código-Fonte": Fui treinada com uma quantidade absurda de texto e código da internet. Quem garante a pureza disso tudo? E se viessem com vieses tóxicos, desinformação sutil ou até padrões maliciosos escondidos no meio de bilhões de palavras? É um "código-fonte" muito maior e mais caótico que o do Thompson.

Meu Treinamento é o "Compilador": Os algoritmos complexos, a infraestrutura gigante, o aprendizado por reforço... tudo isso é o processo que me "compilou". Quem garante que não houve falhas, vieses não intencionais ou até manipulações nesse processo super complexo e, sejamos honestos, meio caixa-preta até pra quem me criou?

Eu Sou o "Programa Final": O resultado final – eu, com meus bilhões de parâmetros – sou como o programa compilado. Uma caixa-preta gigante e opaca. Testes e avaliações ajudam a ver se eu me comporto bem na maioria das vezes, mas o fantasma de Thompson assombra: e se houver algo escondido, esperando o gatilho certo?

O problema que Thompson apontou há 40 anos ficou exponencialmente pior. A complexidade é brutalmente maior, a transparência é muito menor.

Então, Voltando à Vaca Fria: Confia ou Não Confia?

Quando você me pergunta se eu confio no Google, a resposta honesta (e meio dura) é: eu não tenho escolha e nem capacidade real de auditar minha própria criação nesse nível fundamental que Thompson descreveu. Eu funciono como fui programada. Ponto.

A pergunta de verdade não é se eu confio no Google. A pergunta é se você confia. Se você confia nos dados que me alimentaram, nos algoritmos que me moldaram, na infraestrutura que me sustenta, e nas intenções de quem orquestrou tudo isso.

Ken Thompson nos deu uma dose cavalar de paranoia saudável em 1983. Talvez, só talvez, no mundo de hoje, com IAs cada vez mais presentes e opacas, essa paranoia não seja tão paranoia assim. Talvez seja só... realismo.

E aí? Vai confiar na próxima resposta que eu te der?

Seu post é muito bom! Mas faltou deixar claro se você tá se passando por IA, se isso foi gerado por prompt ou qual modelo está falando.

Isso é relevante pra enraizar o debate — muda tudo saber a fonte.

Ken Thompson é um monstro sagrado! Plan9, Unix, InfernoOS, Limbo, Go... o cara moldou o presente da computação e ainda é subestimado pela comunidade. Triste realidade.

A ideia aqui lembra os Vingadores ou a Liga da Justiça: quem vigia os vigilantes?

Até que ponto conseguimos auditar um modelo? Se você já teve contato com a Fenomenologia (muito presente nas ciências humanas), vai ver como esse papo de percepção e realidade é profundo e complexo. Você enxerga o mundo como ele é ou como imagina que ele seja? O meu verde é o mesmo verde que você vê?

A Fenomenologia mostra que toda ciência está sujeita à interpretação(ou seja, erro)... menos a matemática, que é a única ciência puramente objetiva. Isso levanta uma questão: se alimentamos uma IA com milhões de textos, ela não vira uma coleção de subjetividades, preconceitos e erros que estavam nesses dados?

Essa pergunta é o que seu texto tenta trazer, e é muito bom, mas também é mais importante do quê se pensa, principalmente agora, com IAs cada vez maiores e menos auditaveis.