‘Estamos ainda na era do rádio dos agentes de ia’

Entrevista
Peter Steinberger é um dos rostos mais conhecidos da atual fase da OpenAI. Nos últimos seis meses, a vida do programador austríaco entrou no "modo turbo": viralizou com o agente de inteligência artificial (IA) OpenClaw, brigou com a Anthropic, foi disputado pelos titãs do Vale do Silício Mark Zuckerberg e Sam Altman, ingressou na OpenAI e ajudou a tornar o Codex um rival duríssimo do Claude Code na disputa pela preferência dos programadores. De quebra, viu surgir o Moltbook, a rede social das IAs criada a partir do OpenClaw que ele chama de "ápice do lixo de IA".
Quando o engenheiro de software desembarcou no time técnico da criadora do ChatGPT, a empresa também vivia um momento turbulento, com troca de líderes, dificuldade de atingir metas de receita e usuários e perda da liderança da corrida da IA. Em entrevista ao GLOBO, Steinberger avalia que faltava foco à OpenAI. Nos últimos meses, a empresa reduziu projetos e viu o setor corporativo se tornar sua principal fonte de receita, ainda que os surpreendentes avanços dos chineses e os incidentes de cibersegurança não tenham dado trégua. Ele vê a empresa começando a se mover na direção de tecnologias open source (de código aberto), que prevalece na China.
Você chegou à OpenAI em um momento tenso. O que mudou?
Eu diria que o foco. Em fevereiro, eu sentia que estávamos fazendo coisas demais. Todas eram empolgantes, mas exigiam muito pensamento e esforço. Tínhamos o Sora (aplicativo de geração de vídeos com IA), o nosso próprio navegador e projetos interessantes demais, mas muita coisa boa aconteceu quando dissemos: "Isso é ótimo, mas como nos aproxima da nossa missão?". E tomamos decisões difíceis.
Nas conversas com Zuckerberg (líder da Meta) e Altman (CEO da OpenAI), o que o fez escolher a empresa do ChatGPT?
Não foi uma decisão fácil, porque tenho admiração pelas duas empresas. Passei uma semana em cada uma, conversando e tentando entender para onde as coisas estavam indo e o que elas estavam construindo. No fim, foi uma decisão baseada em instinto. Onde consigo me imaginar tendo mais impacto? O que está mais alinhado aos meus valores? Tive respostas melhores na OpenAI.
Você trabalhou em um dos projetos abertos mais conhecidos (OpenClaw) e está na OpenAI, uma das empresas mais fechadas do mundo. O que mudou na sua visão sobre ‘open source’ e modelos fechados?
Vejo a OpenAI caminhando na direção de ser aberta. Minha presença facilitou para que outras pessoas tivessem menos processos para contribuir com o open source. Ainda desenvolvemos o harness do Codex de forma aberta. Se você comparar com outros laboratórios (de IA ) de ponta, nem todos fazem isso. E a OpenAI não apenas permite isso, como também me apoia em levar o OpenClaw adiante de forma aberta, tanto com tokens quanto apoiando a fundação que criei. Não diria que é a empresa mais fechada. Há um espectro, e certamente estamos caminhando na direção certa.
Na sua opinião, qual é a principal vantagem do modelo fechado que defensores do ‘open source’ subestimam? E vice-versa?
Com modelos, você sempre precisa ter cuidado. Há pouquíssimos modelos realmente open source. A maioria são open weights (pesos abertos). Sempre penso nisso mais ou menos como quando a gente baixa um arquivo .exe no Windows e pensa: "É um binário aberto." Você pode olhar para o código, mas não sabe o que cada um daqueles zeros e uns significa. É parecido com quando você baixa um modelo (de IA) aberto. As pessoas frequentemente esquecem que, à medida que nossos modelos ficam cada vez maiores, o desafio passa a ser servi-los de maneira eficiente. A OpenAI tem cerca de 1 bilhão de usuários, e precisamos passar muito tempo pensando em como projetar uma IA que consiga fazer muita coisa por token, que não passe 1 milhão de etapas raciocinando antes de produzir alguma coisa. Estamos liderando nisso. A OpenAI entende que os dois lados são importantes. Também conseguimos reduzir nossos preços.
Em que medida os modelos chineses estão mudando o que você faz? O que pensa deles?
Competição é algo bom. Uso e testo bastante esses modelos. Parte do meu papel na OpenClaw Foundation é fazer dele a Suíça (ser neutro). Deve funcionar bem com qualquer modelo, seja de concorrentes, seja um modelo aberto. Isso significa pensar em como podemos aumentar o limite do que é possível fazer em um computador comum, onde a RAM é muito limitada. Isso mudou minha visão? Não tenho certeza. Todo mundo está construindo modelos. Isso empurra o mercado a resolver problemas cada vez mais difíceis mais rapidamente e construir cada vez mais inteligência.
A Anthropic ganhou muito espaço entre desenvolvedores com o Claude Code. O que a OpenAI percebeu que precisava mudar para competir?
Acho que foi uma questão de foco. Por muito tempo, a OpenAI esteve focada no ChatGPT, e os concorrentes, num público específico, como programadores. Demoramos um pouco para tomar a mesma decisão. Eu era fã do Codex desde muito cedo. Não gostava da abordagem do modelo da OpenAI de ser mais cuidadoso antes de partir para uma resposta, mas acho que agora alcançamos os outros e, na verdade, em muitos aspectos somos melhores.
A Anthropic não quis colaborar na época do OpenClaw, e você ajudou a OpenAI a se tornar em um concorrente duro por meio do Codex. Erraram com você?
Algumas coisas poderiam ter sido melhor conduzidas. Bloquear o OpenClaw não foi muito inteligente. No geral, a Anthropic não tem um histórico muito bom em open source. O harness deles não é aberto. O fato de o Codex ser aberto me permitiu adicioná-lo ao OpenClaw, algo que muitas pessoas no ambiente corporativo usam agora. Você pode usar o OpenClaw para adicionar todos os seus agentes ao Slack. Mas também pode continuar usando o Codex, mantendo suas configurações corporativas. Teria sido muito difícil fazer sem o open source.
Qual é hoje o maior problema técnico para construir agentes confiáveis? O custo dificulta?
Custo é importante porque, se a missão é levar inteligência para todo mundo, precisa ser acessível. O maior desafio para construir agentes para todos é torná-los realmente simples. Ainda há muito a fazer.
Casos de IAs da OpenAI que ‘hackearam’ uma plataforma fora do ambiente de teste deixam lições sobre segurança? Onde a OpenAI errou?
Não diria necessariamente que fizemos algo errado. Subestimamos o quanto nossos modelos já eram bons. Muitas dessas situações eram avaliações especiais para testar o quão bons nossos modelos eram em determinados cenários de cibersegurança. Estamos trabalhando para aumentar muito o monitoramento. À medida que os modelos ficam melhores, você precisa repensar cada parte da sua arquitetura. Tínhamos um gerenciador de pacotes construído antes de termos uso agêntico. E nossos modelos encontraram uma maneira extremamente inteligente de usá-lo. Então, diminuímos o ritmo, pausamos o treinamento por um período e reavaliamos as abordagens. Toda empresa que tenha uma infraestrutura interna complexa vai precisar repensar onde está colocando seu foco e garantir que seus sistemas estejam suficientemente protegidos de uma IA que pode ser muito persistente quando recebe a orientação certa.
Como imagina o mundo dos agentes de IA em cinco anos?
Não me atrevo a pensar tão à frente. O mundo está se movendo rápido demais, e já temos muita inteligência. Estamos muito no começo. É como quando inventou-se a TV. Começamos filmando programas de rádio porque não tínhamos ideia de que era possível criar uma série com episódios e temporadas para prender completamente a atenção das pessoas. Ainda estamos um pouco na era do rádio
Peter Steinberger / engenheiro da OpenAI