TLDR;

Modelos de IA podem gerar previsões úteis sobre eventos até a data em que foram treinados, e no experimento do apresentador mostraram-se surpreendentemente bons ao antecipar acontecimentos no Irã, mas foram irregulares em outros temas. Eles fazem isso a partir de enormes bases de dados e aprendizado supervisionado que conectam textos e imagens até um ponto final de treinamento, ficando "congelados" no tempo e sem aprender permanentemente após esse corte. A principal limitação é que cada modelo só conhece o mundo até sua última atualização, então sua utilidade varia conforme o assunto e beneficia mais quem sabe interpretar e contextualizar suas respostas.

Resumo

Este relato narra um experimento do autor usando IA para coletar informações: embora não confie totalmente nas respostas, a IA é útil como ponto de partida, mas mostrou‑se estranha ao ignorar eventos recentes de grande impacto, como o sequestro de Nicolás Maduro ou uma guerra no Irã, pedindo checagens enquanto depois confirmava que os fatos existiam. O autor explica que modelos de IA são treinados com enormes bases de dados e, após o treinamento, ficam “congelados” no tempo — capazes de lembrar apenas até a data de corte, como o personagem de Memento. Essa limitação irritava quem produz jornalismo sobre atualidade, mas virou oportunidade: conversar com modelos “do passado” para pedir previsões e avaliá‑las com a vantagem de já conhecer o desfecho. Em testes, a capacidade dessas IAs preverem eventos no Irã mostrou‑se surpreendentemente boa, enquanto em outros temas foi irregular, oferecendo pistas sobre quem poderia aproveitar essa técnica. O texto também descreve o uso massivo de câmeras de trânsito em Teerã, seu emprego pelo governo para vigiar dissidentes e alegações de que serviços israelenses teriam acesso às imagens, informação que teria ajudado a planejar um ataque contra líderes iranianos, incluindo reuniões diplomáticas de alto nível envolvendo Netanyahu e Trump.