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title: "Avaliações de IA subestimam capacidade real ao limitar tokens"
url: https://dailyjournal.news/news/2026-07-03/avaliacoes-de-ia-subestimam-capacidade-real-ao-limitar-tokens
published: 2026-07-03T20:45:02.034792+00:00
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topics: ["inteligencia-artificial"]
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language: pt-BR
publisher: "Daily Journal"
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# Avaliações de IA subestimam capacidade real ao limitar tokens

O AISI aponta que limitar o compute em tempo de inferência oculta o verdadeiro potencial de agentes de IA em tarefas complexas de cibersegurança.

## Pontos principais

- O AI Security Institute (AISI) constatou que benchmarks tradicionais subestimam sistematicamente a capacidade de modelos de IA.
- A performance de um agente de IA deve ser medida como uma curva de capacidade em vez de uma nota única.
- Aumentar o orçamento de tokens de 10 para 50 milhões revelou que modelos resolvem tarefas anteriormente consideradas impossíveis.
- Tarefas mais longas e complexas exigem proporcionalmente mais compute, sendo as primeiras a falhar sob orçamentos fixos.
- Modelos de fronteira mais recentes apresentam ganhos de desempenho desproporcionalmente maiores ao receberem mais recursos de computação.
- Cerca de 8% das tarefas de cibersegurança testadas pelo AISI só foram concluídas com orçamentos superiores a 10 milhões de tokens.

O Instituto de Segurança de IA do Reino Unido (AISI) revelou que as avaliações atuais de agentes de IA falham ao utilizar orçamentos fixos de tokens, o que mascara a capacidade real dos modelos. A análise demonstra que o 'test-time compute' — o poder computacional dedicado durante a execução de uma tarefa — é um motor fundamental de desempenho. Quando os limites de tokens são restritos, os modelos são interrompidos antes de completarem tarefas que exigem maior raciocínio ou planejamento, levando a uma subestimação dos riscos e das habilidades dos sistemas.

Os dados indicam que a dificuldade de uma tarefa está correlacionada ao tempo que um humano levaria para executá-la, e modelos mais modernos conseguem converter o aumento de compute em ganhos de performance mais expressivos do que versões anteriores. Segundo o instituto, ignorar essas curvas de capacidade torna as comparações entre modelos desiguais e obscurece o progresso real da tecnologia, sugerindo que avaliações futuras devem considerar orçamentos de tokens muito mais amplos para capturar o teto de competência dos agentes.

## Fontes

- [Avaliações de IA subestimam capacidade real ao limitar tokens](https://www.aisi.gov.uk/blog/more-compute-more-capability-why-ai-agent-evals-need-to-account-for-test-time-compute) (2026-07-03)

## Tópicos relacionados

- [Inteligência Artificial](https://dailyjournal.news/topics/inteligencia-artificial)

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