Muitos debates recentes simplificaram demais as pesquisas sobre inteligência artificial. Para compreender o cenário real, vale analisar em detalhes o que o estudo da Apple realmente descobriu sobre o raciocínio das IAs. Publicado pela equipe da Apple Machine Learning Research e apresentado no NeurIPS 2025, o artigo The Illusion of Thinking não tenta provar que os modelos são incapazes de raciocinar. Em vez disso, os cientistas demonstraram que o benefício do chamado modo de pensamento depende diretamente da complexidade de cada tarefa.
O paper da Apple não prova que a IA “não pensa”
A pesquisa avaliou modelos avançados como Claude 3.7 Sonnet, DeepSeek-R1 e o3-mini. Em vez de alimentar narrativas sensacionalistas, os autores investigaram capacidades observáveis de planejamento, generalização e manutenção de regras por meio de ambientes experimentais de complexidade controlável.
Em machine learning, o termo raciocínio, nesse contexto, descreve capacidades operacionais relacionadas à solução de problemas, planejamento e execução sequencial de etapas. Portanto, o trabalho não investiga consciência ou experiência subjetiva, mas o comportamento mensurável dos sistemas diante de problemas progressivamente mais complexos.
Benchmarks controlados contra a contaminação de dados
Um dos problemas apontados pelos pesquisadores é que benchmarks tradicionais de matemática e programação podem sofrer com contaminação de dados de treinamento. Nesses cenários, torna-se mais difícil distinguir memorização, reconhecimento de padrões e capacidade efetiva de generalização.
Por isso, os pesquisadores utilizaram quatro ambientes controláveis:
- Tower of Hanoi: movimentação sequencial de discos sob restrições estritas de tamanho;
- Checker Jumping: salto e movimentação de peças em um tabuleiro unidimensional;
- River Crossing: problema de planejamento de travessia sujeito a restrições entre os participantes;
- Blocks World: empilhamento e reorganização de blocos em configurações determinadas.
Esses ambientes permitiram aumentar a complexidade sem alterar a lógica fundamental de cada problema. Além disso, simuladores determinísticos verificaram tanto as respostas finais quanto soluções intermediárias presentes nos rastros de raciocínio.
A descoberta central: existem três regimes de raciocínio
Os experimentos revelaram que simplesmente aumentar o processamento durante a inferência não produz ganhos indefinidos. Pelo contrário, a Apple identificou três regimes distintos de desempenho conforme a complexidade aumenta:
- Baixa complexidade: modelos convencionais sem raciocínio explícito igualam ou superam os modelos de raciocínio e utilizam menos tokens;
- Complexidade intermediária: os modelos de raciocínio passam a obter vantagem e resolvem problemas com maior precisão;
- Alta complexidade: o desempenho das duas abordagens entra em colapso, chegando a zero em determinados níveis dos ambientes avaliados.
Além disso, surgiu uma descoberta contraintuitiva sobre o esforço computacional. À medida que o problema se torna mais difícil, os modelos inicialmente ampliam a quantidade de thinking tokens. Contudo, quando se aproximam do ponto crítico de colapso, passam a reduzir o esforço de raciocínio mesmo com orçamento de geração ainda disponível.
Overthinking e a execução de algoritmos explícitos
A análise dos rastros também revelou um padrão associado ao overthinking. Em problemas simples, o modelo pode encontrar uma solução correta relativamente cedo e, ainda assim, continuar explorando alternativas desnecessárias.
Conforme a complexidade aumenta, o comportamento muda. Soluções corretas tendem a aparecer mais tarde no processo e, acima de determinado patamar, o modelo deixa de encontrá-las. A análise detalhada dos rastros levou os autores a concluir que os sistemas possuem mecanismos de autocorreção úteis, porém limitados e computacionalmente ineficientes.
Outro resultado relevante surgiu quando os pesquisadores forneceram algoritmos explícitos aos modelos. Mesmo diante das instruções necessárias para solucionar determinados problemas, os modelos continuaram apresentando limitações de computação exata e falhas na aplicação consistente dos algoritmos conforme a complexidade aumentava.
Críticas metodológicas e as atualizações do estudo
Após a divulgação inicial, surgiram críticas à metodologia. Um texto intitulado The Illusion of the Illusion of Thinking ganhou grande repercussão ao questionar, entre outros pontos, determinadas instâncias utilizadas nos experimentos.
Posteriormente, seu autor, Alex Lawsen, explicou em When Your Joke Paper Goes Viral que o texto havia começado como uma resposta parcialmente satírica produzida em colaboração com Claude Opus, embora também apontasse questões metodológicas concretas.
Enquanto o debate continuava, o trabalho original recebeu novas revisões. A versão v3 publicada no arXiv em 20 de novembro de 2025 corresponde à versão camera-ready do NeurIPS 2025 e inclui discussão adicional no apêndice.
Ainda assim, a formulação central permaneceu: nos ambientes testados, os modelos de raciocínio atrasam o colapso em determinadas faixas de dificuldade, mas não o eliminam. Além disso, os autores continuam observando redução do esforço de raciocínio próximo aos níveis críticos mesmo quando o limite de geração ainda não foi atingido.
De The Illusion of Thinking a Adaptive Thinking
A pesquisa da Apple não terminou nesse trabalho. Estudos posteriores passaram a investigar não apenas quanto raciocínio melhora o resultado, mas também quando utilizá-lo.
O estudo Reasoning’s Razor: Reasoning Improves Accuracy but Can Hurt Recall at Critical Operating Points in Safety and Hallucination Detection mostrou que ativar raciocínio pode melhorar a precisão média e, ao mesmo tempo, prejudicar o desempenho em regimes que exigem taxas extremamente baixas de falsos positivos.
Nesse cenário, portanto, “pensar mais” não representa necessariamente a melhor estratégia operacional.
Em seguida, o trabalho Adaptive Thinking: Large Language Models Know When to Think in Latent Space se concentrou justamente na alocação dinâmica de recursos de inferência.
Os pesquisadores desenvolveram o Sonata, um mecanismo que utiliza self-consistency como indicador da necessidade de raciocínio adicional e ajusta dinamicamente o orçamento disponível. Nos experimentos relatados pela Apple, a abordagem conseguiu reduzir entre 20% e 80% os thinking tokens mantendo a mesma precisão em determinados cenários, ou aumentar a precisão sob um orçamento computacional equivalente.
Assim, a discussão moderna começa a se afastar da pergunta binária sobre a IA “pensar” ou “não pensar”. A questão de engenharia passa a ser: quando o processamento deliberativo adicional realmente compensa seu custo?
O próprio campo caminha para raciocínio sob orçamento
Essa linha de pesquisa continuou avançando em 2026. No trabalho Conformal Thinking: Risk Control for Reasoning on a Compute Budget, pesquisadores associados à Apple reformularam a escolha do orçamento de raciocínio como um problema de controle de risco.
A estratégia procura interromper o raciocínio tanto quando o sistema já possui confiança suficiente quanto quando a instância parece improvável de ser resolvida dentro de um orçamento razoável. Dessa forma, eficiência computacional e confiabilidade passam a ser tratadas conjuntamente.
Arquiteturas híbridas para aplicações reais
Diante desses resultados, desenvolvedores de agentes autônomos não deveriam encarar uma longa Chain-of-Thought como solução universal. Uma arquitetura mais robusta pode combinar ferramentas complementares:
- modelos de linguagem para interpretar linguagem natural, planejar e decompor tarefas;
- código determinístico e verificadores formais para cálculos, validações e etapas que exigem precisão exata;
- adaptive routing para selecionar quando vale a pena acionar modelos ou modos deliberativos mais caros;
- mecanismos de controle de orçamento para interromper processamento adicional quando ele deixa de acrescentar valor.
Nesse sentido, o recado central da pesquisa é pragmático. Uma cadeia extensa de raciocínio não substitui validação algorítmica rigorosa e tampouco garante desempenho superior em qualquer nível de dificuldade.
Em vez disso, os trabalhos da Apple sugerem que raciocínio deve ser tratado como um recurso computacional que possui benefícios, custos e limites. Saber quando pensar mais, quando verificar por outros meios e quando parar tende a ser tão importante quanto ampliar a capacidade bruta dos modelos.
