Uma conversa mais clara sobre os futuros da IA

Como funciona a entrevista

O código seleciona cada pergunta de acompanhamento⁠^[1] a partir de uma lista fixa de perguntas elaboradas,⁠^[2] e a maioria das pessoas vê os resultados depois de responder a 4–8 delas. O Jev da TypeSafe lê suas respostas por meio de avaliações pequenas e específicas com base em uma rubrica elaborada⁠^[3] e nunca escreve uma pergunta nem um veredito sobre você.⁠^[4] O código combina essas avaliações para gerar seu mapa, seus intervalos e sua P(doom).⁠^[5] Agrupar pequenas avaliações mantém o custo baixo o suficiente para oferecer o serviço gratuitamente.

O que seu resultado é e o que não é

O mapa

Nossa interpretação do que você escreveu, não um veredito, um teste nem uma previsão. A caixa tracejada mostra outras interpretações plausíveis, não a probabilidade de você estar certo.⁠^[6]

Por trás do mapa

Oito dimensões da visão de mundo e sete qualidades de raciocínio, como a disposição para se atualizar. Evidências ausentes permanecem sem posicionamento; nunca contam como pontuação baixa.⁠^[5]

P(doom)

É o número que você digitou ou uma estimativa inferida de suas respostas, com indicação de qual dos dois.⁠^[7]

Escolhas editoriais

As respostas não são verificadas quanto aos fatos. As perguntas, os critérios de avaliação e até mesmo o nome envolvem escolhas editoriais, e o nome pode predispor você a pensar em riscos e benefícios. Visões mistas, incerteza e extremos coerentes são todos válidos.⁠^[8]

Formadores de opinião

Simulações: outro modelo (GPT-5.6 Sol) responde às mesmas perguntas com base nas fontes públicas vinculadas de cada pessoa,⁠^[9] e nosso mecanismo lê essas respostas sem saber de quem são.⁠^[10] Elas não são respostas nem endossos das próprias pessoas. Trate-as como protótipos: em um teste da Pew de 2026, as respostas de representantes de IA diferiram das respostas de pessoas reais em uma média de 12 pontos percentuais.⁠^[11]

Evidências até agora

Seu próprio posicionamento

As leituras ficam mais próximas dos posicionamentos das próprias pessoas do que ficaria um único palpite para todos, sem tendência média para a esperança ou a preocupação.⁠^[13] Os leitores concordam entre si muito mais do que concordam com as pessoas, então a maior parte da diferença está entre como as pessoas escrevem e como elas se veem. Quando os dois diferem em mais de um quarto de qualquer um dos eixos, seu resultado pergunta sobre isso.

Releitura e reformulação

Nenhuma releitura ou reformulação da entrevista alterou a perspectiva além do nosso limite de 0,10 para respostas que significam a mesma coisa.⁠^[14] Os intervalos do mapa nunca são representados com largura inferior a ±0,05, a variação observada quando uma pessoa simulada refaz a entrevista.

Modelos maiores

Jev corresponde ao GPT-5.6 Sol dentro da margem de ruído, por cerca de 1/21 do custo.⁠^[12]

“Isso parece certo?”

68 de 80 pessoas disseram que sim (85%).⁠^[13] Interprete isso como um teto: as pessoas tendem a concordar com a leitura que uma IA faz delas. Em um estudo da NORC, avaliadores independentes corroboraram as classificações de uma IA cerca de 20% menos vezes do que os próprios respondentes.⁠^[15]

P(doom) inferida

Aproximada. Quando verificada em relação a 113 números digitados pelas pessoas, com esses números ocultos, ela interpretou 96 deles e ficou dentro de uma margem de 2× nas chances em apenas 22% das vezes, sem resultado melhor do que atribuir 12,5% a todos. Ela de fato classifica as pessoas de maneira coerente, e uma porcentagem que você digita, como “20%”, sempre tem precedência.⁠^[12]

Ainda não concluído

Ainda não temos um conjunto de teste cego rotulado por avaliadores independentes, como exige nosso plano de avaliação.⁠^[14] Até lá, cada verificação aqui compara as leituras com autoposicionamentos, novas execuções ou outros modelos. Os resultados entre os diferentes idiomas da entrevista ainda não foram comparados.

Quem já participou

Em 3 de outubro de 2026, 963 pessoas haviam chegado a um resultado.⁠^[13] Elas optaram por participar, principalmente por meio de uma discussão no Hacker News (25 – 26 de setembro) e de publicações no X (27 – 28 de setembro), e os dois grupos ficaram muito distantes: uma perspectiva mediana de 0,32 em comparação com 0,68 no eixo Doom–Bloom de 0–1 (veja a comparação). Portanto, nossos números descrevem quem participou, não o público, e publicamos dados apenas para grupos de pelo menos 10 pessoas.

Por que as perguntas são elaboradas previamente

Uma IA poderia improvisar a entrevista. Perguntas fixas e elaboradas previamente mantêm a redação neutra e idêntica, para que todos os participantes e todos os líderes de opinião simulados respondam às mesmas perguntas e a comparação entre eles tenha significado. As orientações de 2026 da AAPOR classificam como de alto risco entrevistadores de IA que geram perguntas, mudam sua redação ou influenciam o fluxo.⁠^[16] Aqui, a redação nunca muda, e Jev molda o fluxo apenas por meio de julgamentos que o código usa para escolher entre as perguntas.

Versões e alterações

Algoritmo

0.7.5

Perguntas

0.4.0-draft

Rubrica

0.1.0-draft

Modelo

jev-1.13.0

Cada resultado salvo mantém as versões com as quais foi gerado. Correções que não exigem novos julgamentos também são aplicadas a resultados mais antigos quando eles são exibidos.

1. 4 de outubro de 2026 · 0.7.5Posiciona as pessoas entre os cinco níveis do mapa, em vez de apenas sobre eles, e relê os resultados salvos⁠^[17]
2. 1 de outubro de 2026 · 0.7.4Entrevistas em 10 idiomas; Jev lê as respostas como foram escritas e é informado sobre o idioma da entrevista
3. 29 de setembro de 2026 · 0.7.2–0.7.3Mantém respostas digitadas de P(doom) tão curtas quanto “30%”, que antes eram substituídas por valores inferidos, e faz mais uma pergunta quando uma interpretação é ambígua ou fica longe do seu próprio posicionamento⁠^[12]
4. 27 de setembro de 2026 · 0.7.0–0.7.1Corrige a forma como P(doom) é exibida (20% digitado havia aparecido como cerca de 3%), pergunta diretamente sobre a escala da mudança e P(doom), deixa de reter resultados para garantir a cobertura do raciocínio e relê os resultados salvos⁠^[18]

Notas de pesquisa no GitHub registram cada mudança e suas evidências.

Exemplo com Elon Musk

Veja alguns exemplos de resultados em JSON da avaliação simulada de Elon Musk.