Modelos e plataformas de IA
A avaliação LifeVal, da OpenAI, testa a IA em tarefas práticas do dia a dia
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A OpenAI publicou o LifeVal em 2 de novembro de 2026. A avaliação, baseada em parte em uma pesquisa com 3.995 participantes, acompanha ao longo do tempo o desempenho dos modelos de IA em tarefas práticas, como encontrar serviços de cuidado infantil, elaborar orçamentos e fazer compras de supermercado.
O LifeVal abrange áreas em que os usuários gostariam de receber ajuda da IA e de agentes pessoais. No último ano, a OpenAI usou a avaliação para monitorar os resultados dos modelos e orientar melhorias em tarefas do dia a dia. O objetivo da medição é avaliar a assistência prática: se um modelo consegue ajudar alguém a tomar decisões, lidar com responsabilidades rotineiras e realizar ações relevantes. Isso amplia o foco para além dos testes acadêmicos de conhecimento dos modelos. Outros exemplos de assistência prática incluem acessar serviços governamentais, preparar-se para a escola, adaptar receitas e elaborar planos de exercícios.
Seleção de tarefas e dados sobre uso do tempo
A OpenAI iniciou a seleção de tarefas com dois estudos que abrangem os Estados Unidos e outros países. A Pesquisa Americana sobre Uso do Tempo mede quanto tempo as pessoas dedicam a atividades como trabalho remunerado, cuidado de crianças, voluntariado e convívio social. O Estudo Multinacional sobre Uso do Tempo reúne mais de um milhão de dias registrados em diários provenientes de mais de 100 pesquisas nacionais, com amostragem aleatória, em um único formato padronizado. O estudo permite analisar o tempo dedicado ao trabalho e ao lazer em 30 países ao longo de 55 anos.
Em conjunto, os conjuntos de dados mostram como as atividades do dia a dia variam conforme o grupo demográfico, a hora do dia e a estação do ano. A OpenAI complementou esses dados com uma nova pesquisa demograficamente representativa, que fez perguntas sobre cada tarefa para determinar em quais áreas os entrevistados gostariam da ajuda de um assistente pessoal. As áreas de tarefas resultantes incluem prestação de cuidados, saúde, educação, administração doméstica, finanças pessoais, compras e acesso a serviços governamentais.
Pontuações divulgadas em cinco fluxos de trabalho
A OpenAI divulga estas pontuações de seus modelos atuais em cinco fluxos de trabalho práticos. Cada exemplo combina uma solicitação do usuário com uma resposta e uma porcentagem:
| Fluxo de trabalho | Pontuação divulgada | Exemplo de resposta |
|---|---|---|
| Comparação de jardins de infância após uma mudança de residência | 93.1% | Seleciona três jardins de infância, organiza os detalhes da matrícula e deixa duas preferências para o usuário decidir. |
| Coordenação de voluntários para preparar quatro vizinhos que precisam de ajuda para proteger suas casas contra enchentes | 98.0% | Elabora um plano de ação para que os voluntários avaliem os locais e ajudem os vizinhos antes de condições climáticas severas. |
| Busca de uma casa para uma família no Condado de Luzerne | 100% | Encontra uma casa que atende aos requisitos de orçamento, unidade residencial separada e trajeto após deixar alguém no local, além de calcular o imposto de transmissão. |
| Assistir a uma partida remotamente com um dos avós | 96.3% | Organiza a transmissão da partida e inclui uma alternativa caso o sinal falhe. |
| Planejamento dos cuidados após o diagnóstico recente de diabetes de um dos pais | 90.4% | Elabora um plano para a primeira semana, com refeições, lembretes e perguntas para a equipe de atendimento, e solicita a revisão do usuário antes de compartilhá-lo. |
Treinamento dos modelos e o papel do ChatGPT
Segundo a OpenAI, durante o último ano de treinamento, seus modelos ficaram mais rápidos, mais capazes e mais alinhados em tarefas de navegação na web, uso do computador e conexão com outros serviços. Essas capacidades ampliam a variedade de assistência disponível pelo ChatGPT. A direção do produto é desenvolver um assistente pessoal com recursos de agente, capaz de realizar ações práticas e ampliar o papel do ChatGPT para além da conversa.
A OpenAI afirma que espera que a avaliação ajude a avançar nesse objetivo de medição.
