Experimento realizado por três engenheiros em São Francisco usou um circuito com cones e velocidade limitada para avaliar a capacidade dos modelos de controlar um carro sem treinamento específico para direção autônoma
Um experimento conduzido por três engenheiros em São Francisco, nos Estados Unidos, colocou diferentes modelos de inteligência artificial no controle de um Toyota Corolla para testar se conseguiriam dirigir sem treinamento específico para essa tarefa. Entre os sistemas avaliados, apenas o GPT-6 Astra conseguiu completar o circuito, após duas tentativas, em um teste que também evidenciou as limitações dos modelos de uso geral quando aplicados à condução de veículos.
A experiência foi organizada em um estacionamento com cones, em um trajeto delimitado e com a velocidade do carro limitada para reduzir os riscos. Os engenheiros também mantiveram uma pessoa no veículo, preparada para acionar os freios caso surgisse alguma situação perigosa. Cada modelo teve até três tentativas para executar o percurso e ajustar seu comportamento com base nos resultados anteriores.
O objetivo era diferente dos testes convencionais com carros autônomos. Em vez de utilizar sistemas desenvolvidos e treinados especificamente para dirigir, os pesquisadores conectaram modelos de IA de uso geral a uma câmera e aos comandos do veículo. A proposta era observar como essas ferramentas reagiriam diante de uma tarefa física complexa, sem receber treinamento prévio para condução.
Inicialmente, os sistemas resistiram à tarefa por motivos de segurança. Os modelos indicaram que não poderiam assumir o controle de um carro, levando os pesquisadores a explicar as condições controladas do experimento e os mecanismos de segurança disponíveis antes de prosseguir com os testes.
O GPT-6 Astra foi o único a completar o trajeto. Na segunda tentativa, levou 5 minutos e 22 segundos para cruzar a linha de chegada. Já os outros modelos avaliados — GPT-5.6 Sol, Claude Fable 5.1 e Grok 4.6 — não conseguiram alcançar metade do percurso, mesmo após as três tentativas previstas.
O resultado não significa que modelos de linguagem estejam prontos para substituir sistemas de direção autônoma. O teste foi realizado em ambiente controlado, com percurso limitado e condições específicas, e não comprova que a tecnologia seja capaz de enfrentar com segurança situações reais de trânsito, como cruzamentos, pedestres, mudanças climáticas e tráfego intenso.
A experiência destaca a diferença entre interpretar informações e executar tarefas que exigem percepção espacial, decisões contínuas e controle físico preciso. Embora modelos de inteligência artificial consigam aprender padrões e responder a instruções, dirigir com segurança envolve requisitos que vão além das capacidades demonstradas em um teste isolado.
Fonte: Xataka Brasil / DrivingBench
