Kelvi Maycon
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18 de out. de 2025
O ChatGPT foi criado pela OpenAI, uma organização fundada em 2015 por Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever, Elon Musk e outros grandes nomes do Vale do Silício.
Desde sua criação, centenas de pesquisadores transformaram a série de modelos GPT em um dos assistentes virtuais mais utilizados no mundo.
A OpenAI: a organização por trás do ChatGPT
Anunciada em dezembro de 2015, a OpenAI surgiu em um cenário onde o Google Brain e a DeepMind já se destacavam com avanços em redes neurais.
Diferente das grandes empresas de tecnologia, a nova instituição se posicionou como um laboratório de pesquisa aberto e, inicialmente, sem fins lucrativos, financiado por promessas de doação que totalizavam US$ 1 bilhão.
A missão era clara: “garantir que a inteligência artificial avançada beneficie toda a humanidade”.
Com o rápido aumento dos custos para treinar modelos de linguagem cada vez maiores, a OpenAI adotou uma estrutura híbrida em 2019. O modelo “capped-profit” (lucro limitado) permite que investidores tenham retorno financeiro, mas com um teto.
Em troca, a organização consegue captar o capital necessário para financiar supercomputadores de centenas de milhões de dólares.
Investimentos e parcerias estratégicas
Os altos custos com GPUs, energia e salários levaram a OpenAI a buscar parcerias estratégicas para viabilizar seus projetos:
2019: A Microsoft investiu US$ 1 bilhão, oferecendo acesso preferencial à sua plataforma de nuvem Azure e construindo supercomputadores exclusivos para a pesquisa de IA.
2021: A parceria foi renovada. Embora os valores não tenham sido divulgados, a Microsoft obteve licença exclusiva para integrar o GPT-3 a produtos como o GitHub Copilot.
2023: Um novo aporte, estimado em US$ 10 bilhões, impulsionou o desenvolvimento do GPT-4 e consolidou o Azure como a plataforma padrão para o treinamento dos modelos.
Os fundadores da OpenAI e suas visões
O time de fundadores da OpenAI é formado por empreendedores, engenheiros e investidores que compartilham tanto o entusiasmo quanto as preocupações sobre o futuro da inteligência artificial avançada.
Veja como cada um deles influenciou o rumo da organização.
Sam Altman – CEO e articulador da estratégia
Ex-presidente da Y Combinator, Sam Altman combina a habilidade de captar recursos com uma visão de longo prazo sobre os riscos existenciais da IA.
Foi dele a decisão de lançar o ChatGPT como um protótipo aberto ao público, o que permitiu coletar feedback em massa para aprimorar o modelo.
Greg Brockman – Presidente e líder de engenharia
Antigo CTO da Stripe, Greg Brockman foi responsável por coordenar a infraestrutura de supercomputação, contratar os primeiros cientistas e estabelecer processos rigorosos de experimentação, criando a base técnica utilizada até hoje.
Ilya Sutskever – Cientista-chefe e especialista em deep learning
Com experiência no Google Brain, Ilya Sutskever liderou as pesquisas que deram origem ao Transformer — a arquitetura que serve de base para os modelos GPT — e é um defensor público de projetos de alinhamento de IA (AI alignment).
Elon Musk – Cofundador e patrocinador inicial
Elon Musk contribuiu com capital e visibilidade para a OpenAI, mas deixou o conselho em 2018, citando um possível conflito de interesses com os projetos de IA da Tesla.
Sua saída abriu caminho para a parceria comercial com a Microsoft, mas também marcou o fim do compromisso original de manter todo o código da organização aberto.
Outros cofundadores e colaboradores-chave
Wojciech Zaremba, John Schulman, Alec Radford, Jan Leike, Long Ouyang e Mira Murati estão entre os pesquisadores que mais influenciaram a evolução do GPT, seja no desenvolvimento do Aprendizado por Reforço com Feedback Humano (RLHF) ou na aplicação prática das pesquisas.
Quem desenvolveu diretamente o ChatGPT?
Para transformar um grande modelo de linguagem em um assistente de conversação amigável e funcional, a OpenAI dividiu o trabalho de desenvolvimento em quatro frentes interdependentes.
Pré-treinamento massivo
Uma equipe dedicada reuniu um vasto conjunto de dados com centenas de bilhões de palavras extraídas de livros digitais, artigos científicos, fóruns e repositórios de código.
Essa etapa inicial confere ao modelo um amplo conhecimento sobre o mundo.
Fine-tuning supervisionado (InstructGPT)
Pesquisadores como Alec Radford guiaram o modelo utilizando pares de pergunta e resposta escritos por humanos.
Esse processo, conhecido como ajuste fino supervisionado, ensinou a IA a seguir instruções curtas com maior clareza e precisão.
RLHF – Reforço com feedback humano
Jan Leike e John Schulman aplicaram técnicas de aprendizado por reforço, onde avaliadores humanos classificam as respostas geradas pelo modelo.
Com base nesse feedback, o ChatGPT aprende a priorizar respostas mais úteis, seguras e alinhadas às expectativas dos usuários.
Engenharia de produto e escalabilidade
Sob a liderança da CTO Mira Murati, a equipe de engenharia criou a interface web que foi lançada em 30 de novembro de 2022.
Além disso, foram feitas otimizações para reduzir o custo por diálogo e permitir que milhões de usuários acessassem o serviço simultaneamente.
Linha do tempo do ChatGPT
Cada nova versão da série GPT expandiu os limites de tamanho do modelo, sua capacidade de raciocínio e os tipos de dados que ele consegue processar.
Cronologia resumida dos marcos tecnológicos
2018 – GPT-1 (117 milhões de parâmetros): Foi a prova de conceito que demonstrou o sucesso da abordagem de pré-treino genérico seguido de ajuste fino.
2019 – GPT-2 (1,5 bilhão de parâmetros): Um modelo muito maior que o anterior, capaz de gerar textos longos com uma coerência surpreendente.
2020 – GPT-3 (175 bilhões de parâmetros): Introduziu o conceito de "few-shot learning", permitindo que o modelo realizasse múltiplas tarefas sem treinamento adicional. Foi disponibilizado ao público via API.
Janeiro de 2022 – GPT-3.5: Uma versão refinada com a técnica de RLHF, que serviu como base para o lançamento do ChatGPT.
Novembro de 2022 – Lançamento do ChatGPT: Atingiu a marca de 1 milhão de usuários em apenas cinco dias.
Março 2023 – GPT-4: Um modelo multimodal capaz de processar imagens e código, com melhorias significativas em lógica e segurança.
Maio de 2024 – GPT-4o (“omni”): Oferece respostas mais rápidas, menor custo de uso e a capacidade de interpretar áudio e vídeo em tempo real.
O lançamento do ChatGPT e sua recepção mundial
Quando a OpenAI liberou o acesso ao ChatGPT em 30 de novembro de 2022, a intenção principal era coletar feedback sobre as "alucinações" do modelo. O resultado, no entanto, superou todas as expectativas.
Em menos de uma semana, a ferramenta alcançou 1 milhão de usuários. Em dois meses, já havia ultrapassado a marca de 100 milhões, tornando-se o aplicativo com o crescimento mais rápido da história até então.
Como o ChatGPT ganhou popularidade rapidamente?
A adoção explosiva do ChatGPT pode ser explicada por três fatores principais:
Acessibilidade: A barreira de entrada era praticamente zero. Bastava criar um login e começar a conversar com a IA em linguagem natural.
Timing: Lançado em um momento pós-pandemia, o ChatGPT atendeu à demanda de profissionais remotos que buscavam ferramentas para otimizar tarefas como a criação de e-mails, relatórios e códigos.
Viralização: Cada captura de tela compartilhada nas redes sociais funcionou como uma prova social, incentivando cada vez mais pessoas a experimentarem a tecnologia.
O impacto do ChatGPT no cenário da inteligência artificial
O lançamento do ChatGPT gerou uma onda de transformações em diversos setores, consolidando a IA generativa como uma tecnologia disruptiva.
Competição entre Big Techs: Google, Meta, Anthropic e xAI aceleraram o lançamento de seus próprios modelos de linguagem para não perderem relevância no mercado.
Mercado corporativo: Ferramentas de atendimento ao cliente, marketing e análise de código passaram a incorporar módulos de IA conversacional.
Educação: O surgimento de tutores virtuais e a criação de políticas acadêmicas para o uso responsável da tecnologia se tornaram pautas importantes.
Legislação: A União Europeia incluiu os LLMs no AI Act, enquanto nos EUA, propostas estaduais começaram a focar em transparência e regulação.
Mercado de trabalho: A "engenharia de prompt" surgiu como uma nova habilidade profissional, e consultorias estimam que até 40% das tarefas cognitivas possam ser aceleradas por LLMs.
O futuro do ChatGPT
As pesquisas atuais apontam para modelos com memória de longo prazo, capacidade de personalização individual e integração com tecnologias como óculos de realidade aumentada.
Já existem agentes autônomos capazes de realizar fluxos de trabalho completos — desde a pesquisa até a execução de código — com supervisão mínima.
Em paralelo, o campo de alinhamento de IA continua a crescer, com o objetivo de garantir que os modelos sigam valores humanos, mesmo em cenários imprevisíveis.
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