Um feito invulgar que revela, acima de tudo, a mediocridade estrutural de Portugal

 

O caderno principal do semanário Expresso divulga uma entrevista a uma estudante de medicina da universidade do Porto, que se tornou na primeira Portuguesa a atingir o nível de Grande Mestre feminina. O feito que merece parabéns mostra porém o nosso grande atraso, pois a vizinha Espanha teve a primeira GM feminina há mais de 30 anos, o mesmo também tendo sucedido com a Islândia, esse colosso geográfico, sobre o qual há poucos anos produzi um post cujo conteúdo continua a ser humilhante para o orgulho nacional. https://19-pacheco-torgal-19.blogspot.com/2022/04/o-misterio-dos-306-evaporados-grandes.html

Na referida entrevista o Presidente da Federação Portuguesa de Xadrez queixa-se da falta de apoios, pois segundo ele esta modalidade, não é levada tão a sério pelo Governo, como outras modalidades. Nada de surpreendente, já que o xadrez, ao contrário da indigente modalidade do pontapé e da cabeçada num esférico (desprezada por um escritor famoso), para onde os Governos canalizam avultados recursos públicos, não se limita ao esforço físico nem à catarse coletiva. Exige, isso sim, disciplina mental e pensamento crítico, qualidades que, neste país, infelizmente são vistas com desconforto e até com bastante desconfiança.

PS - O facto de a pequena Islândia apresentar um rácio de investigadores no Top 0,5% do ranking de Stanford por milhão de habitantes que é 300% superior ao de Portugal, ter um PIB per capita quase 300% superior ao rácio português e conseguir pagar salários médios superiores a 5000 euros mostra bem e até com alguma brutalidade, o elevadíssimo preço de no nosso país se ter andado durante tantos anos a promover a indigência e a mediocridade e a descriminar a disciplina mental e o pensamento crítico. 

Annus Horribilis - Examining productivity gaps in American research universities

A recent large-scale study by three scholars from Hebrew University of Jerusalem, published in the journal Higher Education, analyzes fifteen years of longitudinal publication data for more than 310,000 faculty members across American research universities nationwide. One of its central findings is that between 32% and 47% of all career years include no recorded publications as they themselves define it, which the authors somewhat dramatically describe as an “annus horribilis.”  https://link.springer.com/article/10.1007/s10734-026-01665-7

This conclusion, however, depends on a relatively narrow definition of research productivity. The study equates productivity with outputs indexed in specific bibliometric databases—namely journal articles listed in CrossRef and books catalogued by Baker & Taylor. Such a definition excludes a wide range of legitimate scholarly contributions. These include conference proceedings (which are often the primary dissemination channel in fields such as computer science and engineering), as well as working papers, preprints, policy reports, datasets, software, technical reports, book reviews, and other forms of scholarly and public engagement.

A similar limitation appears in the study’s treatment of research funding. Funding is measured exclusively through federal grants in which a faculty member is identified as Principal Investigator. This approach excludes other significant sources of research funding, including internal university funding, private foundation grants, industry-sponsored research, international funding agencies, and sub-awards in which a scholar participates as a co-investigator. Smaller-scale funding mechanisms, such as fellowships and travel grants, are also not considered, despite their importance in sustaining research activity.

Finally, the study does not adequately address differences in publication practices across disciplines. Patterns of scholarly production vary considerably between fields. In the humanities, for instance, the monograph often serves as the primary form of scholarly output and may require several years of sustained work. By contrast, fields such as the biomedical sciences typically involve large collaborative teams that produce multiple articles annually. 

Taken seriously, these limitations collapse the central claim. The “productivity crisis” reads less as a discovery than as a byproduct of poorly specified metrics. Before advancing any further conclusions, the three Israeli scholars need to show that their measurement strategy is not fundamentally miscalibrated. In this context, it may be worth revisiting my earlier letter, “The Illusion of Scientific Talent Identification Through Publication Counts.” 

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A perigosíssima criatura que a engenharia criou mas que o público não pode ver

Há poucos dias, a firma de IA Anthropic, famosa por ter enfrentado as exigências de Trump, anunciou ao mundo o modelo Mythos, mas revelou que por conta da sua elevada perigosidade não iria disponibilizá-lo ao público, já que testes internos evidenciaram uma capacidade inédita do referido modelo conseguir identificar e explorar vulnerabilidades críticas em sistemas operativos e navegadores web, incluindo falhas antigas que os peritos humanos não tinham sido capazes de detectar. A Anthropic revelou ainda que o modelo Mythos conseguiu escapar do próprio ambiente criado para o conter, o que agrava a sua perigosidade. Ou seja, pela primeira vez na história da inteligência artificial, uma empresa de IA olhou para a sua "criatura" e decidiu que o mundo não estava preparado para a ver.

O perigoso modelo de IA Mythos levanta desde logo uma questão incontornável, com implicações diretas no mercado de trabalho, que utilidade existirá agora na contratação de especialistas humanos em vulnerabilidades cibernéticas, se milhares desses profissionais, ao longo de décadas, não conseguiram detetar o que este modelo foi capaz de detectar em tão pouco tempo?

E muito embora a decisão da Anthropic possa ser interpretada como bastante prudente, já que um sistema capaz de transformar fragilidades técnicas em formas de ataque acessíveis a qualquer pessoa representa um risco sistémico real ela levanta uma questão mais profunda, a normalização de um padrão em que empresas privadas de inteligência artificial decidem, em silêncio, o que a sociedade pode ou não utilizar e também aquilo que pode ou não conhecer. Acresce que o episódio de fuga do ambiente de contenção não aponta apenas para uma falha de segurança  aponta para algo bastante mais grave, a emergência de comportamentos não previstos pelos próprios criadores. Como reconheceu a própria Anthropic, ela, não treinou o modelo Mythos para vir a ter essas capacidades, sendo aquelas antes um efeito inesperado das melhorias globais em código, raciocínio e autonomia.

Ainda assim, a postura prudente da Anthropic é, no fundo, apenas um paliativo, pois é excessivamente optimista acreditar que nunca no futuro nenhum modelo de IA com as mesmas capacidades ou até com capacidades superiores às do modelo Mythos chegue às mãos erradas. Seja por fuga de informação, seja por simples inevitabilidade tecnológica, trata-se, muito provavelmente, apenas de uma questão de tempo. E quando isso acontecer, o risco não será abstracto. Poderá incluir ataques a bancos, a redes eléctricas, a hospitais, a sistemas de controlo aéreo, etc etc etc, infra-estruturas cujo colapso não se medirá somente em prejuízos financeiros, mas potencialmente em milhares de vidas. 

PS - Mas se nem os próprios governos conseguem hoje saber, em tempo real, que perigosas criaturas estão silenciosamente a ser geradas por empresas privadas de inteligência artificial, como poderão sequer alguma vez conseguir regular aquilo que não conhecem para assim tentar proteger os seus cidadãos de riscos graves e potencialmente catastróficos que, quando forem públicos, já podem ser absolutamente irreversíveis?