Qual é o QI dos algoritmos de IA que usamos todos os dias?

O projeto AI IQ, lançado em maio, mediu o quociente de inteligência de grandes modelos de linguagem com metodologia reproduzível.
Modelos como GPT 5.5, Claude Opus 4.7 e Gemini 3.1 Pro ficaram acima de 130 pontos no QI.
A avaliação combinou dezoito benchmarks em cinco domínios: abstração fluida, matemática, programação, raciocínio crítico e capacidade agêntica, calculando a média para o QI.
O QI é uma escala com média de 100 e desvio padrão de 15; passar de 130 coloca alguém no percentil 98, mas o QI não mede criatividade, inteligência emocional ou ação em situações de incerteza.
O texto ressalta que o QI, embora discutível, é o instrumento mais difundido para comparar desempenho, e discute se a inteligência humana representa o teto das IA ou apenas mais uma fronteira a superar.

Durante o lançamento do projeto AI IQ, em maio, pesquisadores buscaram medir o quociente de inteligência (QI) de grandes modelos de linguagem. O objetivo foi criar uma métrica reproduzível para comparar IA usadas diariamente.

Os resultados indicam que modelos como GPT 5.5, Claude Opus 4.7 e Gemini 3.1 Pro atingiram acima de 130 pontos, fronteira historicamente associada a alta inteligência. A avaliação baseou-se em 18 benchmarks.

Método e interpretação

A avaliação combinou cinco domínios de raciocínio: abstração fluida, matemática, programação, raciocínio crítico e capacidade agente. A nota é a média dessas áreas, com ajustes para reduzir contaminação de dados.

A média de QI é 100, com desvio padrão de 15. Passar de 130 coloca o modelo no percentil 98. Contudo, especialistas destacam que o QI mede apenas determinados aspectos do intelecto, não captando criatividade ou habilidades sociais.

Limitações e implicações

Críticas sobre o QI como medida de inteligência são recorrentes, especialmente quanto a viés cultural e socioeconômico. A escala não traduz plenamente a capacidade de agir em ambientes incertos ou a aplicabilidade prática.

Mesmo com ressalvas, a avaliação evidência a velocidade dos avanços em IA. O resultado não define o teto humano, mas aponta marcos técnicos que ajudam a entender o ritmo de evolução das máquinas.