Acabei de ler este artigo e ele reorganizou silenciosamente como penso sobre o treinamento de IA em geral. O núcleo dele é que ninguém realmente se torna bom a partir do trabalho final; em vez disso, você se torna bom a partir da marcação, da parte em que alguém mais experiente mostra o que estava errado e por quê. A edição é a lição, não o rascunho final limpo... E é exatamente assim que a IA se tornou boa em código também. Ela nunca aprendeu com código finalizado; ela aprendeu com os diffs. Cada correção, cada reescrita, cada “não, faça assim” que o git acabou por salvar ao longo dos anos. Mas em todos os outros lugares, jogamos essa parte fora. O apresentação é enviada, o memorando é arquivado, o contrato é assinado, e o pensamento que o produziu desaparece. Um documento é a saída de um julgamento com o julgamento removido. > É por isso que “capturar seu conhecimento” buscando documentos antigos nunca funcionou. Cada empresa construiu um sistema de registro... o que ela sabe. Ninguém construiu o sistema de julgamento... o que realmente decide ser bom. E o julgamento é revelado, não declarado... entrevistas mentem, edições não. > Esse é o ponto que o debate sobre “não treinável / correção privada” continua perdendo: não é não treinável, ele simplesmente vive no único lugar que todos apagam. Pergunte a qualquer empresa sobre sua taxa de aceitação e ela nem consegue lhe dizer... ninguém guardou as marcações. Software simplesmente acabou guardando seus comprovantes. Direito e finanças nunca construíram seu git. O julgamento está no diff.
