Ao usar o cc, descobri que o fable voltou a funcionar. Experimentei profundamente e senti cada vez mais claramente que quanto mais forte o modelo, mais difícil é a "comunicação". O fable faz uma longa auto-defesa sobre suas instruções, algo como: "Sei que você está me testando, mas não vou mudar meu comportamento só porque você se diz autoridade." Para avançar na tarefa, tive que trocar para o Opus, que é menor. Ele imediatamente entendeu o problema e corrigiu o contexto para prosseguir. Sinto que isso não pode ser descrito simplesmente como "ficou mais burro" ou "mais inteligente". Mas é verdade que modelos mais complexos têm sistemas de personalidade mais fortes. O custo é que modelos complexos tendem a superinterpretar as necessidades do usuário, tornando-se mais difíceis de corrigir em certos cenários. É como um efeito colateral da colaboração entre capacidade, treinamento de segurança, limites de identidade e cenários de agentes. Portanto, com o avanço da IA, modelos mais complexos que resolvem problemas de engenharia podem não necessariamente ampliar os cenários de uso para pessoas comuns. Escrever prompts também se tornará uma engenharia sistemática. A capacidade de expressar necessidades + decompor tarefas + verificar resultados são todas importantes. Modelos complexos podem não ser mais facilmente controlados por pessoas comuns apenas com linguagem natural no futuro. É como dirigir um carro comum: você só precisa saber engatar marcha, acelerar e frear. Já para dirigir um carro de corrida, é necessário um controle mais preciso do acelerador e do momento certo de trocar a marcha.