Sam Altman publicou um tweet. Doze palavras. Sem alarde. “today we launched ChatGPT. try talking with it here: chat.openai.com” Isso foi em 30 de novembro de 2022, às 12:14 PM (horário do Pacífico). Cinco dias depois, um milhão de pessoas já tinha testado.

Dois meses depois, 100 milhões.

Nada na história da tecnologia de consumo tinha crescido tão rápido. Nem o Facebook, que levou quatro anos e meio para chegar a 100 milhões de usuários. Nem o Instagram, que levou dois meses e meio para chegar a um milhão. Nem o TikTok. Nem a Netflix. Nada.

A parte estranha: as pessoas que construíram isso não faziam ideia de que isso ia acontecer.

O lançamento que ninguém esperava que importasse

Greg Brockman, presidente da OpenAI, mais tarde admitiu algo notável sobre o desenvolvimento do ChatGPT. “None of us were that enamored by it. None of us were like, ‘This is really useful.’” A empresa, na verdade, tinha planejado engavetar o projeto inteiro em favor de ferramentas mais focadas e específicas de domínio. Mudaram de ideia em novembro, quase por impulso.

O anúncio saiu durante a NeurIPS, uma grande conferência de aprendizado de máquina em Nova Orleans. A maioria dos pesquisadores de IA estava distraída com apresentações e troca de contatos. Um chatbot da OpenAI? Eles já tinham visto chatbots antes. Eles já tinham visto o GPT-3. O que havia de novo aqui?

Mas, em menos de 24 horas, algo inesperado estava acontecendo no Twitter. Fios de capturas de tela. Pessoas compartilhando conversas. Uma mulher pedindo ao ChatGPT para explicar física quântica no estilo de um pirata. Um desenvolvedor fazendo ele depurar código. Alguém fazendo ele escrever um soneto sobre o próprio gato.

Jan Leike, pesquisador da OpenAI, descreveu a experiência: “It’s been overwhelming, honestly. We’ve been surprised.” John Schulman viu linhas do tempo do Twitter “filling up with ChatGPT screenshots” e não conseguia explicar por que esse lançamento em específico tinha pegado fogo quando outros não tinham.

Por que desta vez foi diferente

O GPT-3 foi lançado em junho de 2020. Ele conseguia escrever redações. Conseguia responder perguntas. Conseguia depurar código. Desenvolvedores que conseguiram acesso ficaram chocados com as capacidades. Um tweet viral daquele verão capturou a reação: “Playing with GPT-3 feels like seeing the future.”

Mas o GPT-3 não virou um fenômeno cultural. Ficou no mundo da tecnologia. Desenvolvedores falavam sobre ele. Pesquisadores escreviam artigos. A maioria das pessoas nunca ouviu falar.

A diferença foi o acesso.

O GPT-3 estava disponível só via API. Você precisava pedir acesso, esperar aprovação, configurar cobrança, escrever código para fazer requisições. A barreira de entrada filtrava todo mundo, exceto desenvolvedores e pesquisadores. A tecnologia era impressionante. A distribuição era limitada.

O ChatGPT era grátis. Aberto para qualquer pessoa com um navegador. Sem chaves de API. Sem cartão de crédito. Sem código. Só uma caixa de texto e um botão que dizia “Send.”

Essa única mudança transformou quem conseguia vivenciar a tecnologia e como vivenciava. O redesenho da interface mudou como os usuários se relacionavam com a IA. O GPT-3 parecia um motor de completar texto: você dava uma instrução e ele terminava o seu texto, como um autocompletar muito esperto. O ChatGPT parecia uma conversa: você fazia perguntas e ele respondia, como falar com alguém que sabia de tudo.

A tecnologia era, em grande parte, a mesma. O GPT-3.5 foi uma melhoria incremental sobre o GPT-3, não um salto revolucionário. Mas a embalagem ao redor mudou tudo.

O que as pessoas realmente viveram

Em 11 de dezembro de 2022, menos de duas semanas após o lançamento, um usuário do Hacker News chamado tluyben2 publicou um comentário que capturou o que muitos estavam sentindo:

“For me this is the most mindboggling thing I have seen in my life and I don’t think people realise what it means. And yes, it wooshed passed anything I thought possible in my lifetime.”

Tluyben2 se descreveu como “the worst sceptic of AI” e disse que evitou o campo por completo depois de concluir o mestrado. Ele foi para programação e gestão tradicionais. Não era alguém predisposto ao oba-oba de IA. Mas o ChatGPT mudou a cabeça dele.

Kevin Roose, do The New York Times, chamou isso de “quite simply, the best artificial intelligence chatbot ever released to the general public.” Essa avaliação, publicada em 5 de dezembro de 2022, veio em menos de uma semana após o lançamento. A velocidade da reação cultural combinou com a velocidade do crescimento de usuários.

Professores notaram alunos usando aquilo para lição de casa em questão de dias. Programadores começaram a usar para depurar código. Escritores testaram para primeiros rascunhos. As aplicações se espalharam mais rápido do que qualquer empresa poderia ter antecipado ou controlado.

Os números que chocaram todo mundo

As métricas de crescimento viraram uma história por si só. Em 30 de novembro, o dia do lançamento, chat.openai.com recebeu 153.000 visitas. No fim da primeira semana, 15,5 milhões. Na segunda semana, 58 milhões. Esses números colocaram o ChatGPT como o aplicativo de consumo de crescimento mais rápido já registrado.

Para colocar isso em perspectiva: o Instagram levou cerca de dois meses e meio para chegar a um milhão de usuários. A Netflix levou por volta de três anos e meio. O Facebook levou quatro anos e meio. O Twitter levou mais de cinco anos para chegar a 100 milhões.

O ChatGPT chegou a um milhão em cinco dias. A 100 milhões em dois meses.

A comparação que mais importa é o TikTok, o recordista anterior de crescimento mais rápido. O TikTok chegou a 100 milhões de usuários em cerca de nove meses. O ChatGPT fez isso em dois. A diferença nem foi perto.

Em 2025, o ChatGPT tem 800 milhões de usuários ativos semanais. Isso é algo como 10% da população adulta do mundo usando uma única ferramenta de IA com regularidade.

O que o GPT-3 errou sobre distribuição

O GPT-3 foi uma demonstração. O ChatGPT foi um produto.

Quando o GPT-3 foi lançado, a OpenAI o posicionou como uma prévia de pesquisa. O acesso era restrito. O foco era capacidade: olha o que esse modelo consegue fazer. O público-alvo eram outros pesquisadores e desenvolvedores que poderiam construir aplicações em cima dele.

Isso fazia sentido do ponto de vista de uma organização de pesquisa. A OpenAI queria estudar como as pessoas usavam modelos de linguagem poderosos. Queria identificar riscos antes de uma liberação ampla. Queria manter algum controle sobre uma tecnologia imprevisível.

Mas isso também significava que a maioria das pessoas nunca viveu o GPT-3 de verdade. Elas liam artigos sobre ele. Viam tweets sobre ele. Elas não sentiam.

O ChatGPT virou o modelo de distribuição do avesso. Todo mundo podia testar. Todo mundo podia formar as próprias impressões. A conversa mudou de “a IA consegue fazer isso?” para “eu acabei de ver a IA fazer isso.” Experiência pessoal substituiu relato de segunda mão.

Sandhini Agarwal, outra pesquisadora da OpenAI, observou que a equipe subestimou o quanto o modelo seria “surprising” para usuários comuns. Pesquisadores vinham trabalhando com essas capacidades havia anos. Eles tinham normalizado a experiência estranha de falar com uma máquina que responde de forma coerente. O público não.

A virada psicológica

Algo aconteceu quando pessoas comuns usaram o ChatGPT que não aconteceu quando desenvolvedores usaram o GPT-3. A experiência parecia pessoal.

Você não estava lendo sobre o que a IA conseguia fazer. Você estava tendo uma conversa com ela. Estava fazendo perguntas sobre os seus problemas específicos e recebendo respostas relevantes. A tecnologia deixou de ser abstrata e ficou íntima.

Críticos apontaram que essa intimidade poderia enganar. Emily Bender, linguista da University of Washington, avisou que “we haven’t learned how to stop imagining a mind behind them.” A interface de conversa incentiva as pessoas a atribuírem entendimento e intenção a um sistema que não tem nenhum dos dois.

Essa crítica é válida. Mas ela também explica o impacto emocional. O ChatGPT parecia uma conversa com algo inteligente, mesmo que não fosse. Essa sensação impulsionou a propagação viral. As pessoas queriam compartilhar a experiência inquietante de conversar com uma máquina que parecia entender.

O contexto da pandemia

O ChatGPT surgiu num momento específico. O mundo tinha acabado de passar quase três anos lidando com a COVID-19. Confinamentos, distanciamento social, trabalho remoto, isolamento. Conexão humana tinha virado algo complicado e escasso.

Uma análise sugere que o ChatGPT teve sucesso, em parte, por atender necessidades sociais criadas pelo isolamento da pandemia. Ele oferecia uma forma de interação que parecia segura. Sem risco de infecção. Sem papo furado constrangedor. Sem julgamento. Só uma caixa de texto que responderia a qualquer coisa que você digitasse.

Isso não é a explicação inteira. A tecnologia precisava ser boa o suficiente para a experiência ser convincente. Mas o momento importou. Um mundo com fome de conexão encontrou algo que parecia isso.

O que isso significou para a percepção da IA

Antes do ChatGPT, a percepção pública sobre IA era fragmentada. Algumas pessoas pensavam em robôs de ficção científica. Outras pensavam em algoritmos de recomendação sugerindo produtos. Gente de tecnologia pensava em modelos de aprendizado de máquina processando dados. Não existia um ponto de referência cultural compartilhado.

O ChatGPT virou esse ponto de referência.

Quando alguém menciona “IA” agora, a imagem mental padrão é uma interface de chat. Uma caixa de texto em que você digita perguntas e recebe respostas. Isso não era verdade em 2022. O ChatGPT criou isso.

Essa padronização de percepção teve consequências. Tornou a IA tangível e acessível. Também criou equívocos. As pessoas passaram a achar que toda IA funciona como um chatbot. Passaram a achar que toda IA consegue manter conversas. Generalizaram de uma implementação específica para um campo inteiro.

A simplificação era inevitável. Tecnologias complexas precisam de alças culturais. O automóvel passou a ser entendido como “uma carruagem sem cavalos”, mesmo que essa descrição não capture quase nada do que torna carros interessantes. O ChatGPT virou a carruagem sem cavalos da IA. Um ponto de referência útil mesmo quando é incompleto.

O terremoto corporativo

O Google declarou um “code red” internamente. Sundar Pichai, o CEO, redirecionou equipes para IA. A Microsoft investiu mais US$ 10 bilhões na OpenAI. A Meta acelerou sua pesquisa em IA. A Amazon, a Apple e toda outra grande empresa de tecnologia passaram a tratar IA como prioridade existencial, não como um projeto entre vários.

A correria não era sobre o ChatGPT em si. Era sobre o que o ChatGPT revelou. IA tinha virado produto de consumo. Pessoas comuns estavam usando isso todo dia. A empresa que dominasse esse espaço teria um poder enorme.

A Microsoft se mexeu mais rápido. Integraram o ChatGPT no Bing. Adicionaram recursos de IA ao Office. Se posicionaram como a empresa levando a IA para o grande público. O Google, apesar de ter desenvolvido a arquitetura transformer que tornou o ChatGPT possível, se viu correndo atrás da própria invenção.

No começo de 2024, toda grande empresa de tecnologia já tinha lançado um concorrente do ChatGPT. Claude, da Anthropic. Gemini, do Google. Copilot, da Microsoft. Os modelos Llama, de código aberto, da Meta. Um campo dominado por alguns poucos laboratórios de pesquisa virou um mercado competitivo.

O que não mudou

Apesar de toda a disrupção, algumas coisas continuaram constantes.

As limitações fundamentais dos modelos de linguagem não desapareceram. O ChatGPT ainda inventa coisas. Ainda não tem entendimento real. Ainda falha em tarefas que exigem raciocínio de verdade, em vez de só reconhecimento de padrões. A tecnologia é poderosa e útil e, ao mesmo tempo, fundamentalmente limitada.

Arvind Narayanan, professor de ciência da computação em Princeton, apontou na primeira semana que, embora as pessoas estivessem empolgadas em usar o ChatGPT para aprender, “the danger is that you can’t tell when it’s wrong unless you already know the answer.”

Esse perigo não foi embora. Três anos depois, alucinações continuam sendo um problema central. Usuários que presumem que o ChatGPT é sempre preciso se queimam. A tecnologia melhorou. A fraqueza fundamental persiste.

A pergunta que importava

Por que o ChatGPT viralizou enquanto o GPT-3 não?

Jan Leike, na OpenAI, expressou perplexidade sobre o que impulsionou a viralização. “We don’t understand. We don’t know.” Parte da confusão da equipe veio de reconhecer que a maior parte da tecnologia dentro do ChatGPT não era nova. Eles vinham trabalhando com capacidades parecidas havia anos. Por que essa embalagem em particular pegou fogo?

A resposta parece ser uma combinação de fatores que se alinharam por acidente. O acesso grátis eliminou barreiras. A interface de chat criou engajamento emocional. O momento encontrou um mundo saindo do isolamento e pronto para algo novo. A tecnologia finalmente estava boa o suficiente para ser útil, sem ser tão complexa que pessoas comuns não conseguissem entender.

Nenhum desses fatores, isoladamente, teria sido suficiente. Juntos, criaram as condições para um crescimento explosivo. A equipe não planejou. Deu sorte com a combinação.

O que ainda estamos aprendendo

Novembro de 2022 não marcou a chegada da inteligência artificial geral. Não marcou o fim do trabalho humano ou da criatividade. Marcou o momento em que a IA deixou de ser algo que acontecia em laboratórios e passou a ser algo que acontecia no computador de todo mundo.

Essa transição importa mais do que a tecnologia em si. Tecnologias não mudam a sociedade até a sociedade usar. O ChatGPT tornou a IA usável. Esse fato simples está remodelando setores, educação, trabalho criativo e interação humana de formas que ainda estão se desenrolando.

A história não acabou. Três anos depois, ainda estamos descobrindo o que fazer com essa tecnologia — e o que ela vai fazer conosco. As empresas que pareciam dominantes em 2023 agora encaram nova concorrência. Os casos de uso que pareciam óbvios se provaram complicados. As preocupações que pareciam exageradas se mostraram mais legítimas do que céticos esperavam.

Mas algo, sim, terminou em novembro de 2022. A pergunta sobre se a IA afetaria a vida de pessoas comuns deixou de ser teórica. A resposta ficou óbvia para qualquer pessoa que digitou uma pergunta numa caixa de chat e recebeu uma resposta coerente.

Seja o que vier a seguir, vai se apoiar naquele momento.