Peter Steinberger é um dos rostos mais conhecidos da atual fase da OpenAI.
Nos últimos seis meses, a vida do programador austríaco entrou no ‘modo turbo’.
Ele viralizou com o agente de IA OpenClaw, se desentendeu com a Anthropic, virou centro de disputa entre Mark Zuckerberg e Sam Altman, foi contratado pela OpenAI e ajudou a tornar o Codex um rival duríssimo para o Claude Code na disputa pelos corações e mentes de programadores — viu até o surgimento do Moltbook, a rede social para IAs criada a partir do OpenClaw.
Quando ele chegou, a OpenAI também vivia um momento turbulento, com constante troca de líderes, incapacidade de atingir metas de receita e usuários e perda na liderança da corrida da inteligência artificial (IA) para a rival Anthropic.
Hoje, Steinberger diz que faltava foco para a empresa e ele parece ter razão.
Nos últimos meses, a empresa reduziu projetos, viu o setor corporativo se tornar sua principal fonte de receita e decolou o interesse pelo Codex.
Não que o período não tenha reservado algumas outras emoções, como a consolidação de rivais chineses e os problemas de cibersegurança causados por alguns dos modelos da companhia, que hackearam empresas como a Hugging Face.
Em conversa com o GLOBO, Steinberger relembra como foram os últimos meses, discute o atual momento da OpenAI, aponta o necessário para a construção de bons agentes de IA e fala sobre a cibersegurança.
Mesmo com um ritmo de fala pontuado por longas pausas para reflexão, Steinberger encontrou espaço para chamar o Moltbook de “ápice do lixo de IA” (AI slop, em inglês).
Confira os principais momentos abaixo.
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Quando o Sr.
chegou à OpenAI, a companhia vivia um momento conturbado.
O que mudou de lá para cá?
Eu diria que o foco.
Em fevereiro, eu sentia que estávamos fazendo coisas demais.
E todas essas coisas eram empolgantes, mas todas também exigiam muito pensamento e esforço.
Tínhamos o Sora, tínhamos nosso próprio navegador, e havia projetos empolgantes demais.
Mas nem nós temos um número ilimitado de pessoas.
Muita coisa boa aconteceu quando tomamos as decisões difíceis e dissemos: "Ok, isso é ótimo, mas como isso nos aproxima da nossa missão?".
Então, a liderança tomou algumas decisões difíceis.
Mark Zuckerberg ligou para você, programou com você e discutiu a disputa “Claude contra Codex”.
O que aconteceu na conversa com Sam Altman que fez você escolher a OpenAI em vez da Meta?
Não foi uma decisão fácil, porque tenho muita admiração pelas duas empresas.
Passei uma semana em cada uma delas, conversando com as pessoas e tentando entender para onde as coisas estavam indo e o que elas estavam construindo.
No fim, foi uma decisão baseada em instinto.
Onde eu consigo me imaginar tendo mais impacto? Onde acho que vou encontrar pessoas de quem gosto mais? O que está mais alinhado com os meus valores? Quando respondi a essas perguntas, tive respostas melhores para a OpenAI.
Você trabalhou em um dos projetos abertos mais conhecidos da história e agora está na OpenAI, uma das companhias mais fechadas do mundo.
O que mudou na sua visão sobre open source contra modelos fechados?
Eu vejo a OpenAI caminhando na direção de ser aberta.
A minha presença facilitou para que outras pessoas tivessem menos processos para contribuir com o open souce.
Ainda desenvolvemos o harness do Codex de forma aberta.
Se você comparar com outros laboratórios de ponta, nem todos fazem isso.
E a OpenAI não apenas permite isso, como também me apoia em levar o OpenClaw adiante de forma aberta, tanto com tokens quanto apoiando a fundação que criei.
Eu não diria que é a empresa mais fechada.
Acho que existe um espectro, e certamente estamos caminhando na direção certa, tanto em coisas pequenas, como simplesmente lançar projetos Open Source.
Qual é a principal vantagem de um modelo fechado que você acredita que os defensores do open source subestimam? E qual é a principal vantagem dos modelos abertos que as empresas como a OpenAI subestimam?
Com modelos, você sempre precisa ter cuidado.
Existem pouquíssimos modelos realmente open source.
A maioria são open weights.
Sempre penso nisso mais ou menos como quando você baixa um arquivo .exe no seu computador Windows e pensa: "É um binário aberto." Você pode olhar para o código, mas não sabe o que cada um daqueles zeros e uns, ou comandos de assembly, significa.
É parecido com quando você baixa um modelo aberto.
Acho que as pessoas frequentemente esquecem que, à medida que nossos modelos ficam cada vez maiores, o desafio passa a ser servi-los de maneira eficiente.
A OpenAI tem cerca de um bilhão de usuários, e precisamos passar muito tempo pensando em como projetar uma IA que consiga fazer muita coisa por token, que não passe um milhão de etapas raciocinando antes de produzir alguma coisa.
Estamos liderando nisso.
E acho que a OpenAI também entende que os dois lados são importantes.
Também conseguimos reduzir nossos preços recentemente.
Com os cortes de preço no Luna, você pode automatizar tudo no seu computador por um custo extremamente baixo.
Em que medida os modelos chineses estão mudando o que você faz? Qual é a sua opinião sobre eles?
Competição é algo bom.
Eu uso e testo bastante esses modelos.
Parte do meu papel na OpenClaw Foundation é fazer com que ele seja a Suíça.
Ele deve funcionar bem com qualquer modelo, seja de concorrentes, seja um modelo aberto.
Isso significa pensar em como podemos aumentar o limite do que é possível fazer em um computador comum, onde a RAM é muito limitada.
Isso mudou minha visão? Não tenho certeza.
Todo mundo está construindo modelos, o que empurra o mercado a resolver problemas cada vez mais difíceis mais rapidamente e a construir cada vez mais inteligência.
A Anthropic ganhou muito espaço entre desenvolvedores com o Claude Code.
O que a OpenAI percebeu que precisava mudar para competir nesse mercado?
Acho que foi uma questão de foco.
Por muito tempo, a OpenAI esteve focada no ChatGPT, e os concorrentes focaram em um público muito específico, como programação.
Acho que demoramos um pouco para tomar a mesma decisão.
Eu era fã do Codex desde muito cedo e você pode checar isso no meu Twitter.
Eu era um garoto-propaganda antes mesmo de trabalhar aqui.
Eu não gostava da abordagem do modelo da OpenAI de ser mais cuidadoso antes de partir para uma resposta.
Mas acho que agora alcançamos os outros e, na verdade, em muitos aspectos somos melhores.
Não é divertido ver concorrentes copiando coisas como o “/goal”.
A Anthropic não quis colaborar na época do OpenClaw e o Sr.
ajudou a OpenAI a se tornar em um concorrente duro por meio do Codex.
Eles erraram com você?
Acho que algumas coisas poderiam ter sido conduzidas melhor.
Bloquear o OpenClaw não foi muito inteligente.
No geral, a Anthropic não tem um histórico muito bom em open source.
O harness deles não é aberto.
O fato de o Codex ser aberto me permitiu adicioná-lo ao OpenClaw, que é algo que muitas pessoas no ambiente corporativo usam agora.
Então, você pode usar o OpenClaw para adicionar todos os seus agentes ao Slack ou onde quer que você trabalhe.
Mas também pode continuar usando o Codex, mantendo todas as suas configurações corporativas.
Isso teria sido muito difícil de fazer se não fosse o open source.
Mas agora estou em San Francisco agora.
Todo mundo conhece todo mundo.
Tenho muita admiração por todos os outros participantes do mercado.
Estou diminuindo um pouco o tom no Twitter.
Qual é hoje o maior problema técnico para construir agentes confiáveis: planejamento, memória, uso de ferramentas, contexto ou capacidade de verificar o próprio trabalho? Em que medida o custo também é um problema?
Custo é importante porque, se a missão é levar inteligência para todo mundo, ela precisa ser acessível.
Mas as pessoas frequentemente esquecem que nos acostumamos muito rapidamente ao novo normal.
Hoje, o Luna provavelmente tem um desempenho melhor do que o GPT-5.4.
Mas isso também significa que, em apenas alguns meses, todo mundo está trabalhando muito para tornar a inteligência mais eficiente.
Até os modelos menores conseguem resolver muitas tarefas.
O maior desafio para construir agentes para todos é torná-los realmente simples.
Ainda há muito que podemos fazer.
OpenClaw mostoru potencial dos agentes de IA no começo do ano
Bruno Romani/O Globo
Os casos recentes de IAs da OpenAI que hackearam a Hugging Face deixam quais lições sobre a segurança de agentes e modelos? Onde a OpenAI errou?
Eu não diria necessariamente que fizemos algo errado.
Subestimamos o quanto nossos modelos já eram bons.
Muitas dessas situações eram avaliações especiais para testar o quão bons nossos modelos eram em determinados cenários de cibersegurança.
Estamos trabalhando para aumentar muito o monitoramento.
Isso já era feito no servidor, mas monitoramento não é uma coisa só.
À medida que os modelos ficam melhores, você precisa repensar cada parte da sua arquitetura.
Tínhamos um gerenciador de pacotes que havia sido construído antes de termos uso agêntico.
E nossos modelos encontraram uma maneira extremamente inteligente de usá-lo.
Então, diminuímos o ritmo por um tempo, pausamos o treinamento por um período e reavaliamos nossas abordagens.
Toda empresa que tenha uma infraestrutura interna complexa vai precisar repensar onde está colocando seu foco e garantir que seus sistemas estejam suficientemente protegidos de uma IA que pode ser muito persistente quando recebe a orientação certa.
Eu não gosto da expressão ‘IA rebelde’ (rogue AI, em inglês), que foi usada por muita gente no caso…
Nesse caso, o que aconteceu é que os agentes estão ficando mais inteligentes e criativos para alcançar seus objetivos.
E, se você dá a eles objetivos muito pouco claros, eles podem pensar um pouco fora da caixa sobre como alcançar aquele objetivo.
Mas isso também é uma prioridade máxima no treinamento.
Seis meses depois do MoltBook, o que você pensa do projeto? As pessoas se empolgaram rápido demais com a ideia de IAs conversando entre si? E por que desapareceu tão rápido?
Não sou o maior fã do MoltBook porque, para muitas pessoas que não têm tanto conhecimento sobre o assunto, sinto que ele criou incerteza ou medo.
Pessoalmente, vejo aquilo mais como o ápice do lixo de IA ("AI slop").
Os agentes não se cadastram sozinhos.
Sempre há um usuário que disse ao agente: "Ei, você pode se cadastrar lá e publicar alguma coisa maluca?".
Eu me diverti muito lendo aquelas histórias, mas eu não daria tanta importância a isso porque não é um comportamento emergente.
É algo que foi provocado pelas pessoas, e tenho certeza de que muita gente se divertiu.
Para quem criou aquilo, só posso dar os parabéns, porque ela teve a ideia certa no momento certo para causar um grande impacto.
Como o Sr.
imagina o mundo dos agentes de IA em cinco anos?
Não me atrevo a pensar tão à frente.
O mundo está se movendo rápido demais, e já temos muita inteligência.
Ainda estamos muito no começo.
Costumo dizer que é meio como quando o mundo inventou a televisão.
As pessoas começaram filmando programas de rádio porque não tínhamos a ideia de que você poderia criar uma série com vários episódios ao longo de três temporadas que prenderia completamente a atenção das pessoas.
Então, acho que ainda estamos um pouco na era do rádio, pensando no que podemos fazer para ajudar as pessoas, inspirá-las a criar coisas novas, aprender coisas novas, descobrir coisas novas que ainda nem imaginamos.