Jogue um jogo: peça a qualquer chatbot um número aleatório entre 1 e 10. Você receberá 7. Peça de novo: 3 ou 4. De novo: 8 ou 9. Isso não é telepatia – é pensamento de grupo. Modelos de linguagem grandes são previsíveis e pouco criativos, o que é ótimo para programação, mas péssimo para pensar em destinos de férias.

Entra em cena a Springboards, uma startup australiana, com o Flint – um LLM treinado para receber alucinações de braços abertos, em vez de combatê-las. O cofundador Pip Bingemann demonstrou: ChatGPT e Claude deram 7; Flint deu 3,7916. Perguntado por uma marca de carro, os modelos tradicionais disseram Toyota ou Honda; Flint disse Ford F-150. Para um slogan da New Balance, Claude e ChatGPT disseram "Corra do seu jeito"; Flint ofereceu "Feito para durar, corra para vencer."

Essa homogeneidade está chamando a atenção. Um artigo de novembro intitulado "Artificial Hivemind" ganhou o prêmio de melhor artigo no NeurIPS, mostrando que 25 LLMs produziram metáforas quase idênticas para o tempo ("O tempo é um rio") e nomes de bandas (com "vidro", "néon", "veludo" ou "estático"). A Springboards construiu o Flint sobre o Qwen 3 de código aberto da Alibaba, ajustando a aleatoriedade apenas em pontos-chave da saída – como pouco antes de nomear um destino – em vez de aumentar a temperatura globalmente, o que pode causar incoerência.

A estrategista de marketing Zoe Scaman achou o Flint útil para ideias não convencionais, como reformular a acumulação de riqueza em vez do usual "alfabetização financeira de forma divertida". Mas o cofundador Maximilian Weigl adverte: nove em cada dez vezes, o mediano é suficiente, e copiar e colar a saída da IA não é um trabalho. A Springboards mira anunciantes por enquanto, mas insiste que a variedade importa para todos. Como diz Bingemann: "Vamos por esse caminho em vez de acabar em um mundo cinza e chato."