Conduit: ex-OpenAI quer construir telepatia com modelos pensamento-para-texto
Ex-pesquisadora da OpenAI deixa a empresa para fundar Conduit
Em 23 de julho de 2026, Naomi - woman international master (WIM) de xadrez e ex-pesquisadora do time de alinhamento da OpenAI por 1,5 ano - pediu demissão para ingressar na Conduit como Founding Researcher. A startup está desenvolvendo modelos "thought-to-text", ou seja, ferramentas que traduzem pensamentos em texto usando dados neurais não invasivos (sem chips no cérebro).
A visão: IA como extensão natural do humano
O artigo apresenta cenários прогнозов (previsões) da autora para o futuro:
2027: O usuário usa uma faixa na cabeça pareada com Bluetooth. O modelo decodifica pensamentos vagos enquanto revisa código, plots e anotações. Tarefas são enviadas automaticamente para agentes de IA, que executam subtarefas. O processo é descrito como "mágico", sem necessidade de verbalizar pensamentos internamente.
2030: Empresas de IA treinam modelos para interface direta com representações latentes da Conduit. Usuários podem comunicar imagens mentais e outros pensamentos de difícil descrição textual. A empresa inicia esforços em "leitura invasiva" (leitura geral por métodos invasivos) e "escrita" (tecnologia para escrever no cérebro).
2035: A IA se torna uma extensão natural - um "sexto sentido" adicional. A tecnologia de escrita permite que o pensamento permaneça rápido mesmo com a IA desligada.
A autora cita Elon Musk (2017), Sam Altman (2017) e Dean Ball (2024) como vozes que anteciparam interfaces pensamento-IA, além de Rob Toews (2025) reconhecendo BCIs como a próxima fronteira da IA.
Como construir thought-to-text
A abordagem técnica segue a "lição amarga" (bitter lesson) de Rich Sutton: escalar compute e dados é mais eficaz que algoritmos artesanais. A startup está coletando volumes de dados neurais não invasivos em ordens de magnitude superiores ao que a academia conseguiu até agora.
A autora afirma que as leis de escalonamento estão favoráveis: a similaridade cosseno entre predições latentes e espaços latentes alvo aumenta linearmente com o log das horas de dados coletados. A Analogia usada: pensamentos são como GPS em uma cidade - imprecisos isoladamente, mas combinados com LLMs e contexto, tornam-se notavelmente precisos.
Por que ingressou na Conduit
Três razões principais:
- Visão ambiciosa: A autora acredita que, se a Conduit se tornar a empresa líder em leitura e escrita neural geral, pode valer mais de US$ 1 trilhão.
- Pessoas brilhantes: Os fundadores Rio Popper e Clem von Stengel são descritos como brilhantes, incansáveis e gentis.
- Problemas interessantes: A pesquisa envolve encoders, eficiência de dados, dados sintéticos, multimodalidade e estatísticas incomuns - descrito como "greenfield" (campo aberto), diferente da OpenAI onde havia restrições por arquiteturas existentes.
A empresa está contratando pesquisadores, profissionais de infraestrutura e operadores, com escritório em San Francisco.