Quando você digita uma pergunta para uma IA como o Claude e recebe uma resposta elaborada, coerente e contextualmente precisa em segundos, é natural se perguntar: como isso foi feito? Em que linguagem isso foi programado?
A resposta é muito mais complexa do que a maioria das pessoas imagina. E entendê-la muda completamente a forma como você enxerga o que é, de fato, uma Inteligência Artificial moderna.
Primeiro: Claude Não é um Software Comum
Antes de falar sobre linguagens de programação, é fundamental desfazer um equívoco muito comum.
Um aplicativo tradicional — seja um editor de texto, um app de banco ou um jogo — é construído por programadores que escrevem instruções explícitas: “se o usuário clicar aqui, faça isso; se aquela condição for verdadeira, execute aquela ação”. O comportamento do software é diretamente codificado por humanos, linha por linha.
O Claude não funciona assim.
Claude é um Modelo de Linguagem de Grande Escala — em inglês, Large Language Model ou simplesmente LLM. Isso significa que ele é, em sua essência, uma gigantesca rede neural artificial com bilhões de parâmetros — números que foram ajustados e refinados ao longo de um extenso processo de treinamento com volumes imensamente grandes de texto.
Nenhum engenheiro da Anthropic escreveu uma linha de código dizendo “quando alguém perguntar sobre fotossíntese, responda desta forma”. O que aconteceu foi algo muito mais sofisticado: o modelo foi exposto a quantidades massivas de texto humano e aprendeu, por meio de matemática e otimização estatística, os padrões da linguagem, do raciocínio e do conhecimento humano.
As Linguagens por Trás do Claude
Dito isso, sim — linguagens de programação foram e são usadas extensivamente no desenvolvimento do Claude. Não para descrever o que ele deve dizer, mas para construir a infraestrutura que o criou e que o mantém funcionando.
🐍 Python — A Espinha Dorsal da IA Moderna
O Python é, de longe, a linguagem mais utilizada no ecossistema de Inteligência Artificial e Machine Learning no mundo todo — e a Anthropic não é exceção.
É com Python que os pesquisadores e engenheiros da Anthropic escrevem os scripts de treinamento, definem as arquiteturas das redes neurais, processam e preparam os dados de treinamento, realizam experimentos e avaliações dos modelos e implementam as técnicas de ajuste fino como o RLHF — Reinforcement Learning from Human Feedback, o processo pelo qual o modelo aprende a ser mais útil, preciso e seguro a partir de feedback humano.
A popularidade do Python na IA não é acidental: sua sintaxe clara e o ecossistema rico de bibliotecas como NumPy, PyTorch e TensorFlow tornam o desenvolvimento e a experimentação muito mais ágeis do que em outras linguagens.
⚡ C++ e CUDA — O Motor de Alta Performance
Se o Python é o cérebro visível do desenvolvimento, o C++ e o CUDA são o motor que roda por baixo.
Treinar um modelo da escala do Claude exige processar quantidades astronômicas de dados em GPUs — processadores gráficos que executam operações matemáticas em paralelo com uma velocidade muito superior às CPUs convencionais. Para extrair o máximo de desempenho dessas GPUs, é necessário programar em níveis muito mais próximos do hardware.
O CUDA (Compute Unified Device Architecture) é a plataforma de programação paralela da NVIDIA que permite aos desenvolvedores escrever código que roda diretamente nas GPUs. O C++, por sua vez, é usado na construção de bibliotecas de alto desempenho e em partes críticas da infraestrutura onde cada milissegundo de eficiência importa — especialmente em operações que precisam ser repetidas bilhões de vezes durante o treinamento.
🔬 JAX — A Escolha dos Pesquisadores de Ponta
O JAX é uma biblioteca Python de computação numérica desenvolvida pelo Google Deep Mind que combina a facilidade do Python com aceleração automática em GPUs e TPUs — os chips de IA proprietários do Google.
O JAX tem uma característica especialmente valiosa para pesquisa em IA: ele permite diferenciação automática de funções matemáticas complexas de forma extremamente eficiente. Em termos simples, isso significa que ele calcula automaticamente como ajustar os bilhões de parâmetros de uma rede neural para que ela aprenda melhor — o processo matemático central de qualquer treinamento de IA.
O JAX é particularmente relevante no contexto da Anthropic porque alguns dos fundadores da empresa — Chris Olah, Dario Amodei e Tom Brown — vieram do Google Brain, laboratório que desenvolveu e usa extensivamente o JAX em pesquisas de IA de ponta.
🦀 Rust — Segurança e Velocidade na Infraestrutura
O Rust é uma linguagem de programação de sistemas que tem ganhado crescente adoção em infraestrutura de IA pelas suas propriedades únicas: ela oferece desempenho comparável ao C++ enquanto elimina categorias inteiras de erros de memória que são comuns nessa linguagem — tornando o software mais seguro e confiável.
Em empresas como a Anthropic, onde a confiabilidade e a segurança da infraestrutura são críticas, o Rust é uma escolha natural para componentes de sistema que precisam ser rápidos, robustos e livres de falhas.
O Processo de Criação: Muito Além das Linguagens
Entender as linguagens usadas é apenas o começo. O que realmente define o Claude como ele é hoje é o processo de desenvolvimento — e ele é fascinante.
Pré-treinamento
A primeira etapa é o pré-treinamento: o modelo é exposto a uma quantidade colossal de texto — livros, artigos científicos, páginas da web, código de programação, conversas e muito mais — e aprende a prever qual palavra ou token vem a seguir em qualquer sequência de texto. É um processo aparentemente simples, mas que, em escala suficiente, leva ao desenvolvimento emergente de capacidades notáveis: raciocínio lógico, conhecimento factual, compreensão de contexto, habilidade matemática e muito mais.
RLHF — Aprendizado por Feedback Humano
Após o pré-treinamento, o modelo passa pelo RLHF — Reinforcement Learning from Human Feedback. Nessa etapa, avaliadores humanos interagem com o modelo, comparam respostas e indicam quais são melhores. Essas preferências são usadas para treinar um modelo de recompensa, que por sua vez guia o ajuste fino do modelo principal para que ele seja mais útil, mais preciso e mais alinhado com os valores humanos.
É aqui que boa parte do “caráter” do Claude é moldado — a tendência de ser honesto, de reconhecer incertezas, de se recusar a gerar conteúdo prejudicial.
Constitutional AI — A Abordagem Única da Anthropic
A Anthropic desenvolveu uma técnica própria chamada Constitutional AI — IA Constitucional. Em vez de depender exclusivamente de avaliadores humanos para definir o que é uma boa resposta, a empresa criou um conjunto de princípios — uma “constituição” — que o próprio modelo usa para avaliar e criticar suas próprias respostas durante o treinamento.
É uma abordagem inovadora que busca tornar o processo de alinhamento mais escalável, consistente e transparente — e é uma das contribuições mais significativas da Anthropic para o campo da pesquisa em segurança de IA.
O que É o Claude, em Última Análise?
Ao final de todo esse processo, o que é o Claude?
Não é um banco de dados que busca respostas pré-escritas. Não é um conjunto de regras if-then programadas por humanos. É o resultado de um processo matemático de otimização em escala massiva — bilhões de parâmetros numéricos que codificam, de forma distribuída e não linear, padrões extraordinariamente complexos de linguagem, raciocínio e conhecimento.
Quando você faz uma pergunta ao Claude, esses bilhões de números interagem em frações de segundo para gerar uma resposta — não recuperando algo armazenado, mas construindo a resposta token por token, em tempo real, com base em tudo que o modelo aprendeu durante o treinamento.
Nem Tudo São Flores
O Claude é uma das mais avançadas ferramentas de IA disponíveis no mercado atualmente, sem dúvida. Todavia, como toda ferramenta de IA, o Claude comete algumas falhas e, por tal, seu funcionamento e resultados requerem validação humana.
Por exemplo, aquele que vos escreve aqui, pegou recentemente uma alucinação do Claude: essa IA, elaborando um texto onde em determinado trecho falava dos fundadores da Anthropic, afirmou que Daniela Amodei (presidente da empresa e uma das co-fundandoras) já teria trabalhado, anteriormente, no Google. Contudo, após minha checagem manual, constatei que tal afirmação é falsa: Daniela jamais trabalhou no Google. Ou seja, o Claude alucinou nessa declaração.
Opinião
Por mais avançado que o Claude seja, ele não deixa de ser uma ferramenta: supervisão e validação humanas são indispensáveis.
E você, usou ou usa o Claude? Qual tua opinião a respeito? Já pegou alguma alucinação dele? Conta nos comentários!
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