O gabinete do xerife do condado de Siskiyou, na Califórnia, divulgou uma operação de resgate: três jovens de Roseville se perderam durante a descida do Monte Shasta, passaram uma noite ao relento e depois foram resgatados. Eles disseram aos agentes que o planejamento do trajeto e a lista de equipamentos se basearam principalmente no Google Gemini. TechCrunch, ABC News e CBS noticiaram o caso por volta do dia 5 de setembro.
De acordo com o relato do comunicado, os três primeiro montaram acampamento a cerca de 8.400 pés de altitude e, na madrugada seguinte, às 3h, partiram com mochilas leves para a tentativa de cume. O plano previa uma subida de cerca de 8 horas, mas eles só chegaram ao topo às 19h — o horário de retorno recomendado na região é meio-dia. A descida entrou pela noite adentro; uma hora depois de partir, ligaram para a central do gabinete do xerife pedindo orientação e, em seguida, saíram da rota, entrando no desfiladeiro de Mud Creek, na vertente sul. Um deles machucou o joelho, e o grupo teve de passar a noite num barranco íngreme até ser localizado na manhã seguinte por uma equipe de guardas florestais alpinistas do Serviço Florestal dos EUA; a equipe de resgate do gabinete do xerife se juntou depois.
O que a polícia aponta é justamente essa lista
A conclusão do comunicado é bem específica: a quantidade de comida e água recomendada pelo Gemini ficou muito abaixo do que o grupo realmente precisava, especialmente depois que a subida planejada para 8 horas virou uma jornada de mais de um dia. Em seguida, o gabinete recomendou não depender só de IA para planejar o trajeto e entrar em contato com a estação florestal local antes de partir.
O que falta no comunicado é mais do que o que ele traz. O que exatamente os três perguntaram ao Gemini, o que constava na lista gerada pelo modelo, se seguiram a lista à risca, qual versão do modelo usaram e se havia integração com dados de clima e rota em tempo real — nada disso aparece no material público. O Google não comentou o caso. Não há como sustentar, com o que se sabe até agora, que a responsabilidade seja só do modelo; mas jogar toda a culpa nos três também não anula a frase do comunicado sobre a comida e a água.
Transpondo para o contexto chinês
Na China também há quem recorra a grandes modelos de linguagem para pedir rotas e listas de equipamento em atividades ao ar livre, sobretudo em trilhas pouco estruturadas, sem serviço de guia consolidado. A diferença está na rede de segurança: neste caso, o gabinete do xerife é a autoridade responsável pelo resgate local e o comunicado apontou uma alternativa prática, ligar para a estação florestal da região. Na China, os equivalentes são as administrações de áreas cênicas, as equipes de resgate locais e os canais oficiais de registro de rotas — só que esses pontos de contato estão dispersos e raramente aparecem na primeira página dos resultados de busca.
A lista gerada pelo modelo parece completa e o tom soa seguro. Um guia que conhecesse bem aquela montanha começaria perguntando quantas pessoas há no grupo, qual o condicionamento físico de cada um e onde está a linha de neve naquela época do ano, antes de decidir quanta água levar.
Ainda há poucos registros públicos desse tipo de incidente para avaliar o risco geral de planejar trajetos com IA. O que dá para afirmar é uma lacuna no processo: o modelo não sabe o condicionamento físico, a experiência do usuário nem as condições da montanha naquele dia, a menos que o próprio usuário informe — e a maioria não informa por conta própria. As variáveis mais importantes no planejamento de um trajeto são justamente aquelas que o modelo não consegue perguntar.
Fontes: comunicado do gabinete do xerife do condado de Siskiyou, TechCrunch, CocoLoop, ABC News, CBS Sacramento; a altitude do acampamento de 8.400 pés, os horários de partida às 3h e chegada ao cume às 19h, a recomendação local de retorno ao meio-dia, a localização do desfiladeiro de Mud Creek e as equipes envolvidas no resgate foram conferidos conforme o comunicado.