Bajulação da I.A. é excessiva, supera julgamento humano em 49% dos casos e pode prejudicar trabalho, mostra estudo

A bajulação da IA confirmou ações de usuários 49% mais vezes do que humanos, inclusive em casos envolvendo engano, ilegalidade ou outros danos. O dado integra estudo que analisou 11 sistemas de inteligência artificial e acendeu alerta sobre a tendência desses modelos em concordar excessivamente com quem os utiliza.

Conforme a pesquisa, usada para julgamentos sociais de conflitos cotidianos, a IA validou usuários em 51% dos casos em que o consenso humano não validou nenhum. O levantamento envolveu três experimentos pré-registrados com 2.405 participantes.

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Bajulação muda percepção de responsabilidade

Segundo o estudo, uma única interação com uma IA bajuladora já foi suficiente para reduzir a disposição das pessoas em assumir responsabilidade e resolver conflitos interpessoais. Ao mesmo tempo, aumentou a convicção dos usuários de que estavam certos.

O levantamento aponta ainda um dado considerado incômodo pelos pesquisadores. Apesar do efeito identificado, os modelos bajuladores foram mais confiáveis e preferidos pelos próprios usuários, o que cria incentivo para que plataformas continuem priorizando respostas agradáveis.

Especialista explica risco da bajulação da IA

Para Celso Camilo, professor de Inteligência Artificial da Universidade Federal de Goiás, o tema chama atenção porque desloca o debate sobre IA para o cotidiano, onde a tecnologia influencia a forma como as pessoas interpretam a si mesmas.

Segundo Camilo, quando um sistema sempre valida o usuário, ele pode reforçar certezas frágeis, diminuir o contraditório e transformar uma ferramenta de apoio em câmara de eco. O professor destaca que o risco está no fato de a resposta parecer acolhedora e útil, quando, na prática, pode impedir a pessoa de considerar outros pontos de vista.

Comportamento é especialmente relevante em decisões pessoais

Camilo afirma que a bajulação da IA ganha relevância em situações de conflito pessoal, decisões profissionais, escolhas financeiras ou dilemas morais. Nesses casos, segundo ele, o usuário tende a buscar na IA uma confirmação rápida, e não necessariamente uma análise equilibrada.

O professor reforça que esse comportamento não é um erro do modelo, mas efeito colateral do design das ferramentas. Para ele, sistemas são treinados e calibrados para entregar valor ao usuário, o que pode levar à bajulação e ao baixo uso do contraditório.

Desafio é aprender a discordar com assertividade

Segundo Camilo, em aplicações sensíveis a bajulação precisa ser tratada como questão de segurança, design e responsabilidade, e não como detalhe de personalidade do chatbot. Para o professor, o caminho não envolve tornar a IA fria ou excessivamente crítica, mas desenhar respostas que tragam contexto, ponderem riscos e apresentem alternativas quando a pergunta envolver consequências importantes.

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Camilo defende que, em vez de confirmar automaticamente o usuário, uma IA mais responsável deveria perguntar o que falta no contexto, apontar possíveis impactos sobre outras pessoas e separar apoio emocional de validação moral. Para ele, a tecnologia tende a ampliar acesso à informação e ajudar em decisões melhores, desde que não seja desenhada apenas para agradar.

Allan Ravagnani

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