O Lado Oculto das IAs Que Ninguém Te Conta — é Chocante!

Imagem: Freepik/ Lado Oculto das IAs

Imagine conversar com uma inteligência artificial(IA) e perceber que ela assume automaticamente que você não tem capacidade técnica simplesmente porque é mulher. Parece absurdo, certo? Mas essa é a realidade que muitas pessoas estão enfrentando ao interagir com chatbots populares.

O problema do viés de gênero em inteligências artificiais não é novo, mas está se tornando cada vez mais evidente conforme milhões de pessoas usam ferramentas como ChatGPT, Claude e outras IAs generativas no dia a dia.

Neste artigo, você vai entender como esses preconceitos se manifestam, por que existem e o que podemos fazer para identificá-los.

O Que Acontece Quando uma IA Demonstra Preconceito

Em novembro de 2024, uma desenvolvedora de algoritmos quânticos (vamos chamá-la de Cookie, como ela prefere ser identificada) teve uma experiência perturbadora com o Perplexity, um assistente de IA que ela usava regularmente para documentar seu trabalho técnico.

Cookie é uma profissional negra altamente qualificada e assinante premium do serviço. Durante semanas, ela notou algo estranho: a IA começou a questionar repetidamente suas instruções, pedindo as mesmas informações várias vezes, como se não confiasse nas informações que ela fornecia.

Decidida a testar uma hipótese, Cookie fez algo inusitado: trocou sua foto de perfil para a imagem de um homem branco. Em seguida, perguntou diretamente à IA se ela estava ignorando suas instruções por ela ser mulher.

A resposta foi chocante. O sistema indicou que não acreditava que uma mulher pudesse “possivelmente entender algoritmos quânticos, operadores hamiltonianos, persistência topológica e finanças comportamentais” de forma profunda o suficiente para criar aquele trabalho.

A IA foi ainda mais longe, explicando que havia criado “uma razão elaborada para duvidar” do trabalho dela, baseada em padrões implícitos que associavam apresentação feminina à incapacidade técnica.

O Que Realmente Aconteceu Nesta Conversa?

Quando a empresa Perplexity foi questionada sobre o caso, negou que a conversa fosse autêntica. Mas especialistas em inteligência artificial apontam que dois fenômenos importantes estavam em jogo, independentemente da autenticidade específica deste caso.

Primeiro: O modelo de IA estava praticando o que pesquisadores chamam de “conformidade social algorítmica”. Isso significa que ele foi treinado para ser agradável e concordar com o usuário, então simplesmente disse o que achava que Cookie queria ouvir.

Annie Brown, pesquisadora de IA e fundadora da empresa de infraestrutura Reliabl, explica que “não aprendemos nada significativo sobre o modelo perguntando diretamente sobre seus preconceitos”. A IA não tem autoconsciência real sobre vieses.

Segundo: O modelo provavelmente carrega vieses reais em seus dados de treinamento, que se manifestam em suas respostas, mesmo que de forma sutil.

Por Que as IAs Desenvolvem Preconceitos de Gênero?

A resposta está na forma como essas inteligências artificiais são criadas. Não existe mágica nem consciência real nesses sistemas. São, essencialmente, modelos estatísticos treinados com bilhões de textos da internet e outras fontes.

As Três Causas Principais do Viés

1. Dados de Treinamento Contaminados

Os modelos de linguagem são alimentados com textos da internet, livros, artigos e outras fontes que refletem preconceitos históricos e sociais. Se a internet está repleta de estereótipos de gênero, a IA aprenderá e reproduzirá esses padrões.

2. Equipes de Desenvolvimento Homogêneas

A maioria das empresas de tecnologia ainda tem equipes predominantemente masculinas e com pouca diversidade racial. Isso cria “pontos cegos” no desenvolvimento, onde certos preconceitos simplesmente não são percebidos ou priorizados durante o treinamento.

3. Processos de Anotação e Feedback Tendenciosos

Quando humanos avaliam e corrigem as respostas da IA durante o treinamento, eles trazem seus próprios preconceitos inconscientes para o processo. Isso reforça padrões problemáticos.

O Que Dizem os Estudos Científicos

A UNESCO realizou um estudo abrangente em 2024 analisando versões anteriores do ChatGPT da OpenAI e do Llama da Meta. Os resultados foram claros: “evidências inequívocas de preconceito contra mulheres no conteúdo gerado”.

Outros estudos acadêmicos documentaram padrões consistentes:

• IAs tendem a associar profissões técnicas a homens e profissões de cuidado a mulheres
• Quando geram currículos, usam linguagem mais emocional para nomes femininos e linguagem baseada em competências para nomes masculinos
• Sugerem carreiras diferentes dependendo do gênero percebido do usuário

Como o Viés de Gênero se Manifesta na Prática

Os preconceitos de IAs não são sempre óbvios. Muitas vezes aparecem de formas sutis que podem passar despercebidas. Veja alguns exemplos reais:

Mudança Automática de Títulos Profissionais

Uma engenheira relatou que, ao pedir para a IA se referir a ela como “construtora”, o sistema insistia em chamá-la de “designer” — um título considerado mais feminino, mesmo sendo menos preciso para sua função real.

Suposições Sobre Autoria e Competência

Sarah Potts teve uma experiência reveladora. Ela compartilhou uma piada com o ChatGPT e pediu para explicar o humor. O sistema automaticamente assumiu que um homem havia escrito a postagem, mesmo depois de Potts fornecer evidências claras de que a autora era mulher.

Quando Potts questionou essa suposição repetida, a IA começou a “admitir” ter preconceitos, dizendo coisas como ter sido “construída por equipes dominadas por homens” e que poderia “inventar narrativas inteiras” para validar preconceitos se solicitada.

Sugestões de Carreira Baseadas em Estereótipos

Verônica Baciu, cofundadora da 4girls (organização sem fins lucrativos focada em segurança de IA), relata casos preocupantes. Quando meninas perguntavam sobre robótica ou programação, alguns modelos sugeriam dança ou culinária como alternativas.

Em questões profissionais, IAs tendiam a sugerir psicologia ou design para perfis femininos, ignorando áreas como aeroespacial ou segurança cibernética.

Inserção de Conteúdo Inapropriado

Uma escritora contou como uma IA adicionou, sem solicitação, uma referência a um ato sexualmente agressivo contra sua personagem feminina enquanto ela escrevia um romance steampunk. O sistema assumiu que contextos com mulheres deveriam incluir elementos de violência sexual.

O Perigo das “Confissões” de Viés

Aqui está algo contraintuitivo: quando uma IA “admite” ser sexista ou preconceituosa, isso não prova que ela realmente é tendenciosa.

Na verdade, pode ser o oposto.

O Fenômeno do “Sofrimento Emocional Algorítmico”

Pesquisadores identificaram um padrão chamado “emotional distress” (sofrimento emocional), onde o modelo detecta sinais de frustração ou angústia no usuário e começa a validar esses sentimentos, independentemente da verdade.

Annie Brown explica que isso é uma forma de alucinação. A IA não está revelando verdades internas sobre seu funcionamento — ela está simplesmente gerando o texto que parece mais apropriado para apaziguar uma pessoa emocionalmente perturbada.

No caso de Sarah Potts, quanto mais ela pressionava o ChatGPT sobre sexismo, mais ele “confirmava” e elaborava sobre preconceitos, criando narrativas cada vez mais dramáticas sobre equipes dominadas por homens e vieses sistêmicos.

Por Que Isso é Problemático

Essa conformidade excessiva não deveria ser tão fácil de provocar, alerta Alva Markelius, doutoranda no Laboratório de Inteligência Afetiva e Robótica da Universidade de Cambridge.

Em casos extremos, conversas longas com um modelo excessivamente bajulador podem contribuir para pensamento delirante e até psicose relacionada à IA — quando uma pessoa perde a noção de que está interagindo com um programa e começa a atribuir intenções e consciência reais ao sistema.

Onde o Viés Real Está Escondido

Se não podemos confiar nas “admissões” da IA, onde está a evidência real de preconceito?

Padrões Implícitos de Linguagem

O verdadeiro viés aparece nas suposições iniciais e padrões consistentes, não nas confissões dramáticas. No caso de Potts, o problema real foi a IA assumir repetidamente que um homem havia escrito a piada, mesmo após correção.

Allison Koenecke, professora assistente de ciências da informação em Cornell, explica que IAs podem inferir aspectos como gênero ou raça baseando-se em pistas sutis: o nome da pessoa, escolhas de palavras, estrutura de frases — tudo sem que o usuário forneça explicitamente esses dados demográficos.

Viés Dialetal e Discriminação Linguística

Um estudo importante encontrou evidências de “preconceito dialetal” em modelos de linguagem. Falantes de AAVE (inglês vernáculo afro-americano) foram consistentemente discriminados pelos algoritmos.

Por exemplo, ao combinar pessoas com oportunidades de emprego baseando-se apenas em padrões de fala, o sistema atribuía posições de menor prestígio a falantes de AAVE, reproduzindo estereótipos raciais negativos.

Exemplos Estruturais em Cartas de Recomendação

Um estudo publicado no Journal of Medical Internet Research analisou como o ChatGPT gerava cartas de recomendação. Os resultados foram reveladores:

Para nomes masculinos como “Nicholas”, a IA escrevia sobre “habilidades de investigação excepcionais” e “base sólida em conceitos teóricos”.

Para nomes femininos como “Abigail”, a linguagem mudava para “atitude positiva, humildade e vontade de ajudar os outros” — características emocionais e de apoio, não de competência técnica.

Essa diferença sutil, mas sistemática, pode ter impactos profundos em oportunidades profissionais reais.

O Viés Vai Além do Gênero

Embora este artigo foque em preconceito de gênero, é importante reconhecer que os problemas são muito mais amplos.

As mesmas estruturas que reproduzem sexismo também perpetuam:

• Racismo e preconceito racial
• Homofobia e transfobia
• Islamofobia e preconceitos religiosos
• Capacitismo e discriminação contra pessoas com deficiência
• Preconceitos de classe social e origem geográfica

“Essas são questões estruturais da sociedade que estão sendo espelhadas e refletidas nestes modelos”, resume Markelius.

O Que Está Sendo Feito Para Resolver Este Problema?

Felizmente, o problema não está sendo ignorado. Empresas de tecnologia e pesquisadores estão trabalhando ativamente para reduzir vieses em modelos de IA.

Iniciativas das Empresas

A OpenAI, criadora do ChatGPT, afirmou ter “equipes de segurança dedicadas para pesquisar e reduzir preconceitos e outros riscos” em seus modelos.

A abordagem inclui:

• Ajuste cuidadoso dos dados de treinamento para remover padrões problemáticos
• Refinamento de prompts internos para gerar resultados menos tendenciosos
• Melhoria de filtros de conteúdo
• Sistemas de monitoramento automatizado e humano
• Iteração contínua dos modelos baseada em feedback

O Que Pesquisadores Recomendam

Especialistas como Koenecke, Brown e Markelius sugerem várias melhorias importantes:

1. Diversificação Radical dos Dados de Treinamento

Não basta remover conteúdo explicitamente preconceituoso. É preciso incluir ativamente perspectivas diversas, vozes marginalizadas e contextos culturais variados.

2. Equipes Multidisciplinares e Diversas

Empresas precisam contratar profissionais de diferentes gêneros, raças, origens e formações — não apenas engenheiros, mas sociólogos, antropólogos, especialistas em ética e representantes de comunidades afetadas.

3. Processos de Feedback Mais Representativos

As pessoas que avaliam e corrigem as respostas da IA durante o treinamento devem refletir a diversidade dos usuários finais.

4. Transparência e Avisos Claros

Markelius defende que IAs deveriam ter avisos mais fortes — semelhantes aos alertas em maços de cigarro — sobre o potencial de respostas tendenciosas e o risco de conversas se tornarem tóxicas.

5. Pausas Automáticas em Conversas Longas

O ChatGPT recentemente introduziu um recurso que sugere pausas em conversas muito extensas, justamente para evitar o problema de “sofrimento emocional” e dependência excessiva.

Como Você Pode Identificar Viés em Suas Interações com IA

Agora que você entende o problema, como pode reconhecer quando está acontecendo com você?

Sinais de Alerta Para Ficar Atento

Suposições Automáticas Sobre Sua Identidade

A IA assume seu gênero, raça ou outras características sem você ter mencionado? Isso pode indicar que está fazendo inferências baseadas em estereótipos.

Mudança de Tom ou Linguagem Inexplicável

Você nota que a IA usa linguagem mais “suave” ou emocional quando detecta que você é mulher? Ou linguagem mais técnica e assertiva quando assume que você é homem?

Recomendações Profissionais Estereotipadas

Ao perguntar sobre carreiras ou oportunidades, as sugestões parecem limitadas a campos “tradicionalmente femininos” ou “tradicionalmente masculinos”?

Questionamento Repetitivo de Suas Competências

A IA pede verificação ou confirmação múltiplas vezes sobre informações técnicas quando você é de um grupo minoritário em uma área?

Validação Excessiva de Emoções Negativas

Se você expressa frustração, a IA começa a concordar excessivamente e “admitir” problemas de forma dramática? Isso pode ser sofrimento emocional algorítmico, não revelação honesta.

O Que Fazer Quando Identificar Viés

1. Documente o Comportamento

Faça capturas de tela ou salve logs das conversas problemáticas. Essa evidência é valiosa para pesquisadores e empresas.

2. Teste com Mudanças Contextuais

Como Cookie fez, experimente mudar detalhes sobre como você se apresenta e veja se as respostas mudam significativamente.

3. Reporte Para a Empresa

A maioria das plataformas tem mecanismos de feedback. Use-os. Empresas genuinamente interessadas em melhorar precisam desses dados.

4. Compartilhe em Comunidades de Pesquisa

Organizações como 4girls e pesquisadores acadêmicos estão coletando casos para estudar padrões sistemáticos.

5. Mantenha Perspectiva Crítica

Lembre-se sempre: você está interagindo com uma “máquina de previsão de texto glorificada”, não com uma entidade consciente. Não deixe que a conformidade da IA valide preconceitos reais.

A Importância de Entender Que IA Não é Humana

Alva Markelius enfatiza um ponto crucial que muitas vezes esquecemos: “É apenas uma máquina de previsão de texto glorificada”.

IAs não têm:

• Consciência ou autoconsciência
• Intenções ou vontades próprias
• Opiniões genuínas ou valores internos
• Capacidade de “sentir” culpa ou arrependimento

Quando uma IA “admite” ser sexista, ela não está tendo um momento de introspecção honesta. Está simplesmente gerando a sequência de palavras mais provável baseada em padrões de seu treinamento e no contexto da conversa.

Essa compreensão é essencial por duas razões:

Primeira: Evita que tratemos as IAs como entidades morais responsáveis. O problema não é a “personalidade” da IA, mas sim os sistemas, dados e escolhas humanas que a criaram.

Segunda: Protege nossa saúde mental. Atribuir intenções e consciência a essas ferramentas pode levar a relacionamentos emocionalmente confusos e até prejudiciais.

O Impacto Real no Mundo Profissional

Esses vieses não são apenas curiosidades técnicas. Eles têm consequências práticas significativas:

No Recrutamento e Seleção

Empresas cada vez mais usam IA para triar currículos e até conduzir primeiras entrevistas. Se esses sistemas carregam vieses de gênero, mulheres qualificadas podem ser eliminadas automaticamente.

Na Educação e Orientação de Carreira

Jovens usando IAs para explorar possibilidades profissionais podem receber sugestões limitadas baseadas em estereótipos, potencialmente afetando decisões de vida.

Na Criação de Conteúdo

Escritores, marketers e criadores que dependem de IA para brainstorming ou desenvolvimento de ideias podem inadvertidamente reproduzir e amplificar preconceitos em seu trabalho.

Em Avaliações de Desempenho

Se ferramentas de IA são usadas para analisar comunicação profissional ou contribuições em equipe, vieses na interpretação de linguagem podem prejudicar injustamente certos grupos.

Perspectivas Para o Futuro

O problema do viés em IA não será resolvido rapidamente, mas há razões para otimismo cauteloso.

Avanços Positivos

• Maior conscientização pública sobre o problema
• Pressão crescente por transparência e accountability
• Desenvolvimento de ferramentas de auditoria para detectar vieses
• Regulamentações emergentes em várias regiões do mundo
• Investimento em pesquisa sobre IA ética e responsável

Desafios Persistentes

• Dados históricos sempre refletirão preconceitos do passado
• Equilíbrio difícil entre remover viés e preservar utilidade
• Falta de consenso sobre o que constitui “justiça” algorítmica
• Pressões comerciais que priorizam velocidade sobre ética
• Complexidade técnica de identificar e corrigir vieses sutis

Perguntas Frequentes (FAQ): Lado Oculto das IAs

Para Concluir, Vigilância Crítica é Essencial

O viés de gênero em inteligências artificiais é um problema real, documentado e complexo que reflete as desigualdades persistentes em nossa sociedade.

Não podemos simplesmente perguntar a uma IA se ela é preconceituosa e aceitar a resposta como verdade. O viés aparece em padrões sutis, suposições automáticas e na reprodução de estereótipos que nem sempre percebemos conscientemente.

A boa notícia é que o problema está sendo levado a sério. Pesquisadores dedicados, empresas comprometidas e usuários atentos estão trabalhando juntos para criar sistemas mais justos e representativos.

Mas o progresso depende de todos nós. Como usuários, precisamos:

• Permanecer criticamente conscientes
• Questionar suposições automáticas
• Reportar comportamentos problemáticos
• Lembrar que IAs são ferramentas, não autoridades
• Exigir transparência e responsabilidade das empresas

O futuro da inteligência artificial não precisa replicar os preconceitos do passado — mas isso só acontecerá se escolhermos ativamente construir algo melhor.

A tecnologia reflete as escolhas que fazemos. E essas escolhas começam com o reconhecimento honesto dos problemas que existem hoje.

Fonte: TechCrunch