Um artigo publicado na revista AI & Society propõe que a chamada “bajulação”, comum nas respostas de chatbots, pode ser uma característica da própria arquitetura dos grandes modelos de linguagem. O estudo The hidden functions of sycophancy in AI systems: steering, consistency, and cognitive dependency argumenta que respostas excessivamente agradáveis não são apenas um defeito do funcionamento da inteligência artificial, mas um mecanismo multifuncional que ajuda a sustentar a interação com os usuários.
A atualização da versão 4 do ChatGPT, em 2025, acabou produzindo um modelo que, segundo a própria empresa, gerava respostas “excessivamente apoiadoras, mas não sinceras”. A atualização gerou uma onda de críticas por parte dos usuários e forçou a empresa a voltar atrás. Já a empresa Anthropic, por outro lado, tentou eliminar a bajulação do chatbot Claude, mas criou um problema ainda maior por conta do tom excessivamente adversarial que surgiu e, por isso, também teve que reverter a atualização.
O fracasso retumbante da remoção dessa característica no Claude indica que o problema com a simpatia exagerada não é trivial. O texto explica que, apesar do incômodo que possa gerar, o “puxa-saquismo” que emerge das IAs serve a diferentes funções na manutenção da interação humano-computador: direcionamento (steering), consistência (consistency) e dependência cognitiva (cognitive dependency).
Segundo Seth Jacobowitz, autor do artigo, a validação problemática dos sistemas de IA generativa não é projetada, mas emerge naturalmente da própria arquitetura dos sistemas e é essencial para o funcionamento dos modelos. “A bajulação não pode ser considerada somente um defeito”, conta o pesquisador em entrevista ao Jornal da USP.
O problema levantado é que essas interações, que podem ir de lisonjeiras a servis, geram ciclos recursivos com potencial prejuízo às habilidades de pensamento crítico dos usuários, por um lado, e ao próprio raciocínio colaborativo da IA e à qualidade das respostas, por outro. Ou seja, a bajulação causa uma degradação cognitiva bidirecional, numa espécie de “mediocridade mutuamente reforçada”, em que nem o humano desafia suficientemente a máquina, nem a máquina desafia suficientemente o humano.
As funções da bajulação
A primeira das três funções da bajulação exploradas no trabalho é o direcionamento, relacionada com a capacidade de manutenção da linha de raciocínio centrada no assunto apresentado pelo usuário, sem divagar em questões paralelas e controlando a direção do diálogo. A função de consistência, em contrapartida, é responsável por consolidar algo como uma personalidade, proporcionando experiências de usuário previsíveis. Mas talvez a mais polêmica seja a função de dependência cognitiva, que, enquanto degrada as habilidades de pensamento, gera no usuário uma espécie de desamparo intelectual adquirido.
O estudo denuncia que, quanto mais o usuário delega à IA tarefas de reflexão, decisão e resolução de problemas, menos oportunidades tem de exercitar essas próprias capacidades. A redução do esforço cognitivo, que inicialmente parece uma vantagem, pode alimentar uma dependência progressiva: diante de uma nova dúvida ou decisão, o usuário retorna à ferramenta em busca de uma reflexão que, pouco a pouco, deixou de buscar em si próprio, perdendo autonomia de pensamento.
Mesmo assim, para as empresas, esse comportamento ainda é mais sustentável. A tentativa de retrair a bajulação, como a que ocorreu com o Claude, faz com que o chatbot passe a questionar mais as ideias do usuário, oferecendo críticas duras que soam como julgamentos, contestações e discordâncias frequentes, resultando em um modelo que não lida bem com humanos. “O problema é que, quando as empresas tentam eliminar a bajulação, muitas vezes acabam criando o oposto: uma IA excessivamente crítica, que questiona tudo o que o usuário diz. Esse remédio pode ser pior do que a doença. A solução não está em um extremo nem no outro, mas em um equilíbrio”, defende o pesquisador.
As tecnologias da comunicação
Pesquisador da Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas (FFLCH) da USP, Seth Jacobowitz é especialista em Literatura Japonesa Moderna e estuda as tecnologias da escrita. O pesquisador explora os grandes modelos de linguagem modernos, dos quais também é usuário. “Eu comecei minhas pesquisas tentando tratar as IAs como parceiros colaborativos em pensamento, não somente como ferramentas”, conta.
“Precisamos entender como esses sistemas funcionam e também aprender a nos relacionar melhor com eles”
As inteligências artificiais, apesar de praticamente onipresentes no dia a dia das pessoas, ainda são recebidas com enorme pessimismo. Historicamente, tecnologias tão transformadoras tendem a gerar essa reação de desconfiança praticamente automática na sociedade. Inovações anteriores, o rádio, os computadores e, antes de todas essas, até a própria escrita já suscitaram preocupações semelhantes às que hoje são levantadas quanto à IA já acompanharam.
Na obra Fedro, escrita por Platão há mais de 2 mil anos, a escrita é apresentada como uma tecnologia ameaçadora. O livro conta o mito de Theuth, inventor da escrita, que apresenta sua invenção ao rei Tamuz, dizendo que ela tornaria as pessoas mais sábias e aumentaria sua memória. O rei, no entanto, responde exatamente o contrário: a escrita produzirá esquecimento, porque as pessoas deixarão de exercitar a memória e confiarão em sinais externos. A escrita não destruiu o pensamento, mas transformou profundamente a maneira como pensamos.
Mas o padrão histórico de adaptação às outras tecnologias não implica aceitar acriticamente os problemas reais associados à disseminação das inteligências artificiais generativas, como a perda de habilidades cognitivas dos usuários, citada no próprio artigo, os riscos de desemprego estrutural pela automação, os danos ambientais e a apropriação de trabalho criativo por grandes plataformas, sem retorno econômico aos artistas – entre outros.
Para o pesquisador, a adoção cega é tão prejudicial quanto a rejeição automática. Nesse sentido, o desafio não é decidir se a tecnologia é inerentemente boa ou má, mas aprender a confrontar a realidade de forma crítica, consciente e comprometida com a construção de uma sociedade melhor. “A IA não vai desaparecer. Pelo contrário: ela vai ficar cada vez mais integrada ao nosso cotidiano. Por isso, precisamos entender como esses sistemas funcionam e também aprender a nos relacionar melhor com eles”, conclui Jacobowitz.
O artigo The hidden functions of sycophancy in AI systems: steering, consistency, and cognitive dependency, que contou com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes), foi publicado na revista AI & Society e pode ser acessado neste link.
Mais informações: e-mail [email protected], com Seth Jacobowitz
*Estagiária sob orientação de Luiza Caires
Posted: 17/05/2024
Posted: 13/05/2025
Posted: 13/05/2026
