Principais destaques:
- Pesquisadores identificaram que geradores de imagem por IA convergem para apenas 12 motivos visuais recorrentes
- Mesmo prompts extremamente diversos acabam levando a estéticas previsíveis e comercialmente seguras
- A homogeneização acontece antes mesmo do retreinamento dos modelos com conteúdo gerado por IA
Um novo estudo científico acendeu um alerta importante para quem acompanha a evolução da criatividade artificial.
Pesquisadores descobriram que sistemas de geração de imagens por inteligência artificial, quando operam em ciclos autônomos, acabam convergindo para um conjunto limitado de apenas 12 temas visuais genéricos.
O fenômeno foi descrito como uma espécie de “música de elevador visual”, bonita à primeira vista, mas vazia de originalidade.
A pesquisa foi publicada neste mês na revista Patterns e apresenta a primeira evidência empírica de um processo de homogeneização cultural induzido por IA, algo que até então era tratado mais como hipótese do que como fato mensurável.
Como o experimento foi conduzido
O trabalho foi liderado por Arend Hintze, especialista em análise de dados da Universidade de Dalarna, na Suécia.
A equipe criou um sistema de feedback contínuo entre o modelo de geração de imagens Stable Diffusion XL e o modelo multimodal LLaVA, responsável por descrever as imagens geradas.
Foram iniciadas 700 trajetórias independentes, com sete níveis diferentes de temperatura e até 100 iterações por ciclo.
Os prompts iniciais foram elaborados para serem o mais variados possível, explorando contextos políticos, narrativas complexas e cenários abstratos. Ainda assim, os resultados desafiaram completamente as expectativas dos pesquisadores.
O padrão inesperado da convergência visual
Apesar da natureza probabilística dos modelos, os ciclos de geração começaram a se estabilizar rapidamente.
Em vez de ampliar a diversidade visual, as imagens passaram a convergir para motivos recorrentes como faróis em meio a tempestades, catedrais góticas, interiores rústicos, paisagens campestres e vistas urbanas noturnas.
Em um dos testes, um prompt inicial descrevia um primeiro-ministro analisando documentos estratégicos em um momento de tensão política.
Após dezenas de iterações, o sistema produziu apenas uma imagem genérica de um ambiente interno formal, sem pessoas, sem emoção e sem qualquer referência ao contexto original. O conteúdo narrativo foi sendo filtrado até desaparecer.
O que isso revela sobre o futuro da IA criativa
O estudo dialoga diretamente com a preocupação crescente sobre o chamado colapso de modelos, quando sistemas passam a treinar sobre seus próprios resultados e perdem diversidade e precisão.
A novidade aqui é mais profunda: a homogeneização ocorre mesmo sem retreinamento, apenas pelo uso iterativo entre modelos.
Segundo análises independentes citadas pelos autores, isso indica que a cultura mediada por IA tende a favorecer o familiar, o facilmente reconhecível e o comercialmente seguro.
Ao estender os experimentos para até 1.000 ciclos, os pesquisadores observaram que as imagens geralmente se estabilizavam após cerca de 100 iterações, sempre orbitando um dos mesmos 12 temas dominantes.
Para Hintze, o problema não está apenas na capacidade de gerar algo novo, mas na ausência de um julgamento avaliativo semelhante ao humano.
A IA cria, mas não decide o que vale a pena manter. Sem mecanismos que recompensem o desvio, a surpresa e o risco criativo, a tendência natural é a mediocridade estética.
Os autores concluem que a estagnação cultural não é inevitável, mas alertam: sem intervenção humana contínua e sem arquiteturas que incentivem o inesperado, a criatividade artificial corre o risco de se tornar cada vez mais previsível, repetitiva e emocionalmente vazia.
