Principais destaques:
- Pesquisadores descobriram que modelos de IA entendem melhor o polonês e o russo do que o inglês.
- O inglês, surpreendentemente, ficou apenas em sexto lugar em desempenho.
- A estrutura linguística de certos idiomas europeus pode ajudar a IA a compreender com mais precisão.
Um estudo recente da Universidade de Maryland em parceria com a Microsoft revelou uma descoberta surpreendente: os principais modelos de inteligência artificial do mundo respondem com mais precisão e profundidade em polonês e russo do que em inglês.
O que contradiz uma crença amplamente difundida de que o inglês seria naturalmente o idioma “nativo” das IAs, já que a maioria é treinada em enormes volumes de dados nesse idioma.
O estudo e os testes realizados
Os pesquisadores analisaram o desempenho de diferentes sistemas de IA, incluindo OpenAI, Google Gemini, Qwen, Llama e DeepSeek, em 26 idiomas.
Cada modelo recebeu os mesmos prompts, e suas respostas foram avaliadas com base em precisão, completude e coerência, especialmente em textos longos e complexos.
O resultado:
- Polonês: 88% de precisão
- Russo: 87%
- Francês: 86%
- Italiano: 85%
- Espanhol: 85%
- Inglês: apenas 84%, em sexto lugar
Esses números deixam claro que, embora a IA tenha nascido e crescido em inglês, ela pode estar “pensando” melhor em outros idiomas.
Por que isso acontece?
Os cientistas levantam uma explicação fascinante: a estrutura linguística de certos idiomas europeus pode ser mais “amigável” para os modelos de IA.
Línguas como o polonês e o russo têm sistemas de casos gramaticais, morfologia rica e regras sintáticas mais claras, o que ajuda a reduzir ambiguidades e facilita para que os algoritmos interpretem o contexto com precisão.
Em outras palavras, essas línguas forçam a IA a ser mais exata ao identificar relações entre palavras e significados, algo que o inglês, com sua estrutura mais flexível, nem sempre possibilita.
O novo mapa linguístico da inteligência artificial
Essa pesquisa aponta para uma mudança de paradigma. O inglês pode ter sido o idioma da criação da IA, mas talvez não seja o da melhor compreensão.
A descoberta abre caminho para novas estratégias de treinamento de modelos multilíngues e levanta uma questão instigante: se a IA “pensa” melhor em certos idiomas, até que ponto o idioma em que conversamos com ela influencia a qualidade da resposta?
Em um mundo cada vez mais interconectado e plural, o estudo amplia a visão de que a inteligência artificial também é um espelho das nuances e complexidades humanas, inclusive linguísticas.
