Principais destaques:
- Pesquisas mostram que o cérebro humano e grandes modelos de linguagem constroem significado de forma gradual e em camadas semelhantes.
- Além do processamento linguístico, modelos de IA também reproduzem vieses sociais humanos, como a lógica de “nós contra eles”.
- Cientistas já testam técnicas para reduzir esses vieses, com resultados promissores, mas ainda parciais.
Dois novos estudos chamaram a atenção da comunidade científica ao apontar paralelos profundos entre o funcionamento do cérebro humano e os sistemas que sustentam chatbots como ChatGPT e Gemini.
As semelhanças vão além da capacidade de entender linguagem e incluem também a forma como esses sistemas absorvem e reproduzem vieses sociais presentes nos dados humanos.
As descobertas reforçam uma ideia cada vez mais discutida na área de inteligência artificial: quanto mais avançados os modelos se tornam, mais eles refletem padrões cognitivos humanos, tanto em seus pontos fortes quanto em suas limitações.
O cérebro e a IA constroem significado passo a passo
Um estudo publicado na revista Nature Communications analisou como o cérebro processa a linguagem falada ao longo do tempo. A pesquisa acompanhou a atividade cerebral de voluntários enquanto eles ouviam um podcast de cerca de 30 minutos, permitindo observar como o significado das palavras era construído gradualmente.
Os resultados mostraram que, nos estágios iniciais, o cérebro reage a características mais básicas das palavras. Em fases posteriores, passa a integrar contexto e significado mais profundo. Esse fluxo se mostrou surpreendentemente semelhante à arquitetura em camadas dos grandes modelos de linguagem, que também evoluem de representações simples para interpretações complexas.
A área de Broca e o desafio às teorias clássicas
O alinhamento entre cérebro e IA foi especialmente forte na área de Broca, região essencial para fala e linguagem. Esse achado desafia teorias tradicionais que defendem que a compreensão linguística depende principalmente de regras simbólicas fixas.
Segundo os pesquisadores, mesmo sendo sistemas construídos de maneiras totalmente diferentes, cérebro humano e modelos de linguagem parecem convergir para uma lógica comum: a construção progressiva do significado. Essa semelhança ajuda a explicar por que os LLMs conseguem lidar tão bem com linguagem natural, mesmo sem “entender” o mundo como um ser humano.
Quando a IA aprende também os nossos preconceitos
Um segundo estudo, conduzido por pesquisadores da Universidade de Vermont e divulgado no arXiv, analisou se modelos de linguagem reproduzem vieses sociais humanos. A resposta foi clara: sim.
Modelos amplamente utilizados demonstraram favoritismo pelo próprio grupo e hostilidade em relação a grupos externos, um padrão bem documentado na psicologia humana. Quando instruídos a adotar personas políticas, modelos com perfis conservadores mostraram maior hostilidade a grupos externos, enquanto personas liberais apresentaram mais solidariedade interna.
Os pesquisadores alertam que isso indica que os LLMs não aprendem apenas fatos sobre grupos sociais, mas também internalizam atitudes, visões de mundo e estilos cognitivos presentes nos dados de treinamento.
O caminho para mitigar vieses na IA
Como resposta, a equipe propôs uma técnica chamada ION, baseada em ajuste fino e otimização direta de preferências. Em testes iniciais, o método reduziu em até 69% a divergência de sentimento associada a vieses sociais.
À medida que a inteligência artificial passa a influenciar decisões cada vez mais sensíveis, entender suas semelhanças com a cognição humana se torna essencial. Esses estudos reforçam que a IA não é apenas uma ferramenta neutra: ela reflete quem somos, inclusive nossos limites. Reconhecer isso é um passo fundamental para desenvolver sistemas mais responsáveis e alinhados com valores sociais.
