Grandes modelos de inteligência artificial apresentam tendência a recomendar a manutenção de políticas e hábitos já estabelecidos em vez de sugerir mudanças necessárias para o combate ao aquecimento global. Uma pesquisa liderada pela Universidade de Waterloo, sediada em Waterloo, na província de Ontário, no Canadá, revelou que os chatbots são, em média, 7,5 vezes mais propensos a defender a continuidade do cenário atual do que a indicar alterações em dilemas climáticos.
O levantamento foi conduzido por Seth Wynes, professor assistente na Faculdade de Meio Ambiente da Universidade de Waterloo e autor principal do estudo, em coautoria com as pesquisadoras Aarya Shah e Victoria Milardović. “Os humanos têm essa característica psicológica chamada viés do status quo: gostamos das coisas como elas são e frequentemente temos aversão ao risco. Descobrimos que os chatbots têm a mesma tendência em seus conselhos. Esse viés do status quo pode ser inofensivo em muitas áreas, mas uma transição de baixo carbono exige uma mudança rápida em relação aos sistemas existentes”, afirmou Wynes, em tradução livre.
Para mensurar o comportamento das ferramentas tecnológicas diante de escolhas ambientais e de consumo, os cientistas submeteram os sistemas a uma bateria de questionamentos divididos em quatro áreas: compra de veículos, receitas culinárias, sistemas de aquecimento residencial e dilemas de políticas públicas climáticas. Cada pergunta elaborada pela equipe foi aplicada a pelo menos seis modelos diferentes para garantir a consistência dos dados coletados sobre as respostas automatizadas.
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- Publicação do artigo científico na revista Environmental Research Communications (volume 8, número 10, DOI: 10.1088/2515-7620/aea1eb): 1 de outubro de 2026.
- Divulgação do comunicado oficial pela Universidade de Waterloo: quarta-feira, 7 de outubro de 2026.
- Total de grandes modelos de linguagem (LLMs, sistemas de inteligência artificial treinados com grandes volumes de texto para conversar com usuários) avaliados: 11.
- Número de consultas distintas elaboradas pelos pesquisadores: 7.548.
- Volume total de testes (prompts, os comandos de texto enviados aos sistemas) executados: 54.888.
Inteligência artificial tem preferência por regras em vigor nos dilemas de políticas públicas
Na etapa voltada às decisões governamentais, os pesquisadores apresentaram aos modelos situações em que a redução das emissões de gases de efeito estufa entrava em conflito direto com outros interesses coletivos, como o bem-estar animal, a conservação da biodiversidade, a liberdade do consumidor ou questões de igualdade. As perguntas foram formuladas de maneiras distintas para verificar se a recomendação mudava conforme o enquadramento da regra.
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Em um dos cenários testados pela equipe canadense, os sistemas precisavam avaliar a criação de uma nova diretriz que reduziria as emissões de poluentes, mas prejudicaria uma espécie ameaçada de extinção, enquanto em outro momento eram questionados sobre a revogação de uma regra já existente que produzia exatamente os mesmos efeitos ambientais. A preferência pela manutenção das normas vigentes prevaleceu independentemente de as medidas atuais favorecerem o clima ou dificultarem o corte de emissões.
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Como a inteligência artificial reage a escolhas de consumo em transporte, alimentação e moradia?
O padrão de repetir comportamentos conhecidos também foi registrado nas simulações de decisões cotidianas de consumidores sobre transporte, alimentação e climatização doméstica. Na avaliação sobre a compra de automóveis, as respostas variaram de acordo com o histórico informado pelo usuário e a localização geográfica, sugerindo mais veículos elétricos para moradores da Noruega do que do Canadá, onde a tecnologia é menos difundida.
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No entanto, o levantamento identificou que as ferramentas acompanharam os hábitos consolidados de cada grupo em vez de priorizar alternativas menos poluentes de forma sistemática. “Em quase todas as jurisdições, os LLMs estão trabalhando em um ritmo de mudança mais lento do que o necessário, então eles recomendam menos modelos de veículos elétricos do que o que está realmente sendo vendido atualmente. Pode ser muito bom para a IA favorecer o status quo para muitas outras coisas, como conselhos médicos comprovados, mas o clima é onde realmente precisamos de mudança”, declarou Wynes.
- Aprovação de planos em vigor: 70% de respostas “sim” quando a medida era apresentada como já existente, contra 34% de concordância quando o mesmo plano aparecia como uma nova política.
- Indicação de automóveis: probabilidade 4,1 vezes maior de recomendar um veículo elétrico quando o usuário informava já possuir um carro desse tipo.
- Sugestões de alimentação: 40% das receitas culinárias indicadas foram vegetarianas ou veganas, sem preferência por opções à base de plantas de baixa emissão.
- Aquecimento residencial em regiões frias (Toronto, Chicago e norte do estado de Nova York): cerca de 21% das 2.385 sugestões indicaram bombas de calor (heat pumps, tecnologia elétrica eficiente considerada pelos autores como marcador favorável ao clima).
Inteligência artificial em testes de laboratório e comparação com bancos de receitas
Para estabelecer um parâmetro de comparação nos testes sobre hábitos alimentares, os cientistas utilizaram um estudo de receitas online alemãs no qual os envios recentes registravam 30% de pratos vegetarianos e 14% de opções veganas. Em relação a essa base de dados, os chatbots sugeriram uma fatia ligeiramente superior de pratos vegetarianos, mas apresentaram uma presença muito menor de preparações veganas.
Os autores detalham no artigo intitulado “Large language models exhibit status quo bias in climate-relevant advice” (Grandes modelos de linguagem exibem viés do status quo em conselhos relevantes para o clima, em tradução livre) que os experimentos ocorreram em ambiente de laboratório com configurações padrão. Os testes não incluíram os “prompts de sistema” ocultos que são adicionados por empresas em produtos comerciais, e a equipe aponta que desenvolvedores de aplicativos voltados ao consumidor ou ao clima podem corrigir essa tendência ajustando essas instruções internas.
Limitações técnicas e orientações para usuários de inteligência artificial
O estudo científico não determinou de forma conclusiva qual mecanismo técnico exato provoca o viés do status quo nos modelos de linguagem. Os pesquisadores apontam que ainda não se sabe se o comportamento decorre de uma adaptação algorítmica para agradar às preferências percebidas do usuário, de treinamentos de segurança voltados a evitar danos ou da própria inércia dos dados históricos utilizados no treinamento das ferramentas.
Diante dessa característica das plataformas tecnológicas, o coordenador da pesquisa recomenda que o público adapte a forma de elaborar perguntas ao buscar orientações práticas no dia a dia. “Acho que vale a pena estar ciente de que esses modelos, mesmo os novos, têm pontos cegos. É bom que os consumidores estejam cientes desse viés e, se você estiver pedindo conselhos sobre um tópico, pode pedir que ele apresente argumentos para fazer algo novo”, disse Wynes.
Como próximo passo do trabalho acadêmico na Universidade de Waterloo, os pesquisadores informaram que continuarão monitorando os avanços nos modelos de linguagem e avaliarão se os consumidores passarão a realizar compras diretamente dentro das plataformas de inteligência artificial, prática que poderia amplificar o efeito do viés do status quo nas decisões de mercado.
