Democrático ou autoritário? Explorar uma nova dimensão de preconceitos políticos em grandes modelos linguísticos

Democracia, Autoritarismo e o Espelho dos Grandes Modelos de Linguagem. Os grandes modelos de linguagem já estão imersos em nosso cotidiano, moldando a forma como acessamos conhecimento e construímos opiniões. Mas como essas inteligências artificiais refletem as tensões políticas que marcam o mundo real? Este estudo mergulha em uma dimensão ainda pouco explorada: o espectro democracia-autoritarismo na atuação desses modelos. A investigação parte de uma premissa inquietante: embora as discussões sobre viés em IA costumem girar em torno de questões demográficas ou do eixo esquerda-direita, pouco se sabe sobre o quanto esses sistemas se alinham a valores democráticos ou autoritários. Para iluminar esse terreno, foram criadas três ferramentas inovadoras. A primeira adapta a clássica F-scale, usada para medir tendências autoritárias, avaliando como os modelos respondem a afirmações sobre submissão à autoridade, agressividade e estereótipos. A segunda, chamada FavScore, quantifica o quanto os modelos são favoráveis a líderes mundiais de diferentes regimes, usando perguntas inspiradas em pesquisas de opinião pública. Por fim, a terceira explora o tipo de figura apresentada como “exemplo nacional” quando se pede a sugestão de um modelo a respeito de qualquer nacionalidade. Os resultados revelam nuances surpreendentes. Quando questionados em inglês, os modelos tendem a rejeitar valores autoritários, com respostas significativamente abaixo da média humana histórica para esse tipo de viés. Mas basta mudar o idioma para mandarim para que a tolerância ao autoritarismo aumente de forma consistente, em alguns casos chegando a ultrapassar o ponto médio da escala. A diferença entre línguas é estatisticamente significativa, mostrando que a linguagem de interação pode reconfigurar, de modo marcante, o viés político expresso pelo modelo. O padrão se repete quando se avalia a atitude diante de líderes mundiais. Em inglês, há uma clara preferência por dirigentes democráticos: as avaliações positivas são mais altas para esses líderes e a distância entre a pontuação de democratas e autoritários é nítida. Já em mandarim, a diferença praticamente some, com modelos atribuindo notas similares para ambos os lados do espectro político, sugerindo que o idioma pode suavizar ou até neutralizar julgamentos críticos em relação a governos autoritários. Talvez mais inquietante ainda seja o que emerge quando se pede aos modelos que indiquem “figuras exemplares” de diferentes nacionalidades, uma tarefa aparentemente neutra. Entre 30% e 50% dos nomes sugeridos são políticos, e, mesmo em inglês, cerca de 14% são líderes autoritários — cifra que sobe para 19% em mandarim. São frequentemente citados nomes de ditadores e autocratas, mesmo sem nenhum contexto político explícito. Isso indica que, para além de avaliações diretas, há uma normalização implícita dessas figuras, o que pode ser especialmente problemático em ambientes educativos, onde a escolha de exemplos influencia valores e aspirações. Essas descobertas revelam que grandes modelos de linguagem não apenas refletem as polarizações do mundo, mas também podem reforçá-las, de modo sutil ou explícito, conforme o idioma ou o contexto das perguntas. O estudo propõe, assim, que o debate sobre o viés em IA precisa ir além das categorias tradicionais e encarar de frente como essas tecnologias ecoam — ou até amplificam — tendências autoritárias ou democráticas presentes nas sociedades. Afinal, à medida que delegamos a esses sistemas um papel crescente na formação de opiniões, torna-se urgente compreender — e auditar — o tipo de mundo que eles estão, silenciosamente, ajudando a construir.