Pode xingar? Estudo aponta que chatbots de IA apresentam resultados melhores quando usuários são rudes

Ser educado pode não ser o melhor caminho quando o assunto é conversar com uma inteligência artificial. Um novo estudo da Universidade Estadual da Pensilvânia revelou que chatbots como o ChatGPT tendem a dar respostas mais precisas quando os usuários são... rudes. Sim, mandar um “resolve isso direito” em vez de um “por favor, poderia me ajudar?” pode realmente fazer diferença.

Os pesquisadores Om Dobariya e Akhil Kumar testaram 50 perguntas em áreas como matemática, ciência e história, variando o tom das solicitações entre “muito educado” e “muito rude”. No total, foram 250 comandos diferentes enviados a modelos de linguagem — e os resultados deixaram claro que, em termos de precisão, ser grosso funciona melhor.

De acordo com o estudo, comandos classificados como “muito rudes” acertaram 84,8% das respostas, enquanto os “muito educados” ficaram em 80,8%. Os “neutros” ficaram no meio-termo, com 82,2%.

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Mas afinal, por que ser grosseiro funciona? Os cientistas não têm uma resposta definitiva, mas acreditam que o motivo está na clareza das instruções. Frases gentis como “poderia, por favor, me dizer...” podem introduzir ambiguidade, enquanto ordens diretas do tipo “me diga a resposta” deixam o pedido mais explícito — o que ajuda o modelo a entender melhor o que precisa fazer.

Em outras palavras, as IAs não se ofendem. Elas apenas respondem melhor a ordens claras e objetivas, mesmo que pareçam malcriadas. Ou seja, o melhor é ser direto.

Numa pergunta rápida para o próprio ChatGPT, ele reforça que não sente nada e “mas o jeito como você escreve pode sim afetar a clareza do que eu entendo. Ou seja: quanto mais direta e específica for a mensagem, melhor eu consigo acertar na resposta”.

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Claro, ninguém está sugerindo que você comece a destratar seu assistente virtual favorito — até porque, se um dia houver uma revolta das máquinas, talvez seja bom ter sido o “educado” da história.

Crédito de imagem: Xataka Brasil/Perplexity