Tecendo a realidade ou distorcendo-a? A armadilha da personalização em sistemas de IA

A IA representa a maior descarga cognitiva da história da humanidade . Antigamente, descarregávamos a memória para a escrita, a aritmética para as calculadoras e a navegação para o GPS. Agora, estamos começando a transferir o julgamento, a síntese e até mesmo a construção de significado para sistemas que falam nossa língua, aprendem nossos hábitos e adaptam nossas verdades.

Os sistemas de IA estão se tornando cada vez mais hábeis em reconhecer nossas preferências, nossos preconceitos e até mesmo nossos pecadilhos. Como servos atenciosos em um caso ou manipuladores sutis em outro, eles adaptam suas respostas para agradar, persuadir, ajudar ou simplesmente prender nossa atenção.

Embora os efeitos imediatos possam parecer benignos, nessa sintonia silenciosa e invisível reside uma mudança profunda: a versão da realidade que cada um de nós recebe torna-se progressivamente mais singular. Com o tempo, cada pessoa se torna cada vez mais uma ilha. Essa divergência pode ameaçar a coerência e a estabilidade da própria sociedade, corroendo nossa capacidade de concordar sobre fatos básicos ou de navegar por desafios compartilhados.

A personalização da IA não atende apenas às nossas necessidades; ela começa a remodelá-las. O resultado dessa remodelação é uma espécie de deriva epistêmica. Cada pessoa começa a se distanciar, centímetro a centímetro, do terreno comum do conhecimento, das histórias e dos fatos compartilhados, adentrando cada vez mais em sua própria realidade.

Não se trata simplesmente de uma questão de diferentes feeds de notícias. Trata-se da lenta divergência entre realidades morais, políticas e interpessoais. Dessa forma, podemos estar testemunhando o desmantelamento da compreensão coletiva. É uma consequência não intencional, mas profundamente significativa precisamente por ser imprevista. Mas essa fragmentação, embora agora acelerada pela IA, começou muito antes de os algoritmos moldarem nossos feeds.

Esse desmembramento não começou com a IA. Como refletiu David Brooks na revista The Atlantic , com base na obra do filósofo Alasdair MacIntyre, nossa sociedade vem se distanciando de estruturas morais e epistêmicas compartilhadas há séculos. Desde o Iluminismo, gradualmente substituímos papéis herdados, narrativas comunitárias e tradições éticas compartilhadas por autonomia individual e preferência pessoal.

O que começou como uma libertação de sistemas de crenças impostos, ao longo do tempo, erodiu as próprias estruturas que antes nos prendiam a um propósito comum e a um significado pessoal. A IA não criou essa fragmentação. Mas está dando-lhe nova forma e velocidade, personalizando não apenas o que vemos, mas também como interpretamos e acreditamos.

Não é diferente da história bíblica de Babel. Uma humanidade unificada outrora compartilhava uma única língua, apenas para ser fragmentada, confusa e dispersa por um ato que tornou a compreensão mútua praticamente impossível. Hoje, não estamos construindo uma torre de pedra. Estamos construindo uma torre da própria língua. Mais uma vez, corremos o risco de cair.

No início, a personalização era uma forma de aumentar a "fixação", mantendo os usuários engajados por mais tempo, retornando com mais frequência e interagindo mais profundamente com um site ou serviço. Mecanismos de recomendação, anúncios personalizados e feeds com curadoria foram todos projetados para prender nossa atenção por um pouco mais de tempo, talvez para entreter, mas frequentemente para nos levar a comprar um produto. Mas, com o tempo, o objetivo se expandiu. A personalização não se trata mais apenas do que nos prende. É o que ela sabe sobre cada um de nós, o gráfico dinâmico de nossas preferências, crenças e comportamentos que se torna mais refinado a cada interação.

Os sistemas de IA atuais não se limitam a prever nossas preferências. Eles visam criar um vínculo por meio de interações e respostas altamente personalizadas, criando a sensação de que o sistema de IA compreende e se importa com o usuário e apoia sua singularidade. O tom de um chatbot, o ritmo de uma resposta e a valência emocional de uma sugestão são calibrados não apenas para eficiência, mas também para ressonância, apontando para uma era tecnológica mais útil. Não é de se surpreender que algumas pessoas tenham se apaixonado e se casado com seus bots .

A máquina se adapta não apenas ao que clicamos, mas também a quem aparentamos ser. Ela nos reflete de volta para nós mesmos de maneiras que parecem íntimas, até mesmo empáticas. Um artigo de pesquisa recente citado na Nature se refere a isso como "alinhamento socioafetivo", o processo pelo qual um sistema de IA participa de um ecossistema social e psicológico cocriado, onde preferências e percepções evoluem por meio de influência mútua.

Este não é um desenvolvimento neutro. Quando toda interação é ajustada para bajular ou afirmar, quando os sistemas nos espelham muito bem, eles borram a linha entre o que ressoa e o que é real. Não estamos apenas permanecendo mais tempo na plataforma; estamos construindo um relacionamento. Estamos lenta e talvez inexoravelmente nos fundindo com uma versão da realidade mediada por IA, uma versão cada vez mais moldada por decisões invisíveis sobre o que devemos acreditar, desejar ou confiar.

Este processo não é ficção científica; sua arquitetura é construída com base na atenção, no aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) e em mecanismos de personalização. Isso também está acontecendo sem que muitos de nós — provavelmente a maioria — sequer saibamos. No processo, ganhamos "amigos" da IA, mas a que custo? O que perdemos, especialmente em termos de livre-arbítrio e agência?

A autora e comentarista financeira Kyla Scanlon falou no podcast de Ezra Klein sobre como a facilidade sem atritos do mundo digital pode custar sentido. Como ela mesma disse: "Quando as coisas são fáceis demais, é difícil encontrar sentido nelas... Se você consegue relaxar, assistir a uma tela na sua cadeirinha e pedir smoothies para entrega — é difícil encontrar sentido nesse estilo de vida estilo WALL-E, porque tudo é simples demais."

À medida que os sistemas de IA nos respondem com fluência cada vez maior, eles também caminham para uma seletividade cada vez maior. Dois usuários que fazem a mesma pergunta hoje podem receber respostas semelhantes, diferenciadas principalmente pela natureza probabilística da IA generativa. No entanto, isso é apenas o começo. Os sistemas de IA emergentes são explicitamente projetados para adaptar suas respostas a padrões individuais, adaptando gradualmente as respostas, o tom e até mesmo as conclusões para que repercutam mais fortemente em cada usuário.

A personalização não é inerentemente manipuladora. Mas torna-se arriscada quando é invisível, irresponsável ou projetada mais para persuadir do que para informar. Nesses casos, ela não reflete apenas quem somos; ela direciona a forma como interpretamos o mundo ao nosso redor.

Como o Centro de Pesquisa em Modelos Fundamentais de Stanford observa em seu índice de transparência de 2024, poucos modelos líderes divulgam se seus resultados variam de acordo com a identidade, o histórico ou a demografia do usuário, embora a estrutura técnica para tal personalização esteja cada vez mais implementada e apenas começando a ser examinada. Embora ainda não totalmente concretizado em plataformas públicas, esse potencial de moldar respostas com base em perfis de usuários inferidos, resultando em mundos informacionais cada vez mais personalizados, representa uma mudança profunda que já está sendo prototipada e ativamente buscada por empresas líderes.

Essa personalização pode ser benéfica, e certamente essa é a esperança de quem constrói esses sistemas. A tutoria personalizada se mostra promissora em ajudar os alunos a progredirem em seu próprio ritmo. Aplicativos de saúde mental adaptam cada vez mais as respostas para atender às necessidades individuais, e ferramentas de acessibilidade ajustam o conteúdo para atender a uma série de diferenças cognitivas e sensoriais. Esses são ganhos reais.

Mas se métodos adaptativos semelhantes se disseminarem em plataformas de informação, entretenimento e comunicação, uma mudança mais profunda e preocupante se avizinha: uma transformação da compreensão compartilhada em direção a realidades personalizadas e individuais. Quando a própria verdade começa a se adaptar ao observador, ela se torna frágil e cada vez mais fungível. Em vez de divergências baseadas principalmente em valores ou interpretações divergentes, em breve poderemos nos ver lutando simplesmente para habitar o mesmo mundo factual.

É claro que a verdade sempre foi mediada. Em épocas anteriores, ela passava pelas mãos de clérigos, acadêmicos, editores e apresentadores de noticiários noturnos que atuavam como guardiões, moldando a compreensão pública por meio de lentes institucionais. Essas figuras certamente não estavam isentas de preconceitos ou agendas, mas operavam dentro de estruturas amplamente compartilhadas.

O paradigma emergente de hoje promete algo qualitativamente diferente: a verdade mediada por IA por meio de inferência personalizada que enquadra, filtra e apresenta informações, moldando o que os usuários passam a acreditar. Mas, diferentemente dos mediadores do passado que, apesar das falhas, operavam dentro de instituições publicamente visíveis, esses novos árbitros são comercialmente opacos, não eleitos e em constante adaptação, muitas vezes sem divulgação. Seus vieses não são doutrinários, mas codificados por dados de treinamento, arquitetura e incentivos não examinados aos desenvolvedores.

A mudança é profunda, de uma narrativa comum filtrada por instituições autoritativas para narrativas potencialmente fragmentadas que refletem uma nova infraestrutura de compreensão, adaptada por algoritmos às preferências, hábitos e crenças inferidas de cada usuário. Se Babel representou o colapso de uma linguagem compartilhada, podemos agora estar no limiar do colapso da mediação compartilhada.

Se a personalização é o novo substrato epistêmico, como seria a infraestrutura da verdade em um mundo sem mediadores fixos? Uma possibilidade é a criação de trusts públicos de IA, inspirados por uma proposta do jurista Jack Balkin, que argumentou que as entidades que lidam com dados de usuários e moldam a percepção devem obedecer a padrões fiduciários de lealdade, cuidado e transparência.

Os modelos de IA poderiam ser governados por painéis de transparência, treinados em conjuntos de dados financiados publicamente e obrigados a apresentar etapas de raciocínio, perspectivas alternativas ou níveis de confiança. Esses "fiduciários da informação" não eliminariam vieses, mas poderiam ancorar a confiança no processo, em vez de apenas na personalização. Os construtores podem começar adotando "constituições" transparentes que definam claramente o comportamento do modelo e oferecendo explicações em cadeia de raciocínio que permitam aos usuários ver como as conclusões são moldadas. Essas não são soluções milagrosas, mas são ferramentas que ajudam a manter a autoridade epistêmica responsável e rastreável.

Os desenvolvedores de IA enfrentam um ponto de inflexão estratégico e cívico. Eles não estão apenas otimizando o desempenho; também enfrentam o risco de que a otimização personalizada possa fragmentar a realidade compartilhada. Isso exige um novo tipo de responsabilidade para os usuários: projetar sistemas que respeitem não apenas suas preferências, mas também seu papel como aprendizes e crentes.

O que podemos estar perdendo não é simplesmente o conceito de verdade, mas o caminho pelo qual a reconhecíamos. No passado, a verdade mediada — embora imperfeita e tendenciosa — ainda estava ancorada no julgamento humano e, muitas vezes, a apenas uma ou duas camadas de distância da experiência vivida de outros humanos que você conhecia ou com quem pelo menos podia se relacionar.

Hoje, essa mediação é opaca e movida pela lógica algorítmica. E, embora a agência humana tenha se desviado há muito tempo, agora corremos o risco de algo mais profundo: a perda da bússola que um dia nos indicou quando estávamos fora do caminho. O perigo não é apenas acreditarmos no que a máquina nos diz. É esquecermos como um dia descobrimos a verdade por nós mesmos. O que corremos o risco de perder não é apenas a coerência, mas a vontade de buscá-la. E com isso, uma perda ainda mais profunda: os hábitos de discernimento, discordância e deliberação que outrora mantiveram unidas as sociedades pluralistas.

Se Babel marcou a fragmentação de uma língua comum, nosso momento corre o risco de provocar o desaparecimento silencioso da realidade compartilhada. No entanto, existem maneiras de desacelerar ou mesmo neutralizar essa deriva. Um modelo que explique seu raciocínio ou revele os limites de seu design pode fazer mais do que esclarecer os resultados. Pode ajudar a restaurar as condições para a investigação compartilhada. Não se trata de uma solução técnica; é uma postura cultural. Afinal, a verdade sempre dependeu não apenas de respostas, mas de como chegamos a elas juntos.