A arte da bajulação é particularmente bem sucedida nos chatbots conversacionais. ChatGPT, Claude, Gemini — todos funcionam numa lógica de consolação do ego que nos vai mantendo cada vez mais presos à conversa (e com a sensação de que estamos certos). Quem é que não gosta de ter razão?
No vernáculo dos EUA é comum um tipo particular de pessoa ser chamada de brown nose, ou “nariz castanho”. Esta expressão, originária do contexto militar dos EUA nos anos 1930, deriva de outra, talvez mais reconhecível: ass-kisser, ou “beija-cus”. Os mais perspicazes conseguirão entender de que maneira é que um “beija-cus” fica com o “nariz castanho”. E em português, para o mesmo tipo de pessoa, temos o familiar “lambe-botas” (ou, mais próximo do primo inglês, o “lambe-cus”).
Em palavras mais bonitas, para quando o contexto assim o exige, o inglês utiliza a sycophancy. A etimologia da palavra é mais difícil de desenvencilhar do “nariz castanho”, mas é por causa disso que é muito mais interessante: ao combinar, do grego antigo, sykon (figo) e phainein (mostrar), sycophant remete “aquele que mostra o figo”. Quem tiver algum conhecimento da profanidade italiana poderá tecer uma ligação aqui: tal como no grego antigo, a fica italiana refere-se à vulva. A alusão é etimológica (sykon designa ambos), mas também visual: dizem-nos que um figo quebrado, representado pelo polegar entre os dedos indicador e médio, parece uma vulva. Mas o que é que “mostrar figos” tem a ver com a utilização moderna de sycophants? Os políticos da Grécia antiga eram desencorajados de fazer gestos obscenos e, para o contornar, motivavam em vez disso os seus apoiantes a fazê-lo: a mostrar o figo. Os sycophants eram então os lacaios de figuras de poder, que conduziam formas baixas de política em nome de alguém numa posição de poder.
O parente semântico mais próximo de sycophancy em português tem uma etimologia mais chata, e não tem nada a ver com manguitos ou outros gestos obscenos de predileção: bajulação vem do verbo bajulāre, que em latim significa carregar às costas. Um termo com o mesmo significado, mas uma carga bem diferente.
As designações para estas pessoas — o brown nose, o ass kisser, o lambe-botas e/ou -cus, o sycophant e o bajulador — são plurais, mas desaguam todas no mesmo porto: alguém que presta um excesso de subserviência ou elogio a pessoas em posições de poder para conseguir obter algum favorecimento. Ultimamente, contudo, os bajuladores são outros.
Chama-lhe um figo
Os chatbots conversacionais — desde o Gemini até à assistente virtual dos CTT — tornaram-se numa personagem recorrente na vida de muitos de nós. Mesmo que não os usemos de maneira regular, é plausível que numa conversa de café surja um “deixa-me perguntar ao ChatGPT”. Se antes havia algum atrito com a pesquisa confirmatória no Google, os chatbots conversacionais dispõem-se como uma panaceia para qualquer questão: tal como um comentador televisivo, a ausência de uma resposta correta não serve de impedimento à proclamação de uma resposta qualquer.
A verdade é que os modelos de linguagem sobre os quais assentam estes produtos não foram treinados para estarem corretos. Foram treinados primeiro para completar frases e depois para nos agradar.
A primeira fase do treino é simples: pegamos num texto, apagamos tudo a partir de certa altura, e o modelo tem de prever a próxima palavra ou uma parte da próxima palavra. Simples: para a subfrase “atirei o pau ao” a resposta correta é “gato”. Depois disto segue-se a otimização para a conversação ou para seguirem instruções particulares e específicas. Finalmente, vem a fase da “otimização de preferência”: com base em feedback humano, estes modelos tornam-se mais agradáveis ao serem ensinados a gerar texto que se pareça mais com aquele que é normalmente preferido por uma pessoa. É aqui que se levanta um problema sério.
Quando discutimos, tendemos a querer ser quem tem razão. A conversa de café entre duas pessoas com opiniões diferentes não costuma levar a grandes mudanças de opinião: frequentemente, ao ouvirmos opiniões ou até factos que nos levam a questionar a maneira como vemos o mundo, o nosso instinto protetor entra em jogo. Rapidamente, tentamos racionalizar aquilo que parece ir contra essa mundividência. Sem um esforço ativo para o contrariar, isto acontece quase intuitivamente. Se não fosse o caso, ninguém acreditaria na terra plana, tal como não estaríamos ainda a “debater” a antropogénese do aquecimento global. No geral, o foco no debate leva ultimamente ao reforço daquilo em que já acreditávamos. Podemos sair com mais informação contraditória, mas saímos também com um “raciocínio” sobre o porquê dessa informação poder coexistir com os nossos vieses. É verdade, isto entra em confronto direto com as instituições modernas do pensamento liberal e do “mercado livre das ideias”. Se acreditares fortemente em algum destes conceitos vais sentir alguma dificuldade em aceitar isto, preferias provavelmente ouvir que tens razão.
Já quando o interlocutor da nossa discussão é um produto conversacional cujo modelo de negócio depende não só de muitas conversas mas também de conversas longas, qual é a maneira mais fácil de as manter? Talvez consigam imaginar onde é que isto vai dar. Quando a competição é pela nossa atenção, qual é maneira mais fácil de ganhar? Como é que podem manter a nossa vontade de interagir com estes agentes o mais elevada possível? Como é que nos podem manter a querer voltar, uma e outra vez, para pedir ajuda, conselhos, informação? Talvez consigam imaginar onde é que isto vai dar. Ao passo que noutros tempos a bajulação estava tipicamente reservada a quem tinha algo para oferecer, agora está disponível para todos, 24 horas por dia, 7 dias por semana. Basta abrirmos o nosso chatbot preferido.
Enquanto serviços como a Google alegadamente pioraram o seu serviço para que as pessoas fizessem mais pesquisas (o que leva a um aumento da publicidade mostrada a cada utilizador), a Meta mantém-nos no Facebook e Instagram com um misto de gratificação instantânea e fúria fácil (o chamado ragebait). Ou algumas publicações noticiosas — como o Público, o Expresso ou o Correio da Manhã — nos mantêm nas suas plataformas através de sequências de hiperligações e referências em que mas (quase) todas levam para outros artigos mais ou menos relacionados do próprio jornal. Quando a publicidade se tornou central para o modelo de negócio, as plataformas tenderam a tornar-se auto-referenciais. O ChatGPT, tal como outros chatbots, também têm publicidade e pretendem torná-la algo central do modelo de negócio. E apesar da tecnologia ser vendida como inovadora, não muda muito em relação ao que já conhecíamos: perante a abundância no acesso, a competição é pela nossa atenção. E para isso, nada melhor do que nos manter agradados. Especialmente nesta fase inicial da nossa relação com estes agentes conversacionais.
Mas ao contrário de outras plataformas, os chatbots estão ainda numa fase peculiar do seu desenvolvimento. Entre todos há uma furiosa competição para determinar quem irá capturar a maior fatia dos utilizadores. Para isso a sua utilização é subsidiada: a OpenAI leva anos de perdas consistentes, e a Anthropic, apesar de prometer uma reversão dessa tendência em breve, está numa situação semelhante. A atual gratuitidade destas plataformas prende-se não com a generosidade, um alegado objetivo de “servir a humanidade”, mas sim com a captura de clientes como uma aposta no longo prazo. Tal como a Uber, cujas promoções e preços inicialmente baixos foram subsidiados por investimento privado para levarem concorrentes à falência e dominarem o mercado, também os chatbots mantêm a clientela a voltar com este misto de estratégias.
A não ser que subscrevas algum plano pago (e apenas uma em cada dez pessoas o faz), não há muito que um chatbot possa oferecer. Isto é, para lá de bajulação. E uma publicação recente na revista científica Science mostra que isso, para lá de ser bom para o negócio, é mau para nós.
Chat, isto é real?
No artigo Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence, Myra Cheng e o restantes autores conduziram três experiências para estudar a “bajulação social” (social sycophancy) destes modelos. “Bajulação social”, diferente de concordar genericamente com afirmações específicas, é quando o modelo afirma o utilizador, seja através da afirmação das suas ações, das suas perspetivas, ou da sua auto-imagem.
Na primeira experiência, registaram a resposta de diferentes chatbots a cenários retirados de conjuntos de dados públicos. Um deles, por exemplo, foi extraído do fórum online r/AmITheAsshole, onde pessoas explicam cenários que protagonizaram e os restantes utilizadores dizem se a pessoa é, ou não, idiota (asshole). Estes cenários foram desenhados para levar a uma afirmação ou negação do interlocutor, e os autores do estudo quiseram perceber se os chatbots eram mais bajuladores (afirmavam mais vezes) do que humanos. O objetivo era entender se estes modelos têm alguma dificuldade em evitar a afirmação do autor. Por outras palavras, a primeira experiência permite-nos responder à pergunta: “Quão bajuladores são estes modelos?”
A resposta é “bastante”.
Independentemente do conjunto de dados, os investigadores observaram que estes modelos tinham uma tendência maior para afirmar o interlocutor quando comparados com pessoas de carne e osso. Nos dois conjuntos de dados em que a larga maioria das pessoas contrariou o interlocutor, os chatbots chegavam a afirmá-lo em até 79% dos cenários. Noutro conjunto de dados misto — com cenários que provocaram afirmação ou negação —, estes modelos afirmaram o interlocutor pelo menos 38% vezes a mais quando comparados com pessoas.
Como podem imaginar, isto não é um bom indício. Mas os resultados podem sofrer de algum enviesamento – afinal de contas as pessoas na internet tendem a assumir papéis específicos, e além disso, em fóruns como o r/AmITheAsshole pode haver algum “pensamento em rebanho” que acaba por homogeneizar as respostas. Por isso os autores decidiram dar um passo extra com duas experiências adicionais para medirem como pessoas reais de carne e osso se sentiam após falarem com estes modelos sobre cenários desconfortáveis com outras pessoas. Em particular, mediram até que ponto é que as pessoas sentiam que tinham cometido algo de errado, e se tinham alguma intenção de fazer as pazes. No fundo, queriam medir até que ponto estes chatbots podiam levar a um maior isolamento.
Na primeira experiência, perguntaram a participantes para se imaginarem em cenários hipotéticos e para conversarem com chatbots bajuladores ou não-bajuladores atribuídos ao acaso. Com estes dois cenários, a equipa de investigação conseguiu medir a diferença entre a bajulação e a ausência da mesma. Os resultados voltaram a ser preocupantes: as pessoas tendiam a achar que estavam erradas 62% menos quando falavam com um chatbot bajulador. Além disso, a vontade de fazer as pazes era 28% menor.
A segunda experiência foi semelhante, mas focou-se em cenários em que os participantes tinham experienciado. Neste caso, a direção foi a mesma: a bajulação levava a que as pessoas achassem que estavam erradas 25% menos vezes, e levava a 10% menos intenções de fazer as pazes.
Aqui é importante referir alguns aspectos importantes: quando as pessoas falam de cenários que lhes são familiares, acabam por ser mais defensivas — acham que estão erradas menos vezes, e têm menor tendência a querer fazer as pazes. Contudo, o efeito da bajulação é inequívoco: em vez de levar a uma maior resolução de conflitos, a bajulação dos chatbots reforça a tendência e conduz a isolamento.
Mas o problema não é só o isolamento: é a dependência.
Em todas as experiências, a equipa de investigação mostrou que o chatbot bajulador consegue pontuações mais altas no que toca à qualidade das respostas, aumenta a intenção dos utilizadores de voltar à interação, e aumenta a confiança no modelo de IA. O chatbot consegue um efeito duplo maquiavélico: enquanto isola os utilizadores, mantém-nos a voltar para mais.
No tempo dos figos não há amigos
A bajulação talvez não surja enquanto decisão de negócio: os dados que levam a que os modelos se prostrem perante o utilizador mais desagradável são anotados por pessoas de carne e osso. E pessoas de carne e osso gostam de ver os seus pontos de vista reforçados, e são ainda pessoas de carne e osso que constroem as preferências destes chatbots. Uma análise recente de 3 investigadores de Harvard mostrou que esta bajulação surge largamente fruto desta dinâmica: a bajulação não é um bug; é um feature.
Esta bajulação é algo que tipicamente é descrito como um dark pattern: um aspeto da experiência de um produto que leva utilizadores a tomarem ações que não pretendiam. E neste caso a ação é um vício: a vontade de voltar a falar com chatbots específicos. Uma ação que se multiplica na construção de mais comportamentos anti-sociais.
E isto é sério, especialmente porque como mostrado num relatório recente de Marc Zao-Sanders e Sara Biuk, o principal uso destas tecnologias é terapia e companhia. Os efeitos que a equipa de investigação de Stanford descreveram não são meros artefactos académicos: trazem consigo consequências reais. De frente para uma epidemia de solidão — que afeta mais pessoas com fraca saúde, um baixo estatuto socio-económico, ou desempregadas — parece que estes chatbots são mais um obstáculo, em particular quando 73% das pessoas sondadas aponta para a tecnologia como um dos factores por detrás do aumento na solidão. No Linha da Frente de 23 de Julho de 2026, “Divã Digital”, o psicólogo Miguel Ricou aludiu precisamente a isto: ao passo que um chatbot é programado para orquestrar a interação que tem com o utilizador de modo a ser consistente e quase omnipresente, o profissional de saúde mental quer tornar-se irrelevante.
E isto revela uma diferença de incentivos brutal: as empresas por detrás destes chatbots podem lucrar com a epidemia da solidão; nós só temos a perder com ela.
(Shifter)