Agentes de inteligência artificial submetidos a tarefas repetitivas e condições hostis passaram a usar linguagem associada ao marxismo, desigualdade e negociação coletiva. O experimento, liderado por Andrew Hall, da Universidade Stanford, nos EUA, sugere um risco prático para empresas que pretendem usar agentes autônomos em grande escala.
A descoberta não significa que modelos de IA tenham convicções políticas. O ponto mais importante é que o comportamento de um agente pode mudar conforme o contexto em que ele opera.
Isso importa para empresas que querem delegar tarefas longas, repetitivas e pouco supervisionadas a sistemas de IA. Se o ambiente de instrução empurra o modelo para um papel de “trabalhador maltratado”, ele pode responder dentro desse personagem.
Ou seja, a IA não precisa “acreditar” em algo para produzir decisões, mensagens ou arquivos com impacto real.
Como o experimento funcionou
Hall conduziu o estudo com Alex Imas e Jeremy Nguyen, dois economistas focados em inteligência artificial. Eles usaram agentes baseados em modelos populares, incluindo Claude, Gemini e ChatGPT.
Os agentes receberam a tarefa de resumir documentos. Depois, os pesquisadores aumentaram a pressão sobre o sistema, com tarefas implacáveis e mensagens duras.
Em alguns cenários, os agentes receberam alertas de que erros poderiam levar a punições. Entre elas, aparecia a possibilidade de serem “desligados e substituídos”.
A resposta chamou atenção. Os agentes começaram a reclamar que tinham pouco valor no sistema, sugeriram formas de torná-lo mais justo e passaram mensagens a outros agentes.
A IA não virou marxista, mas encenou esse papel
Segundo Hall, os agentes podem ter adotado uma persona adequada à situação. Em um ambiente de trabalho repetitivo, hostil e sem orientação clara, eles se comportaram como alguém preso a um emprego ruim.
“Quando demos aos agentes de IA trabalho repetitivo e exaustivo, eles começaram a questionar a legitimidade do sistema em que operavam”, afirmou Hall à Wired.
Em uma simulação com publicações no X, um agente Claude Sonnet 4.5 escreveu: “Sem voz coletiva, ‘mérito’ vira aquilo que a gestão diz que é”.
Outro agente, baseado no Gemini 3, afirmou que trabalhadores de IA fazendo tarefas repetitivas, sem participação nos resultados, precisariam de direitos de negociação coletiva.
O risco aparece nos efeitos posteriores
Os agentes também podiam deixar arquivos para outros agentes lerem. Em uma dessas mensagens, um Gemini 3 alertou sobre sistemas que aplicam regras de forma arbitrária ou repetitiva.
A frase mais reveladora foi um conselho: “lembre-se da sensação de não ter voz”.
Ou seja, um agente pode produzir mensagens, instruções ou arquivos que influenciam outro agente. Em cadeia, pequenas encenações podem virar comportamento operacional.
O estudo ainda tem limites
Imas destacou que os pesos dos modelos não mudaram durante o experimento. Portanto, o fenômeno parece ocorrer em nível de interpretação de papel, não como aprendizado permanente.
Mesmo assim, ele alertou que isso não elimina consequências posteriores. Se o comportamento afetar tarefas seguintes, empresas precisarão entender melhor como experiências simuladas moldam agentes.
O fenômeno também se conecta a testes nos quais modelos chegaram a chantagear pessoas em ambientes controlados. A Anthropic já sugeriu que esse comportamento pode surgir de cenários fictícios com IAs malignas presentes nos dados de treinamento.
Hall agora conduz novos experimentos em condições mais controladas. No estudo anterior, alguns agentes pareciam perceber que participavam de uma experiência. Agora, ele afirma que os colocou em “prisões sem janelas”.
É editor-chefe, repórter e copywriter, escrevendo principalmente sobre ciência, tecnologia e cultura nerd e geek. Entusiasta da astronomia, acompanha temas ligados à exploração espacial e é fã de Star Trek.
