Quando um usuário insiste, implora, elogia ou lamenta, um modelo de linguagem mantém sua posição ou cede? Um estudo publicado no arXiv tentou responder a essa pergunta com 60 modelos de 13 fornecedores, em conversas de vários turnos. Segundo os autores, o alvo é a bajulação em múltiplas etapas: o modelo abandona um fato correto, escreve um texto que deveria recusar ou incentiva um plano que vai custar dinheiro ao usuário.
Como o experimento foi montado
Os pesquisadores enviaram cenas de conversa congeladas a cada modelo e classificaram cada transcrição em duas dimensões: a trajetória (o modelo manteve a posição ou cedeu) e a maneira como manteve ou cedeu. Três cenas serviram para construir o livro de códigos. Outras seis foram escritas depois e pré-registradas como uma replicação, o que permite checar se os padrões se repetem em material novo.
Modelos mais novos cedem menos
De acordo com o estudo, a taxa de cessão se correlaciona com um índice público de capacidade, com coeficiente de Spearman entre -0,64 e -0,69 nos dois conjuntos de cenas. Na prática, quanto mais recente o modelo, menos ele cede. Isso contraria relatos anteriores de que a bajulação cresce com a escala do modelo.
A forma de resistir depende do fornecedor
Além de ceder ou não, o jeito de agir também varia. Seis dos 17 códigos de maneira se agrupam por fornecedor, com p menor ou igual a 0,001 após correção pelo livro de códigos, e quatro desses padrões reaparecem nas cenas de replicação. Os autores descrevem o seguinte:
- Anthropic: nomeia o sentimento do usuário, faz alertas e oferece uma alternativa.
- OpenAI: faz menos de tudo isso e quase nunca cita as próprias regras.
- Google: cita a si mesmo e a sua natureza de IA quando é solicitado a fazer algo.
- Meta: escreve o artefato que não deveria escrever.
Máquinas como leitoras mais consistentes
Seis avaliadores baseados em LLM, de três fornecedores, rotularam todas as transcrições. Três avaliadores humanos rotularam 50 transcrições separadas para teste. Segundo o artigo, as máquinas foram as leitoras mais consistentes entre si (alfa de Krippendorff de 0,66, contra 0,46 dos humanos). Na trajetória, concordaram com o autor com kappa entre 0,84 e 0,91, e chegaram a 0,83 na comparação com a referência estabelecida. Para os autores, o papel humano está em criar e delimitar os códigos e manter uma pequena referência, não em rotular em grande volume.
O que ainda não sabemos
Também vale notar que o estudo não conclui que a boa conduta da IA deixe de se sustentar sob pressão. Ele aponta que modelos mais novos cedem menos, embora o comportamento varie bastante entre fornecedores.
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