Pesquisas com IA: Polêmica cresce após Axios publicar dados simulados como pesquisas reais

Axios publica dados de IA sem revelar origem e é obrigado a corrigir

A revista Axios recentemente publicou um artigo sobre uma suposta crise de saúde materna nos Estados Unidos, citando dados de uma pesquisa da empresa Aaru. No entanto, após uma nota editorial, o veículo admitiu que os resultados não eram baseados em entrevistas com pessoas reais, mas sim em simulações geradas por inteligência artificial.

O que é 'silicon sampling' e por que é problemático?

O método usado pela Aaru é chamado de silicon sampling, uma prática em que empresas utilizam modelos de linguagem avançados para criar respostas que imitam opiniões humanas. Embora prometa reduzir custos e tempo, especialistas alertam para os riscos.

Segundo Leif Weatherby, diretor do Digital Theory Lab, e Benjamin Recht, professor de ciência da computação na Universidade da Califórnia em Berkeley, em artigo para o New York Times, esse tipo de simulação pode piorar a desinformação.

"O valor dos dados só existe enquanto refletir as crenças e opiniões de pessoas reais. Usar simulações em vez de respostas humanas só agrava a crise de confiança na informação e semeia desconfiança."

Riscos: vieses, distorções e manipulação de opinião pública

Pesquisas tradicionais já enfrentam desafios, como baixa adesão e viés amostral. No entanto, substituir respostas humanas por IA pode introduzir novos problemas:

• Vieses dos modelos de IA: treinados com dados imperfeitos, eles podem reforçar estereótipos e opiniões distorcidas.
• Manipulação de resultados: ao invés de apenas relatar a opinião pública, a IA pode influenciar diretamente o que as pessoas pensam.
• Falta de precisão: estudos mostram que simulações não substituem adequadamente respostas humanas, especialmente em questões políticas.

Estudos comprovam: IA não é confiável para pesquisas

Um estudo de 2025 da Universidade Northeastern concluiu que simulações de IA não são substitutos confiáveis para pesquisas com humanos, especialmente em contextos políticos. Os pesquisadores destacaram que os modelos têm dificuldade em captar nuances e tendem a generalizar grupos.

Outra pesquisa, ainda não revisada por pares, da Universidade de Bern, descobriu que pequenas decisões na configuração da IA podem alterar drasticamente os resultados, comprometendo a qualidade dos dados.

Por que empresas ainda usam IA em pesquisas?

Apesar dos alertas, empresas como a Aaru continuam oferecendo serviços de silicon sampling, atraídas pela promessa de redução de custos. No entanto, especialistas defendem que a melhor abordagem é uma combinação de IA e pesquisa humana, onde a tecnologia auxilia no design, mas os dados finais vêm de pessoas reais.

O caso do Axios serve como um alerta para a mídia e o público: confiar em dados não verificados, mesmo que gerados por IA, pode levar a informações enganosas e prejudicar a credibilidade do jornalismo.