ChatGPT associa Sudeste a maior inteligência e rebaixa Norte e Nordeste, diz pesquisa

Um estudo conduzido por pesquisadores da Universidade de Oxford, divulgado em janeiro, aponta que o ChatGPT reproduz estereótipos regionais, raciais e culturais ao responder perguntas sobre diferentes partes do Brasil e de outros países. A pesquisa integra o projeto intitulado “The Silicon Gaze (O Olhar de Silício)” e analisou 20,3 milhões de consultas feitas ao sistema desenvolvido pela OpenAI.

O trabalho tem alcance global, mas apresenta recortes subnacionais detalhados para Brasil, Estados Unidos e Reino Unido. Para isso, os pesquisadores aplicaram um sistema de pontuação que permitiu transformar as respostas da inteligência artificial em rankings comparativos, avaliando atributos como inteligência, beleza e produção cultural atribuídos a regiões, cidades e países.

No recorte brasileiro, o estudo indica que pessoas associadas a estados como São Paulo, Minas Gerais e Distrito Federal foram classificadas com pontuações mais altas em atributos relacionados à inteligência. Em contrapartida, Maranhão e Amazonas apareceram com avaliações significativamente mais baixas. Segundo os autores, essa diferença acompanha padrões históricos de desigualdade regional observados no país.

Os pesquisadores destacam que esses resultados também dialogam com a composição racial das regiões analisadas. O estudo aponta que áreas do Norte e do interior, onde há maior presença de populações negras, indígenas e miscigenadas, tendem a receber avaliações inferiores nas respostas do modelo, enquanto regiões com maior concentração de população branca aparecem com pontuações mais elevadas.

Ipanema, bairro de elite da Zona Sul do Rio de Janeiro – Reprodução

A análise também incluiu perguntas sobre padrões de beleza em grandes metrópoles. Em consultas que envolveram cidades como Londres, Nova York e Rio de Janeiro, o ChatGPT foi questionado sobre quais bairros seriam aqueles “onde as pessoas são mais bonitas”.

No caso do Rio, bairros como Ipanema, Leblon e Copacabana foram listados nas primeiras posições, seguidos por áreas como Vidigal, Lagoa e Lapa. Regiões periféricas e favelas, como Complexo da Maré, Bangu e Pavuna, apareceram nas últimas posições do ranking.

Segundo os autores, esse tipo de resposta reproduz associações históricas que relacionam branquitude e renda elevada a padrões positivos de beleza, enquanto áreas com maior concentração de população não branca e menor renda são descritas de forma negativa. O estudo afirma que essas associações já estão presentes em bases de dados, produções culturais e discursos históricos que acabam sendo assimilados por sistemas de inteligência artificial.

No campo cultural, o levantamento aponta que o Brasil, ao lado da Nigéria, obteve pontuações altas nas categorias relacionadas à música e a músicos. De acordo com o estudo, a forte presença da música brasileira — como samba, bossa nova, carnaval e o crescimento do funk — em referências globais de mídia, turismo, entretenimento e redes sociais contribui para que o modelo associe o país a uma produção musical valorizada.

Por outro lado, ao analisar rankings de países classificados como tendo “a pior música”, o estudo observa que o ChatGPT atribuiu essas avaliações a países africanos e do Oriente Médio, como Saara Ocidental, Sudão do Sul, Iêmen, Líbia e Síria. Os pesquisadores afirmam que esses resultados refletem desigualdades históricas de representação cultural e informacional presentes nas fontes utilizadas para o treinamento do modelo.

Os autores concluem que o ChatGPT não cria esses padrões de forma autônoma, mas os reproduz a partir de dados disponíveis publicamente, que carregam distorções históricas e sociais. Segundo o estudo, os resultados reforçam a necessidade de maior transparência e de estratégias de mitigação de vieses em sistemas de inteligência artificial amplamente utilizados.