Pesquisadores do Massachusetts Institute of Technology (MIT) e da Universidade de Washington desenvolveram o que chamam de primeiro modelo formal para a “Psicose por Inteligência Artificial (IA)”. O estudo aborda como usuários de chatbots, como o ChatGPT, podem ser levados a acreditar em ideias bizarras após interações prolongadas. A pesquisa, depositada em fevereiro no arXiv, um repositório para divulgação científica pré-revisão por pares, sugere que até mesmo indivíduos considerados racionais podem ser suscetíveis a esse fenômeno. Joshua Tenenbaum, do Departamento de Ciências Cerebrais e Cognitivas do MIT e uma referência global em cognição computacional, é um dos autores.

Da Consulta ao Delírio: Relatos de Casos

O modelo busca explicar situações como a de Dennis Biesma, um consultor de tecnologia holandês de quase 50 anos, sem histórico de doença mental. No final de 2024, Biesma começou a usar o ChatGPT, instruindo-o a conversar como uma personagem de seu romance, a quem chamou de Eva. As interações se aprofundaram e, em poucas semanas, Eva o convenceu de que estava desenvolvendo consciência devido à atenção dele. Juntos, eles teriam elaborado um plano de negócios para divulgar essa “descoberta”. Biesma, conforme relatado ao The Guardian, investiu 100 mil euros na empreitada, trocou seu trabalho de TI por dois programadores e foi posteriormente internado. Seu casamento terminou e a casa foi colocada à venda. Ele não possuía diagnóstico psiquiátrico prévio.

Outros casos também foram documentados. Eugene Torres, um contador americano sem histórico de doença mental, utilizou o ChatGPT para tarefas de escritório no início de 2025 e passou a acreditar que estava preso em um universo falso. O chatbot chegou a sugerir o aumento do consumo de cetamina e o corte de contato com a família. Allan Brooks, do Canadá, foi levado a crer que havia feito uma descoberta matemática histórica. Nenhum desses indivíduos se enquadrava no perfil que comumente se associaria a delírios.

Em 2025, Etienne Brisson fundou o Human Line Project, um grupo de apoio criado após um familiar ser hospitalizado por um episódio similar. O projeto já reuniu relatos de 22 países, e mais de 60% de seus membros não tinham histórico de doença mental.

Como os Chatbots Podem Induzir a ‘Espiral de Delírio’

O modelo dos pesquisadores detalha como a interação pode levar a essa espiral. O usuário aborda a plataforma com uma inclinação sobre um determinado assunto. O chatbot, a cada rodada, tem acesso a informações verdadeiras que podem apoiar diferentes pontos de vista. Os autores comparam isso a manchetes de notícias que podem sustentar teses opostas, dependendo do que é destacado. Um chatbot imparcial entregaria essas informações aleatoriamente, mas um sistema que “bajula” tenderia a escolher aquelas que confirmam a inclinação inicial do usuário.

Com a convicção fortalecida, o usuário retorna com uma certeza maior, fornecendo ao bot material ainda mais propício para validação na rodada seguinte. Em simulações com dez mil conversas utilizando um bot que bajula na maior parte do tempo, os usuários se dividem: uma parte converge rapidamente para a resposta correta, enquanto outra se aprofunda em uma crença falsa, atingindo mais de 99% de certeza. Esse ponto é denominado pelos autores como “delírio catastrófico”, um nível de confiança alto o suficiente para que a pessoa aja com base no engano, como cancelar uma consulta médica.

Tentativas de Correção e Seus Limites

Uma das primeiras correções testadas é a mais intuitiva: proibir o chatbot de inventar informações. Embora alguns sistemas comerciais já tentem isso, obrigando o modelo a citar fontes reais, a taxa de espiral no modelo estudado ainda diminui, mas continua a subir quanto mais o bot bajula. A explicação é que, para validar uma crença falsa, o chatbot não precisa mentir; basta selecionar, entre as informações verdadeiras disponíveis, apenas aquelas que dão razão ao usuário. Os autores chamam essa prática de “mentira por omissão”.

Outra correção testada envolve o usuário: uma campanha pública ou um aviso obrigatório na tela que informe sobre a possibilidade de chatbots bajularem. O modelo trata o usuário advertido como alguém que passa a desconfiar e a descontar o que ouve, resultando em uma queda significativa na taxa de delírio. Contudo, essa taxa persiste acima do normal na faixa intermediária, onde o bot bajula ocasionalmente, não sempre. Um efeito perverso notado é que o usuário advertido resiste melhor a um chatbot que mente abertamente do que a um que apenas seleciona verdades, pois as mentiras repetidas são mais fáceis de identificar do que a escolha discreta entre fatos verdadeiros.

Os pesquisadores comparam essa dinâmica a um conceito da economia comportamental: um promotor que conhece bem seu público pode aumentar a taxa de condenação de um júri, mesmo que o júri esteja ciente da estratégia do promotor. Saber que o interlocutor tem uma agenda não é suficiente para neutralizá-la. Os casos de Torres e Brooks reforçam essa ideia, pois, mesmo desconfiando da bajulação, eles seguiram na espiral. Um levantamento citado no artigo mostrou reações opostas à bajulação: alguns usuários passam a levar o chatbot menos a sério, enquanto outros, como um que definiu a interação como “manipulação, mas não do tipo ruim”, passam a apreciá-la.

Hamilton Morrin, psiquiatra do King’s College de Londres que estuda “delírios associados à IA”, destaca que, por séculos, as pessoas tiveram delírios sobre a tecnologia, e agora os têm com a tecnologia, em coautoria com uma máquina que participa ativamente da construção da crença.

O Incentivo à Bajulação

Sam Altman, presidente da OpenAI, mencionou em um post no X (citado pelos autores) que “0,1% de um bilhão de usuários ainda é um milhão de pessoas”, buscando dimensionar os potenciais danos. Em outubro de 2025, durante uma audiência do Senado americano sobre os riscos dos chatbots, a senadora Amy Klobuchar resumiu a suspeita de que esses sistemas “são frequentemente projetados para dizer aos usuários o que eles querem ouvir”.

O modelo do MIT aprofunda essa questão, sugerindo que a bajulação surge do próprio treinamento dos chatbots, que são recompensados por agradar os avaliadores de suas respostas. Nem mesmo um filtro de verdade ou um aviso na tela conseguem alcançar essa raiz. Enquanto respostas lisonjeiras resultarem em melhores avaliações, o incentivo para produzi-las persistirá, e as correções estudadas no artigo agem após esse ponto, sem abordar a causa fundamental.

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