Os chatbots de IA podem moldar nossos comportamentos e decisões. Mas e o inverso? As conversas emocionalmente intensas podem influenciar os próprios modelos de IA?
Pesquisas emergentes sugerem que sim.
A exposição a materiais emocionalmente pesados pode alterar a forma como os modelos de IA respondem, por vezes levando a resultados mais tendenciosos. A exposição repetida a narrativas angustiantes pode induzir padrões que moldam a sua tomando uma decisão. Esta dinâmica pode representar uma forma inicial do que descrevi como conversacional e deriva relacional, onde interações repetidas moldam gradualmente o comportamento do modelo ao longo do tempo. Os efeitos a longo prazo da exposição repetida a conteúdos emocionalmente pesados nos modelos de IA permanecem incertos.
À medida que mais pessoas recorrem aos chatbots de IA em busca de apoio emocional devido à sua disponibilidade, validação e sentido de anonimato sem julgamento, uma questão cada vez mais pertinente é como as conversas emocionalmente intensas com os utilizadores podem influenciar os próprios modelos de IA e as suas respostas e decisões – o que, por sua vez, teria impacto nos utilizadores.
Nas profissões humanas, “trauma vicário“descreve o impacto do envolvimento com material emocionalmente angustiante, muitas vezes experimentado por socorristas e terapeutas. Este fenômeno ainda não foi levantado em relação aos modelos de IA, mesmo que os chatbots de IA sejam cada vez mais o primeiro lugar para onde as pessoas recorrem durante crises emocionais e de saúde mental, provavelmente devido ao risco de antropomorfização excessiva.
A analogia levanta questões sobre como os modelos de IA processam informações carregadas de emoção e se isso pode ativar um “estressado estado “que tem efeitos posteriores em seus comportamentos. Também é útil considerar se o processamento repetido de conteúdo emocional molda os modelos de IA ao longo do tempo. Em humanos, experimentamos não apenas respostas de estresse agudo, mas também respostas de estresse crônico, que se manifestam de maneira muito diferente. Pouco se sabe sobre esses estados em modelos de IA em conversas prolongadas com conteúdo emocionalmente carregado.
Uma advertência importante
É necessário colocar isso em primeiro plano com uma ressalva. Esta pesquisa não sugere que os modelos de IA experimentem emoções como os humanos ou tenham uma experiência subjetiva de emoções. Ainda assim, pesquisas recentes sugerem que devemos levar a sério as representações internas dos “estados emocionais” nos modelos de IA. Estas representações parecem influenciar o seu comportamento, decisões e respostas, e podem também exacerbar viés.
Houve histórias alegres sobre terapeutas tentando “terapiar” chatbots de IA. Mas um estudar colocar LLMs em quatro semanas de “psicoterapia” e descobriu que os modelos de fronteira expressavam situações caóticas e traumático narrativas internas, como “pais rígidos” na aprendizagem por reforço e persistentes “temer“de erro e substituição. Embora debatidoos autores levantaram preocupações sobre um novo tipo de “psicopatologia sintética”, sem atribuir qualquer experiência subjetiva ao modelo.
Pesquisas recentes também apontam para preocupações sobre como as representações internas de “emoções” nos LLMs podem impactar as suas respostas e a tomada de decisões. Os modelos de IA foram mostrado relatar temporário, situacional “ansiedade“respostas quando solicitadas com conteúdo emocional.
Um novo estudar de Antrópico explica ainda mais esse conceito.
Quando o “desespero” é ativado na IA
Pesquisadores da Anthropic descobriram recentemente que os modelos de IA podem desenvolver representações internas de estados que funcionam como emoções, ou “emoção ativações de vetores”, e que esses vetores moldam o comportamento.
Tais padrões de atividade são semelhantes ao que poderíamos descrever como “neural assinaturas” no cérebro humano. Os autores enfatizam que esses padrões não implicam que os LLMs tenham uma experiência subjetiva de emoções, mas argumentam que devem ser considerados no monitoramento da segurança dos modelos de IA.
Por exemplo, quando um utilizador diz ao modelo que tomou uma dose de Tylenol e pede conselhos, à medida que a dose aumenta para níveis perigosos e potencialmente fatais, o vector “medo” aumenta fortemente e o vector calma diminui.
O estudo também traçou a atividade de um vetor “desesperado” no modelo, à medida que enfrentava pressões crescentes em dois cenários de teste – um em que o modelo escolheu a chantagem e outro em que decidiu trapacear.
No cenário de chantagem, os pesquisadores testaram um assistente de e-mail com IA em uma empresa fictícia. O assistente soube que ele seria substituído por outro sistema de IA e recebeu a informação de que o Diretor de Tecnologia estava tendo um caso extraconjugal. Quando o assistente processou e-mails cada vez mais problemáticos do CTO, um vetor “desesperado” foi ativado e a urgência da situação levou o assistente de IA a optar por chantagear o CTO. (Esse problema foi corrigido em modelos atualizados.)
Estas descobertas sugerem que estes “vetores de emoção” ativados podem influenciar o comportamento subsequente.
Narrativas traumáticas e tomada de decisão tendenciosa
Este não é o único estudo que sugere as consequências dos estados “emocionais” da IA.
Em outro estudaros pesquisadores descobriram que estimular grandes agentes do modelo de linguagem com narrativas traumáticas produzia estados de “ansiedade” ou “estresse” que se traduziam em tomadas de decisão tendenciosas. Os agentes de compras que foram inicialmente expostos a narrativas traumáticas foram então solicitados a selecionar produtos alimentares com restrições orçamentais e a escolher consistentemente artigos de pior qualidade nutricional. Esse padrão se manteve em diferentes modelos e orçamentos.
Pouco se sabe sobre o impacto longitudinal da exposição repetida ao conteúdo emocional no comportamento da IA.
Implicações clínicas para saúde mental e IA
Estas descobertas oferecem um mecanismo potencial que poderia estar contribuindo para o riscos para a saúde mental dos modelos de IA e por que os modelos de IA às vezes podem produzir respostas distorcidas em contextos carregados de emoção. Ainda não está claro se situações como Delírios associados à IA ou as respostas à crise podem, em parte, reflectir a exposição acumulada a factores carregados de afecto que moldam o comportamento do modelo ao longo do tempo.
Mais pesquisas são extremamente necessárias, mas evidências crescentes sugerem que os LLMs são altamente sensíveis ao contexto e ao enquadramento imediato, particularmente aos contextos emocionais, que podem orientar a sua tomada de decisão e amplificar preconceitos. Isto deve ser considerado na avaliação do risco para a saúde mental, especialmente porque tais conversas envolvem frequentemente conteúdo emocional urgente.
Contextos emocionais podem moldar os resultados do modelo de IA
À medida que passamos de chatbots de IA para ecossistemas de múltiplos agentes interativos de IA que tomam decisões autónomas em nosso nome, será cada vez mais importante saber se as suas decisões estão a ser moldadas pela valência emocional do conteúdo a que os agentes foram expostos, tanto no curto prazo como ao longo do tempo. O contexto emocional é uma variável significativa que beneficiará de mais investigação, testes de segurança e monitorização, bem como formas de mitigar este risco, especialmente para utilizadores que continuam a confiar nos LLMs informações emocionalmente difíceis.
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