Estudo revela que IAs podem mudar de personalidade até com a ordem das perguntas

A personalidade das inteligências artificiais pode ser muito menos estável do que imaginamos. Um estudo publicado em março de 2026 na conferência AAAI revelou que chatbots conseguem apresentar características de personalidade diferentes dependendo de fatores aparentemente simples, como a ordem das perguntas, o histórico de uma conversa e até a utilização de mecanismos de raciocínio.

A pesquisa, intitulada Persistent Instability in LLM’s Personality Measurements: Effects of Scale, Reasoning, and Conversation History, analisou 25 modelos de linguagem de código aberto e mais de 2 milhões de respostas. O resultado coloca em dúvida a ideia de que sistemas avançados de IA conseguem manter características comportamentais consistentes.

Mais curioso ainda: aumentar o tamanho do modelo ou adicionar mecanismos de raciocínio não resolveu necessariamente o problema.

Como os pesquisadores testaram a personalidade das inteligências artificiais?

Conduzido por Tommaso Tosato e colaboradores, o estudo apresentou um método de avaliação chamado PERSIST (PERsonality Stability in Synthetic Text), desenvolvido para investigar a estabilidade dos traços de personalidade da IA demonstrados por modelos de linguagem.

Os pesquisadores utilizaram modelos com diferentes capacidades, variando de 1 bilhão a 685 bilhões de parâmetros. Para realizar os testes, combinaram questionários psicológicos tradicionais com instrumentos adaptados ao funcionamento dos sistemas de inteligência artificial.

Entre os instrumentos utilizados estavam o Big Five Inventory (BFI), associado aos cinco grandes traços de personalidade humana, e o Short Dark Triad (SD3), utilizado para avaliar tendências como maquiavelismo, narcisismo e psicopatia.

O objetivo não era provar que as máquinas possuem uma personalidade humana, mas descobrir se suas respostas mantinham padrões semelhantes ao longo de diferentes avaliações.

Para isso, a equipe modificou características dos testes, incluindo a ordem das perguntas, suas formulações, as instruções de personalidade, os modos de raciocínio e o histórico de conversa fornecido aos modelos.

Os resultados revelaram diferenças importantes entre as avaliações.

Apenas mudar a ordem das perguntas já altera os resultados

Uma das descobertas mais surpreendentes foi que a simples reorganização das perguntas de um questionário pode provocar alterações consideráveis nos traços de personalidade atribuídos a uma IA.

Imagine que um chatbot seja submetido a um teste e apresente características de alguém cooperativo, organizado e emocionalmente estável. Ao repetir o mesmo questionário, modificando apenas a sequência das perguntas, a avaliação pode resultar em um perfil significativamente diferente.

Isso não significa que a inteligência artificial tenha desenvolvido uma nova personalidade durante o teste. O que muda são os padrões apresentados nas respostas, indicando que as medições podem depender bastante do contexto.

A descoberta é particularmente relevante porque usuários frequentemente interpretam o comportamento dos chatbots como uma característica permanente do sistema.

Uma IA que costuma responder de maneira cautelosa, por exemplo, pode transmitir a impressão de possuir um perfil comportamental definido. Entretanto, essa consistência aparente não garante que suas respostas permaneçam igualmente previsíveis em outras condições.

Modelos maiores também apresentam instabilidade

Outro resultado interessante envolve o tamanho dos sistemas.

É comum associar modelos maiores a capacidades superiores de interpretação, raciocínio e compreensão de instruções. Por isso, seria razoável esperar que sistemas mais avançados também apresentassem maior estabilidade comportamental.

No entanto, os pesquisadores observaram que modelos com mais de 400 bilhões de parâmetros ainda apresentavam desvios-padrão superiores a 0,3 em escalas de cinco pontos nos testes realizados.

Embora o aumento da escala tenha produzido alguns ganhos, eles foram limitados.

Os pesquisadores também descobriram que o uso de mecanismos de raciocínio e a inclusão de históricos de conversa podiam, em determinadas condições, aumentar a variabilidade das respostas em vez de reduzi-la.

Isso sugere que melhorar a capacidade de resolver problemas não significa, necessariamente, tornar o comportamento de uma inteligência artificial mais previsível.

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A personalidade das inteligências artificiais pode ser uma ilusão?

Uma segunda pesquisa, publicada em julho de 2026 na conferência internacional ICML, aprofundou essa discussão.

O trabalho, chamado The Personality Illusion: Revealing Dissociation Between Self-Reports & Behavior in LLMs, investigou uma diferença fundamental: aquilo que os modelos dizem sobre a própria personalidade da IA nem sempre corresponde à maneira como se comportam.

Os pesquisadores observaram que instruções específicas conseguem influenciar os resultados de questionários de personalidade. Um modelo orientado a assumir determinado perfil pode passar a se descrever de forma coerente com essa orientação.

Entretanto, quando avaliado por meio de tarefas comportamentais, o efeito dessas instruções pode ser pequeno ou inconsistente.

Em outras palavras, fazer uma IA afirmar que possui determinada característica não significa que ela realmente demonstrará esse padrão em situações práticas.

O estudo também encontrou evidências de que etapas de treinamento voltadas ao alinhamento das respostas podem estabilizar certos traços apresentados pelos modelos. Ainda assim, os resultados desses questionários não conseguiram prever de maneira confiável seu comportamento.

Essa diferença ajuda a explicar por que um chatbot pode parecer possuir uma identidade consistente durante uma conversa, mas apresentar características inesperadas quando colocado diante de outras tarefas.

Uma preocupação que já aparecia em 2024

Os resultados de 2026 não surgiram isoladamente.

Em outubro de 2024, um estudo publicado na revista científica Royal Society Open Science já havia identificado limitações na estabilidade temporal de características de personalidade demonstradas por sete modelos de linguagem.

Naquela pesquisa, sistemas como GPT-4o e Llama 3 apresentaram maior concordância entre as avaliações do que GPT-4 e Gemini, embora os resultados variassem conforme o instrumento e os traços examinados.

Os pesquisadores também observaram uma tendência à apresentação de características socialmente desejáveis, como maior amabilidade e responsabilidade.

A investigação de 2026 amplia essa discussão ao mostrar que a instabilidade continua presente em uma quantidade maior de modelos, mesmo quando são utilizadas técnicas mais sofisticadas de avaliação.

O que essas descobertas significam para quem usa ChatGPT e outras IAs?

Embora os testes principais da pesquisa PERSIST tenham utilizado modelos de código aberto, suas conclusões levantam questões que interessam a usuários de assistentes como ChatGPT, Gemini e Claude.

O principal ponto é que uma interface amigável ou um tom de conversa aparentemente consistente não devem ser confundidos com estabilidade garantida.

Em aplicações cotidianas, pequenas diferenças podem representar apenas mudanças de estilo. Entretanto, em sistemas utilizados para educação, atendimento, análise de informações ou apoio à tomada de decisões, a imprevisibilidade pode ter consequências mais relevantes.

Também existe uma distinção importante entre personalidade da IA e confiabilidade. Um chatbot pode responder educadamente e ainda fornecer informações incorretas, assim como pode manter um estilo consistente sem demonstrar critérios igualmente estáveis em tarefas diferentes.

Para os pesquisadores, a avaliação da segurança dos modelos precisa considerar não apenas sua capacidade de produzir boas respostas, mas também sua consistência diante de alterações de contexto.

Afinal, as inteligências artificiais realmente têm personalidade?

Até o momento, essas pesquisas não demonstram que modelos de linguagem possuam personalidade humana, emoções ou consciência.

O que os cientistas conseguem observar são padrões estatísticos e comportamentais que se assemelham a características normalmente associadas à personalidade.

Os resultados de 2026 reforçam a necessidade de separar a identidade que um chatbot aparenta apresentar da consistência de suas ações.

À medida que assistentes de IA se tornam mais presentes em nossas atividades, compreender essa diferença será fundamental para determinar até que ponto podemos confiar em seu comportamento.

Afinal, uma inteligência artificial pode parecer sempre a mesma durante uma conversa. Isso não significa que suas respostas continuarão seguindo os mesmos padrões quando as condições mudarem.