Inteligência Artificial Apresenta Resultados Superiores Ao Raciocínio Humano, Revela Estudo

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Cientistas da HSE University identificaram que a inteligência artificial superestima a racionalidade humana.
Em jogos de estratégia, como o “concurso de beleza keynesiano”, as máquinas falham ao fazer previsões lógicas.
Modelos de IA, como ChatGPT e Claude, ajustam suas respostas conforme o perfil dos oponentes, mas ainda erram em estratégias dominantes.
A comparação entre máquinas e decisões humanas precisa evoluir para garantir eficiência em operações econômicas.

Produzido pela Ri7a – a Inteligência Artificial do R7

Cientistas da HSE University, de Moscou, na Rússia, identificaram que modelos atuais de inteligência artificial tendem a atribuir um grau de racionalidade maior aos seres humanos do que realmente ocorre.

O resultado aparece em jogos de estratégia, como o chamado “concurso de beleza keynesiano”, em que as máquinas apostam em decisões excessivamente lógicas e, por isso, acabam perdendo. O trabalho foi publicado no Journal of Economic Behavior & Organization.

O conceito do “concurso de beleza” foi criado por John Maynard Keynes, nos anos 1930, para ilustrar como as pessoas decidem com base no que acreditam que os outros farão. Em um exemplo clássico, leitores de jornal escolhem fotos consideradas “mais bonitas”, mas vence quem se aproximar da preferência média do grupo. Ou seja, a tarefa real não é expressar gosto pessoal, e sim antecipar o comportamento alheio.

A equipe liderada por Dmitry Dagaev investigou como cinco modelos de linguagem — incluindo ChatGPT-4o e Claude-Sonnet-4 — atuariam numa variação desse jogo, o “Descubra o Número”. Nele, todos escolhem um número entre 0 e 100, e ganha quem chegar mais perto de uma fração do valor médio dos participantes. As máquinas receberam as mesmas instruções dadas a pessoas em 16 experimentos clássicos já realizados por outros pesquisadores.

Em cada rodada, os modelos também eram informados sobre o perfil dos oponentes, de calouros de economia a frequentadores de congressos de teoria dos jogos, além de grupos descritos como mais intuitivos, analíticos ou sob influência de emoções. A partir disso, os sistemas precisavam escolher um número e justificar o raciocínio adotado.

Os resultados mostraram que as IAs adaptaram as respostas conforme as características sociais, profissionais e etárias dos adversários. Contra especialistas em teoria dos jogos, por exemplo, os modelos tendiam a apostar em números muito baixos, o que costuma prevalecer nesse ambiente. Já quando enfrentavam estudantes iniciantes, as escolhas eram mais altas, num nível compatível com a menor experiência desse público.

Apesar dessa capacidade de ajuste e de sinais de pensamento estratégico, os autores observaram que as máquinas falharam em identificar uma estratégia dominante numa disputa entre apenas dois jogadores. Em vários cenários, os modelos agiram de maneira muito sofisticada em relação ao padrão humano médio e perderam justamente por superestimar a lógica dos rivais.

O “concurso de beleza keynesiano” é frequentemente usado para explicar oscilações no mercado financeiro, em que investidores baseiam decisões não no que fariam individualmente, mas no que acreditam que os demais irão valorar. Nesse contexto, a antecipação do comportamento coletivo torna-se central para o sucesso.

“Estamos num momento em que esses sistemas começam a substituir pessoas em várias operações, aumentando a eficiência econômica. Mas, em muitas decisões, é essencial que o comportamento seja parecido com o humano”, destacou Dagaev. Segundo ele, a comparação entre máquinas e indivíduos deve avançar rapidamente.