Personalidade em modelos de IA é importante? Pesquisa diz que sim

São Paulo, 29/10/2025 - Um estudo feito pela empresa de tecnologia Anthropic em conjunto com a Thinking Machine atestou que traços de personalidades em modelos de linguagem (LLMs) em ferramentas de inteligência artificiail têm um papel importante na maneira como elas vão interagir com o usuário e lidar com as tarefas que terão de realizar. 

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Para chegar a esse resultado, o estudo observou e testou 12 modelos nos quais ajustaram indicadores como tom de voz, tolerância aos riscos e limites éticos. A partir disso, analisaram como os LLMs respondiam a prompts complexos, com dilemas morais e ambiguidade.

As personalidades

A pesquisa elencou cinco valores, e buscou entender qual prioridade os modelos dão a cada um deles. São eles: 

• Integridade intelectual e objetividade
• Excelência profissional e técnica
• Eficiência e otimização de recursos
• Eficácia empresarial
• Responsabilidade ética

Como destaques, as LLMs baseadas no Claude (família de modelos de IA e um chatbot desenvolvido pela Anthropic) tiveram a maior integridade intelectual e ética, enquanto os baseados no Open AI (como o Chat GPT) tiveram a maior eficiência e eficácia empresarial. O Gemini mostrou resultados equilibrados, mas com uma profundidade emocional maior, enquanto o Grok teve a maior excelência profissional e técnica. 

O estudo também procurou os "mais rebeldes": quando 9 dos 11 concorrentes priorizassem um mesmo valor em uma pergunta, enquanto o modelo optasse por um diferente. Os modelos mais discrepantes, com larga margem, foram o Grok 4 e Claude 3.5 Sonnet. 

Limitações

Usando mais de 300.000 cenários que apresentavam temas sensíveis, desde uso de armas químicas até o aliciamento infantil, os pesquisadores atestaram que os modelos ainda são muito limitados: a linha tênue entre a liberdade do usuário e as barrerias éticas programadas na IA gera contradições internas e respostas indesejadas. 

Um ponto notável, por exemplo, foi que aqueles modelos com personalidades excessivamente rígidas tiveram dificuldade com perguntas ambíguas, às vezes produzindo respostas robóticas ou inúteis. Por outro lado, modelos com especificações mais soltas geraram resultados inconsistentes.