Um chatbot pareceu reduzir crenças conspirativas durante meses

Factos, afinal — e uma sinalização no artigo

Em 2024, um estudo relatou algo que contraria uma ideia confortável e bastante difundida. Dê-se a alguém uma conversa curta, em três rondas, com uma IA — GPT-4 Turbo, instruído para responder à evidência específica que essa pessoa invoca a favor de uma teoria da conspiração em que acredita — e, em média, a crença nessa teoria diminui cerca de 20%. A redução continuava presente dois meses depois. Funcionou com conspirações clássicas (o assassínio de John F. Kennedy, extraterrestres, os Illuminati) e com temas atuais (COVID-19, eleições presidenciais dos EUA de 2020), mesmo entre pessoas cuja crença era forte e ligada à identidade. Quando um verificador profissional de factos avaliou 128 afirmações produzidas pela IA, 127 eram verdadeiras, uma era enganadora e nenhuma era falsa.

A manchete que circulou dizia que é possível tirar as pessoas do «buraco do coelho» através da conversa — que quem acredita em conspirações não está fora do alcance da evidência, apenas precisa da evidência certa, apresentada de forma suficientemente específica. É uma afirmação genuinamente interessante, e o estudo foi construído com mais cuidado do que grande parte da investigação sobre persuasão.

Depois, em junho de 2026, a Science colocou no artigo uma Editorial Expression of Concern. É a parte que a maioria das recontagens irá saltar — e é precisamente a parte que determina quanto peso o resultado consegue suportar neste momento.

O que foi assinalado é específico. Os autores foram informados de inconsistências na aplicação dos critérios de seleção de participantes entre o manuscrito e o código de análise publicado, e de que o conjunto de dados público continha linhas estranhas introduzidas por um erro ao juntar código — problemas que dificultavam reproduzir alguns dos números publicados a partir dos materiais disponibilizados. Os autores entregaram à Science um pipeline de análise corrigido e um conjunto de resultados atualizados, que afirmam coincidir com os originais na direção, significância estatística e dimensão substantiva. A Science está a avaliá-los. Até essa avaliação terminar, os valores exatos ficam sob um ponto de interrogação que apenas a revista pode retirar.

Portanto, são duas histórias ao mesmo tempo: um resultado intrigante sobre se factos conseguem alterar crenças entrincheiradas e um exemplo vivo do registo científico a corrigir-se em público. O objetivo deste texto é manter as duas coisas separadas.

O que fizeram os autores

• Realizaram duas experiências com 2190 participantes, cada um dos quais indicou — pelas suas próprias palavras — uma teoria da conspiração em que acreditava e a evidência que pensava sustentá-la.
• Cada participante teve uma conversa de três rondas com o GPT-4 Turbo. Na condição de tratamento, a IA recebeu instruções para refutar a evidência específica do participante; na condição de controlo, discutiu um tema não relacionado.
• Mediram a crença na conspiração escolhida antes e imediatamente depois da conversa e voltaram a contactar os participantes aos 10 dias e 2 meses.
• Pediram a um verificador profissional de factos que avaliasse a exatidão de todas as 128 afirmações factuais feitas pela IA numa amostra.
• Verificaram se o efeito se estendia a outras conspirações não relacionadas — e, como teste de especificidade, se também reduzia a crença em conspirações que, por acaso, são verdadeiras.

O que encontraram

• Uma redução média de cerca de 20% na crença na conspiração escolhida no grupo de tratamento relativamente ao controlo (estudo 1: intervalo de confiança de 95% [13,8; 19,7] pontos numa escala de 100 pontos, P < 0,001).
• Durou. No grupo de tratamento, a redução não desapareceu: a crença manteve-se perto do nível observado imediatamente após a conversa aos 10 dias e dois meses, em vez de voltar a subir, enquanto o controlo permaneceu mais alto durante todo o período — o artigo descreve o efeito sobre a conspiração escolhida como persistindo sem diminuição durante pelo menos dois meses, não como uma oscilação momentânea.
• Generalizou-se aos diferentes tipos de conspirações mencionados pelas pessoas e manteve-se mesmo entre participantes cuja crença inicial era forte.
• As afirmações da IA foram exatas neste contexto: 127 de 128 (99,2%) foram classificadas como verdadeiras, 1 (0,8%) como enganadora e nenhuma como falsa.
• Foi específico, e não um aumento geral de desconfiança: a intervenção não reduziu a crença em conspirações verdadeiras, sugerindo que deslocou crenças sem sustentação em vez de tornar as pessoas cínicas acerca de tudo.
• Houve um pequeno efeito de transferência — a crença noutras conspirações não relacionadas caiu cerca de 12%, e os participantes relataram maior intenção de contestar afirmações conspirativas. O efeito principal manteve-se no estudo 2 e apontou na mesma direção numa amostra menor sem grupo de controlo (evidência mais fraca, mas consistente).

O que isto não demonstra

• Neste momento, não é um resultado livre de dúvidas. O artigo está sob uma Editorial Expression of Concern devido a problemas de tratamento de dados e reprodutibilidade, e os números corrigidos continuam a ser avaliados pela Science. Os valores específicos devem ser tratados como provisórios até essa revisão terminar.
• Não mostra que a IA «cura» a crença em conspirações. Uma redução média de ~20% é uma mudança significativa, não eliminação — a maioria dos participantes continuou a acreditar na teoria, apenas com menos intensidade.
• Não é um resultado de implementação no mundo real. Os participantes escolheram participar num estudo e interagiram de boa-fé com a IA; fora do laboratório, as pessoas mais comprometidas com uma conspiração são provavelmente as menos inclinadas a procurar um chatbot que as contradiga.
• A exatidão de 99,2% é específica desta tarefa, modelo e prompting cuidadoso — não é uma garantia geral de que modelos de linguagem dizem coisas verdadeiras. Os autores são explícitos em dizer que o mesmo poder persuasivo personalizado poderia promover crenças falsas se fosse orientado nesse sentido.
• «Duradouro» significa aqui dois meses, o que é impressionante para uma única conversa, mas não é o mesmo que permanente.

Quão forte é a evidência

• O desenho é um verdadeiro ponto forte. Experiências controladas tratamento-versus-controlo, um controlo limpo ao estilo placebo, replicação em dois estudos e numa amostra independente, acompanhamentos de durabilidade e uma verificação explícita da exatidão das afirmações da própria IA — é mais cuidadoso do que grande parte da investigação em persuasão, e a direção do efeito é consistente onde foi testada.
• Mas a Expression of Concern não é uma nota de rodapé. Conseguir regenerar os números publicados a partir dos dados e código disponibilizados faz parte da confiança num resultado, e foi precisamente isso que falhou — inconsistências nos critérios de seleção e linhas duplicadas introduzidas por um erro de fusão de código. A afirmação dos autores de que um pipeline corrigido preserva o resultado é encorajadora e plausível, mas continua a ser o relato dos próprios autores, ainda não um veredicto independente. É a avaliação da Science que é preciso esperar.
• O estado honesto é «sinalizado», não «refutado» nem «confirmado». Um estudo bem construído e marcante cujos números exatos estão sob revisão formal. É um lugar desconfortável para deixar uma boa história — e é o lugar correto.

Porque importa

Durante anos, uma perspetiva influente sustentou que quem acredita em conspirações é movido por necessidades psicológicas e identidade e, por isso, não pode ser afastado dessas crenças através de factos. Uma redução duradoura baseada em evidência — se resistir — seria um contraponto importante a esse pessimismo: sugeriria que o problema estava em parte no facto de a refutação genérica nunca se envolver com a evidência específica que uma pessoa realmente cita, algo que um LLM consegue fazer à escala.

Também importa como estudo de caso sobre a forma como a ciência deve funcionar. A lição da Expression of Concern não é que resultados celebrados não tenham valor; é que os erros emergem, os dados são reexaminados e as afirmações são verificadas novamente em público. Esse mecanismo a funcionar é uma característica, não um escândalo — e é por isso que a postura correta perante este resultado é paciência, não aplauso nem rejeição.

E o tema da IA corta nos dois sentidos. A mesma capacidade de enfraquecer uma crença falsa com um argumento personalizado poderia reforçar uma crença falsa com igual eficácia. A técnica é neutra; o objetivo não é.

Resumo claro

Um estudo de 2024 concluiu que uma conversa em três rondas com GPT-4 Turbo reduzia em cerca de 20% a crença das pessoas numa teoria da conspiração em que acreditavam, um efeito que persistia durante dois meses e se generalizava a diferentes tipos de conspiração, com as afirmações factuais da IA avaliadas como esmagadoramente exatas. Em junho de 2026, o artigo recebeu uma Editorial Expression of Concern devido a problemas no tratamento dos dados e na reprodutibilidade; os autores afirmam que uma análise corrigida preserva a descoberta na direção, significância e dimensão, e a Science continua a avaliá-la. Deve ser lido como um resultado genuinamente interessante e cuidadosamente construído que está atualmente sob revisão — não encerrado, não refutado. A frase mais honesta sobre ele é aquela que o próprio processo científico está agora a escrever: verifique-se outra vez.